UWB定位中基于XGBoost的NLOS识别方法

NLOS场景下UWB室内定位精度下降,识别出NLOS有助于进一步提升定位精度。针对超宽带定位中非视距识别的问题,提出基于XGBoost的NLOS识别方法。基于XGBoost决策树算法,采用两个层面的数据源对UWB定位中NLOS进行识别：元数据层面,用真实定位场景中采集的UWB CIR数据作为数据源;统计数据层面,将CIR数据经过一定的加工,得到几个关键的信号特征参数作为数据源。两组实验结果表明,XGBoost算法在元数据和统计数据上识别精确度分别达到91%和92%。UWB定位中XGBoost算法能显著提高识别NLOS信号的准确度。     

简单高效的超宽带定位非视距鉴别方法

近几年,室内无线定位技术发展迅速,在众多无线定位技术中,超宽带(Ultra-Wide Band)有着抗多径干扰能力强,定位精度高等优点,受到学术和产业界的极大关注.然而在一些复杂的工业环境,如变电站,电厂等环境下,超宽带依然会受非视距的影响,甚至某些情况下定位偏差能达到数十米.该文提出一种简单有效的超宽带非视距鉴别方法...     

基于加权K-近邻分类的非视距识别方法研究

超宽带(UWB)定位系统中,针对复杂的环境下,信号的遮挡、直达信号的错误判断严重影响定位精度问题,该文基于信道冲激响应(CIR)提出一种新型特征参量——饱和度(S),结合前人提出的特征参量利用Relief算法和互信息特征选择(MIFS)算法进行特征选择,在相关性的基础上赋予特征相应的权重,选择最优的特征子集进行加权K-近邻(WKNN)分类,提高了非视距(NLOS)识别系统准确度。并且分析了WKNN算法中的训练数据集数量与近邻数K对算法的影响,确定优选方案,减小了算法计算量,提高了NLOS识别系统实时性。在不同环境下进行实验验证,结果表明,该方法具备较高的识别准确度和环境适用性,识别精度达到95%。     

非视距被动声定位与跟踪方法

非视距声信号通过短程线路径绕射到达基阵,将信号传播所得的短程线离散化,通过离散点之间的迭代关系,对绕射信号进行了射线寻迹.针对非视距情况下被动声定位及跟踪技术的特点,基于射线寻迹的原理,提出了对被动声源进行非视距定位的方法,然后利用卡尔曼滤波分别对静止和移动目标进行跟踪.仿真结果表明,当障碍物为非对称几何体时,能够对非视距声源位置及速度进行有效估计.     

基于PCA-FCM的UWB非视距识别算法

近年来,室内定位技术得到了广泛的应用,超宽带(Ultra-wideband,UWB)凭借其独特的优势,在室内定位领域脱颖而出。但是在复杂的室内环境中,信号传播易受到非视距(Non Line of Sight,NLOS)障碍物遮挡,产生NLOS误差。针对传统NLOS障碍物识别方法,识别率低以及需要具体考虑应用场景等问题,提出了一种基于PCA-FCM的模糊聚类的识别方法,达到92%的识别率。首先,根据视距(Line of Sight,LOS)信号与非视距信号之间的差异,选取了信号强度、平均过量时延等6个信道特征参数;其次,鉴于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)模型在特征提取方面的优势,用PCA模型对特征参数进行降维处理;最后,用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对降维之后的目标函数进行优化,得到聚类中心的隶属度,从而提高NLOS信号识别率。     

类别不平衡条件下的雷达信号识别

在实际电子侦察过程中,由于各种原因,侦收到的不同类型信号数量相差很大,类别之间严重不平衡,常规方法在这种数据集下训练得到的分类器不能有效识别少数类.针对这一问题,首先采用栈式自编码器对中频数据进行降维和特征提取;然后在降维后的特征空间内通过多种过采样方法生成新的少数类样本,使数据集重新平衡,并利用再平衡后的数据集训练支...     

面向非视距环境的室内定位算法

节点位置信息在无线传感器网络中起着至关重要的作用.大多数定位算法在视距(Line-of-Sight,LOS)环境下能够取得较高的定位精度,然而在非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)环境下,由于障碍物的阻挡,无法取得理想的定位精度.针对室内环境中普遍存在的非视距传播现象,提出了基于RTT(Round Trip Time)和AOA(Angle Of Arrival)混合测距方式的室内定位方法,一种轻量级基于网格的聚类算法(Lightweight Grid-Based Cluster,LGBC)被用来生成移动节点的定位区域.算法不需要获取室内环境的先验信息.仿真结果表明,LGBC算法复杂度低,计算开销小,并且与同类算法相比,定位精度提高约65%.     

基于射线寻迹的非视距被动声定位方法

基于射线寻迹的原理,提出了一种对被动声源进行非视距定位的方法。非视距声信号通常经过绕射到达基阵,根据广义费马原理,传播路径为一条短程线。在地理信息已知和多个基阵已测得声信号波达方向的情况下,对绕射信号的短程线上的离散点进行了射线寻迹,然后分析寻迹结果得到了有用的声源位置信息。障碍物为圆柱形或球形构成的仿真结果表明,声源位置估计值分布于一段平滑单调的曲线上。     

严重遮挡非视距环境下的三维定位方法

在严重遮挡非视距环境中,由于定位源与未知节点之间被障碍物遮挡而无法检测直射路径,极大地制约了无线定位方法的应用。提出一种能够规避直射路径遮挡现象的三维定位框架,利用单次反射路径和方位信息,论证了定位源、未知节点和散射体的三维空间位置关系,提出了基于最小二乘准则的空间位置优化算法,并推导出空间位置的求解方法。同时对定位算法进行均方根误差（RMSE, root mean-square error）的理论分析。通过蒙特卡罗仿真实验分析了三维定位框架中距离和方位偏差对算法性能的影响,仿真结果与算法的RMSE理论结果相符,说明了三维非视距定位算法的有效性。     

非平衡二叉树主动学习支持向量机

针对传统的二分类支持向量机在数据种类繁多并含有很多不带标签的样本时的固有缺陷,提出了一种主动学习与非平衡二叉树结合的多类分类支持向量机.该方法首先通过类距离构造一个非平衡二叉树结构,从易到难依次构造节点,将最容易分出的类放在根节点,然后利用主动学习策略,自动为选择的样本添加标签,并添加到训练样本集中.实验结果表明本文提出算法性能优于常规主动学习支持向量机,有效提高了分类精度,且大大缩短了算法运行时间.     

NLOS identification for UWB localization based on import vector machine

Ultra-Wide Band (UWB) based localization is one of the most promising techniques for high accuracy localization. The crucial factor that aggravates the localization precision is None-Line-of-Sight (NLOS) propagation. To address this issue, we propose a novel NLOS identification algorithm with feature selection strategy and a localization algorithm based on Import Vector Machine (IVM) with high accuracy and low complexity. The feature selection strategy further meliorates the classification accuracy. The probability outputs of IVM is employed by the localization algorithm and yields higher positioning accuracy than its counterpart methods – Support Vector Machine (SVM) and Relevance Vector Machine (RVM). Simulation results prove that IVM is a robust and efficient method for NLOS identification and localization.     

NLOS Identification for Localization Based on the Application of UWB

Wireless Personal Communications - Ultra-wide bandwidth (UWB) transmission is a promising technology for localization systems, due to its power efficiency, strong penetrability, and robust...     

适用于NLOS环境的UWB定位方案研究

给出一种适用于NLOS环境的UWB定位方案,提出基于最强路径SP(trongest path)检测的TOA(timeof arrival)估计,移动终端MT(mobile terminal)只需检测到2条不同方向的SP就可以完成与固定站FS(fixedstation)之间的定位,且无需考虑障碍物位置,并同样适合LOS情形.通过对IEEE.802.15.4a中3种NLOS信道模型的仿真,分析了信道冲激响应和SP搜索区域的关系以及方案中各参数对定位性能的影响,结果表明NLOS环境中无法检测直射路径时,此定位方案是行之有效的.     

密集多径环境下UWB测距的NLOS误差减小方法

为减小密集多径环境下超宽带(UWB)测距结果中因为障碍物引起的非视距(NLOS)误差,提出了一种有效的NLOS误差减小方法.此方法考虑了NLOS误差的产生原理及特点,以信号传播的路径损耗模型为基础,通过对接收信号中不同时间到达单径的能量比较,实现了对NLOS误差的粗略估计,进而以此估计值对测距结果进行校正.在方法的具体实现上,给出了一种计算量较小、复杂度较低的单径检测算法.对实测数据的处理验证了方法的正确性,结果表明本文提出的NLOS误差减小方法使UWB测距精度有了较大提升.     

NLOS error mitigation with information fusion algorithm for UWB ranging systems

This article puts forward a scalar weighting information fusion (IF) smoother with modified biased Kalman filter (BKF)and maximum likelihood estimation (MLE) to mitigate the ranging errors in ultra wid...     

UWB positioning enhancement using Markov chain in indoor NLOS environment

The accuracy of the positioning system in indoor environment is often affected by none-line-of-sight ( NLOS) propagation. In order to improve the positioning accuracy in indoor NLOS environment, a method used ultra-wide-band ( UWB ) technology, which based on time of arrival ( TOA) principle, combining Markov chain and fingerprint matching was proposed. First, the TOA algorithm is used to locate the target tag. Then the Markov chain is used to identify if blocking happened and revise the position result. And the fingerprint matching is used to further improve the position accuracy. Finally, an experiment system was built to test the accuracy of the proposed method and the traditional Kalman filter method. The experimental results show that, compared with the traditional Kalman filter method, the proposed method can improve the positioning accuracy in indoor NLOS environment.     

NLOS环境下低复杂度的UWB-SRAKE接收机性能分析

该文提出一种适用于NLOS环境UWB多径信道下低复杂度的选择性RAKE接收机(RC-SRAKE),通过本地参考波形与接收信号的卷积抽样来确定SRAKE的Finger参数,不需要已知信道信息或信道估计过程,降低了复杂度。给出了RC-SRAKE误码率的表达式,分析了Finger数目和信道噪声对RC-SRAKE性能的影响。通过对IEEE.802.15.4a中NLOS信道的仿真实验表明,与能获得准确信道信息的理想SRAKE相比,在Finger数目较少的情况下RC-SRAKE能达到与之相近的性能。     

基于UWB定位系统硬件平台设计

为进一步研究基于UWB的无线定位技术,文中设计了一种基于UWB定位系统硬件平台。硬件平台基于模块式设计思路,选用STM32F405作为主控制器,通过SPI总线与DW1000射频芯片通信。UWB射频电路围绕DW1000设计布局,使用全向外置天线。硬件平台在通信方面设计使用GPRS无线通信模块并采用TOA定位方式,预留GPIO外设扩展接口。经制板测试,在视距空旷环境下最远通信距离为110m,在相同环境下100m测距均方根误差20.2cm,室内非视距环境中定位误差为20cm,满足室内高精度定位技术研究需求。     

Correction to: NLOS Identification for Localization Based on the Application of UWB

Wireless Personal Communications - A correction to this paper has been published: https://doi.org/10.1007/s11277-021-08539-4     

Research on a factor graph-based robust UWB positioning algorithm in NLOS environments

Telecommunication Systems - In a non-line-of-sight (NLOS) environment, ultra-wide band (UWB) high accuracy positioning has been one of the hot topics in studying indoor positioning. In this paper,...