基于Chan氏算法和Taylor级数展开法的协同定位方法

该文分析讨论了Chan和泰勒两种TDOA定位算法的优缺点,并在此基础上提出了基于 Chan氏算法(1994)和Taylor级数展开法(1976)的协同定位方法。通过在不同信道环境下对协同定位 方法进行仿真,表明该方法在信道环境恶劣时能够有效地提高定位精度。     

无线传感器网络基于APIT的混合定位算法

为了克服定位算法近似三角形内点测试法(approximate point-in-triangulation teat,APIT)的误差影响,将接收信号强度指示器(received signal strength indicator,RSSI)测距与APIT相结合,提出了APIT算法的改进算法-RAPIT(RSSI and APIT)定位算法.该算法引入限定距离的概念,将引起误差的节点的位置限定在以锚节点为圆心,以限定距离为半径的圆的重叠区域内.实验证明,该算法有效减少了误差,提高了定位覆盖度.     

基于向量积同向技术的改进APIT定位算法

近似三角形内点测试（APIT）定位算法在用最佳三角形内点测试法测试时容易产生in-to-out和out-to-in错误,影响定位精度。为了解决这一问题,提出了一种基于向量积同向技术的改进APIT定位算法。采用接收信号强度指示定位算法实现节点的初步定位,然后用向量积同向技术代替内点测试法,提高了定位效率;在MATLAB仿真平台上进行仿真,取得了APIT定位算法和改进APIT定位算法各自产生的定位误差数据。结果表明,在信标节点比例不同的情况下,改进的APIT算法定位精度明显优于APIT算法。     

LTE中抑制非视距误差的分层协同定位算法

针对长期演进技术(LTE)定位系统中非视距(NLOS)误差会使得用户终端测得的定位参数存在较大偏差,从而导致基于观测到达时间差(OTDOA)定位技术所估计的用户终端位置定位精度下降,以及传统Chan算法和Taylor级数展开算法中OTDOA协方差矩阵难以获取的问题,本文提出了一种抑制NLOS误差的分层协同定位算法(HCLA, hierarchical collaborative localization algorithm)。算法首先鉴别出含NLOS误差的基站,然后利用残差加权算法获取OTDOA协方差矩阵,再对传统的Chan算法和Taylor级数展开算法进行改进,将二者联合起来对用户终端进行分层协同定位。该算法无需知道OTDOA误差先验信息。仿真结果表明,在NLOS环境下该算法能准确鉴别出含NLOS误差的基站,并能有效减小定位误差。     

一种改进的无线定位算法

Taylor级数展开法和Chan算法是两种性能优良的利用电波到达时间差(TDOA)的定位算法,前者简单实用,但是其缺点是对初值比较敏感；后者在视距(LOS)传播环境下有较高的定位精度,二者结合可以大大提高定位的精度。但是在非视距(NLOS)传播环境下Chan算法精度会受到较大的影响,从而影响到Taylor级数展开法的定位精度。本文根据NLOS传播环境下附加传播时延和均方根时延扩展的统计特性,对NLOS误差的均值和方差进行估计,对TDOA测量值进行修正,采用Chan算法计算初值,再利用Taylor级数展开法进行定位,并与其它两种基于Taylor级数展开法的定位方法结果进行了比较。仿真结果表明,该算法能够提高NLOS传播环境下的定位精度,性能优于另外两种基于Taylor级数展开法的定位方法。     

多LED照明节点的室内可见光定位方法研究

针对室内复杂环境和室内照明节点拓扑结构对可见光定位精度的影响,基于近似完美三角点测试(APIT)算法设计了一种多LED照明节点的可见光室内定位方法。该方法利用信号传输时间作为节点间距大小的判断凭证,结合APIT定位算法,实现室内可见光定位。仿真结果表明:该定位方法的定位误差在0.24 m左右浮动,在保证了定位精度的基础上,精简了定位设备成本,并提升了定位算法的计算效率,使得定位系统在实际场景中的应用更具稳定性与适用性。     

无线传感器网络中基于APIT与DV-HOP的混合定位算法

无线传感器网络定位技术作为物联网的主要研究内容有着不可或缺的地位。为了达到高定位精确度、高节点覆盖率,本文在对各种基本经典算法深度分析的基础上,提出近似三角形内点(APIT)定位算法和距离向量跳段(DV-HOP)定位算法相结合的混合定位算法。采用角度判断未知节点的准确位置,对三角形内部和外部节点分别进行定位,内部采用APIT算法,定位精确度提高了65%,外部采用最小跳数对DV-HOP加权进行定位,定位精确度提高了24%。相比于原始算法,本文提出的混合算法可以对所有未知节点进行定位,减少了定位误差。通过MATLAB仿真,证明了其有效性。     

APIT算法在不同传播模型中定位性能分析

针对信号传输的不规则性对定位算法的影响进行了分析,选取定位算法中的APIT算法作为研究对象,APIT算法适用于信标节点比率比较高的场合。通过运行一组仿真实验,获得了该算法在4种传播模型中的定位性能对比表。从仿真结果分析可以看出,随着通信的模型的不规则度DOI增加,定位误差以及网络连通度也保持增长态势。     

两种TDOA定位算法在水声被动定位下的精度分析

介绍了TDOA的两种算法:Chan算法和Taylor算法,并针对Taylor算法的缺点,引入一种改进的Taylor算法,并将其在水声被动定位系统中进行了仿真和性能比较,从最终仿真结果中得出较适合实际水下信道的定位算法。     

基于APIT和TSE算法的混合定位方法

讨论了距离无关的近似三角形内点测试（APIT）算法和基于信号到达时间差（TDOA）的泰勒级数展开算法（TSE）的优缺点，并在此基础上提出了利用两者进行混合定位。仿真的结果表明该混合定位方法能有效提高定位精度。