基于TOA和DOA联合估计的UWB定位方法

对于UWB定位系统而言,利用时间参数估计信号源的位置需要多个参考节点,这样增加了系统的开销。如果参考节点既能估计目标源的时间参数又能估计角度参数,理论上一个参考节点就可以确定目标源的位置。该文提出一种UWB系统TOA(到达时间)和DOA(到达角度)参数联合估计的定位方法,该方法使用矩阵束算法估计出时间参数和角度参数,进而得到目标的相对坐标。该方法通过单个接收机就可以确定目标的位置,减少了定位系统负担。仿真实验证实了该方法估计时延和角度精度较高,而且定位精度能够达到厘米级,是一种简单可行的UWB系统定位方法。     

基于EEMD的全质心UWB室内定位算法

针对室内环境下的非视距(non-line-of-sight,NLOS)及多径(Multipath)传播给定位结果带来较大误差的问题,本文先将通过超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位系统中的TOA模型测得的目标节点(携带定位终端的人或物体)分别到三个锚节点(下位机)的距离值进行集合经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)分析除噪,再运用三角形全质心定位算法求出目标节点在二维坐标系中的坐标值,最后从这一组定位结果中随机选一个坐标值作为目标节点最终的定位结果。结果表明:与传统的粒子滤波法、贝叶斯滤波法、BP神经网络法、泰勒级数法、小波滤波法等提高定位精度的算法相比,该算法提高了定位精度及鲁棒性等性能。     

联合TDOA改进算法和卡尔曼滤波的UWB室内定位研究

随着"互联网+"的提出以及物联网技术的不断发展,各行业对人员、货物等进行定位的场景在不断增多;与此同时,安防监控、航空航天、无人工业化操作、海域勘探、数字化旅游等新兴领域对室内定位系统的需求也在日益增强。针对不同需求,学术界和工业界开发了多种定位技术,它们在定位适用性、定位精度等方面存在较大的差异。相比其他定位方式,超宽带(UWB)定位技术在精确度、实时性能和数据可扩展方面具有独特的优势,通过改进基于到达时间差(TDOA)的算法,降低了时钟同步的难度,联合卡尔曼滤波进一步消除了传输过程中的误差干扰,最终使得室内定位更加精确。     

基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统研究

超宽带UWB定位技术在受到电磁干扰、NLOS等情况影响时,实际定位环境变得复杂,造成实际定位精度不高、定位稳定性差。通过借鉴差分GPS技术,以TDOA-UWB室内定位技术为基础,提出差分UWB定位算法。同时结合权重滑动平均法,研究并提出基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统,以Hainan EVK 2.0系统作为实验平台进行相关的测试实验。实验结果表明,基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统能有效提高定位精度和定位稳定性,在受到外界干扰的情况下,定位误差整体降低23%。     

超宽带室内定位算法

为了解决室内密集多径环境下人员定位精度差这一问题,设计并实现了一种基于脉冲超宽带与能量检测接收机的信号到达时间估计算法。根据在IEEE802.12.4a标准室内家居环境下得到的超宽带信号,深入分析了信号的偏度、翘度与均方差特性。根据信号特性与信噪比之间的关系,算法能够实现高精度的信号传播时间估计。该算法充分考虑了积分周期与信号传播环境如视距与非视距对信号传播时间造成的影响。通过实验分析对比,该算法对信号传播时间估计具有更好的鲁棒性,目标运动速度和形变具有很好的鲁棒性,能够提供更高的精度。相较于阈值估计算法,该算法在低信噪比环境下最优能够提高10 ns的估计精度。     

基于UKF优化多三角加权定位算法的UWB室内定位系统设计

为了减小基于超宽带(Ultra-Wideband, UWB)通信技术的室内定位中由非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)因素导致的误差,提出了一种多三角加权定位算法,并将该算法与无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)结合,进一步提出多三角加权UKF定位算法。多三角加权定位算法使用4个基站,其中每3个基站分为一组,共4组排列组合。每组基站用三边定位算法算出标签的初始坐标,根据标签到4个基站的距离计算初始坐标的权值,并进行加权计算得到标签的坐标。以多三角加权定位算法的定位结果作为UKF的观测值,使用UKF对多三角加权算法的结果进行修正,提高定位精度,减小定位波动。对比三边定位算法、多三角加权定位算法和UKF优化的多三角加权定位进行仿真和实验。结果表明,提出的多三角加权UKF算法定位精度有较大提高。     

面向室内的基于异步UWB测距的椭圆位置估计算法

为了实现简单而精确的室内定位,并利用超宽带信号UWB(ultra-wide band)的特性,提出了基于异步UWB测距的椭圆室内位置估计方案AUREP(Asynchronous–UWB Range-elliptical indoor Position)。该方案由位置定位器locator、目标节点、参考节点组成。定位器先发射UWB信号,一旦接收该信号,目标节点进行转发。参考节点捕捉来自定位器、目标节点的信号,并通过计算这两不同路径的信号TOA(Time of arrival)差,最后,采用高斯-牛顿迭代算法估计目标节点的位置。与同步的球形定位系统SGPS(Synchronous-global position systems)不同,提出的方案无需同步机制。AUREP方案采用异步模式、无需同步设备,简化了系统。仿真结果表明提出的AUREP方案的定位精度高于双曲线定位系统SHPS(Asynchronous–Hyperbola Position systems),同时,AUREP的定位误差逼近于克拉美-罗下限CRLB(Cramer-Rao lower bound)。     

基于时间差和角度的数据融合定位算法研究

定位系统中大部分现在存在的算法通常没有考虑综合利用空域、时域信息,而只选择了少量的测量信息.为了克服这个缺陷,提出了一种新的TDOA/AOA数据融合定位算法,这种算法充分利用了来自多个传感器的冗长信息,其中包括到达时间、到达方向.仿真实验结果表明与传统的算法相比,这种算法具有更好的定位精度和收敛速度,进一步改进了系统的可靠性,是一种有效、可行的定位算法.     

基于数据融合的蜂窝无线定位算法研究

本文从数理统计角度,利用TOA和TDOA测量数据并结合扇区信息进行数据融合,然后通过定义可信度函数构造了一种基于移动台位置的动态定位算法,从而实现蜂窝网络定位。最后仿真结果表明这种融合算法在保证决策可靠的前提下,有效提高了决策输出的定位精度。     

超宽带定位技术及应用

超宽带(UWB)定位技术和传统定位技术相比,具有抗噪声能力强、多径分辨力高、可以穿透障碍物等优点,已经引起了诸多研究人员的关注。对超宽带定位的基本原理进行了探讨,重点讨论了经典算法中的非迭代算法和迭代算法,对其优缺点进行了对比分析,并以实例说明了超宽带定位技术的优良性能。     

基于TOA/TDOA超宽带无线定位算法的改进

在充分研究了超宽带无线传输技术特性的基础上,对超宽带无线定位的原理进行了探讨.首先详细介绍了超宽带测距和定位的原理,对超宽带定位的精度进行了仿真分析.然后,针对超宽带Ad Hoc网络实际应用中节点数目比较多的情况,引入了节点的相关性来提高超宽带的定位精度,并进行了仿真分析.仿真结果显示了此算法在网络节点数比较多的情况下对定位精度有比较好的提高效果.     

蜂窝系统无线定位原理及应用

本文介绍了无线定位系统的分类、基本的无线；定位技术及基于蜂窝网络的定位方案，讨论了基于时间的定位法及其特点，分析了定位误差产生的原因及其对策，并介绍了基于蜂窝系统的无线定位技术的各种应用。     

无线网络中TOA定位算法的误差分析

利用误差分析的方法探讨了影响无线网络定位精度的有关因素。其定位误差主要取决于网络中各信标台的几何分布,及各测量值的大小。仿真显示:不同的信标组合其定位误差不同,通过TOA定位算法的分析、仿真及总结,给出了影响定位精度因素及提高定位精度的方法,为移动台的定位方案的选取提供理论依据。     

无线定位系统的误差分析

影响无线定位系统应用的关键因素是系统的误差源和误差抑制方法.本文针对TOA/TDOA(timeof arrival/time difference of arrival)定位算法,对定位系统的误差源:TOA参数估计误差、信号传播误差、基站误差、移动台误差、定位算法误差进行了详细的分析,对部分误差提出了抑制的方法,并且描述了相应误差的大小.     

高重频信号三星座时差定位研究

时差定位对于高重频雷达会产生时差模糊的现象。而脉冲配对产生的大量模糊时差,不仅降低了处理速度,还会干扰对其它信号的时差提取和信号分选处理。本文提出了一种新方法,很好地解决了信号处理和正确定位的问题。     

一种基于Euclidean的无线传感器网络三维定位算法

 针对传感器网络在三维空间的应用,基于Euclidean定位算法,提出了对无线传感器节点进行三维定位的算法.将计算未知节点与锚节点间距离问题抽象为求解六面体顶点间的距离.根据问题的抽象,本文使用所提出的坐标法进行求解,并采用循环迭代的方式来提高节点的定位比例.仿真结果表明,三维空间的Euclidean定位算法各项指标均为良好,能有效地实现三维环境中的传感器节点定位.     

基于UWB的无线传感器网络组网运用

超宽带技术和无线传感器网络技术都是近年来新兴的近距离无线通信技术,介绍了超宽带技术和无线传感器网络技术的特点,提出了超宽带技术在无线传感器网络中的应用模型,为二者的应用融合奠定了实践基础。     

基于无线传感器网络的声目标定位算法研究

在建立声音能量模型基础上实现了基于极大似然估计的声目标定位。由于极大似然估计算法是一个有偏估计,而且容易受到参数扰动的影响,这两个不足影响了其定位精度的稳定性。因此,提出了基于最优化极大似然估计的目标定位算法。仿真实验结果表明,与一些存在的定位算法相比,此算法在传感器节点数目不同时,都能得到更高的定位精度。     

一种基于TOA定位的CHAN改进算法

 本文提出了一种基于TOA参数的CHAN改进定位算法.首先利用坐标平移的方法,消除定位方程中的未知参数,得到移动台位置的一次估计;其次通过对一次定位结果误差的分析表明基站的几何位置结构和到达距离对定位误差具有不同的"贡献"度,依据"贡献"度大小的不同,对大"贡献"度采用小权值而对小"贡献"度采用大权值的原则,提出了虚拟基站的方法来减小系统的总体误差,从而提高定位精度.仿真结果验证了本文算法的有效性.