NLOS环境下基于自适应遗传算法的TOA/AOA定位算法

在视距传播(LOS)环境下,波达时间/电波到达角(TOA/AOA)定位算法比TOA算法的定位精度有了进一步的提高,但是在非视距传播(NLOS)环境下,这些定位算法的精度会受到较大影响。为了减小NLOS传播的影响,提出了一种NLOS环境下的TOA/AOA定位算法。利用自适应遗传算法对TOA/AOA混合定位算法中的非线性优化问题进行求解,从而提高系统的定位精度。仿真结果表明,提出的算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于Chan算法和LS算法。     

NLOS环境中的线性回归最小二乘三维定位算法

针对室内非视距无线环境中移动终端的三维定位问题,提出了一种非视距无线环境中基于线性回归与最小二乘法的三维定位算法。首先,基于无线通信环境中波达时间(TOA)的测量误差具有正偏置的特性,运用线性回归估计测试终端到基站之间的非视距测量距离误差与真实距离之间的线性关系;然后,根据该线性关系运用最小二乘原理对移动终端进行三维几何定位。实验结果表明,算法具有较高的定位精度,最大定位误差不超过2 m,且在非视距环境下,所提出的定位算法不仅不需要TOA的时延分布先验知识,而且定位精度优于其他基于TOA的两阶段最小二乘定位算法的定位精度。     

一种LOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法

提出了到达时间差/电波到达角(TDOA/AOA)数据融合定位算法。利用TDOA定位算法和AOA定位算法分别估算移动台(MS)位置,然后利用数据融合方法确定MS位置。仿真结果表明,本文算法在视距(LOS)环境下有较高的定位精度,性能优于TDOA定位算法和AOA定位算法。     

基于神经网络数据融合的无线定位算法

提出了一种基于神经网络数据融合的无线定位算法,该方法融合了到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达角度(AOA)、,并考虑了这三种测量值的测量质量(可信度),有效地解决了在常规定位算法中使用线性最小二乘法求解非线性方程使定位精度下降的缺点。通过仿真表明,该算法具有较高的定位精度,能够满足FCC所提出的定位要求。     

一种基于凸组合的TOA几何定位算法

在蜂窝网无线定位技术中,传统几何定位中的LLOP算法性能受限于基站与终端的位置关系,定位精度较低。针对这一问题,根据凸组合原理提出一种基于凸组合的TOA几何定位算法。首先利用LLOP算法获得一组终端位置的粗估计值;然后利用LS准则求出各粗估计值到测量基站距离信息的组合系数;最后用距离信息的组合系数对粗估计值进行凸组合,获得精度较高的估计值。仿真结果表明,在基站数为5、测量误差标准差为50米时,该算法位置估计误差较LLS-MLE算法和LLOP-LS算法分别降低了3.47米和4.27米,较LLOP算法降低了36.49米。     

基于NLOS环境下的TOA/AOA混合定位算法

非视距传播(NLOS)误差是影响各种蜂窝网络定位精度的主要原因.通过计算波达时间(TOA)和波达角(AOA)相对于移动台(MS)参考位置的残差来对NLOS误差进行鉴别,找出含有NLOS的基站.然后利用所得到的关于NLOS的信息,对算法进行加权处理.仿真实验表明,该算法有效的降低了NLOS的影响,可以得到更好的位置估计结果.     

基于CFR的角度/距离联合单站定位

单站定位在室内定位中起着至关重要的作用。大多数室内定位算法都是联合多个Wi-Fi接入点（AP）进行定位,在只有w单个AP时定位精度很低甚至无法定位。针对室内环境中普遍存在的单AP定位情况,该文首先利用现有的三天线商用Wi-Fi网卡采集无线信道频率响应信息（CFR）进行信号到达角（AOA）估计。其次利用CFR幅值信息通过信号传播模型进行距离估计。提出了一种基于AOA和信号到达时间（TOA）二维聚类信息的直射路径识别算法。最后,利用现有的三天线Wi-Fi设备在室内进行了测角、测距以及定位测试,实验结果表明该文提出的单站定位系统在室内环境下中值误差可以达到1.3 m的定位精度,满足室内定位的需求。     

一种基于TOA的UWB直接-Taylor复合定位算法

通过比较直接算法和Chan算法的优缺点,针对Chan算法作为Taylor初值算法运算比较复杂的问题,分析了基于TOA到达时间的UWB(超宽带)定位算法,即直接-Taylor复合定位算法,将直接算法作为Taylor序列展开法的初值算法,并根据初值判断定位基站是否为视距(LOS)传播及修正基站到定位体的距离测量值,有利于Taylor序列展开法的收敛.仿真表明该算法定位性能优越,在非视距传播(NLOS)的影响下有效地提高定位精度,定位误差达到厘米级,计算速度也有较大的提高.     

一种基于移动广播网的TOA／TDOA无线定位算法

针对Chart定位算法在非视距（NLOS）环境下定位性能较差的缺点,提出一种基于多基站TOA区域质心修正的Chart定位算法,该算法利用Chan算法初始定位,再通过TOA区域质心校正,以提高定位精度。仿真结果表明,该算法有效减小了NLOS误差对定位估计的影响,在NLOS误差较大的环境下仍具有良好的定位精度,性能优于Chart算法和Chan-Taylor协调定位算法。     

基于多分布式天线阵列的移动台定位算法

在无线定位环境中尤其是闹市区,为了减少非视距(NLOS)误差对定位精度的影响,研究了一种基于多分布式天线阵列的移动台定位算法在不同基站数目下的性能.多分布式天线阵列定位算法是在散射体信道中,利用NLOS附加误差的相关性分析,提取散射体位置信息,进而得到移动台坐标.利用计算机仿真,改变参与定位的基站数目,比较该算法在3～7个基站时的定位精度.结果表明,该算法在基站数目为3时性能较好,能有效抑制NLOS误差影响,提高定位精度,具有一定的实用性.     

一种气压测高辅助下的地面移动网定位方法

针对现存的地面移动基站几何分布欠佳、NLOS误差过大,定位误差较大,难以满足现代高精度导航定位需求的现状,提出了一种在局域站心坐标系下,通过地面移动通信基站传输气压基点修正信息,利用气压测高技术辅助地面移动网进行定位的新方法。应用此方法,可以精确确定用户垂直方向坐标,并将三维定位问题进行降维解算处理,避免地面移动网几何精度因子DOP较大的限制,从而获得更为理想的定位精度。     

基于AGA优化BP网络的小信息量蜂窝网定位算法

为了实现蜂窝网中小信息量情况下对移动用户的定位,在只有驻留基站和一台定位设备可用的条件下,建立了TOA／TOA定位模型,提出了一种基于BP神经网络的定位算法,并用自适应遗传算法（AGA）优化BP网络的权值。仿真结果表明,在小信息量条件下,优化后的算法在复杂的多径环境下有效地提高了定位精度,能够很好地解决模型中固有的模糊点问题,达到了FCC的定位要求。     

TH-PPM UWB信噪比的估计方法

TH-PPM UWB（Time Hopping-Pulse Position Modulation Ultra Wide Band）系统利用基于能量比较的TOA（Time of Arrival）估计算法可以提供很高的定位精度,但该算法需要知道准确的信噪比。针对此问题,提出了一种在多径条件下利用相关器的输出信号进行信噪比估计的方法。仿真结果表明,该方法具有很高的估计性能,并且数据量越大,估计的性能越好。     

利用并行干扰删除的移动台定位方法

为解决移动台定位时存在的多址干扰和远近效应,提高定位精度,提出了一种基于并行干扰删除的移动台定位算法．文中算法利用迭代检测和并行干扰删除来减小不同基站所发下行定位信号之间的由于远近效应造成的严重的多址干扰．仿真结果表明,该算法可以减小定位中的多址干扰,提高定位精度．     

复平面子空间分解的TOA无线定位方法

提出了一种利用复平面对二维移动站定位进行建模的方法,将到达时间信息转化为复数求模,通过代数运算, 利用子空间的方法对目标进行定位,再利用蜂窝站址的旋转不变性对定位解进行融合,推导了复平面下TOA定位的克拉美界 (CRB)。通过计算机仿真证明该方法具有较好的定位性能,在TOA测量精度较高时能够达到CRB界,有较好的应用价值。