一种在NLOS环境下提高精度的TDOA定位方法

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了估计,并对TDOA（到达时间差）的测量值和方差进行了修正,在一定程度上消除了NLOS误差的影响.采用Chn算法对移动台（MS）位置进行定位.仿真结果表明,该方法能够提高Chan算法在NLOS传播环境下的定位精度.     

TOA数据处理对NLOS环境下定位精度的改善

基于移动通信环境中非视距(NLOS)传播时延服从指数分布的特性,提出了一种改善移动台定位精度的波达时间(TOA)数据处理方法.NLOS传播时延是TOA测量误差的一部分,是基站与移动台距离的指数函数,具有正偏置的特性,因此TOA测量值越大其误差越大.对所有的TOA测量数据进行分析,仅保留误差最小的3个,然后再采用最小二乘(LS)法估计移动台的坐标.仿真结果表明,该TOA数据处理方法能够明显改善NLOS传播环境下的定位精度,在系统测量误差较小时对LOS传播条件下的定位精度几乎没有影响.     

适用于NLOS传播环境的几何定位方法

基于非视距传播(NLOS)的影响,移动通信环境中波达时间(TOA)的测量误差具有正偏置的特性,本文提出了一种简单的几何定位方法。该方法根据基站分布和TOA测量数据确定出若干个定位点,对这些点的坐标取平均值即得到移动台的位置估计。仿真结果表明,该方法能够有效提高NLOS传播环境下的定位精度,对LOS传播条件下的定位精度影响小。     

考虑非视距误差的一种新定位算法

提出了一种当接收端(或基站)在平面上随机分布时,考虑非视距(NLOS)传播误差条件下对移动台定位的有效算法。该方法基于到达时间定位技术,其主要思想是通过概率定位和几何定位联合检测具有 NLOS 误差的测量值(在各接收端处估计的信号时延),然后估计这些测量值的 NLOS 误差的大小并更新这些测量值,最后重新估计移动台位置。文中给出了算法的步骤,推导了算法估计误差的方差。同时,本文推导了 NLOS 环境下定位估计误差的克拉美罗下限,并将所提算法的性能与克拉美罗下限做了比较和分析。仿真部分也给出了不同算法与本文算法的性能比较,从仿真结果可以看出,该算法估计精度高。     

非视距误差的TDOA/AOA混合定位算法

在非视距（NLOS）误差时,无线网络的目标定位性能急剧下降。提出一种针对NLOS误差的TDOA/AOA混合定位算法,首先利用量测值多项式拟合的Wylie鉴别算法辨别出具有NLOS误差的基站,根据NLOS附加时延的统计特性估计出附加时延的均值和方差,并重构到达时间差（TDOA）测量值;然后采用基于泰勒级数展开的TDOA/AOA混合定位算法,得出无线网络联合目标定位的位置估计值。仿真结果证实,该方法在存在NLOS误差下能有效提高无线网络的目标定位精度。     

一种改进的NLOS环境下的TDOA/AOA混合定位算法

在蜂窝移动通信系统中,利用基站测量的到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)的混合定位方法能够比传统的TDOA方法提供更高的定位精度。但是在非视距(NLOS)条件下,当AOA的测量误差超过一定值时,定位的误差仍然很大。该文根据NLOS传播环境下附加传播时延服从指数分布的特性,估计附加时延的均值和方差,对TDOA测量值进行重构,再以AOA方法进行辅助定位。仿真结果表明,该算法能显著提高传统的TDOA和TDOA/AOA方法在NLOS传播环境下的定位精度。     

基于参数重构的非直达波混合定位算法

在蜂窝无线定位中,非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的主要因素之一,故如何减轻NLOS误差影响是无线定位研究的热点。本文针对NLOS环境下的定位问题,提出基于参数重构的混合定位算法。首先利用波达角（angle-of-arrival,AOA）重构方法重构直达波AOA,随后充分利用AOA的重构结果,以最大似然估计法迭代估计直达波的波达时延（time-of-arrival,TOA）,最后利用这两个重构后的参数以视距（line-of-sight,LOS）混合定位方法估计出移动台的位置,以实现NLOS环境下的单基站定位,并获取较高的定位精度。这种方式无需视距与非视距识别,改进了传统的单目标参数重构模式。仿真结果验证了该算法的有效性。      

一种新的TOA无线定位算法

在无线通信系统中,精确定位面临的一个主要问题就是信号的非视距传播(NLOS)。提出了一种新的定位算法-最小距离误差算法(LRE),能够有效地降低NLOS误差的影响。算法基于到达时间(TOA)测量距离,利用TOA测量值所确定的几何关系,由受条件约束的优化方法求得移动台的估计位置。研究了该算法在不同类型NLOS误差下的表现,实验表明LRE算法的定位精度达到E911要求,比其它算法有明显提高,且在多种分布的NLOS误差下表现稳定。     

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。     

一种基于TDOA重构的蜂窝网定位服务NLOS误差消除方法

在非视距传播(NLOS)环境中，到达时间差(TDOA)测量值受NLOS误差的影响而产生偏差^[1]，使得Chan算法^[2]的定位性能显著下降。基于NLOS误差的先验信息，利用平均超量时延和均方根时延扩展之间的关系，本文为基于移动台(MS)的定位方案提出了一种建立在TDOA测量值重构和Chan算法基础上的改进算法，使得平均超量时延的影响显著下降。分析和仿真结果表明，与Chan算法相比，该算法的定位性能显著提高。     

Improved TOA‐Based Localization Method with BS Selection Scheme for Wireless Sensor Networks

The purpose of a localization system is to estimate the coordinates of the geographic location of a mobile device. The accuracy of wireless localization is influenced by non‐line‐of‐sight (NLOS) errors in wireless sensor networks. In this paper, we present an improved time of arrival (TOA)–based localization method for wireless sensor networks. TOA‐based localization estimates the geographic location of a mobile device using the distances between a mobile station (MS) and three or more base stations (BSs). However, each of the NLOS errors along a distance measured from an MS (device) to a BS (device) is different because of dissimilar obstacles in the direct signal path between the two devices. To accurately estimate the geographic location of a mobile device in TOA‐based localization, we propose an optimized localization method with a BS selection scheme that selects three measured distances that contain a relatively small number of NLOS errors, in this paper. Performance evaluations are presented, and the experimental results are validated through comparisons of various localization methods with the proposed method.     

TOA-based robust location algorithms for wireless cellular networks

Caused by Non-Line-Of-Sight (NLOS) propagation effect, the non-symmetric contamination of measured Time Of Arrival (TOA) data leads to high inaccuracies of the conventional TOA based mobile location techniques. Robust position estimation method based on bootstrapping M-estimation and Huber estimator are proposed to mitigate the effects of NLOS propagation on the location error. Simulation results show the improvement over traditional Least-Square (LS) algorithm on location accuracy under different channel environments.     

两种NLOS误差消除及TOA定位算法

在蜂窝网络定位中,由于NLOS环境造成的附加时延(NLOS误差)是导致定位精度下降的主要原因,本文将NLOS误差与系统测量误差合成的噪声分为均值部分和随机部分,利用卡尔曼滤波算法输出与噪声方差无关的特性,无需得到全部噪声方差的准确值,只利用系统测量噪声的方差,用卡尔曼滤波算法除随机部分,再根据噪声均值部分与移动台到基站距离的关系,提出了一种简单的最小二乘(LS)定位算法,或利用最优化方法进行定位;利用仿真实验得到滤波距离--误差先验信息,基于先验信息提出了第二种NLOS误差消除算法,再利用所提的最小二乘定位算法进行定位.仿真结果表明,本文提出的算法能够有效消除NLOS误差带来的影响,具有更高的定位精度与稳健性.     

非直达波条件下的TDD高精度移动定位算法

本文基于单次散射双向移动信道模型及信道参数联合估计,利用单基站测得的多条散射路径的到达时延、到达方向和离波方向进行定位,提出了一种非直达波条件下的TDD高精度移动定位算法.随后分析了其定位误差的分布特性.仿真结果验证了非直达波条件下该算法的有效性.     

多天线NLOS定位误差抑制算法

为抑制非视距传播造成的定位误差,提出一种基于对各基站TOA测量结果进行NLOS判别的误差抑制算法。与传统基于TOA统计信息的NLOS抑制不同,算法直接利用移动台多天线接收数据判别基站视距状态,然后融合LOS和NLOS基站测量结果解算移动台位置。NLOS判别机制采用多天线接收数据估计信道莱斯K因子,利用K因子在LOS/NLOS下服从的不同概率分布在信号处理层面对NLOS基站进行判别。算法最后采用约束最优化方法融合识别后的LOS和NLOS基站的TOA测量结果解算移动台位置。仿真结果表明,所提融合NLOS基站TOA解算算法可有效提高NLOS存在时的定位精度。      

一种基于单次散射体定位的TOA/AOA混合定位算法

为了降低非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)误差对定位精度的不利影响,提出了一种基于散射体定位的到达时间(Time of Arrival,TOA)/到达角(Angle of Arrival,AOA)混合定位算法.假设各基站(Base Station,BS)接收的多径信号都经历了散射体单次散射,首先利用...