非视距环境下RSS和TDOA联合的信源被动定位

针对非视距环境下信源定位性能恶化的问题,提出了一种能时域联合的信源被动定位算法。综合利用接收信号强度和到达时间差两种测量信息,首先给出信源位置的最大似然估计;然后引入距离平方与加权最小二乘法,将非凸的定位方程求解问题转化为广义信赖域子问题,采用二分法求得信源位置的估计;接下来采用迭代法估计非视距误差与信源位置以提高定位精度;最后,推导了联合估计的克拉美罗下界,比较分析了计算复杂度。仿真结果验证了所提出算法在非视距环境下接近克拉美罗下界,且具有较好的鲁棒性。     

基于正交多项式拟合的非视距定位优化算法

提出一种非视距环境中基于到达时间的移动定位优化算法。首先在基站端利用系统测量误差的先验知识判断到达时间测量值中是否存在非视距误差;然后通过加权正交多项式拟合对含有非视距误差的测量值进行修正,并利用有约束的加权优化算法对移动用户进行位置估计;最后对算法的定位误差性能进行仿真分析,并与视距环境中的最小二乘算法和有约束加权最小二乘算法的平均定位误差以及定位误差的克拉默·劳下界进行了比较。计算结果表明,提出的算法在非视距环境中能够得到较好的定位精度。     

一种非视距环境下改进的组合定位算法

为解决基于UWB技术的室内定位算法在测距时存在非视距误差以及异常值,而导致定位精度以及稳定性下降问题,文中提出了一种能够鉴别非视距环境以及消除非视距误差的组合定位算法。该算法通过二项假设检验鉴别非视距环境,在扩展的卡尔曼滤波算法中的待估计的状态向量之中引入非视距转换因子,利用迭代算法消除非视距误差对定位估计的影响,最后通过CTK算法对定位进行精确计算。实验结果表明,该算法针对非视距环境在约95%的定位结果中的误差仅为0.04m左右,相比于CTK算法,定位精度效果提升了13%左右,定位结果更加准确,可以更好满足室内移动机器人的定位要求。     

一种降低NLOS误差影响的节点定位算法

针对基于测距的节点定位算法在非视距环境下定位精度较低的问题,文章从两个方面对其进行改进:将粒子群优化算法应用于节点定位,并对其参数设置和目标函数选取进行了改进;利用NLOS(Non-Line-of-Sight)测距信息对未知节点可能存在区域进行估计,缩小粒子搜索范围。仿真结果表明,在非视距环境下,改进算法的定位精度和稳定性有明显的改善,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

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。     

DV-HOP三重定位算法

针对传统DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离存在较大误差,提出了一种DV-Hop三重定位算法(TDV-Hop).首先,使用DV-Hop算法得到未知节点的估计坐标.然后,根据未知节点的估计坐标运用DV-HOP算法来估计信标节点的参考位置,同时将信标节点的估计位置和实际位置之间的差值以及权重进行误差修正,然后将它们的差异广播发送给未知节点,未知节点再重新估算其位置.MATLAB仿真实验结果表明,在相同网络环境下,TDV-HOP定位算法能有效减小定位误差并有一定的稳定性.     

能够克服局部NLOS影响的自主移动节点定位方法

针对非视距(NLOS)对无线传感器网络节点定位的影响,提出一种适用于非视距影响严重的低速自主移动节点的定位方法. 利用自主移动节点的速度和方向2个运动信息实现节点的初步定位,再利用未受非视距影响的信标节点发送的精确坐标与超声波测距信息经过比例运算得到精确的移动节点位置信息.仿真结果表明,该方法能够克服局部的非视距影响,具有定位精度高、计算工作量少等特点,适用于具有运动感知能力和硬件资源有限的低速移动节点定位．     

非视距环境下UWB节点的LS定位算法

针对非视距环境下的超宽带节点定位中问题,为提高超宽带(UWB)定位精度,对基于最小二乘法的超宽带节点定位算法进行了改进。首先对超宽带测距方法进行了分析,重点对选择的基于接收信号到达时间的双边双向测距方法进行了研究;在此基础上,对超宽带节点定位原理进行了介绍,对选定的最小二乘法定位算法进行分析;最后,通过Matlab对非视距环境下的定位进行仿真验证。仿真结果表明,与泰勒级数定位算法、三边质心定位算法相比,最小二乘法定位算法具有较高的定位精度和鲁棒性。     

误差修正的声源目标混合定位算法

针对定位系统因非视距传播、多路径效应等因素所导致定位精度降低的问题,提出了一种基于到达时差的误差修正声源目标混合定位算法。首先,该算法在传统加权最小二乘法中引入动态权值修正技术获得泰勒级数迭代法初值,减少了迭代次数;其次,提出了后项时延选择算法,并结合标准残差函数剔除了误差较大的时差对定位性能的影响,选择最优的时差组合方式进行目标位置解算;最后,通过标准残差加权的方式修正混合定位算法误差,得到声源目标位置。 实验结果显示,新提出的误差修正混合定位算法性能优于参考算法,且对非视距误差具有显著的抑制作用,有效地提高了定位精度。     

煤矿井下区间分段视距节点合作定位算法

针对煤矿井下长距离定位时节点信号波动大、非视距路径信号衰减严重造成定位精度低问题,提出一种区间分段式视距节点合作定位算法。该算法利用学习向量量化聚类将长距离信号传输区间自定义分段,利用分段阈值选择未知节点所属区间;把已定位出结果的未知节点视为其他未知节点的虚拟参考节点,实现所有节点信息相互交流,在节点筛选思想下,利用信道状态信息,克服多径效应来寻找视距路径节点,将近距离区间内的已定位视距路径节点代替远距离区间内的参考节点,减少远距离参考节点的使用。结果表明,与传统未分段、未寻找视距路径节点合作的算法相比,定位误差只有1.5m,精度提高率达到85%。     

一种NLOS环境定位精度提高方法

用蜂窝网络对移动台进行定位估计时,为了降低电波的非视距传播对定位精度的不利影响,提出了一种先对电波到达时间差和到达时间测量值进行平滑和重构,再采用两次加权最小二乘算法对移动台进行定位估计的算法。仿真结果表明,该算法在电波的非视距环境中能显著提高对移动台的定位性能。     

TDOA localization with linear-correction in the presence of sensor position errors

This paper considers the problem of locating a source using time difference of arrival(TDOA) measurements obtained at spatially distributed sensors in the presence of sensor position errors. A linear-correction TDOA localization algorithm that involves closed-form weighted least squares(WLS) optimization only is developed. The proposed method first converts nonlinear TDOA equations into pseudo-linear ones by introducing an intermediate variable and obtains the initial source position estimate using the WLS technique. Then a linear-correction method is applied to improve the initial localization result by estimating and subtracting its positioning error. Simulation results demonstrate the good performance of the proposed method.     

300 GHz太赫兹波室内非视距散射特性研究

为分析室内建筑材料粗糙表面散射对太赫兹波的影响,采用射线跟踪法和基尔霍夫标量近似法,研究了300GHz非视距传播的散射特性,仿真分析不同的极化和粗糙参数对室内非视距传输中的散射传播影响。仿真结果表明,当粗糙参数不变时,水平极化波的接收性能比垂直极化波的性能好,随着粗糙度的增大,整个非视距区域的接收性能均提高。     

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。     

无线传感网络基于协作模式节点定位研究

提出了一种新的基于刚性图理论和遗传算法的节点定位算法,以无线传感器网络节点的有效定位为基础,利用刚性图理论形成局部定位协作体,采用遗传算法实现节点位置的估算。该算法的特点是在形成定位协作体阶段利用节点多跳信息实现高定位率,利用节点间的测距信息实现高定位精度和高定位率。仿真实验表明,所提出算法的定位率比仅利用单跳信息时的定位率提高一倍,当测距误差Re=0.05R时,平均绝对定位误差为0.073R;当测距误差Re=0.1R时,平均绝对定位误差为0.14R。     

无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中节点的定位算法问题,提出了基于差分的DV-Hop定位算法,信标节点将测算的位置测定误差作为校正值向四周区域广播,未知节点接收到信标节点的校正信息后,据此修正自身的相对位置测算值,以减少节点定位误差,提高定位算法的精度。仿真测试表明,该算法与普通的DV-Hop算法相比,在定位误差与通信距离的比值等性能指标上得到了明显改善。     

矿井无线传感器网络三阶段定位方法

针对煤矿井下恶劣的自然环境,以LQI作为节点间相似性度量指标,基于Takane非度量的多维尺度(MDS)算法,实现了一种新颖的Anchor-free的无线传感器网络三阶段定位方法.该方法基于分簇区域定位和精确定位相结合的思想,将定位过程划分为区域定位、MDS度量和定位求精3个阶段,通过有效融合3种定位信息,实现对井下作业人员的精确定位.论文在防空洞模拟矿井条件下搭建了ZigBee网络进行该方法的现场实验.结果表明:非度量MDS算法的定位误差与度量MDS算法相比大大降低,使三阶段方法较好地解决了因地质结构不均匀和大量水汽存在所导致的定位误差较大的问题.