基于Kalman滤波器的非视距误差抑制算法

针对蜂窝网定位中影响定位精度的非视距传播误差问题,提出一种基于Kalman滤波器的非视距(NLOS)误差抑制算法,将到达时间(TOA)测量值及非视距误差作为Kalman滤波器的状态变量,根据TOA测量值的结构特点和NLOS误差的统计特性,确定Kalman滤波器过程方程的状态转移矩阵。以NLOS误差服从指数分布的情况为例进行仿真,结果表明,该算法在精度估计和算法计算量方面具有明显优势。     

一种室内定位中NLOS误差抑制算法

在无线定位系统中,尤其是在室内定位中,非视距(NLOS)误差的存在使定位性能急剧下降。为克服非视距传播带来的定位误差,提出了一种针对NLOS环境下的基于卡尔曼滤波器(KF)的动态跟踪定位算法,将广泛应用于雷达系统和飞机导航系统的成熟的卡尔曼滤波器应用于室内定位中。实验结果表明,该方法可以满足室内环境下无线定位的需求,即使在恶劣的NLOS环境下也能够获得很高的定位精度,是一种可行的无线局域网定位技术。     

一种抑制NLOS误差的UWB定位方法

针对超宽带设备在室内环境下受各种因素的干扰存在标准偏差的问题,对测距数据进行拟合,求解标准偏差,对设备进行标定;针对室内场景存在的非视距误差会降低定位精度的问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法,设定阈值判别视距数据与非视距数据,剔除非视距误差。实验结果表明:该方法可以有效抑制标准偏差和非视距误差对定位精度的不良影响:视距环境下,静态定位和动态定位精度均可达到厘米级;非视距环境下,静态定位精度达到厘米级,动态定位精度达到亚分米级。     

基于Haar小波的多尺度NLOS误差抑制算法

针对无线定位中非视距（Non-Line of Sight,NLOS）误差对定位精度的影响,在分析NLOS误差特性的基础之上提出了多尺度误差抑制算法。该算法将信号的多尺度估计方法和卡尔曼滤波相结合,利用小波变换特有的低通滤波特性能和小波阀值去噪能够很好地消除到达时间/到达时间差分（Time of Arrival/Time Diff of Arrival,TOA/TDOA）测量值中的NLOS误差,给出了Haar小波的实现方法。仿真实验结果表明,该算法在不同的NLOS误差模型和不同的信道环境下均能很好地抑制NLOS误差,较大幅度地提高了定位精度。     

NLOS环境下的卡夫曼滤波跟踪定位算法

蜂窝网无线定位技术中,非视距(NLOs)误差的存在使得蜂窝网无线定位技术的定位精度急剧下降.针对NLOs环境,对基于卡夫曼滤波的动态跟踪定位算法进行了改进.首先引入判决机制鏊别测量值中NLOS信息,并根据鉴别信息对测量值进行加权重构处理,然后利用加权重构后的测量值再进行卡夫曼滤波跟踪定位,有效抑制了NLOS误差的影响.实验结果表明,算法在较为恶劣的NLOS环境下获得了较高定位精度.     

基于BP神经网络的定位跟踪算法

提出了一种在NLOS环境下对移动台的定位与跟踪算法。利用BP神经网络对TDOA测量值中NLOS误差进行修正,再利用Chan算法进行移动台位置估计,配合相关检测距离门对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位与动态跟踪,性能优于基于Chan算法、LS算法、Taylor算法的静态定位与动态跟踪。     

基于BP神经网络的混合定位算法

为弥补独立采用GPS或基于基站定位方法的不足,并消除非视距传播的影响,提出一种基于BP神经网络的混合定位算法。利用BP神经网络对到达时间差(TDOA)和GPS测量值中的非视距传播误差进行修正,使用TDOA/GPS算法进行定位。仿真结果表明,在单独使用TDOA或GPS方法无法定位时,该算法能够实现移动台的精确定位。     

NLOS误差模型下的无线传感网定位方法与仿真

为了有效提升在NLOS环境下的定位精度和探讨不同NLOS模型和不同定位方法之间的特性,对多种NLOS误差模型进行建模,并给出模型数学公式,挖掘出适合无线传感网的NLOS误差模型,利用多种不同的NLOS误差模型来表征无线传感网中的非视距传播(NLOS)环境;利用常用经典定位方法对未知节点进行定位.通过对不同参数的设置进行计算机仿真实验,仿真实验数据结果有效地反映出各种定位法在不同NLOS误差场景下的性能,为无线传感网的实际定位应用提供理论基础.     

NLOS环境中的拉格朗日乘子改进约束最小二乘定位算法

无线通信中的非视距误差是影响传统定位算法精度的主要因素.因此本文针对存在锚节点与移动节点的无线传感网络,提出了一种利用拉格朗日乘子法改进的约束最小二乘定位算法.算法核心思路在于运用拉格朗日乘子法修正约束最小二乘代价函数来构建新的目标函数,同时也提出一种分组定位组合的思想以进一步提高定位性能.仿真结果表明在非视距误差较大或网络中固定节点较多时,提出的算法可以有效消除非视距误差引起的定位精度损失,同时本文算法还具有随节点数目增加而提升优势的特性.     

基于鲁棒自适应Kalman滤波的PET放射性浓度重建

针对正电子发射断层成像重建过程中存在的系统模型误差和投影数据不确定性,提出了基于状态空间体系的鲁棒自适应Kalman滤波法。该方法根据药物动力学先验信息建立状态方程,结合PET测量方程组成状态空间模型。引入虚拟噪声来表示模型的系统矩阵误差之后,通过应用鲁棒自适应Kalman滤波法对未知的系统噪声以及观测噪声进行估计的同时完成PET放射性浓度的重建。实验结果表明,此算法比传统的最大似然法和滤波反投影法更具鲁棒性,适合应用于实际PET系统中。     

基于圆盘散射体的非视距定位算法

针对无线传感器网络目标定位中的非视距问题,为了抑制非视距误差,提高定位精度,提出一种基于圆盘散射体的非视距定位算法.新算法根据基站收到的多径到达时间,计算加权测量均值,与圆盘散射体模型理论均值进行匹配,建立目标函数,同时引入圆盘半径约束,通过对目标函数求取极值,解出含有目标位置的最优解.仿真实验结果表明,与其他目标定位算法相比,该算法能够得到全局最优解,提高非视距环境下的定位精度.     

一种抑制非视距传播误差的混合定位算法

为减小蜂窝网定位中影响定位精度的非视距(NLOS)传播误差,提出一种基于两步卡尔曼滤波到达时间差/到达角度的混合定位算法.利用卡尔曼滤波器的估计值计算非视距数据的方差,调节卡尔曼滤波器的参数,减小测量值的NLOS误差,并将经过预处理的测量值输入到扩展卡尔曼滤波器,实现混合定位.实验结果表明,该算法能有效消除NLOS误差,与Chan算法相比,其定位精度更高.     

基于卷积神经网络的OFDM-UWB信道环境识别

超宽带(UWB)无线通信技术被广泛应用于室内定位领域,其能识别出多径信道中的非视距信道,有助于去除影响信号的非理想因素,提升定位精度.基于OFDM方案的UWB系统,提出一种利用卷积神经网络对信道估计出的信道冲激响应时频图像进行训练,从而识别出信道环境的方法,将信道识别问题转化为图像识别问题,同时分析时频处理参数对识别结...     

基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取

神经网络的不可解释性一直是限制其发展的固有缺陷,该文从神经网络的功能性观点出发,提出基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取方法。将免疫克隆策略用于神经网络的规则抽取中,对已经训练好的神经网络隐层神经元输出值进行聚类,缩小搜索空间,抽取出理解性好、简洁的符号规则。该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种分类器型神经网络。实验结果表明该方法的实用性和可行性。     

NLOS环境下TDOA/AOA混合定位算法研究

在CDMA的网络环境下,TDOA/AOA混合定位算法能够比Chan算法有较高的定位精度。然而随着AOA测量误差精度的下降,定位精度逐渐下降,甚至低于Chan算法的定位精度。本文在传统的TDOA/AOA混合定位算法加入校正因子,通过逐步迭代的方法,逐渐消除NLOS对TDOA测量值的影响,从而获得比传统TDOA/AOA混合定位算法更高的定位精度。仿真表明：在各种环境下,特别是非视距环境下该方法能够显著提高定位的精度,并且运算量增加较少。     

UN-DSM优化模型下的节点定位方法研究

通过改进以未知节点为中心的散射体圆盘模型,提出一种应用范围更广的以未知节点为中心的散射体圆盘模型优化方法。利用各锚节点测量的到达时间信息和只有主锚节点测得的到达角度信息,对未知节点及其周围的散射体进行初步估计,得出散射体坐标以及相关的距离值,利用未知节点至各锚节点和散射体的距离冗余约束信息进行修正估计,获得1倍数量的虚拟散射体信息,最终利用所有散射信息和测量信息联合定位求得未知节点位置。仿真实验结果表明,与传统经典定位方法相比,该方法能有效地抑制非视距传播误差并进一步提高定位精度,同时具有较好的鲁棒性。     

基于接收信号强度的非视距检测与修正算法

为了减少非视距（NLOS）误差对基于到达时间（TOA）的无线定位系统性能的影响,本文提出一种采用接收信号强度（RSS）与TOA测量值相结合的方法对含有NLOS误差的TOA测量值进行检测并修正。在视距（LOS）传播的TOA与RSS之间关系已知的前提下,利用定位基站得到的TOA与RSS测量值,计算TOA测量值中含有NLOS误差的可能性,并利用该可能性对TOA测量值进行修正。该方法在不增加通信次数的情况下,大大提高了定位精度。本文最后在一个无线定位系统上实现了该算法,并进行了对比实验。实验结果表明,该算法不需对多次定位结果进行统计,即可有效降低NLOS误差对系统性能的影响,适用于对功耗要求苛刻的场合。