移动台抗NLOS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。提出了一种既能继承原算法的优良性能,又可充分利用AOA测量值信息提高定位性能的TDOA/AOA混合定位算法。实验证明,该方法的定位误差性能优于单纯的TDOA定位方法。     

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。     

基于贝叶斯推理的TDOA/AOA定位算法

在视距(LOS)环境下,到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)定位技术可以获得较高的精度,而在非视距(NLOS)环境下,无法得到良好的定位效果.在非理想信道环境下,蜂窝基站和移动终端之间存在多径传输和NLOS传播的问题,这些因素均会影响定位精度.构建LOS和NLOS传播条件下的实际信道环境模型来研究信号的测量误差特性,利用贝叶斯推理的方法对AOA测量值进行估计,从而有效消除附加噪声的干扰.仿真结果表明,在NLOS环境下,该算法的定位性能优于单纯的TDOA和TDOA/AOA算法.     

TDOA/AOA数据融合定位算法

基于非视距传播（NLOS）环境下的几何结构单次反射统计信道模型,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NLOS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RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法

为了减小NLOS传播的影响,提出基于RBF网络的TDOA/AOA算法。利用RBF神经网络对NLOS传播的误差进行修正,使用TDOA/AOA算法进行定位。仿真结果表明该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于TDOA/AOA算法、Taylor算法、Chan算法和最小二乘(LS)算法。     

基于TDOA的空间定位算法

随着第三代(3G)移动通信的发展和美国E911规定的颁布,蜂窝网络移动台(MS)无线定位技术得到了越来越广泛的注视.该服务能够提供有关移动台位置的信息,因此在很多领域有着重要的应用.提出了一种基于到达时间差(TDOA)的三维定位算法.其主要思想是用一新变量代替定位估计中的二次项,把非线性估计转化为两次WLS(加权最小二乘)线性估计.此算法结构简单,计算量较小.通过模拟仿真,结果证明了该算法的有效性.     

一种SADOA/AOA混合定位算法及其性能分析

本文提出了一种新的蜂窝网混合定位算法.该算法首先将服务基站智能天线阵列提供的信号路径损失差(SADOA)与到达角(AOA)信息相结合,然后通过WLS算法实现对移动台实际位置的估计.本算法结构简单,计算量较小且无需移动台与基站的时间同步.仿真结果表明,该算法能够有效减小阴影效应造成的估计误差,具有较高的定位精度.     

蜂窝网中的chan定位算法的性能分析

对蜂窝网中基于到达时间(TOA)/到达时间差(TDOA)的定位算法进行了分析和研究,重点介绍了Ghan定位算法在二维空间的应用.通过均方根误差(RMSE)与克拉美-罗(CRLB)下界的比较,分析了理想环境中Chan定位算法的性能.还通过实际测量,采用TOA双程测距方式得到TOA测量值,对Chan定位算法在实际测量中的性能进行了验证.实验仿真以及实际验证的结果表明算法在理想环境和实际测量中容易实现,而且定位精度相对较高.     

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TDOA方法的无线传感器网络运动参数估计方法

采用移动目标与信标节点间的到达时间差(TDOA)测量,提出了移动目标运动参数包括初始位置及速度的共同估计方法。通过建立移动目标运动参数估计的优化模型,首先推导了移动目标初始位置及运动速度估计的非约束线性最小二乘(ULLS)法。然后将优化模型松弛为凸优化的半正定规划(SDP)问题,又设计了运动参数估计的SDP算法。仿真分析表明,TDOA方法能有效避免到达时间(TOA)测量的时钟同向误差,提高位置的估计精度。由于使用了约束条件,基于TDOA测量的SDP算法估计误差比ULLS算法的估计误差更小,但是计算复杂度较大。TDOA-ULLS和TDOA-SDP算法能有效减少时钟同向误差引起的估计误差,采样周期和采样点数量的增加也能有效提高估计精度。     

利用外辐射源的TDOA和FDOA目标定位算法

针对单站外辐射源条件下的目标定位问题,提出了一种基于最大似然的时差-频差联合定位算法。首先根据时差和频差的观测方程,构建目标位置和速度的最大似然估计模型。然后采用牛顿迭代算法对最大似然估计模型求解,得到目标位置和速度估计。最后,推导了算法的克拉美罗界和理论误差,并证明了二者相等。仿真结果表明,算法定位精度高于两步加权最小二乘算法和约束总体最小二乘算法,在测量误差较高时仍能达到克拉美罗界。通过对系统几何精度因子图的分析,确定目标及外辐射源数量和位置也是影响定位精度的重要因素。     

基于改进双向测距到达时间差定位算法的超宽带定位系统

针对传统无线定位技术在室内定位精度不高的问题,设计实现了一种基于超宽带（UWB）技术的室内定位系统。首先,提出了定位服务器与移动端APP实时交互的系统结构,解决室内移动人员自主定位与导航的问题。其次,在双向测距（TWR）算法中增加一条无线电信息以减小时钟偏移引起的测距误差,从而提高算法性能。最后,将通过到达时间差（TDOA）定位算法得到的双曲面方程组进行线性化处理后结合Jacobi迭代法完成求解,避免了使用标准TDOA定位算法难以直接解算的情况。经测试,该系统在楼道房间等场景中能稳定工作且定位误差控制在30 cm以内,相比基于WiFi、蓝牙等技术的定位系统在定位精度上提高了10倍左右,能够满足在复杂室内环境中的精确移动定位需求。     

基于圆盘散射模型的无线传感网定位方法研究

在非视距传播（NLOS）环境下,基于圆盘散射模型来构造和引入NLOS误差符合实际的多径通信场景。利用已知锚传感器节点测量得到的电波到达时间和电波到达角等信息对未知节点位置进行定位估计。将圆盘散射模型细化为两种建模,即以未知节点为中心的散射体圆盘模型和以锚节点为中心的散射体圆盘模型,对各模型有针对性的提出定位思路和方法。进行计算机仿真,实验结果表明所提出的定位方法较传统的多种定位法具有更小的定位误差,定位精度较高。同时所提出的定位法不受圆盘散射半径的增大对定位误差的恶化影响,鲁棒性较好,适用面广。     

基于遗传算法的TDOA/AOA定位系统的最优布站算法

摘 要：推导了TDOA/AOA混合定位算法产生的定位误差的克拉美－罗下界,提出了利用遗传算法（GA）寻找规定平面区域内的TDOA/AOA定位系统最佳布站策略的方法,其所遵循的最佳布站原则是使得定位的目标空间的定位误差的克拉美－罗下界的平均值最小。文中对GA的站点位置编码和适应度函数的选择进行了研究,在此基础上提出了基于GA的寻优布站算法。并对基于GA的寻优布站算法在不同情况下进行了仿真实验。     

非视距环境下的超宽带室内定位算法

为了进一步提高超宽带技术在非视距室内环境中的定位精度,研究了抑制非视距误差的定位算法。首先,对非视距环境下的TDOA定位模型进行重构;其次,推导出非视距情况下均方根时延拓展的统计模型,获得附加时延参数的估计值,对TDOA测量误差参数校正;最后,通过最小二乘法初步估计出目标节点位置,将其作为粒子群算法的初始值进行智能粒子群算法求最优解,惯性权重在迭代中按照高斯函数的策略变化。仿真结果表明本文提出的优化算法可有效减弱非视距误差在复杂室内环境中定位的影响,进一步提高定位精度和算法的收敛速度。     

OFDM系统中基于BP神经网络的定位算法

为了减小正交频分复用(OFDM)系统中多径干扰对定位精度的影响,提出一种基于后向传播(BP)神经网络的定位算法。该算法采用多重信号分类(MUSIC)算法估计OFDM信号首径的到达时间(TOA),再计算出到达时间差(TDOA),然后利用BP神经网络对其进行修正,最后使用Chan算法确定移动台的位置。在多径环境下对算法进行仿真,仿真结果表明该算法能够有效地降低多径干扰的影响,性能优于最小二乘(LS)算法、Chan算法和泰勒算法。