基于自相关算法的 TOA 估计方法研究

TOA（脉冲到达时间）估计是检测和截获非合作突发通信信号的关键,在通信对抗中至关重要。在介绍基于自相关（AC）算法 TOA 估计原理的基础上,讨论了在低信噪比情况下自相关算法的门限设置问题。采用双门限方法对门限设置进行了改进,并通过计算机进行了仿真分析和验证。     

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。     

适合WSN的超宽带两步TOA估计算法

结合低速率能量检测与高速率匹配滤波的两步超宽带TOA估计算法适合WSN定位。通过采样获得低速率能量序列,找出直达路径(direct path,DP)在序列中的位置,即TOA粗估计。在该能量采样周期内进行相关滤波,由相关峰确定DP位置,即TOA精确估计。能量采样周期、能量块选择门限、相关峰检测门限是TOA估计的关键参数,对它们进行讨论,并给出一种基于最大最小能量比(MMR)的归一化门限模型。在IEEE 802.15.4a信道下的仿真结果表明：算法的运算量低于单一滤波匹配算法,精度优于基于能量检测的非相干算法     

蜂窝网无线定位技术在铁路场景下的应用

针对蜂窝网络定位技术定位精度不高和在铁路实际中难以应用的缺点,提出一种新的列车定位方法.方法的核心是将速度传感器和蜂窝网的定位参数处理为若干列车可能的位置区域,并计算区域中列车位置出现的概率,以所有位置中出现概率最大为优化目标,建立列车定位的误差优化模型.在此基础上进一步引入遗传粒子群优化算法对模型进行求解,并用Matlab仿真.仿真结果表明:在复杂的铁路环境中,该定位方法对不同来源的误差有很好的吸收作用,是一种有效的定位方法.     

基于单反射模型的混合定位算法研究

针对现有定位算法抗非视距能力弱、且对移动台求解时往往需要一个比较精确初始解的问题,利用移动台和散射体的几何位置关系,基于单次反射圆模型提出了一种抑制非视距误差的波达时间/波达角混合定位算法。定位过程中将散射体视为虚拟基站,根据最大散射半径确定移动台的可能位置范围,在该范围内搜寻所有满足约束条件的位置点,对这些点使用加权平均处理方式以提高定位精度,最后结果即为移动台估计位置。计算机仿真表明了算法的有效性。。     

基于粒子滤波的TOA/TDOA融合算法研究

针对信号临界区域由于信号强度减弱导致的定位精度下降问题,利用一种传感器检测概率模型把收集到所有的TOA与TDOA量测信息通过似然度计算融合起来,在贝叶斯框架下建立一种非线性目标基于粒子滤波器的量测信息融合算法对目标进行定位估计,从而提高目标在临界区域的定位精度。仿真结果表明,在低信噪比下,融合两种观测手段的定位精度改善明显。     

基于麦克风阵列声音信号定位方法的研究

提出了一种在嘈杂环境下利用麦克风阵列对声音信号定位的方法。该方法对每个麦克风采集的声音信号进行经验模态分解,然后根据各个IMF信号的归一化能量挑选出主要的IMF分量进行信号重构,从而实现对信号进行降噪处理。将降噪后的信号使用互功率谱相位法进行相关运算,计算出不同麦克风声音信号出现的时间差异。根据信号时延和麦克风之间的几何位置关系计算出声音信号的位置。为了验证本文所提出的定位算法,进行了语音信号定位实验,通过实验实测的数据分析对比分析,验证了本文提出的方法比传统的定位算法要优越。     

UWB无线传感器网络中基于匹配滤波检测的TOA估计

深入研究了UWB(ultra wideband)无线传感器网络中基于匹配滤波门限检测的TOA(time of arrival)估计算法.针对现有算法的不足,提出了一种三步TOA估计算法:先确定DP(direct path)搜索区域,然后使用门限检测确定DP的粗略位置,最后精确搜索到DP的中心.其中,用于计算检测门限的门限因子依据匹配滤波输出的峭度动态设置,设置模型独立于信道模式,其正确性通过与使用固定门限因子所获得的性能对比进行了验证.与其他算法的性能对比仿真结果表明,所提出的三步TOA估计算法在运算效率和TOA估计精度上取得了较好折衷,适合于当前实际应用.还通过对TOA估计误差的统计分析讨论了测距结果的可信度:依据峭度将测距结果划分为可信和不可信两个级别,并为各级别的TOA估计误差分别了建立概率密度模型.在定位模块中有效利用这些可信度信息,可进一步提高定位精度.     

一种基于ZigBee协议的矿井人员定位技术研究

针对目前矿井无线通信技术存在的不足,详细分析了IEEE802.15.4标准和ZigBee技术,讨论了二者的关系及技术特点,在此基础上,提出了一种基于ZigBee技术的无线传感器网络定位系统.网络采用基于到达时间(time of arrival,TOA)的定位机制,先根据信号的传播时间和传播速度计算出节点间的距离,然后由极大似然估计法(maximum likelihoodestimation,MLE)确定目标节点的位置.系统满足井下通信的要求,安装简单方便,精度高,稳定性好.     

基于TOA的三维无线传感器网络节点定位算法

随着无线传感器网络应用的发展,对三维定位研究的需求日益迫切,但目前这方面的研究却很少。在TOA测距的基础上,提出了一种三维无线传感器网络节点定位算法,并对其性能进行了分析,给出了算法的时间同步误差和定位误差。最后在现有仿真平台OMNET 的基础上构建三维仿真模块,对算法进行了仿真实现,给出了该算法的定位精度和覆盖率。