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6.
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。 相似文献
7.
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果的影响。仿真结果表明,该方法的识别率随通信系统比特信噪比(EbN0)的增加而提升,当EbN0增加至20 dB时稳定在90%,与传统基于支持向量机的信道识别方法相比获得了10%的性能提升。 相似文献
8.
融合超宽带(UWB)和惯性导航系统(INS)能够实现消防员室内精确定位。为实现UWB的非视距(NLOS)误差检测,设计一种双级EKF框架。该框架以松耦合形式实现UWB/INS的数据融合,通过INS获取的初始位置估计坐标以检测UWB测量值的NLOS误差,根据检测结果计算残差矩阵来动态调整融合滤波器的测量噪声矩阵,以达到缓解NLOS误差的目的。实验结果表明,与三角不等式原理检测算法和无NLOS检测的UWB/INS简单融合算法相比,所提NLOS检测算法具备良好的检测能力、较强的稳定性及较高的定位精度。 相似文献
9.
为了实现室内环境下的高精度定位,根据IEEE802.15.3a标准工作组提出的UWB室内信道模型,设计了一种基于卡尔曼滤波器的TDOA/AOA定位系统.在这个定位系统中,使用NLOS鉴别模块实时地检测信道的NLOS参数,再根据鉴别结果自适应地选用无偏/有偏卡尔曼滤波器,以消除TOA中的NLOS误差,同时对NLOS情况下的AOA数据加以抛弃,最后使用扩展卡尔曼滤波器实现TDOA/AOA混合定位.仿真结果显示,本系统能够实现超宽带室内环境下的高精度定位. 相似文献
10.
非视距传输造成测距严重有偏,从而使得位置估计误差显著增加.将定位问题嵌入到机器学习框架,并通过引入博弈理论对位置估计进行平滑来实现移动位置跟踪.由于将观测作为射频特征,而不是实际距离的度量,因此能够大大减轻非视距传输对位置估计性能的影响,同时在平滑过程中,将噪声建模为估计子的对手,通过微分博弈理论来实现平滑,并与卡尔曼滤波平滑进行了比较.仿真实验表明,方法具有更好的位置估计性能,特别是在非视距环境下其效果更为明显. 相似文献