蜂窝网无线定位技术中非视距（NLOS）误差的鉴别及其抑制

由于无线网络环境中客观存在非视距（NLOS）误差，采用传统的定位方式会对移动台位置的定位造成很大 的误差。通过对NLOS误差产生的原因及特点的分析，找出了鉴别NLOS误差及其抑制NLOS的方法---无约束 条件的非线性加权最小二乘算法，减少了NLOS对定位精度的影响，从而提高了无线定位技术的准确度。     

CDMA蜂窝网无线定位技术中NLOS误差的抑制方法

在CDMA蜂窝网无线定位系统中,针对非视距(NLOS)误差严重影响定位性能这一问题,提出了一种基于最陡梯度下降法的NLOS环境下的TDOA定位方法。该方法结合Chan氏算法,通过迭代,逐渐完成对NLOS误差的估计,并判定NLOS基站,在此基础上对NLOS基站测量值进行逐步修正,从而完成对目标的定位。最后的仿真表明,此算法可以有效实现NLOS环境下的目标定位。     

削减NLOS误差的UWB室内定位算法

为了解决非视距（non-line of sight，NLOS）环境下超宽带（ultra-wideband，UWB）室内定位精度低的问题，提出一种基于到达时间差（time difference of arrival，TDOA）的UWB室内定位算法来削减NLOS误差，提高定位精度。利用卡尔曼滤波算法，初次估计移动标签节点与各锚节点间的TDOA值；基于TDOA差值进行NLOS误差判别，依据判别结果对受NLOS误差影响的测量值进行视距（line of sight，LOS）重构，并利用仅受LOS误差影响的历史值更新卡尔曼滤波的协方差阵；利用Chan-Taylor算法进行迭代计算，得到最终精确的定位结果。实验结果表明，在LOS环境下，提出的算法能达到分米级的定位精度；在受NLOS影响的环境下，该算法能有效提高定位精度，减小定位误差，具有更好的稳定性。     

一种自适应LOS/NLOS环境的定位方法

非视距(NLOS)传播时传播路径的不确定性是产生定位误差的主要原因.通过对测量数据方差大小的判断来识别NLOS,并采用卡尔曼滤波方法,实现对有偏分布的NLOS误差平滑处理,减小NLOS的影响.仿真结果表明,该方法能在多种LOS/NLOS环境下提高定位的精度.     

基于天线子阵的移动台定位方法及其性能分析

基于常用的散射环(ROS)、散射盘(DOS)和截短高斯分布(CGS)信道模型，对不同波束之间的NLOS附加误差的相关性进行了分析，并根据分析结果，提出了一种基于天线子阵的定位方法。仿真结果表明，与基于基站的定位方法相比，基于天线子阵的定位方法在抵抗NLOS附加误差的影响方面，具有明显的优势。     

基于误差先验知识的NLOS移动节点定位算法

针对实际应用环境中存在阻挡节点间通信的障碍物,使节点间的通信变成非视距(NLOS)类型的问题,提出一种基于误差先验知识引导的NLOS移动节点定位(NSES)算法.该算法首先根据误差先验知识,判断并计算出带有误差的NLOS测量值个数在总个数中的百分数K;然后根据K选出误差较大的测量值;最后对误差较大的NLOS测量值进行校正操作.仿真实验结果表明,该算法较传统移动节点定位算法能有效降低NLOS误差,提高节点定位精度.     

自适应抗差卡尔曼滤波对井下定位NLOS时延抑制方法的研究

针对矿井巷道NLOS(Non Line Of Sight)时延影响矿井TOA(Time Of Arrival)定位精度的问题,通过分析巷道NLOS时延形成方式,将巷道NLOS时延分为随机和固定两类,结合两类巷道NLSO时延的特性,提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波的巷道NLOS时延抑制方法。对于巷道随机NLOS时延,通过在经典卡尔曼滤波算法的基础上引入了自适应抗差概念,使系统在线性滤波的基础上增加了对随机脉冲误差的抑制能力;对于巷道固定NLOS时延,通过在巷道NLOS误差模型的基础上,构建巷道中信号传播距离与传播环境间的函数模型,并结合几何定位算法完成系统对固有误差的有效抑制。实验结果显示,包含有巷道NLOS时延的原始定位数据,误差在2. 1～8. 1 m之间,平均误差为3. 7 m;原始数据经自适应抗差卡尔曼滤波算法处理后,误差在1. 9～3. 6 m之间,平均误差为2. 5 m,定位曲线与实际移动曲线基本保持平行;再经参数拟合和几何算法处理,误差在0～1. 0 m之间波动,误差平均值为0. 27 m,且所提方法较原始定位数据,平均定位误差减小了3. 43 m.从而表明,所提方法对巷道NLOS时延具有较明显的抑制作用,能够提高TOA井下人员定位系统的精确度。     

室内超宽带非视距协同定位算法

超宽带以其高分辨率和抗多径的特点,成为室内定位技术的突出代表．室内环境复杂,接收的定位信号中多径干扰和非视距NLOS传播,会产生严重的非视距NLOS效应,导致传统的定位算法出现较大偏差．为了克服NLOS误差的影响并得到满足室内定位的精度要求,提出将带校正因子的WLS算法和Taylor算法相结合,通过协同定位来抑制非视距误差．结果表明：在多种环境下,改进的算法都能够较好地抑制NLOS误差干扰,基本满足了室内定位的精度要求,具有健壮性强的特点．     

一种新的基于WCDMA系统的基站选择定位算法

非视距（NLOS）是影响各种蜂窝网络定位精度的主要原因．提出了一种新的基站选择定位算法，算法基于到达时间差（TD（）A）计算距离．首先利用NLOS环境下距离测量样本的标准差大于LOS环境下的标准差这一前提，判断测量样本中是否含有NLOS误差．然后从测量值中选出含有NLOS误差最小的2个基站，将其重构出LOS测量值，再采用3基站算法进行定位计算．仿真表明，该算法比其他算法在定位精度方面有明显的提高．     

一种在NLOS环境下提高精度的TDOA定位方法

根据NLOS传播环境下附加传播时延和均方根时延扩展的统计特性,对NLOS误差的均值和方差进行了估计,并对TDOA(到达时间差)的测量值和方差进行了修正,在一定程度上消除了NLOS误差的影响。采用Chan算法对移动台(MS)位置进行定位。仿真结果表明,该方法能够提高Chan算法在NLOS传播环境下的定位精度。     

非视线传播环境下基于TOA的综合无线定位算法

针对精确无线移动定位系统中影响定位精度的非视线(NLOS)传播误差问题,在简要分析几种最新NLOS误差消除算法的基础上,提出了一种新的基于信号到达时间(TOA)的综合位置确定算法.该算法首先通过残差排序筛选找出距离测量集合中具有最小残差平方和的伪距测量子集合,达到初步消除NLOS误差的目的;然后采用一种简化的伪距尺度约束算法优化伪距尺度因子,从而得到较准确的距离测量值,以进一步提高定位精度.仿真结果表明这种新方法比线性位置线算法和泰勒级数展开最小二乘位置估计算法性能优越,在一定程度上提高了无线定位的准确度.     

基于误差修正的混合无线移动定位算法

为了提高无线移动定位精度,提出一种基于最小二乘支持向量机修改误差的TDOA-AOA定位算法。该方法首先通过非线性学习能力强的最小二乘支持向量机对测量误差和NLOS误差进行修正,然后利用TDOA-AOA算法对移动端点位置进行估计,最后通过仿真实验测试LSSVM-TDOA-AOA的定位性能。仿真结果表明,LSSVM-TDOA-AOA提高了移动端点位置估计精度,定位误差明显低于对比算法,可以较好地满足实际无线移动通信定位要求。     

TD—SCDMA系统定位算法研究与仿真

为了克服NLOS信号对移动无线电定位的影响，对TD－SCDMA系统中联合DOA与TOA实现移动终端定位的方案进行了研究，基于NLOS信号识别的算法有效地解决了NLOS信号对实施定位的影响，提出了一种对多基站时间加权定位算法，通过仿真实验证明了所采用算法的可行性，在NLOS情况下也可满足FCC对E－911业务的要求。     

一种减小TOA测量距离中NLOS影响的DMS模型和估计算法

有效的滤波方法和多尺度估计是无线定位技术的重要研究方向。为了减小在蜂窝网无线定位中非视距传 播(NLOS)对波达时间(TOA)测量距离的误差影响,先结合NLOS误差特性对标准Kalman滤波进行修正,然后提 出将不同采样率的修正Kalman滤波方程与多个尺度联系起来,建立了一种动态多尺度系统(DMS)模型,并给出基 于Haar小波的实现方法。仿真结果表明,基于上述方法优于直接进行Kalman滤波的效果,能较大幅度地提高 TOA测量距离的精度。     

基于严格残差选择的非视距定位算法

无线传感器网络的移动定位近年来受到越来越多的关注.影响精确定位的一个很重要因素是非视距传播信号的存在,非视距误差使得定位精度严重下降.通过分析非视距测量值残差的特性,提出了一种严格残差选择方法来鉴别距离测量值的状态.首先利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的线性回归模型获得距离测量值的残差,然后利用严格残差选择来对残差进行筛选,最后利用并行变节点EKF算法完成定位.仿真结果表明提出的算法在非视距情况下的定位效果要优于其他算法,在不同环境下该算法具有更好的鲁棒性和更高的定位精度.     

基于二次散射体模型的GPS/蜂窝网混合定位方法

 针对蜂窝网精度不高及GPS在复杂环境下存在信息不足等各不可抗的缺陷,采用基于GPS和蜂窝网相结合的混合定位方法,来改善定位的可用性,和提高定位精度.针对影响GPS/蜂窝组合定位系统精度的主要因素NLOS传播,采用二次散射体模型抑制NLOS传播影响,其思路在于将散射体作为虚拟基站,抑制蜂窝的NLOS误差,辅助GPS定位,并改善精度因子(DOP),把NLOS误差转化为确定性的模型因素,因此定位精度主要取决于定位参数的测量精度,和非直达波引起的参数偏差无关,从而进一步提高了复杂环境下GPS/蜂窝混合定位精度.通过在静止、运动、ROS模型、高斯噪声传播环境下的仿真实验证明,该方法具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

一种用于NLOS环境基于MIMO模型的单站定位方法

在无线定位中,信号的非视距传播成为高精度定位的主要障碍,它严重制约了移动台的定位精度。在该领域中,大多数研究都把焦点集中在NLOS的鉴别与抑制上。在基于MIMO模型下,给出一种新的定位方法。该方法可以充分利用NLOS传播路径而不是去抑制它,其定位模型由只利用2条NLOS路径扩展到利用多条NLOS路径来估计MS位置并实现单基站定位。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种抗非视距误差的组合定位算法

为解决移动机器人在NLOS 环境下定位系统误差大和稳定性差的问题,提出一种抗NLOS误差的N-CTK组合算法。首先在Chan-Taylor协同算法基础上,融入卡尔曼滤波算法,提出一种CTK组合定位算法,然后基于TDOA测量值构建NLOS误差模型,引入NLOS误差转化因子,融合扩展卡尔曼滤波算法,并结合所提CTK组合算法,最终获得标签的估计值。实验测试表明：LOS环境下误差为6cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了13.5%,NLOS环境下误差为15cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了55%,定位精度明显提高。