一种结合衰减因子的TDOA/AOA Chan定位算法

本文通过对蜂窝网络无线定位技术的研究,提出了一种结合衰减因子的基于Chan氏算法的TDOA/AOA混合定位方法。利用最陡梯度算法把衰减因子加入到TDOA测量方程中,并结合AOA估计值,利用Chan算法进行混合定位,通过不断的迭代更新衰减因子,最大限度的消除非视距误差,使得TDOA测量值接近真实值,以提高定位算法的精度。     

基于神经网络的TDOA定位改进算法研究

针对传统的Chan算法在实际的非视距环境中性能将会受到很大影响这一问题,提出了一种基于神经网络的TDOA定位改进算法,这种算法通过对非视距误差进行修正,使其具有更好的定位效果.仿真实验结果表明,与传统的Chan算法相比,这种算法具有更好的定位精度和收敛速度,是一种有效的定位算法.     

基于SA-GA算法RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法

目的 为了克服最小二乘法在TDOA/AOA无线定位算法中的缺点,提高定位的精度和稳定性.方法 提出了基于RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法.利用染色体长度可调编码方式的模拟退火遗传算法,同时训练RBF网络的参数和拓扑结构.将训练后的RBF网络用于TDOA/AOA定位.结果 与传统TDOA/AOA算法和基于k-均值聚类法、遗传算法RBF神经网络、GA-BP神经网络的定位算法比较,该算法具有更高的定位精度和可靠性.结论 基于模拟退火遗传算法RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法有很强的抗NLOS能力.     

一种基于TDOA/AOA的混合三维定位算法

基于Chan算法,提出了一种改进的到达时间差(TDOA)和到达角(AOA)混合三维定位算法。该算法的主要思想是将Chan算法推广到三维空间,并在TDOA误差方程组里附加AOA误差方程来构建三维形式的非线性方程组。为了有效地克服Chan算法的二值根模糊性问题,先使用加权最小二乘法(WLS)获取初始解或者估计;接着根据初始解分量之间的相关性,并基于约束加权最小二乘(CWLS)算法,重新建立方程以对初始估计进行修正。通过计算拉格朗日因子,获取最终位置估计。仿真结果表明,与直接将Chan算法推广到三维相比,该算法具有较高的定位精度,其均方误差逼近克拉美-罗界(CRLB)。     

基于TDOA的高精度无线定位算法分析与实现

文章根据移动应用需求,推导三维空间最小二乘(least square, LS)算法、Taylor级数展开法和查恩(Chan)算法3种经典到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法求解过程,通过仿真模拟分析3种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最佳算法。为了进一步提高定位精度,采用Kalman滤波中递推估计思想,减小噪声干扰产生的误差,提升到达时间(time of arrival,TOA)测距精度,进而获得三维空间中性能优良的TDOA算法。测试试验表明,改进后的Chan算法有效且性能优良,定位误差最大为10～30 cm。     

NLOS环境下无线通信网络中的TDOA/AOA混合定位算法

为了提高在NLOS条件下无线定位的精度,采用多种测量值混合定位的方式,提出了一种TDOA/AOA最速下降混合定位算法.该算法以加权残差平方和为目标函数,以最速下降算法为最优化方法.然后,以几何结构的单反射圆盘模型进行仿真,分别利用TDOA/AOA最速下降混合定位算法、TDOA/AOA泰勒级数混合定位算法以及单纯的TDOA泰勒级数经典算法对无线通信网络中不同的定位环境进行了仿真计算.仿真结果表明,当参与定位的基站数目分别为3,4,5,6,7,反射圆盘半径分别为200,300,400,500,600,700m时,与后2种算法相比,TDOA/AOA最速下降混合定位算法的均方差、平均误差及最大误差均较小,即该混合定位算法具有更高的定位精度,且参加定位的基站数目越多,这种优势越明显.     

基于文化算法的蜂窝网定位技术研究

利用TDOA测量参数的蜂窝网无线定位技术一直是人们研究的热点,其中存在的非线性优化问题一直是研究的难点.而文化算法作为一种新型的智能算法在解决非线性优化问题方面有其独特的优势.为此,提出一种将Chan算法与文化算法相结合的算法.当接收端在空间随机分布时,利用该算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.仿真结果表明,该算法性能稳定;与传统算法以及其他智能算法相比,定位精度较高,收敛速度较快.     

一种面向位置服务的超宽带室内定位算法

超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其成本也在不断提高。针对超宽带在高密度室内定位中实时性差、定位精度低的问题,提出了一种基于支持向量机的超宽带定位方法,提高了定位的精确性和鲁棒性;给出了基于到达时间差(TDOA, time difference of arrival)的支持向量机模型,重点在于将定位问题转化为分类问题的求解;通过TDOA值和坐标值来建立支持向量机分类模型,利用一对一分类模型实现了坐标值的解算,提高了坐标解算速度。仿真结果表明,在高密度实时定位中,相比于传统的Chan算法和Taylor算法,文中方法在定位精度近似的情况下,实时性要高于传统算法,满足实际定位中低功耗、快速高精度定位的要求。     

超宽带无线定位系统及算法研究

超宽带技术具有抗干扰效果好、安全性高、能提供精确定位等优点,成为无线定位的首选技术。主要从传统的若干定位技术入手,结合各种定位技术的优缺点,提出一种结合波达时间差(TDOA)、波达时间和(TSOA)方法的超宽带无线混合定位算法,该算法需要参考节点少,定位精度高,适用范围广。实验结果表明,定位系统适合隧道定位,TDOA/TSOA混合定位算法的测量距离为200 m,定位精度误差在40 cm以内。     

基于自适应Levy飞行改进的TDOA三维定位算法

针对已有的算法在基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)测量方案中存在的搜索能力不均衡，导致三维定位区域局部存在定位精度低甚至求解失败的问题，提出了一种基于改进探路者优化算法(pathfinder algorithm, PFA)的TDOA定位算法，通过将自适应Levy飞行和改进后的PFA算法进行融合，增强了个体对定位区域复杂环境的适应性，解决算法早熟、易陷入局部最优等问题，提升了算法综合性能.通过仿真和实验，结果表明：与Taylor算法、LM算法相比，本文提出的算法(Levy-pathfinder algorithm, LPFA)可以提高定位精度；与PSO算法、PFA算法相比，LPFA算法可以在提高运算速度的同时得到更准确的定位结果.     

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。     

基于数据融合技术的TDOA移动台定位方法

提出了一种移动网络条件下新的定位方法.该方法基于数据融合技术,对传统Chan算法的定位估计结果进行多层信息融合,使得仅利用多组到达时间差(TDOA)测量数据即可有效地提高移动定位的精度.方法简单实用,特别是在非视线路径(NLOS)干扰条件下,不仅定位精度高,而且显著地降低了定位失败的概率.计算机仿真结果表明,该方法对多种环境都是有效的.     

WLAN无线定位中NLOS误差排序与抑制的研究

提出在WLAN中使用TDOA定位方法的Chan算法对移动终端进行位置估计,然后对位置估计结果使用残差加权算法进行NLOS误差抑制。通过仿真证明,尽可能选择不受NLOS影响的时间测量值参与Chan算法和残差加权算法,通常能以较小的计算代价取得相对理想的定位精度。并在数学理论上证明了可将Wylie方法用于NLOS误差排序,以挑选出合适的时间测量值。     

基于TDOA的卫星干扰源定位方法的研究

针对到达时间差/到达频率差（time difference of arrival /frequency difference of arrival,TDOA/FDOA）卫星干扰源定位系统中卫星速度难以准确预测,导致定位精度不高,尤其是在参考站数量较少时,定位误差较大的问题,提出了采用TDOA方法实现高精度单参考站卫星干扰源定位。研究了TDOA卫星干扰源定位原理,建立了定位数学模型,采用信赖域算法计算干扰源的位置,进行了定位方法实验验证,分析了定位误差。通过对实测卫星信号的定位试验,证实了该定位方法在单参考站条件下显著提高卫星干扰源定位精度的有效性。     

基于APIT和TSE算法的混合定位方法

讨论了距离无关的近似三角形内点测试(APIT)算法和基于信号到达时间差(TDOA)的泰勒级数展开算法(TSE)的优缺点,并在此基础上提出了利用两者进行混合定位.仿真的结果表明该混合定位方法能有效提高定位精度.     

基于并行分层时间间隔测量的TDOA定位算法研究

基于到达时间差(TDOA)定位算法要求精确地时间同步技术作为支撑.由于传统时间同步技术精度低导致TDOA定位结果有偏差,提出一种基于并行分层次时间间隔测量的到达时间差(TDOA)和到达信号增益比(GROA)联合定位算法.基于TDOA与GROA联合定位模型,构造含拉格朗日系数的优化函数,然后采用约束加权最小二乘算法(TSWLS)来进行求解;同时,采用并行分层时间间隔测量法来控制定位算法的时间同步.实验分析表明,该算法相比较传统的TDOA定位算法而言,定位精度提高了25 d B,并且具有相对较高和较稳定的定位精度.     

基于质心-Taylor的UWB室内定位算法研究

针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight,NLOS)问题,在对基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上,提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位,然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位,并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点,最大限度地利用不断增加的已知信息,在提高Taylor初值质量的前提下减少预设参考节点数目,降低系统硬件成本。采用MATLAB软件进行了模拟仿真。仿真结果表明,该算法定位性能优越,尤其在NLOS测距误差较大的环境下能有效地提高系统的定位精度。     

基于免疫克隆选择算法的TDOA定位技术

为了解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题,提出了一种联合使用Chan算法和免疫克隆选择算法(ICSA)的混合定位算法.采用二进制编码和免疫克隆选择算法,针对TDOA方式进行最佳坐标搜索.仿真结果表明,该算法不仅能够进行准确定位,而且在同样的种群规模下能够以较少的迭代次数得到最优解.     

基于RSSI的加权质心定位算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,定位精度和算法收敛速度是节点定位的关键因素.本文提出了一种改进的WCBD(Weighted Centroid Based on Distance)算法,该算法基于接收信号强度指示(RSSI),结合加权质心定位算法,研究参考节点与目标节点之间的距离,然后针对加权质心定位算法中的权重系数选择提出了新的思路,使之提高定位精度.仿真结果表明,与W-Centroid算法和WR-Centroid算法相比,WCBD算法通过误差调整和迭代,有效提高了算法的收敛速度和定位精度.     

基于多算法协同的蜂窝无线定位的算法研究

基于数据融合的基本原理,采用TDOA定位技术,将其应用于多算法协同定位,进一步提高对移动台(MS)定位估计的准确性.最后仿真结果表明利用此多算法协同定位模型,在保证决策可靠的前提下,能得到更准确可靠的移动台估计位置,有效地提高了决策输出的定位精度.