基于超宽带的 TOA-DOA 联合定位方法

针对现有的大多数超宽带(ultra-wide band,UWB)定位方法至少需要3个基站,系统开销较大的问题,提出一种新颖的基于波达时间-波达方向(time of arrival-direction of arrival,TOA-DOA)联合估计的定位方法,仅需一个基站即可准确快速定位目标.利用酋矩阵束算法估计视距信号TOA和最小二乘估计准则估计视距信号DOA,得到目标的相对坐标.Matlab仿真实验证明,该方法的TOA和DOA估计精度较高,定位精度达到厘米级,而且复杂度降低为矩阵束算法的1/4,采样频率为亚奈奎斯特速率,易于实现,是一种简单有效的定位方法.     

基于几何约束关系的ML模型求解三维坐标定位问题研究

为了提高三维空间位置定位算法的性能和准确性,提出了以3个基站定位原理为基础的基于几何约束关系的ML模型.通过设计基站位置、到达时间(time of arrival,TOA)数值、手持终端位置之间的几何关系,估计得到手持终端的全部可能位置,通过最大似然算法,以最大可能的估计值确定为定位结果.经过仿真计算验证了算法能有效抑制非视距环境(non-line of Sight,NLOS)误差和测量误差,并且能够得到最佳估计值,具有计算量小、精度高等优点.仿真结果表明了该方法的有效性,在各类室内定位系统中具有很强的实用性.     

一种基于TOA的三维推广无线定位算法

鉴于二维坐标下无线定位算法的结果与现实环境有一定的差距,提出了一种在三维空间条件下基于到达时间(TOA)的Chan推广算法。深入比较和分析了影响该算法定位精度的因素,总结了该算法适用的定位条件和定位环境。在不同定位基站数目、待定位移动台的位置和参与定位基站布局等条件下,对该算法进行了大量的模拟仿真,结果表明利用该算法定位结果比较准确,算法有效可行。     

一种无线定位非视距误差消除算法研究

在分布式多天线的基础上,提出一种新型非视距误差消除算法,并将其应用于传统的时间到达（time of arrival,TOA）定位。利用含多天线的天线组,测量出导致产生非视距传播的散射体的位置,将这些散射体看作虚拟基站,测量出移动台的坐标,完成无线定位。通过对算法的仿真结果分析表明,该算法能有效地消除非视距误差,比一些传统算法具有更高的定位精度。     

室内IR-UWB高分辨时延估计改进算法

针对室内定位系统因多径分量的重叠和非视距传播直接影响时延估计精度的特点,采用具有高分辨特性的超宽带技术进行室内定位.而空间谱估计MUSIC算法作为一种高分辨的参数估计算法,经过变形能高精度的估计TOA时延,但仍存在谱峰搜索处理时延大的缺点.于是利用非视距传播的特点,采用MUSIC算法结合基于接收机结构的算法,改进现有的高分辨时延估计算法,仿真实验证明改进的算法可以在保证高精度时延估计的基础上降低算法复杂度.     

RFID技术在移动机器人同步定位中的应用

提出了一种用于室内移动机器人的同步定位算法.该算法利用射频识别(RFID)系统,将RFID标签实现的无线传感器网络与SLAM算法结合,依据RFID阅读器获得的标签数据对机器人定位.实验证明:基于RFID系统的定位算法在2维环境中能有效地对机器人进行定位和跟踪.     

基于有源RFID的室内移动机器人定位系统

针对有源射频识别(RFID)技术在室内定位的特点,使用有源射频模块,基于Visual C++6.0平台,开发了一种室内移动机器人定位系统。选用接收信号强度指示值最大的4个标签作为定位标签,提出了一种增加移动误差的改进极大似然估计定位算法,实现了室内移动机器人位置的测量。实验表明:应用改进极大似然估计定位算法的定位系统可较好地实现机器人稳定工作;平均定位偏差降低32%,达到0.332 14 m;定位精度明显提高,可满足室内移动机器人的定位要求。     

基于时分模式的水下自主定位方法研究

为了提高水下声学定位系统的精度,提出一种基于时分模式的水下自主定位系统.该系统由1个控制中心和若干漂浮式基站组成,控制中心用于发布命令和信息处理,漂浮式基站负责采集定位信标信号和测试数据.采用完全水声的自主定位原理、TDMA与CDMA相结合的通信技术,并且利用TOA定位原理实现系统的定位.实验表明,该方法对于克服水环境对定位的影响、提高定位精度是有效的.     

基于深度学习GRU网络的UWB室内定位优化

为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带（ultra wide band,UWB）室内定位系统,利用门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精度。在得到定位标签到基站的距离信息后,将距离信息输入GRU网络中,输出最终位置坐标。GRU作为循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的变种,既含有RNN处理时序数据的优势,又解决了RNN中的长程依赖问题。对GRU网络模型中不同学习率、优化器、批量大小、网络层数、隐藏神经元数量参数进行调整和训练。结果表明,基于GRU网络模型的UWB室内定位系统显著提高了定位精度,平均定位误差为6.8 cm。     

基于超宽带技术的矿用人员精准定位系统

提出一种基于超宽带技术的矿用人员精准定位系统,通过分析典型的SDS-TWR算法基本原理,利用矿井CAD图纸及二维坐标定位算法,首次实现了在CAD二维平面内对井下人员位置进行实时、动态、同步跟踪监测、高精度定位与轨迹回放综合管理。系统在莱芜矿业马庄铁矿进行了现场测试,实验结果表明,超宽带信号覆盖范围200 m内,系统对静态目标定位误差小于30 cm,动态目标在25 km/h移动速度下,定位误差小于1.65 m,满足煤矿井下对人员定位要求,具有广阔的市场推广前景及应用价值。     

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。     

基于被动式移动架构的室内机器人二维定位方法

针对目前室内定位系统技术成本高、使用环境要求高和算法复杂等问题,设计了一种基于被动式移动架构(passive mobile architecture,PMA)的定位系统.在同一平面内共安装5个超声波节点,机器人充电桩安装2个发送节点(2 transmitting nodes,2T),机器人安装3个接收节点(3 receiving nodes,3R),建立2T3R-PMA测量模型,利用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)方法测量各发送节点与接收节点间距离,通过测量模型计算得到机器人在机器人充电桩二维坐标系中的位置信息(x,y,θ)T.分析了定位系统的误差来源,并采用分段抛物线插值与温度补偿算法对误差进行了修正.实验结果表明,测量平均定位误差不超过2 cm,验证了系统的实用性.     

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。     

电力隧道机器人巡检目标坐标定位的共轭搜索

电力隧道环境机器人巡检目标坐标定位过程中,利用传统搜索算法会产生信息损失,从而导致搜索定位 结果存在精度不够理想问题。为此,提出了一种共轭搜索算法。该算法通过搭建机器人巡检模型,得到反映机 器人位姿的坐标系,然后通过共轭算子规划设置机器人搜索路径。机器人沿着设置的搜索路径采集实时巡检 图像,并根据特征值识别图像中的目标节点。解算机器人在巡检过程中的位姿,并结合手眼标定和空间坐标的 测量结果,实现机器人巡检目标的搜索和坐标定位。对比实验结果表明,所提出的共轭搜索算法对目标位置的 定位环境风险评价( EＲA: Environmental Ｒisk Assessment) 指标更趋近于0,与传统搜索算法相比具有更好的定 位精度。     

一种改进的混合定位算法

针对目前移动通信网络中无线定位精度偏低的情况,提出一种改进的混合定位算法.主要思想是基于TDOA(到达时间差),考虑NLOS(非视距传播)影响的定位算法.并在求解过程中引入类TOA(到达时间)的计算方法,然后采用最大似然(ML)法估计位置点坐标,最后通过校正,使定位误差达极小值,从而实现精确定位.模拟试验验证了算法的有效性.随着定位精度的增加,紧急救援和交通导航等位置服务的效率将会有很大提高.     

非同步DS-CDMA系统中多径时延的估计

在使用阵列天线的DS-CDMA系统的基站中，利用改进的Direct Matrix Inversion（DMI）算法对接收到的定位信号进行TOA估计，其精度可以小于一个码片宽度，并可分辨出每个用户各条主要的多径信号，取其中有最小TOA的路径为主径，用于用户的位置估计，讨论了算法中各种参数的影响，进一步用RLS盲算法对用户的TOA进行跟踪。     

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。     

基于Android和ZigBee技术的煤矿井下人员定位系统的研究

为了优化井上井下通讯问题,降低通讯成本,提高生产效率,实时了解井下人员位置情况,设计一种基于Android平台和Zig Bee技术的井下人员定位系统。该系统由Zig Bee技术构建无线网络,以矿工手持设备为通讯节点,通过总线将井下信息传递到上位机,进而实现人员准确定位。实验表明,该系统通过将Zig Bee技术和Android平台结合在一起,可以便捷地实现井上井下的实时通讯,显示定位目标的坐标位置、环境参数以及所在位置的安全等级等。     

基于动态阈值检测的UWB测距算法

对于高时间分辨率的超宽带(ultra wideband,UWB)信号来说,在测距应用中主要通过估计信号到达时间(time of arrival,TOA)来计算距离。文章提出了一种基于动态阈值检测的TOA估计算法以提高测距精度并降低算法复杂度。对接收方收到的匹配滤波输出脉冲进行峰值检测,确定直达单径(direct path,DP)的检测区间;设定一个能够反映出信号和信道特性的联合度量参数,根据该参数的不同设置相应的最佳阈值因子,在检测区间中通过阈值检测搜索DP精确位置对应的时刻,得到TOA的估计值。仿真采用IEEE802.15.4a标准信道,其结果表明所提算法适用于不同信噪比和延时特性的信道,并兼顾运算复杂度与算法精度。