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。     

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.     

基于散射区模型与参数聚类的室外NLOS单站定位算法

室外非视距(non line of sight, NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站,而且该条件下单基站收集的定位信息不足,导致定位精度不高。针对上述问题,提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型,该算法基于该模型收集多径信号的测量参数,将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理,再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组,将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明,在室外NLOS环境中,且仅提供单个基站的条件下,该算法可以有效提高定位结果的精度。     

在非视距环境下数据融合的无线定位算法

从数据融合以及增加测量参数两个不同角度分别介绍了非视距环境下定位的方法.数据融合基于基站选择的方法,通过3层融合得到位置估计,而增加测量参数则是基于经典TDOA/AOA混合定位,在测量方程中加入校正因子,通过逐步迭代的方法逐步减小非视距影响,从而提高定位精度.仿真表明:非视距环境下,增加测量参数的定位精度要高于数据融合,并且方法比较简单.     

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AOA-TOA重构的单站定位算法

针对非视距环境,提出AOA-TOA重构的单站定位算法。算法分两步进行,第1步基于单次散射模型给出了一种关于波达角度(angle of arrival,AOA)的粗略的重构方法;第2步以单基站测得的波达时间(time of arrival,TOA)和AOA等信息,结合散射体分布模型的统计特性,对现有的AOA重构算法进行拓展,以最大似然估计法对TOA重构。改进了传统的单目标参数重构模式,实现了在非直达波(non-line-of-sight, NLOS)环境下基于散射体分布模型的单基站定位,并具有较高定位精度。仿真结果验证了该算法的有效性,同时,仿真结果还验证了该算法在密集多径环境下比多径稀疏的环境有更好的定位性能。     

基于卡尔曼滤波器消除NLOS影响的移动定位

为了克服非视距信号（NLOS）对移动定位的影响，提出了一种基于卡尔曼滤波器的平滑技术．首先对到达时间（TOA）测量数据进行周期性的NLOS环境判决标识，然后根据不同结果利用不同形式的卡尔曼滤波对TOA测量数据进行平滑．将处理后的TOA代入到TDOA算法中进行定位估计．后面的跟踪虽然不能提高定位的精度，但可以平滑移动轨迹．仿真表明，该技术可以达到FCC对定位服务的要求．     

一种改进的室内环境下的非视距距离比例缩放定位算法

在室内环境下,移动台精确定位面临的主要问题是非视距（NLOS）和多径的影响.在非视距距离比例缩放（NLOS-Range-Scaling）算法的基础上,利用更多基站的信息,提出了适合室内情况的NLOS-Range-Scaling算法（ENRSA）,研究了ENRSA算法在不同NLOS误差下的表现,结果表明该算法能更有效的降低NLOS误差的影响,定位精度比其他算法有显著提高.