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。     

紫外无线光通信系统研究

紫外光通信是一种极具潜力的近距离通信方式,分析了紫外光大气传输特性和系统信道模型,利用紫外光的散射特性来有实现抗干扰非视距近距离通信这一难题;以紫外LED和光电倍增管分别作为通信系统光源、光电探测器,采用脉冲编码调制和循环冗余编码方式,设计并研制了一套紫外无线光通信系统样机,实现了小角度的实时数据通信,通信速率为9.6 kbps,误码率1%以内,通信距离为5 m以内。     

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。     

基于信道特征的超宽带非视距鉴别及定位算法

脉冲超宽带(impulse radio ultra wide band,IR-UWB)测距定位系统中,信号的非视距(non-line-of-sight,NLOS)传播检测及在定位算法中给予误差矫正是提升定位性能的主要方法。为此提出了一种基于信道统计量(channel statistic information,CSI)——峭度(kurtosis,K)和均方根时延扩展(root mean square delay spread,RMS)联合似然比检验(Likelihood ratio test,LRT)区分NLOS状态的算法。该算法首先对IEEE802.15.4a信道的K和RMS的概率分布进行建模,作为标准信道分布;然后对信道的瞬间分布和标准分布的KL散度做LRT检测信道状态。最后利用信道检测结果,提出了一种基于LRT的Taylor(LRT-Taylor)定位算法。仿真结果表明:K和RMS联合的LRT检测法鉴别所有UWB信道环境都有较高的准确率;在移动端(mobile terminal,MT)与锚点(anchor node,AN)间为较复杂的NLOS环境时,LRT-Taylor算法也能获得较高的定位精度。     

紫外散射通信实验系统及其性能分析

设计了一种基于紫外发光二极管(LED)的大气散射通信系统,利用非视线单次散射模型仿真分析了紫外光大气散射通信的接收光功率与通信距离之间的关系以及不同宽度的发送光脉冲在接收端的脉冲波形展宽.构建了紫外光散射通信实验系统,实现了语音和数据传输,并对系统的通信距离和收发仰角进行了实验研究.仿真分析与实验结果显示:日盲区紫外光在大气中散射传输时由于大气粒子的强烈散射与吸收,传输损耗较大,距离每增加10倍,接收功率下降20dB,因此日盲区紫外光大气散射通信适用于近距离通信场合;近距离传输时散射造成的光脉冲多径展宽为微秒量级,对中低速通信系统影响较小;单个紫外LED发光功率较低,可通过多个LED阵列来提高发射功率,增大通信距离.     

“日盲区”紫外光大气散射研究

无线紫外光通信具有抗干扰能力强、非视距通信等特点,在军事通信领域应用越来越广泛。针对紫外光的大气传输特性,为下一步实现紫外光通信组网提供物理层的理论依据,研究了紫外光非视距单次散射模型,并简化模型建立了紫外光单次散射近似模型。使用近似模型分析了紫外光通信三种工作模式下的通信效果,着重探讨了定向条件下收发器不同角度对通信性能的影响,仿真结果表明,不同的收发角度对紫外光通信影响较大,其中定向条件下通信性能最好。     

Robust location algorithm for NLOS environments

One of the main problems facing accurate location in wireless communication systems is non-line-of- sight （NLOS） propagation. Traditional location algorithms are based on classical techniques under minimizing a least-squares objective function and it loses optimality when the NLOS error distribution deviates from Gaussian distribution. An effective location algorithm based on a robust objective function is proposed to mitigate NLOS errors. The proposed method does not require the prior knowledge of the NLOS error distribution and can give a closed-form solution. A comparison is performed in different NLOS environments between the proposed algorithm and two additional ones （LS method and Chan＇s method with an NLOS correction）. The proposed algorithm clearly outperforms the other two.     

基于假设检验的NLOS确定及最小残差定位算法

针对室内非视距传播会降低定位精度的情况,提出基于假设检验的NLOS确定算法,并在此基础上提出基于粒子群优化算法的最小残差定位算法.通过联合信号接收强度模型和到达时间模型,利用假设检验的方法确定当前信号是否受到非视距污染.仿真结果表明,与标准差分析法相比,所提出的方法具有计算量小、不需要太多的传播模型参数等特点,具有较高的正确率.在确定信号传播环境后,在非视距干扰比较严重的情况下,提出了基于粒子群优化算法的最小残差定位算法,定位精度优于加权最小二乘法和Fang氏算法.     

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．