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。     

矿井非视距环境下UWB人员定位算法

为建立实时、高精度定位系统,减少弯曲巷道对矿井人员定位产生的NLOS误差,基于超宽带UWB技术和井下复合衰落信道模型,提出一种矿井NLOS环境下的改进算法。利用面积形心算法,将未知节点的空间位置约束在一个较小的区域内,然后利用Taylor和Chan氏算法进行定位,从而提高UWB井下人员定位系统的精度。仿真结果表明：该算法在井下NLOS环境下具有较高的定位精度,综合性能优于Chan氏算法和Taylor算法。     

基于Chan-Taylor联合算法的低空无人机时差定位研究

选用基于时差法的4站无源定位系统对无人机进行定位研究,其定位技术的核心为Chan-Taylor联合算法.相较于Taylor算法和Chan算法,Chan-Taylor联合算法解决了Taylor算法初始估计坐标获取的难题,同时,较Chan算法进一步提高了定位精度.     

CDMA蜂窝系统中的TDOA／AOA混合定位算法

CDMA蜂窝系统由于存在“听力”问题而影响了定位效率。TDOA／AOA混合定位方法可以解决这个问题。提出了一种TDOA／AOA定位方案．建立了数学模型,并提出2种定位方程的解算方法：Taylor级数展开的LS估计和Kalman滤波。仿真结果表明：TDOA／AOA混合定位的性能要优于TDOA单一定位;基于Kalman滤波的定位算法性能优于Taylor级数展开的LS估计。     

关系矩阵的周期性算法分析

提出了求关系矩阵周期的直接算法和改进算法,直接算法是根椐关系矩阵周期的定义得出的,改进算法首先根椐关系矩阵的幂与一般矩阵的幂相比较进行曲初步改进,其次在进一步分析逻辑加规则含义的基础上又再次进行了改进.最后本文给出了在不同算法下求不同维数的关系矩阵周期所需的时间,同时在MATLLAB,中对上述数据进行了数据仿真,结果说明当矩阵维数较大时改进算法比直接算法明显缩短了时间,提高了计算效率.     

CDMA蜂窝系统中的TDOA/AOA混合定位算法

CDMA蜂窝系统由于存在“听力”问题而影响了定位效率,TDOA/AOA混合定位方法可以解决这 个问题B提出了一种TDOA/AOA定位方案,建立了数学模型,并提出2种定位方程的解算方法：Taylor级 数展开的LS估计和JKalman滤波。仿真结果表明：TDOA/AOA混合定位的性能要优于TDOA单一定位; 基于Kalman滤波的定位算法性能优于TaylorG级数展开的LS估计。     

一种用于多点定位系统的实时高精度位置解算方法

多点定位系统是国际民航组织着力推广的新一代监视设备,工程应用研究正不断完善,而如何实时地提取目标的精确位置一直是该系统不断深入研究的难题。该文利用Chan算法、Taylor级数展开法、自适应Kalman滤波算法联合进行位置解算,确保多点定位系统中心处理单元的解算速度和解算精度,从而实时获取高精度的目标位置信息,使其能进一步满足国际民航监视精度要求。     

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。     

一种非视距三维超声波室内定位系统研究

目的 针对超声波室内定位系统在非视距定位中精度较低的问题,为减少非视距环境误差与时钟同步等硬 件误差,从定位系统整体出发提出一种非视距环境下基于对射式测距的超声波定位系统。 方法 利用差分修正 Chan-Taylor 算法结合 Chan 算法与 Taylor 级数展开算法的优势,通过 Chan-Taylor 算法估计空间中已知坐标点并 记录其误差信息,以实际坐标为参考点,运用相邻范围内参考点对未知点差分加权,修正该点经 Chan-Taylor 算法 的初始估计坐标,得到最终位置。 为简化定位系统复杂度,提高视距环境定位精度,提出改进差分修正 Chan - Taylor 算法,减少初始参考点密度,将符合参考点最小间隔条件的待测点经差分修正后的估计坐标记为新参考点, 优化原参考点体系误差信息分布情况。 结果 算法仿真实验结果表明:在非视距环境下,差分修正 Chan-Taylor 算 法在不同参考点分布区域的平均误差与 Chan 算法和 Chan-Taylor 算法相比减小 6. 43%到 37. 46%;改进差分修正 Chan-Taylor 算法在视距定位中平均定位误差减少至少 11. 15%,均方根误差值 FRMSE 降低 22. 59%。 搭建超声波室 内定位系统以验证改进差分修正算法的定位精度,实验结果表明:定位误差范围在 3 ~ 7. 5 cm,其中 90%的误差值 小于 6 cm,与 Chan-Taylor 算法相比提高 28. 23%。 结论 该超声波室内定位系统在非视距定位中精度有明显提高, 在视距定位中提升较小。 可通过提高 Chan-Taylor 算法精度和改进参考点加权函数以优化定位算法;通过优化超 声波接收端信号识别方法,增大发射端信号范围以在硬件方面进一步提升该系统定位精度。     

随机小介质球散射的稀疏矩阵/规则网格法分析

利用张量电场积分方程和稀疏矩阵/规则网格（SMCG）法分析了随机分布小介质球的散射问题，SMCG法根据离散单元间场作用的强弱，将阻抗元素分解为强作用的稀疏矩阵和弱作用的补充矩阵，在共轭梯度法迭代求解矩阵方程时，直接计算强作用稀疏阵与待求向量的乘积；而对弱作用的补充矩阵，则将阻抗元素在规则网格上应用Taylor级数展开，由于级数项中存在平移不变性的核，因而可利用快速傅里叶变换实现补充矩阵与待求向量的乘积，实验算例表明：SMCG法和矩量法的数值曲线吻合性很好，在分析电大目标散射时减少了计算机内存和CPU时间要求，因此SMCG法比矩量法具有明显的优越性。     

结构可靠度计算的Neumann展开响应面法

当结构功能函数无法表达为随机变量的解析表达式时,响应面法是一种有效的可靠度计算方法,但该法在进行有限元数值试验时需进行多次确定性有限元分析,效率较低。提出一种改进的响应面法,即Neumann展开响应面法,该法通过引入Neumann级数展开式,可以有效缩短有限元数值试验时间,从而提高响应面法的计算效率。数值算例表明,结构刚度矩阵规模越大,Neumann展开响应面法的计算效率越高。     

一种基于Taylor级数的齐次扩容精细算法

借助齐次扩容技巧及Taylor级数,设计了求解非齐次线性定常系统的一种新的精细算法－基于Taylor级数的齐次扩容精细算法（HHPD－T）。该算法有效地解决了HPD－F算法中涉及矩阵求逆的问题,因而计算量小,同时具有设计合理、易于推广、易于实现等特点。两个典型算例表明,应用HHPD－T求解,数值结果更为理想。     

一种动态编程法解决矩阵链相乘问题

文章介绍一种新的动态编程法解决矩阵链相乘问题,动态编程法可以极大节省计算成本及资源,通过实验程序结果证明,用动态编程法解决矩阵相乘问题相对于一般正常的算法,计算效率得到极大提高.     

基于BSA的MIB-OMP毫米波大规模MIMO混合预编码

为了实现通信系统的高链路质量和高数据速率,预编码技术在毫米波大规模MIMO系统中得到了广泛的应用。针对基于正交匹配追踪(OMP)的混合预编码存在需要已知候选矩阵和矩阵求逆的问题,提出了一种基于鸟群算法(BSA)的MIB-OMP混合预编码。该算法利用BSA的快速搜索全局最优值的特点直接搜索与残差的内积相乘最大的阵列响应矢量,从而无需已知候选矩阵,同时利用Banachiewicz-Schur分块矩阵广义逆将高维度矩阵转换为低维度矩阵计算,从而避免矩阵求逆。仿真结果表明,所提的算法在无需已知候选矩阵和矩阵求逆的条件下,系统的频谱效率和误码率与基于OMP的混合预编码相比性能略有提升。     

Heun方法中用Simpson公式校正的改进

针对求解常微分方程初值问题的Heun方法,利用Simpson公式进行校正,其中采用二次Taylor级数展开,改进了数值近似解的精度,并进行了实例说明.     

一种用于正交频分复用系统频偏盲估计的快速算法

针对利用多项式求根实现类music算法时计算量过高的缺点,提出一种适用于小频偏情况下的快速算法.该方法利用三角函数的Taylor级数展开,通过合理选取展开阶数对度量函数进行低阶函数逼近,并借助低阶多项式求根实现快速频偏估计.理论分析和计算机仿真结果表明,本算法在保证估计精度的前提下极大地降低了计算复杂度,优于原算法.     

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.     

基于现场可编程门阵列的矩阵求逆算法设计

针对自适应抗干扰算法在更新最优权值时存在时间延迟问题,提出了一种基于Cholesky分解的矩阵求逆算法实现架构。该实现架构主要包括协方差矩阵计算模块、Cholesky分解模块、计算下三角矩阵的逆矩阵模块、三角矩阵相乘和权值计算模块。本设计可完成在最短权值更新时间的前提下,对高阶采样矩阵进行求逆运算。仿真结果表明,在FPGA的硬件平台上,一次权值的更新时间只需要1.2 ms。本设计为自适应抗干扰快速求解权值提供了一种切实可行的解决方案,对存在类似需求的权值求解系统具有一定的参考价值。     

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。     

Taylor级数多极边界元法及其在轧制工程中的应用

通过基本解的多极展开与边界元线性方程组的隐式求解方法(GMRES)相结合,开发出了快速多极边界元法。Taylor级数多极边界元法更新了传统边界元法的求解模式,大大提高了计算效率,扩大了边界元法的求解规模。介绍了Taylor级数多极边界元法的发展历史和现状,给出了Taylor级数多极边界元法的基本思想、基本原理和分类,给出了基本解的Taylor展开方法和边界积分的基本实现步骤。将该方法应用于轧制工程中,通过轧辊弹性变形和HC轧机辊系接触和变形的数值解析,说明了Taylor级数多极边界元法适合于大规模轧制工程