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.     

蜂窝无线定位技术及其应用

介绍了蜂窝系统中无线定位系统的选择,包括基于移动台的定位系统、基于网络的定位系统以及混合定位系统.分析了几类常用的无线定位方法的确定以及产生定位误差的原因,分别阐述了GSM和CDMA两种蜂窝系统中无线定位的应用特点,最后还介绍了无线定位技术的应用.     

一种基于无线蜂窝网络辅以同步卫星的TDOA定位

基于蜂窝的定位与基于卫星的定位都是当今无线定位的研究热点。在分析了独立采用基站TDOA定位和同步卫星TDOA定位技术的优缺点基础之上，提出了蜂窝网无线定位辅以同步卫星TDOA的定位方法，给出了各自的TDOA定位的算法，并分别对TDOA定位性能进行了仿真和分析，表明这种定位方法弥补了独立的蜂窝网无线定位和同步卫星定位系统的不足，可以适应不同环境的定位需要。     

一种基于无线蜂窝网络辅以同步卫星的TDOA定位

基于蜂窝的定位与基于卫星的定位都是当今无线定位的研究热点。在分析了独立采用基站TDOA定位和同步卫星TDOA定位技术的优缺点基础之上，提出了蜂窝网无线定位辅以同步卫星TDOA的定位方法，给出了各自的TDOA定位的算法，并分别对TDOA定位性能进行了仿真和分析，表明这种定位方法弥补了独立的蜂窝网无线定位和同步卫星定位系统的不足，可以适应不同环境的定位需要     

基于网络通信无线定位技术的算法研究

无线定位技术有着广泛的应用前景，也是未来第三代移动通信的一个支撑技术，作者讨论了基于网络通信无线定位技术的算法，给出了计算机定位仿真结果。     

数字蜂窝系统中的基于时间的定位算法

首先介绍了移动通信系统中无线定位技术的应用，然后讨论了几种常用的无线定位方案，并较详细地介绍了基于时间的两种方案TOA及TDOA的定位算法，并指出了在无线定位技术中遇到的几个难点，介绍了部分的解决手段并指出了有待进一步研究的方向。     

无线传感器网络协同定位算法

针对无线传感器网络中基于RSS的定位算法存在的不足,提出一种协同定位算法。该算法包含2个方面：一是引入参考信标节点,以增加节点定位的容错性;二是采用狄克逊（Dixon）检验法剔除异常RSS值,同时引入RSS标准差阈值和学习模型,减小基于RSS的测距误差,有效提高定位精度。通过仿真实验对算法性能进行了评估,结果表明,该算法定位精度得到了有效提高,健壮性和稳定性较好。     

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。     

基于超宽带技术的矿山井下无线定位研究

矿山井下人员和机车的位置信息在安全生产中十分重要,为了获取其精确的定位信息,提出采用超宽带无线技术进行定位。介绍了超宽带技术及其特点,对其在井下应用的可行性进行了探讨,提出了一种新的矿山井下基于到达时间差TDOA的UWB无线精确定位方案,并对该方案的原理进行了分析。     

一种基于人工神经网络的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的无线传感器网络定位方法,RSSI的结果被用来作为人工神经网络的输入,采用遗传算法优化人工神经网络的结构.采用MATLAB进行仿真,模拟20 m×20 m室内静态网络环境下的8个已知位置节点.实验结果表明,该方法比传统方法的定位精度高、适应性强,效果较好.     

一种基于扩展多维尺度分析的协作定位算法

针对经典MDS(multi-dimensional scaling)算法中心化矩阵的局限性,提出了一种扩展MDS算法。具体地,首先推导出了MDS算法中生成相对地图所需的中心化矩阵的满足条件,然后根据条件寻找可以获得更高定位精度的中心化矩阵。理论分析与仿真实验表明,节点的定位精度得到了提升。     

基于GSM网络实用定位技术研究

在GSM蜂窝网中使用无线定位技术得到了日益广泛的重视和应用，该文首先论述了GSM网络定位仿真平台的设计；然后提出了一种实有性无线定位算法：即基于1个时间提前量TA（TimeAdvance）辅以接收场强Pxlevel的混合定位算法；最后在各种环境下对该算法进行了计算机仿真。结果表明上述算法能够达到较高的定位精度。     

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.     

基于渐进式最大后验估计的联合频谱感知算法

通过研究初级用户的统计传输模式提出了一种联合频谱感知算法：初级用户的统计传输模式采用舍有两状态量的马尔科夫模型;每个二级用户通过对马尔科夫链的监测进行能量检测,并且经舍噪信遭将检测结果转发给融合中心;然后,融合中心通过使用新的渐进式最大后验估计算法恢复二级用户的判决。在上述过程中,先验概率对于最大后验估计至关重要,它是通过渐进地估计马尔代夫链的传递概率得到的。另外,采用多数数据融合和或逻辑数据融合规则．推导出了虚警概率和漏检概率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够提供可靠和有效的频谱感知。     

无线传感器网络二维协作式定位方法

针对精度传统定位方式下的节点定位精度低的问题,讨论和研究了WSN(Wireless Sensor Network)网络中的节点定位精度问题。在基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)无线传感器网络定位技术的基础上,通过分析二维位置参数估计的CRB(Cramr-Rao Bound)值,比较了传统定位方式下和协作方式下的位置估计,提出了设定阈值的协作式定位方法。该方法使部分节点在传统方式下定位,而部分节点在协作方式下定位。Matlab仿真实验证明,该定位方法能提高网络节点的定位精度。     

蜂窝网中场强定位的新算法

采用新的目标函数提出能够同时适用于定向天线和全向天线的场强定位算法,数学分析方法证明了该算法和过去仅适用于全向天线的算法在全向天线情况下的等效性以及和这种算法分贝表示形式的等价性,并讨论了影响定位精度的因素。     

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.     

一种基于抗差估计的TDOA无线定位方法

基于时间测量值的TDOA无线定位方法在移动台定位、被动雷达定位、雷电定位、GPS导航等诸多应用中发挥着重大作用.如何减小TDOA定位误差是近年来研究的热点.如果TDOA测量数据中含有粗差,将会给定位解算带来更大的难度.对TDOA的抗差性进行了研究,提出了一种能够抵抗粗差的抗差TDOA定位算法--Robust-Chan方法.仿真显示该算法能很好地抵抗粗差的影响,提高定位的精度.