基于天线子阵的移动台定位方法及其性能分析

基于常用的散射环(ROS)、散射盘(DOS)和截短高斯分布(CGS)信道模型,对不同波束之间的NLOS附加误差的相关性进行了分析,并根据分析结果,提出了一种基于天线子阵的定位方法.仿真结果表明,与基于基站的定位方法相比,基于天线子阵的定位方法在抵抗NLOS附加误差的影响方面,具有明显的优势.     

一种在NLOS环境下提高精度的TDOA定位方法

根据NLOS传播环境下附加传播时延和均方根时延扩展的统计特性,对NLOS误差的均值和方差进行了估计,并对TDOA(到达时间差)的测量值和方差进行了修正,在一定程度上消除了NLOS误差的影响。采用Chan算法对移动台(MS)位置进行定位。仿真结果表明,该方法能够提高Chan算法在NLOS传播环境下的定位精度。     

削减NLOS误差的UWB室内定位算法

为了解决非视距(non-line of sight, NLOS)环境下超宽带(ultra-wideband, UWB)室内定位精度低的问题,提出一种基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的UWB室内定位算法来削减NLOS误差,提高定位精度。利用卡尔曼滤波算法,初次估计移动标签节点与各锚节点间的TDOA值;基于TDOA差值进行NLOS误差判别,依据判别结果对受NLOS误差影响的测量值进行视距(line of sight, LOS)重构,并利用仅受LOS误差影响的历史值更新卡尔曼滤波的协方差阵;利用Chan-Taylor算法进行迭代计算,得到最终精确的定位结果。实验结果表明,在LOS环境下,提出的算法能达到分米级的定位精度;在受NLOS影响的环境下,该算法能有效提高定位精度,减小定位误差,具有更好的稳定性。     

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。     

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。     

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。     

自适应抗差卡尔曼滤波对井下定位NLOS时延抑制方法的研究

针对矿井巷道NLOS(Non Line Of Sight)时延影响矿井TOA(Time Of Arrival)定位精度的问题,通过分析巷道NLOS时延形成方式,将巷道NLOS时延分为随机和固定两类,结合两类巷道NLSO时延的特性,提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波的巷道NLOS时延抑制方法。对于巷道随机NLOS时延,通过在经典卡尔曼滤波算法的基础上引入了自适应抗差概念,使系统在线性滤波的基础上增加了对随机脉冲误差的抑制能力;对于巷道固定NLOS时延,通过在巷道NLOS误差模型的基础上,构建巷道中信号传播距离与传播环境间的函数模型,并结合几何定位算法完成系统对固有误差的有效抑制。实验结果显示,包含有巷道NLOS时延的原始定位数据,误差在2. 1～8. 1 m之间,平均误差为3. 7 m;原始数据经自适应抗差卡尔曼滤波算法处理后,误差在1. 9～3. 6 m之间,平均误差为2. 5 m,定位曲线与实际移动曲线基本保持平行;再经参数拟合和几何算法处理,误差在0～1. 0 m之间波动,误差平均值为0. 27 m,且所提方法较原始定位数据,平均定位误差减小了3. 43 m.从而表明,所提方法对巷道NLOS时延具有较明显的抑制作用,能够提高TOA井下人员定位系统的精确度。     

基于误差先验知识的NLOS移动节点定位算法

针对实际应用环境中存在阻挡节点间通信的障碍物,使节点间的通信变成非视距(NLOS)类型的问题,提出一种基于误差先验知识引导的NLOS移动节点定位(NSES)算法.该算法首先根据误差先验知识,判断并计算出带有误差的NLOS测量值个数在总个数中的百分数K;然后根据K选出误差较大的测量值;最后对误差较大的NLOS测量值进行校正操作.仿真实验结果表明,该算法较传统移动节点定位算法能有效降低NLOS误差,提高节点定位精度.     

一种自适应LOS/NLOS环境的定位方法

非视距(NLOS)传播时传播路径的不确定性是产生定位误差的主要原因.通过对测量数据方差大小的判断来识别NLOS,并采用卡尔曼滤波方法,实现对有偏分布的NLOS误差平滑处理,减小NLOS的影响.仿真结果表明,该方法能在多种LOS/NLOS环境下提高定位的精度.     

基于带符号残差加权的手机定位方法

在蜂窝网的移动终端定位中,非视距(NLOS)环境造成的误差是导致定位精度下降的主要原因.为降低NLOS误差的影响,本文提出了一种基于带符号残差加权的定位方法.该方法采用Chan算法算出移动台的初始位置,用带符号残差加权模型进行修正,再应用带符号残差辅助的泰勒级数展开法进行迭代,得到移动台的最终估计位置.仿真实验结果表明,与基于平方残差加权的方法相比,基于带符号残差加权的方法的定位精度平均提高约14.82%,可更加有效地抑制NLOS的影响.      

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。     

一种用于NLOS环境基于MIMO模型的单站定位方法

在无线定位中,信号的非视距传播成为高精度定位的主要障碍,它严重制约了移动台的定位精度。在该领域中,大多数研究都把焦点集中在NLOS的鉴别与抑制上。在基于MIMO模型下,给出一种新的定位方法。该方法可以充分利用NLOS传播路径而不是去抑制它,其定位模型由只利用2条NLOS路径扩展到利用多条NLOS路径来估计MS位置并实现单基站定位。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种抗非视距误差的组合定位算法

为解决移动机器人在NLOS 环境下定位系统误差大和稳定性差的问题,提出一种抗NLOS误差的N-CTK组合算法。首先在Chan-Taylor协同算法基础上,融入卡尔曼滤波算法,提出一种CTK组合定位算法,然后基于TDOA测量值构建NLOS误差模型,引入NLOS误差转化因子,融合扩展卡尔曼滤波算法,并结合所提CTK组合算法,最终获得标签的估计值。实验测试表明：LOS环境下误差为6cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了13.5%,NLOS环境下误差为15cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了55%,定位精度明显提高。     

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。     

一种新的基于WCDMA系统的基站选择定位算法

非视距（NLOS）是影响各种蜂窝网络定位精度的主要原因．提出了一种新的基站选择定位算法，算法基于到达时间差（TD（）A）计算距离．首先利用NLOS环境下距离测量样本的标准差大于LOS环境下的标准差这一前提，判断测量样本中是否含有NLOS误差．然后从测量值中选出含有NLOS误差最小的2个基站，将其重构出LOS测量值，再采用3基站算法进行定位计算．仿真表明，该算法比其他算法在定位精度方面有明显的提高．     

基于样本均值和中位值的粒子群优化定位算法

针对室内LOS/NLOS混合环境,提出基于假设检验的方法确定NLOS状态,并采用具有收缩因子的粒子群优化算法进行定位.在采样值存在异常情况时,样本中位值性能优于样本均值.因此,在LOS和NLOS状态下,分别采用样本均值和样本中位值建立最小平方误差代价函数.为了增强算法的全局和局部搜索能力,在粒子群优化算法的基础上引入收缩因子.仿真实验表明,在NLOS遮挡比较严重的情况下,所提出的基于样本均值和样本中位值改进的粒子群优化定位算法较只采用样本均值改进的粒子群优化算法和一般的粒子群优化算法定位精度高.