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.     

新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法

为了获取GPS卫星的信号及定位数据的真实值,减小信号传播中因各种因素混入的随机误差对定位精度的影响,通过应用运动载体"当前"统计模型,取速度和位置为观测量建立GPS动态定位模型,将观测量维数增大1倍,从而增加了系统的可观测性和定位测算精度.此外,针对传统标准卡尔曼滤波法在动态滤波方面的不足进行了分析,提出了改进型Sage自适应卡尔曼滤波法.该方法在递推和滤波过程中不断地修正模型参数,始终保持噪声模型接近于真实模型,从而避免了标准卡尔曼滤波法中因建模不准确可能导致的滤波发散等问题,较好地解决了GPS动态定位中状态变量维数与滤波快速性之间的矛盾,以及状态噪声和观测噪声建模不准确和时变的问题.     

抗差与自适应组合的卡尔曼滤波算法在动态导航中的研究

针对观测信息不充足时,无法使用现有的一些抗差自适应滤波的问题,提出一种组合抗差滤波和自适应滤波的方法.该方法利用基于m估计实现的抗差滤波和基于新息向量马氏距离平方服从卡方分布而构造的自适应滤波,同时采用2次对检验统计量进行判别的方法,可以在单个历元实现在标准卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波和抗差卡尔曼滤波之间选择一种当前时刻的最优滤波,因此,采用该方法也能构成抗差自适应卡尔曼滤波.仿真结果表明,在观测信息不足且滤波模型出现异常时,该方法能有效控制动力学模型误差和观测异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况.     

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。     

WLAN无线定位中NLOS误差排序与抑制的研究

提出在WLAN中使用TDOA定位方法的Chan算法对移动终端进行位置估计,然后对位置估计结果使用残差加权算法进行NLOS误差抑制。通过仿真证明,尽可能选择不受NLOS影响的时间测量值参与Chan算法和残差加权算法,通常能以较小的计算代价取得相对理想的定位精度。并在数学理论上证明了可将Wylie方法用于NLOS误差排序,以挑选出合适的时间测量值。     

动态自适应Pattern时延差编码水声通信

针对Pattern时延差编码(PDS)水声通信中常规解码不能适应信道变化及收发节点运动的问题,提出了一种动态自适应解码方法.该方法采用变长滑动窗动态地搜寻每个携带信息的Pat-tern码元,根据解码结果实时地修正下一码元偏移量,将有用信息最大限度地送入拷贝相关器进行解码.该方法能够较好地自适应信道起伏及收发节点距离变化对信号造成的影响,使系统性能较常规拷贝相关解码大幅提高.在吉林省松花湖的试验结果表明,采用动态自适应解码的PDS通信体制,在距离1000m通信时,误比特率较常规解码降低一个数量级,1500m时实现了无误码通信.该方法简单实用,适应性强,为构建高速、稳健的水下通信网打下了良好基础.     

一种基于抗差自适应的交互式多模型定位算法

针对无线传感器网络研究中距离信号传播过程存在的非视距现象,假定无线网络中的视距和非视距信道切换是一种具有两种状态的马尔可夫过程,提出了一种基于抗差自适应的交互式多模型算法,基于蜂窝网络到达时间和信号衰减值,利用抗差自适应扩展卡尔曼滤波器平衡交互式多模型中马尔可夫链的模式信任平衡,得到蜂窝网络中相应基站和移动站之间的平滑距离。仿真结果表明,在相同程度的非视距效应的环境下此算法具有良好的定位精度和稳健性,相较于基本交互式多模型算法其定位精度可提升15%以上,且随着非视距效应程度加深,其定位精度可提升至25%。     

分类因子自适应抗差滤波

自适应抗差滤波的关键技术是构造观测等价权矩阵和合理的自适应因子，以便能有效地平衡观测信息、状态信息及其各分量对状态参数估值的贡献．文中在自适应抗差滤波和双因子相关观测抗差估计原理的基础上，提出了将常速度模型的状态预报信息分为位置和速度两类，并分别构造相应的自适应因子．导出了相应的分类因子自适应抗差滤波解，并给出了分类自适应因子的计算表达式．计算结果表明，分类因子自适应抗差滤波不仅能有效地控制观测异常和动态扰动异常的影响，而且利用分类因子合理地平衡了位置预报信息和速度预报信息对状态参数估值的贡献，其精度要优于基于位置不符值和速度不符值的单因子自适应抗差滤波．     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS定位数据处理方法研究

由于GPS信号容易受到遮挡、干扰等影响,有时会存在较大的系统噪声和量测噪声,这将引起GPS的定位精度受到较大影响。研究了一种利用扩展卡尔曼滤波对GPS定位数据进行处理的方法。对扩展卡尔曼滤波算法进行了深入分析,并结合GPS应用建立了系统的动态模型,对滤波算法的初值和系统噪声的进行了探讨。通过实测GPS数据对扩展卡尔曼滤波算法进行了验证,实测结果表明该算法对GPS应用系统的定位数据有较好的滤波效果,可以有效的提高GPS的定位精度。     

X射线头影图象的自适应卡尔曼滤波方法研究

以口腔医学中Ｘ射线头影图象为背景，提出了一种基于输出相关法的有色噪声卡尔曼滤波方法，用来解决图象中有色观测噪声的滤波问题。该方法不增加滤波器的维数，而是改变系统的观测方程，使等效观测方程的测量噪声变为白噪声，再利用卡尔曼滤波方法进行滤波，大大降低了计算的复杂性。而且该方法不需要事先知道观测噪声的方差，从而弥补了传统卡尔曼滤波方法的不足，更加符合实际情况的需要。实验表明，用该方法对Ｘ射线头影图象进行处理后，可使图象的质量得到明显的改善。     

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.     

基于时延差特征参数判别的牛顿迭代振源定位搜索算法

 时差定位系统的定位精度, 主要受时间差测量和传感器几何分布的影响。由于受环境的复杂性、目标的移动性和定位的实时性制约, 时延差准确与否一直是困扰研究人员的问题。本文提出一种基于信号特征参数判别的时延差误差估计方法, 应用该方法分别对牛顿迭代搜索定位算法的搜索初值和结束条件进行了改进:首先利用各传感器的特征信息, 确定各传感器信号的信度;其次, 选择3 个可信度高的传感器进行目标定位, 其结果作为牛顿迭代搜索的初值, 避免了传统方法确定初值的复杂繁琐的计算;第三, 将各传感器的信度作为牛顿迭代搜索结束条件的权值, 使得结束条件更合理、更贴近实际。实验证明了本算法定位精度高、鲁棒性强。     

基于改进卡尔曼滤波的配电网动态数据平差方法

受设备、天气等多方面因素影响,电网量测数据不可避免的存在误差。在实际应用前,应选用合适的估计方法进行数据平差。为减小不良数据对估计精度的影响,本文提出了一种鲁棒性无迹卡尔曼滤波算法(RUKF),在进行无迹卡尔曼滤波之前引入基于运行模式的不良数据检测方法,通过分析量测量的变化趋势调整阈值,避免出现不良数据的漏检与误检现象。以IEEE 33-bus与某实际107节点系统为例,进行仿真验证。实验结果表明,在存在不良数据的情况下,RUKF与传统UKF相比,求得的数据平差结果具有更高的估计精度,提高了数据估算的鲁棒性。多个实验表明本文提出的RUKF算法对数据平差计算可以提供有效的理论支撑。     

粗差检测、定位方法的研究

粗差检测是保证测量成果质量的基本措施,本文主要总结了国内外学者对一维粗差和多维粗差检测、定位方法的研究.     

抗差估计理论与方法研究

对线性模型的线性迭代和非线性迭代求解方法的性质进行了详细研究，分析了抗差估计理论与方法的数学性质和特点，描述了线性与非线性两种方法的解特点和解轨迹，从理论上深入研究了测量数据处理中迭代抗差估计方法的有关性质，针对估计，分析了初始值和迭代限差与收敛性和解可靠性之间的关系，解决了抗差估计方案设计和技术实现过程中的几个技术难题。     

附有权值条件的卡尔曼滤波定位方法

采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,根据GPS接收机实际能够输出位置与速度信息的特点构建了系统的量测方程,建立了标准的GPS动态定位卡尔曼滤波模型,并描述了算法的推导过程.仿真实验分析,带有速度信息的卡尔曼滤波方程在载体低速运行时位置误差会很大,通过改进卡尔曼滤波方程,在方程中附加一个权值,能有效的提高载体在低速运...     

近海台风中心自适应定位方法研究

本研究提出了近海台风自适应定位方法(typhoon eye adaptive identifying and tracking,TEAIT).该方法主要基于多普勒反射率数据对近海台风的台风眼进行客观的识别和追踪.文中对4个典型台风个例使用TEAIT方法进行了定位测试,并将其与基于径向风的GBVTD-simplex和基于弱回波的TCET方法作比较.相比GBVTDsimplex方法,因为雷达回波的观测半径要大于径向风,TEAIT方法可以更早的追踪台风.对相同时段定位比较表明,两者中心定位差绝大部分都分布在5km内.进一步分析表明,差异大主要是在台风路径显著转向或者台风眼剧烈收缩时,此时台风环流中心和回波中心不重合导致.相比同样基于回波的TCET方法,TEAIT方法即便在台风结构不对称、眼不闭合、低层填塞等情况下都能成功定位,而TECT法在这些情形下容易定位失败.TEAIT方法比TECT方法表现出更好地识别和连续追踪能力.     

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.     

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。     

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。