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。     

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。     

一种改进的减小NLOS影响的定位算法

根据蜂窝网络中非视距(NLOS)传播时延服从指数分布的统计特性,在视距重构/平滑算法的基础上,提出了一种改进的减小NLOS影响的定位方法.该方法首先根据NLOS传播时延的统计特性,估计NLOS传播时延的均值和方差;然后对到达时间差(TDOA)测量值进行修正,进而估计移动台(MS)位置;最后对不同时刻估计的移动台位置进行加权处理,进一步减小NLOS的影响.仿真结果证明该方法能够有效提高定位算法的定位精度.     

非视线传播环境下基于TOA的综合无线定位算法

针对精确无线移动定位系统中影响定位精度的非视线(NLOS)传播误差问题,在简要分析几种最新NLOS误差消除算法的基础上,提出了一种新的基于信号到达时间(TOA)的综合位置确定算法.该算法首先通过残差排序筛选找出距离测量集合中具有最小残差平方和的伪距测量子集合,达到初步消除NLOS误差的目的;然后采用一种简化的伪距尺度约束算法优化伪距尺度因子,从而得到较准确的距离测量值,以进一步提高定位精度.仿真结果表明这种新方法比线性位置线算法和泰勒级数展开最小二乘位置估计算法性能优越,在一定程度上提高了无线定位的准确度.     

一种基于直推式回归的移动跟踪算法

移动定位问题受到业界,学术界的广泛关注。多径、多址干扰和非视距（NLOS）问题是影响定位精度的主要问题,尤其是NLOS问题。为了提高定位精度,有效地降低NLOS误差,将定位嵌入到机器学习框架内,本文提出了一种基于直推式回归的移动跟踪算法,此算法分两步来实现,首先使用基于直推式回归的定位方法得到节点位置的最初估计。然后基于博弈论实现节点的位置跟踪,从而降低位置跟踪误差。实验表明此方法能有效地降低NLOS误差,提高定位的精度。     

一种减轻非视距传播影响的移动台定位方法

提出了一种使用判决和卡尔曼滤波器相结合抑制消除非视距(NLOS)误差的定位方法.该方法假设目标移动台正处于跟踪状态,首先对距离测量结果中是否存在NLOS误差进行判断;然后根据判决结果选择两种不同的滤波器,对于NLOS传播由偏差卡尔曼滤波器消除NLOS误差,而对于LOS传播由无偏差卡尔曼滤波器对测量值进行平滑处理;最后利用处理后的数据估计移动台的位置.仿真结果表明在NLOS传播环境下该方法具有较高的准确性,可以有效消除NLOS误差,取得满足要求的定位精度.     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于二次散射体模型的GPS/蜂窝网混合定位方法

 针对蜂窝网精度不高及GPS在复杂环境下存在信息不足等各不可抗的缺陷,采用基于GPS和蜂窝网相结合的混合定位方法,来改善定位的可用性,和提高定位精度.针对影响GPS/蜂窝组合定位系统精度的主要因素NLOS传播,采用二次散射体模型抑制NLOS传播影响,其思路在于将散射体作为虚拟基站,抑制蜂窝的NLOS误差,辅助GPS定位,并改善精度因子(DOP),把NLOS误差转化为确定性的模型因素,因此定位精度主要取决于定位参数的测量精度,和非直达波引起的参数偏差无关,从而进一步提高了复杂环境下GPS/蜂窝混合定位精度.通过在静止、运动、ROS模型、高斯噪声传播环境下的仿真实验证明,该方法具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

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。     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差（NLOS）对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差(NLOS)对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

一种用于移动通信终端定位的卡尔曼滤波器改进设计

针对传统方法进行移动通信终端定位时,由于无线通信信道存在着噪声干扰、非视距传播、多址干扰等因素的影响,导致移动通信终端定位精准度较低的问题。提出了基于(TDOA/AOA)时间测量值的卡尔曼滤波器改进设计移动通信终端进行定位。利用卡尔曼滤波器抑制和消除TOA/TDOA测量值中NLOS误差,然后通过BP神经网络在时间更新预测阶段及测量阶段对标准的卡尔曼滤波器进行修正,将预处理的TOA测量值输入到修正后卡尔曼滤波器来实现TODA/AOA移动通信终端混合定位,最终确定移动终端的具体位置。实验结果表明,改进的卡尔曼滤波器可以提高移动通信终端定位的精度,具有良好的实用性。