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。     

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。     

室内超宽带非视距协同定位算法

超宽带以其高分辨率和抗多径的特点,成为室内定位技术的突出代表．室内环境复杂,接收的定位信号中多径干扰和非视距NLOS传播,会产生严重的非视距NLOS效应,导致传统的定位算法出现较大偏差．为了克服NLOS误差的影响并得到满足室内定位的精度要求,提出将带校正因子的WLS算法和Taylor算法相结合,通过协同定位来抑制非视距误差．结果表明：在多种环境下,改进的算法都能够较好地抑制NLOS误差干扰,基本满足了室内定位的精度要求,具有健壮性强的特点．     

基于IMMPF对异型空间的室内定位算法研究

针对非视距(NLOS)传播环境的室内定位技术存在受到墙体等物体遮挡干扰,易造成无线定位精度不高、误差偏大等问题,本文提出改进的交互多模型粒子滤波(IMMPF)室内定位技术.该方法对于室内运动目标模型与噪声进行建模,并且在交互多模型(IMM)中对粒子滤波(PF)进行实时更新混合信道参数,同时对于NLOS及其LOS混合信道...     

矿井NLOS环境下改进UKF超宽带定位算法

由于矿井下巷道空间有限且存在弯曲,因此通信传播大多为非视距(NLOS)传播环境。传统的基于距离的无线传感网络定位技术易产生较大误差,从而导致定位精度不高。超宽带(UWB)信号具有穿透能力强、抗多径能力强的特点,能够提供较高的定位精度,因此成为NLOS环境下定位的首选。针对NLOS环境下的定位精度不高的问题,在接收信号强度(RSSI)测距和三边算法联合定位的基础上,提出以联合定位得到的初始坐标做为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的观测值,并对UKF的测量更新方程进行修正,使该算法能适应NLOS环境下的定位跟踪。通过仿真验证并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,在NLOS环境下改进的UKF定位算法,能够对目标进行实时跟踪并提高定位的精度。     

基于UWB的无线传感网无线定位算法的仿真

Ultra-Wideband(UWB)技术被认为是最适合进行室内无线定位的技术。为了实现对基于UWB的物联网中节点的位置进行定位及对算法进行仿真,采用Matlab仿真了PPM-TH-UWB(Pulse Position Modulation Time Hopping UWB)信号在IEEE802.15.4a信道下的发射、延时、衰减、信道冲击响应、加噪声、相关接收、节点定位。该方法解决了在没有UWB信号发送、接收装置时对无线定位算法的仿真、测试和评估。     

基于散射体信息的室内NLOS单基站定位算法

针对室内非视距(non-line-of-sight，NLOS)环境下的定位问题，提出一种基于散射体信息的室内NLOS单基站定位算法。根据室内场景的先验信息获得散射体的分布范围，选定一条反射路径的飞行时间(time of flight，TOF)作为参考，利用剩余路径的TOF与其做差分来构造差分TOF观测值，从而消除由于收发两端时钟不同步造成的相位误差影响; 根据每条路径的AOA及散射体的分布范围进一步确定散射体的位置范围; 利用差分TOF构造非线性定位目标方程，进一步将此方程转换为非线性最小二乘优化问题，利用遗传算法(genetic algorithm，GA)对目标进行初步定位，采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquard，LM)算法对目标进行精确定位。仿真结果表明，该算法可以有效解决室内NLOS环境下的单站定位问题。     

基于UWB的三维定位和优化滤波方法

为了提高室内定位的精度,研究适用于室内定位的基于超宽带(UWB)的三维定位和优化滤波方法,建立基于UWB的三维定位模型;分析三维定位数据利用卡尔曼滤波、平滑滤波、中值滤波、曲线拟合4种算法,在所需时间、环境需求、性价比和精度方面的特性.实验结果表明:相比于平滑滤波、中值滤波、曲线拟合算法,卡尔曼滤波更适合在室内环境的三...     

浅谈UWB定位技术

长期以来,卫星定位系统在定位领域应用最为广泛,比如说GPS定位系统,主要是为船舶,汽车,飞机等运动物体进行定位导航。但卫星定位系统也有不足。卫星定位系统不足之处在于定位信号到达地面较弱,不能穿透建筑物,定位精度不足,终端设备成本较高等。因此不适合室内定位。一直以来,对于室内定位人们都在寻找一种合适的技术,而随着UWB技术的出现与发展,让人们看到了希望。此篇文章着重介绍了UWB定位的原理,分析了UWB技术应用于室内精确定位的优势,并分析了UWB技术广泛应用还存在哪些障碍。     

超宽带技术在图书定位中的应用分析

本文介绍了目前几种无线定位技术,提出超宽带(UWB)无线室内定位技术在图书馆图书实时定位系统中的应用;分析了超宽带技术的特点和超宽带图书定位系统的工作原理,该技术在图书馆图书定位方面有好的发展前景。     

多传感器数据融合室内定位方法

研究了基于超宽带技术（ultra wide band,UWB）定位和视觉定位的多传感器融合室内定位方法,设计了UWB定位单元软硬件平台,调用修改了基于MMTracking的视觉定位方法,实现了两种室内定位技术,构建了基于贝叶斯估计的双传感器数据融合模型。实验结果表明,该方法具有较好的定位效果,提高了室内定位的测量精度和稳定性。     

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.     

室内定位技术在公共安全领域的应用探讨和技术实践

室内定位作为一项新兴的信息通信技术(ICT)手段,在公共安全领域方面为提高日常警务工作的有效性,现场指挥调度的准确性,提高救援可靠性,缩短应急突发事件救援响应时间等方面将发挥越来越突出的作用。通过调研分析公共安全领域对室内定位的需求,按不同需求将应用分为室内日常警务工作、临时性勤务、应急突发事件处置三个方面,并从技术角度介绍了包括超宽带(UWB)、无线局域网(Wi-fi)、无线传感器(WSN)等技术在内的多种室内定位方式的优点和不足,最终针对应用需求提出了具体技术实现和建设方式。     

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。     

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。     

基于RFID的室内定位系统设计

根据室内定位存在NLOS现象和电磁波的多径传播特点,结合信号强度(RSS)和几何空间距离之间对应的经验关系,利用最邻近参考标签的来完成定位,设计一种基于RFID的室内定位系统。该系统精度好,稳定性强,能够很好地移植到各种实际场合。     

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。     

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.     

基于信道特征的超宽带非视距鉴别及定位算法

脉冲超宽带(impulse radio ultra wide band,IR-UWB)测距定位系统中,信号的非视距(non-line-of-sight,NLOS)传播检测及在定位算法中给予误差矫正是提升定位性能的主要方法。为此提出了一种基于信道统计量(channel statistic information,CSI)——峭度(kurtosis,K)和均方根时延扩展(root mean square delay spread,RMS)联合似然比检验(Likelihood ratio test,LRT)区分NLOS状态的算法。该算法首先对IEEE802.15.4a信道的K和RMS的概率分布进行建模,作为标准信道分布;然后对信道的瞬间分布和标准分布的KL散度做LRT检测信道状态。最后利用信道检测结果,提出了一种基于LRT的Taylor(LRT-Taylor)定位算法。仿真结果表明:K和RMS联合的LRT检测法鉴别所有UWB信道环境都有较高的准确率;在移动端(mobile terminal,MT)与锚点(anchor node,AN)间为较复杂的NLOS环境时,LRT-Taylor算法也能获得较高的定位精度。