对TDOA无线定位技术的研究与展望

TDOA(Time Difference Of Arrival)是一种基于时间到达 差来定位的技术,起始于"罗兰"导航系统,主要利用船上设备测量多个已经方位信号源的信号到达时间差来确定自身位置;对无线电监测来讲,TDOA就是利用一个信号源到达多个监测站的时间差来确定信号源的位置. TDOA技术概述 时差测向法(TDOA)是利用电磁波波前到达某一测向站不同天线单元的时差,采用距离单位的TDOA避免了传统相位测量的相位模糊问题,从而可以通过距离较远的天线接收单元(或不同位置的监测站)实现定位.     

机床滚转角高精度测量中的频偏现象研究

为降低正交偏振光外差干涉相位法中相位差的波动幅度,提高滚转角的测量精度,利用琼斯矩阵法,建立了测量光路和参考光路数学模型。新模型在原有模型的基础上考虑了双频激光器频差的不稳定性和光电探测器响应时间的差异性的影响,推导出测量信号和参考信号之间的频率偏差(简称频偏)会对相位差波动产生较大的影响。在此基础上,给出频偏是由双频激光器频差的不稳定性和光电探测器响应时间的差异性综合作用产生的,并且量化了频偏对于滚转角测量精度的影响。根据该模型,提出通过提高双频激光器的稳频精度和降低光电探测器的响应时间的差异性的方法来降低频偏,进而降低相位差波动。实验结果表明:在降低光电探测器响应时间的差异性后,相位差实际波动幅度由0.7°下降到0.1°左右,测量误差降低了85.7%,证明了分析模型有效可行。     

基于并行分层时间间隔测量的TDOA定位算法研究

基于到达时间差(TDOA)定位算法要求精确地时间同步技术作为支撑.由于传统时间同步技术精度低导致TDOA定位结果有偏差,提出一种基于并行分层次时间间隔测量的到达时间差(TDOA)和到达信号增益比(GROA)联合定位算法.基于TDOA与GROA联合定位模型,构造含拉格朗日系数的优化函数,然后采用约束加权最小二乘算法(TSWLS)来进行求解;同时,采用并行分层时间间隔测量法来控制定位算法的时间同步.实验分析表明,该算法相比较传统的TDOA定位算法而言,定位精度提高了25 d B,并且具有相对较高和较稳定的定位精度.     

小波降噪在相位差变化率定位技术中的应用

针对实际工程中因相位干涉仪的测量误差较大而导致相位差变化率的测量精度较低、定位精度迅速下降的问题,利用小波阈值降噪法对相位差及其变化率信息进行平滑滤波。该方法可在相位差测量误差较大的情况下进行快速高精度定位。仿真结果表明,相位差测量误差为0.366 5 rad时,相对定位精度在50 s内可达5％。     

一种结合衰减因子的TDOA/AOA Chan定位算法

本文通过对蜂窝网络无线定位技术的研究,提出了一种结合衰减因子的基于Chan氏算法的TDOA/AOA混合定位方法。利用最陡梯度算法把衰减因子加入到TDOA测量方程中,并结合AOA估计值,利用Chan算法进行混合定位,通过不断的迭代更新衰减因子,最大限度的消除非视距误差,使得TDOA测量值接近真实值,以提高定位算法的精度。     

LMS预处理的相位差机载单站无源定位方法

针对机载单站无源定位精度受限于参数测量误差的实际问题,提出一种改善相位差误差下的网格搜索无源定位方法。首先采用LMS自适应滤波算法对相位差信息进行滤波处理,然后根据定位模型利用观测的相位差建立定位方程,最后通过网格搜索法解算辐射源目标位置。该方法可以在相位差测量误差较大情况下实现对辐射源目标的精确定位。仿真实验结果表明,滤波处理后的相位差误差可以减小到0.14rad以下,而且定位结果优于文献[17]的方法。通过分析定位误差,表明相位差误差在10°范围内,增大网格分辨率和延长观测时间可以提高定位精度,同时也进一步验证了获取高精度相位差信息的必要性。     

一种基于多算法协同定位的蜂窝无线定位算法模型

基于数据融合的概念和原理,采用到达时间差(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,能得到更准确可靠的移动台估计位置,有效地提高了定位精度。     

基于TDOA的无线定位方法及其性能分析

为提高基于TDOA的无线定位系统的定位性能,建立了使用复数扩频调制信号、考虑频偏和多径因素的TDOA定位系统模型,推导了发送节点和接收机之间的无线信号传输表达式,揭示了频偏和多径对信号传输的影响.研究表明,针对Zigbee信号目标进行定位时,收发频偏对时间差影响较大,而在视距情况下多径对时间差的影响较小.在此基础上,提出了通过频偏估计校正接收机频偏的方法,以及通过已有的多天线选择接收方法克服由于多径产生的信号严重衰落问题.最后,用实际开发的定位系统进行了实验,结果表明,提出的基于TDOA的无线定位方案可将定位误差控制在5%以内,优于已有的基于TDOA的短距离无线定位方案.     

基于一类新窗的滑动DTFT相位差测量算法及分析

为更好地抑制频谱泄露的影响,增强算法的动态性能,提高相位差测量精度,在传统DTFT算法的基础上,施加通过若干矩形窗进行卷积运算构造出的一类新窗,计及负频率成分的影响,利用滑动递推的思想,提出一种基于一类新窗的滑动DTFT相位差测量算法,并阐述算法原理、公式推导过程及算法实现步骤。研究结果表明:该算法计算量较小,实现简单,应用于相位差测量可有效减小频谱泄露引起的测量误差,能够获得比传统DTFT算法更高的相位差测量精度。实验分析与应用验证结果均证实了该算法的有效性和可行性。     

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.     

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.     

基于矩形双窗的滑动DTFT高精度相位差测量算法

针对机械振动中频率很低或接近奈奎斯特频率的信号,采用传统的相位差测量方法存在较大误差,为更好地抑制频谱泄露的影响,提高相位差测量精度,在传统DTFT算法的基础上,采用矩形双窗、计及负频率影响以及滑动递推,提出一种基于矩形双窗的滑动DTFT高精度相位差测量算法,并阐述该算法原理及其实现步骤。研究结果表明:该算法计算量较小,实现简单,应用于相位差测量,有效地减小了频谱泄露引起的测量误差,能够获得比传统加窗DTFT算法更高的相位差计算精度。仿真和实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。     

一种面向位置服务的超宽带室内定位算法

超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其成本也在不断提高。针对超宽带在高密度室内定位中实时性差、定位精度低的问题,提出了一种基于支持向量机的超宽带定位方法,提高了定位的精确性和鲁棒性;给出了基于到达时间差(TDOA, time difference of arrival)的支持向量机模型,重点在于将定位问题转化为分类问题的求解;通过TDOA值和坐标值来建立支持向量机分类模型,利用一对一分类模型实现了坐标值的解算,提高了坐标解算速度。仿真结果表明,在高密度实时定位中,相比于传统的Chan算法和Taylor算法,文中方法在定位精度近似的情况下,实时性要高于传统算法,满足实际定位中低功耗、快速高精度定位的要求。     

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。     

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。     

SLD光源谱型对光纤陀螺精度的影响

光纤陀螺仪的精度受到Sagnac相位差测量精度的限制,因此,减小相位差测量误差至关重要。通过相干函数,研究了SLD光源光谱形状及其纹波对光纤陀螺仪精度的影响,并结合实际情况进行了验证,最后给出了光纤陀螺对光源光谱的要求以及光源确定情况下陀螺的设计方向。     

求解对流换热反问题的低阶模型

在低阶模型的基础上开发了一种求解对流换热反问题的算法,并采用最佳正交分解方法分别建立了直接问题、敏感度问题和伴随问题的低阶模型,反问题求解采用了共轭梯度法.算例为一圆管内流动充分发展、换热初始段时,反求圆管壁面外未知热流密度的反问题.分别研究了测量位置、测量误差对算法性能的影响,结果表明通过将测量位置移向未知热流可以显著地提高解的精度和算法的稳定性,同时共轭梯度法可以显著地减小测量误差对结果的影响.所开发的算法可以在非常短的时间内得到较准确的解,基于CFD模型的反问题算法迭代一步需要6.5 s,而文中算法迭代一步仅需要0.078 s,与基于CFD模型的反问题算法相比,速度提高了80倍.     

运动单站单基线解模糊定位算法

针对传统干涉仪多频段测向定位系统复杂、单基线测向模糊等问题,提出一种基于运动单站单基线对地面静止辐射源解模糊无源定位方法。首先,建立基于模糊相位差几何特性的无源定位模型,然后推导出在最大似然比条件下模糊相位差的代价函数,通过樽海鞘群优化算法估计辐射源位置,最后推导出该无源定位模型下的定位误差几何精度因子(GDOP)。研究结果表明:本文所提出的方法能够在低信噪比条件下达到较高的定位精度,仅利用单基线干涉仪即可对多个频段辐射源进行定位。     

基于陆态网络的远距离在航潮位提取方法研究

远距离在航潮位测量是采用后处理差分相对定位或精密单点定位方法获取流动站天线三维坐标,并通过一系列改正获得最终潮位结果的方法。远距离在航潮位测量方法克服了现有RTK验潮模式作用距离短(20 km)的缺点。由于差分站间基线解算参数质量直接影响流动站的定位结果精度,流动站相对定位时采用中国大陆构造环境监测网络基准站数据,避免差分观测时架设基准站时的人为误差,提高了测量效率和数据解算精度,进而提高潮位测量精度。     

基于SA-GA算法RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法

目的 为了克服最小二乘法在TDOA/AOA无线定位算法中的缺点,提高定位的精度和稳定性.方法 提出了基于RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法.利用染色体长度可调编码方式的模拟退火遗传算法,同时训练RBF网络的参数和拓扑结构.将训练后的RBF网络用于TDOA/AOA定位.结果 与传统TDOA/AOA算法和基于k-均值聚类法、遗传算法RBF神经网络、GA-BP神经网络的定位算法比较,该算法具有更高的定位精度和可靠性.结论 基于模拟退火遗传算法RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法有很强的抗NLOS能力.