基于双向测距的协同定位系统误差分析

针对协同定位系统中影响节点定位精度受测距误差影响的问题,主要研究和分析了测距误差传播以及移动场景误差对协同定位系统的影响.采用基于GPS(Global Positioning System)和超带宽双程测距的低成本协同定位系统,分析了协同定位系统中的误差传播过程,推导了测距协方差阵和定位协方差阵.在不同场景下进行了仿真,经分析得出节点间几何关系是影响系统定位误差的最重要因素.该结论对于协同定位系统中移动节点的定位精度提升具有一定的指导价值.     

基于接收信号强度指示的误差自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。为了有效抑制各种环境干扰因素对未知节点定位精度的影响,提出一种基于接收信号强度的误差自校正定位算法。该算法通过信标节点之间的测距找出校正节点,用校正节点和质心信标节点的实际位置求得测距距离和实际距离,利用校正节点的误差自校正因子替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心方法确定未知节点的最终位置。仿真结果表明,该算法降低了测距误差对定位的影响,提高了定位精度,具有普遍应用价值。     

基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法

DV-distance是一种基于多跳机制的定位算法,其相邻节点间的距离通过RSSI测距技术实际测量得到。为了减少RSSI测距误差对定位精度的影响,首先对RSSI测距误差进行修正,再对已有的信标节点间计算距离误差修正值的方法作进一步改进,提出一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。仿真结果表明,相比已有的定位算法,该改进算法不仅能提高节点的定位精度,还能减少网络通信开销及计算复杂度。     

基于时间测距的矿井人员定位方法研究

研究了4种基于时间测距的矿井人员定位方法:TOA、TWR、SDS-TWR和TDOA定位方法,它们受巷道环境等影响小,适用于煤矿井下人员精确定位。TOA定位方法要求发射设备和接收设备的时间必须严格准确同步,对发射设备和接收设备时钟精度要求非常高,并且要同步校准,定位卡和定位分站成本高。TWR定位方法不要求信号发射设备与接收设备时钟严格同步,降低了系统复杂度和成本,但定位精度受定位分站和定位卡的时钟误差影响,定位卡和定位分站成本较高。SDS-TWR定位方法不要求信号发射设备与接收设备时钟严格同步,降低了分站和定位卡的时钟误差对定位精度的影响,但定位精度仍受定位分站和定位卡的时钟误差影响,定位卡和定位分站成本较高。TDOA定位方法要求定位分站之间的时间必须严格准确同步,对定位分站时钟精度要求高,并且要同步校准,定位卡成本低,定位分站成本高。     

基于UWB的地铁隧道定位系统设计

超宽带技术因其具有定位精度高、抗多径干扰能力强、传输速率高等优势,成为了当前主流的室内定位技术。由于地铁隧道中环境恶劣,为了保证施工人员的安全,实现对地铁隧道中施工人员的实时定位,设计了基于UWB技术的地铁隧道定位系统。该系统采用对称双向双边测距(SDS-TWR,Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)算法以有效抑制移动标签和定位基站之间由于晶振漂移导致的测距误差,同时在基于到达时间(TOA,Time of Arrival)的定位方法上采用粒子群算法提高定位精度。实验结果表明基于UWB的地铁隧道定位系统在地铁隧道中能稳定工作且定位精度得到有效的提高,该系统具有功耗低、实现简单、定位精度高的特点,能够满足地铁隧道当中对于人员实时精确定位的需求。     

矿井人员位置监测技术

分析了超声波、激光、视频、惯导、计步器、无线电等矿井测距和定位技术,其中,无线电测距和定位具有定位距离远、定位误差较小、不受光照影响、受粉尘影响小、便于身份识别、系统成本较低等优点,宜用于矿井人员定位和矿井人员精确定位。分析了UWB,ZigBee,RFID,5G,WiFi6等无线电测距和定位技术：矿用UWB具有定位距离较远、定位误差最小、成本较低等优点,宜用于矿井人员精确定位系统;矿用ZigBee具有定位距离远、定位误差较小、成本较低等优点,宜用于矿井人员定位系统等;矿用RFID具有系统成本最低等优点,宜用于煤矿井下作业人员管理系统等;矿井5G和WiFi6定位精度低于UWB,系统成本高于ZigBee,不宜用于矿井人员定位和矿井人员精确定位系统。分析了接收的信号强度指示（RSSI）、到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）、双程测距（TWR）、对称双边双程测距（SDS-TWR）、到达角度（AOA）等矿井人员定位算法：RSSI定位法定位误差大,难以满足矿井人员定位和矿井人员精确定位的需求;TOA定位法要求定位卡和分站时钟计时精确并同步,定位卡和定位分站成本高,不宜用于矿井人员定位和矿井人...     

基于最小二乘法的RSSI 测距环境参数修正方案

节点定位是无线传感器网络中的重要应用之一。为了抑制RSSI测距技术的误差对无线传感器节点定位精度的影响,通过对RSSI测距模型进行分析,提出了一种基于最小二乘法的RSSI测距环境参数修正方案。该方法使用最小二乘法拟合方法对环境参数进行修正,以消除各种干扰对测量数据的影响,以提高RSSI测距的精度,为高精确定位打下基础。实验和仿真结果表明,采用环境参数修正方案后,明显提高了测距的精度。     

非视距误差抑制方法在矿井目标定位中的应用

分析并指出电磁波非视距传播时延造成的测距误差是影响矿井定位精度的主要原因,针对基于到达时间的矿井目标定位方法,提出了一种能量检测非视距误差抑制方法。该方法通过实测矿井巷道信道特征,统计分析得出直达路径的门限值和信号截取的时间长度,构造相应的鉴别参量,在截取的信号段中提取直达路径能量块的到达时间,以此鉴别出非视距信号。测试结果表明,该方法能够达到较高的测距和定位精度。     

SDS—TWR技术在煤矿人员定位系统中的应用

针对目前煤矿人员定位系统大多只能掌握井下人员所在区域、不具备精确定位功能的问题,介绍了一种对称双边两路测距(SDS-TWR)技术的原理,并将其应用到煤矿人员定位系统中。测试结果表明,基于SDS-TWR技术的煤矿人员定位系统测距误差在2m以内,能够满足井下人员定位的精度要求。     

基于RSSI的测距差分修正定位算法

为了抑制RSSI误差对无线传感器节点自身定位精度的影响,以三边定位算法为基础,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,把离目标节点最近的信标节点作为参考节点对基于RSSI的测距进行差分修正,并将差分法和质心法相结合提出了一种测距差分修正定位算法。该定位算法无需增加额外硬件开销,容易实现,定位误差可小于2.5m,适合于处理能力和能量有限的无线传感器网络节点。     

R-TWR:一种基于时钟频率比的TOA测距新方案

TWR(Two way Ranging)和SDS-TWR(Symmetric Double Side-Two way Ranging)是IEEE802.15.4a中定义的两种TOA测距方案,主要用于无基础设施和额外同步机制条件下的节点定位/跟踪等应用.通过分析指出:TWR测距方案具有较高的测距容量且对节点移动的敏感度低,但其测距误差较大;SDS-TWR虽然能有效降低时钟频偏带来的测距误差,但其测距容量较低并且对节点移动的敏感度高.在此基础上,提出一种基于时钟频率比的TOA测距新方案R-TWR(Frequency Ratio Based TWR).分析及仿真证明,该方案能达到SDS-TWR方案的测距准确度,并和TWR一样对节点移动的具有较高的测距容量和较低的移动敏感度.     

基于矿井WiFi通信系统的混合定位方法研究

分析了现有矿井目标定位方法原理及存在的问题:非测距定位中的基于射频识别技术的定位方法、基于蜂窝小区标识的定位方法和无线传感器网络定位方法只能确定目标节点的范围,定位精度较差;测距定位精度较高,但基于到达角度的定位方法、基于到达时间的定位方法和基于到达时间差的定位方法对硬件设备要求较高,难以在煤矿井下应用;基于接收信号强度的定位方法易于实现,但受环境噪声影响较大,定位精度降低。提出了一种基于矿井WiFi通信系统的混合定位方法,该方法分粗细两步进行定位:粗定位采用基于蜂窝小区标识的非测距定位方法,确定目标所在的小区范围;细定位采用基于接收信号强度的测距定位方法。该混合定位方法可以在不增加定位系统复杂度的情况下提高目标定位的精度。     

蜂窝网中的chan定位算法的性能分析

对蜂窝网中基于到达时间(TOA)/到达时间差(TDOA)的定位算法进行了分析和研究,重点介绍了Ghan定位算法在二维空间的应用.通过均方根误差(RMSE)与克拉美-罗(CRLB)下界的比较,分析了理想环境中Chan定位算法的性能.还通过实际测量,采用TOA双程测距方式得到TOA测量值,对Chan定位算法在实际测量中的性能进行了验证.实验仿真以及实际验证的结果表明算法在理想环境和实际测量中容易实现,而且定位精度相对较高.     

多传感器网络目标定位的一种算法及其实现

在多传感器网络中,测距定位是目标定位的一种常用手段,但是由于系统设备和环境干扰等因素的影响,使得测距数据产生误差,影响定位精度。目前还没有更好的方法用来消除误差,只能应用某些特定的算法,来尽量减少测距误差对定位精度的影响。提出了一种基于测量误差服从概率统计特性的算法,首先根据所有测距数据,拟合出初始概位点,以初始概位点为中心,选取矩形区域并网格化,以每一个小网格的中心点代表该小网格,再通过所有感知节点的3-3组合,统计小网格的权值,以权值最大点作为目标定位点。通过在MATLAB软件包中编程并仿真实验,结果表明,该算法可有效地提高定位精度。     

无线传感器网络中的TOA测距方法研究

介绍了目前常用的无线传感器网络测距方法,对TOA测距方法进行了详细的误差分析,并提出采用SDS-TWR方法来降低TOA方法测距误差的方案。实验结果表明,SDS-TWR方法能有效降低晶体振荡器频率漂移所带来的测距误差,提高TOA测距方法的测距精度。     

基于改进花授粉算法的RSSI定位方法

针对接收信号强度指示(RSSI)定位算法中采用最小二乘法计算未知节点位置时其定位精度受测距误差影响较大、花授粉算法易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进花授粉算法的RSSI定位方法。从花粉步长权重、局部变异方面对花授粉算法进行改进,采用改进花授粉算法进行未知节点位置估算。仿真结果表明:本文算法的定位精度高,稳定性好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场景。     

基于UKF滤波的WSN节点定位研究

无迹卡尔曼滤波(UKF)模拟系统的后验概率密度函数,避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)中引入的较大线性化误差的缺陷.本文提出了一种基于加权最小二乘法(WLSE)和UKF的无线传感器网络(WSN)节点定位算法.算法采用TOF测距技术测量未知节点到信标节点的距离,利用加权最小二乘法估算未知节点的初始位置,并采用UKF滤波对节点进行精确定位,同时与EKF滤波结果进行比较.相关分析结果表明,算法在TOF测距基础上,将加权最小二乘法和UKF滤波结合,可以较大提高节点的定位精度.     

基于消息复用的TOF井下精确定位技术

针对目前超宽带TOF井下精确定位技术中对称双边双向测距(SDS-TWR)方法测距效率低、扩展性差,多次回应非对称双边双向测距(ADS-TWR-MA)方法测距效率及定位系统容量仍有提升空间的问题,提出了多标签多锚节点同时测距(ADS-TWR-MTMA)方法。该方法在多次回应非对称双边双向测距(ADS-TWR-MA)方法的基础上,进一步复用非对称双边双向测距过程中的测距消息,可以让多标签与多锚节点同时进行TOF测距,在保证测距精度的前提下大大提高了测距效率和定位系统容量。在机车接近探测系统和精确定位系统中的应用验证了ADS-TWR-MTMA方法在测距消息条数、测距耗时及系统容量上均优于SDS-TWR方法和ADS-TWR-MA方法。     

基于多移动信标的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法严重依赖拓扑结构的问题,提出一种基于多移动信标和DV-Hop的定位算法MMB-DV-Hop。利用多个移动信标遍历整个DV-Hop定位网络,并且这些信标保持一定的相对位置关系,使用RSSI技术测距并为未知节点提供距离信息以辅助定位,从而有效结合基于测距和基于非测距2种算法的优势。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能减少约10%~15%的归一化平均定位误差,不仅降低对网络拓扑结构的依赖,而且减少了距离估计误差对定位精度的影响,从而提高平均定位精度。     

无线传感器网络中关于DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络非基于测距的DV-Hop定位算法中,锚节点与未知节点间平均跳距估计的不足,提出一种改进的DV-Hop算法。通过计时器来计算全网平均每跳处理时间与局部每跳处理时间的比值,并利用该比值通过加权平均的方式修正平均跳距。根据仿真实验结果可知,改进算法减小了定位误差,具有更高的定位精度。