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。     

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。     

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.     

基于无迹卡尔曼滤波的全球导航卫星系统精密定位算法研究

针对城市街道环境中卫星信号容易被遮挡、全球导航卫星系统(GNSS)直接定位精度较差的问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的精密定位算法。首先,针对卫星信号在传输过程中由于非视距传播严重影响伪距与载波相位观测值测量的问题,提出利用支持向量机分类算法对信号进行分类,从而获得较为理想的卫星信号。其次,通过数学建模建立周边行人和目标行人之间的联系,利用UKF将周边行人的定位数据作为观测值去修正目标行人的定位误差,从而提高目标行人的定位精度。实验仿真结果表明,该算法能够有效提高城市环境中行人的定位精度。     

非线性滤波算法在水下导航定位技术中的应用分析

针对自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)导航定位技术的发展需求,提出了水下目标的3种非线性滤波估计方法.首先,分别介绍了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)和粒子滤波(particle filter, PF)的基本原理和实现步骤.其次,针对PF算法存在粒子退化现象,提出了重采样算法,并通过数值仿真验证该算法的有效性.然后,为了解决PF算法中粒子贫化现象,提出了一种基于萤火虫算法的粒子滤波算法(FA-PF).最后,在非线性环境下通过仿真实验对EKF、UKF、FA-PF算法的滤波性能进行对比分析,重点研究非线性强度及噪声特性对估计精度的影响.研究结果表明：重采样能够在一定程度上减轻粒子退化问题.在弱非线性高斯环境下,EKF、UKF、FA-PF算法的估计精度较为接近;在强非线性高斯环境下,UKF和FA-PF算法的跟踪性能明显优于EKF;在非线性非高斯环境下,FA-PF算法跟踪精度最高.     

自适应抗差卡尔曼滤波对井下定位NLOS时延抑制方法的研究

针对矿井巷道NLOS(Non Line Of Sight)时延影响矿井TOA(Time Of Arrival)定位精度的问题,通过分析巷道NLOS时延形成方式,将巷道NLOS时延分为随机和固定两类,结合两类巷道NLSO时延的特性,提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波的巷道NLOS时延抑制方法。对于巷道随机NLOS时延,通过在经典卡尔曼滤波算法的基础上引入了自适应抗差概念,使系统在线性滤波的基础上增加了对随机脉冲误差的抑制能力;对于巷道固定NLOS时延,通过在巷道NLOS误差模型的基础上,构建巷道中信号传播距离与传播环境间的函数模型,并结合几何定位算法完成系统对固有误差的有效抑制。实验结果显示,包含有巷道NLOS时延的原始定位数据,误差在2. 1～8. 1 m之间,平均误差为3. 7 m;原始数据经自适应抗差卡尔曼滤波算法处理后,误差在1. 9～3. 6 m之间,平均误差为2. 5 m,定位曲线与实际移动曲线基本保持平行;再经参数拟合和几何算法处理,误差在0～1. 0 m之间波动,误差平均值为0. 27 m,且所提方法较原始定位数据,平均定位误差减小了3. 43 m.从而表明,所提方法对巷道NLOS时延具有较明显的抑制作用,能够提高TOA井下人员定位系统的精确度。     

SINS非线性自对准中的强跟踪UKF算法设计

为了实现噪声不确定和干扰环境下捷联惯导系统(SINS)的快速初始对准,结合无迹卡尔曼滤波(UKF),从强跟踪滤波2个条件出发,提出了一种新的强跟踪UKF算法.该算法充分利用了SINS非线性自对准滤波模型的特点,简化了强跟踪UKF的步骤,很大程度上减小了计算量,提高了算法的实时性.在给出算法流程的同时给出了该强跟踪UKF成立的证明,并根据强跟踪滤波充分条件给出了次优渐消因子求解过程,分析了算法的优越性.最后,通过SINS大方位失准角初始对准仿真和车载试验结果证明了新的强跟踪UKF算法的正确性和优越性.     

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。     

无迹卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

传统的基于距离的无线传感器网络节点定位技术,由于测距过程产生较大的误差,从而使定位精度不高.文中在基于接收信号强度(RSSI)测距、三边测量法初始定位的基础上,提出以接收信号强度为观测量,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到节点精确定位中.通过仿真验证使用该方法后,相比以距离为观测量的UKF定位方法,节点的定位精度有一定的提高,并进一步定量的分析比较了两种实现模型下节点定位算法的误差概率分布.在此算法的基础上,通过权衡平均定位误差与算法运算复杂度之间的关系,给出最佳定位锚节点数量,并模拟具体环境,验证了文中节点定位算法的实用性.     

基于非视距鉴别的室内移动节点跟踪算法

NLOS环境是影响室内移动节点跟踪的关键因素之一.为了降低NLOS环境对室内移动节点跟踪的影响,提出一种自适应跟踪滤波算法.该算法首先基于典型室内环境非视距偏置误差的时间变化特性分析,建立修正偏置扩展卡尔曼滤波来估计距离量测中的非视距误差;然后根据估计结果对LOS/NLOS环境进行鉴别;最后联合NLOS鉴别算法和修正偏置扩展卡尔曼滤波建立自适应跟踪滤波算法.数值仿真结果表明,该算法在室内环境具有较好的跟踪精度和较强的自适应性.     

基于ISRUKF的UWB/INS组合室内定位方法研究

超宽带(UWB)定位技术是室内定位领域中极具竞争力的技术,但是在室内非视距(NLOS)环境下,UWB定位技术会出现精度低和稳定性差等问题,难以满足较高的室内定位精度需求.UWB定位技术和惯性导航系统(INS)结合,可以减轻NLOS环境对UWB定位的影响,因此提出了一种基于改进平方根无迹卡尔曼滤波(ISRUKF)的UWB...     

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。     

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.     

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.     

矿山井下超宽带无线定位算法研究

针对矿山井下环境复杂,存在非视距(NLOS)传播以及多径现象,以及对人员和设备的定位精度要求高等现象,而传统的基于距离的无线传感网络定位技术,如RFID射频识别技术、WiFi定位技术等存在传输距离短、抗多径效应差、定位精度低等问题。在对现有的矿山井下目标定位技术系统分析的基础上,提出了一种基于超宽带技术的矿山井下联合无线定位方法。在发射与接收台之间采用超宽带UWB技术,采用粒子滤波算法进行位置估计,并用TDOA/RSS联合技术获得的观测信号对位置进行修正。实验结果表明,与传统单一的井下定位技术相比,基于粒子滤波的TDOA/RSS联合定位技术降低了多径和NLOS对井下目标定位精度的影响,提高了井下定位精度。本联合技术在具有更低成本、易实现的情况下,能够达到更高的定位精度。     

非直达波定位跟踪扩展Kalman滤波算法的改进

针对蜂窝系统移动定位中扩展卡尔曼(EKF)受非直达波(NLOS)影响大,文章提出了一种改进扩展卡尔曼滤波(MEKF)算法;MEKF算法对标准的EKF进行改进,通过加大LOS基站测量值的权值能有效抑制NLOS导致的误差,显著地提高定位精度。文章对算法本身进行了分析,并给出了仿真结果。     

城市环境下减轻NLOS的一种新的定位算法

由于非视距传播的影响,在蜂窝无线定位系统中存在许多误差.为了将定位估计误差减到最小,提出了城市环境下减轻NLOS影响的一种新的定位算法.该算法基于城区建筑物以块形规则排列,通过对NLOS问题进行优化,将NLOS误差减到最小,以提高定位精度与其他算法相比,提出的算法适应只有3个NLOS基站的条件,更符合实际情况.对不同城市方案的仿真结果表明,所提出算法有更好的定位精度.     

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。     

UKF在车辆组合定位技术中的应用

用一种新型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)代替传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF),对GPS/DR组合定位系统进行信息融合滤波。通过计算机仿真和分析后,结果表明无迹卡尔曼滤波算法UKF的滤波定位精度明显高于扩展卡尔曼滤波器EKF,而且UKF对由于系统非线性所引起的滤波误差有很好的抑制作用,因此UKF算法对于要求高精度、低成本和高可靠性的GPS/DR组合定位系统来说是一种值得推广的滤波算法,具有一定的应用价值。     

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.