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。     

基于卡尔曼滤波器消除NLOS影响的移动定位

为了克服非视距信号（NLOS）对移动定位的影响，提出了一种基于卡尔曼滤波器的平滑技术．首先对到达时间（TOA）测量数据进行周期性的NLOS环境判决标识，然后根据不同结果利用不同形式的卡尔曼滤波对TOA测量数据进行平滑．将处理后的TOA代入到TDOA算法中进行定位估计．后面的跟踪虽然不能提高定位的精度，但可以平滑移动轨迹．仿真表明，该技术可以达到FCC对定位服务的要求．     

基站非水平面性对定位误差的影响

在蜂窝无线网络中,定位技术的误差包括很多方面,其中基站间的非水平面性也是引起定位误差的因素之一。主要针对该误差因素,分别对TOA,TDOA和AOA算法分析了基站之间非水平面性对定位误差的影响。通过仿真比较得出：在采用TDOA算法时,基站之间非水平面性对定位误差影响最大,并且随着基站间距离的减小,该影响逐渐增大。提出了相应的措施以便削弱它对定位误差的影响。     

基于AOA-TOA重构的单站定位算法

针对非视距环境,提出AOA-TOA重构的单站定位算法。算法分两步进行,第1步基于单次散射模型给出了一种关于波达角度(angle of arrival,AOA)的粗略的重构方法;第2步以单基站测得的波达时间(time of arrival,TOA)和AOA等信息,结合散射体分布模型的统计特性,对现有的AOA重构算法进行拓展,以最大似然估计法对TOA重构。改进了传统的单目标参数重构模式,实现了在非直达波(non-line-of-sight, NLOS)环境下基于散射体分布模型的单基站定位,并具有较高定位精度。仿真结果验证了该算法的有效性,同时,仿真结果还验证了该算法在密集多径环境下比多径稀疏的环境有更好的定位性能。     

一种新的几何无线定位方法

在无线定位中,常用的方法有到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)和到达角度(AOA),它们使用标准的复杂计算确定移动台(MS)位置。从尽量减少和简化定位过程中移动台的计算角度,提出了一种基于几何技术的无线定位方法。该方法在无线传播环境下,记录来自三个基站(BS)的接收信号强度信息并处理,通过约束基于移动台和基站之间的信号变化和几何布局的估计获取MS的位置。提出的方法在允许非视距误差存在的条件下,使用多次迭代计算,大大减少了计算复杂性。     

CDMA蜂窝系统中的TDOA/AOA混合定位算法

CDMA蜂窝系统由于存在“听力”问题而影响了定位效率,TDOA/AOA混合定位方法可以解决这 个问题B提出了一种TDOA/AOA定位方案,建立了数学模型,并提出2种定位方程的解算方法：Taylor级 数展开的LS估计和JKalman滤波。仿真结果表明：TDOA/AOA混合定位的性能要优于TDOA单一定位; 基于Kalman滤波的定位算法性能优于TaylorG级数展开的LS估计。     

CDMA蜂窝系统中的TDOA／AOA混合定位算法

CDMA蜂窝系统由于存在“听力”问题而影响了定位效率。TDOA／AOA混合定位方法可以解决这个问题。提出了一种TDOA／AOA定位方案．建立了数学模型,并提出2种定位方程的解算方法：Taylor级数展开的LS估计和Kalman滤波。仿真结果表明：TDOA／AOA混合定位的性能要优于TDOA单一定位;基于Kalman滤波的定位算法性能优于Taylor级数展开的LS估计。     

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。     

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。     

TD—SCDMA系统定位算法研究与仿真

为了克服NLOS信号对移动无线电定位的影响，对TD－SCDMA系统中联合DOA与TOA实现移动终端定位的方案进行了研究，基于NLOS信号识别的算法有效地解决了NLOS信号对实施定位的影响，提出了一种对多基站时间加权定位算法，通过仿真实验证明了所采用算法的可行性，在NLOS情况下也可满足FCC对E－911业务的要求。     

基于几何约束关系的ML模型求解三维坐标定位问题研究

为了提高三维空间位置定位算法的性能和准确性,提出了以3个基站定位原理为基础的基于几何约束关系的ML模型.通过设计基站位置、到达时间(time of arrival,TOA)数值、手持终端位置之间的几何关系,估计得到手持终端的全部可能位置,通过最大似然算法,以最大可能的估计值确定为定位结果.经过仿真计算验证了算法能有效抑制非视距环境(non-line of Sight,NLOS)误差和测量误差,并且能够得到最佳估计值,具有计算量小、精度高等优点.仿真结果表明了该方法的有效性,在各类室内定位系统中具有很强的实用性.     

基于卡尔曼滤波算法的单站无源定位原理分析与研究

对空中机动辐射源的定位和跟踪，主要采用卡尔曼滤波方法．提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法．运用卡尔曼滤波器这种算法可以获得很好的定位效果．通过计算机仿真，验证了该方法的正确性与有效性．     

基于卡尔曼滤波算法的单站无源定位原理分析与研究

对空中机动辐射源的定位和跟踪,主要采用卡尔曼滤波方法.本文提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法.运用卡尔曼滤波器,这种算法可以获得很好的定位效果.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.     

宏小区高天线环境下波达角度和时间的预测

为提高对空时到达分布预测的准确度,介绍了一种适用于小区高天线环境下波达角度和时间预测、的改进的圆散射模型。分别给出了波达角度和时间分布概率密度函数的表达式。仿真结果与实测数据的比较表明,较传统的基于散射体的单反宏小区模型而言,改进的圆模型能更合理地对传播建模,且在波达角度和时间的预测方面具有更高的准确度。     

一种减小TOA测量距离中NLOS影响的DMS模型和估计算法

有效的滤波方法和多尺度估计是无线定位技术的重要研究方向。为了减小在蜂窝网无线定位中非视距传 播(NLOS)对波达时间(TOA)测量距离的误差影响,先结合NLOS误差特性对标准Kalman滤波进行修正,然后提 出将不同采样率的修正Kalman滤波方程与多个尺度联系起来,建立了一种动态多尺度系统(DMS)模型,并给出基 于Haar小波的实现方法。仿真结果表明,基于上述方法优于直接进行Kalman滤波的效果,能较大幅度地提高 TOA测量距离的精度。     

基于超宽带的 TOA-DOA 联合定位方法

针对现有的大多数超宽带(ultra-wide band,UWB)定位方法至少需要3个基站,系统开销较大的问题,提出一种新颖的基于波达时间-波达方向(time of arrival-direction of arrival,TOA-DOA)联合估计的定位方法,仅需一个基站即可准确快速定位目标.利用酋矩阵束算法估计视距信号TOA和最小二乘估计准则估计视距信号DOA,得到目标的相对坐标.Matlab仿真实验证明,该方法的TOA和DOA估计精度较高,定位精度达到厘米级,而且复杂度降低为矩阵束算法的1/4,采样频率为亚奈奎斯特速率,易于实现,是一种简单有效的定位方法.