一种在非视距环境中的TDOA/AOA混合定位方法

提出了一种在非视距环境中的到达时间差/到达角混合定位方法。该方法使用了两步卡尔曼滤波。先用卡尔曼滤波器对到达时间测量值进行预处理,以消除TOA测量值中的NLOS误差。再把经过预处理的TOA测量值输入到用卡尔曼滤波器实现的TDOA/AOA混合定位器中进行定位。实验证明,该方法的定位误差性能优于单纯的TDOA定位方法及静态定位方法中泰勒级数展开法的误差性能。     

非视距误差的TDOA/AOA混合定位算法

在非视距（NLOS）误差时,无线网络的目标定位性能急剧下降。提出一种针对NLOS误差的TDOA/AOA混合定位算法,首先利用量测值多项式拟合的Wylie鉴别算法辨别出具有NLOS误差的基站,根据NLOS附加时延的统计特性估计出附加时延的均值和方差,并重构到达时间差（TDOA）测量值;然后采用基于泰勒级数展开的TDOA/AOA混合定位算法,得出无线网络联合目标定位的位置估计值。仿真结果证实,该方法在存在NLOS误差下能有效提高无线网络的目标定位精度。     

一种改进的NLOS环境下的TDOA/AOA混合定位算法

在蜂窝移动通信系统中,利用基站测量的到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)的混合定位方法能够比传统的TDOA方法提供更高的定位精度。但是在非视距(NLOS)条件下,当AOA的测量误差超过一定值时,定位的误差仍然很大。该文根据NLOS传播环境下附加传播时延服从指数分布的特性,估计附加时延的均值和方差,对TDOA测量值进行重构,再以AOA方法进行辅助定位。仿真结果表明,该算法能显著提高传统的TDOA和TDOA/AOA方法在NLOS传播环境下的定位精度。     

对抗NLOS误差的TOA/AOA混合无线定位算法

信道的时间和空间的变化所导致的非视距（NLOS）传输是移动定位技术面临的巨大困难。为此，利用蜂窝网络的结构、信号到达时间（TOA）以及信号到达角度（AOA）提出了一种TOA／AOA混合定位算法，有效地解决了这一问题。研究了算法在不同类型NLOS误差下的表现，结果表明该算法能够有效地降低NLOS误差的影响，定位精度比其它算法有显著提高，而且在不同分布的NLOS误差下表现稳定。     

基于NLOS下混合滤波加权组合定位算法的仿真

超宽带(Ultra Wide Band, UWB)技术是一种新兴的无线载波通信技术，其具有发射信号功率谱密度低、系统复杂度低、定位精度高等优势，尤其适用于像电厂等密集多径场所的高速无线连接，但在传输过程中信号会被环境中的各种因素影响，进而会影响室内定位的精度。基于此，针对室内非视距(Non Line of Sight, NLOS)环境下，提出一种非视距混合滤波加权算法，能够有效对测距数据进行平滑处理，进而降低异常值的影响，再利用时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)测量方法，在原始Chan算法的基础上提出一种改进的Chan定位算法，解决NLOS误差引起的定位信息不准确的问题，最终实现更精准的TDOA定位。仿真实验证明，所提算法在室内NLOS环境中具有更高的定位精度。     

基于参数重构的非直达波混合定位算法

在蜂窝无线定位中,非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的主要因素之一,故如何减轻NLOS误差影响是无线定位研究的热点。本文针对NLOS环境下的定位问题,提出基于参数重构的混合定位算法。首先利用波达角（angle-of-arrival,AOA）重构方法重构直达波AOA,随后充分利用AOA的重构结果,以最大似然估计法迭代估计直达波的波达时延（time-of-arrival,TOA）,最后利用这两个重构后的参数以视距（line-of-sight,LOS）混合定位方法估计出移动台的位置,以实现NLOS环境下的单基站定位,并获取较高的定位精度。这种方式无需视距与非视距识别,改进了传统的单目标参数重构模式。仿真结果验证了该算法的有效性。      

IMU辅助的TDOA室内定位

室内环境下,当无线信号受到多径和非视距干扰时,传统的基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的测距模型定位精度不满足室内定位精度要求。为此,提出利用TDOA与低成本的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）相结合的定位方法。在视距情况下,只有TDOA系统工作,但在信号受到干扰时,利用IMU能够在短时间内提供一个准确的相对位置信息的特性,采用TDOA算法对其进行辅助定位,并利用卡尔曼滤波器对它们的数据进行预处理,最后使用扩展卡尔曼滤波器对数据进行处理融合。实验结果表明,提出的算法比传统的TDOA定位具有更高的精度。     

一种改进的多源信息融合室内定位方法

针对超宽带（Ultra-wideband,UWB）定位系统受非视距（Non-line of Sight,NLOS）误差影响较大,以及惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）定位系统受累积误差影响较大的问题,提出了一种基于多源信息的改进融合定位模型。首先,对UWB测量模型进行优化,通过差分气压计测高的方法对NLOS信号进行鉴别,并通过加权最小二乘法削弱NLOS信号对UWB定位结果的影响。然后对数据融合算法进行优化,引入IMU累积误差门限降低累积误差对IMU定位结果的影响,提高融合定位精度。最后,使用UWB、IMU系统在室内复杂环境中的实测数据进行Matlab仿真,验证了改进融合定位模型在定位精度上比基础融合定位模型提高了45.71%。     

NLOS环境下基于TOA/AOA的单基站目标跟踪

现有的单基站定位技术由于非视距（Non-Line-of-Sight,NLOS）误差的存在,导致定位性能急剧下降。针对这一问题,提出了一种基于单基站的改进扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法。该算法在扩展卡尔曼滤波器中引入阈值去判断是否丢弃测量值,通过对卡尔曼增益的处理来提高对NLOS误差的滤除能力,最后利用扩展卡尔曼滤波器的跟踪性能对移动目标进行定位跟踪。仿真结果表明,所提算法的定位精度优于传统的EKF、无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）等算法,且对抑制NLOS误差具有良好的效果。     

基于扩展卡尔曼滤波的非视距误差消除算法

在蜂窝网无线定位中,到达时间(TOA)或到达时间差(TDOA)中的非视距(NLOS)误差会导致移动台的位置估计出现较大偏差.为了减轻NLOS误差的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的非视距误差消除算法.算法通过引入一个NLOS转换因子改进EKF的迭代过程,消除NLOS误差对定位估计的影响.计算机仿真结果表明,在NLOS环境下定位精度的提高是显著的.     

基于CFR虚拟阵列天线的AOA室内定位

准确地估计信号的到达角（Angle Of Arrival,AOA）为实现在室内高精度定位提供了可能,为了能够准确地估计室内多径信号的AOA,并提取出直射路径的AOA信息进行定位,本文提出一种利用信道频率响应信息（Channel Frequency Response,CFR）扩展阵列天线的亚米级室内定位系统.首先,采集CFR信息进行AOA和信号到达时间（Time Of Arrival,TOA）的联合估计;其次,提出了一种基于AOA和TOA二维聚类信息的直射路径识别算法;另外,还提出了可视环境（Line Of Sight,LOS）以及非可视环境（Non Line Of Sight,NLOS）的识别算法,可以准确的判断出当前接收机相对发射机是处于LOS还是NLOS环境;最后,利用现有的三天线Wi-Fi设备在室内进行了测角以及定位测试,实验结果表明本文提出的定位系统在室内LOS和NLOS环境下分别可以达到中值误差为0.8m,1.3m的定位精度,可用于室内高精度定位.     

基于卡尔曼滤波的测量值重构及定位算法

在蜂窝网无线定位技术中,非视距(NLOS)误差的存在使定位性能急剧下降。该文提出了一种针对NLOS环境的基于卡尔曼滤波(KF)的动态跟踪定位算法。算法首先利用有偏卡尔曼滤波器的对测量值进行重构,然后利用重构后的测量值进行卡尔曼定位,并引入推算机制加以修正。实验结果表明,该方法在极为恶劣的NLOS环境下也能够获得很高的定位精度。     

基于TDOA和PTP的高精度WLAN定位系统的设计和实现

针对室内WLAN定位目前难以达到分米甚至厘米级的高精度问题,以IEEE1588v2(PTP)精确网络时钟同步技术和到达时差原理(TDOA)为基础,结合非视距(NLOS)测距误差消除等技术,研究和设计出一套基于现有WLAN(IEEE802. 11x系列标准)设备的高精度实时定位解决方案。实验表明,该系统实现的到达时间测量和定位精度等参数优于UWB、CSS无线定位方案。本案可广泛应用于移动互联网、物流管理、矿业勘探、医疗健康等需要精准位置服务(LBS)的行业领域。     

非视距环境下基于RSS-TOA的定位算法

在无线传感器网络定位系统中,尤其是在室内定位中,非视距（NLOS）误差的存在使定位性能急剧下降。为克服非视距传播带来的定位误差,提出了一种针对非视距环境下联合接收信号强度（RSS）和到达时间（TOA）的定位算法。该方法首先通过 RSS和 TOA的测量结果建立关于目标位置的非凸优化问题,然后通过二阶锥松弛理论,将原始的非凸优化问题转换为一种凸优化问题,由此能够快速得到原问题的一个次优解。通过计算机模拟仿真验证,新方法的估计精度更高,性能更好。     

一种基于单次散射体定位的TOA/AOA混合定位算法

为了降低非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)误差对定位精度的不利影响,提出了一种基于散射体定位的到达时间(Time of Arrival,TOA)/到达角(Angle of Arrival,AOA)混合定位算法.假设各基站(Base Station,BS)接收的多径信号都经历了散射体单次散射,首先利用...     

一种基于TDOA重构的蜂窝网定位服务NLOS误差消除方法

在非视距传播(NLOS)环境中，到达时间差(TDOA)测量值受NLOS误差的影响而产生偏差^[1]，使得Chan算法^[2]的定位性能显著下降。基于NLOS误差的先验信息，利用平均超量时延和均方根时延扩展之间的关系，本文为基于移动台(MS)的定位方案提出了一种建立在TDOA测量值重构和Chan算法基础上的改进算法，使得平均超量时延的影响显著下降。分析和仿真结果表明，与Chan算法相比，该算法的定位性能显著提高。     

用于修正NLOS误差的超宽带定位方法

近年来,基于超宽带系统的室内定位凭借其高精度和高稳定性等优点得到了广泛应用。在复杂室内环境中,超宽带信号在障碍物间的非视距传播导致定位基站和标签之间的距离测量值产生额外误差从而导致定位精度下降。文章提出一种用于修正非视距(NLOS)误差的超宽带定位方法,通过基于自适应增强算法识别 NLOS 传播,识别后通过测量值重构对应视距测量值并计算位置坐标,最后通过无迹卡尔曼滤波算法修正定位误差。实验结果表明,该算法有效消除了 UWB 定位系统中较大的 NLOS 误差,提高了定位精度,具有很好的稳定性。     

基于非视距误差直接估计的定位跟踪算法

在蜂窝无线定位中,由于非视距（non-line-of-sight, NLOS）误差是影响定位精度的主要因素之一,所以如何减轻NLOS误差影响成为当前无线定位研究的热点。本文针对NLOS环境下的定位跟踪问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter ,EKF)的定位跟踪算法。该算法首先在最小二乘准测下推导出估计测量值中NLOS误差的直接计算公式,然后使用约束加权最小二乘（constrained weighted least squares, CWLS）方法计算出每一个测量值中所含的NLOS误差,最后利用NLOS误差估计值去修正EKF滤波,以便适应NLOS环境下的定位跟踪,并获取高的定位精度。这种方式不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距（line-of-sight, LOS）和非视距识别。数值结果表明该算法相比较于经典EKF算法和基于NLOS迭代的EKF算法可以快速有效地抑制定位误差,并且可以在极为恶劣的NLOS环境下满足FCC的定位要求。另外,复杂性实验表明该算法可适用于实时跟踪。      

一种适用于机场场面监视MLAT系统的状态模型

根据直角坐标系的目标运动模型和无源多点时差定位系统(MLAT)的特点,推导出了一种到达时间差（TDOA)状态模型方程,并基于该模型方程,设计了一种TDOA跟踪滤波器。与传统TDOA状态模型方程相比,所推导出的状态模型方程和滤波器不但能提高TDOA的估计精度,还可更有效地消除非视距（NLOS）成分。仿真和实测数据证实了所推导状态模型方程和所设计跟踪滤波器的有效性。     

基于粒子滤波的蜂窝网目标跟踪

蜂窝网移动定位是根据蜂窝网自身的位置信息进行移动台定位与跟踪一种技术,是未来移动通信的方向,本文考虑到复杂信道环境中的非视距(NLOS)噪声误差的因素,提出了一种基于到达时间差(TDOA)的粒子滤波方法。仿真结果表明,与无损卡尔曼滤波对比,采用粒子滤波的跟踪方法能明显改善移动目标的定位精度。