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。     

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.     

一种用于NLOS环境基于MIMO模型的单站定位方法

在无线定位中,信号的非视距传播成为高精度定位的主要障碍,它严重制约了移动台的定位精度.在该领域中,大多数研究都把焦点集中在NLOS的鉴别与抑制上.在基于MIMO模型下,给出一种新的定位方法.该方法可以充分利用NLOS传播路径而不是去抑制它,其定位模型由只利用2条NLOS路径扩展到利用多条NLOS路径来估计MS位置并实现单基站定位.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种用于NLOS环境基于MIMO模型的单站定位方法

在无线定位中,信号的非视距传播成为高精度定位的主要障碍,它严重制约了移动台的定位精度。在该领域中,大多数研究都把焦点集中在NLOS的鉴别与抑制上。在基于MIMO模型下,给出一种新的定位方法。该方法可以充分利用NLOS传播路径而不是去抑制它,其定位模型由只利用2条NLOS路径扩展到利用多条NLOS路径来估计MS位置并实现单基站定位。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于带符号残差加权的手机定位方法

在蜂窝网的移动终端定位中,非视距(NLOS)环境造成的误差是导致定位精度下降的主要原因.为降低NLOS误差的影响,本文提出了一种基于带符号残差加权的定位方法.该方法采用Chan算法算出移动台的初始位置,用带符号残差加权模型进行修正,再应用带符号残差辅助的泰勒级数展开法进行迭代,得到移动台的最终估计位置.仿真实验结果表明,与基于平方残差加权的方法相比,基于带符号残差加权的方法的定位精度平均提高约14.82%,可更加有效地抑制NLOS的影响.      

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.     

基于误差先验知识的NLOS移动节点定位算法

针对实际应用环境中存在阻挡节点间通信的障碍物,使节点间的通信变成非视距(NLOS)类型的问题,提出一种基于误差先验知识引导的NLOS移动节点定位(NSES)算法.该算法首先根据误差先验知识,判断并计算出带有误差的NLOS测量值个数在总个数中的百分数K;然后根据K选出误差较大的测量值;最后对误差较大的NLOS测量值进行校正操作.仿真实验结果表明,该算法较传统移动节点定位算法能有效降低NLOS误差,提高节点定位精度.     

蜂窝网无线定位技术中非视距（NLOS）误差的鉴别及其抑制

由于无线网络环境中客观存在非视距（NLOS）误差，采用传统的定位方式会对移动台位置的定位造成很大 的误差。通过对NLOS误差产生的原因及特点的分析，找出了鉴别NLOS误差及其抑制NLOS的方法---无约束 条件的非线性加权最小二乘算法，减少了NLOS对定位精度的影响，从而提高了无线定位技术的准确度。     

一种改进的混合定位算法

针对目前移动通信网络中无线定位精度偏低的情况,提出一种改进的混合定位算法.主要思想是基于TDOA(到达时间差),考虑NLOS(非视距传播)影响的定位算法.并在求解过程中引入类TOA(到达时间)的计算方法,然后采用最大似然(ML)法估计位置点坐标,最后通过校正,使定位误差达极小值,从而实现精确定位.模拟试验验证了算法的有效性.随着定位精度的增加,紧急救援和交通导航等位置服务的效率将会有很大提高.     

蜂窝网无线定位技术中非视距（NLOS）误差的鉴别及其抑制

由于无线网络环境中客观存在非视距（NLOS）误差，采用传统的定位方式会对移动台位置的定位造成很大的误差。通过对NLOS误差产生的原因及特点的分析，找出了鉴别NLOS误差及其抑制NLOS的方法——无约束条件的非线性加权最小二乘算法，减少了NLOS对定位精度的影响，从而提高了无线定位技术的准确度。     

TDOA定位中到达时间及时间差误差的统计模型

移动通信环境中，非视距传播与多径效应引起的信号附加时廷是影响TDOA定位精度的主要因素，深入研究信号到达时间差误差的统计特性，有利于进一步提高TDOA定位的精度．基于移动通信环境中非视距传播信号附加时廷服从指数分布的特性，综合考虑信号检测过程中引入的系统误差，利用统计分析方法，建立了信号到达时间的统计模型和到达时问差的误差分布模型，模型反映了蜂窝网络中信号到达时间和到达时间差误差的统计规律，模拟实验证明了模型的有效性．     

紫外光大气传输特性的模拟研究

为进一步了解紫外光信号在的不同大气条件中的传输特性, 基于紫外光非视线传输的Monte Carlo方法的算法模型, 模拟分析了不同情况下紫外光信号在大气中的传输特性。实验结果表明, 单脉冲信号随距离的增加, 脉冲展宽和脉冲延迟效应更加明显; 在晴、 阴、 雨、 雾不同天气条件下, 雨天对传输信号的能量的衰减影响最大。     

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。     

蜂窝网中一种非视距传播的定位技术

非视距传播(NLOS)是蜂窝网定位误差的最主要来源.在定位参数中引入伸缩因子,采用反复叠代的方法,可以减少非视距传播的影响.仿真性能测试表明该方法不需要任何信道环境先验信息且收敛速度快,得到的定位精度接近于利用信道先验信息的平滑和重构技术而得到的精度,适用于未来蜂窝网的定位业务.     

非视线传播环境下基于TOA的综合无线定位算法

针对精确无线移动定位系统中影响定位精度的非视线(NLOS)传播误差问题,在简要分析几种最新NLOS误差消除算法的基础上,提出了一种新的基于信号到达时间(TOA)的综合位置确定算法.该算法首先通过残差排序筛选找出距离测量集合中具有最小残差平方和的伪距测量子集合,达到初步消除NLOS误差的目的;然后采用一种简化的伪距尺度约束算法优化伪距尺度因子,从而得到较准确的距离测量值,以进一步提高定位精度.仿真结果表明这种新方法比线性位置线算法和泰勒级数展开最小二乘位置估计算法性能优越,在一定程度上提高了无线定位的准确度.     

高速铁路网络复杂特性及其传播动力学研究

结合高速铁路网络的拓扑结构分析,建立了基于传播动力学理论的模型,研究突发事件在网络上的传播扩散规律及其传播过程.运用复杂网络理论分别构建了我国高速铁路物理网络和运输网络两个网络模型,并计算复杂网络条件下的相关统计特性指标,从而判断高速铁路网络的类别和性质;同时基于高铁网络性质,建立了突发事件下列车晚点在网络上的传播动力学模型,分析不同参数取值情况下的晚点传播扩散过程,并提出控制突发事件下列车晚点在网络中传播蔓延的措施和策略.     

互联网IP级拓扑瓶颈时延的研究分析

采用CAIDA提供的海量数据样本，主要针对网络中的瓶颈时延行为特征进行分析.首先针对路径中的关键时延进行统计分析，发现超过80%的路径中产生了瓶颈时延，进一步对瓶颈时延量化分析得出，由于瓶颈时延的存在导致网络直径相差不大的路径，其网络时延相差悬殊；接着将网络时延和瓶颈时延两端的IP地址在地理位置上的分布特征进行统计，发现二者的地理分布特征有较大差别；最后研究分析了产生瓶颈时延的原因，得出在远距离范围内，传播时延是导致瓶颈时延最重要的因素，而在近距离范围内，排队时延是导致瓶颈时延最重要的因素.