基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法

随着Wi-Fi的广泛应用,基于RSSI的位置指纹信息的室内定位也越来越受到研究者的关注。针对传统的基于RSSI的指纹匹配定位中只利用单个节点信息的缺陷,提出了一种基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法,该算法首先基于RSSI序列相似性选择合适的辅助节点,并测量节点间的距离作为辅助信息以提高定位精度,同时还采用了自适应有色噪声卡尔曼滤波减小室内复杂NLOS环境造成的TOF测距误差,最后通过建模搜索以得到节点的精确位置。实验表明,在复杂环境下该算法定位精度优于其他主流方法,适用于基于Wi-Fi的室内定位系统。     

基于减法聚类的TOA/AOA定位方法研究

针对在无线传感网中现有定位技术定位精度不高的问题,提出一种基于减法聚类的定位方法以获取更好的定位性能和更高的定位精度.首先由多个已知传感器节点测量来自未知节点的电波到达时间和电波达到角,通过分组处理,然后对每组数据进行加权最小二乘估计,依据多次测量和估计,最后采用减法聚类处理来抑制误差导致的位置模糊性来实现对未知节点的精确定位.计算机性能仿真结果表明所提出的定位方法能有效地抑制测量误差,具有较小的定位误差,并进一步提高了定位精度.     

伪随机码相关检测的MDS MAP定位算法

针对当前无线传感器网络超声波设备定位精度不高的问题,改进了伪随机码相关的MDS-MAP定位算法。首先利用伪随机码相关检测技术,对节点发射出的超声信号进行编码,有效地增加了节点的测距距离和测量精度。然后对于未能测量到距离的节点使用Euclidean和最短路径融合算法进行处理,然后使用MDS-MAP算法生成节点的相对坐标,最后利用平面转换模型获取节点的最终坐标位置。仿真实验结果表明改进算法在不同网络规模和测距误差条件下均能够获得更高的定位精度和较小的定位误差。     

一种改进的NLOS消除算法

在蜂窝移动定位中,由于移动台与基站之间电波传播的视距(LOS)路径被阻挡,电波只能以非视距(NLOS)方式传播,由此对电波测量值TOA、TDOA等带来较大的误差分量.用带有较大NLOS误差的TOA、TDOA测量值估计移动台位置,必然造成定位精度的显著下降.本文在对NLOS传播特性和机理分析的基础上,提出一种改进的NLOS误差消除算法,仿真结果表明,该算法能够显著提高定位精度,满足E-911定位要求.     

基于无线传感器网络的定位算法的研究

从无线传感器网络的应用研究角度出发,传感器节点位置信息的获得是任何应用的基础。本文采用了最小二乘法和极大似然估计法分别对未知节点进行计算的非测距的DV—Hop定位算法实现了对数据进行定位处理,且采用极大似然估计法对未知节点的计算可以获得较高的定位精度。     

基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法

针对DV-HOP算法中信标距未知节点越远其测距误差越大的问题,提出了一种基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法。该算法在计算信标间的距离和未知节点到一跳信标距离的基础上,利用三角不等式对未知节点到多跳信标的距离进行约束,以减小测距误差。在双曲线定位过程中引入一个与距离成反比的权值,以降低测距误差对节点定位精度的影响。仿真实验表明,在相同的条件下,与DV-HOP及相关改进算法相比,定位精度分别提高了13%和7%以上,且稳定可靠、易于实现。     

电力作业场景中一种高效的UWB和IMU融合定位算法

在电力作业场景等复杂环境中,超宽带（UWB）定位存在非直达情况（NLOS）性能下降严重的问题,利用UWB与惯性测量单元（IMU）融合可以改善定位精度,但IMU的测量存在误差累积,需要精确的UWB测量校正。对NLOS条件进行准确的鉴别和利用有助于定位精度的提升。提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的UWB/IMU融合算法,利用电力作业场合中UWB测量分布性质来判定NLOS条件,并进行误差的缓解,有效提升NLOS条件下的定位精度。由于该算法不需要对环境有先验知识,也不需要进行IMU校正等操作,可用性较好。理论和实验结果表明,该算法的性能优于其他基线系统。     

基于WLS-KF的UWB室内定位滤波算法研究

针对室内超宽带(UWB)定位过程中受到非视距误差(NLOS)干扰而导致定位精度下降的问题,提出了基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法对测距信息解算得到定位坐标。在通视环境下进行测距,利用测得的数据计算新息向量和协方差,并基于此构建阈值信息,对NLOS环境产生的量测异常值进行判别,在此基础上利用Sage-Husa滤波对系统噪声协方差进行估计。采用加权最小二乘法对测距信息进行处理,得到标签解算坐标的最优估计。通过MATLAB仿真验证算法的可行性和有效性并在室内环境下进行测距、定位试验验证。仿真和实验结果表明,基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法能有效识别NLOS误差,且对定位过程中发生的状态突变能有效进行跟踪,解算得到的标签坐标x方向误差1 cm左右,y方向误差2 cm左右,提高了UWB室内定位的精度。     

UWB与IMU融合的室内动态定位算法

针对超宽带(UWB)定位易受多种噪声和非视距(NLOS)的影响产生定位误差的问题,提出了一种基于UWB与惯性测量单元(IMU)融合的室内动态定位算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法对基于到达角度(AOA)定位方法的位置信息进行滤波,并与IMU数据进行时间同步,通过相邻时刻UWB位置信息变化速度与IMU所测量标签运动速度对比,实现对NLOS数据的识别及补偿,从而降低NLOS对定位精度的影响;然后基于改进粒子滤波算法对融合后的数据进行最优估计,以抑制噪声的干扰,最终实现对标签的准确定位。实验结果表明,所提算法采用基于AOA的定位方法可以在保证定位精度的前提下节约硬件成本;与单一使用UWB传感器的定位方案相比,所提算法可根据IMU提供的先验信息有效降低UWB的定位误差,在非视距环境下具备较高可靠性;与基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的融合算法相比,定位精度分别提高了65.6%和56.0%;与标准粒子滤波算法相比,所提算法基于改进的粒子滤波算法运行时间缩短了42.3%。     

基于改进APIT算法WSNs节点定位在配电网研究

针对无线传感器网络节点在定位配电网故障时定位精度低、能耗大等问题,对近似三角形内点测试(APIT)算法进行节点定位改进。首先对RSSI测距权重值进行改进,在保持较高的精确度条件下来确定测量次数,达到最优测距能力;然后,对传统APIT定位容易受节点密度影响,采用三角形外接球的方法确定未知节点坐标;最后,使用细菌觅食算法(BFO)改进APIT锚节点在分布较少的边界区域进行确定,将每一个计算出坐标的传感器标记为已知锚节点。由仿真结果可知,改进的APIT算法定位误差降低,减少数据迭代次数,提高了节点定位精度。改进APIT算法在定位准确度、定位面积和能耗损耗优化于其他算法。     

采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法

由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。     

井下人员超宽带精确定位算法

针对恶劣的井下环境易对超宽带信号造成干扰导致现有井下人员定位算法误差较大的问题,提出基于超宽带的SDS-TWR优化算法与鲁棒卡尔曼滤波结合的改进算法。该算法在一次定位周期内可测得定位标签到相邻基站的两个测距值,随后将其作为鲁棒卡尔曼滤波的两个观测值,旨在提高算法定位精度及稳定性、抑制巷道随机NLOS时延误差。仿真实验表明,在同等条件下,本文算法较S-TDOA法误差降低35%,较异步测时法误差降低31%,且误差波动较小,同时抑制了巷道NLOS时延误差,有效提高了井下人员定位精度。     

基于多径信号的无线定位系统研究

为了获得更好的定位性能,研究了基于多径信号的无线定位系统及其定位方法.首先建立了定位应用系统 模型,并在多径传播环境下,由多个无线基站测得来自移动台的多径信号的电波到达时间和电波信号到达角,通过对多径产生点的处理和加权最小二乘估计,联合多次测量结果来实现移动台的准确定位.然后对影响无线定位性能较大的参数进行计算机实验仿...     

减小超宽带穿墙定位中NLOS误差的方法

超宽带穿墙定位中,需考虑NLOS传播效应对定位结果的影响以提高定位精度.在对室内目标穿墙定位的应用中,为了减小由NLOS传播引起的定位误差,建立了信号的穿墙传播模型,基于该模型提出了一种NLOS误差减小方法,该方法能够有效减小误差并提高对目标的定位精度.文中推导了定位误差与几何的关系,为实际系统的布设提供了理论依据.仿真结果验证了基于传播模型的NLOS误差减小方法对提高定位精度的有效性.     

基于UWB和IMU紧组合的室内定位导航算法

针对超宽带(UWB)在室内复杂环境中定位导航精度低,受非视距(NLOS)误差影响严重,且无法提供目标姿态信息的问题,提出一种基于UWB和惯性测量单元(IMU)紧组合的室内定位导航算法。以位置、速度、四元数、加速度计偏差和陀螺仪偏差为状态向量,通过扩展卡尔曼滤波算法融合UWB和IMU测量信息,加速度计偏差校正速度和位置,陀螺仪偏差校正四元数;用测量残差计算量测噪声因子,组成残差矩阵,动态调整量测噪声协方差矩阵,抑制NLOS误差对定位导航的影响。结果表明,在室内复杂环境下,基于UWB和IMU紧组合的定位导航算法比仅使用UWB定位时LS-Taylor算法精度提高了88.6%,增强了系统抗NLOS误差的能力,提高了动态定位精度,并能得到较准确的姿态信息,具有良好的实用性和鲁棒性。     

基于CSS技术的室内导航系统设计与实现

设计并实现了一种基于Chirp信号往返飞行时间（round time of flight ,RTOF）的室内导航系统,用于在复杂建筑物内部多个目标点的定位及跟踪。系统采用时分算法允许多标签同时定位,移动标签与锚节点之间实现双边双向测距（symmetrical double‐sided two‐way ranging ,SDS‐TWR）算法,移动标签并把测距结果传送给定位基站,定位基站再将结果透传到计算中心处理。计算中心利用改进的卡尔曼滤波算法减弱NLOS误差影响,采用加权矫正三点定位算法计算出移动标签位置信息,并存储定位结果于定位服务器。客户端可访问定位服务器查看所需要标签的定位结果。实验结果表明,在特定复杂楼层内,系统定位精度能达到2m,满足室内导航精度需求。本系统实现了定位刷新时间与标签个数的最优化,也具有较好的规模伸缩度以及易部署性。     

A TDOA location algorithm based on data fusion

A new positioning method in mobile networks is presented. Based on the data fusion technology, it processes multi-layer information fusion for the location estimates achieved by the Chan algorithm, which increases mobile positioning accuracy effectively by only using measured difference of arriving (TDOA) signals. The method is simple and practical, especially when the location estimates are corrupted by the non-line-of-sight (NLOS) error. It not only has high positioning accuracy, but also reduces the location failure probability. Results from computer simulation show that the proposed method is effective in various environments. __________ Translated from Journal of Dalian University of Technology, 2005, 45(1): 138–141 (in Chinese)