ＮＬＯＳ状态信息辅助协方差矩阵修正的无线网络定位方法

非视距(NLOS)误差是影响无线定位精度的重要因素，其产生是由于实际环境的多变性，使其无法用一个准确的数学模型来表示。如何减小NLOS误差的影响是无线定位中需要解决的问题之一。针对该问题，本文所研究的定位方法通过视距(LOS)节点检测来获取测距结果中的NLOS状态信息，并基于该状态信息，对用于双步加权最小二乘(TS-WLS)定位算法的协方差矩阵进行修正，修正后的算法能够根据NLOS状态信息实现对不同测距结果的重要性加权，从而减小NLOS误差的影响。仿真结果表明，与以往的定位算法相比，本文算法能够拓展复杂NLOS环境下的适用场景并提升定位精度。     

NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法

针对现有定位算法定位精度低、适用场景少的问题,提出一种非视距传播（NLOS）环境下的无线传感器网络电波到达时间（TOA）定位算法。对未知节点位置进行初步估计,将该估计值作为初始迭代参考点,利用泰勒级数展开法进行迭代计算,得到未知节点位置的二次估计值。使用二次估计值反推得到未知节点与各传感器锚节点的近似距离,将原始TOA测量距离与该近似距离之差作为非视距传播误差值,从而剔除NLOS误差较大的TOA测量组,利用误差修正后的TOA测量组再次进行泰勒级数迭代处理,实现未知节点的精确定位。仿真结果表明,该算法可有效抑制NLOS误差,相比传统定位算法,其定位误差小、定位精度高。     

基于IMM-IKF的无线传感器网络非视距节点定位方法

针对非视距(NLOS)环境下的移动定位问题,提出一种基于交互式多模型-改进卡尔曼滤波(IMM-IKF)的无线传感器网络NLOS节点定位算法.算法在IMM算法框架下估计移动节点位置,采用两个平行的改进卡尔曼滤波算法对多个移动节点候选位置进行滤波处理,通过Markov链实现LOS状态与NLOS状态的转换,根据似然概率对两个滤波结果进行加权融合,从而获得移动目标位置.仿真实验结果表明,所提出算法可以有效抑制NLOS误差,实现精确定位.     

一种室内定位中NLOS误差抑制算法

在无线定位系统中,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NLOS环境下的基于卡尔曼滤波器(KF)的动态跟踪定位算法,将广泛应用于雷达系统和飞机导航系统的成熟的卡尔曼滤波器应用于室内定位中。实验结果表明,该方法可以满足室内环境下无线定位的需求,即使在恶劣的NLOS环境下也能够获得很高的定位精度,是一种可行的无线局域网定位技术。     

NLOS环境中的拉格朗日乘子改进约束最小二乘定位算法

无线通信中的非视距误差是影响传统定位算法精度的主要因素.因此本文针对存在锚节点与移动节点的无线传感网络,提出了一种利用拉格朗日乘子法改进的约束最小二乘定位算法.算法核心思路在于运用拉格朗日乘子法修正约束最小二乘代价函数来构建新的目标函数,同时也提出一种分组定位组合的思想以进一步提高定位性能.仿真结果表明在非视距误差较大或网络中固定节点较多时,提出的算法可以有效消除非视距误差引起的定位精度损失,同时本文算法还具有随节点数目增加而提升优势的特性.     

NLOS误差模型下的无线传感网定位方法与仿真

为了有效提升在NLOS环境下的定位精度和探讨不同NLOS模型和不同定位方法之间的特性,对多种NLOS误差模型进行建模,并给出模型数学公式,挖掘出适合无线传感网的NLOS误差模型,利用多种不同的NLOS误差模型来表征无线传感网中的非视距传播(NLOS)环境;利用常用经典定位方法对未知节点进行定位.通过对不同参数的设置进行计算机仿真实验,仿真实验数据结果有效地反映出各种定位法在不同NLOS误差场景下的性能,为无线传感网的实际定位应用提供理论基础.     

运用海伦公式的最优化非视距抑制定位算法

无线网络中非视距误差对于三边定位算法精度的影响较大。因此本文针对存在固定节点与移动节点的无线传感网络系统,提出了一种基于面积残差最小化的最优化定位算法,算法中非视距误差影响下的定位问题被建模为二次规划问题,其核心在于运用海伦公式构建面积残差和优化目标函数。仿真结果在非视距误差较大或网络中固定节点较多时,本文提出的算法可以有效消除非视距误差引起的定位精度损失,同时本文算法还具有对节点数目要求小的优势。     

一种抑制非视距传播误差的混合定位算法

为减小蜂窝网定位中影响定位精度的非视距(NLOS)传播误差,提出一种基于两步卡尔曼滤波到达时间差/到达角度的混合定位算法.利用卡尔曼滤波器的估计值计算非视距数据的方差,调节卡尔曼滤波器的参数,减小测量值的NLOS误差,并将经过预处理的测量值输入到扩展卡尔曼滤波器,实现混合定位.实验结果表明,该算法能有效消除NLOS误差,与Chan算法相比,其定位精度更高.     

基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位算法

针对室内复杂环境下无线传感器节点的信号传播状态在LOS/NLOS之间切换的现象,提出基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位.首先采用基于TDOA和RSS两种测距模型的假设检验方法去辨识测量信号中是否存在NLOS现象,然后采用考虑NLOS测量信息的可行域粒子滤波方法对未知移动节点的位置进行定位.仿真结果表明,所提出的方法优于最小二乘法、普通的粒子滤波算法以及仅采用RSS测距模型的粒子滤波算法,具有较高的定位精度.     

基于小波变换的AOA定位算法

提出了一种在非视距(NLOS)环境下对移动台的定位算法。首先利用小波分析对AOA的测量值中的NLOS进行修正,再利用最小二乘(LS)算法确定移动台的位置。仿真结果表明,该算法能够有效地降低非视距环境误差的影响,性能优于基于AOA的LS算法以及神经网络算法。     

基于粒子群优化的无线传感器网络非视距节点定位算法

针对室内环境中传感器节点间的非视距传播会降低定位精度的情况,研究基于无线传感器网络的非视距节点定位方法。根据不同环境下信标节点的测量模型和视距传播概率建立目标函数,采用粒子群优化算法估计出未知节点的位置,将利用最小二乘法计算出的节点位置作为粒子的初始位置。仿真结果表明,通过与最小二乘法、残差加权和RANSAC算法相比较,所提出算法能够较好地削弱非视距误差,且具有更高的定位精度。     

基于半定规划的恶劣环境下定位修正算法

无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的定位精度严重受到环境的影响,尤其是高噪声电平和非视距连接的恶劣环境,定位精度急剧下降.为此,提出基于半定规划的恶劣环境下定位修正算法,记为ESDP O算法.该修正算法以半定规划ESDP(Edge-Semi-Definite Programming)算法为基础,旨在提高定位精度,并降低算法复杂性,进而减少定位时间.ESDP O算法通过引用抖动矩阵,对ESDP算法进行修改,提高了算法在恶劣环境的健壮性.同时,ESDP O算法通过寻找低秩解,减少高噪声和非视距偏差.仿真结果表明,在高噪声和非视距NLOS(Non Line of Sight)的恶劣环境下,ESDP O算法的定位精度优于基于同类算法,并且降低了定位的复杂度.     

非合作信标条件下水下无线传感网可靠定位技术

传统假设水下无线传感器网络的传感器节点和信标节点都是合作的,但是在军事应用等特殊场合下,某些节点容易被敌方捕获或入侵,因而水下无线传感网络中有时会存在一些非合作的恶意节点。针对存在若干非合作信标的水下无线传感器网络定位应用,提出了一种非合作信标节点约束下水下无线传器网的可靠节点定位算法。本文算法利用一跳邻居范围内信标节点独自投票机制实现对非合作信标的判决与剔除,从而减少由于存在非合作信标节点对定位误差的影响,同时也分析了不同比例非合作信标下的定位误差界限。仿真结果验证了本文提出的算法相比传统定位算法,在平均定位精度和定位覆盖率等方面都有所提高。     

基于Haar小波的多尺度NLOS误差抑制算法

针对无线定位中非视距（Non-Line of Sight,NLOS）误差对定位精度的影响,在分析NLOS误差特性的基础之上提出了多尺度误差抑制算法。该算法将信号的多尺度估计方法和卡尔曼滤波相结合,利用小波变换特有的低通滤波特性能和小波阀值去噪能够很好地消除到达时间/到达时间差分（Time of Arrival/Time Diff of Arrival,TOA/TDOA）测量值中的NLOS误差,给出了Haar小波的实现方法。仿真实验结果表明,该算法在不同的NLOS误差模型和不同的信道环境下均能很好地抑制NLOS误差,较大幅度地提高了定位精度。     

距离几何TOA无线定位算法

在无线定位中,精确定位面临的一个主要问题是信号的非视距传播（NLOS）,NLOS的传播会给距离测量值增加较大的正性误差。在TOA测量距离的基础上,提出了距离几何定位算法。算法利用基站与移动台之间的距离几何关系,构造距离误差优化约束函数,对距离测量值进行合理的修正来提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够有效地减小NLOS误差的影响,而且在不同的NLOS误差下表现稳定。     

基于抗差估计方法的WSN节点定位算法研究

针对无线传感器网络在实际应用中,节点间测距结果往往含有粗差,并会严重影响未知节点坐标估计值的准确性和可靠性这一问题,引入抗差估计理论,采用IGGⅢ权因子函数,设计了一种基于抗差估计的节点定位算法。该算法能对含有不同幅度的测量误差分别采取保权、降权和淘汰等相应处理,明显提高定位精度。仿真实验表明:在无粗差的情况下,本文算法与经典最小二乘定位算法的定位效果保持了良好的等效性;在含有粗差的情况下,本文算法借助于选择的阈值,对不同的粗差采取剔除以及降权等适当处理,比经典最小二乘定位取得了更高的定位精度,保证了估计结果的无偏性,体现出良好的抗差性能。     

一种非视距环境下的目标定位算法

针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight, NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的形式与一个广义信赖域子问题(generalized trust region subproblem,GTRS)框架进行耦合。与其他凸优化算法不同的是,本文没有联合估计目标节点的位置和平衡参数,而是采用了一种迭代求精的思想,算法可以用二分法高速有效地进行求解。 所提算法与已有的算法相比,不需要任何关于NLOS路径的信息。此外,与大多数现有算法不同,所提算法的计算复杂度低,能够满足实时定位的需求。仿真结果表明:该算法具有稳定的NLOS误差抑制能力,在定位性能和算法复杂度之间有着很好的权衡。     

基于DBSCAN的无线传感网定位方法

在NLOS传播环境下,为了获得更好的定位性能,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TOA,对TOA测量数据进行分组处理和加权最小二乘估计进而获得未知节点的初步定位结果,依据多次测量和估计并采用DBSCAN进行聚类处理从而剔除坏点获得较小的定位误差,实现了对未知节点的精确定位,最后进行实验仿真。计算机仿真结果表明所提出的定位方法能有效地抑制NLOS误差,具有较小的定位误差,鲁棒性较强,并较其他传统定位法进一步提高了定位精度。