一种抗非视距误差的组合定位算法

为解决移动机器人在NLOS 环境下定位系统误差大和稳定性差的问题,提出一种抗NLOS误差的N-CTK组合算法。首先在Chan-Taylor协同算法基础上,融入卡尔曼滤波算法,提出一种CTK组合定位算法,然后基于TDOA测量值构建NLOS误差模型,引入NLOS误差转化因子,融合扩展卡尔曼滤波算法,并结合所提CTK组合算法,最终获得标签的估计值。实验测试表明：LOS环境下误差为6cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了13.5%,NLOS环境下误差为15cm时,N-CTK组合算法相比CTK组合算法的累积分布函数提高了55%,定位精度明显提高。     

室内超宽带非视距协同定位算法

超宽带以其高分辨率和抗多径的特点,成为室内定位技术的突出代表．室内环境复杂,接收的定位信号中多径干扰和非视距NLOS传播,会产生严重的非视距NLOS效应,导致传统的定位算法出现较大偏差．为了克服NLOS误差的影响并得到满足室内定位的精度要求,提出将带校正因子的WLS算法和Taylor算法相结合,通过协同定位来抑制非视距误差．结果表明：在多种环境下,改进的算法都能够较好地抑制NLOS误差干扰,基本满足了室内定位的精度要求,具有健壮性强的特点．     

室内非视距环境下基于改进多维标度的优化定位算法

研究了室内非视距环境下无线传感器网络的节点定位问题。在优化估计框架下,首先提出待优化误差函数,并基于改进多维标度(MDS-MAP)方法,分析误差函数中未知变量的耦合关系,最后提出基于改进MDS-MAP的优化定位算法。该算法仅依靠节点间的测距信息进行定位,无需环境先验信息,因此适用于未知、复杂环境下的无线传感器网络。同时该算法无需角度、信号强度等冗余量测信息来辅助定位,对硬件要求较低,从而降低了定位成本。通过仿真比较,所提出的基于改进MDS-MAP的优化定位算法的有效性得以验证。在仿真过程中,采用聚类分析方法对不同基站数目下的节点定位精度进行分析。根据仿真结果,在节约定位成本的前提下,当基站数目达到6个时,能够实现三维空间近似最优定位。     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差（NLOS）对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

一种非视距三维超声波室内定位系统研究

目的 针对超声波室内定位系统在非视距定位中精度较低的问题,为减少非视距环境误差与时钟同步等硬件误差,从定位系统整体出发提出一种非视距环境下基于对射式测距的超声波定位系统。 方法 利用差分修正Chan-Taylor 算法结合 Chan 算法与 Taylor 级数展开算法的优势,通过 Chan-Taylor 算法估计空间中已知坐标点并记录其误差信息,以实际坐标为参考点,运用相邻范围内参考点对未知点差分加权,修正该点经 Chan-Taylor 算法的初始估计坐标,得到最终位置。 为简化定位系统复杂度,提高视距环境定位精度,提出改进差分修正 Chan -Taylor 算法,减少初始参考点密度,将符合参考点最小间隔条件的待测点经差分修正后的估计坐标记为新参考点,优化原参考点体系误差信息分布情况。 结果 算法仿真实验结果表明:在非视距环境下,差分修正 Chan-Taylor 算法在不同参考点分布区域的平均误差与 Chan 算法和 Chan-Taylor 算法相比减小 6. 43%到 37. 46%;改进差分修正Chan-Taylor 算法在视距定位中平均定位误差减少至少 11. 15%,均方根误差值 FRMSE 降低 22. 59%。 搭建超声波室内定位系统以验证改进差分修正算法的定位精度,实验结果表明:定位误差范围在 3 ~ 7. 5 cm,其中 90%的误差值小于 6 cm,与 Chan-Taylor 算法相比提高 28. 23%。 结论 该超声波室内定位系统在非视距定位中精度有明显提高,在视距定位中提升较小。 可通过提高 Chan-Taylor 算法精度和改进参考点加权函数以优化定位算法;通过优化超声波接收端信号识别方法,增大发射端信号范围以在硬件方面进一步提升该系统定位精度。     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差(NLOS)对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

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。     

非视距环境下的协作定位节点选择算法

协作网络中终端节点的广泛协作容易引起定位误差的大规模扩散和非线性累积.在非视距环境下,为了使待定位的终端节点可以从周围节点中选择最佳的节点进行协作,提出了基于费舍尔信息矩阵的协作节点选择算法.该算法所使用的节点评估标准可以衡量参考节点对待定位节点位置估计精度的影响,从而使终端节点可以选择合适的子集进行协作,以减小定位误...     

基于无线传播信道特征的非视距识别技术

复杂的室内环境中存在的各种无法躲避的障碍物会导致无线定位的测距精度较低,其中最主要的因素是存在非视距传播,因此识别信道状态是否为非视距对室内定位精度较为重要.提出一种基于信道信息的视距/非视距信道识别方法：首先对信号进行过滤,获取重要的信道抽头;然后提取过滤后信号的峰值,并计算其功率;最后通过计算得出该信道信号的峰均比,并联合假设检验对信道状态进行判决.仿真结果表明,峰均比特征在视距/非视距信道上有明显差异,可以作为识别视距/非视距信道的特征.该特征的视距识别正确率达到93.56%,非视距识别正确率达到87.23%,比使用峰度特征在视距场景下的识别正确率提高了2.65%,非视距正确率提高了0.71%.使用本算法在定位过程中进行验证,能够有效降低定位误差,提高定位精度,说明该算法的识别效果较好,具有一定的应用前景.     

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.     

一种改进的室内环境下的非视距距离比例缩放定位算法

在室内环境下,移动台精确定位面临的主要问题是非视距（NLOS）和多径的影响.在非视距距离比例缩放（NLOS-Range-Scaling）算法的基础上,利用更多基站的信息,提出了适合室内情况的NLOS-Range-Scaling算法（ENRSA）,研究了ENRSA算法在不同NLOS误差下的表现,结果表明该算法能更有效的降低NLOS误差的影响,定位精度比其他算法有显著提高.     

基于散射体信息的室内NLOS单基站定位算法

针对室内非视距(non-line-of-sight,NLOS)环境下的定位问题,提出一种基于散射体信息的室内NLOS单基站定位算法。根据室内场景的先验信息获得散射体的分布范围,选定一条反射路径的飞行时间(time of flight,TOF)作为参考,利用剩余路径的TOF与其做差分来构造差分TOF观测值,从而消除由于收发两端时钟不同步造成的相位误差影响; 根据每条路径的AOA及散射体的分布范围进一步确定散射体的位置范围; 利用差分TOF构造非线性定位目标方程,进一步将此方程转换为非线性最小二乘优化问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对目标进行初步定位,采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquard,LM)算法对目标进行精确定位。仿真结果表明,该算法可以有效解决室内NLOS环境下的单站定位问题。     

矿井非视距环境下UWB人员定位算法

为建立实时、高精度定位系统,减少弯曲巷道对矿井人员定位产生的NLOS误差,基于超宽带UWB技术和井下复合衰落信道模型,提出一种矿井NLOS环境下的改进算法。利用面积形心算法,将未知节点的空间位置约束在一个较小的区域内,然后利用Taylor和Chan氏算法进行定位,从而提高UWB井下人员定位系统的精度。仿真结果表明：该算法在井下NLOS环境下具有较高的定位精度,综合性能优于Chan氏算法和Taylor算法。     

基于严格残差选择的非视距定位算法

无线传感器网络的移动定位近年来受到越来越多的关注.影响精确定位的一个很重要因素是非视距传播信号的存在,非视距误差使得定位精度严重下降.通过分析非视距测量值残差的特性,提出了一种严格残差选择方法来鉴别距离测量值的状态.首先利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的线性回归模型获得距离测量值的残差,然后利用严格残差选择来对残差进行筛选,最后利用并行变节点EKF算法完成定位.仿真结果表明提出的算法在非视距情况下的定位效果要优于其他算法,在不同环境下该算法具有更好的鲁棒性和更高的定位精度.     

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.     

基于PF的新的导航系统在视距和非视距环境中的动态跟踪研究简

针对现代都市环境中单一的GNSS定位技术无法满足精确定位的难题,结合GPS和DTMB定位技术的优势,给出GPS/DTMB组合定位新系统,研究粒子滤波算法在GPS/DTMB系统中的动态定位跟踪效果.从视距和非视距两种传播环境仿真验证,并对比分析均值和标准差大小.仿真结果表明,在两种传播环境中,粒子滤波算法滤波后的运动轨迹均接近真实轨迹,但视距环境下的动态跟踪效果、均值和标准差均优于非视距环境,且定位误差满足城市环境中的定位精度要求,从而验证了城市环境中采用GPS/DTMB组合定位系统的可行性.?更多还原     

基于信道特征的超宽带非视距鉴别及定位算法

脉冲超宽带(impulse radio ultra wide band,IR-UWB)测距定位系统中,信号的非视距(non-line-of-sight,NLOS)传播检测及在定位算法中给予误差矫正是提升定位性能的主要方法。为此提出了一种基于信道统计量(channel statistic information,CSI)——峭度(kurtosis,K)和均方根时延扩展(root mean square delay spread,RMS)联合似然比检验(Likelihood ratio test,LRT)区分NLOS状态的算法。该算法首先对IEEE802.15.4a信道的K和RMS的概率分布进行建模,作为标准信道分布;然后对信道的瞬间分布和标准分布的KL散度做LRT检测信道状态。最后利用信道检测结果,提出了一种基于LRT的Taylor(LRT-Taylor)定位算法。仿真结果表明:K和RMS联合的LRT检测法鉴别所有UWB信道环境都有较高的准确率;在移动端(mobile terminal,MT)与锚点(anchor node,AN)间为较复杂的NLOS环境时,LRT-Taylor算法也能获得较高的定位精度。     

削减NLOS误差的UWB室内定位算法

为了解决非视距(non-line of sight, NLOS)环境下超宽带(ultra-wideband, UWB)室内定位精度低的问题,提出一种基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的UWB室内定位算法来削减NLOS误差,提高定位精度。利用卡尔曼滤波算法,初次估计移动标签节点与各锚节点间的TDOA值;基于TDOA差值进行NLOS误差判别,依据判别结果对受NLOS误差影响的测量值进行视距(line of sight, LOS)重构,并利用仅受LOS误差影响的历史值更新卡尔曼滤波的协方差阵;利用Chan-Taylor算法进行迭代计算,得到最终精确的定位结果。实验结果表明,在LOS环境下,提出的算法能达到分米级的定位精度;在受NLOS影响的环境下,该算法能有效提高定位精度,减小定位误差,具有更好的稳定性。     

基于IMMPF对异型空间的室内定位算法研究

针对非视距(NLOS)传播环境的室内定位技术存在受到墙体等物体遮挡干扰,易造成无线定位精度不高、误差偏大等问题,本文提出改进的交互多模型粒子滤波(IMMPF)室内定位技术.该方法对于室内运动目标模型与噪声进行建模,并且在交互多模型(IMM)中对粒子滤波(PF)进行实时更新混合信道参数,同时对于NLOS及其LOS混合信道...