减小NLOS影响的TOA定位估计

基于到达时间（time of arrival，TOA）的简单原理和非视距（non line of sight， NLOS）误差的值总是正的附加延时超量的基本理论特性，最后采用几何坐标求值的算法，提出了一种只考虑NLOS误差的到达时间（TOA）定位方法。计算机仿真结果显示，该方法有效的减小了NLOS误差对定位的影响，提高了定位的精度。     

基于接收信号强度指示的改进质心定位算法

传统质心定位算法虽然简单易行、成本低,但仅为粗略的定位估计方法,定位精度亟需改善.针对该问题,通过优选信标节点,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)数据的改进质心定位算法,有效克服了传统质心定位算法"通信半径越大,定位精度反而下降"的缺点.通过MATLAB仿真验证算法的有效性和可靠性.     

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.     

非同步网络中基于TOA的鲁棒非视距目标自定位算法

讨论了非同步无线网络中基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的非视距(Non-Line of Sight, NLOS)目标自定位问题,为了节省目标源的电池能量,假设目标源不向锚节点发送信号,而是仅接收来自锚节点的信号,这种信号的收发方式,会导致测量模型中存在一些影响问题求解的参数,为消去这些参数,选定一个参考测量值,并用其他测量值减去参考测量值,使用经过转换后的测量数据,构造了一个新的鲁棒最小二乘(Robust Least Square, RLS)问题,其以目标源位置和参考测量值中的NLOS误差作为未知变量,同时对其余测量值中的NLOS误差具有鲁棒性。最后,将RLS问题松弛到易于处理的半正定规划 (Semidefinite Program, SDP)问题以获得稳定的解。仿真结果表明,本文提出方法的均方根误差较现有其他方法在不同场景下有0.5m~ 6m以上的优势。     

非视距环境下基于TOA的移动目标定位

研究了非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境下基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的移动目标定位问题。假定移动目标速度在足够短的时间内为常数,则移动目标定位问题可转化为其初始位置和速度的估计问题。为降低非视距误差的影响,构造了约束最小二乘(Least Squares, LS)问题对移动目标的初始位置、移动速度和非视距误差进行联合估计,并通过合理近似减少了估计变量个数。由于所构造的约束LS问题为非凸优化问题,其全局最优解难以获得。为近似求解该问题,对其进行松弛,以转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming, SDP)问题。与现有方法相比,该方法不需要已知非视距误差的任何统计信息和路径状态。仿真结果表明,该方法缓解了非视距误差产生的负面影响,且在稀疏和密集的非视距环境下都取得了良好的性能。     

基于圆盘散射体的非视距定位算法

针对无线传感器网络目标定位中的非视距问题,为了抑制非视距误差,提高定位精度,提出一种基于圆盘散射体的非视距定位算法.新算法根据基站收到的多径到达时间,计算加权测量均值,与圆盘散射体模型理论均值进行匹配,建立目标函数,同时引入圆盘半径约束,通过对目标函数求取极值,解出含有目标位置的最优解.仿真实验结果表明,与其他目标定位算法相比,该算法能够得到全局最优解,提高非视距环境下的定位精度.     

基于Kalman滤波器的非视距误差抑制算法

针对蜂窝网定位中影响定位精度的非视距传播误差问题,提出一种基于Kalman滤波器的非视距(NLOS)误差抑制算法,将到达时间(TOA)测量值及非视距误差作为Kalman滤波器的状态变量,根据TOA测量值的结构特点和NLOS误差的统计特性,确定Kalman滤波器过程方程的状态转移矩阵。以NLOS误差服从指数分布的情况为例进行仿真,结果表明,该算法在精度估计和算法计算量方面具有明显优势。     

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。     

基于信号强度测距的最小均方误差定位算法

针对室内视距（LOS）和非视距（NLOS）混合环境下的定位精度不高的问题,提出基于信号强度测距的最小均方误差定位（Strength Ranging-based Minimum Mean Square Error localization,SRMSL）算法。SRMSL算法先建立基于超宽带（ultra wide band,UWB）的测距模型,并分别构建在LOS和NLOS环境下的最小均方误差函数,再估计未知节点位置。利用中值函数滤除异常的抽样值,有效辨识NLOS环境下的测距信息。仿真和实验结果表明,提出的SRMSL算法在定位精度方面优于M估计和最小中值平方估计。     

非视距环境下基于到达时间差的一种定位算法

由于对无线定位日益增长的业务需求,无线定位近些年成为人们关注的焦点.针对实际环境中TDOA测量值时常受到非视距的影响而造成定位精度显著下降的问题,在Chan算法基础上,提出一种减小非视距影响的算法,该算法采用加入校正因子的方法,通过逐步迭代,以增加较小的运算量为代价减小非视距的影响,从而达到提高定位精度的目的.仿真表明,在各种环境下,特别是非视距环境下,该算法能够显著提高定位的精度,且运算量较小,因而具有一定的实用意义.     

在非视距传播环境下无线定位的AOA算法

非视距传播(NLOS)是蜂窝无线定位的一个关键的问题,要提高无线定位的精度,必须有效减小非视距传播的影响.基于一种适合对各种定位算法进行分析的基于几何结构的单次反射统计信道模型(GBSB),提出一种减小非视距传播影响的AOA定位算法,该算法利用临近基站与移动台构成的三角函数关系和波达方向的最大角度扩展作为优化的约束条件,将基于波达方向(AOA)的无线定位问题转化为有约束的最优化问题,从而提高了无线定位的精度.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于比较信号接收强度的传感器定位算法研究

定位技术是传感器网络的重要技术,分析了几种Rangefree定位算法的特点,提出基于比较信号接收强度的传感器定位算法（LBRSSI）。其基本思想是通过比较接收到的信号强度大小来产生圆环,最后通过圆环的交集来确定节点的位置,并加入了角度阈值条件以适应无线信号的不规则性。研究了系统参数对于算法定位精度所造成的不同影响,结果发现无线信号损耗越不规则,算法定位精度越小,同时增加锚节点个数有利于提高算法的定位精度,而增加锚节点的传播距离也可以有限度地提高算法定位精度。     

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。     

基于信号强度的无线局域网匹配定位算法

基于信号强度的匹配定位是无线网络定位的主要方法,包括离线训练和在线定位2个阶段。该文对在线定位阶段的传统定位算法进行了改进,选取定位匹配过程中概率较大的若干点,根据概率大小计算加权系数,进行加权运算以完成定位。实际环境下的定位实验验证该算法可以明显提高定位精度。     

基于神经网络的鲁棒NLOS误差抑制算法

提出一种基于Kalman滤波器和神经网络(NN)的非视距(NLOS)误差抑制算法。根据到达时间(TOA)测量值的特点和NLOS误差的统计特性,推导出Kalman滤波器输出无偏估计所需满足的条件,利用NN估计该条件中的环境参数,实现NLOS误差抑制。仿真结果表明,该算法在估计精度和算法鲁棒性方面均具有较好的性能。     

无线局域网中基于信号强度的快速定位算法研究

无线局域网的定位技术是跟踪无线终端的重要方法,通过无线定位可以了解无线终端的行为意图,因此无线局域网定位技术越来越受到人们的关注。在无线局域网的室内定位中,由于室内距离近、结构相对复杂,障碍物的影响难以忽略,各种噪声的干扰是室内定位的困难之一。本文是为了确定用户的位置信息,提出了快速无线局域网定位方法。通过实验证明,该方法是一种高效可行的定位技术。     

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。     

RSSI在RFID读写器中的应用

基于接收信号强度指示(RSSI)测距的定位方法容易实现、开销少,适合在射频识别(RFID)系统中使用。由此提出一种RSSI在UHF频段下RFID读写器中的实现方式。使用合适的测量方法,通过对无线电传播路径损耗模型及大量实测数据的分析,证明得到的标签RSSI可以用于对无源标签的实时距离定位。