基于WLSE-KF的传感器融合定位算法研究

多传感器融合在定位中的应用越来越广泛。在利用这些传感器进行定位的过程中,需要对其采集的数据进行融合。射频识别融合定位一般采用最小二乘法,然而,它可能使定位误差较大。文中提出了将最小二乘和卡尔曼滤波相结合的算法。该算法先利用加权最小二乘估计获得移动用户的初步位置,再利用扩展卡尔曼滤波进一步使定位精度得到提高。仿真结果表明该算法相比多种传统定位算法,误差减少,定位精度明显提高。     

基于约束加权最小二乘的多站无源定位

针对传统加权最小二乘算法在噪声较大时会出现门限效应的问题。本文将约束加权最小二乘算法应用于多站无源定位,分别提出了基于多站时差定位的约束加权最小二乘算法以及基于时差频差联合定位的约束加权最小二乘算法。算法首先将非线性观测方程转化为两个伪线性方程,然后对伪线性方程加入限制条件,得到目标位置。仿真实验表明,与经典加权最小二乘算法及其改进算法相比,新算法在计算量增大不多的情况下扩展了适用范围,当噪声超过门限值时依然能获得较高的定位精度。新算法对噪声具有较强的鲁棒性,能有效克服门限效应带来的影响。      

基于最小二乘方法的单机测向定位算法

针对传统单机测向定位算法定位精度低的问题,提出了一种基于最小二乘方法的单机测向定位算法,讨论了单机测向交叉定位中的若干问题,包括测向定位原理和单机测向交叉定位的情况。首先介绍了两站直接测向交叉定位的原理,然后推导了基于最小二乘方法的测向交叉定位算法,并通过计算机仿真验证了定位性能,与直接测向交叉定位算法相比,基于最小二乘方法的测向交叉定位算法提高了定位精度和算法稳定性,具有很大的实用性。     

机载单站无源定位技术研究

在分析机载单站无源定位原理的基础上,研究了非线性最小二乘高斯-牛顿定位算法和递推最小二乘定位算法。给出了算法实现的流程图,并根据关注区域的不同提出了对测向定位较为理想的航迹,从而能够充分发挥设备的定位性能,提高了定位精度。所述机载单站无源定位技术,具有算法实现简单、定位精度高等优点,具有一定的工程应用价值。     

基于最小二乘融合估计的双星时频差定位

针对单参考站条件下具有测量误差和星历误差时定位精度不高的特点,提出了一种基于多次观测数据的最小二乘融合估计定位算法,该算法无需增加观测条件即可有效提高辐射源定位精度.分析了测量误差、星历误差对单参考站单次定位及融合定位精度的影响,推导了测量误差、星历误差对定位误差的传递公式,提出了含星历误差影响的最小二乘融合估计加权算法.通过Monte-Carlo仿真验证了误差分析结果和定位算法,并比较了加权最小二乘估计定位和单次定位的性能.仿真试验表明:在相同观测精度条件下,加权最小二乘融合定位可极大地提高辐射源定位精度,最大提高10倍以上.     

基于总体最小二乘算法的多站无源定位

将总体最小二乘算法应用于多站无源定位中,分别提出了基于角度估计的总体最小二乘算法,基于时差估计的总体最小二乘算法以及基于角度和时差估计的总体最小二乘算法。算法首先把非线性的观测方程转化为伪线性的观测方程,然后构造增广矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解即可估计出目标位置,因此无需迭代计算或者获得目标位置的粗略估计,仿真结果表明该算法具有较高的定位精度。     

基于接收信号强度的WSN概率定位算法

定位对无线传感器网络的应用、操作和管理发挥着至关重要的作用.针对传感器节点的定位,提出了一种基于接收信号强度的概率定位算法.介绍了算法原理及实现过程,讨论了信标节点分布对该算法性能的影响,最后比较了本概率定位算法和最小二乘定位算法在传感器节点定位性能上的优劣.仿真结果表明,信标节点分布对未知节点的定位误差具有较大的影响,本定位算法的性能要优于最小二乘定位算法.     

T/R-R高频地波雷达球面定位算法研究

T/R-R高频地波雷达可以对海面目标超视距探测,探测距离高达几百公里,因此由雷达量测量对目标定位应考虑地球曲率影响.本文分别给出了球面定位算法及其定位精度公式.应用加权最小二乘算法可实现目标精确定位.仿真分析了平面定位偏差、加权最小二乘球面定位GDOP.结果表明球面定位算法可消除定位偏差,加权最小二乘球面定位可提高目标定位精度.     

基于最小二乘残差的RAIM方案研究

为了使导航接收机的自主完好性检测算法与最小二乘位置解算法结合起来,提供准确可靠的定位定时服务,对最小二乘位置解算法和基于最小二乘残差法的接收机自主完好性检测算法进行了研究。针对导航接收机最小二乘位置解算法,提出了基于最小二乘残差法的卫星导航接收机自主完好性检测方案,并对方案进行了仿真分析,仿真结果表明方案是可行的,有效的。     

采用距离无偏估计的加权最小二乘定位算法

随着WiFi网络的广泛覆盖,基于接收信号强度的定位技术成为研究热点。针对已有基于接收信号强度定位算法定位性能不高的实际问题,提出一种基于距离无偏估计的加权最小二乘定位算法。该方法首先利用接收信号强度观测模型计算得到信号源与传感器之间距离的无偏估计量,然后根据距离计算公式建立方程组;接着把距离的无偏估计量代入方程组得到关于信号源位置的线性最小二乘模型,同时计算线性最小二乘模型中的噪声协方差矩阵;最后运用加权最小二乘方法计算得到信号源位置的估计量。该文对所提算法进行了充分的计算机仿真,仿真结果表明:在不同的定位环境下,所提算法的定位性能均优于传统加权最小二乘算法和最佳线性无偏估计算法。