在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。...在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。文章首先对目前现有的基本相关、广义相关、二次相关等时延估计算法进行了分析。其次,在二次相关基础上再进行一次相关,并设计了新型的加权函数,将三次相关与广义互相关结合在一起,成为一种新的方法,即广义三次相关时延估计法。最后,搭建了相应的开关柜实验平台并对以上方法进行了实验及对比,分析了各算法的性能。结果表明,广义三次相关时延估计法在相对强噪声环境中较其他算法抗噪性能更强,具有更好的优越性。展开更多
第5代移动通信技术(the 5th generation mobile communication technology,5G)引入的毫米波、大规模天线阵列、超密集组网及终端直通等新技术,不但能大幅度提升通信性能,而且具备解决卫星“最后一千米”定位难题的潜力,有望满足城市峡...第5代移动通信技术(the 5th generation mobile communication technology,5G)引入的毫米波、大规模天线阵列、超密集组网及终端直通等新技术,不但能大幅度提升通信性能,而且具备解决卫星“最后一千米”定位难题的潜力,有望满足城市峡谷、工业物联网等复杂场景下的高精度定位需求。利用5Gn78频段的实际测试数据对基于北斗高精度时空基准的5G下行定位方法进行验证,使用北斗载波相位差分定位与全站仪在室内实验场建立厘米级空间基准,使用北斗授时及带内光纤同步达到纳秒级时间同步精度。对比了Chan算法、泰勒(Taylor)级数展开算法与残差加权(residual weighting,RWGH)算法3种基于到达时间差(time ofdifferential arrival,TDOA)的定位算法在室内热点场景下的定位精度,结果表明,静态定位时残差加权算法精度最优,动态定位时Taylor级数展开算法优于RWGH算法,Taylor级数展开算法与RWGH算法的静态与动态定位精度均可达分米级。其中,非视距误差对TDOA观测值产生约5m的偏差,使用RWGH算法可改善Chan算法在非视距条件下的定位精度。展开更多
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...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。展开更多
高频动态PPP(Precise Point Positioning)定位技术在高精度动态定位领域具有广泛的应用。由于PPP定位通常采用Kalman滤波进行数据处理,随着滤波次数的增加,标准Kalman滤波逐渐失去最优性,导致定位精度下降,甚至发散。针对这一问题,提出...高频动态PPP(Precise Point Positioning)定位技术在高精度动态定位领域具有广泛的应用。由于PPP定位通常采用Kalman滤波进行数据处理,随着滤波次数的增加,标准Kalman滤波逐渐失去最优性,导致定位精度下降,甚至发散。针对这一问题,提出一种利用时间差分定位技术提高高频动态PPP定位精度的新方法。理论分析及实验结果表明:该方法可以削弱高频动态PPP定位中滤波次数增加导致的定位精度下降,在一定程度上提高高频动态PPP定位的精度。展开更多
超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其...超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其成本也在不断提高。针对超宽带在高密度室内定位中实时性差、定位精度低的问题,提出了一种基于支持向量机的超宽带定位方法,提高了定位的精确性和鲁棒性;给出了基于到达时间差(TDOA,time difference of arrival)的支持向量机模型,重点在于将定位问题转化为分类问题的求解;通过TDOA值和坐标值来建立支持向量机分类模型,利用一对一分类模型实现了坐标值的解算,提高了坐标解算速度。仿真结果表明,在高密度实时定位中,相比于传统的Chan算法和Taylor算法,文中方法在定位精度近似的情况下,实时性要高于传统算法,满足实际定位中低功耗、快速高精度定位的要求。展开更多
文摘在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。文章首先对目前现有的基本相关、广义相关、二次相关等时延估计算法进行了分析。其次,在二次相关基础上再进行一次相关,并设计了新型的加权函数,将三次相关与广义互相关结合在一起,成为一种新的方法,即广义三次相关时延估计法。最后,搭建了相应的开关柜实验平台并对以上方法进行了实验及对比,分析了各算法的性能。结果表明,广义三次相关时延估计法在相对强噪声环境中较其他算法抗噪性能更强,具有更好的优越性。
文摘第5代移动通信技术(the 5th generation mobile communication technology,5G)引入的毫米波、大规模天线阵列、超密集组网及终端直通等新技术,不但能大幅度提升通信性能,而且具备解决卫星“最后一千米”定位难题的潜力,有望满足城市峡谷、工业物联网等复杂场景下的高精度定位需求。利用5Gn78频段的实际测试数据对基于北斗高精度时空基准的5G下行定位方法进行验证,使用北斗载波相位差分定位与全站仪在室内实验场建立厘米级空间基准,使用北斗授时及带内光纤同步达到纳秒级时间同步精度。对比了Chan算法、泰勒(Taylor)级数展开算法与残差加权(residual weighting,RWGH)算法3种基于到达时间差(time ofdifferential arrival,TDOA)的定位算法在室内热点场景下的定位精度,结果表明,静态定位时残差加权算法精度最优,动态定位时Taylor级数展开算法优于RWGH算法,Taylor级数展开算法与RWGH算法的静态与动态定位精度均可达分米级。其中,非视距误差对TDOA观测值产生约5m的偏差,使用RWGH算法可改善Chan算法在非视距条件下的定位精度。
文摘为了解决非视距(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。
文摘高频动态PPP(Precise Point Positioning)定位技术在高精度动态定位领域具有广泛的应用。由于PPP定位通常采用Kalman滤波进行数据处理,随着滤波次数的增加,标准Kalman滤波逐渐失去最优性,导致定位精度下降,甚至发散。针对这一问题,提出一种利用时间差分定位技术提高高频动态PPP定位精度的新方法。理论分析及实验结果表明:该方法可以削弱高频动态PPP定位中滤波次数增加导致的定位精度下降,在一定程度上提高高频动态PPP定位的精度。
文摘超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其成本也在不断提高。针对超宽带在高密度室内定位中实时性差、定位精度低的问题,提出了一种基于支持向量机的超宽带定位方法,提高了定位的精确性和鲁棒性;给出了基于到达时间差(TDOA,time difference of arrival)的支持向量机模型,重点在于将定位问题转化为分类问题的求解;通过TDOA值和坐标值来建立支持向量机分类模型,利用一对一分类模型实现了坐标值的解算,提高了坐标解算速度。仿真结果表明,在高密度实时定位中,相比于传统的Chan算法和Taylor算法,文中方法在定位精度近似的情况下,实时性要高于传统算法,满足实际定位中低功耗、快速高精度定位的要求。
