根据Ruehli的PEEC(Partial Element Equivalent Circuit)模型[5],矩形截面互连线(Interconnect)的部分电感定义为一个六重积分解析式,由于使用该式计算自感时,被积函数会存在奇异点,因此需要研究准确简便的自感计算方法。文中首次使用...根据Ruehli的PEEC(Partial Element Equivalent Circuit)模型[5],矩形截面互连线(Interconnect)的部分电感定义为一个六重积分解析式,由于使用该式计算自感时,被积函数会存在奇异点,因此需要研究准确简便的自感计算方法。文中首次使用泰勒级数展开法计算得到了矩形互连线自感公式。该方法从自感公式出发,先计算二重解析积分,然后把被积函数中的复杂函数展开成泰勒级数,从而转化为幂级数的逐项积分,推得自感计算公式是以导体尺寸为变量的简单显式函数。计算结果表明,该公式与直接积分方法具有同样的计算精度,并且比其它自感计算公式更加准确有效。展开更多
文章根据移动应用需求,推导三维空间最小二乘(least square,LS)算法、Taylor级数展开法和查恩(Chan)算法3种经典到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法求解过程,通过仿真模拟分析3种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最...文章根据移动应用需求,推导三维空间最小二乘(least square,LS)算法、Taylor级数展开法和查恩(Chan)算法3种经典到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法求解过程,通过仿真模拟分析3种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最佳算法。为了进一步提高定位精度,采用Kalman滤波中递推估计思想,减小噪声干扰产生的误差,提升到达时间(time of arrival,TOA)测距精度,进而获得三维空间中性能优良的TDOA算法。测试试验表明,改进后的Chan算法有效且性能优良,定位误差最大为10~30cm。展开更多
提出了一种到达时间(time of arrival,TOA)模式下总体最小二乘(total least square,TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初...提出了一种到达时间(time of arrival,TOA)模式下总体最小二乘(total least square,TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初始参考点,然后在估计值处对观测方程组实施泰勒级数展开,并使用加权最小二乘进行多次迭代运算,实现对移动终端的高精度定位。仿真结果表明,该算法在平均迭代次数和定位精度方面具有接近基于真实位置的泰勒级数展开算法的性能,并且在不同的几何精度因子(geometrical dilution ofprecision,GDOP)下,均具备良好的抗观测量误差和观测站位置误差的特性。展开更多
文摘根据Ruehli的PEEC(Partial Element Equivalent Circuit)模型[5],矩形截面互连线(Interconnect)的部分电感定义为一个六重积分解析式,由于使用该式计算自感时,被积函数会存在奇异点,因此需要研究准确简便的自感计算方法。文中首次使用泰勒级数展开法计算得到了矩形互连线自感公式。该方法从自感公式出发,先计算二重解析积分,然后把被积函数中的复杂函数展开成泰勒级数,从而转化为幂级数的逐项积分,推得自感计算公式是以导体尺寸为变量的简单显式函数。计算结果表明,该公式与直接积分方法具有同样的计算精度,并且比其它自感计算公式更加准确有效。
文摘文章根据移动应用需求,推导三维空间最小二乘(least square,LS)算法、Taylor级数展开法和查恩(Chan)算法3种经典到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法求解过程,通过仿真模拟分析3种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最佳算法。为了进一步提高定位精度,采用Kalman滤波中递推估计思想,减小噪声干扰产生的误差,提升到达时间(time of arrival,TOA)测距精度,进而获得三维空间中性能优良的TDOA算法。测试试验表明,改进后的Chan算法有效且性能优良,定位误差最大为10~30cm。
文摘提出了一种到达时间(time of arrival,TOA)模式下总体最小二乘(total least square,TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初始参考点,然后在估计值处对观测方程组实施泰勒级数展开,并使用加权最小二乘进行多次迭代运算,实现对移动终端的高精度定位。仿真结果表明,该算法在平均迭代次数和定位精度方面具有接近基于真实位置的泰勒级数展开算法的性能,并且在不同的几何精度因子(geometrical dilution ofprecision,GDOP)下,均具备良好的抗观测量误差和观测站位置误差的特性。
