针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight,NLOS)问题,在对基于到达时间差(time differ-ence of arrival,TDOA)的超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上,提出了质心-Taylor混合定位算法。...针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight,NLOS)问题,在对基于到达时间差(time differ-ence of arrival,TDOA)的超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上,提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位,然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位,并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点,最大限度地利用不断增加的已知信息,在提高Taylor初值质量的前提下减少预设参考节点数目,降低系统硬件成本。采用MATLAB软件进行了模拟仿真。仿真结果表明,该算法定位性能优越,尤其在NLOS测距误差较大的环境下能有效地提高系统的定位精度。展开更多
为抑制非视距误差对定位精度的影响,提出了一种异构网络环境下利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法.该算法根据测量的TOA(time of arrival)与基于GIS定义的SF(sentinel function)之间的关系,对移动终端与基站间的传播进行非视...为抑制非视距误差对定位精度的影响,提出了一种异构网络环境下利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法.该算法根据测量的TOA(time of arrival)与基于GIS定义的SF(sentinel function)之间的关系,对移动终端与基站间的传播进行非视距识别.仿真分析结果表明,在多径环境下,提出的多终端协作定位算法的定位精度比现有算法大为提高.在协作终端数为8,其中处于视距传播的终端数为5时,提出的算法将定位误差小于90 m的概率从53%提高到98%.展开更多
文摘针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight,NLOS)问题,在对基于到达时间差(time differ-ence of arrival,TDOA)的超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上,提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位,然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位,并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点,最大限度地利用不断增加的已知信息,在提高Taylor初值质量的前提下减少预设参考节点数目,降低系统硬件成本。采用MATLAB软件进行了模拟仿真。仿真结果表明,该算法定位性能优越,尤其在NLOS测距误差较大的环境下能有效地提高系统的定位精度。
文摘为抑制非视距误差对定位精度的影响,提出了一种异构网络环境下利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法.该算法根据测量的TOA(time of arrival)与基于GIS定义的SF(sentinel function)之间的关系,对移动终端与基站间的传播进行非视距识别.仿真分析结果表明,在多径环境下,提出的多终端协作定位算法的定位精度比现有算法大为提高.在协作终端数为8,其中处于视距传播的终端数为5时,提出的算法将定位误差小于90 m的概率从53%提高到98%.
