室外非视距(non line of sight,NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站,而且该条件下单基站收集的定位信息不足,导致定位精度不高。针对上述问题,提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定...室外非视距(non line of sight,NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站,而且该条件下单基站收集的定位信息不足,导致定位精度不高。针对上述问题,提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型,该算法基于该模型收集多径信号的测量参数,将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理,再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组,将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明,在室外NLOS环境中,且仅提供单个基站的条件下,该算法可以有效提高定位结果的精度。展开更多
文摘室外非视距(non line of sight,NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站,而且该条件下单基站收集的定位信息不足,导致定位精度不高。针对上述问题,提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型,该算法基于该模型收集多径信号的测量参数,将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理,再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组,将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明,在室外NLOS环境中,且仅提供单个基站的条件下,该算法可以有效提高定位结果的精度。
