一种LOS环境下基于目标运动形式的TDOA定位方法

时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,提出了定位适用于多站时差定位系统的定位方法,该方法将组群时差定位关系方程合理地线性化为统计估计问题,利用在线迭代实时求解目标位置。给出了针对目标不同运动特性条件下的多平台协同定位算法及其仿真结果,仿真结果表明所述方法可以实现对目标的精确定位,并且分析了运动形式对于定位精度的影响,仿真结果对于系统的工程设计具有指导作用。

一种协同二维DOA和TDOA观测量的超视距短波辐射源定位新方法

针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题,该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下,提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先,基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后,将超视距定位几何模型与代数模型相结合,并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程,进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元六次多项式的根获得目标位置向量闭式解,阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良,并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后,利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析,证明新方法具有渐近统计最优性,同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响,并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证该文新方法能够获得显著的协同增益。

基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设计与实现

为实现在二维平面内对声源进行实时定位和动态跟踪,运用时延估计(TDOA)互相关算法设计一种原声监听头阵列的CC-TDOA声源定位跟踪系统,实现对多个原声监听头进行同步采样,再进行信号放大及运算处理,运用LCD屏实时显示目标声源的距离和方位角度,同时运用二维云台控制激光笔对准声源,并持续动态跟踪声源。模拟仿真及真实环境实验测试表明,采用基于到达时间差的互相关定位算法,计算量小,精度较高,测试角度误差小于2o,距离误差小于1.2%,可以满足多种智能应用场合中声源实时定位与跟踪的要求。

基于LPNN的无源ML-TDOA估计

针对无源时差定位(TDOA)领域的非线性方程求解问题,提出了一种基于最大似然估计的改进型拉格朗日规划神经网络迭代求解算法。该算法利用最大似然估计构建代价函数,结合时空约束条件,建立TDOA方程的一般约束优化问题,并通过迭代求解算法对网络的收敛性和渐近稳定性进行了证明。针对两种常见的阵列排布方式进行了仿真验证与性能分析。仿真实验结果表明,该算法能够提供精确的坐标估计,误差小于1.414×10^(-3)。与传统算法相比,该方法在各类噪声环境下表现出更优的性能,尤其在0 dB噪声环境下,其均方误差为0.7866。

一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法

针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计;最后,当任意基站组的定位结果发生异常时,使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值,通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明,所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差,当测量噪声标准差为0.8 m时,所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m;在定位狭窄矩形区域时,所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。

基于TDOA声源定位算法的激光武器狙击手攻击系统设计

针对现代战场中对狙击手实现快速打击的需求,本文设计了一种基于TDOA声源定位算法的激光武器狙击手攻击系统,该系统以STM32单片机为主控制器,以驻极体麦克风为声音检测传感器,利用TDOA算法实现音源的坐标测量。为了提高测量速度,本文采用查表法代替传统的最小二乘拟合的方法求解非线性方程组,使得.整机可以采用单片机作为核心处理器,降低了系统的功耗和体积。最后,本文通过实验测量所设计的枪声定位系统,距离测量误差小于±01m,角度测量误差小于±1°,测量时间不超过2s。此外,本系统可以用激光指示出声源所在位置,模拟使用激光武器打击目标。

基于模糊集合改进的TDOA声源定位方法

在复杂场景下对声源进行筛选并定位,可能会存在低信噪比、线性度不贴合实际以及多径效应等情况,往往对声源定位设备的硬件要求较高;为了解决这一问题,提出了利用模糊集合筛选处理采集的原始数据,优化TDOA算法的中间变量的方法;通过六元麦克风阵列采集到原始音频信号,利用隶属度函数将数据投射进模糊集合,根据隶属度值的大小对数据进行加权处理,从而得到理想的音频数据,将处理好的数据带到网格迭代搜索法中得到声源的定位结果;为验证该算法、以STM32为主控芯片搭建嵌入式声源定位系统,在相同条件下,与采用广义互相关得到时间差的TDOA算法进行对比,结果表明在对相同频率的音频进行定位时,该方法更具有抗干扰性和定位准确性,满足了通过算法改进从而提升声源定位抗干扰性的目标,在实际应用时减小硬件采集设备压力。

传感器位置误差下TDOA-DOA水下目标被动定位算法

针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并利用最小二乘算法对目标位置进行粗估计。其次,考虑测量误差和传感器位置误差,构建目标定位误差和传感器位置的联合方程,并利用加权最小二乘求解。最后,利用目标定位误差对目标位置粗估计值进行修正,得到更精确的定位结果。仿真实验表明,所提算法可对目标位置和传感器位置进行联合估计,相较于已有算法具有更高的定位精度,更适用于传感器位置存在误差情况下的水下目标定位。

基于TDOA算法的基建现场施工人员定位研究

为了解决当前存在的受大量多径干扰和视距干扰的影响而导致定位精度不足的问题,提出基于到达时间差(TDOA)算法的基建现场施工人员定位方法。利用层叠样式表单技术,搭建三维图像定位基本框架。使用统一的定位服务器,根据基建现场面积确定定位节点数量。创新性地将TDOA算法部署到定位引擎中,从三维图像中提取施工人员特征信息和位置特征信息并进行匹配,得到基建现场施工人员三维特征集合。利用TDOA算法计算待测目标的三维坐标信息,实现施工人员三维图像定位。对比试验结果表明:所提方法的定位数据与实际位置坐标的绝对误差在0.2 m以内;在非视距环境下,连续定位轨迹与模拟的真实轨迹基本一致;在定位距离测试中,测得的距离与真实结果更接近。在视距和非视距环境下,所提方法的定位误差小、测距结果准确、定位精度较高,满足实际定位需求。该研究可以较大程度地消除事故隐患,从而建立相对安全的施工环境、降低基建现场施工中出现事故的概率。

TDOA目标模拟信号光子链路传输延时测量系统

在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。

基于改进TDOA的变电站内高精度空间定位方法

为解决复杂工作条件下变电站巡检人员和设备的定位精度差问题,提出了一种基于改进的到达时间差定位算法(TDOA)的运动目标位置测量方法。引入概率误差法对传统定位方法进行优化,基于所需定位目标节点和各个基站的距离差,确定其所处的位置,从而显著减小站内目标的空间定位误差。在复杂工频电场条件下进行测试,结果验证了所提出的新方法相比以往的定位方法具备显著的优势,尤其是在定位精度方面,能够迅速、准确地提供移动目标的空间信息,确保操作人员的安全。

基于TDOA/TOF混合技术的井下人员及车辆定位

UWB定位技术在定位精度、安全性、穿透性、抗干扰性、功耗和成本等方面具有优势,迅速成为主流定位技术之一。单一使用TDOA技术进行定位,对时间同步的精准性具有较高要求,跨组算法复杂,抗干扰性相比TOF差;单一使用TOF技术进行定位,标签能耗大、时钟漂移,相比TDOA时延较大。利用TDOA测距的快速性和TOF定位精度的优势,基于TOF/TDOA的UWB混合定位方法,提出了一种井下人员及车辆精确定位管理系统。该定位系统运行稳定,可靠性高,井下信号覆盖范围广,既能对入井人员、车辆信息进行验证,又能对其进行实时定位,静止目标定位精度可达±30 cm(无遮挡),有效解决了井下定位稳定性差、精度差的难题,为煤矿井下人员、车辆提供了安全保障。

Consistent and Accurate TDOA Localization in Dynamic NLOS Environments via Prior Information Independent Estimation

In the time-difference-of-arrival(TDOA)localization,robust least squares(LS)problems solved by mathematical programming were proven to be superior in mitigating the effects of non-line-of-sight(NLOS)propagation.However,the existing algorithms still suffer from two disadvantages:1)The algorithms strongly depend on prior information;2)The approaches do not satisfy the mean square error(MSE)optimal criterion of the measurement noise.To tackle the troubles,we first formulate an MSE minimization model for measurement noise by taking the source and the NLOS biases as variables.To obtain stable solutions,we introduce a penalty function to avoid abnormal estimates.We further tackle the nonconvex locating problem with semidefinite relaxation techniques.Finally,we incorporate mixed constraints and variable information to improve the estimation accuracy.Simulations and experiments show that the proposed method achieves consistent performance and good accuracy in dynamic NLOS environments.

基于长基线(TDOA)落点目标定位技术

海上试验靶场中武器装备落点的精确测量是考核打击精度的关键问题,为提升武备落点精度测量,开展长基线(TDOA)落点目标定位技术研究,针对落点测量场景对落点目标定位进行定位精度分析和仿真计算。于某深海区开展设计指标验证试验,试验结果表明系统可实时显示落水目标位置,具有较高精度的定位结果,为武器装备落点精度测量提供技术支撑。

实时TDOA定位技术在设备监控系统中的应用探索

传统的定位方法如GPS在城市峡谷、地下矿井等复杂环境中容易受到信号遮挡和干扰,难以满足实际需求。TDOA定位技术基于信号在不同接收器之间传播的时间差来确定信号源的位置。其核心思想是利用信号从信号源传播到不同接收器的时间差,构建一组非线性方程,通过求解这些方程来确定信号源的三维坐标,其在复杂环境中拥有强大的定位能力,能弥补传统定位方法的不足。鉴于此,本文将首先分析TDOA的定位技术优势,随后探究实现该技术所面临的难点,最后说明实现方法,以提高TDOA定位技术在应急响应与救援设备监控系统中的智能化水平和适应性。

基于RSSI和TDOA分层融合的无线定位算法

目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。

基于TDOA算法的特种车辆优先通行交通信号系统设计

为保证特种车辆能及时通行,解决社会车辆在面对红灯时不敢让、不及时让的问题,文中提出了一种基于TDOA定位算法的特种车辆交通信号系统。该系统采用TDOA算法对特种车辆进行定位,使用树莓派2代B板、stm32f103zet6最小系统板、声音传感器等对交通灯发出信号指令,以实现特种车的快速通行。

基于TDOA的声源定位技术研究与应用

声源定位技术在多个领域具有广泛的应用,如智能监控、机器人导航、无人机、语音增强等。其中,基于到达时间差的定位方法因其高精度和实时性而备受关注。考虑易实现和高精度两项指标,提出了一种基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)算法的声源定位系统。分析了TDOA技术的实现方法,介绍了声源定位模型、时延估计模型、到达时间差声源定位算法和几何方位坐标预测,通过比较广义互相关和广义二次互相关,设置麦克风阵列坐标,不同信噪比的条件下比较算法性能,并讨论了噪声和混响对时延估计的影响,提出了相应的解决方案。文中详细阐述了球面波在声源定位中的应用,以及广义二次互相关算法如何提高信号抗噪声能力。为了验证算法的有效性,利用基于几何方位坐标预测的声源定位方法,并通过实验对比了不同算法的性能。实验结果表明,改进后的算法在声源定位中表现出优越性,预测坐标与真实坐标接近,定位误差较小。这为空间声源定位提供了有效解决方案,对实际应用具有指导意义。

基于多策略蜜獾算法的TDOA定位

针对超宽带传感器TDOA定位估计的非线性最优问题,文章提出一种多策略改进的蜜獾优化的TDOA定位算法,通过引入Tent混沌映射函数、正余弦策略和Levy飞行多种策略进行改进,解决了传统蜜獾优化算法存在的局限性问题。文章首先建立TDOA算法适应度函数,通过改进的蜜獾算法得到定位信息,其次将定位信息作为Taylor算法的初始值,通过Taylor级数展开算法的进一步迭代,减小非视距误差,获得更高精度的定位结果。仿真实验结果表明,改进的多策略蜜獾算法与其他多种智能算法相比,具有更高的定位精度。

基于TDOA技术的无人机监测定位方法研究

随着无人机技术的快速发展,各种无人机“黑飞”现象对公共安全和国家安全造成了越来越严重的威胁,亟须有效的技术手段对其进行监管。本文介绍了一种利用TDOA技术对无人机信号进行监测定位的方法,能够帮助无线电管理机构实现对无人机干扰信号的管控。