基于TOA与AOA算法的室内定位方法

为了解决传统室内定位技术成本较高、稳定性差以及难于部署等问题,提出一种将到达时间(time of arrival,TOA)与到达角(angle of arrival,AOA)相结合的室内定位系统.该系统由定位基站与被控定位单元组成,其特征在于使用对射式布置的超声波传感器获取定位基站与被控定位单元之间的距离特征,利用角度传感器获取被控定位单元相对于定位基站的角度特征,以单基站就实现了精确的室内定位过程.分析了该系统基本结构与原理,建立定位与控制模型,在一定范围内对其定点定位精度与跟随定位精度进行了实验验证.实验结果表明:该系统结构简单,易于安装布置,鲁棒性强,在测试范围内的最大定点定位误差不超过5 cm,跟随定位误差不超过15 cm.

基于TOA的迭代最小二乘定位算法研究

室内环境中基站与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带(UWB)系统的定位特性,提出了一种迭代加权最小二乘(IRLS)算法削弱测距随机误差的影响。首先,利用加权最小二乘算法获得标签的三维坐标。其次,通过构建中间变量,利用中间变量与位置坐标的关系构造迭代关系,并通过迭代计算提高标签三维坐标点位精度,得出最优解。仿真结果表明,在静态定位实验中,IRLS算法与经典最小二乘(LS)算法的平均点位误差分别为11.96 cm和13.42 cm,IRLS算法的定位结果优于LS算法;在动态定位实验中,经过卡尔曼滤波算法平滑处理后,IRLS算法的点位精度相比经典LS算法提升了12.82%。因此,IRLS算法可以显著提高UMB定位系统的点位精度。

基于TOA的联合时延无线传感网节点定位算法

针对无线传感器网络中如何准确获取节点位置信息的问题,研究了多径传播条件下基于到达时间(Time-of-Arrival,TOA)并兼顾路径时延的目标定位问题。所提算法在高斯噪声假设基础上,首先根据时间-距离观测模型推导出包含目标位置坐标及时延的测量方程;然后基于加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)准则,计算出在目标坐标估计性能上严密逼近Cramér-Rao下界(CRLB)的解;最后通过理论分析得出位置和时延的误差方差及算法开销。仿真测试了单节点及多节点场景下测距误差对定位和延时性能的影响,结果表明,所提出算法的估计性能非常接近CRLB的估计性能,明显优于两步加权最小二乘(Two Step Weighted Least Squares,TSWLS)方法。

TOA联合DOA估计的UWB定位方法

为降低超宽带(ultra wide band,UWB)定位系统运行负担,实现对目标位置的精确化估计,基于UWB定位系统,提出一种信号到达时间(time of arrival,TOA)联合到达方向(direction of arrival,DOA)估计的UWB定位方法。首先,介绍了UWB定位系统模型以及混合参数定位法理论基础。其次,对TOA联合DOA估计算法的理论基础和相关算法进行概述。最后,采用实验仿真的方式,验证该定位方法的有效性和可靠性。结果表明,该定位方法具有简单易行等特点,在估计时延、角度方面表现出较高的精确度,符合实际应用需求。

融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航定位算法分析

针对5G定位和捷联惯性导航单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题,本文以扩展卡尔曼滤波为基础,提出了融合5G信号到达时间和信号离开角的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和姿态,在此基础上利用已知的基站坐标反算出一组虚拟的5G观测值,然后使用该观测值和实际的5G测量值建立统一的观测方程进行滤波解算。仿真试验结果表明,5G/SINS紧组合的定位成功率可达99%以上,且能够有效改善惯导航位推算的发散问题,其定位精度相比单纯的5G定位有了大幅提高,相比5G/SINS松组合受基站数量和基站几何分布的影响较小。融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航的定位结果有超过99%的历元在3 m以内。在5G观测值中存在系统误差时,5G/SINS紧组合的定位表现优于5G定位和5G/SINS松组合导航。

基于超声TOA的环境感知

针对超声波传感器测量过程中方位角存在不确定性的问题,提出了一种基于超声反射波到达时间(Time of Arrival,TOA)的目标距离及方位角的测量方法,并据此发展了基于超声探测的环境感知方法 .基于混合高斯拟合对回波信号进行处理,消除了信号串扰问题,提高了目标距离和方位信息的测量精度.基于传感器波束角的特性,实现了不同距离下目标的同时测量.通过引入“不确定度”,构建信度分配函数,采用DSmT(Dezert-Smarandache Theory)方法进行数据融合,实现地图更新.搭建了实验装置与实验环境,并对相关方法进行了实验验证,实验结果表明,通过135次测量即可实现对环境基本轮廓的建图,建图误差在3 cm以内.

TECHNOLOGY OF QUANTITATIVE ANALYSIS ON VIBRATORY STRESS RELIEF BASED ON ULTRASONIC TIME-OF-ARRIVAL METHOD

The effect of vibratory stress relief （VSR） is usually evaluated with the indirect method of observing the change of amplitude frequency response characteristics of structures. A new kind of evaluating method of VSR based on the ultrasonic time-of-arrival method （UTM）, which can obtain the residual stress directly through measuring the propagation time of ultrasonic wave in the material, is presented. At first, the principle of the measuring method of residual stress based on UTM is analyzed. Then the measuring system of the method is described, which is in virtue of ultrasonic flaw detector and high-sampling-rate digital oscillograph. And a set of calibration system that contains a piece of standard specimen is also introduced. Experimental results prove the relation between the residual stress and the propagation time of ultrasonic in workpieces. Finally, the measuring and calibration systems are applied in evaluating the effect of VSR. The final test results show that the method is effective.

Fundamental Limits of Doppler Shift-Based, ToA-Based,and TDoA-Based Underwater Localization

Dear Editor,This paper is concerned with the underwater localization based on acoustic signals. Specifically, we will focus on the search of an underwater target that can constantly broadcast a beacon signal, such as a black box. Common measurements for localization are Doppler shift [1], time of arrival(ToA) [2]–[4], time difference of arrival(TDoA) [5], [6], angle of arrival(AoA) [7], etc.

一种基于TOA定位技术的无轨胶轮车运输监控系统分析

目前无轨胶轮车运输监控系统的车辆位置识别以区域定位技术为主,存在车辆定位精度不高,系统控制逻辑简单,无法满足飞速发展的智能化矿山的需求等问题。对此,文章提出了一种对井下无轨胶轮车辆进行精确定位的运输监控系统,对该系统的总体架构、井下设备布局设计进行了介绍,对系统的工作原理和信号控制逻辑展开了分析,以此为解决当前无轨胶轮车运输监控系统进行车辆位置识别时存在的问题提供技术方面的参考。

基于TOA算法的UWB室内定位的定标方法

为了解决到达时间(Time of Arrival, TOA)算法中基站与待定位标签时钟不同步导致定位精度低的问题,基于差分GPS定位技术,提出了一种用于超宽带-到达时间(Ultra Wide Band-TOA,UWB-TOA)室内定位系统的时钟定标方法。在TOA定位算法的基础上,增加一个位置已知、与待定位标签时钟差固定的定标标签,通过定标测试计算待定位标签与定标标签之间固定的时钟差。将该固定时钟差补偿到TOA定位测距中,实现对待定位标签的时钟修正,不仅能提高定位效率还能提高定位精度。在MATLAB中对矩形、叉形、椭圆等轨迹的运动标签在固定时钟差、线性时钟差、非线性时钟差等多种误差下进行定位仿真实验,结果表明所提的时钟定标方法通过补偿提高TOA算法定位精度85%以上,验证了定标方法的正确性和有效性。

On Time-of-Arrival Statistic of Gaussian Channel Model

A model of an angle-spread source, termed the “Gaussian Channel Model” is considered. The cumulative distribution function of the Time-of-Arrival of the multipath components is derived for an arbitrary angle spread. The simple approximate expressions for the Time-of-Arrival cumulative distribution function and probability density function are proposed. Numerical results obtained with the help of the derived expressions show the good coincidence with the experimental data and other known results.

TOA positioning algorithm of LBL system for underwater target based on PSO

For the underwater long baseline(LBL)positioning systems,the traditional distance intersection algorithm simplifies the sound speed to a constant,and calculates the underwa-ter target position parameters with a nonlinear iteration.However,due to the complex underwater environment,the sound speed changes with time and space,and then the acoustic propagation path is actually a curve,which inevitably causes some errors to the traditional distance intersection positioning algorithm.To reduce the position error caused by the uncertain underwater sound speed,a new time of arrival(TOA)intersection underwater positioning algorithm of LBL system is proposed.Firstly,combined with the vertical layered model of the underwater sound speed,an implicit positioning model of TOA intersection is constructed through the constant gradient acoustic ray tracing.And then an optimization function based on the overall TOA residual square sum is advanced to solve the position parameters for the underwater target.Moreover,the particle swarm optimization(PSO)algorithm is replaced with the tra-ditional nonlinear least square method to optimize the implicit positioning model of TOA intersection.Compared with the traditional distance intersection positioning model,the TOA intersec-tion positioning model is more suitable for the engineering practice and the optimization algorithm is more effective.Simulation results show that the proposed methods in this paper can effectively improve the positioning accuracy for the underwater target.

光子TOA与自转频率误差对Crab脉冲星脉冲TOA估计的影响

为量化分析Crab脉冲星X射线波段光子到达时间(TOA)测量误差和自转频率误差对脉冲TOA估计的影响,仿真生成了13 200组带有不同光子TOA测量误差的光子TOA数据。采用含有不同大小自转频率误差的Crab脉冲星星历,通过历元折叠建立积分脉冲轮廓,与标准脉冲轮廓作互相关运算获得各组仿真观测的脉冲TOA测量误差,进一步计算出各误差参数组的仿真观测脉冲TOA测量误差均方根(RMS)。仿真结果表明,为使Crab脉冲星脉冲TOA短期测量精度达到30~300μs量级的要求,有效面积为6 000 cm^(2)和30 cm^(2)的探测器脉冲星自转频率误差均应小于3×10^(-6) Hz, 30 cm^(2)的探测器光子TOA的偶然误差同时应控制在500μs以内。

基于基带S模式信号的联合TOA估计算法研究

针对广域多点定位系统中接收信号信噪比(signal to noise ratio,SNR)低导致到达时间(time of arrival,TOA)提取不准确的问题,提出了一种匹配滤波结合非相干积累的联合TOA估计算法,该算法能够有效降低匹配滤波法在低SNR下TOA估计的均方根误差(root mean square error,RMSE).联合算法通过对二次雷达驻留时间内接收的应答信号的匹配滤波输出做非相干积累,在最大值点处标记时间戳进行TOA估计,利用能量累积原理提高SNR,从而使得估计精确度得以提升.仿真结果表明:该算法可在-15 dB SNR,53 MHz采样频率及9个积累信号时,达到24.302 ns的TOA估计精确度.所提联合TOA估计算法具有高精确度与高稳健性的特点,能够在-15~0 dB SNR将估计精确度提升至25 ns以下,为提取低SNR S模式信号TOA进而提升广域多点定位精确度提供了一种有效的方法.

基于载波变频稀疏采样与阵列移动的TOA-DOA联合估计

文中提出了一种利用少量传感器和少量快拍实现多目标波达时间(Time of Arrival,TOA)和波达方向(Direction Of Arrival,DOA)联合估计的方法。该方法设计了一种基于移动平台的完全稀疏阵列,保证不同时间的阵列位置合成后不存在重叠,并且通过差分变换可以得到更大的阵列孔径。同时,考虑了载波频率变换场景下一种新的稀疏采样方法,可以利用少量的快拍得到大量的虚拟数据,进而能够实现小快拍条件下TOA/DOA的精确估计。仿真结果表明,与传统的均匀线性阵列结合均匀采样的方式相比,文中所提方法能够识别更多的目标。同时,该方法的估计精度优于基于固定平台的嵌套阵列结合嵌套采样的方式。

测距误差分级的室内TOA定位算法

在室内TOA(time of arrival)定位中,严重的多径和非视距现象造成测距误差较大。如何降低测距误差对定位精度的影响是室内精确定位系统的重要挑战。首先介绍了基于RSSI的室内TOA测距误差分级模型(RSSI based indoor TOA ranging errormodel,RITEM),该模型根据测距过程的RSSI值大小,将测距误差划分为4个等级,且各个等级的误差区间和对应的RSSI值区间可以通过现场测试获得。将RITEM应用到定位算法中,提出一种基于误差分级的室内TOA定位算法(ranging error classi-fication based indoor TOA localization algorithm,REC)。算法根据TOA测距过程中的RSSI值和RITEM实时估计测距误差级别和误差范围,利用极大似然法求得定位区域中标签最大概率位置作为定位结果。仿真和实际测试结果显示,在实际室内环境中,REC定位算法具有较高的定位精度,且平均定位误差、定位误差均方差和90%定位误差、最大定位误差等性能明显好于LS、CN-TOAG、Nano算法。

一种基于TOA定位的CHAN改进算法

本文提出了一种基于TOA参数的CHAN改进定位算法.首先利用坐标平移的方法,消除定位方程中的未知参数,得到移动台位置的一次估计;其次通过对一次定位结果误差的分析表明基站的几何位置结构和到达距离对定位误差具有不同的"贡献"度,依据"贡献"度大小的不同,对大"贡献"度采用小权值而对小"贡献"度采用大权值的原则,提出了虚拟基站的方法来减小系统的总体误差,从而提高定位精度.仿真结果验证了本文算法的有效性.

新颖的基于门限比较的脉冲超宽带TOA估计算法

针对IR-UWB(impulse radio-ultra wideband)测距定位系统中目前已有的几种非相干TOA(time of arrival)估计算法的不足,提出了一种基于能量采样序列的最大最小值比(MMR,maximum to minimum energy sample ratio)进行归一化门限设置的TC(threshold comparison)算法。通过仿真考察了最优归一化门限与MMR之间的关系,建立了以MMR为参量的最优归一化门限计算模型。该模型独立于信道模式,具有极好的通用性;同时还考虑了能量积分周期的影响,使得模型无须任何更动即可应用到不同的能量积分周期取值情况下,极大地增强了模型的灵活性。与已有的几种非相干TOA估计算法的性能对比表明,基于MMR进行门限设置的MMR-TC算法在所有信噪比范围内均能取得最优性能,验证了算法的有效性。

一种用于多径环境的超分辨率TOA定位算法

分析了基于来波到达时间(TOA)的定位技术中存在的问题,把时域超分辨率最小范数(Min-Norm)谱估计算法引入到频域TOA估计领域,提出了互相关Min-Norm超分辨率TOA算法,利用互相关技术理论上可消除非相关噪声对算法的影响。仿真结果表明,该算法具有超分辨率特性及强抗噪性,可在小带宽、强噪声背景下获得稳定、准确的时延估计结果,适于在多径效应严重的环境中应用。

基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法

针对矿井TOA(Time of Arrival)定位精度易受电磁波NLOS(Non Line of Sight)传播时延的影响,且不能满足井下应急救援、人员作业管理以及矿井物联网建设等需求的问题,通过对NLOS时延参考模型和矿井巷道设备运动特点的分析,将巷道电磁波NLOS传播时延分为随机NLOS时延和固定NLOS时延,结合两类NLOS时延造成测距误差的特点,提出了基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法。为了消除由矿井巷道中机车等移动设备以及不规律设置设备引起的、具有随机性和难以定量分析等特点的巷道随机NLOS时延误差,设计了将新息阈值引入卡尔曼滤波器中,提高其系统对脉冲误差的滤除能力的方法;为了抑制由矿井巷道中固定设施及设备造成的具有稳定性的巷道固定NLOS时延误差,建立了巷道测距误差模型,构建了井下固有设备参数与定位估计值间的函数关系,通过参数拟合与投影几何算法来提高系统的定位精度。仿真结果显示,测量数据经过基于新息阈值的卡尔曼滤波器处理之后,误差曲线趋于平稳,定位误差保持在1.9~3.1m,再经参数拟合和几何算法处理后,定位误差在0~0.8m,平均误差由2.4m降为0.3m;且相比于SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)方法、卡尔曼滤波和指纹定位方法以及卡尔曼滤波和参数拟合方法,所提方法平均定位误差分别减小了3.4,0.4和0.6m。从而表明所提方法对TOA定位误差具有较明显的抑制作用,可以实现TOA方法在矿井NLOS环境中的有效应用。