基于改进免疫算法的TDOA/AOA混合定位

文中提出了一种改进的免疫算法,对 TDOA/AOA 混合定位估计中的非线性优化问题进行求解。在设计记忆库规模的时候,引入了帕累托法则,并使记忆库里的个体跟父代群体一起参加生存竞争,使搜索过程减少震荡,收敛速度加快。实验证明,在种群规模不大的情况下,该算法也能稳定快速地逼近全局最优解,在AOA 测量值达到一定精度下,能获得比单独 TDOA 定位算法更好的性能.

基于TDOA和AOA的5G室分场景三维定位方法

在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)和到达角度(angle of arrival,AOA)融合定位。其次,把具体定位算法融入到定位架构里,基于边缘计算快速获取室内对应移动目标的位置信息。在进行TDOA定位过程中,MEC端的定位服务器结合压缩感知进行信道估计,并在分段正交匹配追踪(stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法的基础上加入奇异值进行降噪处理。在进行AOA定位过程中,先利用改进的波束空间变换技术构造矩阵进行降维,为保证降维过程中信息不损失,提出对附加角度误差进行分析处理,然后,采用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行定位。最后,5GC核心网服务器利用Chan-Taylor算法进行TDOA/AOA融合定位。仿真结果证明了所提出的定位方法能够实现对移动目标的精准定位。

基于CKF的TDOA/AOA弹道容积估计

为克服光学/声学、GPS和雷达等传感器在弹道量测中面临的诸多问题,提高弹道估计的准确度,提出了采用TDOA与AOA联合的UWB定位技术为量测手段、以质点弹道方程为状态依据的CKF弹道估计算法。通过仿真实验表明:该算法克服了EKF滤波精度低和UKF不稳定的缺点,CKF对弹丸位置的估计精度较EKF与UKF可分别提高34.57%和8.68%,且稳定性较高。

基于微波光子技术对到达时差和抵达角的估计

针对传统方法测量雷达时域参数方法较不够灵活的问题,提出了一种基于光功率测量估计微波参数的方法。该测量方法主要基于两个马-曾干涉仪,原理是通过测量输出端的光功率反推得到两个微波信号之间的相位差,进而计算到达时差(TDOA)和抵达角(AOA)。通过对模型仿真,发现该方法可有效测量微波时域参数,且具有较高的精度。

联合时差和角度的MIMO无源雷达目标定位算法

针对联合时差和角度测量的多发射站多接收站无源雷达目标定位问题,提出一种基于最大似然的目标位置估计算法。首先,根据时差和角度的测量方程,推导目标位置估计的似然函数。针对目标位置似然函数的非线性,用牛顿迭代法求解似然函数的极值点得到目标位置估计。推导目标位置的最小二乘解,并将其作为牛顿迭代的初始解,从而保证牛顿迭代的收敛性。仿真实验表明,算法的定位精度显著优于现有算法,在测量误差较小时定位误差可以达到克拉美罗界。

MIMO系统中基于终端的定位算法

在无线MIMO(多输入多输出)通信系统中,基于终端的TDOA/AOA混合定位方法能够用于终端自主定位。介绍了一种基于参数信道模型的MIMO信道AOA估计方法,并将估计结果用于混合定位。仿真结果表明此方法有较小的计算复杂度,其性能优于单纯的TDOA定位方法。

基于两步最小二乘定位的偏差改进算法

针对传统最小二乘(LS)定位算法在噪声较大时会出现有偏估计的问题。首先详细推导了传统两步最小二乘算法在时差角度联合定位场景下的理论偏差,给出了出现偏差的原因;其次对误差均值加入二次约束条件,提出一种基于时差角度联合定位的改进算法,并详细推导新算法的理论偏差以及均方误差。相比于其他加限制条件的方法,新算法能有效降低估计偏差,另外由于其不需要进行特征值分解且能得到闭式解,计算复杂度较小。仿真结果表明,新算法在保持原有均方误差(MSE)的前提下能显著降低估计偏差,其定位偏差与最大似然估计器相当。