一种基于抗差估计的TDOA无线定位方法

基于时间测量值的TDOA无线定位方法在移动台定位、被动雷达定位、雷电定位、GPS导航等诸多应用中发挥着重大作用。如何减小TDOA定位误差是近年来研究的热点。如果TDOA测量数据中含有粗差,将会给定位解算带来更大的难度。对TDOA的抗差性进行了研究,提出了一种能够抵抗粗差的抗差TDOA定位算法——Robust-Chan方法。仿真显示该算法能很好地抵抗粗差的影响,提高定位的精度。

采用改进遗传算法解决TDOA定位估计中的非线性优化问题

提出了当接收端在空间随机分布时 ,利用改进遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题。采用浮点数编码遗传算法 ,引入一个非均匀变异算子 ,针对TDOA方式进行最佳坐标搜索。实验表明 ,在保证种群数量的情况下 ,该算法性能稳定 ,能找到逼近全局最优点的解 。

一种改进型免疫算法在TDOA定位中的应用

为解决传统TDOA定位估计所带来的非线性优化问题,首先通过最大似然估计将其转换为峰值搜索优化问题,再提出一种基于克隆选择思想的改进型免疫算法对其进行求解。该算法采用浮点数编码方式,提高了运算效率;引入高斯变异算子和变异控制变量,加强了局部搜索能力。仿真实验表明,在保证一定抗体数目的前提下,该算法适应性强,性能稳定,能快速逼近全局最优的解,且算法定位精度更高。

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TwIST的UWB精确定位算法设计及仿真

随着遥控遥测技术的广泛应用,各领域对定位能力的需求越来越强烈,尤其在一些卫星定位无法使用的情况下,急需其他定位技术的补充。针对超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位技术,本文设计一种基于两步迭代阈值收缩法(Two-step Iterative Shrinkage Thresholding,Tw IST)的UWB精确定位算法,改进原有的使用基于Chan算法进行到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)方程组求解精度不高的问题,同时运用卡尔曼滤波的方式提高定位的精度和稳定性。通过使用UWB定位仿真数据和实验测试数据进行定位解算所得结果证明,本文提出的基于Tw IST的定位算法的定位精度有明显提高。

基于超宽带技术的地铁车站盲障人士定位方案

为确保视觉障碍人士(以下简称“盲障人士”)在地铁站内行走的安全,从盲障人士站内乘车的定位需求出发,对比各类定位技术后确定采用UWB(超宽带)技术,研究基于UWB技术的地铁车站盲障人士定位方案。对多种UWB技术定位算法的优缺点进行对比,确定采用TW-TOF(双向飞行时间测距)法和TDOA(到达时间差)法作为UWB技术的定位算法,并在此基础上开展基站布设间距测试和信号刷新频率测试。测试结果表明:在保证0.5 m的定位精度条件下,最小定位单元的基站布设需保持12 m的横向间距和10 m的纵向间距;信号刷新频率设置为1 Hz较为适宜。

青藏高原东北部双极性窄脉冲放电物理参数模型反演

利用青藏高原东北部青海地区三维定位数据和双极性窄脉冲电场波形同步数据,基于三种模型和粒子群优化算法,拟合并反演了双极性窄脉冲放电通道中电流峰值、通道尺度等特征参数,统计分析了不同传输线模型拟合得到的双极性窄脉冲的物理参数.结果表明:在基于流光-先导的准静电场传统空气热击穿机制的TL模型和MTLK模型中,相比TL模型,MTLK模型考虑了电流传输过程中能量的损耗,更符合实际;而基于准静电场相对逃逸雪崩击穿机制的MTLEI模型,相比较另两种传输线模型,表现为更窄放电通道内存在长时间随着高度呈指数递增的电流强度.三种传输线模型反演得到的电偶极矩范围为100~800 C·m,而更高处发生的双极性窄脉冲事件(narrow bipolar event,NBE)通常具有更大电偶极矩.

变压器局部放电研究综述

电力变压器是电力系统的关键设备,也是电力系统网络中最昂贵和最基本的设备。局部放电检测是目前变压器绝缘状态评判和估计的重要方法,是评估可能导致设备绝缘失效的任何缺陷或损坏的重要状态监测技术之一。本文综述局部放电检测方法以及定位方法的研究现状,分别包含电气、声学、光学、超高频等局部放电检测方法,同时介绍基于到达时间差法(Time Difference of Arrival,TDOA)的时延估计以及非线性方程组求解的进展现状。

AGPS和室内GPS——移动通信系统的新型定位技术

由于移动通信系统定位功能对人们生活的重要性，在美国联邦通信委员会(FCC)的推动下，蜂窝网定位技术正在迅速发展。FCC的第1阶段目标已经实现，正在全世界许多地方迅速推广。进一步提高精度是第Ⅱ阶段的主要目标。为实现这一目标，人们分别研究了基于网络的方法(包括TOA法、TDOA法等)和基于手机的定位法。结果发现，没有哪一种方法是可以接受的．最近出现的AGPS技术和室内GPS技术以GPS技术为基础，借助于移动通信网的辅助，从而把两种方法有机地结合起来，使得向满足FCC第Ⅱ阶段的目标前进了明显的一步。第1节介绍了移动通信系统定位功能的作用和FCC各阶段所要实现的目标。第2节对基于网络的各种定位技术及其所面，临的问题作了概述，说明在基站布局和资金回收等四个方面，通信与定位功能之间存在固有的矛盾。第3节首先对GPS用于手机定位的优缺点作了介绍，并进而介绍了AGPS和室内GPS技术，说明以GPS系统技术为基础，借助于移动通信网短信服务的帮助，以及把手机芯片技术和先进的GPS接收机技术结合起来，将使移动通信系统的定位功能无论从覆盖范围和精度以及的手机费用和功耗上看，都已接近于满足FCC第Ⅱ阶段的要求。最后介绍了AGPS和室内GPS的试验结果，以及一些公司所开发的产品性能，说日月手机定位正在发展成一个产业。

浅析UWB定位技术的应用

长期以来卫星定位系统在定位领域应用最为广泛,比如说GPS定位系统主要是为船舶,汽车,飞机等运动物体进行定位导航。但卫星定位系统也有不足之处。在于定位信号到达地面较弱,不能穿透建筑物。超宽带系统具有发射功率低、抗多径、安全系数高、传输速率高、穿透能力强等特点。正是这些特点,超宽带技术被广泛应用于物体以及人的定位跟踪与导航。

神经网络优化5G定位结果域的分析与评估

针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度.优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定位结果,分别结合BP神经网络、Elman神经网络及通过遗传算法(GA)优化后的GA-BP神经网络、GA-Elman神经网络共利用4种神经网络进行训练,得到修正后的精确定位结果,并对4种神经网络算法进行了分析与评估.Elman算法相较于BP算法具有迭代收敛快、迭代次数少、误差改正好的特点,更适合5G定位结果域的优化;融入GA后结果精度均有所提高,其中GA-Elman算法能够训练得到最好的定位结果.