针对基于到达时间差的定位算法在测量误差较大的情况下,对信号源的位置估计精度不高的问题,研究了一种采用加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)的算法来改善对目标位置的估计精度。WLS算法通过对最小二乘算法加权,来估计信号源的...针对基于到达时间差的定位算法在测量误差较大的情况下,对信号源的位置估计精度不高的问题,研究了一种采用加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)的算法来改善对目标位置的估计精度。WLS算法通过对最小二乘算法加权,来估计信号源的位置。通常定位算法往往计算量较大且复杂多变,WLS算法的计算相对简单,对信号源的位置估计精度也较高。在对WLS算法进行了理论分析和推导后,运用MATLAB软件平台,实验验证了算法的性能表现。仿真结果表明,WLS算法接近克拉美罗下界,具有较高的定位性能。展开更多
文摘针对基于到达时间差的定位算法在测量误差较大的情况下,对信号源的位置估计精度不高的问题,研究了一种采用加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)的算法来改善对目标位置的估计精度。WLS算法通过对最小二乘算法加权,来估计信号源的位置。通常定位算法往往计算量较大且复杂多变,WLS算法的计算相对简单,对信号源的位置估计精度也较高。在对WLS算法进行了理论分析和推导后,运用MATLAB软件平台,实验验证了算法的性能表现。仿真结果表明,WLS算法接近克拉美罗下界,具有较高的定位性能。
文摘第五代通信技术(5th-Generation,5G)为室内定位领域带来了新的可能性,超宽带(ultra wide band,UWB)定位技术与5G定位技术都具有带宽大、频率高的特性,但是定位性能却略有差异.针对单一传感器定位的准确性、稳定性差的问题,本文提出了5G+UWB的融合定位算法,构建了基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的5G室内定位、基于三边定位算法的UWB室内定位以及基于融合定位算法的5G+UWB室内定位模型.首先验证了通过加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法得到的各单系统的初步定位结果,之后验证了结合Taylor级数展开法得到的改进后定位结果.在此基础上,进一步对通过融合算法将两个单系统定位结果进行融合后的组合定位结果进行实验验证.实验结果表明:UWB单系统定位结果呈现准确性较低、稳定性较高的特点,5G单系统定位结果呈现准确性较高、稳定性较低的特点,二者组合后可得到准确性和稳定性都相对较好的定位结果,组合系统定位精度最高可达0.22 m,最低可达0.73 m,可实现亚米级定位.