基于自训练抑制NLOS的井下人员定位方法

【目的】为了解决煤矿井下人员精确定位中的超宽带信号在井下容易受到非视距(NLOS)的干扰严重影响定位精度的问题。【方法】提出一种基于自训练抑制NLOS的井下人员定位方法,该方法设计了一个新型的通用数据融合框架。首先,PDR结合地图信息去除不可行的位置,采用基于多粒度网格滤波器联合估计位置和航向生成弱标签。其次,通过多传感器数据融合对弱标签迭代改进,生成训练样本,实现自主收集训练数据。最后将地图、惯性传感器和超宽带测量的数据采用贝叶斯估计进行数据融合去推断位置。【结果】通过在井下环境中模拟测试,结果表明,对于复杂的井下场景,NLOS条件下的均方根误差由原来的1.02下降到0.32 m,测距误差改善了69%,定位误差小于0.3 m的定位结果可以从49%提高到89%,证明了所提出的井下人员定位方法的有效性。

无线定位中NLOS识别和抑制算法综述

蜂窝网无线定位中,往往由于建筑物或地形的阻挡,造成移动台和基站之间的非视线(NLOS)传播。NLOS传播是无线定位的主要误差来源,因此近年来国际上对NLOS问题开展了广泛的研究。本文首先阐述了NLOS问题及其给定位精度带来的影响,然后综述了无线定位中NLOS识别和抑制算法的研究成果以及最新进展,着重对该方面提出的各种算法进行了分类阐述和对比分析,最后指出了现有算法的缺点以及进一步研究所需的工作。

UWB定位基础算法及NLOS抑制算法分析

超宽带(UWB)定位技术测距定位精度高、成本低,比较实用。本文简单介绍了UWB定位技术的基本算法和简单的误差产生原因及一种在非视距(NLOS)环境下的抑制算法。

基于WLAN的移动终端无线定位研究

以IEEE802.11b为例介绍了WLAN的技术特点,探讨了基于WLAN的移动终端无线定位技术的原理。提出在WLAN中使用TDOA定位方法的Chan算法对移动终端进行位置估计。然后对位置估计结果使用残差加权算法进行NLOS误差抑制。提出了一种抑制多个NLOS误差的残差加权算法,通过仿真对比证明了该算法对多个NLOS误差具有更好的整体抑制效果。

基于WLAN移动终端的无线定位技术

介绍了WLAN的技术特点和基于WLAN移动终端的无线定位技术的原理,提出在WLAN中使用TDOA定位的Chan算法对移动终端进行位置估计,再使用残差加权方法进行非视距(NLOS)误差抑制,提出了新的定位残差定义方式,通过仿真证明了按该方式进行残差加权,在多个NLOS误差时具有较好的整体抑制效果,并提供采用“平均定位精度提高百分率”(ALAEP)来评定残差加权方法抑制NLOS误差的平均性能。

无线电监测中的信号处理技术分析

文章概述了无线电监测的内涵和具体内容,详细论述在无线电监测中进行信号处理的关键技术,对无线电监测技术的发展和信号处理方法进行总结,为无线电监测中信号处理技术的发展提供理论参考。