面向非视距环境的室内定位算法

节点位置信息在无线传感器网络中起着至关重要的作用.大多数定位算法在视距(Line-of-Sight,LOS)环境下能够取得较高的定位精度,然而在非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)环境下,由于障碍物的阻挡,无法取得理想的定位精度.针对室内环境中普遍存在的非视距传播现象,提出了基于RTT(Round Trip Time)和AOA(Angle Of Arrival)混合测距方式的室内定位方法,一种轻量级基于网格的聚类算法(Lightweight Grid-Based Cluster,LGBC)被用来生成移动节点的定位区域.算法不需要获取室内环境的先验信息.仿真结果表明,LGBC算法复杂度低,计算开销小,并且与同类算法相比,定位精度提高约65%.

室内非视距环境中60GHz电波传播特性仿真与分析

毫米波波段,尤其是60 GHz频段已经被认为是最有前途的并且能够分配大量频谱空间的频段。文中基于SBR/Image方法对室内非视距环境中60 GHz电波传播进行了研究,仿真结果与已知文献中的测量结果一致性良好,验证了该方法的正确性。同时,对仿真60 GHz毫米波和2.4 GHz分米波两个不同频段所得到的接收功率和均方根时延扩展等参数进行了比较与分析。通过60 GHz频段与2.4 GHz频段仿真结果比较,两者的平均接收功率和平均RMS时延扩展有着显著的差异。仿真结果表明,60 GHz比较适合近距离小范围组网,并且在短距离通信上的安全性能与抗干扰性能方面存在一定的优势,该研究为以后的毫米波通信的室内网络分布与规划奠定了理论基础。

一种新的非视距环境下移动台定位算法

非视距传播已经成为制约蜂窝网络定位的主要障碍。为了抑制和减少非视距传播引起的位置估计误差,提出了一种稳健估计的移动台定位算法———基于最大似然估计的位置估计算法,不需要先验NLOS误差统计特性和时序测量等前提条件,抑制NLOS误差的影响。通过跟传统的最小-均方算法(ordinaryleastsquare)比较,仿真结果表明这种算法有效地提高了在非视距环境下的定位精度。

非视距和未知传输参数环境下的RSS-TOA目标定位算法

在未知传输时间和发射功率的情况下,本文研究了非视距环境下基于RSS-TOA混合测量值的目标定位问题。首先为解决非视距误差会显著降低定位性能这一难题,根据最坏情况下的定位性能优化准则和鲁棒最小二乘法准则构建了未知视距和非视距路径分布状态下的目标定位优化问题。然后为了有效解决非凸和高度非线性的原定位问题,采用二阶锥松弛技术将该问题转化为凸优化问题,并通过内点法有效得到最优解。最后仿真结果验证了所提出的定位算法优于已有的定位算法。

智能安全帽UWB定位技术算法研究

定位技术是智能安全帽的关键技术,针对室内复杂环境中非视距信号(NLOS)误差导致定位精度低的问题,提出一种消除非视距误差的计算方法来提高定位精度。首先以到达时间差(TDOA)算法进行超宽带(UWB)测距;再以基于接收信号参数NLOS识别算法计算NLOS误差;总误差剔除NLOS误差后的误差作为部分状态向量进行卡尔曼滤波,重构消除NLOS误差的测距值;最后用Chan定位算法算出定位目标精确位置。经过实验验证,该方法能够在非视距环境下达到亚米级的定位精度,稳定可靠,适用于复杂环境下的高精度定位,较好地解决了智能安全帽在室内复杂环境下的定位问题。

基于UWB的室内人员定位系统的应用

为进一步研究基于UWB的无线定位技术,实现室内、室外定位服务的无缝衔接,文中设计了一种基于UWB的室内定位系统平台。该平台包括定位基站、定位标签和定位引擎,定位引擎主要采用TOA算法。定位基站对下与定位标签通信,对上与定位引擎通信,实现对人员、设备的精确定位。经实际测试,在具有3处墙体、8个柱子及多个较高障碍物的复杂环境下,该平台运行稳定,可展示实时定位轨迹。实验结果表明:在静态和动态定位中,室内非视距环境中定位最大误差为20 cm,满足室内高精度定位技术研究需求,为实际应用奠定了良好的基础。

基于UWB的室内定位技术综述

随着卫星定位技术(Global Positioning System,GPS)在室外定位中的深入应用,人们在室外环境下对位置服务(Location Based Service,LBS)愈加依赖,而室内环境中的定位技术还有待发展。本文主要研究了目前室内环境下的主流定位技术及其解决方案,并将其优缺点进行了对比分析,最终给出选择超宽带定位技术的原因。同时,还分析了超宽带定位技术的基本原理及最终选择TDOA算法的原因,并给出求解其后续非线性方程组的建议。简述了在室内环境下影响移动目标精准定位的主要因素,其中,因为非视距传播最能影响信号传播,所以针对降低其对精度的影响力进行了相关算法介绍。