超宽带定位算法的仿真与分析

文中讨论了定位估计采用的几种算法-LSE(Least Square Error)、APIT及Taylor算法,并提出新的算法,即将APIT和Taylor结合起来进行协同定位的方法。将几种算法运用于超宽带定位中,并讨论平均定位误差与噪声方差、参考节点数及定位失败率等之间的关系,对APIT、Taylor及两者的协同算法的累计分布函数(CDF)进行了仿真。

基于LTS算法改进的抑制NLOS误差的室内定位

针对传统的最小截断平方(LTS)算法利用硬阈值决定位置、计算基站,重非视距(NLOS)环境中不能分离出具有最小偏差基站的缺陷,提出了一种新的改进方法。首先对测量距离进行卡尔曼滤波处理,然后对基站进行有序分组,选择所有基站组合中具有最小残差的基站集作为最终位置计算集合。实验表明:该方法在NLOS环境下与传统的LTS算法和最小二乘估计(LSE)算法相比定位精度分别得到了24.1%和53.3%的提高。

改进型超宽带频移高斯波形设计方法

为了满足美国联邦通信委员会(Federal Communication Commission,FCC)室内频谱规范,脉冲波形设计问题成为研究热点之一。本文主要基于频移高斯波形(spectrum shifted Gaussian waveforms,SSGW)方法,即将基本高斯脉冲与不同正弦载波相乘,然后加权求和产生符合频谱掩模的脉冲。该方法能根据预设条件设计满足不同功率谱掩模规范的脉冲,具有显著的灵活性,但其加权系数调整过程存在计算量和误差过大的缺点。因此,本文引入随机选择(Random Selection,RS)算法和LSE(Least Square Error)算法求得加权系数。理论分析及仿真结果表明,与高斯导函数组合方法相比,改进SSGW方法具有更高的频谱利用率且生成脉冲在信号传输性能方面得到改善。