基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设计与实现

为实现在二维平面内对声源进行实时定位和动态跟踪,运用时延估计(TDOA)互相关算法设计一种原声监听头阵列的CC-TDOA声源定位跟踪系统,实现对多个原声监听头进行同步采样,再进行信号放大及运算处理,运用LCD屏实时显示目标声源的距离和方位角度,同时运用二维云台控制激光笔对准声源,并持续动态跟踪声源。模拟仿真及真实环境实验测试表明,采用基于到达时间差的互相关定位算法,计算量小,精度较高,测试角度误差小于2o,距离误差小于1.2%,可以满足多种智能应用场合中声源实时定位与跟踪的要求。

基于TDOA算法的基建现场施工人员定位研究

为了解决当前存在的受大量多径干扰和视距干扰的影响而导致定位精度不足的问题,提出基于到达时间差(TDOA)算法的基建现场施工人员定位方法。利用层叠样式表单技术,搭建三维图像定位基本框架。使用统一的定位服务器,根据基建现场面积确定定位节点数量。创新性地将TDOA算法部署到定位引擎中,从三维图像中提取施工人员特征信息和位置特征信息并进行匹配,得到基建现场施工人员三维特征集合。利用TDOA算法计算待测目标的三维坐标信息,实现施工人员三维图像定位。对比试验结果表明:所提方法的定位数据与实际位置坐标的绝对误差在0.2 m以内;在非视距环境下,连续定位轨迹与模拟的真实轨迹基本一致;在定位距离测试中,测得的距离与真实结果更接近。在视距和非视距环境下,所提方法的定位误差小、测距结果准确、定位精度较高,满足实际定位需求。该研究可以较大程度地消除事故隐患,从而建立相对安全的施工环境、降低基建现场施工中出现事故的概率。

基于RSSI和TDOA分层融合的无线定位算法

目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。

基于多策略蜜獾算法的TDOA定位

针对超宽带传感器TDOA定位估计的非线性最优问题,文章提出一种多策略改进的蜜獾优化的TDOA定位算法,通过引入Tent混沌映射函数、正余弦策略和Levy飞行多种策略进行改进,解决了传统蜜獾优化算法存在的局限性问题。文章首先建立TDOA算法适应度函数,通过改进的蜜獾算法得到定位信息,其次将定位信息作为Taylor算法的初始值,通过Taylor级数展开算法的进一步迭代,减小非视距误差,获得更高精度的定位结果。仿真实验结果表明,改进的多策略蜜獾算法与其他多种智能算法相比,具有更高的定位精度。

基于IFA和TDOA的变压器局部放电特高频定位方法

非线性球面方程组的求解是变压器局部放电定位的关键技术之一,针对定位算法对时延误差敏感、容易陷入局部最优或误解等问题,提出基于改进萤火虫算法的变压器局部放电特高频定位方法。给出局部放电的定位模型和目标函数,对定位算法的适应度函数进行改进,对萤火虫算法的初始种群选择策略和萤火虫个体更新策略进行改进。仿真过程中,在理论时延下验证改进算法的可行性,通过改变时延大小模拟实际测量时的时延误差,并与其他定位算法进行对比,发现改进的定位算法平均定位误差为10.53 cm,满足定位精度要求。通过实验进一步验证了该算法的有效性和适用性。

基于TDOA的无人机集群协同单目标定位

无源定位作为现代信息化战场中电子侦察的重要技术,可以在自身不辐射电磁波的情况下实现对敌方目标的精确定位。以高灵活性、高安全性的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群为接收站,研究基于到达时差测量的辐射源定位方法。作为高机动平台,UAV集群的位置误差更大,基于该情况对Chan算法、Taylor算法进行改进,并提出了一种粒子群泰勒协同的解算方法。与其他方法的定位结果进行对比,仿真结果表明所提的方法定位精度接近克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB),解决了Taylor算法的初值问题。

基于TDOA的声源定位系统设计

目前,声源定位在机械故障诊断、电力状态检测及带压气体泄漏检测中应用比较广泛。考虑易实现和高精度两项指标,本文提出了一种基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)算法的声源定位系统。基于TDOA算法获得4个声传感器之间的相对时间差,接收特定频率的声波信号,采用平面四元十字阵列建立的声传感器阵列实现位置解算,从而获得声源坐标。该系统综合应用锁相环路、51单片机和运算放大器等元器件,利用C51语言编写代码,实现了对于特定频率声源的定位。实践测试表明,该声源定位设备在空旷环境下较易实现低误差的声源定位,且具有较高的声源定位精度。

基于粒子群优化的TDOA声源定位方法

针对平面麦克风阵列的声源三维坐标估计问题,文中在TDOA(Time Difference of Arrival)声源定位算法中引入粒子群优化算法进行位置估计。利用PHAT(Phase Transform)加权函数的广义互相关法计算得到时延差的真实值,结合麦克风的坐标位置,通过几何关系计算出假设声源到达麦克风之间的时延差的估计值。设计时延真实值和估计值差值的平方和为粒子适应度函数,利用粒子群优化算法搜索空间中符合适应度函数的声源点,实现声源位置估计。仿真结果表明,在计算速度与球形插值法相近的情况下,文中所提算法比球形插值法具有更好的鲁棒性和抗噪性。

基于TDOA-Chan的UWB电缆隧道定位算法

针对电缆隧道狭窄长的空间特点,基于UWB定位技术,改进TDOA测距方案,提出基于双向双边TDOA测距的Chan算法与麻雀搜索算法融合的协同定位算法,降低多径环境信号干扰影响,优化初值,提高定位精度和计算效率。

一种TDOA/AOA混合定位算法及其性能分析

在蜂窝移动通信系统中 ,智能天线阵列的应用使得服务基站 (BS)能提供较准确的移动台 (MS)电波到达角 (AOA)测量值 ,从而可以用于对移动台的定位估计。文中对文献 [1]的电波到达时间差 (TDOA)定位算法进行了改进 ,提出了一种既能继承原算法的优良性能 ,又可充分利用AOA测量值信息提高定位性能的TDOA/AOA混合定位算法 ,该算法还具有解析表达式解。仿真结果表明 ,只要AOA测量值达到一定精度 ,该算法就能取得比文献

基于遗传算法和模拟退火算法的TDOA定位技术

提出一种基于遗传算法与模拟退火算法的TDOA定位估计算法,该算法通过对求解定位坐标计算时的最大似然函数进行求解,实现了利用所有TDOA测量值对移动台的定位估计。该算法采用实数编码,自适应交叉率和变异率实现遗传算法的全局搜索,引入模拟退火的Boltzmann机制,解决遗传算法容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,该算法定位精度高、收敛速度快。

终端区及场面多点定位中TSOA与TDOA算法性能分析

首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。

基于TDOA的CHAN算法在UWB系统LOS和NLOS环境中的应用研究

提出了一种在NLOS情况下,把非视距误差分布转化成近似正态分布误差的改进CHAN算法,而且此算法并不需要知道误差分布及其参数。仿真结果表明,改进CHAN算法可以提高CHAN算法在NLOS情况下的定位性能。

一种非视距传播环境下的TDOA定位算法

在基于时差定位的各种算法中,Chan氏算法应用普遍。但在非视线传播环境(NLOS,Non-Line Of Sight)下,其定位性能显著下降。在分析基于视线传播的Chan氏算法基础上,给出了一种改进算法,利用TDOA残差对Chan结果进行加权,研究了当NLOS为确定性和随机性误差两种情况下该算法的性能。仿真结果表明,该算法在不同场合和环境下,都能有效地抑制NLOS误差,定位精度明显提高。

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

提出了接收端在空间随机分布时,利用改进的自适应遗传算法解决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,引入自适应交叉率和变异率、非均匀变异算子,以TDOA方式进行最佳坐标搜索.仿真结果表明,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,相对于其他算法精度更高.

基于改进哈里斯鹰优化算法的TDOA定位

针对室内到达时差(TDOA)定位的非线性方程求解问题,提出一种改进的哈里斯鹰优化定位算法,在提升原算法性能的基础上保留其寻优机制。对基于最大似然估计的适应度函数进行改进,在优化过程中达到更优的适应度值,从而提高算法的寻优精度。同时在初始种群位置中引入初始解,以减少不必要的全局搜索,在不影响种群多样性的前提下提高算法的收敛速度。仿真结果表明,与DHHO/M、EWOA、IALOT和CSSA算法相比,该算法具有更高的定位精度和收敛速度。

基于TDOA的无线定位算法改进

无线定位技术广泛应用于各个行业。首先分析了基于TDOA的Chan定位算法,针对Chan算法在测量噪声加大时定位精度下降的问题,将差分演进算法(DE)与Chan算法相结合,提出了一种Chan-DE复合算法,并通过仿真验证了Chan-DE复合算法的有效性。

一种基于优化TDOA的无线传感网络定位算法

运用TDOA方法对节点定位时,需要对节点测距。由于时间精度及硬件的限制,其定位精度有时不能达到要求。针对这一问题,提出一种对TDOA定位方法的改进算法,减小了由于测距产生的定位误差。并通过仿真证明了改进算法的优越性。

基于TDOA的Chan定位算法仿真研究

论文对基于TDOA定位技术的Chan氏算法进行了数学描述,之后对影响Chan氏算法定位精度的相关要素进行了仿真分析。首先分析了基站数量对定位精度的影响,其次分析了基站分布的拓扑结构对定位精度的影响,最后分析了噪声对定位精度的影响,并得出了相应的结论。

基于TDOA的舰载机空间定位算法研究

针对到达时间差测量定位方法,将其应用于舰载机着舰时的定位。分析目前几种主要距离差定位算法,根据舰载机着舰的实际情况和限制,主要研究球面相交定位算法(SX)。针对SX算法计算量大以及方程系数矩阵可能出现病态等问题,提出基于线性化方程的算法。在SX算法的基础上增加一个距离差测量方程,将非线性方程转换为线性方程求解。仿真结果表明,该定位算法相比SX算法具有更高精度且计算量小。