基于超声TOA的环境感知

针对超声波传感器测量过程中方位角存在不确定性的问题,提出了一种基于超声反射波到达时间(Time of Arrival,TOA)的目标距离及方位角的测量方法,并据此发展了基于超声探测的环境感知方法 .基于混合高斯拟合对回波信号进行处理,消除了信号串扰问题,提高了目标距离和方位信息的测量精度.基于传感器波束角的特性,实现了不同距离下目标的同时测量.通过引入“不确定度”,构建信度分配函数,采用DSmT(Dezert-Smarandache Theory)方法进行数据融合,实现地图更新.搭建了实验装置与实验环境,并对相关方法进行了实验验证,实验结果表明,通过135次测量即可实现对环境基本轮廓的建图,建图误差在3 cm以内.

基于基带S模式信号的联合TOA估计算法研究

针对广域多点定位系统中接收信号信噪比(signal to noise ratio,SNR)低导致到达时间(time of arrival,TOA)提取不准确的问题,提出了一种匹配滤波结合非相干积累的联合TOA估计算法,该算法能够有效降低匹配滤波法在低SNR下TOA估计的均方根误差(root mean square error,RMSE).联合算法通过对二次雷达驻留时间内接收的应答信号的匹配滤波输出做非相干积累,在最大值点处标记时间戳进行TOA估计,利用能量累积原理提高SNR,从而使得估计精确度得以提升.仿真结果表明:该算法可在-15 dB SNR,53 MHz采样频率及9个积累信号时,达到24.302 ns的TOA估计精确度.所提联合TOA估计算法具有高精确度与高稳健性的特点,能够在-15~0 dB SNR将估计精确度提升至25 ns以下,为提取低SNR S模式信号TOA进而提升广域多点定位精确度提供了一种有效的方法.

UWB无线传感器网络中基于匹配滤波检测的TOA估计

深入研究了UWB(ultra wideband)无线传感器网络中基于匹配滤波门限检测的TOA(time of arrival)估计算法.针对现有算法的不足,提出了一种三步TOA估计算法:先确定DP(direct path)搜索区域,然后使用门限检测确定DP的粗略位置,最后精确搜索到DP的中心.其中,用于计算检测门限的门限因子依据匹配滤波输出的峭度动态设置,设置模型独立于信道模式,其正确性通过与使用固定门限因子所获得的性能对比进行了验证.与其他算法的性能对比仿真结果表明,所提出的三步TOA估计算法在运算效率和TOA估计精度上取得了较好折衷,适合于当前实际应用.还通过对TOA估计误差的统计分析讨论了测距结果的可信度:依据峭度将测距结果划分为可信和不可信两个级别,并为各级别的TOA估计误差分别了建立概率密度模型.在定位模块中有效利用这些可信度信息,可进一步提高定位精度.

基于TOA和TDOA的三维无源目标定位方法

提出了一种基于到达时间(time of arrival,TOA)和到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的空中运动平台对目标高精度三维定位的无源定位方法。该方法使用3个辅站信号到空中运动平台的TOA以及辅站位置确定空中运动平台自身的位置,然后依据目标散射回波到达各个辅站与空中运动平台的TDOA确定目标的位置。分析了三维TDOA目标定位模糊产生的原因,提出了一种无模糊的高精度TDOA目标位置求解算法。仿真结果表明,该算法比经典的TDOA定位算法精度高,而且不存在定位模糊,从而验证了该空中运动平台对目标进行无源定位方法的有效性以及正确性。

基于UWB的无线传感器网络中的两步TOA估计法

为了设计一种以较小运算量获得较高测距精度的TOA(time of arrival)估计算法以适合节点运算能力有限的UWB(ultra wideband)无线传感器网络,提出了一种结合能量检测与匹配滤波的两步TOA估计方法.分析了该方法的工作原理,指出了第1步中DP(direct path)块检测成功率及第2步中匹配滤波门限因子设置的重要性.通过仿真对影响DP块检测成功率的两个因素,即DP块检测算法的选用和能量积分周期的设置进行了讨论.提出了依据能量采样序列中DP块与最小块比值DMR(DP to minimum energy sample ratio)动态设置匹配滤波门限因子的思想,并为其建立了数学模型.仿真结果表明,两步TOA估计方法在运算量比单一的基于匹配滤波的相干算法小很多的情况下,获得了比单一的基于能量检测的非相干方法更好的TOA估计性能,从而更适合应用于有低复杂度、低能耗设计需求的传感器节点中.

基于WiFi和计时误差抑制的TOA煤矿井下目标定位方法

针对现有煤矿井下目标定位方法精度不能满足应急救援、井下人员作业管理以及煤矿物联网建设对精确定位的需要,提出基于TOA(Time of Arrival)的煤矿井下目标精确定位方法。针对TOA方法用于目标定位受设备计时误差影响较大,井下巷道呈一维条状分布,无法采用地面常用的二维、三维抑制误差算法,提出基于计时误差抑制的TOA煤矿井下目标定位方法,建立双路WiFi(Wireless Fidelity)信道+单路光纤信道的一维定位方法和信号收发计时方式,在此基础上提出计时误差抑制算法。测试结果证明计时误差抑制算法在采用此定位方法基础上,有效地抑制了设备计时误差造成的测距误差,实测误差不影响定位精度,验证了此方法的定位性能。

UWB TW-TOA测距误差分析与削弱

针对室内环境下UWB TW-TOA测距精度受标准时间偏差和NLOS误差影响明显的问题,采用4阶多项式拟合模型对标准时间偏差进行标定,设计了一种新的基于偏移卡尔曼滤波的NLOS误差鉴别与抑制方法。该方法将测距残差与卡尔曼滤波结合,鉴别出NLOS误差,并将残差值加入到卡尔曼滤波的迭代中,修正卡尔曼滤波的异常值,得到消除NLOS的测量值。利用实测试验对以上算法进行验证,结果表明经过标准时间偏差标定及NLOS误差的鉴别与抑制后,在LOS环境下,UWB TW-TOA测距精度可达到毫米级;在NLOS环境下,测距精度可由原来的0.5 m缩小至0.2 m,证明了本文方法的正确性和可行性。

基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位方法

泰勒级数展开算法在求解非线性定位方程组中有着高精度、强顽健性的特点。针对其在TOA定位的初始值确定问题,提出一种基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位算法。考虑TOA的测量误差,利用总体最小二乘评估目标点的初始位置,将此值作为泰勒级数展开点。最后,使用加权最小二乘迭代计算搜索最优值,从而实现目标点的精准定位。仿真结果表明,所提出算法在定位精度近似于真实值的泰勒级数展开算法的性能。

基于TOA的无线传感器网络自定位技术的研究

提出一种基于TOA(tim e of arrival)测距、利用节点之间的几何关系实现传感器网络中未知节点自定位的算法.该方法计算量小、算法简单且定位精度高.仿真实验证明了该方法的有效性.*

IR-UWB能量检测接收机中基于门限的TOA估计

为提高能量检测模式下脉冲超宽带(IR-UWB)测距的精度和可行性,该文提出基于最优门限和次优门限的两种到达时间(TOA)估计算法。最优门限算法以接收机信号统计特性与UWB小尺度衰减特性关系式为基础推导出门限选择的闭合表达式,并在最小均方误差(MMSE)指标下求解TOA估计值;次优门限算法以最优门限分析为基础,在虚警概率约束下使用牛顿迭代给出求解门限的递推算法。仿真表明,与同类算法相比,最优门限算法测距精度有较大提升;次优门限算法易于实现,且性能无明显下降。

一种基于TOA定位的CHAN改进算法

本文提出了一种基于TOA参数的CHAN改进定位算法.首先利用坐标平移的方法,消除定位方程中的未知参数,得到移动台位置的一次估计;其次通过对一次定位结果误差的分析表明基站的几何位置结构和到达距离对定位误差具有不同的"贡献"度,依据"贡献"度大小的不同,对大"贡献"度采用小权值而对小"贡献"度采用大权值的原则,提出了虚拟基站的方法来减小系统的总体误差,从而提高定位精度.仿真结果验证了本文算法的有效性.

一种简单的UWB-TOA估计方法

为实现简单而高效的超宽带精确测距定位,提出了一种低复杂度UWB-TOA估计方法.利用多相滤波来实现高精度采样恢复,克服了传统方法需要采样时钟速率达几十吉赫兹、AD芯片无法实现、FPGA芯片无法接收和处理这样高速而大量采样数据的问题,为专用超宽带定位芯片的实现和市场化发展奠定了基础.理论分析和仿真实验表明,所提方案可实现短距离精确定位,误差可达厘米级,且数据处理总量及计算复杂度较相干检测的到达时间估计至少下降一个数量级.

粒子滤波和多站TOA的外辐射源雷达跟踪方法

针对外辐射源雷达跟踪常采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法导致其跟踪精度受闪烁噪声影响较大的问题,结合到达时间(time of arrival,TOA)定位技术和粒子滤波(particle filter,PF)算法,提出一种适于闪烁噪声环境的外辐射源雷达跟踪方法。该方法通过多站TOA获得测量信息,利用双基地角来减弱目标雷达散射截面积(radar cross section,RCS)闪烁,采用非线性和非高斯的PF进行跟踪,能减小因闪烁噪声而导致的跟踪误差,避免EKF算法因线性化而带来的误差,从而提高跟踪精度。实验表明,该方法的跟踪性能优于EKF,尤其受闪烁噪声影响小,能提高闪烁噪声环境下的跟踪精度。实测数据验证了该方法的有效性。

两种NLOS误差消除及TOA定位算法

在蜂窝网络定位中,由于NLOS环境造成的附加时延(NLOS误差)是导致定位精度下降的主要原因,本文将NLOS误差与系统测量误差合成的噪声分为均值部分和随机部分,利用卡尔曼滤波算法输出与噪声方差无关的特性,无需得到全部噪声方差的准确值,只利用系统测量噪声的方差,用卡尔曼滤波算法除随机部分,再根据噪声均值部分与移动台到基站距离的关系,提出了一种简单的最小二乘(LS)定位算法,或利用最优化方法进行定位;利用仿真实验得到滤波距离——误差先验信息,基于先验信息提出了第二种NLOS误差消除算法,再利用所提的最小二乘定位算法进行定位。仿真结果表明,本文提出的算法能够有效消除NLOS误差带来的影响,具有更高的定位精度与稳健性。

一种单星仅测TOA无源定位方法

因单星测向定位体制存在系统构成复杂、对卫星载荷和姿态要求高等问题,提出一种单个低轨卫星仅测脉冲到达时间(TOA)实现对地表静止辐射源无源定位的方法。在研究仅测脉冲TOA估计径向加速度的基础上,提出采用网格搜索法进行定位的方法。推导得到了该方法定位误差的克拉美-罗下限(CRLB)及对于不同位置辐射源的定位误差几何分布(GDOP),并分析了该方法的可实现性。理论和仿真分析表明,该方法实现简单,适用范围广,定位性能满足实际需求。

相关噪声中的TOA估计算法研究

实际环境中,常存在信号与噪声相关的情况,因此相关噪声环境中高效准确的信道参数估计算法的研究对于无线通信系统的构建至关重要。首先研究了基本MUSIC算法的TOA参数估计算法,仿真表明此种算法在高斯白噪声环境表现良好,但是并不适合相关噪声环境。针对相关噪声环境,研究了TOA参数估计中的MUSIC改进算法,并进行了仿真验证。仿真结果表明,改进算法完全可以适合于相关噪声环境中进行高分辨率TOA估计。

基于Bancroft算法的多点定位TOA-LS估计

由于目标信号的发射时间未知,无源定位技术大多利用TDOA(到达时间差)进行目标定位.本文将求解GPS单点定位的Bancroft算法应用于TOA(到达时间)多点定位方程的求解,提出了基于Bancroft算法的无源多点定位TOA-LS(最小二乘)估计算法.TOA-LS包含三个线性方程,其加权系数与目标位置和目标信号发射时间相关.采用Ban-croft算法给出初始值并求解TOA-LS方程,完成加权系数的迭代更新.仿真结果表明对不同几何位置的目标,TOA-LS估计可获得接近理论方差下界的近似最优的性能.

脉冲星时间尺度及其TOA预报初步分析

在简述国际天文学会(IAU)定义的几种不同时间尺度的基础上,重点讨论脉冲星计时观测中时间坐标相对论转换问题。脉冲星计时观测资料分析应该参考地球时TT,并将TT转换为质心坐标时TCB或质心力学时TDB。基于IAU重新定义的TDB,讨论和比较了时间坐标转换的解析算法和利用太阳系天体历表的数值积分算法。分析了TCB和TDB对脉冲星自转参数测量的影响。最后,以毫秒脉冲星PSR B1855+09的计时模型为例,初步分析了脉冲星脉冲到达时间的预报问题。

基于主成分分析的UWB信号的TOA估计算法

提出了利用主成分分析法估计信号在超宽带(UWB)系统中的波达时间(TOA)的算法。算法先对带有噪声的接收信号的相关矩阵进行主成分分析,求出信号特征值对应的特征向量,然后把接收信号分别投影到上述的各个信号特征向量上,求投影之和。通过设置复杂度和采样频率较低的阈值,比较了主成分分析法和MEP算法的时延估计精度。仿真结果表明,主成分分析法时延估计误差小于12 cm的概率大于90%,而MEP算法的概率小于45%。

基于空心半球体统计信道模型的AOA&TOA研究

针对某些特殊的微小区移动通信环境,比如空旷的广场或者大型购物商厦等,移动台(Mobile station,MS)周围散射体可能很少,甚至于为零,在已有模型基础上建立了一种新的3-D空间模型——空心半球体空间模型。散射体均匀分布在移动台附近空间内,而基站(Base station,BS)的位置在离地面有一定的高度。在水平平面和垂直平面内分别推导出来波信号的到达角度(Angle of arrival,AOA)的概率密度函数表达式,另外也研究了信号到达时间(Time of arrival,TOA)的概率密度函数。估计结果与某些2-D和3-D模型对比,表明本模型的信道参数估计符合以往的理论,对空间统计信道模型的研究和应用提供了有效的支持与拓展。