LOS/NLOS环境中融合TOA与RSSI的IMM目标跟踪

针对视距(Line-of-sight,LOS)和非视距(None-line-of-sight,NLOS)混合环境中的运动目标跟踪问题,提出一种基于TOA(到达时间)与RSS(I接收信号强度)测量融合的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)鲁棒跟踪算法。目标与基站之间的LOS、NLOS传输分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和扩展H$滤波(EHF)进行匹配,并采用马尔可夫过程对模型间的转换进行描述。Monte Carlo仿真结果表明,与单纯TOA测量跟踪相比,该算法具有较高的定位精度和较好的跟踪稳定性,且计算复杂度相当,具有较好的可实现性。

基于RSSI和TOA融合的矿井人员精确定位方法

提出了一种基于RSSI和TOA融合的矿井人员精确定位方法。分析了RSSI技术和TOA技术测距精度特性,提出了近端基于RSSI测距、较远端基于TOA测距的矿井人员定位方法,在此基础上提出了改进卡尔曼滤波误差抑制算法,保证高精度矿井人员定位。实验结果表明,在基站与定位识别卡距离不超过40 m的范围内,本文定位方法的定位误差为3 m以内。

基于LoRa技术融合RSSI和TOA的户外定位方法

LoRa(Long Range)定位为当今户外定位提供了一种低成本、低功耗的解决方案。为了提高定位的准确性,提出一种基于LoRa技术融合接收信号强度指示(RSSI)和信号到达时间(TOA)的户外定位方法。通过TOA筛选有效的RSSI信息和计算RSSI的统计平均值,基于预先测量样本的方式,构建了一种类高斯分布的每个定位基站对应测距模型,获取待定位设备距离基站的距离和定位基站的位置坐标映射后,通过加权质心定位算法,得到待定位设备的位置坐标。搭建基于SX1280的验证平台,对该方法进行验证。理论分析和实验结果表明,融合RSSI和TOA的定位方法能够有效筛选数据,对比改进前的定位方法定位误差减小了20%,稳定性较高。所提出的LoRa定位算法计算覆盖范围较广,理论上可以覆盖到超过1 km的范围,实验场地最长半径达到了500 m,算法复杂度较小,实时性较好,易于实现,可用于室外定位。

基于RSSI的WSN定位算法的研究

为了加强对基于RSSI的WSN定位算法的研究,采用基本的RSSI算法和自由传播模型,建立RSSI分析系统,实现WSN节点的RSSI值的捕获、节点RSSI值的分类存储、RSSI的实时查看、对存储的节点RSSI元数据的处理和分析、绘制不同节点RSSI值和距离的统计分布图。系统综合运用RSSI定位算法、TOA定位算法和三边定位算法,将待测节点的理论坐标与实际坐标进行对比分析,改进待测参数,从而将定位精度提高12%。

非视距条件下的测距信息融合定位方法研究

为了改善在非视距传播条件下的定位精度,研究和提出了一种测距信息融合定位方法。在NLOS指数分布模型下,利用锚节点传感器测量来自未知节点的接收信号强度、电波到达时间和电波达到角信息,首先将3种测距信息测量值构成一个测距信息集数据库,建立有效的多级联合判决机制,然后利用各自测量量获得相关的距离信息,并进一步利用获得的测距信息进行两两联合求解,剔除异常信息,最后进行加权融合处理得到未知节点坐标。计算机仿真结果表明,本文所提定位方法能有效地抑制NLOS误差,较传统定位方法提高了定位精度。

对无线传感器网络定位算法的比较和分析

如何利用无线传感器网络组建低成本、高精度的实时定位系统是近几年来研究的热点之一。通过对多组实验数据的比较和分析,提出了"基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的测距算法不适用于无线定位系统"的观点,并在此基础上设计了一种基于TOA(Time Of Arrival)的改进算法——TS-TOA(Two-way Symmetrical TOA)。该算法利用双向对称的两次测距,降低了硬件上对时钟同步的要求,消除了时钟漂移产生的误差。最后,实现了一套基于TS-TOA的定位系统,实验数据表明,该算法有效地提高了定位精度,具有一定的实用意义。

目标定位中的非视距传播研究综述

由于障碍物的存在,矿井等定位场景中普遍存在非视距传播现象,引起定位信号的折射、反射、衍射和散射,导致测距误差增大,进而影响目标定位精度。分析了非视距传播对TOA(Time of Arrival,到达时间)、TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)、AOA(Angle of Arrival,到达角度)、RSSI(Received Signal Strength Indication,接收强度指示)等定位方法的影响,并从非视距传播的识别、非视距传播误差的抑制、非视距传播的利用及非视距场景下的定位方法设计4个方面对现有文献进行综述。对于非视距传播的识别,重点探讨了残差检验法、误差统计法、能量检测法、神经网络算法和几何关系法;对于非视距传播误差的抑制,主要分析了基于滤波的方法、基于半参数的方法、基于能量检测的方法及基于数据库的方法;对于非视距传播的利用,重点综述了提高定位系统鲁棒性及基于误差学习和匹配的方法;对于非视距场景下的目标定位方法设计,分为视距与非视距混合场景及纯非视距场景2种情况进行综述。探讨了目标定位中非视距传播研究的新方向:通过多种定位技术的融合提高目标定位精度;借助新兴技术提高非视距场景下的目标定位精度;通过与其他信息系统的交互引入额外信息,实现跨系统协同定位。

第三十九讲 基于WIA-PA的工厂人员定位系统

工厂出于安全和管理的考虑,需要对人员进行定位和追踪。为了满足在工厂恶劣的通信环境下及工厂高实时、低功耗的人员定位需求,将WIA-PA无线网络引入到工厂人员定位领域,为工厂人员定位提供高可靠、高实时和低功耗的无线网络,并提出了一种在传统RSSI定位的基础上引入TOA定位技术的工厂人员定位系统,实现了在工厂复杂环境下对人员的实时定位跟踪定位功能,定位系统效果良好。本文重点阐述了该定位系统的网络结构、系统架构、定位流程和相关的定位技术。

工业互联网无线室内定位技术概述

工业制造的蓬勃发展不断推动我国制造领域的技术变革,智慧工厂成为推动工业转型的关键。而智能化生产离不开精确的位置识别技术,为人员、物料、设备甚至车辆提供准确的位置信息。从工业无线定位的技术需求入手,对多种定位技术进行详细地分析和对比,梳理当前定位技术的局限性,最终提出未来工业无线定位技术的发展趋势。

煤矿精确人员定位系统定位方法研究

该文介绍了精确人员定位系统常采用的两种定位方法——基于RSSI的定位方法和基于TOA的定位方法,分析了两种定位方法应用于煤矿所面临的关键性技术问题。结论指出TOA定位技拥有更好的发展前景,为煤矿选择和设计精确人员定位系统提供了参考。

基于Fingerprint定位算法的设计与实现

首先将RSSI、TOA与TDOA、超声波与无线结合定位算法进行对比,指出了各种算法的优缺点。提出了一种基于RSSI Fingerprint定位算法,给出了该方法的思想,指出了其适用范围,最后通过软件测试了该算法的可行性。

基于井下的人员定位算法性能比较

随着无线技术的发展,对于井下人员定位的要求也越来越高。该文介绍了三大类室内定位算法,根据煤矿井下环境的特殊性进行模拟仿真及分析,提出了适用于井下的最优算法。并对其进行改进,同时对此算法进行了仿真。

WMSRS系统定位技术的研究和实现

介绍了WMSRS系统结构与粗定位原理,及用RSSI及TOA两种算法进行井下精确定位的方案,通过仿真说明两种方法在井下定位的优缺点。通过软件在计算机屏幕上模拟井下人员实时定位情况。