基于多属性代价函数的WiFi与蓝牙TLS融合定位算法

针对室内WiFi和蓝牙单独定位时定位精度较低的问题,提出基于多属性代价函数的WiFi与蓝牙总体最小二乘(TLS)融合定位算法。为减小接收信号强度指示(RSSI)值不稳定的信标节点造成的测距误差,采用WiFi/蓝牙多属性代价函数综合评估信标定位性能,优选出最佳信标节点参与融合定位。在定位解算中,同时考虑测距误差和信标节点部署误差。采用TLS算法对待定位节点进行最优位置估计,进一步提高定位精度。实验仿真结果表明:在RSSI噪声标准差为3 d Bm的条件下,算法定位精度优于1.9 m的概率可达95%,相比单独定位抗噪性能明显提高且定位误差显著降低。

TLS唯方位辐射源目标定位

针对单站无源二维固定目标唯方位定位问题引入了TLS估计法.首先分析了常用的LS估计算法的不足,针对存在的问题引入了TLS算法.该方法简化并减小了系统矩阵误差和数据误差.MonteCarlo仿真分析结果表明TLS算法的估计偏差更小,与LS算法相比,具有较好的性能.

基于DV-HOP的无线传感器网络定位算法

通过对DV-HOP算法的理论分析,找出其产生误差的主要原因,提出相应的改进算法,即对未知节点与锚节点之间的估计距离做出修正,该修正值由多跳的校正值和锚节点的平均每跳距离误差所组成,同时将总体最小二乘法(TLS)应用于定位中,进一步提高了定位精度。选用Matlab进行相关仿真,结果表明:改进算法的定位精度比原算法及部分现有改进算法有明显的提高。

运动多平台加权辅助变量时差连续定位算法

针对已有时差(TDOA)定位模型通常需要引入一个恒定中间变量而不适合运动多平台连续定位的不足,推导了三维空间中无需中间变量的TDOA定位模型并在此基础上提出了一种加权辅助变量(WIV)连续定位算法。该算法首先推导代入TDOA测量值后新定位方程的误差项,求得误差项的协方差后将其用于构造最优辅助变量(IV)矩阵,并采用总体最小二乘(TLS)算法的估计值计算次优IV矩阵。仿真结果表明,所提WIV算法能够有效实现运动多平台TDOA连续定位。