For the underwater long baseline(LBL)positioning systems,the traditional distance intersection algorithm simplifies the sound speed to a constant,and calculates the underwa-ter target position parameters with a nonlin...For the underwater long baseline(LBL)positioning systems,the traditional distance intersection algorithm simplifies the sound speed to a constant,and calculates the underwa-ter target position parameters with a nonlinear iteration.However,due to the complex underwater environment,the sound speed changes with time and space,and then the acoustic propagation path is actually a curve,which inevitably causes some errors to the traditional distance intersection positioning algorithm.To reduce the position error caused by the uncertain underwater sound speed,a new time of arrival(TOA)intersection underwater positioning algorithm of LBL system is proposed.Firstly,combined with the vertical layered model of the underwater sound speed,an implicit positioning model of TOA intersection is constructed through the constant gradient acoustic ray tracing.And then an optimization function based on the overall TOA residual square sum is advanced to solve the position parameters for the underwater target.Moreover,the particle swarm optimization(PSO)algorithm is replaced with the tra-ditional nonlinear least square method to optimize the implicit positioning model of TOA intersection.Compared with the traditional distance intersection positioning model,the TOA intersec-tion positioning model is more suitable for the engineering practice and the optimization algorithm is more effective.Simulation results show that the proposed methods in this paper can effectively improve the positioning accuracy for the underwater target.展开更多
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...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.展开更多
The spherical model of time and location calculation of the lightning discharge is given. The calculations are made by means of radio signals detection by sensors of the distributed network. The full solution of a pro...The spherical model of time and location calculation of the lightning discharge is given. The calculations are made by means of radio signals detection by sensors of the distributed network. The full solution of a problem of lightning discharge cloud-ground type location for three sensors is given. Based on this task the lightning location method for a network of sensors was developed. By means of computational experiments, the analysis of accuracy of the model depending on radio signals detection accuracy at observing stations was done.展开更多
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...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.展开更多
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...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.展开更多
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...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。展开更多
提出一种基于超宽带(ultra wideband,UWB)信号到达时间估计(time of arrival,TOA)/到达角度估计(angle of arrival,AOA)联合估计的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)定位方案,只需要一个参考节点就可以实现对其他传感器节...提出一种基于超宽带(ultra wideband,UWB)信号到达时间估计(time of arrival,TOA)/到达角度估计(angle of arrival,AOA)联合估计的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)定位方案,只需要一个参考节点就可以实现对其他传感器节点的2D相对定位,并且不需要时钟同步,适合于传感器网络节点的低成本设计需求.利用往返时间(round trip time,RTT)进行TOA估计,给出了基于多径检测的TOA估计算法;利用到达时间差估计(time difference of arrival,TDOA)进行AOA估计,因而无需借助复杂的天线波束赋形技术.同时,分析了定位误差模型对定位性能的影响,并通过IEEE802.15.4a信道下的仿真实验进行了验证,结果表明了所提方案的有效性.展开更多
针对现有的大多数超宽带(ultra-wide band,UWB)定位方法至少需要3个基站,系统开销较大的问题,提出一种新颖的基于波达时间-波达方向(time of arrival-direction of arrival,TOA-DOA)联合估计的定位方法,仅需一个基站即可准确快速定位目...针对现有的大多数超宽带(ultra-wide band,UWB)定位方法至少需要3个基站,系统开销较大的问题,提出一种新颖的基于波达时间-波达方向(time of arrival-direction of arrival,TOA-DOA)联合估计的定位方法,仅需一个基站即可准确快速定位目标。利用酋矩阵束算法估计视距信号TOA和最小二乘估计准则估计视距信号DOA,得到目标的相对坐标。Matlab仿真实验证明,该方法的TOA和DOA估计精度较高,定位精度达到厘米级,而且复杂度降低为矩阵束算法的1/4,采样频率为亚奈奎斯特速率,易于实现,是一种简单有效的定位方法。展开更多
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(...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.展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(61903086,61903366,62001115)the Natural Science Foundation of Hunan Province(2019JJ50745,2020JJ4280,2021JJ40133)the Fundamentals and Basic of Applications Research Foundation of Guangdong Province(2019A1515110136).
文摘For the underwater long baseline(LBL)positioning systems,the traditional distance intersection algorithm simplifies the sound speed to a constant,and calculates the underwa-ter target position parameters with a nonlinear iteration.However,due to the complex underwater environment,the sound speed changes with time and space,and then the acoustic propagation path is actually a curve,which inevitably causes some errors to the traditional distance intersection positioning algorithm.To reduce the position error caused by the uncertain underwater sound speed,a new time of arrival(TOA)intersection underwater positioning algorithm of LBL system is proposed.Firstly,combined with the vertical layered model of the underwater sound speed,an implicit positioning model of TOA intersection is constructed through the constant gradient acoustic ray tracing.And then an optimization function based on the overall TOA residual square sum is advanced to solve the position parameters for the underwater target.Moreover,the particle swarm optimization(PSO)algorithm is replaced with the tra-ditional nonlinear least square method to optimize the implicit positioning model of TOA intersection.Compared with the traditional distance intersection positioning model,the TOA intersec-tion positioning model is more suitable for the engineering practice and the optimization algorithm is more effective.Simulation results show that the proposed methods in this paper can effectively improve the positioning accuracy for the underwater target.
文摘The spherical model of time and location calculation of the lightning discharge is given. The calculations are made by means of radio signals detection by sensors of the distributed network. The full solution of a problem of lightning discharge cloud-ground type location for three sensors is given. Based on this task the lightning location method for a network of sensors was developed. By means of computational experiments, the analysis of accuracy of the model depending on radio signals detection accuracy at observing stations was done.
文摘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.
文摘深入研究了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.
文摘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。
文摘提出一种基于超宽带(ultra wideband,UWB)信号到达时间估计(time of arrival,TOA)/到达角度估计(angle of arrival,AOA)联合估计的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)定位方案,只需要一个参考节点就可以实现对其他传感器节点的2D相对定位,并且不需要时钟同步,适合于传感器网络节点的低成本设计需求.利用往返时间(round trip time,RTT)进行TOA估计,给出了基于多径检测的TOA估计算法;利用到达时间差估计(time difference of arrival,TDOA)进行AOA估计,因而无需借助复杂的天线波束赋形技术.同时,分析了定位误差模型对定位性能的影响,并通过IEEE802.15.4a信道下的仿真实验进行了验证,结果表明了所提方案的有效性.
文摘针对现有的大多数超宽带(ultra-wide band,UWB)定位方法至少需要3个基站,系统开销较大的问题,提出一种新颖的基于波达时间-波达方向(time of arrival-direction of arrival,TOA-DOA)联合估计的定位方法,仅需一个基站即可准确快速定位目标。利用酋矩阵束算法估计视距信号TOA和最小二乘估计准则估计视距信号DOA,得到目标的相对坐标。Matlab仿真实验证明,该方法的TOA和DOA估计精度较高,定位精度达到厘米级,而且复杂度降低为矩阵束算法的1/4,采样频率为亚奈奎斯特速率,易于实现,是一种简单有效的定位方法。
基金Supported by the Major Program of the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60432040(国家自然科学基金重点项目)
文摘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.