论文——基于TDOA和TOA的无线定位技术研究——TOAAOA重构

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研究生论文基于小波变换的TDOA无线定位算法的研究

二○一四年四月本人声明：（研究生姓名）所呈交的学位论文是在我指导下进行的研究工作及取得的研究成果，并保证与送审论文版本一致，经我审阅，现同意对其学位论文进行学术不端行为检测。

指导教师签名（不得盖章）：年月日硕士研究生学位论文单位代码分类号学密级题（中、英文）作者姓指导教师姓名、职务学科门学摘要摘要无线通信技术高速发展的今天，无线定位技术得到了人们更多的关注，能够快速准确的提供移动终端的位置信息、对移动终端进行实时跟踪成为了我们的迫切要求。

因此，在不同的无线通信环境下，如何能够快速、有效的获得移动终端的位置信息成为了无线通信技术领域的研究热点问题。

在定位算法的实际应用时，由于受非视距传播环境的影响，系统测量得到的定位数据往往存在很大的误差量，会影响无线定位算法的准确性，如何有效的消除非视距传播引起的误差量成为了定位算法中的研究重点问题。

本文对此，提出了一种解决办法，利用小波降噪理论抑制非视距传播引起的误差量。

首先详细介绍了小波分析理论，着重介绍小波降噪的方法及步骤，并通过分析非视距传播引起的误差量的模型从理论上验证了小波降噪消除测量误差的理论依据。

接下来给出小波降噪对测量定位数据修正的具体步骤，并给出了两种定位算法。

一种是基于TDOA测量值的定位算法，一种是基于TDOA/AOA的混合定位算法，两种算法均是依据修正后的测量值实现的定位算法。

最后，在非视距环境中，对两种定位算法进行仿真评估。

仿真结果表明，算法能够有效的实现移动台的位置估计，并且定位性能明显优于其它经典算法，说明本文提出的方法可以有效抑制非视距误差对定位算法性能的影响，提高了算法的定位精度。

随着移动台定位技术的广泛应用，人们已不局限于要求对移动台的静态定位，对移动台的动态跟踪成为了迫切的要求。

本文在提出上述定位算法的基础上，给出了两种跟踪办法，一种是利用相关距离检测门限提出的跟踪算法，一种是基于卡尔曼滤波的跟踪算法。

在详细讲述两种算法的实现步骤之后对算法的性能进行仿真验证，从仿真结果上看，两种算法均能实现对移动台的跟踪，性能良好。

基于TDOA的无线定位系统的应用与分析

同步移动台与基站的时间，这样可以解决由于移动台和基站之问时间不同步造成的误差。ＴＯ定位技ＤＡ术只需要基站之间的时间同步即可，而这是比较容易
达到的。
（ｉｅｏｒｖ１算法的改进，不利用电波信号的到ｔｆｒａ）ｍａｉ并
ＺＨＯＵｎ－ｉｇ，ＺＨＵｎＷｅｔｎＹａ
（ｃｏｌｆｕｏａｏ，ａｊｇＵｉｅｉｆｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＮｎｎ１０４ＣｉａＳｈｏｏｔｔｎＮｎｉｎｒｔｏｉｃｎｅｈｏｇ，ａｊｇ０９，ｈ）ＡｍｉｎｖｓｙＳｅｏｉ２ｎ
２１第１０２年期文章编号：０６２７（０２０－１６０１０－４５２１）１２－３０
计算机与现代化ＪＳＡＪＹＩＮＡＨＡＩＵＮＩＵＸＡＤＩＵ
总第１７期９
基于ＴＯＤＡ的无线定位系统的应用与分析
ｓｓＭａａｏｓｌｔｈｏａｉｎｏｂｌｔｔｎｂｓｄｏｏｒｂｓｔｔｎｎｅｄａｓｍｕａｉｎｒｓｌｅｆｂｔｉａｅｔｅｌｃｔｆｌｍｕｏｍｏｉｓａｉａｅｎｆｕａｅｓａｉｓａｄｇｔｉｅｌｉｌｔｅｕｔｅｏｏｎａｏ．Ｋｅｒｓｗｒｌｓｏｉｏｉｇｅｗｒｐｉｚｔｎｓｓｅｙｗｏｄ：ｉｅｓｐｓｉｎｎ；ｎｔｏｋｏｔｅｔｍｉａｉｙｔｍ；ＴＤｏＯＡ

基于TDOA和TOA的定位技术研究

保密的学位论文在年解密后适用本授权书。
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摘要
摘要
无论是在民用系统还是在军用系统中，对目标的精确定位，都有着非常重要的作用。有源定位、无源定位以及自定位是目前常见的三种目标定位问题。其中，无源定位是在对目标不发射电磁波的条件下，通过测量辐射源诸如通信发射机、雷达等的电磁波，来确定目标的位置信息。其定位方式决定了无源定位具有隐蔽性强、不易被察觉的优点，因而使其成为现代一体化防空系统、远程预警系统以及机载对敌等方面的重要组成部分，在电子对抗领域发挥着与日俱增的关键作用。目前，在对目标的定位问题中，常用的定位参数主要有到达时差(TDOA)、到达时间(TOA)、到达角(AOA)以及它们的混合参数等。
一方面，本文分别研究并分析了基于 TDOA 信息的静止目标和基于 TDOA/FDOA 信息的运动目标的定位算法。对于静止目标，主要介绍了几种经典的 TDOA 无源定位算法，并分析了各自的定位性能；对于运动目标，主要研究了几种常用的基于 TDOA 测量值和 FDOA 测量值的联合定位算法。
（2）第二章首先介绍了 TDOA 定位算法的基本原理以及估计 TDOA 值的主要方法，然后重点介绍了 3 种典型的 TDOA 定位算法，包括加权最小二乘(WLS) 算法、泰勒级数法以及 Chan 算法，并分别分析比较了各算法的优缺点及其定位性能。
（3）第三章首先介绍了一种近些年提出的多维尺度分析（MDS）算法以及它在 TOA 定位问题中的应用，随后在此基础上对该算法进行改进，针对多运动基站的 TOA 定位模型，提出了一种新的利用多个时刻 TOA 测量值的 MDS 定位算法，该算法考虑了二阶误差项的影响，在传统 MDS 算法的基础上利用了多个时刻的基站位置信息和 TOA 测量信息，进一步提高了定位精度。

基于参考信号的TDOA定位技术研究

Technology Study技术研究DCW5数字通信世界2020.070 引言无线定位技术一直是通信领域的一个研究重点，常见的定位技术有TOA 、TDOA 、AOA 以及基于智能天线阵列的定位技术等。

其中，TDOA 定位技术以定位精度高、系统复杂度低等优点在很多监测系统中被采用。

TDOA 定位的核心算法之一就是计算时间差，常用的计算时间差的方法多以硬件为主，利用高精度的GPS 时钟模块对同步采样的数据进行互相关计算[1]。

该方案硬件成本高，定位结果容易受到GPS 信号的强弱以及晶振的稳定性等影响。

所以，本文研究了基于参考信号计算时间差的算法，采用该方式的定位可有效降低硬件设计的成本与难度。

1 TDOA 定位模型1.1 双曲线模型TDOA 定位方法中参与定位的设备至少需要3台，本文设计的实验中使用了3台设备进行定位。

TDOA 定位的双曲线模型[2]如图1所示，记待定位的发射源为D ，对应坐标为（X D ，Y D ）。

记参与定位的三台设备为C 1，C 2，C 3，对应的坐标分别为（X C1，X C1），（X C2，X C2），（X C3，X C3）。

记D 到C 1、C 2与C 3的距离分别d D1、d D2、d D3。

由两点距离公式可得式（1）、（2）、（3）。

d D1= （X D -X C1）2+（Y D -Y C1）2（1）d D2=（X D -X C2）2+（Y D -Y C2）2 （2）d D3=（X D -X C3）2+（Y D -Y C3）2 （3）记D 与C 1、C 2的距离差为D 12，D 与C 1、C 3的距离差为D 13，D 与C 2、C 3的距离差为D 23。

根据双曲线定义，可以得到一条以C 1、C 2为焦点，以D 12为焦距的双曲线，如图1中虚线所示。

同理可以得到以C 1与C 3、C 2与C 3为焦点的双曲线，分别如图1中点划线与实线所示。

通过确定多条双曲线的交点，便可确定D点的坐标。

关于基于TDOA技术的多点定位系统的研究与应用

关于基于 TDOA技术的多点定位系统的研究与应用摘要：本文介绍了近年来，在中国民航事业飞速发展、民航流量大幅度增加、部分中小机场缺少场监雷达，仍旧依赖目视方式实施管制的背景下，针对机场场面、终端区、机场附近所新生的一种监视手段-多点定位系统MLAT。

讲述基于TDOA技术的多点定位系统MLAT在民航中的重要作用及其定位原理，同时与ADS-B技术进行比对分析，突出MLAT的工作机制，整合应用案例表现应用趋势。

关键词：监视技术；多点相关定位技术；MLAT；双曲线原理；TDOA引言当前，民航中运用的主要场面监视技术有SMR（场面监视雷达）、ADS-B（自动广播式相关）、MLAT（多点定位）、EVS（增强视景监视）。

ICAO已将MLAT确定为未来监视技术发展的主要方向，欧美等主要航空强国正在加速推进MLAT技术的应用，其研制和生产、运行维护和政策标准以及设备准入体系已日趋完善和成熟。

且中国民航于2007年决定使用MLAT，作为现有空管监视系统的加强与扩充。

1 MLAT定位基本原理MLAT技术的基本原理为同一覆盖范围内存在多个接收站，它们同时接收来自目标的应答信号。

而利用双曲线原理，三个接收机产生两条双曲线，交点位置即可确定一个目标位置。

而在空间区域中，需要四台接收机，飞机位置则需利用双曲面定位解算。

按照接收各个机载设备信号的方式方法，具体定位技术分为TOA （目标信号达到时间）、AOA（目标信号到达角度）、TOA/AOA混合、TDOA（目标信号到达时间差）四种。

1.1 TOA假设目标位置A（x，y），接收站的位置为（xi，yi），测量TOA为ti，则有下列公式成立：式中m为接收站的个数。

要测量各站点接收信号时标，同时还要机载设备配合提供信号发射时标，实现较难。

1.2 AOA假设目标位置A（x，y），接收站的位置为（xi，yi），测量AOA为θi，则有下列公式成立：式中m为接收站的个数。

一般采用阵列天线来对AOA进行测量，要实现高分辨率天线设备很困难。

TDOA定位算法研究

实用标准文档TDOA定位算法研究院（系）：专业：学号：指导教师：年月日实用标准文档毕业设计（论文）题目基于TDOA的定位算法研究专业学号学生指导教师答辩日期实用标准文档摘要无线传感器网络可以看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成的。

其主要组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块的节点, 各节点通过协议自组成一个分布式网络, 再将采集来的数据通过优化后经无线电波传输给信息处理中心。

因此，其最重要的核心部位是节点传感器，应用的范围是面对广大使用用户和各种科技创新范围，其功能的关键所在是为用户提供可靠的、准确的、实时的研究数据。

那么，定位技术作为将这个“核心”和“关键”连接的纽带，它的重要性不言而喻。

本文首先通过调查无线传感器网络的发展历程，然后再研究其能够实现的各种功能，结合国内外在其各个领域像组网方式等的研究现状，通过分析，在分析的过程当中选择研究方向，最后通过选择，在定位算法上得到了突破口，然后研究的后续内容得以展开。

其次介绍了无线传感器的基础概念，分析其各个基本单元在其组成的网络当中的主要实现的功能，然后在其测距算法的类别中，介绍了三种经典算法理论，并同时与非测距算法对比，得出非测距算法的优越性，分析和研究目前已有的三种应用算法，最后整理出算法的改进方法。

通过对于TDOA定位查恩算法、TDOA定位最小二乘法算法以及TDOA定位最小二乘法加权算法来进行研究，按照提高精度的思路，最终在三种算法基础上尝试一种优化算法即进行质心处理的算法。

然后用仿真软件matlab软件进行组网和仿真，并且最终通过matlab进行仿真并且得到成功的验证。

然后大量的实验数据证明，通过质心加权处理的TDOA定位算法可以在实际中得到应用。

关键词：无线传感器网络；chan算法；TDOA；质心加权；锚节点实用标准文档AbstractWireless sensor networks can be seen by the data acquisition network, data distribution network and control management center composed of three parts. The main components of the integrated sensor, the data processing unit and a communication module nodes, each node through a distributed network protocol from the composition, then the collected data via radio waves through the optimized transmission to the information processing center. Therefore, the most important part of it is the core of the sensor nodes, in the face of broad range of applications and a variety of scientific and technological innovation with user scope, its key functions is to provide users with reliable, accurate, real-time research data. Then, positioning technology as this "core" and "key" connection link, its importance is self-evident.Firstly, by investigating the development process of the wireless sensor network, and then study its various functions can be achieved, at home and abroad in their various fields such as networking research status, through the analysis, the analysis of the process of selection research direction, Finally, choose the positioning algorithms to get a breakthrough, and then a follow-up study to expand the content. Secondly introduces the basic concepts of wireless sensors to analyze the composition of each basic unit in the network among its main function, and location algorithm in its category, we introduce three classical algorithm theory, and also with non-Ranging algorithm comparison algorithm derived non-ranging superiority, analysis and research three applications currently available algorithms, and finally sorted out the algorithm method.By Chan for the TDOA algorithm, TDOA positioning method of least squares algorithm and weighted least squares method TDOA location algorithm to conduct a study to improve the accuracy in accordance with the idea, culminating in three algorithms based on an optimization algorithm that attempts to carry out centroid processing algorithm . Then use simulation software matlab software networking and simulation, and ultimately through matlab simulation and verification successfully. Then a large number of experimental data proved that through the centroid weighting process TDOA algorithm can be applied in practice.Keywords: wireless sensor networks, chan algorithm, TDOA, weighted centroid, time delay实用标准文档目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................................................. I I第1章绪论 (1)1.1 课题的来源 (1)1.2 课题的研究目的 (2)1.3 国内外研究现状 (3)1.4 本文的主要研究内容 (5)第2章无线传感器网络定位技术研究 (6)2.1 无线传感器网络的具体结构以及优势 (6)2.2 算法定义和相关参数 (10)2.3 无线传感器网络的基础定位算法 (11)2.3.1 TMM算法 (11)2.3.2 MLE算法 (12)2.3.3 非测距的WCL算法 (13)2.3.4 非测距的迪维-跳数算法 (14)2.4 系统的设计标准与评价参数 (16)2.5 本章小结 (17)第3章TDOA定位算法 (19)3.1 TDOA算法概述 (19)3.2 TDOA算法的时延估计 (19)3.3 无线传感器网络的基础定位算法 (23)3.3.1 无线传感器网络的实验模型设置 (23)3.3.2 无线传感器网络的数学模型设置 (23)3.3.3 TDOA技术工程应用-查恩算法 (25)3.3.4 TDOA技术数学应用算法-最小二乘法 (25)3.3.5 TDOA技术最小二乘法的加权处理 (26)3.3.6 质心加权算法 (27)3.4 本章小结 (27)第4章TDOA算法的实验仿真与数据分析 (29)实用标准文档4.1 定位时延实验仿真设计与数据分析 (29)4.1.1 时延仿真系统的设计 (29)4.1.2 时延仿真数据分析 (30)4.2 基于TDOA技术的定位算法仿真设计与数据分析 (31)4.2.1 时延仿真数据分析 (31)4.2.2 查恩算法实验仿真与数据分析 (31)4.2.3 最小二乘算法实验仿真与数据分析 (33)4.2.4 最小二乘算法加权处理后的实验仿真与数据分析 (35)4.3 基于质心加权处理算法的实验仿真与数据分析 (36)4.3.1 查恩算法实验仿真与数据分析 (36)4.3.2 最小二乘算法实验仿真与数据分析 (37)4.3.3 最小二乘加权算法实验仿真与数据分析 (38)4.4 本章小结 (40)结论 (41)参考文献 (42)附录1 (45)附录2 (49)实用标准文档第1章绪论1.1 课题的来源近年来，无线通信、微电子技术、传感器技术以及嵌入式计算等技术的不断进步，推动了低成本、低功耗无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)的发展，促使无线传感器网络成为当今活跃的研究领域。

基于TDOA技术的无线定位系统设计与实现

基于TDOA技术的无线定位系统设计与实现无线定位系统是现代技术的重要组成部分，对于定位、导航、监控等方面都有着广泛的应用。

以往的无线定位系统主要是基于GPS、电子罗盘、基站三角定位等技术，但这些技术对精度、环境依赖性和成本等方面都有限制，无法满足现代无线通信领域对精准定位的需求。

因此，近年来，TDOA技术作为一种新的无线定位技术得到了快速发展和广泛应用。

本文主要介绍基于TDOA技术的无线定位系统设计和实现，并讨论其在无线通信领域中的应用。

一、 TDOA技术的原理和优势TDOA技术是一种基于时间差测量的无线定位技术，它利用不同天线之间的时间差来计算目标物体的位置。

其原理是在接收到从目标物体发送的信号后，通过不同时刻接收到该信号的时间差来确定目标的位置。

对于多个接收站，可以通过多组时间差计算出目标的空间位置。

TDOA技术具有多方面的优势：1. 基于时间差测量，不依赖于信号的强度和干扰，可以在复杂的电磁环境中运行，具有高可靠性和鲁棒性。

2. 技术成本低，仅需要几个接收器和相应的处理器，不需要单独的天线或接收器。

3. 实时性能强，满足实时应用的需求。

二、基于TDOA技术的无线定位系统设计基于TDOA技术的无线定位系统一般由以下几部分构成：1. 收发器：通过各个接收站同时接收到目标发出的信号，并在不同时间点上记录接收到该信号的时间。

2. 时钟同步：为了保证信号时间的准确性，各个接收站之间需要进行时钟同步。

一般采用GPS对时或者同步信号源的方式进行时钟同步。

3. 时间差计算：在完成信号接收后，各个接收站需要通过时间差计算出目标的位置。

一般采用相关算法和广义椭球定位法等方法进行计算。

4. 数据处理和输出：经过处理计算后，各个接收站需要将数据上传到上位机进行处理和输出。

上位机可以根据需要对得到的位置数据进行可视化展示和导出存储。

三、基于TDOA技术的无线定位系统应用基于TDOA技术的无线定位系统在实际应用中具有广阔的发展前景。

一种基于CMMB的TOA／TDOA融合定位算法

…
两个位置估计值，然后与Ｃｈａｎ算法的ＭＳ定
位估计值进行质心计算，得到ＭＳ的最终估计。最后对该算法进行了仿真并作出分析。
式中：
Ｋ —Ｋｔ —ｌ矗跫§ 一筻ｌ一
１测量误差模型
ＴＤＯＡ测量误差包括系统测量误差和
在量测噪声较小的情况下可以达到较好的距离差为△ ，则有
Ｅ
＝鑫嫡
Ｂ
定位精度，但随着噪声的增大或基站几何
布局不佳时，该算法的性能也会急剧下
△ ．．＝Ｒ一Ｒ
（１）
降。泰勒级数展开法１３１具有定位精度高的优点，但需要迭代计算的初始值必须接近真值，否则就会导致算法不收敛。
墨ｌ
Ｍ
ＫⅣ～蜀一Ａ１
根据式Ｒ＝ √ （一ｘ）＋（一曲两边同时
２（ｘ：。ｘ＋ｙ，ｙ）＝一墨一砰＋霹（１２）
ＮＬＯＳ误差，假设ＭＳ与ＢＳ和ＢＳ之间的
ＴＤＯＡ￣Ｏ量值可表示为： △ ¨ －Ａ０＋＋ｎ．，ｉ＿
趣ｊＡｌ
ｊ鹣ｌ矗Ｉ１
ＭｘＮ３Ｍ
２，３， …，Ｎ，．为ＬＯＳ环境下的ＴＤＯＡ测量值为系统测量误差，服从均值为０，方
ｌＡ，
在此定义无噪声时变量ｘ的表达形式
（５）
一
差为的高斯分布概率密度为：

无线监测定位：TDOA_AOA混合定位算法应用

无线监测定位：TDOA_AOA混合定位算法应用作者：暂无来源：《上海信息化》 2015年第11期在无线电干扰查处定位过程中，基于TDOA_AOA的混合定位法，是目前无线电监测网络锁定未知信号源的最合适定位算法。

然而，要实现较高的定位精度，仍需对TDOA软件的兼容性、算法复杂度进行相应改进。

文／朱冉随着无线电频谱使用密度逐步提高，无线电干扰查处任务不断增加。

当前，无线电监测网络已基本形成，但由于建设成本等因素制约，监测站数量有限。

当不明信号源出现时，无线电管理部门只能根据各监测站接收的电平大小大致确定不明信号源的区域，然后利用监测车大范围实地查找，最终确定其位置。

利用现有的无线电监测网络实现对不明信号源的定位，可以提高现有监测网络的利用率，并提高无线电管理部门的工作效率。

基于TDOA_AOA的混合定位算法通过利用多种不同类型的信号特征测量值进行定位估计，最少只需要一个测向站与一个不带测向功能的普通监测站就能完成目标信号源的定位，降低定位系统设备成本，并能保证一定的定位精度。

无线定位技术无线电定位即通过不同接收站对信号参数的估计来获得信号发射源的位置。

根据定位时采用的信号特征参数不同，有以下几类基本定位技术：基于信号到达时间（TOA，Time of Arrival）定位法。

这类方法需要发信机配合携带相关信息，较多用于移动通信网络中。

基于信号到时间定位法是发射机在发射内容中包含发射时间戳信息，接收机在接收信号时与发射时间戳对比，进而得卅信号传输时间获得距离信息。

基于信号到达时间差（TDOA，Time Difference of Arrival）定位法。

该方法是通过测出信号从发射机传输到两个监测站的到达时间差TDOA来确定目标发信机的位置。

根据多个TDOA 数据对应的多条双曲线的交点来估计目标发信机的位置。

由于通过两个监测站的TDOA计算，只能得到一条目标信号源可能位置的双曲线，要准确定位目标信号源位置，至少需要3个监测站组成定位系统同时工作。

[浅析无线蜂窝通信系统中的定位技术]蜂窝定位技术的优缺点

[浅析无线蜂窝通信系统中的定位技术]蜂窝定位技术的优缺点【论文关键词】无线蜂窝通信系统角度到达定位抵达时间差定位【论文摘要】本文论述了无线蜂窝通信系统中的两种定位体制，并重点介绍基于移动网络定位技术的常用定位方法，即AOA、TOA、TDOA定位方法，同时分析各种定位方法的优缺点。

要想获取到目标的具体位置信息，一般都是采用GPS定位信息，但当目标处在高楼耸立的城市之间，GPS的部分卫星信号处于遮挡状态，此时为了获得到目标的准确信息，可以考虑采取其他的辅助定位方式。

比如说，利用伪卫星技术，该技术实质上就是指安置在地面上的地基发射站，它发射的信号与GPS的信号相类似，但该种技术需要架设额外的设施；采用DTV技术，由于大城市环境中，DTV设施资源也有限。

此时可以考虑采用无线蜂窝通信系统，该系统在城市中应用成熟，基站信号好。

因基站可以发射信号，目标可以利用基站的信号信息，确定目标的位置，即可以采用无线蜂窝通信系统来弥补GPS定位技术的不足，从而准确获取目标的位置信息。

无线蜂窝通信系统中的定位技术主要有两种体制。

一种是基于下行链路的定位技术，即基于移动台的定位技术；一种是基于上行链路的定位技术，即基于移动网络的定位技术。

基于移动台的定位技术要求移动台参与定位参数的测量以及测量值的求解计算。

基于蜂窝网络的定位技术是络根据测量数据计算出移动终端所处的位置，通常必须利用3个或3个以上蜂窝基站接收手机信号的定位参数，即到达时间、角度或强度。

1基于移动台的定位技术现已提出的基于移动台的方法主要有：基于下行链路增强观测时间差定位方法、基于下行链路空闲周期观测到达时间差方法、基于GPS作为辅助的定位技术等。

2基于移动网络的定位技术基于蜂窝网络的定位方法目前主要有：基于Cell-ID定位和基于时间提前量定位的方法、上行链路信号到达时间定位方法、上行链路信号到达时间差定位方法以及上行链路信号到达角度定位方法等。

2.1AOA角度到达（AOA，Arrival of Angle）定位方式是根据信号到达的角度，测定出运动目标的位置。

基于TDOA的列车无线定位方法研究

基于TDOA的列车无线定位方法研究马丽;张蕊萍;杜国璋【摘要】针对目前铁路列车定位普遍存在的只能点式定位、精度不高、大量设立轨旁设备等问题，结合时差定位法( TDOA)定位精度高、抗多径能力强等特点，提出一种基于TDOA的三基站列车无线定位方法。

建立列车位置与基站间距离的非线性方程并利用牛顿迭代法求解。

仿真结果表明，该定位方法能满足列车定位的需求，牛顿迭代法对误差较大的定位点优化效果明显，较之经典的CHAN算法有更高的定位精度。

此外，无线定位方法可提高运营效率、降低运行成本，是一种比较有效的列车定位方法，可为列车定位提供有益的参考。

%With respect to prevalent such drawbacks in the current train positioning as inability to provide continuous real-time positioning information, low positioning accuracy and excessive trackside equipment, a TDOA-based three-base station wireless train positioning is proposed in the light of the high positioning accuracy and the strong anti-multipath of TDOA. The nonlinear equation on the distance between trains and base stations is established to solve it with Newton iteration method. Simulation results show that this approach can satisfy the demand of train positioning, Newton iteration method has obvious optimization effect on big error positioning point and higher positioning precision compared with the classic CHAN algorithm. Besides, wireless train positioning approach is an effective positioning method to improve operational efficiency, reduce operation cost and provide references for train positioning.【期刊名称】《铁道标准设计》【年(卷),期】2016(060)007【总页数】5页(P154-157,158)【关键词】TDOA;基站;列车无线定位;牛顿迭代法;CHAN 算法;定位精度【作者】马丽;张蕊萍;杜国璋【作者单位】兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730070;兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730070;兰州交通大学机电工程学院，兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】U285.2在铁路运输中，随着列车速度的提高，及时有效地获取列车在铁路运行中在线路上所处的位置，可以为列车运行控制系统提供准确的判断参数，是保证列车安全间隔、计算列车速度曲线、在车站停车后列车打开车门的重要依据，是列车安全运行的重要前提。

基于TDOA和AOA算法的声源定位模型的研究

建立基于 TDOA 算法和 AOA 算法改进的声源定位模型，给定封闭大厅的具体长宽高，在此基础上计算出声源距离麦克风的角度范围和各个麦克风到达声源的距离范围，最后根据所构建模型求解出声源的具体坐标。
l
S0
S1
O S4
S3
S2
3 构建麦克风阵列仿真模型
确定麦克风树的几何排列形状，为了更好地用麦克风阵列，对声源进行识别。本文针对不同的阵列形状对声源识别性能展开对比，可以得到最佳的麦克风阵列几何形状。麦克风树组成的二维坐标系中的平面基阵模型如图 2 所示。
精确地计算出声源的具体位置，可以将定位方法的某些结合
起来使用，用一种定位方法的优势之处来填补另外一种定位方法的不足，从而达到互补的效果，以取得更精确的定位结果。
将 TDOA 定位方法与 AOA 定位方法结合起来，假设各
个麦克风的坐标分别为：mic1(x1，y1)，mic2(x2，y2)， mic3(x3，y3)。
问题二
形状基础声源定位模型
时延值距离差假设尺寸角度范围求解位置坐标
麦克风阵列架子高度声源位置
限制距离差限制角度域
问题三
2 问题分析
图 1 问题分析示意图
首先确定麦克风阵列的最佳几何形状。将二元基阵、三元基阵、四元及其多元基阵构成的麦克风树几何形状对声源定位的准确性进行比较，根据分析可知，最佳的几何形状为正三角形时，定位的准确度最高且计算更为简便。
之差为 0.1 米，声源到达麦克风 3 与到达基准麦克风的距离
(2) 改进后的模型具有敏感性大的特点。可以利用感知
之差为 0.17 米。
信息对特定目标进行识别和跟踪。这不仅是机器人领域的内
极限情况 2：当声源位于麦克风树正下方时，仍设麦克容，同时也是军事领域关注的重要热点。

基于TDoA的室内定位方法研究

基于TDoA的室内定位方法研究【摘要】无线设备的普及，推动了无线定位系统的快速发展。

针对室内环境的特点，提出了一种基于TDoA的室内定位算法，具有结构简单，计算复杂度低的特点。

实验结果表明，提出的算法有比较低的平均定位误差和标准差，具有较好的性能。

【关键词】定位;到达时间差;室内;射线追踪1.引言随着网络技术，无线通信技术和嵌入式技术的快速发展，无线便携式设备已经广泛的应用到生活中的各个角落[1]。

几乎每个人都拥有一到几样无线便携式设备，如手机、笔记本电脑和个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）等，在未来通信系统中，无线通信标准也将占据越来越多的位置。

如今，人们对无线移动设备的需求越来越多，不同环境下的无线定位系统得到了广泛的研究，其中，基于室内的定位系统在最近几年成为研究的热点[2]。

基于室内的定位服务能够被用于大量的实际应用中，例如：能够用于定位机场的推车，定位医院的轮椅以及定位超级市场的商品等[3]。

而且，基于室外移动基站的定位服务也用于多种实际应用中，例如：基于用户当前所处的位置，实时动态的发送个性化的广告;通知在站牌等公交的用户，公交车将会到达的时间等[4]。

无论在室内定位中采用何种无线基础设施，我们都可以根据移动基站和参考节点之间的测距方法将室内定位系统分成以下四类：（1）基于到达时间差[5]（Time Difference of Arrival，TDoA）的室内定位系统;（2）基于到达时间[6]（Time of Arrival，ToA）的室内定位;（3）基于到达角度[7]（Angle of Arrival，AoA）的室内定位系统;（4）基于RSSI[8]（Received Signal Stre-ngth Indicator，RSSI）的室内定位系统。

射线追踪技术能够计算某一个点从各个方向接收到的射线，能够提供室内环境下的多种信号类型。

我们将射线追踪技术应用到室内定位中，利用射线追踪技术，除了能够得到每个点的直射信息，还能够得到每个点的多径影响信息。

定位TDOA论文变频反射论文

定位TDOA论文变频反射论文摘要：节点定位作为无线传感网络的关键技术，已成为国内外的研究热点。

本文首先对当今无线定位技术进行了介绍，现有的技术在短距离定位上精度不够。

然后针对两种定位测距技术进行改进，提出了基于信号相关性的tdoa测距方案和基于信号变频反射的toa测距方案。

接着对这两种方案进行了仿真实验，讨论了各自的优缺点。

最后得出了基于信号变频反射的toa测距方案更适合应用于短距离高精度无线定位系统的结论。

关键词：定位tdoa；变频反射；toashort-range high-precision wireless location methods research and implementationli shu(sichuan leshan vocational technicalcollege,leshan614000,china)abstract:the node location as a key technology of wireless sensor networks has become a hotspot at home and abroad.firstly,in today’s wireless location technology introduced,the existing technology in the short-range positioning accuracy is not enough.and ranging technology for positioning both proposed toimprove the correlation based tdoa signal ranging programs and toa based on the signal frequency ranging program of reflection.then these two programs were simulated to discuss their respective advantages and disadvantages.came to the conclusion of the toa based on the signal frequency ranging program of reflection is more suitable for wireless short-rangehigh-precision positioning system of the conclusions.keywords:tdoa location;frequency reflection;toa 无线传感器网络被评为对21世纪产生巨大影响力的技术之一，其应用遍布生活各个层面，特别在国防和重大灾害事件监测等领域。

《2024年基于TDOA的无人机无线定位算法研究》范文

《基于TDOA的无人机无线定位算法研究》篇一一、引言随着无人机技术的快速发展，其在军事、民用等领域的应用越来越广泛。

其中，无人机的定位技术成为了研究的热点。

无线定位技术是无人机定位的重要手段之一，而基于TDOA（Time Difference of Arrival）的无线定位算法在无人机定位中具有重要应用价值。

本文将重点研究基于TDOA的无人机无线定位算法，为无人机的精准定位提供理论支持和技术支持。

二、TDOA无线定位算法概述TDOA是指信号到达不同接收点的时间差。

基于TDOA的无线定位算法通过测量信号到达多个接收点的时间差，利用几何关系计算出信号发射点的位置。

该算法具有较高的定位精度和抗干扰能力，适用于复杂环境下的无人机定位。

三、基于TDOA的无人机无线定位算法研究3.1 算法原理基于TDOA的无人机无线定位算法主要包括信号传播模型、时间差测量、位置计算等步骤。

首先，建立信号传播模型，包括信号传播速度、传播时间等因素；其次，通过多个接收点测量信号到达的时间差；最后，利用几何关系计算出信号发射点的位置。

3.2 算法实现在算法实现过程中，需要解决的关键问题包括时间同步、信号传播模型校正、多径效应等。

时间同步是TDOA算法的基础，需要保证多个接收点能够准确测量信号到达的时间差。

信号传播模型校正可以提高定位精度，需要根据实际情况进行校正。

多径效应是无线通信中常见的干扰因素，需要通过算法进行抑制或消除。

3.3 算法优化为了进一步提高基于TDOA的无人机无线定位算法的性能，可以采取多种优化措施。

例如，采用高精度的时钟同步技术，提高时间测量的准确性；通过多模融合技术，融合多种传感器数据，提高定位的鲁棒性；采用机器学习等技术，对算法进行智能优化，提高定位精度和速度。

四、实验与分析为了验证基于TDOA的无人机无线定位算法的性能，我们进行了实验和分析。

实验结果表明，该算法具有较高的定位精度和抗干扰能力，适用于复杂环境下的无人机定位。

基于TDOA定位算法的改进

a c a c b c b c
2 a 2 b
2 c 2 c
2 a 2 b
2 c 2 c
2 c 2 c
2 a 2 b
]
结合质心定位算法，可以通过下式（9）求出定位节点坐标D（x,y）。 y y f yg xe x f xg （9） y e
x 3
3
式（9）所示的三角形质心定位算法是质心算法的一个特例。质心定位算法非常简单，只要先确定好这个包含定位节点的区域，就可以直接求解出这个区域的质心。我们一般将多边形的几何中心作为这个多边形的质心，这个多边形的顶点坐标的平均值就是该质心节点（x,y）的位置坐标。设多边角形顶点的位置向量为( xi , xi ) ，则质心节点的坐标可由式（10）得出：（10） 1 n 1 n
室内定位算法研究现状介绍
在我们日常生活中，使用最广泛的定位技术是GPS技术。但是GPS定位技术因为其功耗比较高，必须在开阔的地方使用，并不适合于在封闭的楼层和地下环境等室内环境，而且它的定位精度相对来说比较低，并不能满足室内定位的定位精度要求。如果要在室内定位系统中使用 GPS技术，则可以增加一些辅助，即使加了辅助，由于室内环境的复杂性，无线信号的多径效应和反射比较严重，GPS信号在室内会变差，这样使得许多基于室内位置服务的应用变得没有意义。所以，GPS定位技术不再适合于室内定位系统。根据室内环境的这杂多变性，人们在室内定位方面不断地提出解决方案和实现方法，可以利用无线传输技术来进行室内定位，例如无线局域网络、超声波、蓝牙、ZigBee等来进行室内定位。虽然目前对室内定位系统的研究比较多，但是缺少性能比较完善且价格比较低廉的室内定位系统。
2、Bluetooth定位技术
它是由一种短距离的低功耗的无线传输技术， Bluetooth局域网接入点，把网络配制成一种基于多用户的基础网络连接模式，并保证Bluetooth局域网的接入始终是这个微微网的主设备，这样就可以成功过得用户的位置信息，从而实现定位。其优点是容易发现设备信号传输不易受视距的影响，而且设备体积小、易于集成，因此很容易推广普及。缺点是Bluetooth设备价格比较贵，对于复杂的空间环境，稳定性稍差，而且蓝牙协议栈比较复杂。

基于TDOA室内定位算法的研究2500字

基于TDOA室内定位算法的研究2500字在通信领域中，定位是一个值得研究的方向，其中室内定位是一个新的热门研究方向。

在室内定位中，我们要考虑到各种误差对定位精度的影响，同时还要考虑到为了尽可能地减小误差对定位性能的影响使用的定位算法的复杂度。

定位最想要的结果就是用合适的复杂度尽可能小的定位算法得到定位精度尽可能高的定位结果。

在本文中，我们讨论TDOA的定位方法，同时研究基于TDOA的WLS算法、Chan算法和Taylor算法。

毕业室内定位；定位算法；TDOA；Chan算法；Taylor算法在室内定位领域中，室内定位算法是极为重要的，它关系到定位性能的优劣。

在研究室内定位时，对于误差，我们主要考虑系统误差和非视距（NLOS）误差，系统误差是由定位系统本身造成的，而非视距误差是由障碍物的遮挡造成的。

在进行各种定位算法时，需要克服这两种误差。

各种算法都有优缺点，不同的环境算法的选择不同，各种算法适用于不同的环境。

在室内定位的研究中，基于TDOA定位算法的种类更多一些，本文深入介绍有关TDOA 定位的一些定位算法。

1、TDOA定位在室内定位的过程中，我们利用几个基站BS得到MS的坐标估计值，最常见的方法就是直接测出BS到MS之间的时间，而后得出BS到MS之间的距离量，这就是我们通常所说的TOA定位，但此法需要各个BS和MS之间在时间上必须保持同步，不能有偏差，这就给定位带来一定的麻烦。

为了解决这一问题，提出利用距离差进行定位，这就是TDOA定位，TDOA定位只要保证各个基站保持时间同步就可以进行。

2、基于TDOA定位算法利用TDOA定位的算法有很多，下面我们介绍几种基于TDOA的定位算法。

2.1 WLS算法WLS定位算法是由LS法演进得来的，在室内定位的算法中，LS法是用得最为广泛的定位算法，LS算法不涉及到权重的问题。

但在实际应用中，WLS算法比LS算法用得更为广泛，由于WLS算法的定位精度要高于LS算法，故在很多算法中用到WLS算法。