非视距传播环境下移动台定位算法研究

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TDOA定位技术及其误差分析

ｃｙＬｏｃａｔｉｎｇｉｎＧＳＭ，ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＰｅｒｓｏｎａｌＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｉｎｄｉａ，１９９６，ＰＰ．２３２—
３ＴＤＯＡ定位原理
ＴＤＯＡ是一种基于网络的定位技术，其基本原理是测
５
万方数据
Ｖｉｌｉｉｉｉｉ：ｉ；？。’∥二二？ｉ，。／≯；一ｊ｛ｍ一（∥∥＃≯＃≯？＊一￡７粥７ｔ搿ｎ∥一≯，，ｊ一；＃∥搿７一：７７≯一，∥ｉ，∥Ｚ’｛ｆ２｛Ｅｇ麓
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络环境中的平均ＮＬＯＳ误差达到５００～７００ｍ【４】，Ｋｏｒｅａ
测量值调节到接近ＬＯＳ的测量值ｍ。另一种方法是降低非
Ｔｅｌｅｃｏｍ在ＪＳ一９５网络中的测量结果表明平均ＮＬＯＳ误
线性最小二乘法算法中ＮＬＯＳ测量值的权重，这种方法也
差达到５８９ｍ１５］，此外平均ＮＬＯＳ误差有随ＭＳ与ＢＳ之间
需首先判断哪些基站得到的是ＮＬＯＳ测量值【８】。还有一种
ＴＤＯＡ（ＴｉｍｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＯｆＡｒｒｉｖａｌ）到达时问差定位技术是根据不同基站接收到的同～移动终端信号在传输路径上的时延差异实现终端定位。ＴＤＯＡ技术定位依赖于网络参数的测量，因而不需要对终端做硬件上的改动，与其他移动网络定位技术相比，有定位精度高，响应时问短，实现简单等优点，因而ＴＤＯＡ已成为３ＧＰＰ中选用的定位技术之一，预计在；降来的３Ｇ网络上将被广泛的采用÷
无线网络定位信息服务在我国还处于起步阶段，预计在未来的两到三年里，无线网络的定位技术将成为位置信息服务的主要组成部分，进一步推动位置服务的发展，由此对人们的生活会产生深远的影响。在多数移动网络所在的城市或恶劣城市环境中，ＭＳ和ＢＳ之间的电波通常难以实现ＬＯＳ传播。ＮＬＯＳ问题是目前移动网络定位提高定位精度必须解决的关键问题。近年来国际上针对ＮＬＯＳ问题开展了广泛研究，目前已提出一些鉴别和抑制或消除ＮＬＯＳ误差的方法，但对于消除ＴＤＯＡ测量值中的ＮＬＯＳ误差还没有找到一种切实可行的有效方法。在今后的研究工作中，寻找如何鉴别在ＴＤＯＡ测量值中是否存在ＮＬＯＳ误差的更好更实用方法，以及如何在ＮＬＯＳ识别后进行更好的处

移动通信网络中移动终端位置定位算法的研究

移动通信网络中移动终端位置定位算法的研究移动通信网络中移动终端位置定位算法的研究是当前无线通信领域的热门研究方向。

随着移动通信技术的发展，人们对于移动终端的位置信息越来越关注。

移动终端定位算法的研究对于提供更精确的位置服务以及支持各种应用场景具有重要意义。

本文将从移动终端定位的基本原理、常见的定位技术、定位算法以及研究方向等几个方面进行探讨。

首先，移动终端定位的基本原理是通过接收到的信号来计算出终端的位置。

常见的信号包括GPS卫星信号、基站信号和Wi-Fi信号等。

其中，GPS技术是最常用的定位技术之一。

GPS系统由一组卫星和接收器组成，通过接收卫星的定位信号来计算终端的位置。

基站定位是另一种常用的技术，它利用手机与基站之间的信号传输延迟来计算距离，从而确定手机的位置。

Wi-Fi定位是基于Wi-Fi信号的定位技术，它利用手机与周围Wi-Fi热点之间的信号强度、到达时间差等信息来计算位置。

其次，移动终端定位算法根据不同的定位技术采用不同的算法来计算终端的位置。

其中，GPS算法主要采用三角测量原理和卫星导航算法来计算位置。

三角测量原理将接收到的三颗卫星信号的距离转化为位置坐标。

卫星导航算法则是利用接收到的卫星信号来计算位置，并通过差分定位、载波相位等技术来提高定位精度。

基站定位算法主要采用基站信号的到达时间差来计算终端位置，通过测量到达时间差计算距离，再利用多个基站的位置来计算整体位置。

Wi-Fi定位算法主要通过收集周围Wi-Fi热点的信息，计算出接收信号强度与距离之间的关系模型，并根据模型计算终端的位置。

然后，当前移动终端位置定位算法的研究焦点主要集中在提高定位精度、降低定位成本和适应不同场景。

针对定位精度的提升，研究者们采用多传感器融合定位、信号处理技术、粒子滤波等方法来提高定位精度。

多传感器融合定位技术将GPS、基站定位、Wi-Fi定位等多种技术进行融合，利用不同技术的优势来提高整体定位精度。

信号处理技术通过对接收信号进行降噪、增强等处理，从而提高信号的可靠性和准确性。

TDOA定位

摘要无线定位服务是一种有着广阔市场前景的移动增值业务，基本原理是利用现有蜂窝网络，通过对各种位置特征参数，包括到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达方向(DOA)的测量和估计，来实现移动用户的定位。

本论文对无线通信网络中基于TDOA的无线定位技术进行了研究。

本文分析了国内外相关研究现状，给出了移动台定位的几种基本方法，并给出了TDOA定位的双曲线数学模型，分析了基于TDOA定位的Chan算法、遗传算法(GA)和差分演进算法(DE)，并对其进行了计算机仿真。

仿真结果表明，三种算法各有优缺点：Chan算法定位精度较低但运算速度很快，GA算法和DE算法定位精度高但收敛时间较长。

在上述研究的基础上，本论文提出了三种新的定位算法：基于TDOA的Chan-GA算法、Chan-DE算法和Chan-IDE算法。

并在相同的仿真环境下进行比较，仿真结果表明，在保证种群数量的情况下，所提的算法性能稳定，能找到逼近全局最优点的解，相对于Chan算法精度更高,相对于以前的算法在保证收敛性能的前提下有更快的收敛速度。

关键词：移动台定位；到达时间差；遗传算法；差分演进算法；免疫算法ABSTRACTCellular wireless location service is a new mobile value-added service with a good market future. Its basic principle is to implement mobile user location through estimating characteristic parameters relative to position, including time-of-arrival (TOA), time-difference-of-arrival (TDOA), direction-of-arrival (DOA), etc. This thesis aims at the research of wireless location technology based on time-related measurements in Wireless Communication System.The thesis analyzes the domestic and foreign correlation research of present situation, and gives several essential methods of mobile location. After that, the mathematical model of TDOA hyperbolic equations is established, three location algorithms based on time-difference-of-arrival (TDOA), Chan, genetic algorithm and Differential Evolution are analyzed, and have been carried on the simulation to them. The simulation results show that all the algorithms have the advantages and disadvantages.The Chan algorithm has bad location accuracy and very quick operating speed. To the contrary, the genetic algorithm and Differential Evolution have a high accuracy and a fast convergence time.Based on the above investigation, three new location algorithms called Chan-GA algorithm, Chan-DE algorithm and Chan-IDE algorithm based on TDOA measurements are put forward. Carrying on the computer simulation to them under the same environment, the simulation results show that if the population size is big enough, the algorithm is robust and can find the coordinates. It has a higher accuracy than Chan algorithms and a faster convergence time than genetic algorithm.Key words: Mobile location; TDOA; Genetic algorithm; Differential Evolution; Immune algorithm目录第1章绪论 (1)1.1课题研究背景 (1)1.2课题研究的目的和意义 (2)1.3国内外的研究现状 (4)1.4本文的主要工作 (5)第2章移动台定位的基本方法 (7)2.1移动台定位的两种方案 (7)2.1.1基于网络的定位 (7)2.1.2基于移动台的定位 (7)2.2移动台定位技术 (8)2.2.1基于场强测量的定位方法 (8)2.2.2基于传播时间测量的定位方法 (8)2.2.3基于信号到达角度测量的定位方法 (10)2.2.4混合定位方法 (10)2.3影响移动台定位精度的主要原因 (11)2.4本章小结 (12)第3章基于TDOA定位算法的分析及仿真 (13)3.1TDOA定位的数学模型 (13)3.1.1定位问题的最小二乘(LS)表示 (13)3.1.2TDOA双曲线模型 (14)3.2TDOA定位算法——Chan算法 (15)3.3定位准确率的评价指标 (20)3.4本章小结 (21)第4章遗传算法在TDOA定位中的应用 (22)4.1遗传算法简介 (22)4.1.1遗传算法的基本原理 (22)4.1.2遗传算法的特点 (23)4.1.3遗传算法的基本流程图和主要步骤 (24)4.1.4遗传算法的基本操作 (25)4.2遗传算法在TDOA定位中的实现 (27)4.2.1TDOA双曲线定位模型 (27)4.2.2改进的遗传算法的实现 (29)4.2.3Chan-GA算法的实现 (32)4.3计算机仿真 (32)4.4本章小结 (35)第5章差分演进算法在TDOA定位中的应用 ·····错误!未定义书签。

非视距环境下改进的到达时间差定位算法

1002008445computerengineeringandapplications计算机工程与应用jpeg2000左与本文方法右含噪图像还原效果比较上接74页以其他多幅标准测试图像进行压缩实验本文方法与jpeg2000压缩码率及还原误差比较见表注意到由于chessboard图像是规则的黑白方块以本文方式进行压缩仅需要保存黑白交界处的点即可且由于色块内部是完全同色分段线性插值基本没有误差因此其压缩还原效果较jpeg2000方法高出许多
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Ｃｍｕｅｎｉｅｒｇ（ｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｅｉｒｐｌａｉｓｒｎｏｃｏ
非视距环境下改进的到达时间差定位算法
宋玉
Ｓ０ＮＧＹＵ
郑州大学信息工程学院，郑州４０５５０２
Ａｐｌａｉｎ，０８．４５）９ — ０．ｐｉｔｏｓ２０４（：９１１ｃ
ＡｂｔａｔＴｅｉｅｅｓｎｈｎｎｉｕｐｓｄｏｈＬｉｔｅｌｓｉｓｒｃ：ｈｗｒｌｓｅｖ＇ｍｅｔｓｐｏｅｔｏｓｔｅＯＳｎｈｃａｓｃｗｉｌｓｈｃｔｎｌｏｉｍ．ｔｏｇｔｅｅｅｔｎ，ｒｅｓ）ａｉａｇｒｈＡｌｕｈｈｒｆｃｉｅｏｔｈｌｏ
ｒｆａｔｅｃｄｅｓｉｔｒａｅｖｒｎｍｅ．Ｏｈｔｌｒｎｃｏｔｅｏａｉｎｅｒｃｉｏｎｔ．ｏｘｉｔｎｈｅｅｌｎｉｏｎｔＳｔｅｏｅａｅｆｈｌｃｔｏｍｕｓｂｍｏｅｆｔｅｒｉ ’ｗｅｓｔｕｅｈｅ ‘ａｓ（ａｇｒｔｍ． ‘ ｓｉ’ ｌｏｉｈｌＨｅｅｆｐｆｒｒｏａｇｒｔｍｔｍｉｉａｅｈｆｔｆｒＶｅｕｔｏｗａｄｎｅｌｏｉｈｏｔｇｔｔｅａｃｏＮＬＯＳ．ｅｌｏｉｈＴｈａｇｒｔｍｕｓｓｈｅｍｅａｉｎａｔｒｎｄｈ１ｌｇａｌｌｙｅｔｅｎｄｔｏｆｃｏａｉ，Ｉｔｒ￣ｌＩｕａＳａｔｍｉｉａｔｔｅａｔｆＮＩＯＳＳｉｕａｔｎｈｗｓｈｔｈａｇｒｔＯｓｏｔｅｈｆｃｏ．ｍｌｉｓｏｔａｔｅｌｏｉｈｍｉｇｏｍｐｒｖｓｈａｃｒｃｏＩｅｔｏｂｅｔｒｈＩｈｇｎｅａｏｅｔｅｃｕａｙｆｏａｉ．ｔｅｔｉｔｅｅｒｌｎａｇｒｔｍ，ｎｔｅｏｍｐｉａｉｎｓｏｌｏｉｈａｄｈｃｌｃｔｏｉｌｗ．Ｋｅｗｏｄｓｅｙｒ：ｍｅｎａｉｎａｏ；ｔｒｔ￣ａｇｉｈ：Ｌ：ｄｔｏｆｃｔｒｉｅａｉｌｏｒｔｍＭｅＮＬＯＳ：ＴＤＯＡ

基于蜂窝网的抗NLOS定位算法研究

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２０年第２０６１期
中图分类号：Ｎ１Ｔ９１文献标识码：Ａ文章编号：０９５２２ｏ）２０Ｏ４１０ —２５（０６１一Ｏ９一０
基于蜂窝网的抗ＮＯＬＳ定位算法研究
郭东明，邓平，于北冥
好的解决多径问题；多址干扰问题（Ａ）ＭＩ已可以通过各种不同取消干扰技术得到较好的抑制。监听］
ＮＬＳｅｏｔａｉｎａｇｒｈｉｅｌｌｒｏａｏｓｉｎｎｙｔｍ，ｓｃｓＮＯｒｒｐｐｇｔｎｓｔ — ＯｌｒｉｔｌｏｉｍｃｌａｃｔｎｐｉｏｉｇｓｓｅＴｍｉｇｏｔｎｕｌｉｏｔｕｈａＬＳｅｒｒａａｏｔｉｏｏｉａｓｔｓｉ，ＮＬＳｉｅｔｃｔｎ，ＮＯｌｏｔａｏｌｏｉｍｒｉｒｖｎｅｐｓｉｎｎｃｕａｙａａａｙｅｃＯｎｉａｉｄｉｆｏＬＳｅｒｍｉｇｔｎａｇｒｈｆＴｉｉｔｏｍｐｏｉｇｔｏｉｏｉｇａｃｒｃ】ｎｌｓｄｈｔ
了自己的观点。
关键词：蜂窝移动定位；非视线传播；定位算法
Байду номын сангаас
ＤｉｃｓｉｎｏｓｕｓｏｎＮＬＯＳｅｒｒｍｉｉａｉｎａｇｒｔｍｒｏｔｇｔｌｏｉｈｏｂｓｄｏｅｌｌｒｍｏｉｙｔｍａｅｎｃｌａｂｌｓｓｅｕｅ
由于非视距传播，信号从移动台到达基站只能
通过反射或衍射。在第二代ＧＭ网络中ＮＯ传播ＳＬＳ不会对通信和相关业务产生较大影响，故对ＮＤ［Ｓ

一种NLOS环境下TOA定位算法和算法比较

Ａｂｔａｔｆｃｖｓｒｃ：ｅｅｔｅＴＯＡｌｏｔｍｉｈｉｃｕｅｈｎｕｎｅｏｏｌｅｆｉｈ（ＯＳＰｏａａｉｎｗｈｎｔｅＢａｅｓｔｎｒＡｎｉａｇｒｈｗｈｃｌｄｓｅｉｆｅｃｆｎｎ—ｉ－ｏｇｔＮＬ１ｒｐｇｔｅｈｓｔｉｓｅｉｎｔｌｎｓｏａｏａ
ａｓｈｇｒａｃａｙ，ｎｄｈａｉｈｅｃｕｒｃＴｈｅｎ，ｏｈｅｌｏｒｔｍｓａｅｃｍｐａｅｔｔｓｔｒａｇｉｈｒｏｒｄｗｉｈｈｉ，
Ｋｅｒｓｎｎｉｅｏ－ｓｈｒｐｇｔｎｔｆｒｉａ；ｘｍｕｌｅｉｏｄＭＬｓｍａｏｙｗｏｄ：ｏ —ｌ — ｆｉｔｏａａｏ；ｍｅｏｒｌｎｇｐｉｉａｖｍａｉｍｋｌｏ（１ｅｔｔｎｉｈｉｉ
ＡＴＯＡ— ａｅｏａｉｎＡｌｏｉｍＯＳｎｉｍｅｔａｄｔｅＣｏｐｒｏｆＡｌｏｒｈｂｓｄＬｃｔｇｒｈｉＮＬｏｔｎＥｖｒｏｎｎｎｈｍａｉｎｏｇｉｍｓｓｔ
（ｏｇｉｉｅｓｙｍｎｃｔｎａｄＩｆｒｔｎＳｓｍ，ａｇａ２０９，ｉａＴｎｖｒｔ，ｍｕｉｉｎｎｏｍａｏｙｔＳｎｈｉ００２Ｃｈｎ）ｊＵｎ美围，动运营商必须依照Ｅ９１准为移动站提供比较移一ｌ标
的集合。算法描述如下：（）站集合大小为Ｍ（ ≤ Ｍ＜）对于每一个Ｍ值，Ｋ从１基３Ｎ，有（Ｎ中取Ｍ共有Ｋ种取法）ＴＡ测量值集合。用Ｓ（＝，，Ｋ表个Ｏｋｌ …，）ｋ２示第Ｋ个基站集合。

非视距传播下LTE的频率定位算法

ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｎｎｏｎｌｉｎｅ－ｏｆ — ｓｉｇｈ（ＮＬＯＳ）ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｎｎｅｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌ，
ＫｅｙｗＤｒｄｓ：ｎｏｎ－ｌｉｎｅ－ｏｆ — ｓｉｇｈｔｆＮＬＯＳ）；ｐａｔｈｌｏｓｓ；ＢＰｎｅｕＥａ］ｎｅｔｗｏｒｋ；ｌｅａｓｔ — ｓｑｕａｒｅａｌｇｏｉｒｔｈｍ
该基于频率的移动台定位算法定位精确，效果良好。
关键词：ＮＬＯＳ误差；路径损耗；ＢＰ神经网络；ＬＳ算法
中图分类号：ＮＴ９２９．５３文献标识码：Ａ文章编号：０２５８ — ７９９８（２０１４）０２－００９１－０３
ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＮｅｔｗｏｒｋ
非视距传播下ＬＴＥ的频率定位算法
郑敏，毛永毅。，杨阳
（１．西安邮电大学电子工程学院，陕西西安７１００６１；２．西安邮电大学研究生部，陕西西安７１００６１）
ｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｕｓｉｎｇＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓａｂｌｅｔｏＣＯＩＴｅｃｔｔｈｅＮＬＯＳｅｒｒｏｒｓ．Ａｔｌａｓｔ，ＭＳｃａｎｂｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙｌｅａｓｔ — ｓｑｕａｒｅ（ＬＳ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，

小波分析法解决无线定位跟踪问题

２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｘｉ ’ ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００６１，Ｃｈｉｎａ）
Hale Waihona Puke ａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｏｆｔｈｅｍｏｂｉｌｅｓｔａｔｉｏｎ（ＭＳ）ｉｎｔｈｅＮＬｏＳｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆｃｅｌｌｕｌａｒｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｕｓｉｎｇ
研究与开发
小波分析法解决无线定位跟踪问题
陈宝全 ’ ，毛永毅
（１．西安邮电大学通信与信息工程学院西安７１００６１；２．西安邮电大学电子工程学院西安７１００６１）
摘要：无线定位中，信号的非视距传播（ＮＬｏＳ）很大程度上决定了移动台的定位精度，而小波分析理论在信号处理中有较为明显的优点，提了一种在蜂窝网络中非视距环境下对移动台（ＭＳ）的定位及跟踪算法。利用小波变换对信号的分解和重构，实现了对ＴＤＯＡ测量值误差的修正，再利用经典Ｃｈａｎ算法对移动台位置进行估

一种非视距环境下的椭圆-双曲线混合被动定位技术

特性［训，但其对初始估计值有较高精度要求，否则不能保证算法的精度和收敛性。本文使用实际信道模型下得到的ＴＳＯＡ、ＴＤＯＡ测量值，在建立定位数学模型的基础上，使用Ｔａｙｌｏｒ
小二乘算法给出了定位方程组的非迭代闭式解，在视距且测量误差不大的情况下具有最优的估计性能；
但在实际信道ＮＬＯＳ（ＮｏｎＬｉｎｅｏｆＳｉｇｈｔ）环境下该算法性能迅速下降［】；Ｔａｙｌｏｒ级数展开算法是一种需要初始估计值的递归算法，广泛应用于求解非线性方程，具有精度高、收敛速度快、稳健性强等优良
中图分类号ｔＴＮ９２９．５３
文献标识码ｔＡ
１
引言
伴随着蜂窝移动通信系统的快速发展，移动台定位技术受到越来越多的关注并己成为研究热点。
目前，到达角度（ＡＯＡ，ＡｎｇｌｅｏｆＡｒｒｉｖａ１），到达场强（ＳＯＡ，ＳｔｒｅｎｇｔｈｏｆＡｒｒｉｖａ１），到达时间（ＴＯＡ，
展开算法进行定位，利用Ｃｈａｎ算法估计用户初始位置并以此作为迭代初始值，加快了算法的收敛速度，同时也保证了算法的效率和精确度。

一种在NLOS环境下提高TOA定位算法精度的改进方法

-3图2
k c
建立虚拟基站示意图
由于定位算法本身对误差量有一定的

修正作用，因此得到的定位估计位置与各基站的距离 Rc 仍小于由时间测量参数得到的距离 Rk ，因此考虑沿着定位估计位置与各基站所在直线方向将基站位置向远离定位估计点的方向移动，移动距离为 Rk − Rc ，得到如图２所示的虚拟基站位置（图中只画出了虚拟主基站位置，其它虚拟基站同理得到）。在新的一组虚拟基站位置的基础上重新进行 TOA 定位，得到对初步定位估计的修正结果。同样的过程可反复进行，根据定位精度的要求决定迭代的次数，一般３到５次的迭代计算即可得到较高的定位精度。这种改进在 NLOS 环境下 TOA 算法的原理是将基站位置向后退建立虚拟基站，加大基站与定位目标点之间的距离，抵消时间测量参数中所包含的 NLOS 误差，从而达到提高定位精度的目的。

一种在 NLOS 环境下提高 TOA 定位算法精度的改进方法
杨瑾，赵成林，周正
北京邮电大学无线网络实验室，北京（100876）
E-mail：hanruoli52@
摘要：TOA 定位算法是移动通信系统基础定位算法之一，具有定位参数易获得，定位精度较高等特点。但在非视距（NLOS）环境中，时间测量参数中包含较大误差，将严重影响定位的精度，本文提出了一种用虚拟基站位置进行迭代计算的改进算法，可以在时间测量参数误差较大的情况下有效地提高 TOA 定位算法的精度，本文称为后退算法，改进算法对定位精度的提高可以通过仿真进行验证。关键词：无线定位，时间定位，非视距传播
1 a (1)
, 2Z
1 a (2)
,1)
对终端的位置估计
2 ⎡ ⎤ ⎡ x ⎤ ⎢ ± Z a (1) ⎥ ⎢ y⎥ = ⎢ 2 ⎥ ⎣ ⎦ ± Za (2) ⎦ ⎣

蜂窝网无线定位技术中非视距(NLOS)误差的鉴别及其抑制

定性因素。
和ＴＡ测量的误差统计特征，Ｏ对现有鉴别和抑制
ＮＬＳ误差的各种方法进行分析，给出降低Ｏ并
圈１移动定位中的ＮＬＯＳ示意圈
Ｆｉ．ｎｌｅｏｉｈｒｂｅｇ１Ｎｏ－ｉ－ｂｓｇｔｐｏｌｍｓｎ
Ｔｅｃｍ在Ｉ－５网络中的测量结果表明平均ｌｏｅＳ９
ＮＬＯＳ误差达到５９ｍ；８此外，平均ＮＬＯＳ误差有随
ＭＳ与ＢＳ之间的距离的增大而线性增大的趋势。
ＮＬＯＳ误差已成为影响蜂窝网络定位精度提高的决
摘要：由于无线网络环境中客观存在非视距（Ｌ）差，用传统的定位方式套对移动台位置的定位造成很大Ｎ０ｓ误采
的误差。通过对ＮＬＯＳ误差产生的原因覆特点的分析，出了鉴别ＮＯＳ误差覆其押制ＮＬＳ的方法—— 无约束找ＬＯ条件的非线性加权最小二来算法，少了ＮＬ减ＯＳ对定位精度的影响，而提高了无线定位技术的准确度。从关键词：无线定位；非视距；鉴别；抑制
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・３・２２
重庆邮电学院学报（自然科学版）
第１８卷
正均值通常具有随ＭＢＳ之间距离线性增加的趋
境中的平均ＮＬＯＳ误差达到５０７０ｍ，ｒａ０～０Ｋｏｅ
只能以反射、折射等非视距（ＬＳ传播方式进行ＮＯ）
传播。若采用到达时间（ＯＡ）和到达时间差Ｔ

TDOA定位技术的基本原理和算法

Ｇ：：卜（¨训］／Ｒ－＿［（矿ｚ／Ｒ３］［（Ｙ１一Ｙｏ）］／Ｒ１一［（Ｙ３一Ｙｏ）／Ｒ３］
（５）
：
Ｌ［（ｚ１一ｚｏ）］／Ｒ１一［（ｚＭ—ｚ／ＲＭ］［（ｙ１一Ｙｏ）］／Ｒ１一［（ｙＭ—Ｙｏ）／ＲＭ］
式中Ｒｆ为初始位置（ｚｏ，Ｙｏ）与各基站位置（毛，Ｙ￡）角线元素替代为盯：，其余元素替代为０．５仃≥，构成近
万方数据
图８基站数目为７时。ＭＴａｙｌｏｒ算法和ＣＨＡＮ算法在ＢａｄＵｒｂａｎ和Ｕｒｂａｎ环境下的性能比
标识说明：ＢａｄＵｒｂａｎＣｈａｎ表示在ＢａｄＵｒｂａｌｌ（Ｔ＝１）环境下ＣＨＡＮ算法的定位性能曲线；Ｕｒｂａｎ— Ｃｈａｎ表示在Ｕｒｂａｌｌ（Ｔ＝０．４）环境下ＣＨＡＮ算法的定位性能曲线；ＢａｄＵｒｂａｎＴａｙｌｏｒ表示在ＢａｄＵｒｂａｎ（Ｔ＝１）环境下ＭＴａｙｌｏｒ算法的定位性能曲线；Ｕｒ— ｂａｎＴａｙｌｏｒ表示在Ｕｒｂａｎ（Ｔ＝０．４）环境下ＭＴａｙｌｏｒ算法的定位性能曲线。
利用得到的定位测量参数来计算目标移动台的位的散射体，每个散射体由平均功率＠、超量时延Ｔｂ；、
置。本章将介绍几种适合于移动台定位的信道模平均到达角度ａｉ和Ｎａｋａｇａｍｉ—ｍ参数表征。每个
型，并将给出几种定位误差表示的方法及其优势和散射体由大量的子波组成，每个子波延时相同，但到
局限性，为后面的定位仿真和算法的改进奠定基础。达角度不同，因此可以仿真每个散射体的衰落情况。
Ｃ＇ｔ＇ｉ
∞２石
（２）
２准率评价指标
为了正确评价各种定位算法在实际蜂窝网络环境中的定位性能，需要首先确定评价定位准确率的指标。目前常用的指标是定位解均方误差（ＭＳＥ）、
均方根误差（刚ＳＥ）、克拉美一罗下界（ＣＲＬＢ）、几

非视距传播环境下的AOA定位跟踪算法

“ 协
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ｙＢｓｉｇ－０ｎｅ（ＢＢｃｌｈｎｅｍｏ吐ａｅ刀ＪＢｕｃＧＳ）ｓｆｅａｃａｎｌｄｂｓｄｏａｎａ。ｏａＡｎｅｇｌ。ｂｅｅｔｎｄｔｃｎｌｏｉｍｎＮｏＬｎ－ｆｉｔＮＯ）ｅｖｒｍｎｒａｒｋｉｇａｇｒｔａｈｉｉｅｏ＿ｇ（ＬＳｎｉｎｅｔｏｂｌｓａ ’ ｎｓｈ０ｆＭｏｉｔｉｅｔ
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０引言
近年来，随着移动通信技术的发展运营商提供的服务也更加多样化，无线定位技术受到人们越来越广泛的关注［］一在蜂窝网络环境中，引起定位误差的因素除了测量设备引起
—
Ｇｓ模型适合对各种定位算法进行分析ＢＢ）ＧＳＢＢ又分为适合于宏蜂窝环境的单次反射圆模型
，
喜箬萼耄塞羔孝离对动进距门移台行：；萋动的态位动跟且效果良好台静定与态踪跟。真 “’… 磊萎佣垲哭主踪仿。 … 结巩移
，
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RFID定位技术研究

GPS定位系统在进行室内定位时存在固有的定位精度问题，所以必须通过其他定位技术解决室内定位问题，如红外线、802．1l、超声波和RFID等等，这些系统各有优缺点。

其中RFID技术由于其非接触和非视距等优点已成为优选的定位技术，RFID系统可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息，其传输范围很大，成本较低，因此备受关注。

RFID定位与跟踪系统主要利用电子标签对物体的唯一标识特性，依据读写器与安装在物体上的标签之间射频通信的信号强度(RSSI)或信号到达时间差(TDOA)来测量物品的空间位置，主要应用于GPS系统难以奏效的室内定位领域。

1．基于测距的RFID定位算法1．1 TOA1)原理: 通过获得发射机发射的信号到达目标再返回发射机的时间,由传播时间得出标签到阅读器的距离。

然后根据三边定位法或多边定位法解出目标标签的位置。

2)优点：定位精度高。

缺点：该算法要求标签和阅读器要同步,其次环境的复杂性会导致多径效应并降低系统的定位精度。

TOA定位算法是基于TOA圆周方程，通过圆与圆之间交线的不同组合，构造出不同的定位方程[1]。

从几何模型上分析，如果移动台s到基站i的信号在视距情况下传播，测得的距离为Di，移动台一定位于以基站i为圆心，Di为半径的圆周上，当有3个基站坐标时，TOA的测量方程为：，（1）i=1,2,3 。

式中，（xi，yi）为第i个基站的坐标，（xs，ys）为移动台s的坐标。

其几何图形如图1所示。

由（1）式得， ()()22111D x xs y ys =-+- （2） ()()22222D x xs y ys =-+- （3） ()()22333D x xs y ys =-+- （4）由（2）-（3）可得相交线方程为，()()()()212112*22*21*11*11*12*22x x xs y y ys x x y y x x y y D D D D -+-=+-++-⎡⎤⎣⎦ (5) 同理，基站2基站3两圆交点的相交线方程为：()()()()323213*33*32*22*22*23*32x x xs y y ysx x y y x x y y D D D D -+-=+-++-⎡⎤⎣⎦ （6）虽然可以用相同的方法得到基站1和基站3的相交线方程，但由于第3条交线同样会经过前2条交线的相同点，因此，只需求得3条交线其中2条的方程，便可联立解出交点坐标。

基于WCDMA网络的非视距下TDOA／AOA混合定位算法研究

Ａｂｔａｔｈｍｂｌｌｃｔｏｔｃｎｑｅｓｖｌｅａｄｄｅｖｃｄｖｌｐｄｉｈｒｇｅｓｆｏｉｅｓｒｃ：Ｔｅｏｉｅｏａｉｎｅｈｉｕｉａａｕ — ｄｅｓｒｉｅｅｅｏｅｗｔｐｏｒｓｏｍｂｌ
１ＷＣＤ网络中的定位方法ＭＡ
显得尤为重要。实际环境中以上的Ｔｏ测量值将受到附加延在ＤＡ
在ＷＤＡＣＭ网络中，定位信息的不确定性一方面取决于网络时所带来的误差，导致最后估算的值误差较大。因此考虑到
通过检测信号到达两个基站的时间差（ＤＡＴｏ）与运营商选择的网络设计方案，另一方面还取决于采用的定位方非视距情况，法，ＳＭ在覆盖区内的位置及Ｍ处于空闲还是激活状态。于第到达角（Ｏ）并引入校正因子，Ｓ基ＡＡ，来消除非视距的影响，从而提三代移动通信网络的服务宗旨、ＣＭ技术的特点及发展的需高定位准确性和精度。ＷＤＡ要，要求在提供多种具有不同精度的定位方法，以便根据用户设定基站ｉ服务基站１移动设备的测量距离差为和与需求、与移动台位置有关网络服务的性质进行合理选择。目前Ｌ，，基站ｉ服务基站１和与移动设备的实际距离差为Ｒ，：，则在３Ｐ中，ＣＭ网络选择了以下几种标准定位方法：ＧＰ为ＷＤＡＬ，Ｃ，中，为无线电传播速度，；为ＴＯ￣测量值。；＝ｒ；其Ｃｒ，ＤＡ
ｃｍｕｉａｉｎｅｈｏｏｙＤｅｏｈｉｆｕｎｅｆＮｎ — ｉｅＯ－ｉｈ（ＬＳ，ｔｅｅｆｒａｃｏｗｒｌｓｏｍｎｖｔｏｔｃｎｌｇ．ｕｔｔｅｎｌｅｃｏｏｅＬｎ — ｆＳｇｔＮＯ）ｈｐｒｏｍｎｅｆｉｅｅｓ

《基于UWB的移动定位算法研究》范文

《基于UWB的移动定位算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动定位技术已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。

其中，超宽带（UWB）技术以其高精度、高带宽和低功耗等优点，在移动定位领域中得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于UWB的移动定位算法，分析其原理、应用及存在的问题，并探讨未来可能的研究方向。

二、UWB技术原理及特点UWB（Ultra-Wideband）技术是一种无线通信技术，具有纳秒级脉冲发射，采用特殊波形及频谱扩展原理实现。

UWB的主要特点包括高精度定位、低功耗、高带宽以及抗干扰能力强等。

这些特点使得UWB技术在移动定位领域具有广泛的应用前景。

三、基于UWB的移动定位算法研究1. 算法原理基于UWB的移动定位算法主要通过测量不同UWB锚点与移动目标之间的距离信息，结合信号传播时间和到达时间差等数据，采用多边测量法或三角测量法等方法进行位置估计。

具体而言，当UWB信号在空间传播时，可以通过接收到的信号强度和传输时间等信息来计算目标位置。

2. 算法分类（1）基于信号强度的定位算法：通过测量接收到的UWB信号强度，结合已知的信号传播模型，估计目标位置。

这种算法实现简单，但受环境因素影响较大。

（2）基于到达时间差（TDOA）的定位算法：通过测量不同锚点接收到同一UWB信号的时间差，结合信号传播速度，计算出目标位置。

这种算法精度较高，但需要精确的时间同步。

（3）混合定位算法：结合上述两种或多种算法的优点，提高定位精度和稳定性。

如将基于信号强度的算法与基于TDOA的算法相结合，充分利用两种算法的优点，提高定位精度。

四、应用及存在的问题1. 应用领域基于UWB的移动定位算法在众多领域中得到了广泛应用，如智能交通、无人驾驶、工业自动化、智慧城市等。

在智能交通领域，通过UWB技术实现车辆的高精度定位和追踪，提高道路安全和交通效率。

在无人驾驶领域，UWB技术可为无人驾驶车辆提供精确的位置信息，实现自主导航和避障。

基于小波变换的AOA定位算法

基于小波变换的AOA定位算法杨阳;毛永毅;郑敏【摘要】提出了一种在非视距（ NLOS ）环境下对移动台的定位算法。

首先利用小波分析对 AOA的测量值中的 NLOS 进行修正，再利用最小二乘（ LS ）算法确定移动台的位置。

仿真结果表明，该算法能够有效地降低非视距环境误差的影响，性能优于基于 AOA 的LS 算法以及神经网络算法。

%This paper presents a location algorithm with non-line-of-sight (NLOS)errors for MS (mobile station). The wavelet analysis is used to modify the NLOS measurements of AOA, and then using the least-square (LS) algorithm to estimate the location of the mobile station. The simulation results show that, the algorithm could efficiently reduce the influence of NLOS error, and the performance is better than LS algorithm and neural network algorithm based on AOA.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P47-49,54)【关键词】非视距传播;小波分析;最小二乘法;AOA【作者】杨阳;毛永毅;郑敏【作者单位】西安邮电大学电子工程学院，陕西西安 710061;西安邮电大学电子工程学院，陕西西安 710061;西安邮电大学电子工程学院，陕西西安 710061【正文语种】中文【中图分类】TN929.53随着现在移动通信技术的高速发展，很多运营商提供的通信服务也越来越多元化，尤其是无线定位技术在诸多领域里都有了非常普遍的应用，如今，移动台的主要定位原理方法有：到达时间（TOA）定位、到达时间差（TDOA）定位、到达角（AOA）定位以及到达角与到达时间混合定位[1]等。

电子信息工程技术毕业论文选题

电子信息工程技术毕业
论文选题
SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
电子信息工程专业毕业论文选题要求及论文题
介绍一些选题经验、希望对大家有所帮助，不会因为选题迷茫！
选题就是确定论文写作的题目，一篇论文写的好坏，能否顺利导师和评审团的审核，选题占很大因素，选题尽量选择自己熟悉的，百度知网等数据库里面有资料可用的题目，虽然无人研究或者相关文献资料比较少的题目容易写出新意，可能会让你的论文被评为“优秀毕业论文”，但是写作难度大，面临的挑战也不小。

本着保险的原则，可以结合已有的资料在边缘处稍做扩展，从而确定自己的论文题目。

有的院校和老师会要求选择新颖的，要有创新，要有自己的研究价值，在这里提醒大家千万别掉坑，因为你要知道，大部分同学也有是以通过毕业为前提，越新颖说明越少人研究，意味着没资料，没数据，没前人经验借鉴，这样的你什么什么资料都看不到，自己去憋，那有的玩了，三天憋两字不是开玩笑的哦。

累死累活写的乱七八糟还被老师喷的畅快淋漓。

总结：越多人写越好，题目越老越好。

知网、维普、万方等数据库有文献资料可用才好。

另外，选定题目先给老师过目，让老师给个确定答复，是否通过，我遇到过很多学生题目自己随便想一个就写，最后老师不同意题目，白干活了。

非视距环境下基于到达时间差的一种定位算法

校正因子的方法，通过逐步迭代，以增加较小的运算量为代价减小非视距的影响，从而达到提高定位精度的目的。仿真表明，在各种环境下，特别是非视距环境下，该算法能够显著提高定位的精度，且运算量较小，因而具有一定的实用意义。
关键词：无线定位；正因子；校迭代算法；加权最小二乘；非视距；到达时间差
中图分类号：Ｎ２．３Ｔ９９５文献标识码：Ａ
ＡｃｔｏＡｌｏｉｈｓｄｎＬｏａｉｎｇｒｔｍＢａｅｏＴＤ０ＡＵｎｄｒＮＬ０ＳＥｎｉｏｍｅｅｖｒｎｎｔ
ＷＡＮＧｎＨｏｇ—ｙｎＬａ，ＡＮｎ—ｆｉＰｎＹｕｅ，ＥＩＢｉｇ—ｎｎＦａ，ＡＮＧｎＹｏｇ—ｆｕ
（．ＣｌｇｆｎｒａｏｎｉｅｒｇＺｅｇｈｕＵｉｒｔ，ｈｎｚｏｅａ５０２Ｃｉ；１ｏｅｅｏｆｍｔｎＥｇｅｉ，ｈｎｚｏｎｅｓｙＺｅｇｈｕＨｎｎ０５，ｈｎｌＩｏｉｎｎｖｉ４ａ２ｏｅｅｏｏａｏｎｎｅｎａａｎｅｉ．ＤｉｎＬａｎｎｌ６２，ｈｎ）．ＣｌｇｆｎｒｔｎＥｇｅｒｇＤｉｎＵｖｒｔａａｉｉｇ６２ＣｉＩｍｉｆｉｉｌｉｓｙｌｏ１ａ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｅａｓｆｈｖｒｒｗｎｅｎｏｒｌｓｏａｉｎ，ｐｏｌａｅｉｔｒｓｎｉｎｖｅｏｅＢｃｕｅｏｅｅｅ —ｇｏｉｇｄｍａｄｆｒｗｅｅｓｌｃｔｔｉｏｅｐｅｈｖｎｅｅｔｉｔ．ＩｉｗｆｔｈｌｃｔｎａｃｒｃＳｄｏｕｏｔｅＴｏａｉｃｕａｙ’ ｒｐｄｅｔＤＯＡｍｅｓｒｍｅｔａｅｔｄｂＯＳｕｄｒｔｅｒａｎｉｎｎ，ｂｓｄｏｅｏｈａｕｅｎｆｃｅｙＮＬｎｅｈｅｌｅｖｒｍｅｔａｅｎｔｏｈＣｈ ’ ｇｒｍ，ｇｒｍｆｒｒｄｃｎｅｉｆｅｃｆＯｒＤＯＡｉｔｏｕｅ．Ｔｅａｇｒｈｕｅｈ－ｎａＳａｏｔｌｉｈｎｌｉａａｏｔｏｅｕｉｇｔｌｎｅｏｈｈｎｕＮＬＳｆｏＴｓｉｒｄｃｄｈｏｔｍｓｓｔｅａｎｌｉｍｅｄｔｒａｔｒａｄｉｒｔｓｇａｕｌｎａｏｙｆｃｏｔａｅｒｄａｙ，ａｄａｔｅｃｓｆｔｅｓｌａｄｔｎｐｒｔｎｔｅｕｅｔｅｉｕｎｅｏｎｅｌｎｔｈｏｔｏｍａｄｉｏａｏｅａｉｏｒｄｃｎｅｃｆｈｌｉｌｏｈｆｌ

基于MIMO的单基站混合定位算法研究

基于MIMO的单基站混合定位算法研究陆音;项政;丘觐玮【摘要】传统定位算法实现时往往需要3个以上的基站,且定位精度易受非视距信号的影响.针对上述问题,提出一种基于MIMO的单基站混合定位算法,利用信号路径参数以及基站、移动台、散射体之间的位置几何关系将定位问题转化成非线性约束优化问题,并使用改进的粒子群算法对其求解得到目标估计位置.计算机仿真表明,该算法在非视距环境下具有良好的定位精度和定位稳定性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)006【总页数】3页(P72-74)【关键词】MIMO;单基站定位;粒子群算法【作者】陆音;项政;丘觐玮【作者单位】南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003;南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003;南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TN929.5E-911法规的颁布，加上政府的强制性要求和市场利益的驱动，基于定位服务的研究越来越得到各大公司和研究机构的重视。

常用无线定位方法主要有基于到达时间(Time of Arrival，TOA)定位、基于到达角度(Angle of Arrival，AOA)定位、基于到达时间差(Time Difference Of Arrival，TDOA)定位以及一些结合上述方法的混合定位算法，如TDOA/AOA[1]、TOA/AOA等[2]。

上述方法实际操作时往往需要3个以上的工作基站，并且大多建立在LOS传输的基础上，在NLOS环境下容易产生较大定位误差。

近来的研究热点主要集中在NLOS数据的鉴别和抑制上，但定位精度仍然不太理想。

在MIMO系统中，利用收发端的多天线和自适应阵列信号处理技术不仅可以对AOA、TOA值进行估计，还可以测量估计信号出发角(Angle of Departure，AOD)[3]的值。

基于此，本文提出的定位算法把对基站数目的要求转化成对接收信号数目的要求，实现了单站定位；同时由于定位过程中利用到了NLOS信号，提高了NLOS环境下的定位精度。