基于TDOA定位算法的改进

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《基于TDOA的无人机无线定位算法研究》

《基于TDOA的无人机无线定位算法研究》

《基于TDOA的无人机无线定位算法研究》篇一一、引言随着科技的进步和应用的不断扩展,无人机的使用在多个领域日益增长。

由于其在环境探测、航拍摄影、搜索和救援等任务中的优势,无人机的定位技术变得尤为重要。

无线定位技术作为无人机导航的核心技术之一,其精确性和效率直接影响到无人机的性能。

在众多无线定位算法中,基于到达时间差(TDOA)的定位算法因其高精度和良好的抗干扰性而备受关注。

本文将重点研究基于TDOA的无人机无线定位算法。

二、TDOA无线定位算法概述TDOA(Time Difference of Arrival)即到达时间差,是指同一信号由不同路径到达接收端的时间差。

基于TDOA的无线定位算法通过测量信号在不同路径上的到达时间差,结合信号传播速度,计算出信号源的位置。

该算法广泛应用于无线通信、雷达、声纳等领域。

三、基于TDOA的无人机无线定位算法研究1. 算法原理基于TDOA的无人机无线定位算法主要利用多个接收器接收来自同一信号源的信号,通过测量不同接收器接收到信号的时间差,结合信号传播速度,计算出信号源的位置。

该算法需要至少三个接收器,且接收器之间需要有良好的通信和同步机制。

2. 算法实现(1)信号接收与时间差测量:无人机搭载的接收器接收到来自信号源的信号后,通过内部计时器测量信号到达的时间。

同时,各个接收器之间通过通信网络共享时间信息。

(2)数据传输与处理:接收器将测量得到的时间差数据传输至无人机上的处理单元。

处理单元利用TDOA算法计算出信号源的位置。

(3)位置计算:处理单元根据测量的时间差和已知的信号传播速度,利用几何方法(如双曲线交点法)计算出信号源的位置。

3. 算法优化为提高基于TDOA的无人机无线定位算法的精度和效率,可以采取以下优化措施:(1)提高接收器的时钟精度和同步性能,减小时间测量误差;(2)采用多路径识别和滤波技术,降低环境干扰对定位精度的影响;(3)优化数据处理算法,提高计算速度和准确性;(4)结合其他定位技术,如惯性导航、视觉定位等,提高无人机在复杂环境下的定位性能。

采用改进遗传算法解决TDOA定位估计中的非线性优化问题

采用改进遗传算法解决TDOA定位估计中的非线性优化问题

第25卷第8期系统工程与电子技术Systems Engineering and E lectronicsV ol 125N o 18,2003收稿日期:2002-05-31 修订日期:2003-01-07作者简介:李立春(1975-),男,博士研究生,主要研究方向为扩频通信系统。

 文章编号:1001Ο506X (2003)08Ο0971Ο03采用改进遗传算法解决TDOA 定位估计中的非线性优化问题李立春,冉崇森,魏 峰(解放军信息工程大学通信工程系,河南郑州450002)摘 要:提出了当接收端在空间随机分布时,利用改进遗传算法解决T DOA 定位估计中遇到的非线性最优化问题。

采用浮点数编码遗传算法,引入一个非均匀变异算子,针对T DOA 方式进行最佳坐标搜索。

实验表明,在保证种群数量的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其它算法精度更高。

关键词:到达时间差定位法;最大似然估计;非均匀变异算子中图分类号:T N929.53 文献标识码:AAn E nhanced G enetic Algorithm for the N onlinear Optimization in T DOA 2B ased LocationLI Li 2chun ,RAN Chong 2sen ,WEI Feng(Department o f Communication Engineering ,Information Engineering University o f P LA ,Zhengzhou 450002,China )Abstract :An enhanced genetic alg orithm for the n onlinear optimization in T DOA 2based location is proposed.By floating point encoding and introducing a n on 2uniform mutation operator ,the alg orithm searches the optimum coordinates.T he ex perimental results sh ow that if the population size is big en ough ,the alg orithm is robust and can find the coordinates.It has a higher accuracy than other alg orithms.K eyw ords :T DOA ;Maximum likelih ood estimate ;N on 2uniform mutation operator1 引 言目前,蜂窝移动定位技术中按测量参数不同可分为到达信号强度法、时间定位法(T OA )、到达时间差定位法(T DOA )以及来波角度定位法(AOA )等[1]。

WSN中基于TDoA位置算法的改进研究

WSN中基于TDoA位置算法的改进研究

WSN中基于TDoA位置算法的改进研究无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)是一种自组织的、分布式的物联网节点网络,其实现了许多无线传感技术的应用。

这种网络由众多的传感器组成,它们通常安装在被监测的区域内,通过互相通信达到监测和控制的目的。

对于WSN来说,位置信息是非常重要的,因为只有知道传感器的位置,才能更精确地进行监测和控制。

在WSN中,基于TDoA(Time Difference of Arrival)位置算法是一种常用的方法。

它们是通过确定从发射源到每个接收器的时间差来确定接收器的位置的。

这种算法主要优点是能够使用近距离接收器和距离目标源的永久接收器之间的信息,因此提高了定位的精确度。

而且,TDoA算法通过对接收信号进行处理防范了卡尔曼滤波等定位算法的漂移问题。

但是,TDoA算法的定位精度可能受到信号未知时间偏移和噪声的影响,因此,如何改进TDoA算法的精度也是一个重要的问题。

基于TDoA算法的改进方法很多,其中最常用的是加入误差率估计和工程几何技术,并结合优化算法来改进TDoA算法的精度。

为了进一步提高算法的精度,还可以更好地选择参考节点和移动设备之间的测距方式和时间同步方式。

比如,在参考节点的选择上,根据实际情况选择那些位置固定、容易被监测的节点,这些节点更容易实现位置信息输出,也可以有效避免节点受到影响而导致错误的情况。

此外,随着系统中各种传感器数量的增多,不同的传感器之间也存在一定的时间和时钟偏差,如果不加以处理,则这样的误差将会严重影响定位的精确度。

因此,为了弥补时钟和时间偏差,我们可以采用VLP(Visible Light Positioning)技术等方案。

除此之外,为了进一步提升TDoA算法的精度,我们还可以针对特定问题提出对应的解决方案。

比如,在环境多噪声的情况下,我们可以通过限制误差方程组的解,消除传感器测距误差造成的影响。

在节点簇中,为了避免较严重的干扰和高噪声等情况,我们可以减少测量值,间隔测量或在测量周期之间加入一些额外的控制步骤来保证精度。

一种改进的基于TDOA的三维多点定位技术

一种改进的基于TDOA的三维多点定位技术
仿真1:对于每个传感器,TDOA的测量噪声服从相互独立的高 斯分布,标准差为10ns。对于每一个点每次仿真3000次,并求平均的 GDOP值。图2所示的是改进的TDOA多点定位算法的GDOP(几何精 度因子)三维视角示意图。从图中可以看到在几个传感器附近的范围 定位精度很高;而矩形的对角线附近的区域GDOP较差。
参考文献:
[1]马芝,云计算在IC设计中的应用,电子产品世界, (2011.8),P32-33,45
[2]云计算技术发展及应用探讨[R/OL].(2010-6-10) ,http://www.
作者简介:徐君怡(1978-),男,浙江嘉兴人,本科,北京工商 大学,信息主管,助理工程师,苏州华芯微电子股份有限公司,研究方 向:计算机应用及网络
[1] 吕小平, MDS技术在我国民用航空的应用探讨[J].空中交通管理, 2006, 23(9): 4-11
[2] 王洪, 刘昌忠等. 一种多点定位的目标位置精确解算方法. 航空 学报, 2011, Vol.32 No.7 1269-1274.
[3] 易云清, 徐汉林. 时差定位模型与定位精度分析. 电子对抗技术. 2010(3): 0016-05
仿真2:在保证改进的“矩阵伪逆-泰勒展开”的GDOP误差小于 “泰勒展开”的GDOP误差的情况下,对两种算法的迭代次数随着收 敛门限 的变化规律进行仿真。对于每一个点每次仿真运行3000次,并 求平均的迭代次数。运行的结果如图3所示,相比于“泰勒展开”, “矩阵伪逆-泰勒展开”在迭代次数的减少上取得了不错的性能提 高。因为泰勒展开的初始点并不是随机的,而是一个接近目标位置的
166
[7] Chan Y T, Ho L C. A simple and efficient estimator for hyperbolic location[J]. IEEE Transaction on Signal Processing, 1994, 42(8): 1905-1915.

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

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。

基于TDOA和改进粒子滤波算法的智能交通系统运行车辆定位

基于TDOA和改进粒子滤波算法的智能交通系统运行车辆定位

基于TDOA和改进粒子滤波算法的智能交通系统运行车辆定位王冬;吴蒋【摘要】为了克服已有车辆定位系统依靠GPS或RFID等固定设备进行定位时硬件成本高、同时对运动车辆进行定位时往往精度不高的缺点,提出了一种基于TDOA和改进粒子滤波的运动车辆定位方法;首先,通过TDOA算法和最小二乘法获取多个车辆坐标值估算值并对具有较大误差的坐标进行删除;然后通过RSSI信号强度对剩余的坐标值进行加权获取估计坐标的初始值;为了进一步提高定位的精度,设计了改进的粒子滤波算法以每个时刻的坐标初始值为观测值估算车辆的真实坐标,在算法中通过设计重要性概率密度函数和重采样提高滤波的精确度;取100 m×800 m的道路区域进行仿真,结果表明:文中方法能较为精确地实现运动车辆的定位,且与其它方法比较,具有硬件成本低和定位误差小的优点,是运动车辆定位的一种可行方法.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2014(022)004【总页数】4页(P1196-1198,1208)【关键词】粒子滤波;车辆定位;智能交通;无线传感器网络;信号强度【作者】王冬;吴蒋【作者单位】琼州学院电子信息工程学院,海南三亚572022;琼州学院海南省嵌入式系统重点实验室,海南三亚572022;琼州学院电子信息工程学院,海南三亚572022【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言随着经济的发展和汽车的大量普及,智能交通系统(Intelligence Transportation System,ITS)开始获得人们的关注,其中车辆的身份和位置信息是ITS的关键组成部分,而运动车辆的定位技术是ITS中的一个热点和难点问题[1]。

目前已有的车辆身份获取和定位的主要方法有:基于视频监控和车辆图像获取识别的方法[2-3]、基于专用远程通信的方法(Dedicated Short Range Communication,DSRC)[4]、基于GPS与加速度传感器的车辆定位方法以及基于RFID的无线定位方法[5-8]。

TDOA定位算法研究

TDOA定位算法研究

TDOA 定位算法研究专 业:指导教师:院(系):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__________________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-I-AbstractWireless sensor networks can be seen by the data acquisition network, data distributi on n etwork and con trol man ageme nt cen ter composed of three parts. The main comp onents of the in tegrated sen sor, the data process ing unit and a com muni cati on module no des, each node through a distributed n etwork protocol from the compositi on, 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 sen sor no des, in the face of broad range of applicatio ns and a variety of scie ntific and tech no logical inno vatio n with user scope, its key functions is to provide users with reliable, accurate, real-time research data. Then, positi oning tech no logy as this "core" and "key" connection lin k, its importa nee is self-evide nt.Firstly, by investigating the development process of the wireless sensor network, and the n study its various fun cti ons can be achieved, at home and abroad in their various fields such as n etwork ing research status, through the an alysis, the an alysis of the process of selecti on research directi on, Fi nally, choose the positi oning algorithms to get a breakthrough, and then a follow-up study to expand the content. Secondly introduces the basic concepts of wireless sensorsto 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 applicati ons curre ntly available algorithms, and fin ally sorted out the algorithm method.By Chan for the TDOA algorithm, TDOA positioning method of least squares algorithm and weighted least squaresmethod TDOA locati on algorithm to con duct a study to improve the accuracy in accordanee with the idea, culminating in three algorithms based on an optimization algorithm that attempts to carry out centroid process ing algorithm . Then use simulati on software matlab software n etwork ing and simulation, and ultimately through matlab simulation and verification successfully. Then a large nu mber of experime ntal data proved that through the cen troid weight ing process TDOA algorithm can be applied in practice.Keywords: wireless sensor networks, chan algorithm, TDOA, weighted centroid, time delay-ii-目录摘要 (I)Abstract .............................................................................................. 11..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)2.3.1TMM 算法 (11)2.3.2MLE 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)3.1TDOA算法概述 (19)3.2TDOA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)3.3.3TDOA技术工程应用-查恩算法 (25)3.3.4TDOA技术数学应用算法-最小二乘法 (25)3.3.5TDOA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)-III-第4章TDOA算法的实验仿真与数据分析 (29)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)-IV-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。

一种基于TDOA的弹着点定位改进算法

一种基于TDOA的弹着点定位改进算法

一种基于TDOA的弹着点定位改进算法娄京生;何为;张帅;王营冠【摘要】The conventional TDOA algorithm for the location of cannonball impact points suffers from low precision and poor efficiency. To overcome these shortcomings , we propose in this paper a new TDOA-based algorithm which is applicable to sensor arrays of random layout. Then K-Means algorithm is also adopted to eliminate outliers and ensure data quality. The experiment and application on data from range show that this algorithm can improve the precision of location and helps to avoid the computational complexity caused by high-order equations.%针对传统炮弹定位算法精度不高,实时性较差的缺点,提出一种基于TDOA的改进定位算法,并通过靶场实地数据对算法加以检验.该算法适用于传感器间连线成任意角度的阵列,并结合K-Means算法剔除离群点保证数据质量.实地数据检验表明,该算法明显提高了定位精度,并且规避了解高阶方程组带来的繁冗计算,达到了预期目标.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)002【总页数】5页(P125-129)【关键词】数据预处理;TDOA;夹角-射线算法;K-Means算法【作者】娄京生;何为;张帅;王营冠【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800【正文语种】中文【中图分类】TN98炮弹命中率是炮弹发射技术中相当重要的指标。

基于TDOA定位算法的改进

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。

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用王生亮;刘根友;高铭;王嘉琛;王彬彬【摘要】针对无线通信到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位技术位置解算为复杂的非线性方程最优化问题,采用实数编码遗传算法,提出了改进的自适应遗传算法.该算法设计了自适应交叉率和变异率的计算公式,考虑了随着进化代数增加种群的整体变化,同时考虑了每代种群不同个体适应度的作用,并引入最优保存策略防止优良个体的破坏,能有效产生新的个体进而摆脱局部最优值的搜索达到全局最优解.仿真结果表明,改进的遗传算法性能稳定,进化收敛速度和TDOA定位估计精度都有较大的提高.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2019(041)002【总页数】5页(P254-258)【关键词】到达时间差定位;实数编码;自适应遗传算法;最优保存策略【作者】王生亮;刘根友;高铭;王嘉琛;王彬彬【作者单位】中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049【正文语种】中文【中图分类】TN929.530 引言近年来随着位置服务(location based services, LBS)需求的剧增,北斗/全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)在室外无遮挡的环境下的定位导航占有很大的优势,但其无法在遮挡的环境及室内很好的发挥作用,3/4G蜂窝网通信系统[1-2]、三维无源定位系统[3]和诸多的室内定位手段[4-5] 可以弥补这一不足,这些手段都采用了到达时间差(time difference of arriva,TDOA)定位技术。

基于TDOA和AOA算法的声源定位模型的研究

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。

一种改进型免疫算法在TDOA定位中的应用

一种改进型免疫算法在TDOA定位中的应用
解放 军 电子 工程 学 院 电子 制 约技术 重点 实验 室 , 合肥 2 3 0 0 3 7
Ke y La b o r a t o r y o f El e c t r o n i c Re s t r i c t i o n , El e c t r o n i c En g i n e e r i n g I n s t i t u t e o f P LA, He f e i 2 3 0 0 3 7 , Ch i n a
L I U Xi a n g , S ONG Ch a n g J i a n , Z HONG Z i f a . Ap p l i c a t i o n o f i mp r o v e d i mmu n e a l g o r i t h m i n T DOA- b a s e d l o c a t i o n . C o m-
Ke y wo r d s : T i me Di f f e r e n c e o f r r i v a l ( T D0A) : Ga u s s mu t a t i o n ; c l o n e s e l e c t i o n ; Ma x i mu m L i k e l i h o o d E s t i ma t i o n ( ML E )
变异算子和变异控 制变量, 加强 了局部搜索能力。仿真 实验表 明, 在保证一定抗体数 目的前提下, 该算法适应性强, 性能
稳定, 能快 速逼 近全局 最优 的解 , 且 算 法定位 精度 更 高。
关键 词 : 到 达 时间差 定位 法 ; 高斯 变异 ; 克 隆选择 ; 最 大似 然估计 文献 标 志码 : A 中 图分 类号 : T N9 1 1 . 7 d o i : 1 0 . 3 7 7 8 / j . i s s n . 1 0 0 2 — 8 3 3 1 . 1 1 0 7 - 0 1 5 8

基于改进TDOA算法的设计与仿真

基于改进TDOA算法的设计与仿真

ISSN1006-7167CN31-1707/TRESEARCHANDEXPLORATIONINLABORATORY第40卷第1期 Vol.40No.12021年1月Jan.2021 DOI:10.19927/j.cnki.syyt.2021.01.022基于改进TDOA算法的设计与仿真吴端坡, 李俊杰, 许晓荣, 冯 维, 刘兆霆(杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018)摘 要:为减弱信号传播中非视距等因素的影响,提高定位精度,提出改进到达时间差(TDOA)算法,给出了算法实现方案的流程和仿真对比结果。

该算法在TDOA算法的基础上,融入了速度和区域约束,以此判断目标是否超出移动距离阈值或者区域边界,对定位结果进行优化。

建模后对TDOA算法、速度受限定位算法、区域受限算法和改进TDOA算法进行了分析比较。

结果表明:当测量目标的定位精度、最大移动速度和采样频率分别发生改变时,改进TDOA算法的定位精度较TDOA算法明显提高。

该算法与其衍生算法(速度受限定位算法和区域受限定位算法)相比,成功融合了两种算法的优势,更好地提高了定位精度,实现了对非视距等定位误差的优化。

关键词:室内定位;TDOA算法;速度受限;区域受限中图分类号:TN925 文献标志码:A 文章编号:1006-7167(2021)01-0107-04DesignandSimulationofImprovedTDOAAlgorithmWUDuanpo, LIJunjie, XUXiaorong, FENGWei, LIUZhaoting(SchoolofCommunicationEngineering,HangzhouDianziUniversity,Hangzhou310018,China)Abstract:Inordertoreducetheinfluenceofnon line of sightandotherfactorsinsignalpropagationandimprovethepositioningaccuracy,animprovedtimedifferenceofarrival(TDOA)algorithmisproposed.Theflowchartofimprovedalgorithmimplementationandtheresultofsimulationaregiven.BasedontheTDOAalgorithm,theproposedalgorithmincorporatesspeedandarealimitationtojudgewhetherthetargetexceedsthemovingdistancethresholdortheregionboundary,andthenoptimizesthepositioningresults.Aftermodeling,theTDOAalgorithm,speedlimitedpositioningalgorithm,regionlimitedalgorithmandimprovedTDOAalgorithmareanalyzedandcompared.TheresultsshowthatthepositioningaccuracyoftheimprovedTDOAalgorithmissignificantlyhigherthanthatoftheTDOAalgorithmwhenthepositioningaccuracy,maximummovingspeedandsamplingfrequencyofthemeasurementtargetarechanged,respectively.Inaddition,comparedwiththederivedalgorithms(speedlimitedpositioningalgorithmandarealimitedpositioningalgorithm),theimprovedalgorithmsuccessfullyintegratestheadvantagesofthetwoalgorithms,improvesthepositioningaccuracyandoptimizesthepositioningerrorscausedbynon line of sightetc.Keywords:indoorpositioning;TDOAalgorithm;speedlimitation;arealimitation收稿日期:2020 03 08基金项目:教育部产学合作协同育人项目(201901284003);杭州电子科技大学通信工程学院院级教学研究改革项目(TXYB201804)作者简介:吴端坡(1988-),男,浙江杭州人,博士,讲师,研究方向为智能信号处理。

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10
接收端的信号强度如式(2)所示
Pr(d ) P t Pl (d )
t Pl (d0 ) X ,A为每米信号接收强度, 其中 A P 取负值,对式(3)进行等价变化,可得出式(4): (4)
d 10( A RSSI )/(10 n)
2、计算节点位置坐标的基本方法
在二维空间定位中,至少需要三个锚节点和一个定位节点才 能根据三角形定理计算出坐标的位置。 1.三边测量法 已知A,B,C三个锚节点的坐标分别为 ( xa , ya ),( xb , yb ),( xc , yc ) ,假设 定位节点D正好是以三个锚节点的半径ra , rb , rc 作圆的交点,如图2所 示。当三圆交于一点时,根据三边定位算法的原则,可以得出式 (5)求出定位节点的坐标D(x,y)。 ( x x )2 ( y y )2 r a a a ( x xa ) 2 ( y ya ) 2 ra 2 2 ( x xa ) ( y ya ) ra 图2 三圆交于一点
3、Wi-Fi定位技术
它是基于无线局域网络系列标准的一种定位解决 方案。其优点在于无线电波的覆盖范围广,半径则可 达100米;采用波段是2.4GHz;容易安装,基站需求 少,能采用相同的底层无线网络结构,系统总精度高。 缺点是很容易收到其他信号的干扰,从而影响其精度。 近来,WiFiSLAM公司创始人在“WiFi室内精准定位你 的位置”中声称:“精确度会随着你与室内环境的互 动而产生变化”。通过结合周边WiFi网络的“印迹” 及手机内置的加速度计和指南针来定位手机的所在, 定位精度在十来步之内。
图1 RSSI测距使用的无线信号传播模型包括经验模型和理论模型, 本文采用传播理论模型来建模。因为多径信道接收到的信号强度 一般被认为是服从对数正态分布的,所以本文中采用对数距离路 径损耗模型来建模如式(1)所示: Pl (d ) Pl (d0 ) 10n log10 (d / d0 ) X (1) Pl (d ) 与Pl (d0 ) 其中, 分别为定位节点在距离为d和参考距离时对 应的d0接收信号功率(dBm);d0为参考距离(m),一般为1, X 是一个零均值的高斯随机变量( dBm),反应了当距离一定时, X 接收信号功率的变化,通过对 ,分析建立合适噪声差模型,可 以有效补偿环境的误差;n为路径损耗指数,一般取值1~7,是一 个与环境相关的值,建筑物室内环境视距传播为1.4~1.8。
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。
D1 ( x, y) ( x , y ), n n
i 1 i i 1 i
质心算法虽然实现起来非常简单、且它的通信开销 较小,但是它是在假设所有节点都拥有理想的球形的 无线信号传播损耗模型的情况下进行的,而且实际上 的信号传播模型与理想的模型是存在很大的差别的, 并且是用质心作为实际位置,它本身就是一种估计, 这个算法估计的精确度和锚节点的密度有很大的关系, 而且节点的分布密度越大,越均匀,它的定位精度就 越高,反之,则越低。因此我们常常将它当作为一种 实现粗略定位的定位估计算法。因此,实际中需要对 该算法进行进一步的算法改进,以达到提高定位精度 的目的。
基于RSSI测距定位
1、RSSI测距原理和信道模型
基于RSSI测距定位方法主要测量距离和 坐标计算两个步骤组成。 RSSI测距原理是指在已知无线发射节点的 发射信号强度条件下,无线接收节点首先根据 接收到来着发射节点的信号强度计算出无线信 号的传播损耗,然后通过理论模型或者经验模 型将无线信号的传播损耗转化为距离,最后再 利用定位算法计算出节点的位置,从而实现定 位。如图1所示:
无线传感器网络
(Wireless Sensor Networks, WSN)

WSN是一种分布式传感网络,它的末梢是可以感知和检 查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通 信,因此网络设置灵活,设备位置可以随时更改,还 可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。通过无线 通信方式形成的一个多跳自组织网络。
室内定位技术


1、超声波定位技术
2、Bluetooth定位技术
3、Wi-Fi定位技术
4、RFID(射频识别)定位技术 5、ZigBee定位技术
1、超声波技术
该技术是采用反射式测距法和三角定位算法来实现 定位。其主要原理是:发射结点发射超声波信号并且 接收由被测物产生的回波,然后,根据回波与发射波 之间的时间差来计算出待定位物体间的距离。其优点 是由于超声波的速度传播较低,用于室内定位精度较 高;超声波定位设备价格较低且较简单。缺点是超声 波因为无法穿透墙壁和一些障碍物,所以受非视距传 播和多径效应的影响比较大,而且它还需要投资大量 的底层硬件设施,投资成本比较高。
4、RFID(射频识别)定位技术
采用射频方式进行非接触式的双向的通信方式交换 数据达到识别和定位的目的。优点是标识的体积比较 小,造价比较低,定位精度较高,且传输范围较大, 同时它是其非接触和非视距传播。缺点是传输距离较 近,一般最长为几十米。而且节点不具有通信能力, 不利于集成到其他系统之中。
5、ZigBee定位技术
(7)
由公式(7)经过线性化过程,可以得到线性化方 程组式(8): AX=B ( 8 ) xe 2( x x ), 2( y y ) x x y y d d [ ] [ ] [ 其中,X= ye ,A= 2( x x ), 2( y y ) ,B= x x y y d d 式(8)经过解线性方程组,可得出交点坐标,同 可以得出 f ( x f , x f ) g( xg , xg ) 。
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
Байду номын сангаас
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
RSSI
(Received Signal Strength Indication)



RSSI是接收的信号强度指示,无线发送层的可选部分, 用来判定链接质量,以及是否增大广播发送强度。 它通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离, 进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术。如 无线传感的ZigBee网络CC2431芯片的定位引擎就采用 的这种技术、算法。 接收机测量电路所得到的接收机输入的平均信号强度 指示。这一测量值一般不包括天线增益或传输系统的 损耗。
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。
它是一种新兴的低速率的短距离的无线网络技术。 ZigBee协议具有一套全球统一的、完整的、开放的标 准,它有自己的无线电标准,可以在数千个微笑的传 感器之间进行相互协调通信并且是限定位。ZigBee具 有网络容量大、低功耗、低速率、低成本、近距离、 时延短。安全级别高、传输范围小和支持网络节点多 等优点。在实验室环境中表现良好,但是由于环境因 素变换的原因,在实际应用中,我们往往还需要对其 进行进一步的研究和改进。
(2) Pt为信号的发射功率,根据CC2430手册可知Pt=0.1dBm,Pr(d)为接收信号强度(dBm),即RSSI, Pl(d)即为经过距离d后的路径损耗。因此,在已知发射 功率的情况下,通过测量得到接受功率,然后计算路 径传播损耗就可以求出距离。 根据式(1)模型和式(2),接收端的信号强度如 式(3): (3) RSSI A 10n log (d )
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
于 e,f,g三个交点,则根据三角形质心算法的特性, D1 。 三条交线将相交于一个交点,为质心 根据三角形的性质,可得出式(7):
( x x )2 ( y y )2 d e a e a a ( xe xb ) 2 ( ye yb ) 2 d b 2 2 ( xe xc ) ( ye yc ) d c
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