一种TDOAAOA混合定位算法及其性能分析

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AOA混合定位算法及其性能分析

文章编号1005-0388（2002）06-0633-04一种TDOA /AOA 混合定位算法及其性能分析!邓平李莉范平志（西南交通大学移动通信研究所，四川成都610031）摘要在蜂窝移动通信系统中，智能天线阵列的应用使得服务基站（BS ）能提供较准确的移动台（MS ）电波到达角（AOA ）测量值，从而可以用于对移动台的定位估计。

文中对文献［1］的电波到达时间差（TDOA ）定位算法进行了改进，提出了一种既能继承原算法的优良性能，又可充分利用AOA 测量值信息提高定位性能的TDOA /AOA 混合定位算法，该算法还具有解析表达式解。

仿真结果表明，只要AOA 测量值达到一定精度，该算法就能取得比文献［1］的单纯TDOA 定位算法更好的性能。

关键词到达时间差，到达角，移动台，加权最小二乘算法中图分类号TN929.53文献标识码AA hybrid TDOA /AOA location algorithm andits performance analysisDENG PingLI LiFAN Ping-zhi（Institute of Mobile Communication ，Southwest Jiaotong Uniuersity ，Chengdu Sichuan 610031，China ）Abstract In ceiiuiar mobiie communication systems ，due to the appiication of smart array an-tenna ，it is possibie for serving base station （BS ）to deiiver accurate angie of arrivai （AOA ）measurement of mobiie station （MS ）radio wave.In this paper ，a time difference of arrivai （TDOA ）iocation aigorithm in reference ［1］is extended to a TDOA /AOA hybrid iocation aigo-rithm which can not oniy inherit the good performance of the originai aigorithm ，but aiso im-prove the iocation accuracy by making fuii use of the AOA measurement.The new aigorithm ai-so has a ciosed-form soiution which has been derived in this paper.Simuiation shows that ，if a reasonabie precision of the AOA measurement is achieved ，much better iocation performance can be obtained ，compared with the singie TDOA iocation aigorithm in reference ［1］.Key wordsTDOA ，AOA ，MS ，WLS aigorithm1引言在蜂窝网络中提供对移动台（MS ）的定位服务即将成为各种蜂窝网络必须具备的基本功能［2］。

光纤传感网络中的节点定位算法

光纤传感网络中的节点定位算法随着网络技术的不断进步和广泛应用，光纤传感网络已成为一种重要的物联网技术手段，其在人工智能、工业自动化、智慧城市等领域都有着广泛的应用。

然而，光纤传感网络中的节点定位问题一直是个难题。

节点定位算法的准确性、实时性、成本和可扩展性等因素决定了其实际应用的效果。

如何高效准确地定位节点，成为了当前光纤传感网络的热门研究课题。

本文将介绍一些常见的光纤传感网络节点定位算法，以及其特点和应用情况。

一、TOA算法TOA（Time of Arrival）算法是一种基于时间的节点定位算法，其核心思想是根据节点发送和接收的信号之间的时间差来确定节点的位置。

该算法需要引入一个中央控制器，通过在网络中的节点之间发送包含时间戳的数据包，利用节点同步技术和时间戳信息进行节点定位。

TOA算法的定位准确度高，可以达到亚毫秒级别，但是算法对于链路时延、同步误差等因素都非常敏感，对于普通的光纤传感网络应用来说，成本较高。

二、RSSI算法RSSI（Received Signal Strength Indication）算法是一种基于信号强度的节点定位算法。

该算法通过收集节点发送信号的信号强度，然后进行测距和定位。

该算法需要大量的校准，因为信号强度的衰减受到一系列因素的影响，包括信号传播的路径、接收器的增益和环境干扰等。

RSSI算法需要网络节点足够密集，同时需要采用具有较好性能的接收器进行测距，这对于光纤传感网络的实际应用来说存在一定的局限性。

三、TDOA算法TDOA（Time Difference Of Arrival）算法是一种基于时间差的节点定位算法，它使用无线节点和基站之间信号到达时间的差异来确定节点的准确位置。

TDOA与TOA算法类似，也需要一个中央控制器，中央控制器会在网络中的基站上同步发出信号，在节点接收到信号后，根据到达时间差测量可能的位置。

与TOA算法相比，TDOA算法不需要精确的时间同步，能够减少同步误差的影响，精度和稳定性也更高，但是需要更多的计算和计算资源，成本相对较高。

联合TDOA-AOA无线传感器网络r半定规划定位算法研究

联合TDOA-AOA无线传感器网络r半定规划定位算法研究张文华;于洁潇;刘开华;赵宇【摘要】在无线传感器网络定位中,TDOA和AOA联合定位可有效利用多种位置信息提高定位精度.由于传统联合加权最小二乘(WLS)的目标函数非线性,在应用于无线传感器网络定位时,会产生多个局部最优解.因此,针对该问题本文将约束加权最小二乘问题转化为二次约束二次规划问题,之后通过引入半定松弛(SDR)方法将联合定位问题转换为低复杂度的半定规划问题(SDP),进而寻找全局最优解.并且针对实际应用中参考节点带误差的情形分析和推导了定位算法.与已有算法相比,提出的算法在参考节点无误差和有误差时都有更高的精度.此外,提出的SDP算法还能够实现只有两个参考节点下的目标定位.%Joint TDOA-AOA localization is able to improve location estimation accuracy through utilizing all the a-vailable information in wireless sensor networks(WSNs). Due to the non-linearity of the equations,joint weighted least square(WLS)may converge to local optimum solution when applied to wireless sensor networks localization. Therefore,by applying semidefinite relaxation ( SDR ) to the quadratically constrained quadratic program problem which is derived from WLS method,we transformed the joint localization problem into a low complexity semidefinite programming(SDP)problem to find the global optimum solution. Localization in the presence of sensor position er-rors has also been studied. Simulation results show that,compared with the existing approaches,the proposed ap-proach has higher accuracy whether with or without sensor position errors. Furthermore,the proposed SDPmethod still has good performance with only two sensors offering location information.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2017(030)009【总页数】6页(P1375-1380)【关键词】无线传感器网络;目标定位;到达时间差;到达角度;半定规划【作者】张文华;于洁潇;刘开华;赵宇【作者单位】天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;天津大学微电子学院,天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP393.0由于无线传感器网络(WSNs)在无线通信,室内定位和水声传感器网络(UASN)[1]等领域的重要应用,精确的无线传感器网络定位算法近年来受到了广泛的关注。

基于扩展卡尔曼滤波的TDOA与AOA定位方法

1.定位的数学模型参考节点数目为M （3M ≥），对于定位系统可以得到M-1个TDOA 数据和M 个AOA 数据，则可以有如下非线性方程：()1112,3,...,arctan 1,2,...,i i i i i ii d d d v i M y y v i Mx x θθ=-+=⎧⎪⎛⎫⎨-=+= ⎪⎪-⎝⎭⎩()()22i i i d x x y y =-+-；()()22111d x x y y =-+-；1;i i v v θ是观测噪声。

矩阵形式如下：()Y h X V =+()()()12213121213131111111222211211...arctan ;;;arctan ...arctan M M M M M M M M M d d d d v d v d d d y y v d x x x X Y V h X v y y y v x x v y y x x θθθθθθ-⨯-⨯-⎡-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎛⎫⎢⎥-⎢⎥ ⎪⎢⎥⎡⎤⎢⎥-====⎝⎭⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎛⎫-⎢⎥⎢⎥ ⎪-⎢⎥⎝⎭⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎛⎫- ⎪-⎝⎭⎣()211M -⨯⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎦ 噪声向量的协方差矩阵应为()()2121M M -⨯-方阵00R R R τθ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦，其中R τ是TDOA观测的方差阵，R θ是AOA 观测的方差阵。

2.非视距识别和TDOA/AOA 混合定位结构流程图TDOA/AOA 混合定位方法的主要思想是使用多种定位方案，通过多样性复和来取得更高的定位精度。

NLOS 识别和TDOA/AOA 混合定位结构图3.NLOS 识别假设参与定位的目标节点数目为M ，目标节点向参考节点发送信号的传播时间为i τ，则距离为：i i r c τ=。

取K 个观察时刻，则第i 个参考节点和目标节点在k t 时刻的距离()i k r t 角度()i k t θ分别如下：()()()()()()()(),,,,,,1,2,...,0,1,....,1i k Los i k rang i k NLos i k i k Los i k bearing i k NLos i k r t r t n t r t i M k K t t n t t θθθ=++⎧⎪==-⎨=++⎪⎩；()(),,,Los i k Los i k r t t θ分别是真实距离与真实角度；()(),,,rang i k bearing i k n t n t 分别是距离的观测噪声和角度的观测噪声；均为零均值的高斯白噪声，方差分别为22,r θσσ()(),,,NLos i k NLos i k r t t θ分别是由NLOS 引起的距离误差（服从指数分布）和角度误差（服从均匀分布）；由NLOS 引起的误差与观测误差的分布不同，且有NLOS 引起的误差对TOA 测量值的影响很大，所以通过卡尔曼滤波器对数据进行处理，使TOA 估计更精确的逼近真实TOA ，以消除有NLOS 引起的误差。

《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。

大学声音定位实验报告

一、实验目的1. 理解声音定位的基本原理和方法。

2. 掌握使用声音定位系统进行空间定位的技术。

3. 通过实验验证声音定位的准确性和可靠性。

4. 分析影响声音定位精度的因素。

二、实验原理声音定位是基于声音到达两个或多个接收器的传播时间差（TDOA）或到达角度（AOA）进行定位的技术。

实验中，我们使用两个麦克风接收同一声源发出的声音，通过测量声音到达两个麦克风的时间差或到达角度，计算出声源的位置。

三、实验仪器与材料1. 两个麦克风2. 声源（如扬声器）3. 计算器或电脑4. 音频信号发生器5. 导线6. 实验台四、实验步骤1. 将两个麦克风固定在实验台上，相距一定距离（例如1米）。

2. 将声源放置在实验室内，距离麦克风一定的距离（例如2米）。

3. 打开音频信号发生器，产生稳定的音频信号，并连接到声源。

4. 启动麦克风，记录两个麦克风接收到的音频信号。

5. 使用计算器或电脑，根据两个麦克风接收到的音频信号，计算出声音到达两个麦克风的时间差或到达角度。

6. 根据时间差或到达角度，使用声音定位公式计算出声源的位置。

7. 重复实验步骤，改变声源的位置，记录实验数据。

五、实验结果与分析1. 实验结果：通过实验，我们成功计算出了声源的位置，并记录了多个位置的数据。

2. 分析：实验结果显示，声音定位的精度受到多种因素的影响，包括麦克风之间的距离、声源与麦克风之间的距离、环境噪声等。

六、实验结论1. 声音定位技术可以有效地用于空间定位。

2. 通过实验验证了声音定位的准确性和可靠性。

3. 实验结果表明，影响声音定位精度的因素包括麦克风之间的距离、声源与麦克风之间的距离、环境噪声等。

七、实验讨论1. 实验中，我们使用了两个麦克风进行声音定位，理论上可以使用更多麦克风提高定位精度。

2. 在实际应用中，需要根据具体环境选择合适的麦克风布局和声源位置。

3. 为了提高声音定位的精度，可以采取以下措施：- 减少环境噪声的影响。

- 选择高质量的麦克风和声源。

UWB定位常用的算法汇总：RSS、AOA、TOA、TDOA

无线定位方法是指分析接收到的无线电波信号的特征参数，然后根据特定算法计算被测对象的位置（二维/三维坐标：经度、纬度、高度）。

UWB定位技术常用的无线定位方法有如下几种：信号强度分析法（RSS）、到达角度定位法（AOA）、到达时间定位法（TOA）、到达时间差定位法（TDOA）。

到达角度定位（AOA）和信号强度分析法（RSS）AOA通过获取被测点到两个接收机的信号到达角度进行定位，需要配置复杂的天线系统，且角度误差对定位精度的影响远比测距误差大。

RSS则根据信号的传播模型，利用接收信号的强度与信号传播距离的关系，对目标进行定位。

这种方法的定位覆盖距离较近，且对信道传输模型的依赖性非常大，多径以及环境条件的变化都会使其精度严重恶化，特别是距离估计的精度与信号的带宽无关，不能发挥 UWB 带宽大的优势。

所以，RSS和AOA方法一般不单独用于UWB定位，只能作为辅助手段进行初级粗定位，UWB定位技术实现精确定位主要依靠精密测距完成。

到达时间定位（TOA）被测点（标签）发射信号到达 3 个以上的参考节点接收机（基站），通过测量到达不同接收机所用的时间，得到发射点与接收点之间的距离，然后以接收机为圆心，所测得的距离为半径做圆，3 个圆的交点即为被测点所在的位置。

但是TOA要求参考节点与被测点保持严格的时间同步，多数应用场合无法满足这一要求。

该方法实现过程中，需要测得UWB定位标签与每个基站的距离信息，从而定位标签需要与每个基站进行来回通信，因此定位标签功耗较高。

该定位方法的优势在于在定位区域内外（基站围成区域的内外），都能保持很高的定位精度。

到达时间差定位（TDOA）TDOA 是基于到达时间差定位，系统中需要有精确时间同步功能。

时间同步有两种：一种是通过有线做时间同步，有线时间同步可以控制在0.1ns 以内，同步精度非常高，但由于采用有线，所有设备要么采用中心网络的方式，要么采用级联的方式，但增加了网络维护的复杂度，也增加了施工的复杂度，成本升高。

一种LOS环境下的TDOA／AOA数据融合定位算法

ｌｚ柏．Ｊ
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其中：
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引言
随着移动通信技术的应用和发展，用移动通利信网对移动用户进行定位引起了广泛关注［。ＴＯＡ方法Ｊ于对设备改动较少且不需要移Ｄ由
动台（）基站（Ｓ间进行严格的时间同步，ＭＳ与Ｂ）因
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２００８年１月
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Ｊｎ２０ａ．０８
Ｖｏ．３Ｎｏ．１１１
第ｌ３卷第ｌ期
ＪＯＵＲＮＡＬ ’ ＯＦＸＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＴＹＯＳＹＡＮＤＩＯＦＰＴＥＬＣＯＭＭＵＮＩＡＴＩＥＣＯＮＳ
一
种ＬＯＳ环境下的ＴＤＯＡ／Ａ数据ＡＯ融合定位算法
毛永毅
（西安邮电学院电子与信息工程系，陕西西安７０２）１１１
摘要：出了到达时间差／ｇ波到达角（Ｄ／０Ａ数据融合定位算法。利用ＴＯＡ定位算法和ＡＡ定位算法提，Ｔ０ＡＡ）ＤＯ分别估算移动台（）ＭＳ位置，然后利用数据融合方法确定ＭＳ位置。仿真结果表明，本文算法在视距（（Ｓ环境下Ｌ））有较高的定位精度，性能优于ＴＤＯＡ定位算法和ＡＡ定位算法。Ｏ

面向5G移动通信网的高精度定位技术分析

面向5G移动通信网的高精度定位技术分析摘要：如何提高室内定位精度并实现室内外定位的连续无缝覆盖是定位领域急需解决的问题，针对该问题，首先介绍了4G定位的标准与技术，并分析了其特点与不足。

然后，分析了面向5G的超密集组网下的定位技术，AOA、TDOA定位技术以及上下行定位技术。

最后，指出定位一体化和融合化是未来5G定位发展的趋势，进而提出了一种面向5G的异构融合一体化定位系统的网络架构。

关键词：5G定位技术；高精度定位引言在5G通信系统应用场景中，对面向5G的移动通信技术提出了较高的要求，主要集中于广覆盖、高容量、低功耗以及低时延这四方面。

就目前的面向5G的移动通信技术而言，在上述四方面仍旧存在一定的不足，难以满足不同应用场景下的通信要求。

因此，对面向5G的移动通信技术优化是很有必要的。

1面向5G的移动通信技术不足分析在智能手机越来越普及的当下，人们对智能手机通信业务的需求随之增加。

通信用户期望能够在任何地点和时间实现流畅的网络通信。

但是就目前以TCP/IP协议作为基础的互联网来说，难以有效实现高速运行状态下的互联网通信，不能满足通信用户的多样化需求。

具体来说，传统移动通信技术的不足主要体现在移动性差、安全性偏低以及IP地质资源不充足等方面，难以实现高效实时的网络通信。

在此基础上，5G移动通信系统受到了广泛关注，5G移动通信系统需要对传统的移动通信技术进行优化及改进，满足通信用户在不同应用场景下的通信需求，促进互联网通信的可持续发展。

2面向5G的移动通信技术的优化研究2.1基于内容中心网络的工作机制在基于内容中心网络的5G移动通信网络架构中，最为关键的工作机制包括命名机制、转发和路由机制这两种。

在内容中心网络运行期间，主要根据内容的名字前缀完成数据的传输，所以技术人员需要合理设置内容中心网络的命名机制，常用的设计方法为分层设计方法，通过“/”实现内容名称的合理划分，使其转变为多个名字词元，这类命名机制的词元由不同长度的字符串组成，可以为内容中心网络提供无尽的命名空间。

TDOA／AOA数据融合定位算法

于存在系统的测量误差和由ＮＯＬＳ引起的附加时延误差，Ｊ可ｒ表示为：
ｒ丁Ｊ－＋ｉ， … ，丁＝１２，（）１
其中Ｊ为ＬＳ环境下的ＴＡ的值，．ｒＯＯｎ为系统测量误差，服从０
同步，因而受到广泛的关注。在第三代移动通信系统中，智能天
ｉｄｔｒｉｅｂｄｔｆｓｏｌｃｔｏａｇｒｔｍ．ｓｍｕａｉｎｒｓｔｉｄｉａｅｔｔｈｌｃｔｏａｃｕｒｃｉｓｇｆｃａｔｙｉ — ＳｅｅｍｎｙａａｕｉｎｏａｉｎｌｏｈＴｈｅｉｌｔｏｅｕｌｓｎｃｔｈａｔｅｏａｉｎｉｃａｙＳｉｎｉｕｅｎｅｒｇａｄＡｐｉａｏｓｏｐｔＥｇｎｅｉｎｐｌｔｎ计算机工程与应用ｒｎｃｉ
ＴＯＡＡＤ／ＯＡ数据融合定位算法
毛永毅
ＭＡＯＹｏ — ｉｎｇ— ｙ
西安邮电学院电信系，西安７０６１０１
ｉｒｐｓｄＴｅｐｓｔｎｆＭＳｓｃｌｕａｅｂＴｓｏｏｅ．ｈｏｉｏｏｉａｃｌｔｄｙＤＯＡｏａｉｎｌｏｉｍｎｐｉｌｃｔａｇｒｔｏｈａｄＡＯＡｏａｉｎｌｏｔｍ，ｈｎｈｐｓｔｎｆＭＳｌｃｔａｇｒｈｔｅｔｅｏｉｏｏｏｉｉ
Ｄｅ．ｏＥｌｃｒｎｃｎｄｎｏｍａｉＸｉａＵｎｉｅｓｔｏＰｔｎＴｅｅｃｍｍｕｎｃｔｓ， ’ ｎ０ＣｈｎｐｔｆｅｔｏｉａＩｆｒｔｏｎ， ’ ｎｖｒｉｙｆｏｓａｄｌｏｉａｉｏｎＸｉａ７１０６１，ｉａ

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

基于遗传算法的TDOA_AOA定位系统的最优布站算法_汪波

2009，45（24）目前关于各种定位系统布站研究的文献中，多是根据理论推导得到针对一些特殊点的最佳布站策略，对最佳布站问题的建模和对模型的解的推导过程复杂且不具有普遍适用性[1-3]。

在推导得到TDOA/AOA混合定位算法产生的定位误差的克拉美－罗下界的基础上，提出利用遗传算法对TDOA/AOA定位系统的最优布站问题进行研究。

该布站算法所遵循的原则是TDOA/AOA定位系统在规定的区域内，针对目标空域内所产生的定位误差的克拉美－罗界的平均值达到最小，解决了针对空间中任意一个目标点或目标空域的定位系统的最佳布站问题。

同时，该方法是通过计算机寻优迭代逼近最佳布站策略，结合遗传算法的优点，所以该算法具有快速收敛、顽健性强，以及普遍适用等特点。

1TDOA/AOA定位系统定位精度的CRLB基于TDOA的定位技术在高斯噪声环境下能够取得较好的定位精度，伴随着智能天线技术的发展，定位站点能够测得比较精确的AOA（Angle of Arrival）值，利用TDOA与AOA的混合定位方法，定位精度比TDOA方法有进一步提高。

设定位系统的定位站点坐标为S i（xi ，yi，zi）（i=1，2，…，N），定位目标坐标为（x，y，z）。

参与定位的各站点测得的信号到达时间为τi （i=1，…，N），不妨设S1为中心站点，其测得的到达角为φ1，则测量方程为：Ri，1=c·（τi-τ1）=Ri-R1（i=2，…，N）φ1=arctgy-y1x-x1111111111（1）其中Ri=（x-xi）2+（y-yi）2+（z-zi）2111。

对测量方程求微分，得定位误差方程[2]为：d V=C·d X+d Xs（2）其中d V=[d R2，1，…，d RN，1，dφ1]T，d X=[d x，d y，d z]T，系数矩阵C 的表达式如式（3）所示。

这里不考虑定位站点坐标值测量误差对定位误差的影响，则d Xs=0。

一种NLOS环境下的TDOA／AOA定位算法

摘要：ＬＳ环境下，ｈｎ算法有着较好的定位精度，于Ｃａ在ＯＣａ基ｈｎ算法的到达时间差／达角（ＤＡＡＡ）法比到ＴＯ／Ｏ算
Ｃａｈｎ算法有了进一步提高但是在ＮＯＬＳ环境下பைடு நூலகம்，这些算法的精度都将大大下降，由于ＡＡ的测量值有较大误差，Ｏ
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．・ｊ网络、信与安全・格｝通
带带带带带带带带
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种ＮＯＳＬ环境下的ＴＯ／ＯＤＡＡＡ定位算法
段凯宇．张力军
（南京邮电大学通信与信息工程学院，南京２００）１０３
ＤＵＡｉｙ．ＨＡＮＬ－ａＮＫａ－ｕＺＧｉｊｎ
（ｏＣｍｍｕｉｔｎ＆ｌｆｒｌｎＥｇｅｒｇｌｓｔｄ，ａｊｇＵｉｒｉｆｎｃｉａｏｎｏｍａｏｎｉｅｉｎｔｕｅＮｎｉｎｖｓｙｏｉｎｎｉｎｅｔＰｓｎｅｅｏｕｉｔｎ，ａｊｇ２００，ｈｎ）ｏｔａｄＴｌｃｍｍｎｃｉｓＮｎｉ０３Ｃｉａｓａｏｎ１
ＴＯ／Ｏ方法的精度甚至低于ＣａＤＡＡＡｈｎ算法。并且这些算法的主要缺点是在第一次加权最小二乘法（Ｓ中把移动台ｗＬ）
的横坐标、坐标与移动台到服务基站的距离作为三个相互独立的变量，纵忽略了三者之间的相关性，因此要进行第二次

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。
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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。

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。

蜂窝网中一种改进的TDOA／AOA联合定位算法

（ｃｏｌｆｎｏｔｎａｄＣｍｍｎｃｔｎＥｇｅｒｇＨｒｉＥｇｅｒｇＵｉｒｔ，Ｈｒｉ５０１ＣｉａＳｈｏｆｒｉｎｏｕｉａｏｎｉｅｎ，ａｂｎｎｉｅｉｎｖｓｙａｂｎ１００，ｈｎ）ｏＩｍａｏｉｎｉｎｎｅｉ
ｔｅｃｌｕａｉｎｏｅｂｓｓｏＤＯＡＡＯＡｌｃｔｎａｇｒｈ，ｍｏｔｆｈｎｌｅｃｆＯＳｐｏａａｉｎＣｅｅｉａｃｌｔｎｔａｉｆｖｏｈＴ／ａｉｌｏｔｍｏｏｉｓｏｅｉｆｎｅｏｔｕＮＬｒｐｇｔａｂ — ｏｎｌｎｔｄ，ａｄｔｅｌｃｔｎａｃｒｃｎｒａｅ．Ｔｉｍｅｈｄｉｇｏｏｈｕｕａｃｌｌｒｎｔｒｏａｉｎｉａｅｍｉｎｈｏａｉｃｕａｙｉｉｃｅｓｄｏｓｈｓｔｏｓｏｄｆｒｔｅｆｔｒｌｅｌａｅｕｗｏｋｌｃｔ．ｏＫｅｗｏｄ：ｃｌｌｒｎｔｒｙｒｓｅｌａｅｗｏｋ；ＮＬＳ；ＴｕＯＤＯＡ；ＡＯ；ｌｃｔｎＡｏａｉｏ
ＡｄｆｄＴＯＡ／ｍｏｉｅＤｉＡＯＡｊｉｔｌｃｔｇａｇｒｔｍｅｌｌｒｎｔｒｏｎａｉｌｏｉｏｎｈｉｃｌａｅｗｏｋｎｕ
Ｓｏ — ｕ，ＹＨＩＹｕｈａＡＮＧｈｎｙａＳｅ —ｕｎ，ＸＩＬ — ｕｎ，ＣＨＥｉｎｐｎＮｉｋａＮＪａ — ｉｇ
位算法的基础上，引入松弛变量，采用反复叠代的方法，消除了大部分ＮＯＬＳ的影响，提高了定位精度．因此，这种方法适合于未来移动通信定位系统的应用．

一种TDOA／AOA联合定位的算法

ａｇｒｔｍ．ｎｔｓａｇｒｔｍ，ｎｅｓｒａｅｐａｅｎｏｅｆｘｄｐａｆｒｏｈｒｕｄｔｅｓｒｈｚｍｕｈａｄｐｔｈｌｏｉｈＩｌｏｉｈｈｉｏｅｓｎｏｎｂｌｃｄｏｎｉｅｌｔｏｍｎｔｅｇｏｎｏｍａｕｅｔｅａｉｔｎｉｃｃａｇｅｂｔｅｈｓｓｎｏｎｈｍｉｅ．ｅｏｈｒｓｎｏａｅｐａｅｎｏｅｍｏｉｇｐａｆｒ，ｎｈｉｅｅｔｎｌｅｗｅｎｔｉｅｓｒａｄｔｅｅｔｒＴｈｔｅｅｓｒｃｎｂｌｃｄｏｎｖｎｌｔｏｍａｄｔｅｄｆｒｎｔｉＴＤ０Ａ
（ｍｅＤｉｅｅｃｒｖ１ａｅｍｅｓｒｄａｉｆｒｎｉ，ｔｅｈＴｉｆｒｎｅＯｆＡｒｉａ）ｃｎｂａｕｅｔｄｆｅｅｔｔｍｅｈｎｔｅＬＳ（ｅｓｑａｅｌｏｉｍａｅｒａｈｄｔｉＬａｔｓｕｒ）ａｇｒｔｈｃｎｂｅｃｅｏ
不同的时刻测量不同的时差量测值，进而建立求解目标位置估计值的最小二乘算法。仿真结果表明：该算法可以有
效提高系统的定位精度，特别是ＴＯＡ的测量值应用得越多，则定位精度越高。Ｄ关键词：ＴＤＯＡ；ＡＯＡ；最小二乘解；联合定位算法；定位精度
摘要：针对地面辐射源目标的定位问题，提出一种ＴＤ０Ａ０

测距定位算法

测距定位算法引言：随着科技的发展，测距定位技术在各个领域中得到了广泛的应用。

测距定位算法是基于一定的原理和方法，通过计算得到目标物体与观测点之间的距离，并进而确定目标物体的位置。

本文将介绍几种常见的测距定位算法及其原理。

一、TOA（Time of Arrival）测距定位算法TOA测距定位算法是一种基于时间的测距方法。

其原理是利用信号从发射点到达接收点所需的时间差来计算距离。

TOA算法需要在发射端和接收端分别进行时间同步，然后通过计算信号传播时间差来得到距离信息。

TOA算法的优点是测距精度高，但对于复杂的环境和多径效应敏感。

二、TDOA（Time Difference of Arrival）测距定位算法TDOA测距定位算法是一种基于时间差的测距方法。

其原理是利用信号到达不同接收点之间的时间差来计算距离。

TDOA算法不需要进行时间同步，只需要记录信号到达不同接收点的时间差即可。

TDOA算法的优点是对多径效应不敏感，适用于复杂环境。

三、RSSI（Received Signal Strength Indicator）测距定位算法RSSI测距定位算法是一种基于信号强度的测距方法。

其原理是通过测量接收到的信号强度来推测距离。

RSSI算法不需要进行时间同步，只需要对信号强度进行测量即可。

然而，RSSI算法的测距精度较低，容易受到环境影响。

四、AOA（Angle of Arrival）测距定位算法AOA测距定位算法是一种基于角度的测距方法。

其原理是利用接收到信号的入射角度来计算距离。

AOA算法需要在接收端使用多个天线阵列来测量信号的入射角度，然后通过三角定位原理计算距离。

AOA算法的优点是测距精度高，但需要复杂的硬件设备和算法实现。

五、ToF（Time of Flight）测距定位算法ToF测距定位算法是一种基于飞行时间的测距方法。

其原理是利用信号从发射点到达接收点所需的时间来计算距离。

ToF算法需要在发射端和接收端分别进行时间同步，然后通过计算信号传播时间来得到距离信息。

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［3］于基于网络定位的 MS 位置估计。当 MS 处于软切换状态时，还可能由多个 BS 提供 AOA 信息。利
1
引
言
在蜂窝网络中提供对移动台（ MS）的定位服务［2］即将成为各种蜂窝网络必须具备的基本功能。目前， GSM 网络已开始逐步支持对 MS 的定位功能。在第三代蜂窝移动通信系统中，智能天线阵列将在基站中得到广泛采用，因此，服务基站（ BS）将能提供较准确的 MS 电波到达角（ AOA）测量值，并应用
A hybrid TDOA / AOA location algorithm and its performance analysis
DENG Ping LI Li FAN Ping-zhi
（ Institute of Mobile Communication ，Southwest Jiaotong Uniuersity ， Chengdu Sichuan 610031，China）
用网络提供的准确 AOA 测量值，采用将 AOA 和就可能在一定程度上 TDOA 相结合的混合定位法，提高网络对 MS 的定位性能。事实上，即使只有一个 AOA 和一个 TDOA 测量值时，也能对 MS 进行定
［4］位估计，因此， AOA 信息的提供也会在一定程度
O
由于 TDOA 测量值对应距离差， BS1， ri ， 1 = ri - r 1 则（1）式可改写为： r2 i， 1 + 2 ri， 1 r1 = - 2 xi， 1 x - 2 yi， 1 y + Ki - K 1 （2）其中， … xi， yi， i = 2， 3， 1 = xi - x 1， 1 = yi - y 1 ，根据 M 。假定服务 BS 总能提供 MS 的 AOA 测量值， AOA 测量值!可建立方程： y - y1 （3） tan O= x - x 1 T T 令 za = ［ zT 为未知量，其中 zp = ［ x，， r1 ］ y］ p，利用式（1）和（2）可建立以下以 za 为变量的线性方程： h = Ga z a MS 位置对应的误差矢量：
!T = BTI + 0 . 5 I $ I " BTI 其中 BT = diag｛r 0 …， r0 r0 2， 3， M｝
（9）
r0 I 为以距离 i 为 MS 和第 i 个 BS 的实际距离，为单位的测量误差。当 AOA 误差较小时，由于 O = 0 ，式（）中测量值对应的误差 5 AOA O +S O
上增大蜂窝网络的定位服务区。虽然和 TDOA 测量
2002-04-08 ! 收稿日期：
值一样，（ NLOS）传播、多 AOA 测量值也会受非视距径效应等多种不利因素的影响，也可能存在一定误差，但只要天线阵列提供的 AOA 测量值达到一定精度，误差控制在一定范围之内，采用 TDOA 和 AOA 混合的定位法就可能达到比单纯的 TDOA 定位法更好的性能。为此，本文就服务 BS 提供的 AOA 测量值对蜂窝网络定位性能的影响进行了研究，对文献［1］中非递归且具有解析表达式解的 TDOA 定位算法进行适当改进，提出了一种既继承原算法优良性能，又利用了 AOA 测量值的 TDOA / AOA 混合定位算法，并对该算法的性能进行了分析和仿真评估。 z0 a
中的定位性能，假定在图 1 所示具有 7 个 BS 的蜂窝网络中，参与 TDOA 测量的 BS 为服务 BS 和 6 个相邻的 BS，小区半径为 2500m。假定由测量系统造成的 TDOA 测量误差服从均值为 0，方差为 30m 的高斯分布，信道环境造成的非视距（ NLOS）误差满足文献［5］信道模型，服务 BS 提供的 AOA 测量值误差服从均值为 0 的高斯分布。图 2 为都市环境中假定对于不同 AOA 标 MS 在服务小区内随机均匀分布，准差，文献［ 1］算法（ Chan）和本算法的定位性能（误差小于 125m 概率）比较。由图 2 中可见，只要 AOA 测量值达到一定精度（标准差小于
2 2 2 r2 Ti ） =（ xi - x ） +（ yi - y ） i =（ c
则式（ 6）中 @ 矩阵 TDOA 和 AOA 测量值相互独立，为一对角矩阵：
2 23， OM， O 1， 1， 1， O｝ 2 其中O2 i， 1 和O O 分别为各 TDOA 测量值和 AOA 测量值的方差。为保持 @ 中各项量纲的一致，假定 AOA
T -1 ｛（ h - Ga z a ）｝ za = argmin @ （ h - Ga z a ） T -1 T -1 （6） G a@ h =（ G a@ - 1 Ga ）（ x，即为 MS 的近似估计位置。假定各 za 中的 y）
!
TOA / AOA 混合定位算法
设在一蜂窝网络中待定位 MS 的位置坐标为（ x，，（ xi ，，则根据测量得到的电播 y） BS 坐标为 yi ）传播时间（ TOA）测量值可建立以下距离方程：
0 ! = h - Ga z a 2 1 - K2 + K1 r 2， r2 1 - K3 + K1 3， 1 式中：h = ! 2 r2 M， 1 - KM + K 1 x 1 tan O - y1
其中 ^ r 1 为 MS 和服务 BS 之间的估计距离。在误差方程（5）中，由于 za 中的未知量 r 1 实际上是与（ x，有关的量，用 @ 矩阵近似替代误差矢量 ! 的 y）协方差矩阵也会带来一定误差，为了得到更准确的估计位置，采用与文献［1］类似的处理方法。对于方程（5），当 TDOA 误差较小时， M - 1 个 TDOA 测量值对应的误差矢量：
（11）（12）
za 的第一次 WLS 估计值为：
-1 -1 T -1 （13） za =（ G T a ! Ga ） G a ! h 利用 za 值就能得到新的 B 矩阵，利用以上过程
再进行一次 WLS 计算就能得到改进的估计位置。上述过程假定 za 的元素间相互的独立，但事实上 r 1 634
第 17 卷
2002 年 12 月
第6期
电
波
科
学
学
报
CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE
December， 2002
Voi . 17， No . 6
文章编号
（2002） 1005-0388 06-0633-04
!
一种 TDOA / AOA 混合定位算法及其性能分析
邓平李莉范平志
（西南交通大学移动通信研究所，四川成都 610031）
摘
要
在蜂窝移动通信系统中，智能天线阵列的应用使得服务基站（ BS）能提供较
准确的移动台（MS）电波到达角（ AOA）测量值，从而可以用于对移动台的定位估计。文中对文献［1］的电波到达时间差（ TDOA）定位算法进行了改进，提出了一种既能继承原算法的优良性能，又可充分利用 AOA 测量值信息提高定位性能的 TDOA / AOA 混合定位算法，该算法还具有解析表达式解。仿真结果表明，只要 AOA 测量值达到一定精度，该算法就能取得比文献［1］的单纯 TDOA 定位算法更好的性能。关键词到达时间差，到达角，移动台，加权最小二乘算法 TN929 . 53 文献标识码 A 中图分类号
0 . 5tan O 0.5 为 MS 实际位置对应的 za 值。采用加权最小二
Ga = - -
x 2， 1 x 3， 1 ! xM ， 1
y 2， 1 y 3， 1 ! yM ， 1
r 2， 1 r 3， 1 ! rM ， 1 0
乘（WLS）算法，用 TDOA 和 AOA 测量值的联合协方差矩阵 @ 近似替代误差矢量 I 的协方差矩阵可得：
并只用 TDOA 方程组中增加了一个线性 AOA 方程，于第一次 WLS 计算，因此和 Chan 算法相比，本算法对计算复杂性的增加有限。
!
仿真与讨论
为了检验和比较算法在实际蜂窝网络信道环境
（14）其中 G0 （13）式的结果获得。根据关系 r 2 （x a 可由 1 =
2 2 （ y - y 1），可构造新的误差矢量 !' 为： - x 1） + '0 ! * = h * - G' az a 2 （ za ， 1 - x 1 ） 2 （ z 2 - y 1）式中： h' = a， z2 ， a 3 2 1 0 （ x - x 1）， G' a = 0 1 z' a = 2 （ y - y 1）） 1 1 协方差矩阵：
= K i - 2 x ix - 2 y iy + x 2 + y 2
（1）
2 …，其中 Ki = x 2 i = 1， 2， M， C 为电波传播 i + y i，速度， M 为参与测量的 BS 数目。假定服务 BS 为
测量值精度较高，其误差标准差 Std 则 AOA ! 较小，对应的距离误差标准差（8） r 1# std O "^ O
Abstract In ceiiuiar mobiie communication systems，due to the appiication of smart array antenna，it is possibie for serving base station（ BS）to deiiver accurate angie of arrivai（ AOA） measurement of mobiie station（ MS）radio wave . In this paper，a time difference of arrivai （ TDOA）iocation aigorithm in reference ［1］is extended to a TDOA / AOA hybrid iocation aigorithm which can not oniy inherit the good performance of the originai aigorithm，but aiso improve the iocation accuracy by making fuii use of the AOA measurement . The new aigorithm aiso has a ciosed-form soiution which has been derived in this paper . Simuiation shows that，if a reasonabie precision of the AOA measurement is achieved，much better iocation performance can be obtained，compared with the singie TDOA iocation aigorithm in reference［1］ . Key words TDOA，AOA，MS， WLS aigorithm