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本文在三维同心圆定位方法的基础上引入AOA测距技术,提出了一种基于AOA降维的同心圆定位方法(AC-RL)。该方法中,未知节点通过锚节点发射的测距信息测出未知节点与锚节点之间的AOA信息,再利用AOA信息将对应锚节点发射的分级广播信息进行降维处理,最后按同心圆定位算法,将未知节点在锚节点所处水平面上的投影点位置求出,最后得出未知节点位置信息。仿真结果表明了AC-RL算法与同心圆算法相比提高了定位精...
节点定位是无线传感器网络的关键支撑技术之一,目前三维定位算法的研究较少。本文在针对地形建模的应用场景上,将APS多跳AOA定位算法的思想移植到三维定位中,提出了基于空间角度传递的多跳AOA三维定位算法,使得能够利用一跳通信范围外的信标节点信息进行定位,并且与Delaunay三角剖分算法结合起来,应用在部署环境的地形建模。仿真实验数据显示,随着信标节点的比例、通信半径的变化,MSAT3D AOA定位...
随着无线传感器网络(WSN)技术广泛应用在数字家庭网络及其他领域,其安全问题日益突出。针对无线传感器网络中典型的Sybil攻击,提出了一种基于信号到达角信任评估检测新方法TEBA。信标节点基于Sybil节点创建多个虚拟身份。但其物理位置相同的思想,利用信号到达角相位差对邻居节点身份作出信任评估,将低于某一信任阈值的节点身份归为Sybil攻击。方案引入多节点协作思想,摒弃了复杂的质心计算,实现了低时...
针对地面辐射源目标的定位问题,提出一种TDOA/AOA联合定位算法。将一个传感器放置在地面上的一个固定平台上,测量辐射源相对于该传感器的方位角与俯仰角;将另一个传感器放置在一个运动的平台上,根据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TDOA的测量值应用得越多,则定位精度越高。
阐述了CDMA网络中单台设备实现TSOA/AOA被动式定位的原理。采用非线性模型对移动台的运动状态进行了描述。利用粒子滤波对非线性系统和非高斯噪声环境的高度适应性,设计了一种基于粒子滤波的TSOA/AOA跟踪算法,实现了对移动台位置和速度的同时跟踪。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波相比,采用粒子滤波有效提高了跟踪系统的性能。
A novel statistical angle-of-arrival (AOA) model for indoor geolocation applications is presented. The modeling approach focuses on the arrivals of the multipath components with respect to the line-of...
推导了TDOA/AOA混合定位算法产生的定位误差的克拉美-罗下界,提出了利用遗传算法(GA)寻找规定平面区域内的TDOA/AOA定位系统最佳布站策略的方法,其所遵循的最佳布站原则是使得定位的目标空间的定位误差的克拉美-罗下界的平均值最小。文中对GA的站点位置编码和适应度函数的选择进行了研究,在此基础上提出了基于GA的寻优布站算法。并对基于GA的寻优布站算法在不同情况下进行了仿真实验。
为研制基于CDMA网络的新型定位系统,提出一种新的到达时间之和(TSOA)/到达角(AOA)定位技术,它利用信号TSOAAOA实现移动台的定位。为研究高精度实时定位算法,建立TSOA/AOA混合定位的数学模型,推导基于扩展卡尔曼滤波器的定位算法,通过仿真验证其可行性。
针对CDMA无线定位系统中的“听力”问题,在CDMA无线系统中建立到达时间差/到达角度(TDOA/AOA)混合定位方案模型。针对常用滤波算法的性能改善问题,提出无迹卡尔曼滤波(UKF)算法解算定位方程,并结合设定环境对算法进行Matlab仿真。与常用EKF算法的比较表明,在TDOA/AOA混合定位方案中,UKF算法具有更好的收敛性和精度。
对无线信号到达时间(TOA)和到达角度(AOA)的精确估计是室内无线定位的关键。正交频分复用(OFDM)是适合多径衰落环境的一种高速传输技术。提出一种联合TOA和DOA的二维定位方法用于OFDM信号定位。算法首先通过信道估计得到信道的频率响应(CFR),对CFR采用超分辨率算法估计信道时延。首径(first arrival path,FAP)的时延估计就是接收信号的TOA估计。将天线阵列接收信号通...
基于非视距传播(NLOS)环境下的几何结构单次反射统计信道模型,提出了到达时间差/电波到达角(TDOA/AOA)数据融合定位算法。利用TDOA定位算法和AOA定位算法分别估算移动台(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NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于TDOA定位算法和AOA定位算法。
结合圆位置线误差、直线位置线误差与参数误差的关系,该文提出了一种利用所有基站测量的波达时间与最近一个基站测量的所有多径的到达角进行混合定位的方法.在该方法中,对波达时间用测量的波达时间总是大于等于视距传播时间进行约束,对到达角用GBSBCM确定的最大角度扩展进行约束,以有效减小非视距传播的影响,提高定位精度.仿真结果证明了该方法的有效性。
为了减小NLOS传播的影响,基于几何结构的单次反射统计信道模型,该文提出一种NLOS环境下的TOA/AOA定位算法。利用RBF神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,对NLOS传播的误差进行修正以减小NLOS传播的影响,再利用最小二乘(LS)算法进行定位,从而提高系统的定位精度。仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于Chan算法,Taylor算法和LS算法。
基于几何结构的单次反射统计信道模型,提出了基于RBF神经网络的AOA定位算法。应用RBF神经网络对非视距传播(NLOS)误差进行修正,然后利用最小二乘(LS)算法进行定位。仿真结果表明:该算法减小了NLOS传播的影响,提高了系统的定位精度,性能优于LS算法。
提出了到达时间差/到达角数据融合定位算法.利用RBF神经网络对到达时间差的测量值进行修正以减小非视距传播影响,然后利用到达时间差定位算法和到达角定位算法分别估算移动台位置,最后对到达时间差和到达角定位结果进行加权平均得到移动台位置.仿真结果表明该算法在郊区、一般市区和闹市区环境下均能够有效地提高定位精度和可靠性.

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