減小非視距影響的無(wú)線定位算法研究.pdf

1、無(wú)線定位技術(shù)在過(guò)去的十年間獲得了廣泛的關(guān)注，尤其是在以定位為基礎(chǔ)的服務(wù)中應(yīng)用越來(lái)越廣泛。無(wú)線定位通常分為兩步，第一步獲得定位所需參數(shù)，比如到達(dá)時(shí)間(TOA)，到達(dá)時(shí)間差(TDOA)，到達(dá)角度(AOA)以及接收能量(RSS)等;第二步是根據(jù)第一步得到的參數(shù)，利用相應(yīng)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)終端位置坐標(biāo)的估計(jì)。本文針對(duì)無(wú)線定位的第二步，研究基于到達(dá)時(shí)間的定位算法。
　　影響定位算法精度的主要因素是非視距的傳輸。在視距條件下，與非線性最小二乘

2、算法相比，線性最小二乘算法是一種低復(fù)雜度且相對(duì)有效的定位算法。它首先通過(guò)選取一個(gè)參考點(diǎn)把測(cè)距的非線性等式關(guān)系轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，然后采用經(jīng)典的最小二乘算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)終端位置坐標(biāo)的估計(jì)。對(duì)于參考點(diǎn)的選取，最新的文獻(xiàn)提出選取最小測(cè)量距離作為參考點(diǎn)。通過(guò)直接分析最小二乘算法的目標(biāo)函數(shù)，本人提出了選取最小殘差作為參考點(diǎn)的線性最小二乘算法，仿真表明該算法優(yōu)于以最小測(cè)量距離作為參考點(diǎn)的線性最小二乘算法。在非視距條件下，把提出的視距算法分別與一些現(xiàn)有的

3、非視距算法（殘差加權(quán)算法和三步算法）相結(jié)合形成新的算法，與現(xiàn)有的非視距算法相比，仿真結(jié)果表明新的算法能夠顯著的提高定位精度。
　　在非視距條件下，二次規(guī)劃算法能夠顯著的減小非視距誤差的影響且不需要知道非視距誤差的任何先驗(yàn)信息。但是，該算法的初始階段采用最大似然算法得出的距離估計(jì)來(lái)代替誤差協(xié)方差矩陣中的實(shí)際距離。由于最大似然算法適用于視距環(huán)境，我們有理由相信測(cè)量距離比最大似然算法得到的距離估計(jì)更適合于誤差協(xié)方差矩陣的估計(jì)。此外，通過(guò)

4、考慮固定終端之間的幾何關(guān)系，對(duì)測(cè)量距離進(jìn)行數(shù)據(jù)處理可以減小大的非視距誤差的影響。再次，可以考慮引入迭代的思想以進(jìn)一步的提高該算法的性能?；谝陨先c(diǎn)考慮，本人提出了改進(jìn)的二次規(guī)劃算法，對(duì)于不同的非視距誤差分布，仿真結(jié)果表明改進(jìn)的算法明顯提高了定位精度。
　　在非視距條件下，測(cè)距標(biāo)量算法于2004年被提出來(lái)，它的主要思想是通過(guò)引入三個(gè)新的變量來(lái)建立關(guān)于這三個(gè)變量的非線性規(guī)劃，然后通過(guò)線性最小二乘算法得出移動(dòng)終端位置坐標(biāo)的估計(jì)。但是，

5、該算法計(jì)算復(fù)雜度高且只適用于三個(gè)固定終端。對(duì)于三個(gè)固定終端，本人通過(guò)引入一個(gè)新的變量來(lái)取代平方項(xiàng)，把測(cè)距標(biāo)量算法優(yōu)化部分的非線性目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性形式，能夠顯著的減少該算法的計(jì)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明定位性能有很大的提高。此外，由于測(cè)距標(biāo)量算法只適用于三個(gè)固定終端，本人利用引入的新變量把測(cè)距標(biāo)量算法擴(kuò)展到適用于三個(gè)以上的固定終端。
　　在非視距條件下，提高定位精度的有效方法是識(shí)別出非視距固定終端，只采用視距的固定終端進(jìn)行定位。當(dāng)非視