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非視距環(huán)境下的超寬帶室內定位算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

河海大學(xué),河海大學(xué)

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

江蘇省自然科學(xué)基金(BK20151500)


UWB indoor location algorithm in NLOS environment
Author:
Affiliation:

Hohai University,Hohai University

Fund Project:

Natural Science Foundation of Jiangsu Province (BK20151500)

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    摘要:

    為了進(jìn)一步提高超寬帶技術(shù)在非視距室內環(huán)境中的定位精度,研究了抑制非視距誤差的定位算法。首先,對非視距環(huán)境下的TDOA定位模型進(jìn)行重構;其次,推導出非視距情況下均方根時(shí)延拓展的統計模型,獲得附加時(shí)延參數的估計值,對TDOA測量誤差參數校正;最后,通過(guò)最小二乘法初步估計出目標節點(diǎn)位置,將其作為粒子群算法的初始值進(jìn)行智能粒子群算法求最優(yōu)解,慣性權重在迭代中按照高斯函數的策略變化。仿真結果表明本文提出的優(yōu)化算法可有效減弱非視距誤差在復雜室內環(huán)境中定位的影響,進(jìn)一步提高定位精度和算法的收斂速度。

    Abstract:

    In order to improve the location accuracy of Ultra Wide Band (UWB) in non-line of sight (NLOS) environment, a method to degrade NLOS error was proposed. Firstly, a TDOA (time difference of arrival) position model in NLOS environment was reconstructed. Secondly, statistical model of root mean square delay expansion under non-line-of-sight conditions was deduced and the mean and variance of the NLOS error were obtained, and the measurements of TDOA were reconstructed. Finally, the least square method is employed to get the initial location of the PSO (particle swarm optimization) and the PSO method is used to estimate the location of the objective node. And The inertia weight is based on Gaussian function in the iterative process of PSO. The simulation results show that the proposed optimization algorithm can effectively suppress NLOS errors in the complex indoor environment and further improve the positioning accuracy and convergence rate of the algorithm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

江歌,李志華.非視距環(huán)境下的超寬帶室內定位算法計算機測量與控制[J].,2018,26(11):203-207.

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歷史
  • 收稿日期:2018-04-09
  • 最后修改日期:2018-04-29
  • 錄用日期:2018-05-02
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-11-26
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