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相似文献
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1.
提高NLOS环境下定位精度的TOA数据处理方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于移动通信环境中非视距NLOS(Non-Line of Sight)传播时延扩展服从指数分布的特性,提出了提高波达时间TOA(Time of Arrival)定位方法精度的一种数据处理方法.该方法首先对TOA测量数据进行分析,从中剔除明显不合理、对定位精度没有贡献、甚至会增加定位误差的测量值,保留误差最小的3个,然后采用最小二乘LS(Least Squares)法对移动台坐标进行估计.仿真数据表明,该数据处理方法不但能够有效提高NLOS传播环境下TOA定位方法的精度,并对视距LOS(Line of Sight)传播条件下的定位精度影响不大,具有较好的环境适应能力.   相似文献   

2.
不完整测量下集群飞行器协同相对定位方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
测距和测向是实现飞行器间相对测量的常用手段。通常而言,飞行器间相互测距精度远高于飞行器绝对位置导航精度。因此,提出了一种基于集群飞行器间测距和对目标测向的协同相对定位方法,利用集群飞行器间相互测距和各飞行器对非合作目标测向来实现集群飞行器及非合作目标的相对定位。方法分为静态相对定位方法和动态相对定位方法两种。基于飞行器间相互测距和对非合作目标测向来实现协同相对定位的方案,不需要对非合作目标进行完整的相对位置测量,简化了对飞行器测量设备配置的要求。同时,相比基于飞行器绝对位置导航和对非合作目标测向的相对定位方案,能获得更高的相对定位精度。  相似文献   

3.
    
考虑到室内环境的复杂性和多径效应对WiFi指纹定位性能的影响从Intel 5300无线网卡中提取信道状态信息(CSI),利用修正后的CSI幅值和相位信息作为指纹特征,使用极限梯度提升(XGBoost)算法构建高精度指纹库,实现分米级的高精度室内定位。进一步通过实测数据分析了采样间隔、室内视距(LOS)和非视距(NLOS)环境、缺失值和数据维度等因素对所提算法定位性能的影响。实际室内环境下的实验结果表明,本文算法受NLOS影响较小,对室内复杂环境有很强的鲁棒性;此外,该算法能够很好地处理高维稀疏数据,解决CSI指纹特征的"误匹配"问题,且对缺失数据不敏感,定位准确度优于90%。  相似文献   

4.
针对星载GPS反射信号(GPS-R)海面测高的误差问题,基于星载GPS-R实测数据进行星载海面测高模型和误差修正模型的研究,并验证其有效性。利用TechDemoSat-1(TDS-1)数据,使用时延多普勒图(DDM)海面高度反演技术,着重分析了星载GPS-R海面高度反演中的各类误差,并建立了相应的误差模型。对星载GPS-R海面高度反演模型进行优化,采用DTU15全球平均海面模型、DTU全球海潮模型验证反演精度。结果证明:优化后反演模型得到的全球海面高度反演结果的平均绝对误差(MAD)为6.05 m,精度提高了约29%,有效提高了海面高度反演的精度。研究成果对于推广星载GNSS反射信号(GNSS-R)的海面测高应用具有一定的意义。   相似文献   

5.
K-M(Keenan-Motley)模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波(Continuous Wave,CW)测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。  相似文献   

6.
K-M(Keenan-Motley)模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波(Continuous Wave,CW)测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。  相似文献   

7.
针对单颗卫星对空间非合作目标测距不能估计全部相对运动状态的问题,提出利用编队中多颗卫星同时测距相对导航。建立了相对运动状态估计的系统模型;推导了系统可观测矩阵;通过计算系统可观测度和采用无迹卡尔曼滤波(UKF)对目标相对运动状态进行估计,研究了观测矢量方向和数量与相对导航精度的关系。结果表明双星测距能估计全部相对运动状态,观测矢量夹角越大,相对导航精度越高,在编队尺寸远小于目标距离的前提下,多于两颗的卫星测距并不能明显提高相对导航精度。  相似文献   

8.
无线定位扩展卡尔曼滤波算法的优化   总被引:7,自引:0,他引:7  
设计了一种蜂窝系统无线定位中使用的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,对其性能进行了仿真. 通过仿真结果分析,寻找出算法优化方法. 优化方法综合了到达时间(TOA)信号测量方差和雅可比矩阵计算出预测误差,然后对算法估计出的用户位置进行修正. 仿真结果显示,优化后定位估计性能比优化前的算法性能有显著改善.   相似文献   

9.
针对脉冲激光雷达测距精度受限于距离动态变化导致的行走误差和时刻抖动误差的问题,设计了一种基于自动增益控制(AGC)技术及恒比定时鉴别(CFD)技术的激光雷达测距系统,可适应进程动态范围的测量目标,并提高测距精度。激光雷达测距系统在10~100 m的静态测距实验中,测距精度达到厘米级别。在动态三维扫描实验中,室内测量得到11.4~31.2 m范围内靶标的平面拟合均方根误差为2.05~4.35 cm,室外测量得到距离15.97 m处目标平面拟合均方根误差为3.54 cm。   相似文献   

10.
    
鉴于定位站位置误差会极大地降低多站无源定位的目标定位精度,提出了一种标校源辅助的不相交多目标到达时差(TDOA)闭式定位算法。该算法首先使用标校源减小定位站位置误差,并估计对应的误差统计特性,然后使用更新的定位站位置,利用两步加权最小二乘(TS-WLS)算法实现不相交多目标的高精度TDOA定位。通过克拉美罗界(CRLB)推导,从理论上分析了该闭式定位算法的定位性能;通过仿真实验,验证了标校源校正技术可提高对多目标的定位精度,并且在较小的TDOA观测误差和定位站位置误差下,对多目标的定位性能可以达到CRLB。该算法不需要初始值估计和迭代运算,同时避免了定位站和目标位置的联合估计,计算量较小。  相似文献   

11.
非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位技术的定位精度有很大影响。针对此问题,根据NLOS环境下附加时延和由信道决定的均方根时延扩展的联合统计特性,估计NLOS误差的均值和方差,对定位算法测量值和系统测量误差协方差进行修正,并采用时变权重的粒子群算法与Chan算法相结合的协同定位算法进行定位计算,具有良好的全局搜索与局部搜索最优解的能力。仿真结果表明,在NLOS环境下,相比于单一算法,协同算法定位精度提高30%左右,在一定程度上抑制了NLOS误差的影响,满足室内定位的要求。  相似文献   

12.
针对双机协同定位误差较大问题,首先,在球坐标与直角坐标相结合的基础上,建立双机协同定位的数学模型,并通过对数学模型的分析得出双机距离较近时定位误差大的原因。其次,利用岭回归算法求解出定位精度较高的两组测量子集的目标位置估计值和定位误差协方差矩阵。最后,利用加权最小二乘算法对两组测量子集进行融合定位,推导出协同定位优化算法。仿真分析表明,该算法能显著改善了整个探测区域内的定位精度,并且在双机相距较近时也能保持高的定位精度。   相似文献   

13.
    
针对超宽带(UWB)测距过程中随机出现的奇异值,设计了改进的基于最小协方差的马氏距离奇异值检测模块;针对全向机器人的运动学和动力学特点,提出了一种基于滑模+PID控制的逆动力学前馈轨迹跟踪算法;针对UWB定位算法中出现的坐标跳动、边缘效应以及微型四旋翼的运动学特点,设计了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的轨迹跟踪控制算法;并在MATLAB和Gazebo仿真软件中分别进行了验证。为在实际环境验证轨迹跟踪控制算法的速度闭环控制和位置闭环控制以及UWB定位的实时性、准确性,搭建了基于UWB的异构多机器人系统,完成了四旋翼定点悬停、单个全向机器人轨迹跟踪、异构多机器人协同控制实验。实验结果表明,UWB定位系统和机器人控制算法能够满足控制的实时性和稳定性要求。  相似文献   

14.
传统基于微机电惯性测量单元(MEMS-IMU)的惯性导航系统(INS)引入零速修正(ZUPT)算法校正器件的累积误差。但由于ZUPT算法零速判定阈值为固定值,只适合单一运动模式,当室内行人运动轨迹包含多种运动模式时,定位精度下降。对此,提出了一种多运动模式下自适应阈值ZUPT算法。分析了室内行人包括静止、走、跑、上楼和下楼5种运动模式零速判定阈值的选取,实现了利用随机森林(RF)算法对5种运动模式的分类识别,并根据识别结果对ZUPT算法零速判定阈值进行自适应调整。为了验证本文算法的可行性和有效性,利用MATLAB软件平台对实测数据进行处理,并与传统定位算法进行了比较。3组实验结果表明,当室内行人运动轨迹包括多种运动模式时,相比传统固定阈值的ZUPT算法,引入自适应调整阈值的ZUPT算法可使定位算法的定位精度提高73.83%。   相似文献   

15.
位置指纹算法是研究室内定位技术的主要方法,其中在线阶段的匹配算法是影响室内定位精度的主要因素之一。目前,在线阶段的匹配算法有最近邻算法、K近邻算法以及加权K近邻算法。其中,最近邻算法和K近邻算法都没有考虑到不同参考点和待定位点之间的欧氏距离对定位精度的影响,而加权K近邻算法虽然考虑到了欧氏距离对定位精度的影响,对最终的定位结果采用欧氏距离归一化处理进行加权,却没有考虑到AP信号的波动性对定位结果也会产生很大的影响。因此,针对在线阶段的匹配算法作出改进,提出了基于离散系数改进的加权K近邻算法。在离线阶段建立位置指纹数据库,在在线阶段使用离散系数来反映各AP信号的稳定性,进而对待定位点与参考点之间的欧氏距离进行加权,计算出所有的加权欧氏距离后,从中选取距离最近的k个参考点,估算出待定位点的物理位置。实验结果表明:基于离散系数改进的加权K近邻算法可以实现平均定位精度比K近邻算法提高15%~17%,较加权K近邻算法提高了11%~13%的定位效果。   相似文献   

16.
提出了一种基于非线性最优化技术的单星测频无源定位算法,该方法利用单颗卫星单个通道在不同位置上测得的信号多普勒频率,实现对地面固定辐射源的无源定位,具有有效载荷简单、对卫星姿态无特殊要求、定位收敛快、精度较高等优点。同时,探讨了多普勒频率测量误差预处理技术,以及基于PAR模型的系统误差分离技术,通过对测量误差的分离与处理,可以大幅度提高频率测量数据的精度,从而保证后续测频定位精度。最后,通过仿真试验和工程实际,验证了单星测频定位技术的有效性和准确性。  相似文献   

17.
机群组网定位的一种新途径   总被引:2,自引:1,他引:1  
机群组网将成为体系对抗条件下空中行动的一种基本工作模式.提出的机群组网定位技术是基于飞行器相互测距信息优化惯导位置精度的一种新途径,可以明显提高网络节点间的时间同步水平.仿真结果表明:对一个由8架飞机组成的机群,当相互测距误差为20m(1 σ)时,经过1.5 min组网定位可将惯导水平位置误差校正到5m之内,同时将时间同步水平提高到1ms左右;经过15min组网定位可进一步估计每套惯导的误差模型参数,使纯惯导在校正后0.5 h内的定位精度提高约一个量级,达到30m(CEP,Circular Error Probability).周期性的组网定位不仅可以明显提高机群定位精度,还可识别出个别系统的软故障并加以隔离和重构.   相似文献   

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