一种有效减小非视距传播影响的TOA定位方法

一种有效减小非视距传播影响的 !"#定位方法 田孝华，廖桂生 （西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室，陕西西安 $%&&$%） 摘 要： 本文基于移动通信环境中非视距（’(")）传播时延服从指数分布的特性，提出了一种有效减小 ’(")影 响的定位方法 *该方法首先利用测量的波达时间（!"#）和 ’(")传播时延的统计特性估计由 ’(")引起的附加时延；然 后从测量的波达时间中减去附加时延，得到对 (")传播时间的估计，进而估计移动台的位置；最后，对不同时刻估计的 移动台位置进行平滑处理，进一步减小 ’(")的影响 *采用该方法对移动台的位置进行的估计是一种无偏估计，不需 要增加系统成本，计算简单，是一种非常实用的定位方法 *仿真结果 证明 住所证明下载场所使用证明下载诊断证明下载住所证明下载爱问住所证明下载爱问 了该方法的有效性 * 关键词： 到达时间；定位；非视距传播；最大似然估计 中图分类号： !’+,+* -. 文献标识码： # 文章编号： &.$,/,%%,（,&&.）&+/%0,+/&0 !" #$$%&’()% *+!,-./%0 12&.’(2" 3%’420 $25 3(’(6.’("6 ’4% 7"$89%"&% 2$ ’4% :1+; <52=.6.’(2" !1#’ 2345/674，(1#" 873/96:;< （!"# $%& ’() *%+%) ,-./%0 1)(2"33-/. ，4-+-%/ 5/-6")3-7#，4-’%/，,8%%/9- $%&&$%，:8-/%） !>/’5.&’： =49:> 5; ?6: 9?4?39?3@4A BC5B:C?D 5E ?6: ;5;/A3;:/5E/93<6?（’(")）BC5B4<4?35; 3; ?6: F5G3A: @5FF7;3@4?35; :;H3C5;/ F:;? ，4; :EE:@?3H: A5@4?35; F:?65> 39 BC:9:;?:> ?5 F3?3<4?: ?6: 3;EA7:;@: 5E ?6: ’(") BC5B4<4?35;* I3C9?，?6: :J@:99 >:A4D @479:> GD ?6: ’(") BC5B4<4?35; 39 :9?3F4?:> 793;< ?6: F:497C:> ?3F: 5E 4CC3H4A（!"#）4;> ?6: 9?4?39?3@4A BC5B:C?D 5E ’(") BC5B4<4?35;；4;> ?6:; ?6: :J@:99 >:A4D 39 C:F5H:> EC5F ?6: F:497C:> !"# ?5 :9?3F4?: ?6: A3;: 5E 93<6?（(")）BC5B4<4?35; ?3F: 4;> ?6: B593?35; A5@4?35; 5E ?6: F5G3A: 9?4?35;（K)）；E3;4AAD，?6: B593?35; A5@4?35;9 5E ?6: K) 5E >3EE:C:;? ?3F: 4C: 9F55?6:> ?5 3FBC5H: ?6: BC:@3935; 5E ?6: B593?35; A5/ @4?35; 5E ?6: K)* !6: A5@4?35; 5E ?6: K) :9?3F4?:> GD ?639 F:?65> 39 7;G349:>* !6: F:?65> >5:9 ;5? 3;@C:49: ?6: @59? * 1? 39 4 93FBA: 4;> BC4@?3@4A F:?65>* 1?9 :EE:@?3H:;:99 39 H:C3E3:> GD ?6: 93F7A4?35; C:97A?9* ?%@ A250/： ?3F: 5E 4CC3H4A（!"#）；B593?35; A5@4?35;（L(）；;5;/A3;:/5E/93<6?（’(")）BC5B4<4?35;；F4J3F7F/A3M:A3655>（K(）:9?3/ F4?35; ! 引言 %++N年美联邦通信委员会（IOO）正式将位置信息的提供 列为 +%%急救业务的必备要求 *据 IOO的 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 ，到 ,&&%年 %& 月要求所有的移动网络运营商对 N$P以上的呼叫定位精度 达到 %,-米以内，,&&%年以后提供更高的定位精度及三维位 置信息 * Q—+%%定位服务也已经作为第三代移动通信系统的 一个基本功能［%，,］*自 Q—+%%定位要求颁布以来，在蜂窝网络 移动通信系统中实现无线定位一直是研究的热点，但离 Q— +%%的要求还有一定差距 *在蜂窝移动通信系统中，由于传播 环境的影响，引起定位误差的因素除了设备测量参数产生的 随机测量误差外，还有电波的非视距（’(")）传播效应、多径 效应以及多址干扰和远近效应，并且非视距传播是造成定位 误差的主要因素 *为了减小非视距传播的影响，已提出了一些 方法［. R -］*这些方法分别采用小区地形数据库技术、模糊信息 处理技术、数据平滑技术、与 8L)相结合的技术以及非视距传 播测距误差的方差大于视距传播测距误差的方差对信号进行 处理 *这些方法有的运算量大，有的需要增加系统存储容量， 这都会增加系统成本和复杂性 * 本文基于移动通信环境中 ’(")传播时延服从指数分布 的特性［N］，提出了一种减小 ’(")影响的定位方法 *该方法首 先对测量的数据进行处理，以滤除 ’(")的影响，然后利用处 理后的数据估计移动台的位置，并对估计的位置进行平滑 *该 方法运算简单，不需要增加系统存储容量，能有效减小 ’(") 传播对定位精度的影响 * " 时间测量模型 在实际蜂窝移动通信系统中，测量的参数受测量设备及 信号传播环境影响会产生一定的误差，测量期望定位的移动 台发射信号到第 - 个基站的波达时间可用下面模型表示： 收稿日期：,&&,/&%/,S；修回日期：,&&./&./.& 基金项目：国家自然科学基金（’5*N&%$,&,S）；国家教育部科学技术研究重点项目，武器装备预研基金（’5*-%0&$&.&%&%TU&%,&） 第 +期 ,&&.年 +月 电 子 学 报 #O!# Q(QO!V"’1O# )1’1O# W5A *.% ’5*+ ):B* ,&&. !"，# ! !"，$%& "!!" ! !"，$%& " !"，’ " !"，(，" ! #，$，⋯，) （#） 其中 !"，$%&为第 " 个基站（%&）与移动台间信号的视距传播时 间，!"，(为检测设备带来的误差，可随着定时技术及信号检测 技术的改进而减小，仅占 ’()误差中很小的一部分，一般为 零均值的高斯随机变量 * !"，’是无线传播环境带来的误差，是 ’()误差的主要组成部分，可用服从指数分布、均匀分布及 *+,-.分布的随机变量表示［/］*本文仅考虑服从指数分布的情 况，其条件概率密度函数为： +（ !"，’ ,!"，-#.）! # !"，-#. +01 2 !"，’ !"，( )-#.{ 3 ，!"，’!3 ，其它 （$） 式中!"，-#.为均方根时延扩展，可表示为［4］： !"，-#. ! /# 0""# （5） /#为!"，-#.在 0" ! #67时的中值，0" 为收发间的距离（67），" 为 389 2 #间的指数，#是服从对数正态分布的随机变量（即 #3,:;#是均值为零、 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差$#为 < 2 /=%的高斯随机变量）*对 于四种典型的移动通信环境，上述参数的典型取值如表 #所 示： 表 ! 典型环境的参数 无线环境 /#（"，>） " $"（=%） 繁 华 市 区 #83 389 < 一 般 市 区 38< 389 < 郊 区 385 389 < 远 郊 38# 389 < " 减小 #$%&影响的 ’%(定位算法 ")! 一种视距传播环境下的 ’%(定位算法 文献［?］针对视距传播环境提出了一种最大似然（@A）估 计的近似实现方法 *它不需要迭代，在参数误差很小时能达到 BCD下界，本文用到该算法，这里给出主要思想 * 考虑平面定位，假设有 )个基站测量期望定位的移动台 发射信号的 ’()，其值分别为 !"，#，" ! #，$，⋯，)，各个基站测 量的时间相互独立，期望定位的移动台的坐标为（ 1，2），基站 的位置坐标为（ 1"，2"），" ! #，$，⋯，)，每个基站与移动台间均 存在视距传播，则有 -$"（ 3!"，#）$ !（ 1 2 1"）$ "（ 2 2 2"）$，" ! #，$，⋯，) （<） 通过令变量 4 ! 1$ " 2$，并认为 4与 1 和 2 相互独立，可 将上面的非线性方程变为线性方程： -$# 2 5" ! 2 $1"1 2 $2"2 " 4，" ! #，$，⋯，) （9） 式中 5" ! 1$" " 2$" *由于 !"，#测量误差的存在，-" 也存在误差， 设 !"，#的真值为 !"，$%&，误差为 !"，(，-" 的真值为 -"，!，则误差 %#（ "）可表示为： %#（ "）! - $ " 2（ 1 2 1"）$ 2（ 2 2 2"）$ !（ 3!"，#）$ 2 -$"，! !（ 3（ !"，$%& " !"，(））$ 2 -$"，! ! $3-"，!!"，( " 3$ !$"，( "$3-"，!!"，( ，" ! #，$，⋯，) （/） 将上式用矢量表示为： !# ! !# 2 "# ##"$3$# %& （?） 用最大似然法对式（?）进行估计可得： ## !（"’#" 2 ## "#）2 #"’#" 2 ## !# （4） ##的协方差矩阵为： E:F（ ##）!（"’#" 2 ## "#）2 # （G） 式中，## !［ 1，2，4］’，其余参数含义见文献［?］* 在上面的计算中，假设 1，2，4 相互独立，但实际上存在 确定关系，利用 ##及 1，2 与 4 的确定关系对结果进行修正 * 假设 1，2，4的估计误差分别为 (#，($，(5，则误差 ##（#）$ 2 1$、 ##（$）$ 2 2$及 ##（5）2 4可表示为： ##（#）$ 2 1$ ! $1(# " ($#"$1(# ##（$）$ 2 2$ ! $2($ " ($$"$2($ ##（5）2 4 ! ( } 5 （#3） 令!$ !［ ##（#）$ 2 1$，6#（$）$ 2 2$，##（5）2 4］’，则误差矢量用 矩阵表示为： !$ ! 7$ 2 "$ #$ （##） #$的最大似然估计为： #$ !（"’$" 2 #$ "$）2 #"’$" 2 #$ !$ （#$） 式中，#$ !［ 1$，2$］’，其余参数含义见文献［?］*移动台位置的 最终估计 # !［ 1，2］’为： # ! ## $或 # ! 2 ## $ （#5） #中 1，2 的符号分别由 ##的前两个元素的符号确定 * ")* #$%&传播时延的均值与方差 由时间测量模型可知：HA(&传播引起的附加时延服从参 数为!"，-#.的指数分布，从!"，-#.的表达式（5）可以看出，它是 一个与蜂窝环境密切相关的随机量 *在环境一定的条件下，它 是一个服从对数正态分布的随机变量，且基站与移动台间的 真实距离不同，其均值与方差不同 *对 HA(&传播引起的附加 时延进行无偏估计的方法是用均值作为估计值 *另外，在用文 献［?］的方法对移动台的位置进行估计时，需要已知测量数据 的误差的方差，下面推导 HA(&传播引起附加时延的均值与 方差 * 设 1 是一个随机变量，它服从参数为 2 的指数分布，其 条件概率密度函数为： 89 , :（ 1 , 2）! # 2 +01 2 1( )2{ 3 ，1!3 ，其它 （#<） 其中 2 服从对数正态分布（即 6 ! ,I2 服从均值为 #6、方差为 &6 的正态分布），其概率密度函数为： 8:（ 2）! # 2 $##&6 +01 2 （,I2 2 #6）$ $&$( )6{ 3 ，2 J 3 ，其它 （#9） 2 的均值 ;（ 2）! +01（#6 "&$6 , $），方差 <（ 2）!（+01（&$6）2 #） +01（$#6 "&$6）*由概率论可知，1 的概率密度函数为： 89（ 1）!$ K =K 8（ 1，2）02 !$ K =K 89 , :（ 1 , 2）8:（ 2）02 !$ K 3 # $##&>2$ + 2 1 2 " （,I2 2 #6） $ $& $( ) 6 02{ 3 ，1!3 ，其它 （#/） 则 1 的均值 ;（ 1）和方差 <（ 1）分别为： 35<# 电 子 学 报 $335年 !（ "）!! " #" "$%（ "）&" !! " #! " # " $"!!’($ % & " ( ’ （()( & )*） $ $! $( ) * &(&" !! " # * $"!!’ %& （()( & )*） $ $! $ * &( !! " # ($+（ (）&( ! !（ (）! %)* ’ ! $ * $ （*+） !（ "$）!! " #" "$ $%（ "）&" !! " #! " # "$ $"!!’($ % & " ( ’ （()( & )*） $ $! $( ) * &(&" !! " # $( $"!!’ %& （()( & )*） $ $! $ * &( ! $! " # ($ $+（ (）&( ! $!（ ($） （*,） !（ ($）! ,（ (）’ !$（ (）! %$)* ’! $ *（%! $ * & *） ’ %$)* ’! $ * ! %$)* ’ $! $ * （*-） ,（ "）! !（ "$）& !$（ "）! %$)* ’! $ *（$%! $ * & *） （$#） 对于 ./01传播引起附加时延的特性由式（$）、（2）确定， 结合上面的公式，./01传播引起附加时延的均值与方差为： !（ -.，/）! 0* &". %)* ’ ! $ * $ （$*） ,（ -.，/）!（0* &".）$%$)* ’! $ *（$%! $ * & *） （$$） 式中 &. 以 34为单位，)*，!* 为高斯随机变量 * ! *# 156#的均 值与均方差，均方差以奈培为单位 2显然，./01传播引起附加 时延的均值与方差均和移动台与基站间的真实距离、信号传 播环境有关 2 !"! 减小 #$%&影响的 ’%(定位算法 由于 ./01的影响使得测量距离（实际测量的为时间，由 时间与距离的线性关系可得到距离）总是大于真实距离，如果 不对测量数据进行处理而直接用文献［+］的方法来估计移动 台的位置，那么估计的位置将是有偏的，必须采取措施去掉偏 差的影响 2由式（$*）、（$$）可知，在信号传播环境一定的条件 下，./01传播引起附加时延的均值与方差仅由移动台与基站 间的真实距离确定 2本文首先将测量的基站与移动台间的距 离作为对真实距离的一种近似，用式（$*）计算 ./01引起的附 加时延的均值，并将该均值作为对 ./01引起的附加时延的 估计；然后从测量距离中减去 ./01引起的附加距离，作为对 基站与移动台间 /01传播距离的近似估计；最后对处理后的 数据采用文献［+］的方法估计移动台的位置，并对不同时刻估 计的移动台位置进行平滑，进一步减小 ./01的影响 2 采用上面的方法对数据进行处理，一方面减小了 ./01 传播的影响，另一方面由于对附加时延的估计是一种无偏估 计，则对 /01传播距离的估计也是一种无偏估计，从而对处理 后的数据用文献［+］的方法估计移动台的位置时也将是一种 无偏估计，这样就消除了定位误差中有偏部分的影响 2另外， 文献［+］方法中用到的测量数据的协方差矩阵由 /01传播距 离估计误差确定 2/01传播距离估计误差是一个均值为零、方 差由式（$$）和设备测量误差的方差共同确定的随机变量 2能 有效减小 ./01影响的 708定位算法如下： （*）根据各个基站的测量时间 -.，)，. ! *，$，⋯，3，用式（$*）对 ./01引起的附加时延 -.，/进行估计，估计值为 4-.，/，并按下式 估计基站到移动台的 /01传播时延 -.，567； -.，567 ! -.，) & 4-.，/ ，. ! *，$，⋯，3 （$2） （$）用式（$$）估计 ./01传播时延的方差，记为!$.，/，并与 设备测量误差的方差!$8相加，作为对 /01传播时延 -.，567方差 的估计 2其协方差矩阵 !为： ! ! 9:;6（!$*，/ ’!$8，!$$，/ ’!$8，⋯，!$3，/ ’!$8 （$<） （2）根据估计的 -.，567和 9，利用文献［+］的方法对移动台 的位置进行估计 2记为（ 4"，4(）； （<）对 :个不同时刻估计的移动台位置进行算术平均， 得到对移动台位置的最终估计 2 ) 计算机仿真 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 本文用计算机对上述算法的有效性进行验证，并与文献 ［+］的方法进行性能比较 2仿真中蜂窝系统的结构如图 * 所 示，每个小区半径均为 =##4，基站的位置坐标分别为（#，#）， （#，,>>），（+=#，<22），（+=#，& <22），（#，& ,>>），（ & +=#，& <22）， （ & +=#，<22）2移动台均匀分布在以 ?1*为中心，半径为 =##4 图 * 蜂窝小区结构及移 动台分布示意图 的圆内 2检测设备带来的 708 测量误差用均值为零、标准差 为 #@*AB（对应距离为 2#4）的 高斯随机变量表示，./01 传 播引起的附加时延用参数为 $.，;)<的指数分布随机变量表 示，参数$.，;)<由式（2）决定，# 为服从对数正态分布的随机 变量 2蜂窝环境为一般市区环 境（即 0* ! #@ ? @.15/15 ’ A.BC0C./ 6.D40C./ EBC/F GC5161BB D.77E/CD40C./B ./ HCFHG4IB .J 0H1 JE0E51［;］’ KLLL 3.77E/ -4F， *MMN，,!（*+）：,, O !*’ ［ P］ ; 34JJ15I，$ &0EQ15 ’ %R15RC1G .J 54=C.6.D40C./ C/ 3?-) D166E645 BIB017B ［;］’ KLLL 3.77E/ -4F，*MMS，,N（!）：,S O !8’ ［ ,］ & & @..，10 46 ’ (H1 #$%& 7C0CF40C./ 01DH/CTE1 J.5 :.BC0C./ 6.D40C./ EB2 C/F K&2M8 3?-) /10G.5UB［)］’ KLLL V(& W466 V(3［3］’ >.B0./，X&： KLLL A51BB，P+++’P88N O P8N+ ’ ［ !］ Y - &H1/，10 46 ’ -.QC61 6.D40C./ 1B0C740C./ C/ D166E645 /10G.5UB EBC/F JEZZI 6.FCD［)］’ KLLL V(& W466 V(3［3］’ >.B0./，X&：KLLL A51BB， P+++’P*+S O P**!’ ［ 8］ & & @4/F，- [511/’-.QC61 6.D40C./ 710H.= J.5 /./26C/12.J2BCFH0 BC0E42 0C./［)］’ KLLL V(& W466 V(3［3］’ >.B0./，X&：KLLL A51BB，P+++ ’ N+S O N*P’ ［ N］ @C66C47 3’ \’ $11’-.QC61 D.77E/CD40C./ 1/FC/115C/F［-］’ #1G \.5U： -D[54G2<466，*MM, ’ 3H4:015 M ’ ［ "］ \ ( 3H4/，] 3 <.’ ) BC7:61 4/= 1JJCDC1/0 1B0C740.5 J.5 HI:15Q.6CD 6.2 D40C./［;］’ KLLL (54/B &A，*MM!，!P（S）：*M+8 O *M*8’ ［ S］ $ ; [511/B01C/，10 46 ’ ) /1G :40H2F4C/ ^ =164I B:514= :5.:4F40C./ 7.=16 J.5 =CFC046 D166E645 DH4//16B［;］’ KLLL (54/B ./ V(，*MM"，!N（P）：!"" O !S!’ 作者简介： 田孝华 男，*MN8年生于湖南石门县，副教 授，西安电子科技大学博士生，感兴趣的研究方 向为无线定位、阵列信号处理、非平稳信号处理 等 ’ 廖桂生 男，*MNP年生于广西，西安电子科技大学教授，博士生 导师，主要从事统计信号处理、子波变换和神经网络及其在雷达、通信 中的应用研究 ’ P,!* 电 子 学 报 P++,年 一种有效减小非视距传播影响的TOA定位方法 作者： 田孝华， 廖桂生 作者单位： 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安,710071 刊名： 电子学报 英文刊名： ACTA ELECTRONICA SINICA 年，卷(期)： 2003，31(9) 被引用次数： 21次 参考文献(8条) 1.T S Rappaport.J H Reed.B D Woerner Position location using wireless communications on highways of the future 1996(10) 2.J Caffery.L Stuber Overview of radiolocation in CDMA cellular systems 1998(04) 3.S S Woo The NLOS mitigation technique for position location using IS-95 CDMA networks 2000 4.X M Shen Mobile location estimation in cellular networks using fuzzy logic 2000 5.S S Wang.M Green Mobile location method for non-line-of-sight situation 2000 6.William C Y Lee Mobile communication engineering 1993 7.Y T Chan.K C Ho A simple and efficient estimator for hyperbolic location 1994(08) 8.L J Greenstein A new path-gain/delay spread propagation model for digital cellular channels 1997(02) 相似文献(10条) 1.会议论文 刘丽坤.徐玉滨 基于信号到达时间的LSE-Taylor联合定位算法研究 2008 首先分析了几种基于信号到达时间的超宽带定位方法-直接算法、最小二乘法(LSE)和Taybr算法。由于Taylor算法定位精度高，但它需要合适的迭代初 值；同时直接算法作迭代初值精度又较低，因此作者提出了基于LSE和Taylor级数展开法的联合定位算法通过理论和仿真分析表明该算法能有效提高UWB室 内定位精度。 2.期刊论文 屈亚丽.周国标.QV Ya-li.ZHOU Guo-biao 方位-到达时间联合TMA的可测性分析 -电光与控制2007,14(2) 针对在三维空间做匀速运动的目标,应用非线性系统的可测性理论,对方位-到达时间TMA(目标运动分析)的可测性进行了分析.基于方位和到达时间方法 的单站无源定位技术,是通过观测站接收目标辐射源两次TOA(脉冲到达时间)测量之间由于目标运动所造成目标与观测站之间的径向距离发生变化的信息,对 目标进行定位.结果表明在观测站与辐射源间的方位角和俯仰角变化率不能同时为零的情况下,观测机不必做机动就可以实现观测. 3.期刊论文 张月霞.陶小峰.张平.ZHANG Yue-xia.TAO Xiao-feng.ZHANG Ping 超宽带通信系统加权移动三角形到达 时间精确定位算法 -吉林大学学报（工学版）2010,40(1) 提出了一种可用于超宽带通信系统的加权移动三角形到达时间定位算法,该算法具有解析解,且只需要一个参考点就可以计算出移动台的位置,有效解决 了对移动台初始位置估计不准确造成算法不收敛的问题.仿真表明,该算法比传统的超宽带系统直接定位算法定位精度高,算法复杂度低,并且可以消除距离 测量值中非视距误差对定位精度的影响. 4.期刊论文 余启辉.李红艳 一种有效降低非视距影响的Ad-hoc网络定位 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 -航天制造技术2005(2) 针对复杂地形环境下的Ad-hoc网络应用系统,比如以Ad-hoc网络为基础架构的智能交通定位系统,提出了一种新的Ad-hoc网络定位方案.该方案采用到达 时间(TOA)测量值作为距离测量值参数,结合基于TOA测量值重构的非视距误差消除技术,通过选择合适的定位参数,比如采样窗口、参与定位的信标节点数目 等,实现最佳的定位性能.仿真表明它能提高定位精度和节点的可定位性,并改善网络适应性. 5.期刊论文 余启辉.李红艳.YU Qihui.LI Hongyan 一种自适应的自组织网络定位方案 -计算机工程2006,32(12) 提出了一种自适应的自组织网络定位方案,它适用于节点分布比较集中的自组织网络,能有效解决复杂地形环境下的应用问题.该方案采用到达时间 (TOA)测量值作为参数,结合非视距误差消除技术,并根据定位的QoS和网络的拓扑变化情况自适应地调整定位参数.仿真表明,它能提高定位精度和可定位性 能,改善网络适应性. 6.学位论文 刘大维 基于到达时间差异的超声波AGV精确定位 2006 本文对基于到达时间差异的超声波AGV精确定位进行了研究。文章提出了一种基于到达时间差异的超声波AGV定位导航系统，较好的解决了这些问题 ，并完成了该系统的设计、搭建及实验。主要研究工作如下： (1)阐述了定位导航系统对于AGV的重要性，对国内外AGV的发展趋势进行了调研，并确立了本文研究的目的及要求。 (2)通过大量文献的阅读，了解现有的定位方法的特点，学习了ToA、TDoA定位算法和超声波定位原理，提出了一种基于到达时间差异的超声波AGV定位 导航系统。 (3)重点阐述了超声波定位导航系统的硬件设计。硬件设计包括超声定位模块、AGV运动控制模块等。为了满足试验要求，制作了一台AGV模型。并对 AGV的结构方案和底盘布局进行了优化。从AGV车轮布局入手，研究了各种全方位轮分布情况下的机器人运动控制方法。 (4)对AGV模型的定位导航系统进行了试验测试。性能测试结果表明，该定位导航方案可满足AGV的要求，系统的定位精度达到并优于现有的超声波定位 导航系统，最大定位误差35mm。实验得到的结果与理论相符，验证了该导航定位方案的可行性。 (5)总结了制作过程中遇到的一些问题，并对系统未来升级进行了展望。 7.期刊论文 程爱华.季中恒.葛宝忠.CHENG Ai-hua.JI Zhong-heng.GE Bao-zhong 椭圆-角度混合定位的GDOP研究 - 信息工程大学学报2008,9(2) 椭圆-角度混合定位是一种基于信号到达时间之和(TSOA)与到达角(AOA)的新型定位技术,又称为TSOA/AOA定位.为了研究定位精度和定位设备布局之间 的规律,推导了GDOP的计算公式,并通过仿真分析得到了4条重要结论. 8.会议论文 王长龙.王玫.张静.朱华 基于标签定位的MAX-TC混合算法的研究与硬件实现 2007 由于室内环境复杂,导致接收到的首达路径信号的能量往往不是最强的,从而给到达时间(TOA)的估计带来了很大的误差。为了解决这个问题，首先在 IEEE802.15.4a信道模型中分析了门限算法(TC)和最大能量接收-门限混合算法(MAX-TC)的性能,并根据MAX-TC算法提出了一种非相干能量检测的标签定位硬 件实现方案,进行了仿真分析并给出了测试结果。 9.学位论文 孙国林 TOA/TDOA蜂窝网络定位算法研究 2003 蜂窝无线定位服务(LCS)是一种具有广阔市场前景的移动增值业务,其基本原理是利用现有蜂窝网络,通过对各种位置特征参数,包括到达时间(TOA)、到 达时间差(TDOA)、到达方向(DOA)的测量和估计,从而实现移动用户的定位.首先,该文通过对3G系统中定位业务需求和各种定位技术的分析,提出一个开放性 的、从端到端提供定位服务的概念模型,指出了定位服务与接入网逻辑上相互分离的设计思想,同时为基于时间的定位算法研究提供了系统背景.然后,从数 理统计的角度出发,构造了一个TOA和TDOA进行位置估计的数据融合模型.主要利用一种最佳线性融合策略和基于移动台位置的动态定位算法对TOA和TDOA测 量数据进行融合,有效的提高了算法可靠性和准确度.为了提高定位算法的健壮性和自适应能力,论文提出了一种基于支持向量回归(SVR)对TOA/TDOA进行数 据融合的方法,并对算法在不同的信道环境下的定位性能进行了仿真.仿真结果表明该算法能以67﹪的概率达到100m内的定位精度,并对影响算法性能的主要 因素进行分析. 10.期刊论文 田孝华.廖桂生.王少龙 利用GDOP对蜂窝移动通信系统移动台定位的方法 -系统工程与电子技术 2002,24(11) 针对基于网络的到达时间(TOA)定位系统,分析了定位误差与移动台(MS)位置及参数测量误差的关系,结合实际中能同时接收到移动台信号的基站(BS)数 有限、定位误差对移动台位置敏感的特点,提出了直接用解析法计算所有位置线的交点,然后用几何淡化因子(GDOP)及参数测量误差的均方差对交点进行加 权平均来估计移动台位置的方法.该方法同时考虑了参数误差与几何淡化因子对定位精度的影响,不需要矩阵求逆,运算量小,速度快.适用于存在直达波 (LOS)信号的蜂窝通信环境. 引证文献(21条) 1.赵金录.郭晓娥 煤矿井下人员呼救报警系统测距法定位算法[期刊论文]-机械设计与研究 2010(1) 2.王沁.于锋.何杰.万亚东.李翀 一种基于布尔运算的无线传感器网络TOA定位算法[期刊论文]-小型微型计算机系统 2010(1) 3.段凯宇.张力军.高玲.乔加新.武凌 两种NLOS误差消除及TOA定位算法[期刊论文]-信号处理 2008(4) 4.郑飞.郑继禹 基于TDOA的CHAN算法在UWB系统LOS 和NLOS环境中的应用研究[期刊论文]-电子技术应用 2007(11) 5.常戎.吕善伟 适用于NLOS传播环境的几何定位方法[期刊论文]-电子与信息学报 2007(9) 6.赵春晖.吴舟 基于NLOS环境下的TOA/AOA混合定位算法[期刊论文]-哈尔滨工业大学学报 2007(1) 7.史有华.杨莘元.郝敬涛.虞舟凯 蜂窝网中一种非视距传播的定位技术[期刊论文]-应用科技 2006(3) 8.段凯宇.张力军 一种改进的NLOS环境下的TDOA/AOA混合定位算法[期刊论文]-电子与信息学报 2006(2) 9.张志良.孙棣华.张星霞 TDOA定位中到达时间及时间差误差的统计模型[期刊论文]-重庆大学学报（自然科学版） 2006(1) 10.王恒 基于CDMA系统的无线定位技术研究[学位论文]硕士 2006 11.段凯宇.张力军 一种在NLOS环境下提高精度的TDOA定位方法[期刊论文]-南京邮电学院学报 2005(5) 12.田孝华.廖桂生.赵修斌.王晓薇 面向CDMA蜂窝网的无线定位技术[期刊论文]-电子学报 2005(12) 13.倪巍 无线蜂窝网、局域网中定位技术和多址系统研究[学位论文]博士 2005 14.常翠芝 基于WCDMA蜂窝网络移动台定位技术的研究[学位论文]硕士 2005 15.张扬柏 基于测量时间的蜂窝网无线定位算法研究[学位论文]硕士 2005 16.张星霞 基于手机定位/地图匹配的车辆组合定位研究[学位论文]硕士 2005 17.张志良 基于移动电话定位的公交车辆定位研究[学位论文]硕士 2005 18.吴舟 无线定位技术中抗非视距误差的算法研究[学位论文]硕士 2004 19.王艳燕 CDMA系统中的无线定位技术研究[学位论文]硕士 2004 20.田孝华.廖桂生.赵修斌 非视距传播环境下对移动用户定位的AOA方法[期刊论文]-西安电子科技大学学报(自然科 学版) 2003(6) 21.田孝华.廖桂生 减轻TOA和AOA定位系统非视距影响的方法[期刊论文]-电子与信息学报 2003(12) 本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_dianzixb200309040.aspx 授权使用：浙江大学图书馆(zjdx)，授权号：8b4f4973-b53c-4355-b904-9e8a0100e212 下载时间：2011年2月14日