时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,...时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,提出了定位适用于多站时差定位系统的定位方法,该方法将组群时差定位关系方程合理地线性化为统计估计问题,利用在线迭代实时求解目标位置。给出了针对目标不同运动特性条件下的多平台协同定位算法及其仿真结果,仿真结果表明所述方法可以实现对目标的精确定位,并且分析了运动形式对于定位精度的影响,仿真结果对于系统的工程设计具有指导作用。展开更多
针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并...针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并利用最小二乘算法对目标位置进行粗估计。其次,考虑测量误差和传感器位置误差,构建目标定位误差和传感器位置的联合方程,并利用加权最小二乘求解。最后,利用目标定位误差对目标位置粗估计值进行修正,得到更精确的定位结果。仿真实验表明,所提算法可对目标位置和传感器位置进行联合估计,相较于已有算法具有更高的定位精度,更适用于传感器位置存在误差情况下的水下目标定位。展开更多
在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子...在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。展开更多
目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI)...目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。展开更多
在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arri...在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)和到达角度(angle of arrival,AOA)融合定位。其次,把具体定位算法融入到定位架构里,基于边缘计算快速获取室内对应移动目标的位置信息。在进行TDOA定位过程中,MEC端的定位服务器结合压缩感知进行信道估计,并在分段正交匹配追踪(stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法的基础上加入奇异值进行降噪处理。在进行AOA定位过程中,先利用改进的波束空间变换技术构造矩阵进行降维,为保证降维过程中信息不损失,提出对附加角度误差进行分析处理,然后,采用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行定位。最后,5GC核心网服务器利用Chan-Taylor算法进行TDOA/AOA融合定位。仿真结果证明了所提出的定位方法能够实现对移动目标的精准定位。展开更多
The source location based on the hybrid time difference of arrival(TDOA)/frequency difference of arrival(FDOA) is a basic problem in wireless sensor networks, and the layout of sensors in the hybrid TDOA/FDOA position...The source location based on the hybrid time difference of arrival(TDOA)/frequency difference of arrival(FDOA) is a basic problem in wireless sensor networks, and the layout of sensors in the hybrid TDOA/FDOA positioning will greatly affect the accuracy of positioning. Using unmanned aerial vehicle(UAV) as base stations, by optimizing the trajectory of the UAV swarm, an optimal positioning configuration is formed to improve the accuracy of the target position and velocity estimation. In this paper, a hybrid TDOA/FDOA positioning model is first established, and the positioning accuracy of the hybrid TDOA/FDOA under different positioning configurations and different measurement errors is simulated by the geometric dilution of precision(GDOP) factor. Second, the Cramer-Rao lower bound(CRLB) matrix of hybrid TDOA/FDOA location under different moving states of the target is derived theoretically, the objective function of the track optimization is obtained, and the track of the UAV swarm is optimized in real time. The simulation results show that the track optimization effectively improves the accuracy of the target position and velocity estimation.展开更多
目前基于TDOA的定位算法——最小二乘法(Least Square,LS)不管在室内还是室外在定位精度要求不高的情况下具有较好的适用性,但该算法受噪声影响较大,容易导致定位结果发散。基于此发展的加权最小二乘算法(Weighted Least Squares,WLS)...目前基于TDOA的定位算法——最小二乘法(Least Square,LS)不管在室内还是室外在定位精度要求不高的情况下具有较好的适用性,但该算法受噪声影响较大,容易导致定位结果发散。基于此发展的加权最小二乘算法(Weighted Least Squares,WLS)可以有效对抗噪声的影响,但定位结果容易陷入局部最优值。基于此,提出一种基于TDOA二次加权的QWLS定位算法,该算法可以大大降低噪声对定位的影响,并获取定位全局最优值,有较好的定位效果。同时探索了不同基站几何布局对不同算法定位精度的影响,通过改善基站几何布局使得QWLS算法有更高的定位精度。展开更多
文摘时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,提出了定位适用于多站时差定位系统的定位方法,该方法将组群时差定位关系方程合理地线性化为统计估计问题,利用在线迭代实时求解目标位置。给出了针对目标不同运动特性条件下的多平台协同定位算法及其仿真结果,仿真结果表明所述方法可以实现对目标的精确定位,并且分析了运动形式对于定位精度的影响,仿真结果对于系统的工程设计具有指导作用。
文摘针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并利用最小二乘算法对目标位置进行粗估计。其次,考虑测量误差和传感器位置误差,构建目标定位误差和传感器位置的联合方程,并利用加权最小二乘求解。最后,利用目标定位误差对目标位置粗估计值进行修正,得到更精确的定位结果。仿真实验表明,所提算法可对目标位置和传感器位置进行联合估计,相较于已有算法具有更高的定位精度,更适用于传感器位置存在误差情况下的水下目标定位。
文摘在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。
文摘目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。
文摘在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)和到达角度(angle of arrival,AOA)融合定位。其次,把具体定位算法融入到定位架构里,基于边缘计算快速获取室内对应移动目标的位置信息。在进行TDOA定位过程中,MEC端的定位服务器结合压缩感知进行信道估计,并在分段正交匹配追踪(stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法的基础上加入奇异值进行降噪处理。在进行AOA定位过程中,先利用改进的波束空间变换技术构造矩阵进行降维,为保证降维过程中信息不损失,提出对附加角度误差进行分析处理,然后,采用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行定位。最后,5GC核心网服务器利用Chan-Taylor算法进行TDOA/AOA融合定位。仿真结果证明了所提出的定位方法能够实现对移动目标的精准定位。
基金supported by the National Natural Science Foundation of China (61502522)Equipment Pre-Research Field Fund(JZX7Y20190253036101)+1 种基金Equipment Pre-Research Ministry of Education Joint Fund (6141A02033703)Hubei Provincial Natural Scie nce Foundation (2019CFC897)。
文摘The source location based on the hybrid time difference of arrival(TDOA)/frequency difference of arrival(FDOA) is a basic problem in wireless sensor networks, and the layout of sensors in the hybrid TDOA/FDOA positioning will greatly affect the accuracy of positioning. Using unmanned aerial vehicle(UAV) as base stations, by optimizing the trajectory of the UAV swarm, an optimal positioning configuration is formed to improve the accuracy of the target position and velocity estimation. In this paper, a hybrid TDOA/FDOA positioning model is first established, and the positioning accuracy of the hybrid TDOA/FDOA under different positioning configurations and different measurement errors is simulated by the geometric dilution of precision(GDOP) factor. Second, the Cramer-Rao lower bound(CRLB) matrix of hybrid TDOA/FDOA location under different moving states of the target is derived theoretically, the objective function of the track optimization is obtained, and the track of the UAV swarm is optimized in real time. The simulation results show that the track optimization effectively improves the accuracy of the target position and velocity estimation.
文摘目前基于TDOA的定位算法——最小二乘法(Least Square,LS)不管在室内还是室外在定位精度要求不高的情况下具有较好的适用性,但该算法受噪声影响较大,容易导致定位结果发散。基于此发展的加权最小二乘算法(Weighted Least Squares,WLS)可以有效对抗噪声的影响,但定位结果容易陷入局部最优值。基于此,提出一种基于TDOA二次加权的QWLS定位算法,该算法可以大大降低噪声对定位的影响,并获取定位全局最优值,有较好的定位效果。同时探索了不同基站几何布局对不同算法定位精度的影响,通过改善基站几何布局使得QWLS算法有更高的定位精度。
