近年来,随着互联网的发展,使得基于位置的服务(location based services,LBS)成为现代商业发展的关键技术。获得目标的位置信息是无线传感器网络中迫切需要解决的一个问题。基于接收信号强度和到达角度的定位方法是两个经典的定位方法,...近年来,随着互联网的发展,使得基于位置的服务(location based services,LBS)成为现代商业发展的关键技术。获得目标的位置信息是无线传感器网络中迫切需要解决的一个问题。基于接收信号强度和到达角度的定位方法是两个经典的定位方法,单页存在一定的局限性。文中将两种定位方法混合,研究无线传感器网络中在3D场景下基于两种方法的混合目标定位方法。针对发射功率已知的情况下,将AoA(angle of arrival,AOA)测量转化为范数形式,基于加权最小二乘准则,提出了RSOA(received signal of arrival, RSOA)算法,通过MATLAB仿真,与WLS(weighted least squares,WLS)、GTRS(generalized trust region subproblem,GTRS)算法进行对比,随着锚节点数量N的增加三种方法差距增大,文中提出的方法 RSOA在噪声较大和锚节点数量较少时性能最优。展开更多
提出一种在低空场景下基于接收信号强度(Rcecived Signal Strength,RSS)与到达角度(Angle of Arrival,AOA)信息融合的单站无源定位算法。该算法采用单架无人机设备虚拟多站设备接收无线电辐射源信号,融合RSS估计的距离信息与AOA方向角信...提出一种在低空场景下基于接收信号强度(Rcecived Signal Strength,RSS)与到达角度(Angle of Arrival,AOA)信息融合的单站无源定位算法。该算法采用单架无人机设备虚拟多站设备接收无线电辐射源信号,融合RSS估计的距离信息与AOA方向角信息,依据最小二乘准则(LS)构造算法的优化目标函数,采用凸松弛技术将目标函数等价为二阶锥规划(SOCP)问题并通过内点法求解。实验结果表明,该算法的定位精度在2 km范围内可达20 m,其定位性能优于单站无源定位算法,且由于采用单架无人机采集信号,其设备复杂度相较于多站无源定位较低。展开更多
到达时间差（Time Difference Of Arrival,简称TDOA）定位又称为双曲线定位,属无源定位方法,通过测量无线电信号到达不同监测系统的天线单元的时间差,来对发射无线电信号的发射源进行定位。2010年3月22～25日,在山东省无线电管理办公室...到达时间差（Time Difference Of Arrival,简称TDOA）定位又称为双曲线定位,属无源定位方法,通过测量无线电信号到达不同监测系统的天线单元的时间差,来对发射无线电信号的发射源进行定位。2010年3月22～25日,在山东省无线电管理办公室的协调指导下,展开更多
许多无线定位应用通过旋转方向天线推测无线信号的到达角度(angle of arrival,AOA),但该类方法在稀疏抽样和复杂环境中定位精度不高。方向天线波瓣曲线的还原实验表明,最大接收信号强度(received signal strength,RSS)附近的波瓣曲线与...许多无线定位应用通过旋转方向天线推测无线信号的到达角度(angle of arrival,AOA),但该类方法在稀疏抽样和复杂环境中定位精度不高。方向天线波瓣曲线的还原实验表明,最大接收信号强度(received signal strength,RSS)附近的波瓣曲线与二次曲线近似。根据这一事实,提出了一种基于RSS二次曲线拟合的AOA定位算法。该算法利用最大RSS附近的数据拟合出二次曲线方程,通过曲线方程的最值点估测AOA。实验结果表明,该算法能够在稀疏抽样和复杂环境中保持良好的定位精度;真实环境实验的平均角度和定位误差分别为2.5°和0.28 m;相比RAL定位算法,其角度和定位精度均提高了70%。展开更多
文摘近年来,随着互联网的发展,使得基于位置的服务(location based services,LBS)成为现代商业发展的关键技术。获得目标的位置信息是无线传感器网络中迫切需要解决的一个问题。基于接收信号强度和到达角度的定位方法是两个经典的定位方法,单页存在一定的局限性。文中将两种定位方法混合,研究无线传感器网络中在3D场景下基于两种方法的混合目标定位方法。针对发射功率已知的情况下,将AoA(angle of arrival,AOA)测量转化为范数形式,基于加权最小二乘准则,提出了RSOA(received signal of arrival, RSOA)算法,通过MATLAB仿真,与WLS(weighted least squares,WLS)、GTRS(generalized trust region subproblem,GTRS)算法进行对比,随着锚节点数量N的增加三种方法差距增大,文中提出的方法 RSOA在噪声较大和锚节点数量较少时性能最优。
文摘提出一种在低空场景下基于接收信号强度(Rcecived Signal Strength,RSS)与到达角度(Angle of Arrival,AOA)信息融合的单站无源定位算法。该算法采用单架无人机设备虚拟多站设备接收无线电辐射源信号,融合RSS估计的距离信息与AOA方向角信息,依据最小二乘准则(LS)构造算法的优化目标函数,采用凸松弛技术将目标函数等价为二阶锥规划(SOCP)问题并通过内点法求解。实验结果表明,该算法的定位精度在2 km范围内可达20 m,其定位性能优于单站无源定位算法,且由于采用单架无人机采集信号,其设备复杂度相较于多站无源定位较低。
文摘许多无线定位应用通过旋转方向天线推测无线信号的到达角度(angle of arrival,AOA),但该类方法在稀疏抽样和复杂环境中定位精度不高。方向天线波瓣曲线的还原实验表明,最大接收信号强度(received signal strength,RSS)附近的波瓣曲线与二次曲线近似。根据这一事实,提出了一种基于RSS二次曲线拟合的AOA定位算法。该算法利用最大RSS附近的数据拟合出二次曲线方程,通过曲线方程的最值点估测AOA。实验结果表明,该算法能够在稀疏抽样和复杂环境中保持良好的定位精度;真实环境实验的平均角度和定位误差分别为2.5°和0.28 m;相比RAL定位算法,其角度和定位精度均提高了70%。
