关于神经网络在TDOA定位中改进算法的研究.pdf

简介：
本文探讨了在时间差定位（TDOA）技术中应用神经网络以优化定位精度的方法，并提出了一种创新性的改进算法。通过实验分析，证明该方法能显著提高复杂环境下的目标定位准确性与稳定性。 本段落探讨了一种基于神经网络的TDOA（到达时间差）定位改进算法，旨在解决传统Chan算法在非视距环境下的性能降低问题。通过修正非视距误差，该方法能够提高定位效果。实验结果显示，相较于传统的Chan算法，这种新提出的算法不仅提高了定位精度和加快了收敛速度，而且是一种有效的解决方案。 神经网络作为一种模仿人类大脑工作原理的信息处理系统，在复杂逻辑操作中表现出强大的能力。本段落提出了一种基于神经网络的TDOA改进方案：首先纠正多个基站间测量值中的非视距误差，使其更接近于理想条件下的情况；随后利用Chan算法进行高精度的位置估计。 传统的Chan算法通过两步加权最小二乘最大似然方法来估算位置，并且由于其不需要迭代运算而计算效率较高。然而，在多径效应和散射现象显著的非视距环境中，该算法的表现会受到影响，因为这些因素会导致额外的时间延迟误差。 本段落的主要贡献在于提出了一种能够克服Chan算法在复杂传播环境中的局限性的新方法。基于神经网络的TDOA改进方案能够在更具挑战性的条件下实现更精确、更快的位置估计。 关键概念包括： - TDOA定位：通过测量信号到达不同基站之间的时间差来确定移动设备位置。 - Chan算法：一种利用加权最小二乘法进行高效且准确位置估算的方法。 - 非视距环境：电磁波传播过程中受到多路径和散射影响的情况，导致额外的非高斯时间延迟误差。 综上所述，基于神经网络改进后的TDOA定位方法展示了其优越性，在解决Chan算法在复杂环境中精度下降的问题方面表现出色，并且具备更高的精确度与更快的收敛速度。