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NLOS定位-navindoor-code-TDOA_master_nlostdoa

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简介:
本项目navindoor-code-TDOA_master_nlostdoa专注于非视距(NLOS)环境下的室内定位技术研究,采用时间差测距(TDOA)方法改进NLOS条件下的定位精度。 室内定位TDOD算法能够适用于LOS(视距)和NLOS(非视距)环境的模拟。

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客服
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  • NLOS-navindoor-code-TDOA_master_nlostdoa
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    本项目navindoor-code-TDOA_master_nlostdoa专注于非视距(NLOS)环境下的室内定位技术研究,采用时间差测距(TDOA)方法改进NLOS条件下的定位精度。 室内定位TDOD算法能够适用于LOS(视距)和NLOS(非视距)环境的模拟。
  • NLOS算法的代码
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    这段代码提供了一种非视距(NLOS)环境下的高精度定位解决方案,适用于无线传感器网络和室内定位系统。 本段落探讨了NLOS蜂窝网络中的非视距定位算法,并详细介绍了几种基本的定位方法:圆周定位法(TOA, Time Of Arrival)、双曲线定位法(TDOA, Time Difference of Arrival)、角度测量值定位法(AOA, Angle of Arrival)和混合定位法。文中还对这些方法进行了比较分析。
  • 基于NLOS的TOA算法
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    本研究提出了一种基于非视距(NLOS)条件下的时间-of-arrival (TOA) 定位算法,旨在提高复杂环境中的定位精度和可靠性。通过优化信号传输路径估计与误差补偿机制,该算法有效解决了传统方法在城市峡谷、室内等环境中遇到的挑战。 NLOS下的TOA定位算法研究了在非视距条件下如何准确估计信号到达时间以提高定位精度的方法。这种方法通过改进现有的测时技术来克服NLOS环境中的误差问题,从而提升无线网络中目标位置的确定能力。
  • NLOS环境下的LOS与NLOS无线技术研究
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    本研究探讨了非视距(NLOS)环境下,视距(LOS)与非视距(NLOS)无线定位技术的特点及性能差异,旨在优化复杂环境中无线定位精度。 电子科技大学博士论文:LOS_NLOS无线定位方法算法研究
  • NLOS环境下基于TDOA的室内算法
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    本研究聚焦非视距(NLOS)环境下的室内定位挑战,提出了一种创新的基于到达时间差(TDOA)的算法,旨在提高定位精度和可靠性。 NLOS环境中用于TDOA测量的室内定位算法。
  • 基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波NLOS算法
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    本研究提出了一种结合TDOA与RSS技术的可行域粒子滤波NLOS定位算法,有效改善了非视距条件下无线传感器网络节点精确定位问题。 针对室内复杂环境下无线传感器节点的信号传播状态在LOS/NLOS之间切换的现象,本段落提出了一种基于TDOA(到达时间差)和RSS(接收信号强度)的可行域粒子滤波非视距定位方法。首先采用基于TDOA和RSS两种测距模型的假设检验方法来辨识测量信号中是否存在NLOS现象,然后运用考虑了NLOS测量信息的可行域粒子滤波算法对未知移动节点的位置进行精确定位。仿真结果表明,所提出的方法在精度上优于最小二乘法、普通粒子滤波算法以及仅采用RSS测距模型的粒子滤波算法。
  • 基于多路径环境的LOS与单界面NLOS加权算法
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    本文提出了一种在复杂多路径环境中结合视距(LOS)和单一非直视距(NLOS)信号进行加权定位的新算法,旨在提高定位系统的准确性和鲁棒性。通过优化权重分配策略,该方法能够有效降低NLOS误差对定位性能的影响,适用于无线传感器网络、智能交通系统等多种场景下的高精度位置服务需求。 在多路径环境下结合LOS(直线视距)与单界面NLOS(非直线视距)识别的加权定位算法。
  • 论文研究: 提升NLOS环境中TOA算法精度的改进策略.pdf
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    本文探讨了在非视距(NLOS)环境下时间-of-arrival (TOA) 定位技术面临的挑战,并提出了一系列旨在提高该算法定位精确度的优化策略。通过理论分析与实验验证,文中提出的改进措施显著提升了目标物体的位置估算准确性,在复杂多变的无线通信环境中展现出优越性能。 在非视距(NLOS)环境下提高TOA定位算法精度的一种改进方法由杨瑾和赵成林提出。作为一种移动通信系统的基础定位技术,TOA定位算法因其易于获取的定位参数及较高的定位精度而备受青睐。然而,在NLOS环境中,时间测量参数会受到影响,从而影响了其性能表现。
  • d0712003wp1-combined-LOS-NLOS-UWB-channel-model.pdf
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    该PDF文档探讨了一种结合了视距(LOS)和非视距(NLOS)条件下的超宽带(UWB)信道模型,适用于室内无线通信环境的研究与仿真。 ### 结合视距与非视距UWB信道模型 #### 概述 本段落档主要介绍了结合视距(Line-of-Sight, LOS)与非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)的超宽带(Ultra-Wideband, UWB)信道模型。该文档由Brian Gaffney博士撰写,并经Michael McLaughlin审核,日期为2008年1月7日。本段落档详细阐述了结合LOS与NLOS条件下的UWB信道模型的设计、原理及其在实际应用中的重要性。 #### 引言 随着无线通信技术的发展,超宽带(UWB)因其高数据传输速率、低功耗和良好的抗干扰能力而备受关注。为了准确评估及设计基于UWB的无线通信系统,建立一个精确可靠的信道模型至关重要。传统的信道模型往往仅考虑单一环境下的特性,如视距或非视距,但在实际应用中这两种情况通常同时存在。因此开发一种能够涵盖LOS与NLOS条件的综合信道模型对于提升UWB通信系统的性能具有重要意义。 #### IEEE 802.15.4a信道模型 IEEE 802.15.4a标准定义了一系列适用于短距离无线通信的技术规范,包括UWB技术。该标准中的信道模型考虑了室内环境下的LOS与NLOS场景,并提出了相应的参数化模型来描述这些条件下的信号传播特性。然而为了更好地模拟复杂的实际通信环境,需要进一步扩展和完善现有模型。 #### 路径损耗模型及IEEE模型 路径损耗是指在无线传输过程中由于各种因素导致的能量衰减现象。路径损耗模型是描述信号强度随传输距离变化规律的重要工具。IEEE 802.15.4a标准中的路径损耗模型包括自由空间路径损耗和多径传播等,这些模型分别针对不同的环境进行了建模,但对于结合LOS与NLOS的复杂场景,则需要更加精细的方法。 #### 提出的信道模型 本部分详细介绍了结合视距(LOS)与非视距(NLOS)条件下的UWB信道模型。 ##### LOS路径损耗统计 在视距条件下,信号可以直接从发射机到达接收机。在这种情况下,路径损耗主要由自由空间传播和大气吸收等因素决定。通过分析大量实测数据,本模型得出了不同频率下LOS路径损耗的分布特征,并提供了预测特定距离与频率下的平均路径损耗值及其变化范围的方法。 ##### 软NLOS路径损耗统计 软非视距(Soft NLOS)是指信号虽不能直接到达接收机但可通过轻微障碍物反射或绕射达到的情况。在这些条件下,除了自由空间传播外,还受到障碍物特性的显著影响。通过对软NLOS环境下信号传输特性进行深入研究,模型给出了路径损耗的概率密度函数,并分析了关键参数对分布的影响。 ##### 硬NLOS路径损耗统计 硬非视距(Hard NLOS)通常指完全被阻挡的场景,在这种情况下信号只能通过多次反射或绕射到达接收机。在硬NLOS条件下,路径损耗往往比LOS和软NLOS情况更严重。本模型通过对大量实验数据进行分析,给出了硬NLOS条件下的统计特性指标。 #### 结论 结合视距与非视距的UWB信道模型通过不同传播环境下信号路径损耗的统计分析提供了一种更加贴近实际应用的方法。这种模型不仅可以帮助研究人员准确评估UWB通信系统的性能,还可以为产品设计和优化提供有价值的参考信息。未来的研究可以进一步探索如何将这些模型应用于更广泛的场景中以满足不断发展的无线通信技术需求。
  • MATLAB偏差代码-NLOSPosSynInit:简易示例,用于仅通过NLOS路径初始化5G与同步
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    本示例展示如何使用MATLAB编写简易代码来初始化5G系统中的非视距(NLOS)定位与同步,着重于利用NLOS路径信息进行位置合成。 该MATLAB代码NLOSPosSynInit用于从非视距(NLOS)路径初始化5G定位与同步的简单例程。主文件main.m生成一个3D环境,其中包含位置未知、航向角度为1D且存在时钟偏差的用户设备(UE),以及具有已知3D位置的基站(BS)和一些散射点(SPs)。在这个环境中,对于每个NLOS路径,代码会生成5维测量值:到达时间(TOA)、方位角与仰角组成的到达方向(DOA, 也称为AOA)、以及方位角与仰角构成的方向离差(DOD, 也被称为AOD)。 该MATLAB脚本的主要目标是为UE的状态和SP的位置提供初始猜测。用户可以设置的关键参数包括: - sigma.DOA_az = 0.01; %[radian] DOA在方位上的标准偏差 - sigma.DOA_el = 0.01; %[radian] DOA在仰角方向的标准偏差 - sigma.DOD_az = 0.01; %[radian] DOD在方位上的标准偏差 这些参数允许用户调整测量值的精度,以更好地模拟实际环境中的不确定性。