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NLOS环境下的LOS与NLOS无线定位技术研究

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简介:
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

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  • NLOSLOSNLOS线
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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
  • 基于多路径LOS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。
  • NLOS基于TDOA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。
  • 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。
  • 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。
  • 论文: 提升NLOS中TOA算法精度改进策略.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。
  • NLOS算法代码
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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NLOSTOA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。
  • 关于两个教室内LOSNLOS条件WLAN信道测量
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    本文探讨了在LOS(视距)和NLOS(非视距)条件下,针对两个教室环境中的无线局域网(WLAN)信道进行详细的测量分析。通过实验获取的数据,研究了信号传播特性及其影响因素,为室内无线通信系统的设计与优化提供重要参考依据。 在两个教室中进行了LOS(视线)和NLOS(非视线)覆盖的WLAN信道测量。
  • 关于Hadoop线视频处理实践*(2013年)
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    本研究聚焦于Hadoop环境下的离线视频处理技术,探讨了大数据背景下高效、稳定的视频数据处理方法,并通过具体实例验证其应用效果。 如今,在信息时代背景下,智慧城市已成为城市建设的基本目标之一,而智能视频安防监控则是实现这一目标的重要组成部分。其核心在于从视频图像中提取有效信息以支持治安防控业务的开展。鉴于视频监控系统在各行各业中的广泛应用,监控视频数据已经成为大数据处理的一个重要领域。因此,如何高效地处理这些海量的数据成为了一个关键问题。 为应对上述挑战,在深入分析了视频处理的特点之后,本段落提出并实施了一种基于Hadoop MapReduce计算框架的分布式离线视频处理方法。该方法针对视频处理的独特需求进行了优化设计,并成功提升了监控视频大数据的处理效率。