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一种新的定位算法以考虑非视距误差

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简介:
本文提出了一种新颖的定位算法,旨在有效减少和校正由于非视距传播引起的定位误差,提高导航系统的准确性。 本段落提出了一种有效算法,在接收端(或基站)随机分布在平面上的情况下,考虑非视距(NLOS)传播误差对移动台定位的影响。该方法基于到达时间的定位技术,通过结合概率定位与几何定位的方法来检测具有 NLOS 误差的测量值,并估计这些测量值中的 NLOS 误差大小以进行更新。最后重新估算出移动台的位置。 文中详细描述了算法的具体步骤并推导出了其估计误差方差。此外,本段落还推导了在NLOS环境下定位估计误差的克拉美罗下限(CRLB),并对所提算法性能与该下限进行了比较和分析。通过仿真部分的不同算法对比实验表明,提出的算法具有较高的精度。

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    《误差定位计算》一书专注于分析和解决数据处理及编程中常见的错误定位问题,提供了一系列实用的数学模型与算法,帮助读者精准识别并修正程序中的异常情况。 定位误差计算在室内定位领域具有重要意义,并且有一段MATLAB代码可供使用。这段代码非常有价值。
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    本PPT深入探讨了无线UWB技术中常用的三种定位算法,并对其原理、性能及应用场景进行了详细的比较和分析。 无线UWB技术是一种采用极窄脉冲信号进行高速数据传输的通信方式,它具有高带宽、低功耗的特点,并且能够实现厘米级甚至毫米级的定位精度。 在室内定位、智能家居及物联网等领域中,UWB技术发挥着重要作用。例如,在室内环境中可以快速找到物品或目标;在智能家居场景下,则可实现设备之间的无线连接与智能控制;而作为物联网通信方式之一时,它能提供高速且低功耗的数据传输服务。 对于基于信号到达时间(TOA)、信号到达时间差(TDOA)以及信号频率差异的FDOA这三种定位算法而言,它们各自具备不同的特点和应用场景。其中: - TOA算法通过测量接收器与发射源之间的时间延迟来计算距离; - TDOA算法则利用多个接收器之间的相对时延信息进行位置估计; - FDOA方法则是借助于不同路径上传输信号的频率差异来进行定位。 每种方法都有其独特的优势和限制,例如TOA需要高精度计时设备、TDOA尽管对硬件要求较低但计算复杂度较高,而FDOA则能够利用多径传播特性以适应更复杂的环境条件。然而,在实际部署过程中选择哪一种算法取决于具体的应用需求。 展望未来,UWB技术的发展趋势将集中在提高定位准确性与稳定性、减少能耗和成本以及增强抗干扰能力等方面上。随着物联网及人工智能等领域的持续进步,预计该技术将在智能家居、智能交通系统乃至工业自动化等多个领域展现出更加广泛的应用潜力。
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