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关于非视距环境下TDOA定位算法的研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了在非视距（NLOS）环境中时间到达差（TDOA）定位技术的应用挑战与解决方案，旨在提高定位精度和可靠性。 在基于时差定位的各种算法中，Chan氏算法应用广泛。然而，在非视线传播环境中（NLOS, Non-Line Of Sight），其定位性能显著下降。本段落分析了基于视线传播的Chan氏算法，并提出了一种改进方法：利用TDOA残差对Chan结果进行加权处理。研究还探讨了在确定性和随机性误差两种不同情况下，该算法的表现情况。仿真结果显示，在各种场合和环境下，这种改进后的算法能够有效抑制NLOS误差，从而提高定位精度。

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  • 关于非视距环境下TDOA定位算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了在非视距（NLOS）环境中时间到达差（TDOA）定位技术的应用挑战与解决方案，旨在提高定位精度和可靠性。 在基于时差定位的各种算法中，Chan氏算法应用广泛。然而，在非视线传播环境中（NLOS, Non-Line Of Sight），其定位性能显著下降。本段落分析了基于视线传播的Chan氏算法，并提出了一种改进方法：利用TDOA残差对Chan结果进行加权处理。研究还探讨了在确定性和随机性误差两种不同情况下，该算法的表现情况。仿真结果显示，在各种场合和环境下，这种改进后的算法能够有效抑制NLOS误差，从而提高定位精度。
     
  • 关于Spark环境下并行Eclat算法的研究论文.pdf
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    该研究论文深入探讨了在Spark分布式计算框架下优化和实现Eclat关联规则挖掘算法的方法，着重分析了并行化技术对提升大规模数据集处理效率的影响。 通过对Spark大数据平台及Eclat算法的深入研究，提出了一种基于Spark的Eclat改进版算法（即SPEclat）。为解决串行算法在处理大规模数据集中的不足，该方法进行了多方面的优化：为了减少候选项集支持度计数时产生的损耗，调整了数据存储方式；将数据按前缀分组，并分配到不同的计算节点上进行并行化计算，从而压缩搜索空间。最终利用Spark云计算平台的优势实现了算法的高效运行。实验结果显示，在处理海量数据集的情况下，该算法能够有效提高性能，并且在面对大规模的数据量增长时具有良好的可扩展性。
     
  • NLOS环境下基于TDOA的室内定位算法
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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的定位算法研究
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    本论文聚焦于时差定位技术(TDOA)，深入探讨并优化了其在无线传感器网络中的应用算法，旨在提高定位精度与效率。 无线传感器网络可以视为由数据获取网路、数据分布网络以及控制管理中心三部分构成的系统。其主要组成部分是集成了传感器、数据处理单元及通信模块的节点设备，这些节点通过自组织协议构建一个分布式网络，并将采集的数据经过优化后通过无线电波传输至信息处理中心。因此，该系统的最关键部位在于节点上的传感器，它的应用范围广泛面向广大用户和各类科技创新领域，其核心功能是为用户提供可靠、准确且实时的研究数据。 作为连接这个“核心”与“关键”的纽带，定位技术的重要性不言而喻。本段落首先回顾了无线传感器网络的发展历程，并研究它所能实现的各种功能；结合国内外在组网方式等各个领域的研究成果现状进行分析，在此过程中确定了研究方向；最终通过深入探讨选择了定位算法作为突破口，从而推动后续的研究工作进一步展开。
     
  • 关于DSP环境下PID控制算法的研究-论文
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    本文探讨了在数字信号处理器(DSP)环境中实现PID（比例-积分-微分）控制算法的方法与优化策略，旨在提高控制系统响应速度和稳定性。 基于DSP的PID控制算法的研究
     
  • 关于Spark环境下改进并行BP算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了在Apache Spark环境下对并行反向传播（BP）算法进行优化的方法，旨在提升大规模神经网络训练效率和性能。 基于Spark的改进并行BP算法由刘永和方维提出。BP（Back Propagation）神经网络是一种通过误差反向传播进行训练的多层前馈网络，是目前最受欢迎的神经网络模型之一。传统BP算法的一个主要问题是收敛速度较慢。
     
  • 关于Dijkstra辅助下的指纹定位算法的研究论文.pdf
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    本文研究了在Dijkstra最短路径算法辅助下改进的指纹定位算法，通过分析和实验验证，提出了一种提高室内定位精度的新方法。 基于Dijkstra辅助的指纹定位算法的研究对于物联网技术的发展具有重要意义。随着物联网成为当前的技术热点，室内定位技术的应用前景十分广阔，并且对物联网行业的发展有着重要的推动作用。目前存在多种不同的室内定位技术，每种技术都有其独特的应用场景和优势。
     
  • 关于神经网络在TDOA定位中改进算法的研究.pdf
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    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。
     
  • 基于外辐射源的TDOA与FDOA目标定位算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了利用外部辐射源进行TDOA（时差）和FDOA（多普勒频移）的目标定位技术，提出了一种高效的定位算法，以提高目标定位精度。 针对单站外辐射源条件下的目标定位问题，本段落提出了一种基于最大似然的时差-频差联合定位算法。首先根据时差和频差的观测方程建立模型，构建出关于目标位置和速度的最大似然估计框架。然后利用牛顿迭代法求解该最大似然估计模型，从而获取到目标的位置与速度估算值。此外，还推导了此算法下的克拉美罗界以及理论误差，并证明二者相等。通过仿真测试表明，所提算法定位精度优于两步加权最小二乘和约束总体最小二乘两种传统方法，在测量误差较大时仍能达到最优的估计性能即达到克拉美罗界。进一步分析系统几何精度因子图发现，目标及外辐射源的数量与位置也是影响定位准确性的关键因素之一。
     
  • 关于PDR反馈下Wi-Fi室内定位算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了在概率密度函数(PDR)反馈机制下的Wi-Fi室内定位技术，并提出了一种改进的定位算法以提高室内定位精度和稳定性。 Wi-Fi指纹定位易受周围环境的影响，稳定性较差；行人航迹推算（PDR）定位需要待定位目标的初始位置，并且容易产生累计误差。针对这些问题，提出了一种基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法。该算法主要分为三个阶段：第一阶段是利用相关向量回归（RVR）进行初始位置定位；第二阶段采用PDR技术进行实时跟踪并提供反馈信息；第三阶段应用K近邻法（KNN）实现指纹定位。实验结果显示，提出的算法在提高定位精度和稳定性方面表现出明显优势，并且相较于传统Wi-Fi定位方法减少了时间复杂度，具有更好的实时性。