在无线传感器网络定位系统中，尤其是在室内定位中，非视距（NLOS）误差的存在使定位性能急剧下降。为克服非视距传播带来的定位误差，提出了一种针对非视距环境下联合接收信号强度（RSS）和到达时间（TOA）的定位算法。该方法首先通过 RSS和 TOA的测量结果建立关于目标位置的非凸优化问题，然后通过二阶锥松弛理论，将原始的非凸优化问题转换为一种凸优化问题，由此能够快速得到原问题的一个次优解。通过计算机模拟仿真验证，新方法的估计精度更高，性能更好。

基于蒙特卡洛方法建立的NLOS紫外光传输模型研究的主要内容包括光源发射光子数、光子在大气中的传输及结果统计。

在严重遮挡非视距环境中，由于定位源与未知节点之间被障碍物遮挡而无法检测直射路径，极大地制约了无线定位方法的应用。提出一种能够规避直射路径遮挡现象的三维定位框架，利用单次反射路径和方位信息，论证了定位源、未知节点和散射体的三维空间位置关系，提出了基于最小二乘准则的空间位置优化算法，并推导出空间位置的求解方法。同时对定位算法进行均方根误差（RMSE,root mean-square error）的理论分析。通过蒙特卡罗仿真实验分析了三维定位框架中距离和方位偏差对算法性能的影响，仿真结果与算法的RMSE理论结果相符，说明了三维非视距定位算法的有效性。

在蜂窝网无线定位中,到达时间(TOA)或到达时间差(TDOA)中的非视距(NLOS)误差会导致移动台的位置估计出现较大偏差。为了减轻NLOS误差的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的非视距误差消除算法。算法通过引入一个NLOS转换因子改进EKF的迭代过程,消除NLOS误差对定位估计的影响。计算机仿真结果表明,在NLOS环境下定位精度的提高是显著的。

由于矿井下巷道空间有限且存在弯曲,因此通信传播大多为非视距(NLOS)传播环境。传统的基于距离的无线传感网络定位技术易产生较大误差,从而导致定位精度不高。超宽带(UWB)信号具有穿透能力强、抗多径能力强的特点,能够提供较高的定位精度,因此成为NLOS环境下定位的首选。针对NLOS环境下的定位精度不高的问题,在接收信号强度(RSSI)测距和三边算法联合定位的基础上,提出以联合定位得到的初始坐标做为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的观测值,并对UKF的测量更新方程进行修正,使该算法能适应NLOS环境下的定位跟踪。通过仿真验证并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,在NLOS环境下改进的UKF定位算法,能够对目标进行实时跟踪并提高定位的精度。

行业分类-电信-基于信号强度的非视距定位方法.rar

非视距环境下基于UWB的室内动态目标定位

Deterioration of UWB positioning during construction

内含一个容积卡尔曼的代码，可更改状态方程，观测方程，和算法的环境