针对农业温室复杂环境中的超宽带(Ultra wide band,UWB)定位精度受非视距(Non line of sight,NLOS)效应和多路径影响的问题,本文提出了一种融合Chan-Taylor与改进沙猫群优化粒子滤波(Chan-Taylor and improved sand cat swarm intellige...针对农业温室复杂环境中的超宽带(Ultra wide band,UWB)定位精度受非视距(Non line of sight,NLOS)效应和多路径影响的问题,本文提出了一种融合Chan-Taylor与改进沙猫群优化粒子滤波(Chan-Taylor and improved sand cat swarm intelligence optimization particle filter,CT+ISCSO-PF)定位算法。首先,利用Chan-Taylor算法实现对目标初始位置的快速估算,为粒子滤波提供准确初值;随后,引入ISCSO(Improved sand cat swarm optimization particle filter)引导粒子向高似然区域移动,通过三角游走策略提升全局搜索能力,结合Levy飞行机制增强局部收敛效率,从而有效抑制粒子退化问题。本文模拟了3种不同噪声水平的环境。仿真结果表明,CT+ISCSO-PF算法在3种环境下,相比于传统的粒子滤波(Particle filter,PF)、Chan-Taylor与粒子滤波(Chan-Taylor and particle filter,CT+PF)、Chan-Taylor与沙猫群优化粒子滤波(Chan-Taylor and sand cat swarm intelligence optimization particle filter,CT+SCSO-PF)、Chan-Taylor与灰狼优化粒子滤波(Chan-Taylor and grey wolf optimizer particle filter,CT+GWO-PF)均表现出明显优势。进一步以农用履带车辆为载体开展温室环境定位试验,结果显示:在LOS场景下,该算法较PF、CT+PF、CT+SCSO-PF和CT+GWO-PF的均方根误差分别降低27.9%、17.8%、7.8%和10.2%;在NLOS场景下,均方根误差降幅分别达21.4%、15.6%、7.6%和5.2%。展开更多
在基于时间到达差(Time Difference Of Arrival,TDOA)的定位估计算法中,CHAN算法计算量小,能够在视距(Line Of Sight,LOS)传播环境下获得较高的定位精度,因而被广泛应用。但是在非视距传播环境(Non-Line Of Sight,NLOS)下,该算法的定位...在基于时间到达差(Time Difference Of Arrival,TDOA)的定位估计算法中,CHAN算法计算量小,能够在视距(Line Of Sight,LOS)传播环境下获得较高的定位精度,因而被广泛应用。但是在非视距传播环境(Non-Line Of Sight,NLOS)下,该算法的定位性能会明显下降。因为在非视距情况,尤其是密集城区,由于建筑物等障碍物的存在使得无线电信号无法直线传播,这就引入了NLOS误差;而CHAN算法中的加权矩阵只考虑了系统误差,无法消除NLOS误差。文中在基于视距环境下CHAN算法的研究基础上,对非视距引入的NLOS误差的统计特性进行分析,给出一种在NLOS情况下,通过优化非视距TDOA测量值误差的方法来改善非视距下的CHAN算法性能,并通过仿真分析了CHAN算法在不同环境模型下的定位性能。仿真结果表明,改善的CHAN算法在NLOS环境下能取得较好的定位性能。展开更多
针对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)体制下海上声源定位测量问题,研究了Chan算法在定位测量中的应用。建立了基于TDOA体制的海上声源被动定位模型,推导了Chan算法求解TDOA定位方程的步骤,采用了蒙特卡洛数值方法对Chan算...针对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)体制下海上声源定位测量问题,研究了Chan算法在定位测量中的应用。建立了基于TDOA体制的海上声源被动定位模型,推导了Chan算法求解TDOA定位方程的步骤,采用了蒙特卡洛数值方法对Chan算法与初始值选择真值的泰勒(Taylor)级数展开法在不同阵元数条件下的定位精度进行了比较,得出了Chan算法在海上声源定位测量中应用条件及基阵布设原则。仿真结果表明,在一定条件下,Chan算法可应用于海上声源定位测量且定位精度较高,研究结果可为海上声源测量系统定位算法设计及基站布设提供参考依据。展开更多
文摘在基于时间到达差(Time Difference Of Arrival,TDOA)的定位估计算法中,CHAN算法计算量小,能够在视距(Line Of Sight,LOS)传播环境下获得较高的定位精度,因而被广泛应用。但是在非视距传播环境(Non-Line Of Sight,NLOS)下,该算法的定位性能会明显下降。因为在非视距情况,尤其是密集城区,由于建筑物等障碍物的存在使得无线电信号无法直线传播,这就引入了NLOS误差;而CHAN算法中的加权矩阵只考虑了系统误差,无法消除NLOS误差。文中在基于视距环境下CHAN算法的研究基础上,对非视距引入的NLOS误差的统计特性进行分析,给出一种在NLOS情况下,通过优化非视距TDOA测量值误差的方法来改善非视距下的CHAN算法性能,并通过仿真分析了CHAN算法在不同环境模型下的定位性能。仿真结果表明,改善的CHAN算法在NLOS环境下能取得较好的定位性能。
文摘针对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)体制下海上声源定位测量问题,研究了Chan算法在定位测量中的应用。建立了基于TDOA体制的海上声源被动定位模型,推导了Chan算法求解TDOA定位方程的步骤,采用了蒙特卡洛数值方法对Chan算法与初始值选择真值的泰勒(Taylor)级数展开法在不同阵元数条件下的定位精度进行了比较,得出了Chan算法在海上声源定位测量中应用条件及基阵布设原则。仿真结果表明,在一定条件下,Chan算法可应用于海上声源定位测量且定位精度较高,研究结果可为海上声源测量系统定位算法设计及基站布设提供参考依据。
