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小波分析对信号信噪分离和提取弱信号上有着良好的效果,提出一种小波分析在定位算法中的应用。首先使用小波变换对NLOS(非视距)环境下TOA(到达时间)/AOA(到达角)测量值进行去噪,对处理后的数据再使用LS(最小二乘)算法进行定位。仿真结果表明,该算法相比于神经网络算法收敛速度快,定位精度高,可靠性好,具有可行性。
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基于小波分析的基于小波分析的TOA/AOA混合定位算法混合定位算法
小波分析对信号信噪分离和提取弱信号上有着良好的效果,提出一种小波分析在定位算法中的应用。首先使用
小波变换对NLOS(非视距)环境下TOA(到达时间)/AOA(到达角)测量值进行去噪,对处理后的数据再使
用LS(最小二乘)算法进行定位。仿真结果表明,该算法相比于神经网络算法收敛速度快,定位精度高,可靠性
好,具有可行性。
随着4G网络的到来,物联网的应用越来越广泛,移动用户数量大大增多,对位置的服务需求也在增多,利用移动台的定位
已成为移动通信的一个重要方面。基于蜂窝网络,特别是4G网络的移动台定位技术是个难点。该技术涉及的范围广
[1-2]
,内容
多,由于受多径干扰和多址干扰,特别是
[3-4]
,如参考文献[4]中提到的TDOA和TOA方法由于对设备改动较少且不需要
MS(移动台)与BS(基站)间进行严格的时间同步,因而受到广泛的关注,但是随着智能天线阵列将在服务基站中应用,服
务基站将能提供相当准确的MS的AOA测量值,可以用于AOA定位;参考文献[5]中采用神经网络优化数据,能较好地抑制
NLOS误差,但所用算法收敛速度慢,前期训练时间过长且鲁棒性较差。为了进一步提高服务精度以及实现动态连续定位,本
文提出利用小波分析
[6-7]
对NLOS误差进行修正,再利用TOA/AOA混合定位算法进行定位的方法,最后对该算法的性能进行分
析比较和仿真。
1 算法描述算法描述
1.1 小波分析小波分析
小波是一种特殊的长度有限、平均值为零的波形,小波分析优于傅里叶分析的地方在于其时域和频域都有良好的局部化
[8]
性
质,因此具有多分辨率的特点
[7]
。
则称Ψ
α,τ
(t)是依赖参数α、τ的小波基函数。
对于离散的
2
(R)空间中的x(t)的DWT为:
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weixin_38665804
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