能时频域信息融合的信源被动定位.docx
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在现代通信技术中,5G通信与物联网的快速发展对高精度位置信息服务的需求越来越高。信源被动定位技术,尤其是基于传感器网络的,因其独特的优点——隐蔽性强、定位精度高、设备小巧,成为解决定位问题的关键研究领域。这种技术广泛应用在无线通信、雷达、卫星等多个领域。然而,在实际应用环境如室内或城市社区,电磁波传输常受到障碍物影响,导致非视距(NLOS)传输,从而严重影响定位性能。 NLOS误差是定位精度下降的主要原因之一。为应对这一挑战,通常的策略是假设非视距信息已知,并采用各种误差消除算法。例如,文献[6]提出了一种基于网格搜索的非视距无线定位方法,利用AOA和TOA信息在几何单反射圆模型下减少误差,但并未对NLOS误差进行有效估计。文献[8]则通过混合高斯模型处理LOS和NLOS传输因子,采用最小二乘法求解,但定位精度修正不足。文献[9]利用EM算法和WLS算法识别并剔除NLOS节点,虽然减少了错误数据的影响,但同样未能对NLOS误差进行合理估计。 为了提高定位精度,多域信息融合定位机制应运而生,尤其在时频域融合方面取得了显著进展。例如,文献[10]提出的CWLS算法在噪声较大的情况下也能达到CRLB。此外,还有能时域融合[13]和空时域融合[14]等多种方法。文献[15]则研究了空时频域融合定位,通过线性化非线性定位方程,提供了一种简单的闭式解算法,不过未涉及复杂环境如NLOS对定位性能的影响。 面对NLOS环境下的定位问题,传统的单域或两域融合方法往往效果有限。为此,本文提出了一种能时频三域信息融合的信源被动定位算法。该算法引入幅度平方(SR)和加权最小二乘法,将三域定位方程转化为广义信赖域子问题,同时估计信源位置和非视距误差信息。通过迭代算法,可以实现对信源的高精度估计。 系统架构上,考虑三维(K=3)立体定位场景,由M个感知节点组成的传感器网络负责估计非合作信源的位置和速度参数。每个节点的位置和速度信息构成估计矢量,通过融合不同域的数据,提高了对信源信息的估计准确度。 总的来说,随着通信环境的复杂性增加,多域信息融合的定位技术已成为提升定位精度的关键。本文提出的能时频三域融合方法不仅能够融合多类型信息,而且能有效处理非视距传输带来的误差,有望在复杂环境下实现更高级别的定位服务。未来的研究方向可能包括进一步优化算法以适应更广泛的环境条件,以及探究更多域的信息融合可能性,以实现更精确、鲁棒的定位服务。
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