针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight,NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的...针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight,NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的形式与一个广义信赖域子问题(generalized trust region subproblem,GTRS)框架进行耦合。与其他凸优化算法不同的是,本文没有联合估计目标节点的位置和平衡参数,而是采用了一种迭代求精的思想,算法可以用二分法高速有效地进行求解。所提算法与已有的算法相比,不需要任何关于NLOS路径的信息。此外,与大多数现有算法不同,所提算法的计算复杂度低,能够满足实时定位的需求。仿真结果表明:该算法具有稳定的NLOS误差抑制能力,在定位性能和算法复杂度之间有着很好的权衡。展开更多
文摘针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight,NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的形式与一个广义信赖域子问题(generalized trust region subproblem,GTRS)框架进行耦合。与其他凸优化算法不同的是,本文没有联合估计目标节点的位置和平衡参数,而是采用了一种迭代求精的思想,算法可以用二分法高速有效地进行求解。所提算法与已有的算法相比,不需要任何关于NLOS路径的信息。此外,与大多数现有算法不同,所提算法的计算复杂度低,能够满足实时定位的需求。仿真结果表明:该算法具有稳定的NLOS误差抑制能力,在定位性能和算法复杂度之间有着很好的权衡。
