针对无线传感器网络中的联合接收信号强度(received signal strength,RSS)和到达角度(angle of arrival,AOA)定位问题,提出一种全新的凸组合定位方法。该方法使用某些特定点(称为虚拟点)的凸组合来估计目标点的位置。提出了基于二次约...针对无线传感器网络中的联合接收信号强度(received signal strength,RSS)和到达角度(angle of arrival,AOA)定位问题,提出一种全新的凸组合定位方法。该方法使用某些特定点(称为虚拟点)的凸组合来估计目标点的位置。提出了基于二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QCQP)和半正定规划(semidefinite programming,SDP)两种虚拟点构造方法。在此基础上,将目标定位的极大似然(maximum likelihood,ML)估计问题进行凸化,得到组合系数,进一步得到目标定位结果。数值实验表明,所提出的凸组合方法比文献中的几种定位方法具有更高的精度,特别是相对于线性最小二乘(linear least squares,LLS)方法,精度最高提升约40%。此外,其定位结果可以作为ML估计方法的初始化,进一步提升定位性能。展开更多
提出一种在低空场景下基于接收信号强度(Rcecived Signal Strength,RSS)与到达角度(Angle of Arrival,AOA)信息融合的单站无源定位算法。该算法采用单架无人机设备虚拟多站设备接收无线电辐射源信号,融合RSS估计的距离信息与AOA方向角信...提出一种在低空场景下基于接收信号强度(Rcecived Signal Strength,RSS)与到达角度(Angle of Arrival,AOA)信息融合的单站无源定位算法。该算法采用单架无人机设备虚拟多站设备接收无线电辐射源信号,融合RSS估计的距离信息与AOA方向角信息,依据最小二乘准则(LS)构造算法的优化目标函数,采用凸松弛技术将目标函数等价为二阶锥规划(SOCP)问题并通过内点法求解。实验结果表明,该算法的定位精度在2 km范围内可达20 m,其定位性能优于单站无源定位算法,且由于采用单架无人机采集信号,其设备复杂度相较于多站无源定位较低。展开更多
为提高移动台定位算法的精度,研究了基于接收信号强度(received signal strength,RSS)空时处理的指纹定位算法。该算法包含指纹数据库的建立和指纹比对,在指纹数据库建立过程中,利用空时处理的方法克服无线信号的衍射﹑散射等影响;指纹...为提高移动台定位算法的精度,研究了基于接收信号强度(received signal strength,RSS)空时处理的指纹定位算法。该算法包含指纹数据库的建立和指纹比对,在指纹数据库建立过程中,利用空时处理的方法克服无线信号的衍射﹑散射等影响;指纹比对时,研究了相同邻小区个数的选择对定位误差的影响,得出相同邻小区个数的最优选择。仿真结果表明,算法减小了RSS的波动性,具有低运算复杂度和高精度。展开更多
文摘针对无线传感器网络中的联合接收信号强度(received signal strength,RSS)和到达角度(angle of arrival,AOA)定位问题,提出一种全新的凸组合定位方法。该方法使用某些特定点(称为虚拟点)的凸组合来估计目标点的位置。提出了基于二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QCQP)和半正定规划(semidefinite programming,SDP)两种虚拟点构造方法。在此基础上,将目标定位的极大似然(maximum likelihood,ML)估计问题进行凸化,得到组合系数,进一步得到目标定位结果。数值实验表明,所提出的凸组合方法比文献中的几种定位方法具有更高的精度,特别是相对于线性最小二乘(linear least squares,LLS)方法,精度最高提升约40%。此外,其定位结果可以作为ML估计方法的初始化,进一步提升定位性能。
文摘提出一种在低空场景下基于接收信号强度(Rcecived Signal Strength,RSS)与到达角度(Angle of Arrival,AOA)信息融合的单站无源定位算法。该算法采用单架无人机设备虚拟多站设备接收无线电辐射源信号,融合RSS估计的距离信息与AOA方向角信息,依据最小二乘准则(LS)构造算法的优化目标函数,采用凸松弛技术将目标函数等价为二阶锥规划(SOCP)问题并通过内点法求解。实验结果表明,该算法的定位精度在2 km范围内可达20 m,其定位性能优于单站无源定位算法,且由于采用单架无人机采集信号,其设备复杂度相较于多站无源定位较低。
文摘为提高移动台定位算法的精度,研究了基于接收信号强度(received signal strength,RSS)空时处理的指纹定位算法。该算法包含指纹数据库的建立和指纹比对,在指纹数据库建立过程中,利用空时处理的方法克服无线信号的衍射﹑散射等影响;指纹比对时,研究了相同邻小区个数的选择对定位误差的影响,得出相同邻小区个数的最优选择。仿真结果表明,算法减小了RSS的波动性,具有低运算复杂度和高精度。
