基于TOA-AOA数据融合的定位算法研究

发布时间：2020-12-25 18:48

　　针对无线网络中的定位问题,提出了一种基于到达时间（TOA）以及到达角度（AOA）数据融合定位算法（T-A-SCOP）。利用TOA测量得到的距离信息以及AOA测量得到的角度信息进行数据融合,用加权最小二乘法（WLS）估算用户目标位置,然后引入松弛变量以及辅助变量,采用二阶锥规划（SOCP）将WLS问题转换成SOCP优化问题,利用CVX得到精确用户目标位置。仿真结果表明,T-A-SCOP算法比单一定位方式更准确,与传统的WLS方式相比,更贴近克拉美罗界（CRLB）,有效提高了定位精度,定位性能更好。 

【文章来源】：电子测量技术. 2020年16期

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

TOA-AOA数据模型

T-A-SCOP算法如图2所示,首先要获取TOA以及AOA的测量信息,其次对测量信息进行数据融合,利用加权最小二乘法进行第一次位置估计,得到粗略的坐标信息;然后再引用松弛变量以及辅助变量,进行SCOP优化,最后再利用Python中的CVX工具箱对这个优化问题进行求解,得到准确的坐标信息。以锚节点作为参照点,代理节点与锚节点之间建立通信连接,将等式约束松弛为不等式约束,其满足两节点之间的距离≤TOA测量得到的距离值,可得到约束条件:

图3对比了各种定位算法的CDF,其中横坐标表示定位误差,纵坐标表示概率密度。图2表明,定位误差相同时,本文提出的T-A-SCOP算法的CDF最高,优于单一定位方式TOA、AOA以及传统的TOA-AOA联合定位算法。图4是定位误差随AOA标准误差变化而变化的情况;图5是定位误差随TOA标准误差变化而变化的情况;为了评估算法性能,根据公式(9)给出了CRLB。由图4和图5可见,各种方法以及CRLB的RMSE均与误差标准值呈正比关系,误差标准值增大,RMSE值上升,性能有所减弱。但是T-A-SCOP方法始终更贴近CRLB,始终优于现有的WLS方法和单一的定位方式,证明T-A-SCOP具有更高的定位精度和定位性能。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于TDOA/AOA混合的高精度室内可见光定位算法[J]. 王旭东,董文杰,吴楠.  系统工程与电子技术. 2019(10)
[2]基于减法聚类的TOA/AOA定位方法研究[J]. 徐彤阳.  电子测量技术. 2013(10)
[3]非视距环境下的GPS/TDOA最速下降混合定位算法[J]. 龚福祥,王庆,张小国.  仪器仪表学报. 2011(07)
[4]无线传感网络定位算法的研究进展[J]. 陈智勇,王健,季晓勇.  电子测量技术. 2010(10)
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本文编号：2938202