基于神经网络的TDOA定位改进算法研究.pdf

《基于神经网络的TDOA定位改进算法研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、第24021卷4年第7月4期，河南师范大学学报(自然科学版)Z．42No．4JournalofHenanNormalUniversity(NaturalScienceEdition)July．2014文章编号：1000—2367(2014)O4—0139一O5基于神经网络的TDOA定位改进算法研究乔梁，王卫锋(1．广东金融学院计算机系，广州510520；2．新乡学院计算机与信息工程学院，河南新乡453003)摘要：针对传统的Chan算法在实际的非视距环境中性能将会受到很大影响这一问题，提出了一种基于神经网络的TDOA定位改进算法，这种算法通过

2、对非视距误差进行修正，使其具有更好的定位效果．仿真实验结果表明，与传统的Chan算法相比，这种算法具有更好的定位精度和收敛速度，是一种有效的定位算法．关键词：神经网络；定位算法；非视距；到达时间差中图分类号：TN953文献标志码：A在现有的无线定位系统中，TDOA(timedifferencesofarriva1)方法由于具有隐蔽性好、抗干扰能力强、定位速度快、定位精度高等优点，而且不存在移动台与基站间严格的时间同步问题，所以受到广泛的关注_1J．定位系统通过获得的TDOA测量值，得到移动台到两个定位基站之间的距离差，多个TDOA的测量值就构

3、成了一组关于移动台位置的双曲线方程组，然后求解该非线性方程组就可以得到移动台的估计位置．Chan算法是基于TDOA方法的一种性能优良且简单实用的算法，因为Chan算法是在TDOA为理想的零均值高斯随机变量并且误差较小这个假设下推导的，在视距环境下，Chan算法将系统测量误差包含在加权矩阵中，在一定程度上抵消了系统测量误差带来的影响，因此具有良好的定位精度．但是在非视距传播环境下，由于电磁波的多径效应及散色效应引起非高斯的附加时延误差，这时总的误差不再满足0均值的高斯噪声，当TDOA测量值的误差较大时，该算法的性能将受到较大影响．因此Chan算

4、法在非视距环境中应用的关键问题变成了如何减小TDOA测量值中的非视距误差．如果能在一定程度上除去非视距误差的影响，那么定位精度就可以进一步提高r5]．神经网络是人脑神经网路系统理论化的数学模型，是由大量互相连接的简单元件组成的非线性自适应动态网络和信息处理系统，能够模仿人类大脑神经网络结构和功能进行复杂的逻辑操作．基于这一思想，根据非视距环境下电磁波传播附加时延的分布特性，本文提出基于神经网络的TDOA定位改进算法，首先对多个基站TDOA测量值的非视距误差进行修正，使其接近视距环境下的值，然后再采用Chan算法进行非视距环境下更高定位精度的位

5、置估计．1TDOA定位Chan算法Chan算法是一种两步加权最小二乘最大似然位置估计的非递归算法．由于在求解双曲线方程组过程中，该算法不需要做迭代运算，因此计算量小，简洁准确．设二维平面上参与定位的M个基站中第i个基站BS坐标为(z，)，移动台MS坐标为(z，)，c为电波传播速度，BS为服务基站，，为MS到第i个基站BS。和服务基站BS之间的距离差．假定所有TDOA都参照服务基站发射的信号，并且TDOA测量误差服从零均值的高斯分布．则建立距离方程：r一(cr：)一(z一z)+(一．y)。一是一2x一2y+z+Y。．(1)因，=一r，(1)式可

6、改写为：r1+2，1r1一一2x一2y+Kf—K1，(2)，收稿日期：2013—11-21；修回日期：2014—02—18基金项目：总装备部基金资助项目(514O1o4c7O3cBO1O2)作者简介：乔梁(1961-)，男，吉林人，广东金融学院高级工程师，博士，研究方向：数字信号处理、无源定位等，E-mail：eiylw2009@163．corn．140河南师范大学学报(自然科学版)其中K一a2+Y，¨一z一z】，Y州一Y一Y1．当移动台远离各定位基站时，令未知量一[z，Y，r]，建立线性方程h—GoZ．(3)误差矢量：===h—Z：≈cB。

7、(4)其中n州为系统测量误差，为移动台实际位置所对应的值(r．一K+K1)／2一x2．1一3J2，1—3，2，1～一一．7232(r；．一K。+K1)／2．13，13，1h：=，Gt一：●一Z，1一一2(，一K耐+K)／2dd，1，1Q—diag{a~2，⋯，，)为”的协方差矩阵，在到达时间差测量误差较小的情况下，一BQB，其中B—diag{r~，r：，⋯，r。M}．假定的元素之间相互独立，利用加权最／b-乘法(WLS)进行第一次求解，当移动台靠近各基站时，利用(5)式估计的结果，对移动台到定位基站的距离进行估计．新的B矩阵可以利用Z。的值得

8、到，再求，最后对Z。进行初步估计．因此，改进的估计位置就可以再利由于实际上Zo中r的位置与MS的位置有关，为了得到更准确的改进的移动台位置估计，可以利用第△一c(一