非视距环境下的定位算法.doc

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1、已有的抑制非视距误差的NLOS方法可分为：直接法和间接法；1、直接法直接对测量值进行处理来消除非视距误差，一般需要对测量值中的非视距误差先鉴别、后消除。基本思想是：通过考察非视距误差的统计特性，找出带误差的测量值与真实值之间的关系，对测量值进行处理以恢复出真实值。用直接法消除非视距误差，最根本的是要找到NLOS误差与真实测量参数之间的关系。2、间接法将消除测量值中的非视距误差与定位过程相结合，通过设计定位算法，增强定位结果对测量值中的非视距误差的鲁棒性，从而减少非视距误差对定位结果的影响。缺点：需要有较多的参考节点参与定位，并且需要存在LOS基站来保证

2、定位的精度。当待测节点对所有的参考节点均不存在LOS时，间接法的定位精度将大大降低一种对NLOS误差具有鲁棒性的，且基于卡尔曼滤波的定位算法：算法的整体过程：一、先用非视距鉴别技术确定参考节点与待测节点之间是否存在NLOS；二、用有偏卡尔曼滤波方法跟踪原始测量曲线，以减少NLOS误差；三、用正交多项式平滑卡尔曼追踪的曲线后，对平滑曲线进行视距重构，进一步抑制NLOS影响。1.非视距鉴别技术：假设基站数目为M，取k个观察时刻，某一时刻k，第m个参考节点到待测节点之间的距离测量值可以表示为真实距离、标准测量误差、和非视距误差之和：在LOS环境下，待测节点与

3、目标节点之间的距离只包括标准测量误差，非视距误差。一般认为标准测量误差，概率密度为：当参考节点与目标节点之间的LOS被阻挡时，电波发生超量延时，产生正均值的随机误差，在不同信道环境中有不同的分布模型，现认为其服从指数分布：其中：是非视距传播引起的超量时延；是均方根时延扩展；为在1km处的中值；d为待测节点与参考节点之间的距离；为一取值在0.5～1之间的指数分量；y是一均值为零，标准差为的对数正态分布随机变量与信道的环境有关。如下：信道环境A闹市区1.00.54B一般市区0.40.54C郊区0.30.54D远郊0.10.54由于TOA测量值中NLOS的分

4、布与电波传播路径上的障碍物的分布有关，所以NLOS误差具有随机性。又因为非视距误差是电波发生超量延迟所致，所以它总是非负的：其中，是根据Nokia现场得出的统计量，为1300m左右。LOS环境下测量误差为一零均值高斯随机变量，其取值范围为：。则在NLOS环境下距离测量值的误差范围为：由此可知，非视距环境下的距离测量值的标准差远远大于LOS环境下距离测量值的标准差。所以可以将NLOS环境下距离测量值的标准差与LOS环境下的标准差进行比较，判断测量值中是否存在NLOS误差。LOS环境下距离测量误差的标准差可表示为；NLOS环境下距离测量式采用N阶多项式平滑

5、后，用最小二乘法解出系数后的测量值可表示为：NLOS环境中测量值按上式平滑处理后，其标准差可表示为：其中：K为测量值样本数目。由于NLOS误差与同时存在，在时间上不相关，因此可以估计距离测量值相对于平滑值有一个大于的标准差。此时进行假设检验，对于较大的我们判断距离测量值中存在NLOS误差，可以进一步用残差分析秩的方法排除假设检验的不确定性。2、基于有偏卡尔曼的测量值平滑算法卡尔曼滤波器是一种线性、无偏的最小方差估计器。其主要包括两个方程：1>状态方程：2>测量方程：其中：是k时刻系统的状态；是噪声向量，它的协方差矩阵为（对称非负定）是状态转移矩阵；是k

6、时刻的测量值；是测量敏感度向量；引入的原因是：测量向量的维数与状态向量的维数未必相等，因为未必能观测到所有需要的状态参数。是测量值的噪声矩阵，它的协方差矩阵为（对称正定）有偏卡尔曼滤波的基本方程：状态一步预测：一步预测误差方差阵：滤波增益矩阵：状态估计：估计误差方差阵：滤波初值：现在来设计卡尔曼滤波方程中相关参数，用表示视距测量值的估计值，表示视距测量值导数的估计值，表示NLOS误差的估计值，即：。由此可知卡尔曼方程中的相关参数：其中：表示时间间隔；分别是表征待测目标运动和NLOS环境变化的常量；若，既可以认为在该点上出现了较大的NLOS误差，并已经经

7、过卡尔曼滤波的迭代过程将其消除；若，则与非视距误差非负且偏差较大的特性矛盾，可认为此时NLOS误差为零，由于此时标准测量误差是一个较大的负数，在两者共同作用下使得估计出的偏差发生负向偏移，此时将置零，测量值就是视距测量值。基于运动轨迹的连续性和不可突变性，测量值应该是连续不可突变的，因而k时刻的估计值用下式表示：有偏卡尔曼滤波进行TOA测量值的估计，其测量向量是在NLOS环境中测得的未经处理的TOA值，状态向量是测量值的LOS估计值以及NLOS偏移值。卡尔曼滤波不仅利用了当前时刻的测量值，还利用了上一时刻的估计值，这个附加信息使得估计误差大大的减少。3

8、、测量值重构技术：对每个参考节点给定一足够的时间观察间隔，NLOS环境下的量程重构模型可以建模