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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 distance based a...
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机构

1 篇 southeast univ s...

作者

1 篇 qing wang
1 篇 zhang xiaoguo
1 篇 gong fuxiang

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2 篇 英文

检索条件"主题词=Distance Based Algorithm"

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A New distance based algorithm for TDOA Localization in Cellular Networks

A New Distance based Algorithm for TDOA Localization in Cell...

引用

3rd IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology (ICCSIT)

作者： Gong, Fuxiang Qing, Wang Zhang, Xiaoguo Southeast Univ Sch Instrument Sci & Engn Nanjing Jiangsu Peoples R China

ISBN: (纸本)9781424455379

In wireless location area, Taylor Series algorithm is essential to find the solution to minimize the objective function the sum of squared TDOA measurement remains. This paper proposes a new objective function definition: the sum of squared distance from iterative point to each TDOA hyperbola. Then steepest descent method is used to find the optimized solution of the new model. In the end the two algorithms are compared using simulation tests under different environments. Results show that the new algorithm can achieve stabler and higher accuracy than Taylor Series algorithm especially under high noise environment.

关键词： Taylor Series algorithm distance based algorithm Line of Sight Non Line of Sight Time Difference of Arrival Steepest Descent Method

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A New distance based algorithm for TDOA Localization in Cellular Networks

A New Distance based Algorithm for TDOA Localization in Cell...

引用

2010 3rd IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology—ICCSIT 2010

作者： Fuxiang Gong School of Instrument Science and Engineering Southeast University Nanjing, China Wang Qing School of Instrument Science and Engineering Southeast University Nanjing, China Xiaoguo, Zhang School of Instrument Science and Engineering Southeast University Nanjing, China

In wireless location area, Taylor Series algorithm is essential to find the solution to minimize the objective function- the sum of squared TDOA measurement remains. This paper proposes a new objective function definition: the sum of squared distance from iterative point to each TDOA hyperbola. Then steepest descent method is used to find the optimized solution of the new model. In the end the two algorithms are compared using simulation tests under different environments. Results show that the new algorithm can achieve stabler and higher accuracy than Taylor Series algorithm especially under high noise environment.

关键词： Taylor Series algorithm distance based algorithm Line of Sight Non Line of Sight Time Difference of Arrival Steepest Descent Method

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