目前基于TDOA的定位算法——最小二乘法(Least Square,LS)不管在室内还是室外在定位精度要求不高的情况下具有较好的适用性,但该算法受噪声影响较大,容易导致定位结果发散。基于此发展的加权最小二乘算法(Weighted Least Squares,WLS)...
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目前基于TDOA的定位算法——最小二乘法(Least Square,LS)不管在室内还是室外在定位精度要求不高的情况下具有较好的适用性,但该算法受噪声影响较大,容易导致定位结果发散。基于此发展的加权最小二乘算法(Weighted Least Squares,WLS)可以有效对抗噪声的影响,但定位结果容易陷入局部最优值。基于此,提出一种基于TDOA二次加权的QWLS定位算法,该算法可以大大降低噪声对定位的影响,并获取定位全局最优值,有较好的定位效果。同时探索了不同基站几何布局对不同算法定位精度的影响,通过改善基站几何布局使得QWLS算法有更高的定位精度。
提出了一种适用于5G数字化室内分布式系统的通用室内定位方法。该方法首先采集数字化室分天线与终端(UE)之间的信道状态信息(Channel State Information,CSI),其次在时域和频域对CSI进行预处理,得到有效的CSI幅值,然后为减少CSI的重复...
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提出了一种适用于5G数字化室内分布式系统的通用室内定位方法。该方法首先采集数字化室分天线与终端(UE)之间的信道状态信息(Channel State Information,CSI),其次在时域和频域对CSI进行预处理,得到有效的CSI幅值,然后为减少CSI的重复采样和计算复杂度,构建灰色预测模型GM(1.1)对采集到的CSI样本值进行预测,生成新的CSI序列,最后采用机器学习算法构建室内信号传播模型,即CSI与距离之间的非线性关系,并结合多个天线完成定位。
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