DV-Hop 定位算法的改进

基于DV-Hop定位算法的改进摘要：提出了一种改进的DV-Hop 定位算法，通过对DV-Hop算法的局部优化，减小了定位计算量，并使得改进的DV-Hop算法对不规则形状的节点分布网络具有较强的适应性，克服了原算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果表明，改进的DV-Hop 算法减小了用于定位的通信开销，提高了定位精度，从而验证了改进的DV -Hop算法能够适用于节点不规则分布的异性网络。

无线传感器网络是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域 .对于传感器网络来说，传感器节点的位置信息至关重要，事件发生的位置或获取信息的节点位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息，没有位置信息的监测数据往往毫无意义。因受成本、功耗、扩展性等问题的限制，为每个传感器安装GPS模块等这些传统定位手段并不实际，甚至在某些场合可能根本无法实现，而且GPS定位在定位精度、实时性方面有时并不能满足特定的需求，因此针对具体的定位需求，必须采用一定的算法机制来实现传感器节点的定位。

无线传感器网络节点按定位过程中是否需要测距信息，可分为无需测距的定位方法和基于测距技术的定位方法。近年来，关于传感器网络节点定位技术研究成为无线传感网络技术的一重要研究热点并取得大量的研究成果。其中，具有代表性算法研究成果有：凸规划算法及其改进算法, APS 算法、Cooperative Ranging 、AHLos 算法、nHopMultilateration Primitive 算法、MDS-MAP 算法等。

无需测距的定位方法被认为是一类具有好的成本效益的解决方案。在无需测距定位方法中，DV-Hop节点定位方法由于对信标节点比例要求较少，定位精度较高，目前已成为一种经典的无需测距定位方法。

DV-Hop定位方法的主要思想是引入最短路径算法到信标节点的选择过程中，从而在未知节点的位置估计过程中可以有效利用多跳信标节点的位置信息，这种方法可以大大减少实现网络定位所需信标节点的比例（密度），从而大大降低网络的布置成本。

1 DV-Hop 定位算法

DV-Hop定位算法是APS算法系列中使用最为广泛的定位方法，其定位过程不依赖于测距方法，利用多跳信标节点信息来参与节点定位，定位覆盖率较大。DV-Hop 算法非常类似于传统网络中的距离向量路由机制，在该定位机制中，未知节点首先计算与信标节点的最小跳数，然后估算平均每跳距离，利用最小跳数乘以平均每跳距离，估算得到未知节点与信标节点之间的距离，再利用三边测量法或极大似然估计法计算未知节点的坐标。

DV-Hop定位算法可以分为以下3个阶段：

（1）计算未知节点与每个信标节点的最小跳数。

信标节点向邻居节点广播自身位置信息的分组，其中包括跳数字段，初始化为0.接收节点记录具有到每个信标节点的最小跳数，忽略来自同一个信标节点的较大跳数的分组。然后将跳数值加1,并转发给邻居节点。通过这个方法网络中的所有节点能够记录下到每个信标节点的最小跳数。

（2）计算未知节点与信标节点的实际跳段距离。

每个信标节点根据第1阶段中记录的其他信标节点的位置信息和相距跳数，利用式（1）估算平均每跳的实际距离：

其中，（xi, yi ）、（xj, yj ）是信标节点i、j 的坐标，hj 是信标节点i与j（i ≠j）之间的跳段数。

然后，信标节点将计算的每跳平均距离用带有生存期的字段的分组广播到网络中，未知节点仅记录接收到的第1个每跳平均距离，并转发给邻居节点。这个策略可以确保绝大多数未知节点从最近的信标节点接收每跳平均距离。未知节点接收到平均每跳距离后，根据记录的跳数，计算到每个信标节点之间的距离。

（3）未知节点计算自身位置。

未知节点利用第2阶段中记录的到各个信标节点的跳段距离，利用三边测量法或极大似然估计法计算出自身坐标。

如图1所示，经过第1和第2阶段，能够计算出信标节点L1 与L2、L3 之间的距离和跳数。信标节点L2 计算得到校正值（即每跳平均距离）为（40 +75）/ （2+ 5）= 16. 42.假设未知节点A 从L2 获得校正值，则它与3 个信标节点之间的距离分别为L1: 3 ×16. 42, L2: 2 ×16. 42, L3: 3×16. 42, 最后可利用三边测量法确定节点A 的位置。

图1 DV-Hop算法示意图

DV -Hop算法采用平均每跳距离来估算实际距离，对节点的硬件要求低，实现简单。其缺点是利用跳段距离代替直线距离，存在一定的误差。

2 DV-Hop算法误差分析

在DV-Hop定位算法中，算法的第1阶段，由于传感器节点随机分布和广播分组过程中可能存在冲突等因素，节点得到的到信标节点的最小跳数存在有一定偏差，且跳数越多，偏差越大。

在信标节点采用式（1）估算平均每跳距离时，所利用的是除本节点外所有其他信标节点，所以得到的是全网络范围内的平均每跳距离，不能反映本信标节点局部范围内的网络密度分布情况。因此，采用该方法得出的平均每跳距离在密度均匀的各向同性网络中影响不大，但在密度不均匀的各向异性网络中，就会造成较大的误差。

在DV-Hop算法的第3阶段，未知节点利用了到所有信标节点的距离信息，而据前面的分析，未知节点到信标节点的最小跳数可能有偏差，跳数越多，偏差越大，且第2阶段得出的平均每跳距离也只是对实际距离的一种估算，不可避免会存在着误差，这样信标节点距未知节点跳数越多，二者之间的跳段距离估算误差就越大，利用较远信标节点的距离信息参与位置计算，反而可能降低了定位结果的精确度。

3 DV-Hop算法改进

根据上面的分析，本文对DV-Hop算法加以改进，改进后的方法计算过程仍与原

DV-Hop算法大致相同，下面仅对改进之处加以说明。

在DV -Hop算法的第1阶段，信标节点向邻居节点广播自身位置信息的分组时，该分组加上生存期字段n, 其它节点在转发该广播包时，首先检测生存期字段，如果n 大于1, 则

n = n - 1, 转发广播包；如果n 不大于1, 则不再转发该广播包，以保证该分组仅在n跳范围内广播。这样每个节点仅收到n跳范围内信标节点信息，降低了原DV-Hop算法全网洪泛造成的高通信开销、高分组冲突概率。

在DV -Hop算法的第2阶段，利用式（1）估算平均每跳实际距离时，信标节点j 取自该节点n 跳范围内跳数最少的m 个信标节点。这样处理保证估算的平均每跳实际距离更符合该节点附近的节点分布，提高了距离估计精确度，并使该方法适用于各向异性网络。

最后，在未知节点利用极大似然估计法计算自身坐标时，由于信标距离该未知节点跳段越近，二者之间的距离估计越精确（概率意义上），所以这里只取跳段距离最近的l个节点进行极大似然估计法运算。这样既提高了定位精确度，又降低了节点的计算开销。

参数n、m、l的取值要综合考虑信标节点比例、网络的连通度、传感器节点分布等因素。一般情况下，n 要保证绝大部分未知一个节点能收到3 个以上的信标节点分组，而m、l取4~ 6即可取得相对高的精确度。

4 仿真分析

为了评估所提出的改进算法的可用性和有效性，利用Matlab7. 0对DV-Hop算法及本文提出的改进算法（Improved DV - Hop, IDV H op）进行了实验仿真，并对相关实验结果进行分析。

仿真分析的网络模型的标准参数如下：设定节点射频通信距离是10个长度单位，网络规模为400个节点，均匀随机分布在边长为100 个长度单位的正方形中（这时的平均连通度为11左右），其中信标节点比例为5% .在相同的网络场景下，通过改变总节点数来改变网络的连通度，从而实现相同网络场景下不同网络连通度的仿真实验条件。为消除随机性产生的误差，所得仿真结果均为同样参数下仿真100次所得结果的平均值。

（1）可定位节点比例。

可定位节点比例（也称算法覆盖率）是指通过定位算法成功实现位置估计的未知节点数量占网络中所有未知节点数量的百分比。通过仿真结果（图2, IDV- Hop算法中n 取值为3）。

图2 可定位节点比例

可以看出，两种算法的可定位节点比例均和网络的平均连通度、信标节点比例、算法中分组广播的生存期字段的取值都有关系；在同样的参数条件下，IDV-Hop算法的可定位节点比例和DV-Hop算法相比要低若干个百分点，这是因为在算法第1阶段，可控洪泛使得

部分未知节点收到的信标节点小于3而不能实施第3阶段的定位运算。

图3 数据包发送量

（2）数据包发送量。

图3为网络连通度为9和12时时，DV-Hop算法与IDV-Hop算法在数据包发送量上的比较，其中横坐标表示信标节点所占的比例，分组广播的生存期字段均取3, IDV-Hop 算法中的n 取值为3.从图中可以看出，络的数据通信量随信标节点比例和网络连通度的增加而增加。而在同样的网络参数下，IDV -Hop 算法的数据通信量远小于DV-Hop算法（不到原通信量的20% ）, 这主要是由于在算法的第1阶段，IDV-Hop采用的部分洪泛代替了DV-Hop算法全网范围洪泛的缘故。

另外，IDV-Hop算法的数据通信量与还与n的选择有关，当n较小时，该算法限制洪泛跳数范围内小，所需的数据通信量就小，但n 值也不是越小越好，如前面分析，较小的n 值会降低算法的可定位节点比例。

（3）定位精度。

定位误差（Localization E rror, LE）指的是通过定位算法得到的未知节点的估算位置与实际位置的偏差，这种偏差可以用两者之间的欧氏距离除以节点的通信半径来衡量，如式（2）所示。显然定位误差的大小能最直接说明算法的有效性。

其中（x ea, yea ）为未知节点的估算位置，（xa, ya ）为未知节点的实际位置，R 为节点的通信半径。

图4 节点均匀分布时的定位精度

图4给出了传感器节点均匀分布时，DV-Hop算法和IDV-Hop算法定位精度比较结果。可以看出，在各向同性网络中，在相同的网络连通度和信标节点比例下，改进后的算法比原算法定位精度均有所提高，特别是在大于6% 时，IDV-Hop算法的定位精度随着信标节点比例升高而迅速提高，而原DVHop算法提高并不明显，这是由于信标节点比例越高，IDV-Hop算法越有机会采用距离估计精确度较高的邻近信标节点进行定位运算，从而提高了定位精度，验证前面对DV-Hop算法的分析。

图5为传感器节点非均匀分布时（节点分布从左到右逐渐由疏变密），DV-Hop算法和IDV-Hop算法定位精度结果。与图4相比，DV -Hop算法定位精度大幅下降，而

IDV-Hop算法仅稍有下降。在同样的网络参数下，IDV-Hop算法的定位精度比DV-H op 算法提高了大约20%, 可见改进后的算法更适用于各向异性网络。

图5 节点不均匀分布时的定位精度

5 结语

本文分析了DV-Hop算法只适用于各向同性网络的原因，对DV-Hop算法进行局部性优化，给出了无线传感器网络无需测距DV-Hop 定位的改进算法。仿真结果表明，改进后的算法可定位节点比例略有下降，但提高了定位精度，特别是节点非均匀分布时的定位精度，减少了数据包发送量，因此更适用于在实际项目中应用。

基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法

2010年11月Journal on Communications November 2010 第31卷第11期通信学报V ol.31No.11基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法赵方1，罗海勇2，林权3，马严4 （1. 北京邮电大学软件学院，北京 100876；2.中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心，北京 100190； 3.中航工业综合技术研究所，北京 100028； 4.北京邮电大学信息网络中心，北京100876）摘要：基于贝叶斯滤波框架，提出了基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法，该算法采用射频指纹匹配技术，使用核函数构建似然函数，充分利用观测与多个训练样本之间的相似性，避免使用先验确定型信号分布模型产生的误差。此外，为提高移动目标的定位精度和定位实时性，该算法还使用马尔可夫链，通过利用目标的历史状态和环境布局等信息对匹配定位的网格搜索空间进行限制，剔除目标移动过程中不可能发生的位置跳变。实验证明，与高斯分布模型相比，所提定位算法具有更高的定位正确率和定位精度。关键词：节点定位；核函数；马尔可夫链中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2010)11-0195-10 Node localization algorithm based on kernel function and Markov chains ZHAO Fang1, LUO Hai-yong2, LIN Quan3, MA Yan4 (1. School of Software Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China; 2. Research Center for Pervasive Computing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 3. Avic Aero-Polytechnology Establishment , Beijing 100028, China; 4. Information Network Center, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) Abstract: To position indoor objects accurately and robustly, a novel node localization based on kernel function and Markov chains was presented, which employs Bayesian filter framework and radio fingerprinting technology. It uses kernel function to construct likelihood function to take full advantage of the similarity between observation and several training samples, which avoids the error brought by employing a priori determined distribution model. Furthermore, the proposed algorithm uses Markov chains to improve the localization accuracy and shorten the positioning time. It limits the search space of the matching grids with object's previous state and the environment layout, and refuses the object’s impossible position jump during the moving process. Experiments confirm that the proposed localization outperforms the algorithm with Gaussian distribution model. Key words: node localization; kernel function; Markov chain 1引言现有无线传感器网络（WSN, wireless sensor networks）定位技术一般采用红外线、超声波、射频等传感信号。其中基于红外线、超声波的定位技术精度相对较高，不过由于需要使用专门的硬件设收稿日期：2010-03-31；修回日期：2010-10-05 基金项目：国家科技重大专项基金资助项目（2010ZX03006-002-03）；国家自然科学基金资助项目（60873244, 60973110, 61003307）；北京市自然科学基金资助项目（4102059） Foundation Items:Important National Science & Technology Specific Projects(2010ZX03006-002-03); The National Natural Sci-ence Foundation of China (60873244, 60973110, 61003307); The Natural Science Foundation of Beijing (4102059)

26TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码

TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码Chan算法是解决TDOA定位的经典算法，被众多的论文所引用。 function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) %% TDOA定位定位Chan算法 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/e19962080.html,/greensim %********************************************************* % CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算 % 输入参数: % R(N-1×1): TDOA测量值 % Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行% 输出参数: % POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决% POS1(2X1) :定位结果1 % POS2(2X1) :定位结果2 % POS3(2X1) :定位结果3 % POS4(2X1) :定位结果4 %这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试 % delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵 % M=4; %参考基站外的基站数量 % Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标 % X = zeros(M,2); % a = 2*pi/M; % for i=1:M %生成其他基站的坐标 % X(i,1) = 400*cos(a*(i-1)); % X(i,2) = 400*sin(a*(i-1)); % end % Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标 % %产生TDOA测量结果 % Rb = sqrt((Xreal - Xb)^2+(Yreal - Yb)^2);%移动台到基站的真实距离 % N = normrnd(0,delta,1,M);%产生TDOA测量误差 % Kb = Xb^2+Yb^2; % R = zeros(M,1); % for i=1:M %产生TDOA测量值 % R(i) = -Rb+sqrt((Xreal - X(i,1))^2+(Yreal - X(i,2))^2)+N(i); % end % Q = (0.5*eye(M)+0.5*ones(M))*(delta^2); % Pbs = [Xb Yb;X]; % N = 5; % [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) N = size(Pbs,1);

非视距传播环境下的AOA定位跟踪算法

非视距传播环境下的AOA定位跟踪算法摘要：基于几何结构的单次反射统计信道模型，提出了一种在非视距（NLOS）传播环境下对移动台的到达角（AOA）的定位与跟踪算法。首先利用径向基函数(RBF)神经网络对NLOS 误差进行修正，再利用最小二乘（LS）算法进行移动台位置估计，然后配合相关检测距离门对移动台进行跟踪。仿真结果表明，该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位与动态跟踪，且效果良好。 ?ス丶?词：非视距；到达角；跟踪算法；神经网络；最小二乘法 ?ブ型挤掷嗪牛? TP929.53 文献标志码：A 英文标题 ?? AOA location and tracking algorithm in ??non??line??of??sight propagation environment ?び⑽淖髡呙? MAO Yong??yi 1，ZHANG Ying2 ?び⑽牡刂?(

1. Department of Postgraduate, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an Shaanxi 710061, China??;?? 2. College of Communication and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an Shaanxi 710061, China 英文摘要 )?? Abstract: Based on Geometrically Based Single??Bounce (GBSB) statistical channel model, a Angel of Arrival (AOA)??based location and tracking algorithm in Non??Line??Of??Sight (NLOS) environment for Mobile Station (MS) was proposed in this paper. The algorithm using Radical Basis Function (RBF) neural network was able to correct the NLOS errors, and then the positions of MS could be estimated by Least??Square (LS) algorithm. Furthermore, cooperating with correlation detection gate, the MS was tracked by the algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm can efficiently track the MS dynamically, and has good results. 英文关键词 ??Key words: Non??Line??Of??Sight (NLOS); Angel of Arrival (AOA);

差分演进算法TDOA定位

摘要无线定位服务是一种有着广阔市场前景的移动增值业务，基本原理是利用现有蜂窝网络，通过对各种位置特征参数，包括到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达方向(DOA)的测量和估计，来实现移动用户的定位。本论文对无线通信网络中基于TDOA的无线定位技术进行了研究。本文分析了国内外相关研究现状，给出了移动台定位的几种基本方法，并给出了TDOA定位的双曲线数学模型，分析了基于TDOA定位的Chan算法、遗传算法(GA)和差分演进算法(DE)，并对其进行了计算机仿真。仿真结果表明，三种算法各有优缺点：Chan算法定位精度较低但运算速度很快，GA算法和DE算法定位精度高但收敛时间较长。在上述研究的基础上，本论文提出了三种新的定位算法：基于TDOA的Chan-GA算法、Chan-DE算法和Chan-IDE算法。并在相同的仿真环境下进行比较，仿真结果表明，在保证种群数量的情况下，所提的算法性能稳定，能找到逼近全局最优点的解，相对于Chan算法精度更高,相对于以前的算法在保证收敛性能的前提下有更快的收敛速度。关键词：移动台定位；到达时间差；遗传算法；差分演进算法；免疫算法

ABSTRACT Cellular wireless location service is a new mobile value-added service with a good market future. Its basic principle is to implement mobile user location through estimating characteristic parameters relative to position, including time-of-arrival (TOA), time-difference-of-arrival (TDOA), direction-of-arrival (DOA), etc. This thesis aims at the research of wireless location technology based on time-related measurements in Wireless Communication System. The thesis analyzes the domestic and foreign correlation research of present situation, and gives several essential methods of mobile location. After that, the mathematical model of TDOA hyperbolic equations is established, three location algorithms based on time-difference-of-arrival (TDOA), Chan, genetic algorithm and Differential Evolution are analyzed, and have been carried on the simulation to them. The simulation results show that all the algorithms have the advantages and disadvantages.The Chan algorithm has bad location accuracy and very quick operating speed. To the contrary, the genetic algorithm and Differential Evolution have a high accuracy and a fast convergence time. Based on the above investigation, three new location algorithms called Chan-GA algorithm, Chan-DE algorithm and Chan-IDE algorithm based on TDOA measurements are put forward. Carrying on the computer simulation to them under the same environment, the simulation results show that if the population size is big enough, the algorithm is robust and can find the coordinates. It has a higher accuracy than Chan algorithms and a faster convergence time than genetic algorithm. Key words: Mobile location; TDOA; Genetic algorithm; Differential Evolution; Immune algorithm

目标定位跟踪算法及仿真程序(修改后)

目标定位跟踪算法及仿真程序质心算法是最简单的定位算法，如图2-1所示，四个小圆为观测站，实线三角形是目标真实的位置，假设四个圆形观测站都探测到目标的存在，则根据质心定位算法，目标的位置（x,y ）可以表示为：4 4 321x x x x x +++= ， 4 4 321y y y y y +++= ，这里观测站得位置为),(i i y x ，同理，当观测站数目为N 时，这时候的质心定位算法可以表示为： ???? ? ??? ????=??????∑ ∑ ==N i i N i i y N x N y x 1 1 11 图1 质心定位 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 质心定位算法Matlab 程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main % 定位初始化 Length=100; % 场地空间，单位：米 Width=100; % 场地空间，单位：米 d=50; % 目标离观测站50米以内都能探测到，反之则不能 Node_number=6; % 观测站的个数 for i=1:Node_number % 观测站的位置初始化，这里位置是随机给定的 Node(i).x=Width*rand; Node(i).y=Length*rand; end % 目标的真实位置，这里也随机给定 Target.x=Width*rand; Target.y=Length*rand; % 观测站探测目标 X=[]; for i=1:Node_number

马尔可夫预测算法

马尔可夫预测算法综述马尔可夫预测法以系统状态转移图为分析对象，对服从给定状态转移率、系统的离散稳定状态或连续时间变化状态进行分析马尔可夫预测技术是应用马尔可夫链的基本原理和方法研究分析时间序列的变化规律，并预测其未来变化趋势的一种技术。方法由来马尔可夫是俄国的一位著名数学家 (1856—1922)，20世纪初，他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状况有关，而与事物的过去状态无关。针对这种情况，他提出了马尔可夫预测方法，该方法具有较高的科学性，准确性和适应性，在现代预测方法中占有重要地位。基础理论在自然界和人类社会中，事物的变化过程可分为两类:一类是确定性变化过程；另一类是不确定性变化过程。确定性变化过程是指事物的变化是由时间唯一确定的，或者说，对给定的时间，人们事先能够确切地知道事物变化的结果。因此，变化过程可用时间的函数来描述。不确定性变化过程是指对给定的时间，事物变化的结果不止一个，事先人们不能肯定哪个结果一定发生，即事物的变化具有随机性。这样的变化过程称为随机过程一个随机试验的结果有多种可能性，在数学上用一个随机变量（或随机向量）来描述。在许多情况下，人们不仅需要对随机现象进行一次观测，而且要进行多次，甚至接连不断地观测它的变化过程。这就要研究无限多个，即一族随机变量。随机过程理论就是研究随机现象变化过程的概率规律性的。客观事物的状态不是固定不变的，它可能处于这种状态，也可能处于那种状态，往往条件变化，状态也会发生变化状态即为客观事物可能出现或存在的状况，用状态变量表示状态： ??? ? ?????=???==,2,1,,2,1t N i i X t 它表示随机运动系统，在时刻),2,1( =t t 所处的状态为),2,1(N i i =。状态转移：客观事物由一种状态到另一种状态的变化。设客观事物有 N E E E E ...,,321共 N 种状态，其中每次只能处于一种状态，则每一状态都具有N 个转向（包括转向自身），即由于状态转移是随机的，因此，必须用概率来描述状态转移可能性的大小，将这种转移的可能性用概率描述，就是状态转移概率。

TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码

TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码。 function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) %********************************************************* % CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算 % 输入参数: % R(N-1×1): TDOA测量值 % Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行% 输出参数: % POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决 % POS1(2X1) :定位结果1 % POS2(2X1) :定位结果2 % POS3(2X1) :定位结果3 % POS4(2X1) :定位结果4 %这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试 % delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵 % M=4; %参考基站外的基站数量 % Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标 % X = zeros(M,2);%M行2列0 % a = 2*pi/M; % for i=1:M %生成其他基站的坐标 % X(i,1) = 400*cos(a*(i-1)); % X(i,2) = 400*sin(a*(i-1)); % end % Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标 % %产生TDOA测量结果 % Rb = sqrt((Xreal - Xb)^2+(Yreal - Yb)^2);%移动台到基站的真实距离 % N = normrnd(0,delta,1,M);%产生TDOA测量误差正态分布均值0 标准差delta 返回一个N数组，下标为1 到M % Kb = Xb^2+Yb^2; % R = zeros(M,1); % for i=1:M %产生TDOA测量值 % R(i) = -Rb+sqrt((Xreal - X(i,1))^2+(Yreal - X(i,2))^2)+N(i); % end % Q = (0.5*eye(M)+0.5*ones(M))*(delta^2); % Pbs = [Xb Yb;X];%矩阵 % N = 5; % [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) N = size(Pbs,1);%维度 K = zeros(1,N); K = Pbs(:,1).^2 + Pbs(:,2).^2; ha = 0.5*(R.^2-K(2:N)+K(1)) Ga = -[Pbs(2:N,1)-Pbs(1,1) Pbs(2:N,2)-Pbs(1,2) R]

测向交叉定位

实验报告一．实验目的 1、掌握二维测向交叉定位方法； 2、掌握二维测向交叉定位的误差。二．实验内容设定两个测向站，设置其位置坐标参数，对辐射源的测向角度。分别给定出真实值和测量值（包含误差），并且分别计算出辐射源的理论位置和测量位置，二者进行比较并且计算出圆概率误差CEP和定位模糊区大小和位置误差。三．实验原理 1.测向原理二维平面测向定位：在已知的两个或多个不同位置上测量雷达辐射电磁波的方向，各站测得的雷达方向数据按三角测量法交会计算出雷达的位置（图1）。雷达与两个测量站的距离分别为

若已知两个侦察站的位置为11(,)x y 和22(,)x y ，由它们对辐射源E 测向，测得的方位角分别为1θ和2θ（由方位基准逆时针为正向），并得到两条位置线即等方位线，利用两条位置线相交所得的交点即可确定辐射源的坐标位置(,)e e x y 。 1111e e y y tg m x x θ-==-2 222 e e y y tg m x x θ-==- 由于11(,)x y 和22(,)x y 的两个坐标位置是已知的，而1θ和2θ是测得的，即1m 和2m 可以测量得到。则可以得到辐射源位置： 1 112211e e x m b y m b --?????? =??????-???? ?? 2. 圆概率误差为 CEP ≈= 当155θ≈ ，2125θ≈ 时，CEP 达到最小值，此时22CEP K ≈≈3. 定位模糊区 2221232112214()4() 4sin sin()sin sin sin() R R th uv h tg A θθθθθθθθθ??=== -- 当1=60θ ，2=120θ 时，A 达到最小值，此时22 22min 3 4()62()(sin 60) h tg A h tg θθ?==? 4. 位置误差测得的位置与真实位置之间的距离r 成为位置误差。 222 22 112212123 232cos (sin )R R R R r θθθθθθ?+?+??= 2222 31211[](sin )(sin )(sin ) r h θσσθθθ=+

跟踪算法的基本流程

4．1．跟踪算法的基本流程在本文的智能视频监控系统中，运动目标跟踪的基本流程如图4．1所示。主要包括以下几个部分： (1)运动目标检测部分：在视频图像中定位、检测运动目标； (2)建立目标模板部分：根据检测到的目标，提取其特征建立跟踪模板； (3)目标运动预测部分：利用预测算法预测目标可能出现的位置； (4)运动目标跟踪部分：在预测范围内，利用跟踪算法搜索匹配的运动目标；如果在预测范围内找到与目标模板匹配的目标，则更新该模板；否则建立一个新的模板。运动目标检测图4．1本文的目标跟踪算法结构框图 4．2．Mean Shift算法 Mean Shifl这_个概念最早是有Fukunaga和Hostetle于1975年提出的一种无参嚣；| 一板]l_]一～一竺竺～～模一皈I| 一王一目|! 离一估计算法，其主要思想是沿着概率梯度上升的方向找到分布的峰值，即寻找极值【61】；1 995年，Yizong Cheng等人定义了一簇核函数，并且设定了权重系数，这大大扩展了该算法的适用范围并使得其逐渐被不同领域所应用；自1 998年开始，该算法被Bradski应用于人脸跟踪，其在目标跟踪领域的优势显现出来，并不断被应用在目标跟踪的各个领域中‘621。在Mean shift算法中非常重的一个概念就是核函数。其定义为：若函数K：当X—R，存在剖面函数k：【0，叫一R，即式4．1： K(x)=k(㈣x 2) (4．1) 核函数必须是一个非负非增函数，并且是分段连续的，同时满足式4．2：【k(r)dr

基于隐马尔可夫模型的基站定位地图匹配算法研究

第18卷第7期中国水运 Vol.18 No.7 2018年 7月 China Water Transport July 2018 收稿日期：2018-03-08 作者简介：马骁骏（1996-），男，河北张家口人，硕士生，上海理工大学光电信息与计算机工程学院，研究方向为地图匹配、路径规划等。基于隐马尔可夫模型的基站定位地图匹配算法研究马骁骏1，李烨2 （1.上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093；2.上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093）摘要：在基站定位过程中，信号衰减、噪声干扰、基站群切换等因素会造成定位数据误差大、无效点多，隐马尔可夫模型若基于定位点间的大圆距离计算转移概率，可能降低最终的路段匹配准确率。文中首先去除定位数据中的不可能点，然后利用截尾均值滤波技术进行预处理；以候选点间的大圆距离替代定位点间的大圆距离、并结合相邻定位点间的时间间隔计算转移概率，利用维特比算法解得最优移动轨迹。基于OSM 实际路网数据的仿真结果表明，文中方法明显提高了基站定位数据的匹配精度。关键词：基站定位；地图匹配；隐马尔可夫模型；维特比算法；滤波中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2018）07-0064-03 引言如今，智能手机用户常使用基于位置的应用程序，并与服务提供商共享他们的位置数据。大量的位置数据对于智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）应用非常有用。例如，这些数据可用于预估道路行驶时间、交通拥堵检测和交通流量预测。但由于位置数据存在误差，这些数据只能通过与电子地图匹配后才可以应用于上述工作。智能手机可通过多种方式生成位置数据，例如GPS 定位、Wi-Fi 定位和基站定位。不同的定位方式其定位误差差别很大。研究表明，GPS、Wi-Fi 和LBS 定位的定位误差分别可达8、74和600m [1]。虽然GPS 定位具有极好的定位精度，但是，对手机电池的消耗也比其他定位方法高近10倍[2-3]。Wi-Fi 定位主要应用于室内定位场景，不适用于道路网络上的车辆。与前两者相比，LBS 定位虽然定位精度不够高，但它的能耗和成本更低[2]。与匹配GPS 或Wi-Fi 定位数据相比，这种有噪声且误差大的LBS 定位数据的地图匹配是很困难的。为了使这种数据可以应用到智能交通系统中，需要改进现有的地图匹配算法。本文通过对基站定位方法以及地图匹配理论的研究，提出了一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov model，HMM）的地图匹配算法。首先利用α-截尾滤波器[4]对基站定位原始数据进行预处理，然后基于隐马尔可夫模型方法对问题建模，定义转移概率模型，利用维特比算法求解以获得最可能的道路序列，对原始移动轨迹进行修复。我们使用来自实际路网的LBS 位置数据来测试该方法，并与文献[5]中的HMM 算法进行比较。一、基于基站定位的地图匹配算法研究 1．电子地图解析使用定位数据进行地图匹配时，需要与路网数据结合，从而将定位点投影到对应的路段上面。本文采用的路网数据来源于Open StreetMap （OSM）[6]，地图数据格式为XML （eXtensible Markup Language），地图数据处理流程如下：（1）解析路网数据，解析从OSM 下载的XML 格式的地图数据，解析出来的地图数据主要包括该块地图区域的点（node）、路（ways）、关系（relation）以及边界信息。这四种元素构成了整个地图画面。其中，node 定义为空间中节点的位置；ways 定义为路段或者区域；relation 定义为元素之间的关系。（2）获取路网中的道路等级信息（highway）标签的值，如高速公路（motorway）、主干道（primary）、次干道（secondary）等，从而得到各个道路的速度限制以用于定位数据的速度过滤。 2．定位数据预处理由于基站定位数据本身误差大、噪声高，直接应用基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法不会有好的修复效果，所以在地图匹配前，需要对定位数据进行预处理，以剔除对匹配产生错误的定位点。预处理步骤如下：（1）去除不可能点。由于基站定位中非视距传播（NLOS）、噪声干扰、信号衰减以及基站群切换时产生的“乒乓效应”[6]造成定位过程中产生错误的无效数据即不可能点。车辆的速度受到很多因素的限制，包括车辆本身的最高速度和道路车速限制。因此，我们假设车辆不能超过一定的速度阈值。利用定位数据的经纬度值以及时间戳，我们可以得到任意两点间的速度值。通过其与速度阈值的比较，如果速度值大于阈值，则后面的点为不可能点；（2）α-截尾均值滤波：采用基于顺序量统计理论，针对中、长拖尾干扰噪声而设计的非线性滤波器。相比与中值滤波和均值滤波，α-截尾均值滤波器可以同时处理包含脉冲、高斯噪声的数据。

无源探测技术大作业二测向交叉定位方法

无源探测技术作业主讲老师：成萍作者

无源探测技术中测向交叉定位方法原理及应用 1、无源探测技术简介现代化战争是高科技的战争。为了在战争中彻底准确摧毁敌方有生力量，瓦解敌方的战斗体系，保障我方部属安全，就需要知道敌方的准确位置。于是，定位技术成为现代战争体系中一项必不可少的关键技术，作为电子对抗的重要组成部分，一直受到人们的关注。所谓定位是指，由单个或多个分布式的有源或无源探测器，通过探测目标（散射体或辐射体）反射或发射的信号，分析信号中的数据和有关参数，应用合适的数据处理方法，估计出目标在空间中的位置。通常，按探测器种类划分，定位可分为有源和无源两大类。有源定位指探测器自身要发射电磁波，通过接收目标的反射波和相关信息进行定位，其中最主要的就是雷达对抗技术。从最近几次高科技局部战争来看，针对传统雷达的电子干扰和抗干扰斗争愈发激烈，参战单位更注重隐身，反辐射导弹成为新宠，同时低空突防技术也获得更大发展。这些都使得传统雷达探测定位技术面临的障碍不断增加，使人们意识到必须发展新的定位技术。无源定位因此深受青睐，其发展速度一直呈上升趋势。所谓无源定位就是指，探测器自身不发射电磁波，仅利用目标本身辐射或散射第三方辐射波进行定位。相对于有源定位，其具有隐蔽性和反电子侦察能力强的突出优点，从而成为现代战争中机载对敌、对海攻击以及对付隐身目标的远程预警系统的重要组成部分，大大提高了战斗系统在电子战环境下的生存能力和作战能力。相对于传统的有源定位系统，无源定位系统有以下四大优点： 1、最大的优点在于工作时本身不发射电磁能量，具有良好的隐蔽性，能有效地抵抗反辐射导弹和反侦察定位系统，生命力强，适应环境快。 2、无源定位技术与收发分置的双基或多基雷达系统类似，且工作在甚高频和超高频，因此能更有效地对隐身目标进行探测定位。 3、无源雷达系统自身不发射信号，省去了昂贵的高功率发射机和收发开关及相关电子设备，使系统制造和维护成本大幅降低。当前，世界上一些国家在新型功率器件方面对我国采取禁运的手段，因此此项优点对我国情况有很大吸引力。 4、外辐射源的天线都设置在贴近地面的高处，因此对低空飞行的飞机和巡航导弹有利，具有良好的抗低空突防性能。

定位追踪方法与制作流程

本技术公开了一种定位追踪方法，信息终端通过定位系统，获得信息终端自身的位置信息，并且信息终端按照设定周期主动的将此位置信息和安全信息发送到中心系统，而一个或者多个监视设备通过此中心系统，获得所述信息终端当前的或者历史的位置信息和安全信息，且监视设备会将这些位置信息显示在监视设备的地图图形界面上；其中，以上所述的定位系统接收定位卫星的无线电信号，同时与互联网络上定位服务器进行交互得到信息终端自身的位置信息。本技术实现了对被监测设备的监控，且有效保证定位精度，数据的实时性和对信息终端的历史记录查询。权利要求书 1.一种定位追踪方法，其特征在于，信息终端(1)通过定位系统，获得信息终端自身的位置信息，并且信息终端(1)按照设定周期主动的将此位置信息和安全信息发送到中心系统(3)，而一个或者多个监视设备(4)通过此中心系统(3)，获得所述信息终端(1)当前的或者历史的位置信息和安全信息，且监视设备(4)会将这些位置信息显示在监视设备(4)的地图图形界面上；

其中，以上所述的定位系统接收定位卫星的无线电信号，同时与互联网络上定位服务器(14)进行交互得到信息终端(1)自身的位置信息。 2.根据权利要求1所述的定位追踪方法，其特征在于，所述的信息终端(1)，通过其上的卫星定位模块(11)接收定位卫星的信号，并根据接收到的信号得到信息终端(1)的卫星定位数据，控制模块(13)通过无线模块(12) 将卫星定位数据发送给定位服务器(14)，定位服务器(14)上的辅助定位算法使用卫星定位数据，根据当前星历帮助卫星定位输出信息终端的位置信息，同时定位系统用此位置信息校准基站定位方法输出的信息终端位置信息，将校准的结果纪录在定位服务器(14)中的位置数据库中，并将校准的结果作为定位系统的输出；当卫星定位模块(11)捕获不到卫星时，卫星定位输出的位置信息保持不变，定位系统根据当前基站输出的位置信息和卫星定位输出的位置信息查询定位服务器(14)，将定位服务器(14)的输出位置信息作为定位系统的输出。 3.根据权利要求2所述的定位追踪方法，其特征在于，所述的信息终端(1)中的无线模块(12)，通过基站(2)和网络与定位服务器(14)和中心系统(3)建立链接，信息终端(1)通过其上的卫星定位模块(11)及定位服务器(14)得到其自身的位置信息，信息终端(1)中的控制模块(13)按照设定周期周期性的将信息终端的位置信息和信息终端的标识信息通过无线模块(12)及基站(2)发送到中心系统(3)，且在无线链路无法建立的情况下，存储信息终端(1)的当前位置信息；所述的中心系统(3)将被监控接口接收到的信息终端的当前位置信息及信息终端的标识信息存入其内部的数据库模块，并从数据库模块中根据信息

TDOA算法

TDOA定位的Chan算法Matlab源码 (2009-07-26 12:47:49) 标签：杂谈 TDOA定位的Chan算法Matlab源码 function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) %% TDOA定位定位Chan算法 % GreenSim团队原创作品，转载请注明 % Email:greensim@https://www.360docs.net/doc/e19962080.html, % GreenSim团队主页：https://www.360docs.net/doc/e19962080.html,/greensim % [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队 →[url=https://www.360docs.net/doc/e19962080.html,/greensim]https://www.360docs.net/doc/e19962080.html,/gree nsim[/url][/color] %********************************************************* % CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算 % 输入参数: % R(N-1×1): TDOA测量值 % Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行

% 输出参数: % POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决 % POS1(2X1) :定位结果1 % POS2(2X1) :定位结果2 % POS3(2X1) :定位结果3 % POS4(2X1) :定位结果4 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试 % delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵 % M=4; %参考基站外的基站数量 % Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标 % X = zeros(M,2); % a = 2*pi/M; % for i=1:M %生成其他基站的坐标 % X(i,1) = 400*cos(a*(i-1)); % X(i,2) = 400*sin(a*(i-1)); % end % Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标 % %产生TDOA测量结果 % Rb = sqrt((Xreal - Xb)^2+(Yreal - Yb)^2);%移动台到基站的真实