实现无线定位——chan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ABSTRACTCellular 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目录第1章绪论 (1)1.1课题研究背景 (1)1.2课题研究的目的和意义 (2)1.3国内外的研究现状 (4)1.4本文的主要工作 (5)第2章移动台定位的基本方法 (7)2.1移动台定位的两种方案 (7)2.1.1基于网络的定位 (7)2.1.2基于移动台的定位 (7)2.2移动台定位技术 (8)2.2.1基于场强测量的定位方法 (8)2.2.2基于传播时间测量的定位方法 (8)2.2.3基于信号到达角度测量的定位方法 (10)2.2.4混合定位方法 (10)2.3影响移动台定位精度的主要原因 (11)2.4本章小结 (12)第3章基于TDOA定位算法的分析及仿真 (13)3.1TDOA定位的数学模型 (13)3.1.1定位问题的最小二乘(LS)表示 (13)3.1.2TDOA双曲线模型 (14)3.2TDOA定位算法——Chan算法 (15)3.3定位准确率的评价指标 (20)3.4本章小结 (21)第4章遗传算法在TDOA定位中的应用 (22)4.1遗传算法简介 (22)4.1.1遗传算法的基本原理 (22)4.1.2遗传算法的特点 (23)4.1.3遗传算法的基本流程图和主要步骤 (24)4.1.4遗传算法的基本操作 (25)4.2遗传算法在TDOA定位中的实现 (27)4.2.1TDOA双曲线定位模型 (27)4.2.2改进的遗传算法的实现 (29)4.2.3Chan-GA算法的实现 (32)4.3计算机仿真 (32)4.4本章小结 (35)第5章差分演进算法在TDOA定位中的应用 ·····错误!未定义书签。
基于TDOA的CHAN算法在UWB系统中的应用

出 了主要 针 对 室 内物体 的基 于到 迭 时 问差 ( DOA)的 定 位 算 T
法 。 首 先 对 常 用 的 CH N 算 法 在 L A OS情 况 下 的 性 能 展 开 研
究 .得 出此 算 法对 于服 从 正 态分 布 的误 差有 很 好 的 性 能 ,然 后
仿 真 结果 表 明 ,CHA 算 法定 位 性 能 可 以 达到 理 想 效 果 。 N 关键 词 :T DOA;CH AN 算 法
置。
间/ 到达 时 间 差 )的 测 量 值 就 构 成 一 组 关 于 目标 位 置 的 圆 周 曲
线 / 曲线 方 程 组 ,求 解 该 方 程 组 就 可 以 得到 目标 的估 计 位 置 。 双 但 是 定 位方 程 组 都 是 非 线 性 的 ,而 且 测 量 总 存 在 误差 ,其 中 的
应用 ,基 于无 线 网 络定 位技 术 的应 用 ,脉 冲超 宽 带 ( R U I — WB)
=
f Y ’ ( Q1 ) Q1 】 - - r≈ - h
△ = △ 2 1●●●●●●●● J Y2 r △ J △3 r
() 2
无线定位技 术尤其具有广 阔的发展前 景。U WB信 号 实 现 定 位
E A 算 法 H N
在 超 宽 带室 内定 位 系 统 中 ,一 旦 获 得 T A F O ( 达 时 O FD A 到 间/ 到达 时 间差 )的测 量 值 ,就 可 以得 到 目标 到 定 位 站 的 距 离
或 目标 到两 个 定 位站 之 间 的距 离 差 ,多 个 T I DOA ( 达 时 OA T 到
与 跟 踪具 有 以下 优 势 : ( )具 有极 高 的距 离 分 辨 能力 。 1
浅析无线电考试作弊信号快速定位方案高超

浅析无线电考试作弊信号快速定位方案高超发布时间:2021-08-31T02:56:30.862Z 来源:《中国科技人才》2021年第15期作者:高超[导读] 本文首先梳理了无线电考试作弊信号的种类及原理,其对考试公平、公正带来的挑战,最后结合最近无线电定位技术如何解决排查工作中遇到的问题提出了一种基于TDOA技术快速锁定信号源的解决方案。
德州市无线电监测中心山东省德州市 253000摘要:本文首先梳理了无线电考试作弊信号的种类及原理,其对考试公平、公正带来的挑战,最后结合最近无线电定位技术如何解决排查工作中遇到的问题提出了一种基于TDOA技术快速锁定信号源的解决方案。
关键词:无线电考试作弊 TDOA定位智能识别分析1.前言近年来,随着通信技术的发展,使得人们可以利用通信设备和网络实现5W(Whoever、Whenever、Wherever、Whomever、Whatever),即任何人可在任何时候、任何地方与任何人进行任何形式的通信,这使得考场内的考生可以方便地通过无线电设备与考场外人员进行信息交换,为考生从场外获取与考试相关的信息的作弊行为提供了方便的工具。
如今无线电技术正与考试作弊加速融合,利用无线技术的作弊助考行为,已经形成了整套地下产业链和商业模式,并趋于成熟;非法盗用和侵占合法的无线电频率,影响了正常的无线电通信和电磁环境。
在快速甄别作弊信号后,如何能够快速、准确的确定作弊设备位置,对打击高科技、隐蔽性强、组织严密的利用无线电技术进行违法作弊的犯罪分子有极大的意义。
2.无线电考试作弊技术特点及发展趋势利用无线电设备进行考试作弊发送答案有两种途径:一种是发射模拟语音信号,接收端通常是微型耳机;另一种是发射数字调制的文本,接收端为带显示屏的伪装文具。
由于防控和定位手段的介入,作弊团伙的警惕性越来越高,作案方式由手动发射信号,逐步升级为通过互联网遥控作弊发射设备进行发射,以免暴露自身。
2.1 语音信号语音信号主要集中在130M-170M、220M、400-470M、1150M、1250M等,通常为窄带的调频信号,发射功率一般不超过5W。
wifi定位解决方案

wifi定位解决方案WiFi定位解决方案1. 引言WiFi定位是一种基于无线网络的定位技术,它利用WiFi信号的覆盖范围和强度来确定设备的位置。
在室内定位、室内导航和位置服务等应用中,WiFi定位已经得到了广泛应用。
本文将介绍一种常见的WiFi定位解决方案,包括原理、算法和应用场景等。
2. WiFi定位原理WiFi定位的原理是通过收集周围的WiFi信号信息,包括信号强度、MAC地址等,并与事先收集的WiFi信号地理位置信息进行匹配。
根据匹配结果,确定设备的位置。
WiFi定位需要以下两个基本的元素:2.1 WiFi信号数据集WiFi信号数据集是WiFi定位的基础,包括大量的WiFi信号采集数据。
这些数据可以通过专业的WiFi定位设备或智能手机上的WiFi定位应用进行采集。
数据集应该包括WiFi信号的MAC地址、信号强度和地理位置信息。
数据集的质量和覆盖范围将影响WiFi定位的准确性。
2.2 WiFi定位算法WiFi定位算法用于根据收集的WiFi信号数据集进行设备位置的估计。
常见的WiFi定位算法包括最近邻算法、加权最近邻算法和指纹定位算法等。
- **最近邻算法**:将设备当前接收到的WiFi信号与数据集中的WiFi信号进行比较,选择最相似的WiFi信号进行定位。
该算法简单且计算效率高,但对噪声和误差较敏感。
- **加权最近邻算法**:在最近邻算法的基础上,对最相似的WiFi信号进行加权处理,以减小误差对定位结果的影响。
- **指纹定位算法**:指纹定位算法是一种基于事先收集的WiFi信号数据集的离线定位算法。
它通过建立WiFi信号与实际位置的映射关系,利用已有的指纹地图来进行定位。
3. WiFi定位解决方案应用场景WiFi定位解决方案在以下场景中得到广泛的应用:3.1 室内定位与导航在大型商业建筑物、医院、机场等室内环境中,常常无法使用GPS进行准确的定位。
WiFi定位技术可以解决室内定位和导航问题,为用户提供准确的位置信息和导航服务。
基于rfid及改进chan算法的商品车定位方法

摘摇 要:将商品车从仓库预排至停车场是整个商品车运输调度系统的首要任务,预排中取车过程需要根据当天的车辆运 送单从车库中快速、准确地找到待运车是调运预排的关键。 文中结合正反馈机制、蚁群算法的优点,并对 Chan 算法进行 了改进,在此基础上,提出了一种基于 RFID 技术的商品车无线定位方法。 首先通过覆盖模型对于实验环境进行网格划分 与 RFID 阅读器的放置,之后,通过正反馈机制与蚁群算法在空间中找出最优解作为初始解集,然后,以初始解为基础运用 改进的 Chan 算法得到初始解集相应矩阵并获得多组商品车的测量位置,再根据 WLS 计算得到商品车的准确位置。 最后, 以求解位置与商品车的实际位置距离差值作为算法优劣判断的依据,实验结果显示该方法能够求解定位精确度。 关键词:RFID 定位;正反馈机制;蚁群算法;Chan 算法;WLS 求解;准确性 中图分类号:TP183摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码:A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号:1673-629X(2019)11-0195-05 doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2019. 11. 039
第
月
期摇
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计算机技术与发展
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COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
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Vol. 29摇 Nov. 摇
No. 11 2019
基于 RFID 及改进 Chan 算法的商品车定位方法
董长春,周摇 良
( 南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京 210016)
详解4种“无线定位”原理及算法

详解4种“无线定位”原理及算法今天,我们简单谈谈4种无线定位技术,感兴趣的小伙伴可以了解一下。
什么是无线定位技术?目标定位一直是一项不断发展且热门的技术,为什么这么热门呢 ? 当然是大家有着这样或那样的需求都需要用到它。
比如,某某公司为了监督员工,直接对园区进行每个人的活动定位,这时时被人监控的感觉绝对不好受;再比如医院对医生进行活动定位方便患者找到医生。
当然,做目标定位大部分都是为了路径的规划与自动导航控制,所以目标定位的精准度、灵敏度等性能就决定着整个控制系统的性能。
目前对于室外定位技术大部分都是采用GPS定位,不过大家应该体会过GPS信号弱导致位置迟迟无法更新,开车导航错过下高速路口的囧境等等。
既然室外定位都这么不稳定,那么在室内由于房屋的遮掩、GPS定位的信号和精度就更是无法满足要求了,所以诞生了一些特别室内定位技术,比如蓝牙、wifi、zigebee以及高精度UWB等等。
笔者觉得,所谓的定位技术,无非就是对信号的采集和处理,最终算出目标位置坐标。
下面,我们就来谈一下4种无线定位方法的基本原理与方法。
四种无线定位技术1、基于信号强度(RSSI)RSSI(Received Signal Strength Indication),基于信号的强度来进行目标定位。
这种方法应该是大家最容易想到的,比如我们离无线路由器越远wifi的信号越弱,这样我们就可以通过信号的传播模型与距离建立关系,最终进行目标位置的定位。
以发射源为中心,其信号的强度和传播呈现出同心圆的形式。
下面,我们以三点定位法来简单的推导一下基本原理:上面部署了三个信号发射源,目标定位分别检测来自三个发射源的信号强度,通过信号的路径损耗模型用信号强度获得发射与接受之间的距离d1、d2、d3,从而我们可以获得如下三个方程:通过联立上面三个方程即可获得最终的x、y坐标,至于怎么解,那就考察大家的数学功底了!好像这一切都是如此的简单,那接下来的研究就没啥意义了,其实信号的强度受周围环境影响较大比如隔墙,并且由于电源等等不稳定导致发射功率变化,如果非要采用此方法需要进行大量的数据进行模型的辨识与估测,同时信号强度具有时变性还需要进行实时补偿等。
基于改进Chan算法和多元Taylor算法的室内定位方法

基于改进Chan算法和多元Taylor算法的室内定位方法陈大伟1,钱路雁2,陈诗军1,金玲飞2,李俊强1(1.移动网络和移动多媒体技术国家重点实验室中兴通讯股份有限公司,广东深圳518057;2.上海市智能信息处理重点实验室复旦大学计算机科学技术学院,上海200082)摘要:随着5G时代的到来,人们对更精确,拓展性更好的定位系统的需求开始变得越来越迫切。
本文提出了一种改进的融合定位算法。
本文提出了使用模拟退火最优化算法对近距离情况下的Chan算法第一次初始值估计做了优化,并融合多元Taylor算法,充分利用了定位目标之间的距离关系,使得定位精度得到提高。
关键词:Chan算法;模拟退火算法;Taylor算法;室内定位算法中图分类号:TP399文献标识码:A文章编号:1009-3044(2021)01-0011-05开放科学(资源服务)标识码(OSID):Indoor Location based on Improved Chan Algorithm and Taylor AlgorithmCHEN Da-wei1,QIAN Lu-yan2,CHEN Shi-jun1,JIN Ling-fei2,LI Jun-qiang1(1.State Key Laboratory of Mobile Network and Mobile Multimedia,Zhongxing Telecommunication Equipment Corporation,Shen⁃zhen518057,China;2.Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing,School Computer Science,Fudan University, Shanghai200082,China)Abstract:With the advent of5G,the need for more accurate and scalable positioning systems is becoming more and more urgent.In this paper,we propose an improved fusion positioning algorithm.The simulated annealing optimization algorithm was used to opti⁃mize the first initial value estimation of the Chan algorithm in the case of close range,and the multivariable Taylor series expansion algorithm is integrated to make full use of the distance relationship between the positioning targets,so as to improve the positioning accuracy.Key words:chan algorithm;simulated annealing algorithm;taylor algorithm;indoor location1引言随着5G时代的来临,以及信息技术软硬件的急速发展,获得更加精确、更加丰富的位置信息变得越来越容易。
wifiscan定位原理(一)

wifiscan定位原理(一)WiFiScan定位引言•介绍WiFiScan定位的概念和应用背景•概述文章结构WiFi定位原理•解释WiFi定位的基本原理,即依靠WiFi信号进行定位•说明为何WiFi信号适合用于定位•强调定位精度可能受到多种因素的影响WiFi扫描技术•介绍扫描WiFi信号的技术手段•解释目前常用的WiFi扫描技术:无线局域网扫描和移动信号扫描–解释无线局域网扫描的原理和实现方式–解释移动信号扫描的原理和实现方式WiFiScan定位算法•探讨WiFiScan定位使用的算法•介绍常见的算法:指纹定位算法和三边定位算法–解释指纹定位算法的原理和实现方式–解释三边定位算法的原理和实现方式WiFiScan定位应用•简要介绍WiFiScan定位的应用领域•举例说明WiFiScan定位在室内导航、位置服务等方面的应用案例WiFiScan定位的局限性和挑战•分析WiFiScan定位的局限性和挑战•强调环境因素、设备限制和数据收集难题可能对定位精度带来的影响结论•总结WiFiScan定位的原理和应用•强调WiFiScan定位的优势和局限性•展望未来WiFiScan定位技术的发展方向以上是一份关于WiFiScan定位的相关文章,按照Markdown格式进行了分段和标题划分,符合规定要求。
WiFiScan定位引言WiFiScan定位是一种通过扫描WiFi信号来实现定位的技术。
它广泛应用于室内导航、位置服务等领域。
本文将从WiFi定位原理、WiFi扫描技术、WiFiScan定位算法等方面逐步深入解释相关原理。
WiFi定位原理•WiFi定位的基本原理是利用WiFi信号的强度和位置之间的关系进行定位。
•WiFi信号具有穿透物体、传输距离远等特点,使其成为室内环境下一种可靠的定位信号。
•定位精度可能受到环境干扰、信号强度变化等因素的影响。
WiFi扫描技术•WiFi扫描技术是实现WiFiScan定位的关键。
•无线局域网扫描是通过扫描设备周围的WiFi网络来获取WiFi信号的强度和其他相关信息。
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实现无线定位中的CHAN算法
function X = ChanAlgorithm(BSN, MSP, Radius, Noise)
%CHANALGORITHM 本函数用于实现无线定位中的CHAN算法
% - BSN 为基站个数,3 < BSN <= 7;
% - MSP 为移动台的初始位置, MSx, MSy均为[0,1]之间的数;
% 特别要注意服务小区与MS之间的关系,MS的位置不能越界。
% - Noise 测距误差方差。
% - R 为小区半径,单位(meter);
% - X 为移动台经算法处理后的位置.
%See also: ChanAlgorithm.m
% 参数检查:
if nargout>1,
error('Too many output arguments.');
end
if nargin<2 | nargin>4,
error('Wrong number of input arguments.');
end
% 算法开始:
BS = Radius*NetworkTop(BSN);
MS = Radius*MSP;
% 噪声功率:
Q = eye(BSN-1);
% 第一次LS:
% Ri
K1 = 0;
for i = 1: BSN,
R0(i) = sqrt((BS(1,i) - MS(1))^2 + (BS(2,i) - MS(2))^2);
end
for i = 1: BSN-1,
R(i) = R0(i+1) - R0(1) + Noise*randn(1);
K(i) = BS(1,i+1)^2 + BS(2,i+1)^2;
end
% Ga
for i = 1: BSN-1,
Ga(i,1) = -BS(1, i+1);
Ga(i,2) = -BS(2, i+1);
Ga(i,3) = -R(i);
end
% h
for i = 1: BSN-1,
h(i) = 0.5*(R(i)^2 - K(i) + K1);
end
% 由(14b)给出B的估计值:
Za0 = inv(Ga'*inv(Q)*Ga)*Ga'*inv(Q)*h';
% 利用这个粗略估计值计算B:
B = eye(BSN-1);
for i = 1: BSN-1,
B(i,i) = sqrt((BS(1,i+1) - Za0(1))^2 + (BS(2,i+1) - Za0(2))^2); end
% FI:
FI = B*Q*B;
% 第一次LS结果:
Za1 = inv(Ga'*inv(FI)*Ga)*Ga'*inv(FI)*h';
if Za1(3) < 0,
Za1(3) = abs(Za1(3));
% Za1(3) = 0;
end
%***************************************************************
% 第二次LS:
% 第一次LS结果的协方差:
CovZa = inv(Ga'*inv(FI)*Ga);
% sB:
sB = eye(3);
for i = 1: 3,
sB(i,i) = Za1(i);
end
% sFI:
sFI = 4*sB*CovZa*sB;
% sGa:
sGa = [1, 0; 0, 1; 1, 1];
% sh
sh = [Za1(1)^2; Za1(2)^2; Za1(3)^2];
% 第二次LS结果:
Za2 = inv(sGa'*inv(sFI)*sGa)*sGa'*inv(sFI)*sh;
% Za = sqrt(abs(Za2));
Za = sqrt(Za2);
% 输出:
% if Za1(1) < 0,
% out1 = -Za(1);
% else
% out1 = Za(1);
% end
% if Za2(1) < 0,
% out2 = -Za(2);
% else
% out2 = Za(2);
% end
%
% out = [out1;out2];
out = abs(Za);
% out = Za;
if nargout == 1,
X = out;
elseif nargout == 0,
disp(out);
end ··································································。