一种改进的TOA——AOA混合定位算法

【实例简介】
混合定位中很不错的一篇文章，看过之后很受启发
在TOA和AOA误差服从零均值的高斯分布时,以上⑧ 无AOA Q阵中AOA TOA/AOA混合定位算法的克拉美一罗下界(CRLB)为: 校准离差取r P=(GQG) 90 Q阵中AOA 校准离差取 (x-x1)/ 其中:G= (x-x r (y-m)/r (19) 洲60 50 (x)2(+(y-y))(x-x)(+(y-y) 0.020.040.060080.100.12 (x-x1) AOA标准离差(stda,单位rad x- 图1都市环境中算法性能比较 3仿真与分析 为了检验和比较算法在实际蜂窝网络信道环境中的定位性能,假定在一蜂窝网络中,小区半径 为2500m,参与TOA测量的BS为服务BS和4个相邻的BS,其位置坐标分别为(0,0),(4330, 2500),(4330,2500),(0,5000),(-4330,2500)。假定由测量系统造成的TOA测量误差服从均值 为0,方差为30米的高斯分布,信道环境造成的NIOS误差满是TP1.5信道模型14,服务BS始终 能够提供AOA,AOA测量误差服从均值为0和一定标准差的高斯分布。图1为都市环境中假定只有 服务BS能视距(LOS)传播时,MS在服务小区内均匀分布,在不同AOA标准差下算法定位误差在 125m内的概率。图中可见,Q矩阵中σα的取值对算法定位性能有很大影响,在AOA标准差较小时 用TOA测量值η近似替代σa能取得更好的定位性能,这是由于WLS算法采用了Q阵加权。此外, 120 只要AOA测量值达到一定精度(标准差小于一定值),采用 10-10A-A0A 00 TOAAOA混合定位法就能取得比单纯TOA定位更好的性能。图2 90 80 为乡村环境中在不同AOA标准差下,由单纯TOA及 TOA/AOA 70 定位法(Q矩阵中取n=r)得到的由均方根误差(RMSE)表示 的定位性能。由图2可见,乡村环境中由于TOA测量精度较高, 30 对AOA的精度要求也高。只有当AOA标准差更小(小于10-3) AOA标准离差(og) 时,混合定位算法才能取得比单纯TOA定位更好的性能。 图2乡村环境中算法性能比较 为了检验MS与服务BS距离对算法定位性能的影响,在一般 都市环境中可以假定MS位于与服务BS具有不同距离的两个位置(1200,0)和(2400,0)分别进 行定位估计,五个BS具有非视距TOA测量值的概率分别为:0、0.2、04、0.6、0.8、1,服务BS能 够提供的AOA测量误差分别服从均值为0,标准差为01、0.0lrad的高斯分布,Q矩阵中用r近似 替代σn,对每个位置在每种条件下分别进行100次测量,算法在无AOA及具有两种标准差的AOA 时的定位结果(RMSE)如图3、4所示 仿真结果表明:AOA参与 卜AOA标准离差=001 AOA标准离差=0,01 定位只有在AOA本身误差不大 AOA标准离差=0.1 AOA标准离差=0.1 无AOA 无AOA 的情况下,才能对定位性能有改 200 善;如果AOA本身误差增大 150 则对TOA定位结果并不会有改 l00 善;MS距离服务BS越近,则 50 采用混合定位算法的效果越好。 0 0.00.204060.810 000.20.40.60810 4结论 BS非视距概率 Bs非视距概率 图3个同标准差时算法 图4不同标准差时算法 本文的分析和仿真结果表 性能比较(1200,0) 性能比较(2400,0) 明,只要服务BS提供的AOA 测量值达到一定精度,合理选择Q矩阵中AOA标准差取值,本文提出的 TOA/AOA混合定位算法就 o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.net o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.net 【实例截图】
【核心代码】