检索规则说明: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)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆邮电大学移动通信技术重点实验室,重庆400065
出 处:《计算机工程与应用》2010年第3期222-224,共3页Computer Engineering and Applications
基 金:教育部科学技术研究重点项目(NO.207097);重庆市教委科学技术研究项目(NO.KJ070505)
摘 要:针对无线定位中非视距(Non-Line of Sight,NLOS)误差对定位精度的影响,在分析NLOS误差特性的基础之上提出了多尺度误差抑制算法。该算法将信号的多尺度估计方法和卡尔曼滤波相结合,利用小波变换特有的低通滤波特性能和小波阀值去噪能够很好地消除到达时间/到达时间差分(Time of Arrival/Time Diff of Arrival,TOA/TDOA)测量值中的NLOS误差,给出了Haar小波的实现方法。仿真实验结果表明,该算法在不同的NLOS误差模型和不同的信道环境下均能很好地抑制NLOS误差,较大幅度地提高了定位精度。In view of the influence of NLOS(Non-Line of Sight) in wireless localization,a multi-scale algorithm for NLOS mitigation is proposed based on the analysis of NLOS error.This algorithm combines multi-scale estimated of the signal with the Kalman filtering,using the low-pass filtering characteristic of wavelet transformation to mitigate the NLOS error in the measurements of TOA/TDOA(Time of Arrival/Time Diff of Arrival),and the method of the Haar wavelet is given.The simulation testing result indicates that this algorithm is very good at mitigating the NLOS error and has a high location accuracy under the different NLOS error model and the different channel environment.
关 键 词:多尺度估计 卡尔曼滤波 非视距误差 HAAR小波 小波变换
分 类 号:TN929.5[电子电信—通信与信息系统]
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