详细解释一下非视距传播

非视距传播（NLOS，Non-Line-of-Sight）指的是信号不需要直接传播到接收器，而是通过反射、散射或者折射等方式传播到接收器的现象。在无线通信中，信号的传播受到多种因素的影响，例如建筑物、地形、天气等等，这些因素会导致信号的直线传播路径被阻挡或者偏离，从而产生非视距传播。

对于非视距传播，需要采取一些特殊的技术来解决。其中比较常见的技术包括：

1. 多路径传播技术：利用信号的反射、散射或者折射等多个路径传播到接收器，通过合并这些路径上的信号来提高接收信号的质量。

2. MIMO技术：利用多个天线来发送和接收信号，通过空间多样性来减少非视距传播对信号的影响。

3. 定位技术：通过定位技术精确地确定信号的传播路径，从而减少非视距传播对信号的影响。

非视距传播在无线通信中是一个很重要的问题，对于提高通信质量和可靠性有着重要的意义。

相关问题

matlab的cvx工具箱解决非视距传播条件的TDOA定位步骤

TDOA定位是利用接收到的信号到达时间差来确定目标物体位置的一种定位方法。在非视距传播条件下，信号到达路径可能会有多条，因此需要采用优化算法来确定目标物体位置。

CVX是一种优化建模工具箱，可以用来解决各种优化问题，包括非线性规划、凸优化等。以下是使用CVX工具箱解决非视距传播条件下TDOA定位的步骤：

1. 假设有n个接收器，分别为Rx1，Rx2，...，Rxn。目标物体位置为(x,y,z)。

2. 假设接收到信号的到达时间差分别为t1，t2，...，tn。

3. 假设声速为c，则信号传播的距离可以表示为：

d1 = c * (t1 - tau1)，其中tau1为Rx1到目标物体的距离

d2 = c * (t2 - tau2)，其中tau2为Rx2到目标物体的距离

...

dn = c * (tn - taun)，其中taun为Rxn到目标物体的距离

4. 假设Rx1为参考接收器，则可以将其他接收器到目标物体的距离表示为：

tau2 = sqrt((x - x2)^2 + (y - y2)^2 + (z - z2)^2)

...

taun = sqrt((x - xn)^2 + (y - yn)^2 + (z - zn)^2)

5. 将距离表示式代入到信号到达时间差的式子中，得到：

t1 - t2 = (tau1 - tau2) / c

t1 - t3 = (tau1 - tau3) / c

...

t1 - tn = (tau1 - taun) / c

6. 将式子化简，得到：

x * (2 * (x1 - xn)) + y * (2 * (y1 - yn)) + z * (2 * (z1 - zn)) = (d1^2 - dn^2) - (t1^2 - tn^2)

...

x * (2 * (x1 - x(n-1))) + y * (2 * (y1 - y(n-1))) + z * (2 * (z1 - z(n-1))) = (d1^2 - d(n-1)^2) - (t1^2 - t(n-1)^2)

7. 将所有式子表示成矩阵形式：

A * x = b

其中，

A = [2 * (x1 - xn), 2 * (y1 - yn), 2 * (z1 - zn); ... ; 2 * (x1 - x(n-1)), 2 * (y1 - y(n-1)), 2 * (z1 - z(n-1))]

x = [x; y; z]

b = [(d1^2 - dn^2) - (t1^2 - tn^2); ... ; (d1^2 - d(n-1)^2) - (t1^2 - t(n-1)^2)]

8. 使用CVX工具箱求解优化问题：

minimize(norm(A * x - b))

subject to

x(3) >= 0

其中，norm表示向量的二范数，subject to表示约束条件。

9. CVX工具箱会自动选择最优算法求解优化问题，得到目标物体位置(x,y,z)。

以上就是使用CVX工具箱解决非视距传播条件下TDOA定位的步骤。需要注意的是，在实际应用中，可能需要对信号进行预处理，如去除噪声和多径干扰等，以提高定位精度。

最小二乘法和加权最小二乘法的非视距传播下的TDOA定位性能对比，并用matlba语言描述

最小二乘法和加权最小二乘法是常用的TDOA定位算法，具体对于非视距传播下的TDOA定位性能对比，可以通过仿真实验进行验证。

在matlab中，可以采用以下步骤进行仿真实验：

1. 生成仿真数据：生成多个发射源和接收器的位置，并模拟信号在非视距环境下的传播，得到每个接收器接收到信号的时间。

2. 计算TDOA：根据接收到信号的时间，计算出不同接收器之间的TDOA值。

3. 最小二乘法定位：利用最小二乘法通过求解一个超定方程组来估计发射源的位置，具体实现可以使用matlab中的“lsqnonlin”函数。

4. 加权最小二乘法定位：利用加权最小二乘法来估计发射源的位置，具体实现可以使用matlab中的“lsqnonneg”函数。

5. 评估性能：通过计算估计位置与真实位置的误差来评估定位性能，可以使用均方根误差（RMSE）或平均误差（ME）等指标。

通过对比最小二乘法和加权最小二乘法的性能，可以得出在非视距传播下，加权最小二乘法的定位性能更优。