混合环境下RSS动态定位方法：一种解决视距与非视距问题的新途径

"本文介绍了一种在视距与非视距混合环境下的RSS定位方法，旨在提高无线定位的精度。该方法由郭青和柯炜提出，采用混合高斯模型来处理视距和非视距传播的影响，并利用动态期望最大算法（Dynamic Expectation Maximization, DEM）实时调整模型参数以适应环境变化。此外，为了考虑实际定位中的几何关系对精度的影响，文中还提出了基于最佳几何精度衰减因子（Geometric Dilution of Precision, GDOP）的测试点选择策略。通过仿真实验验证，该方法在混合环境下表现出高定位精度和对环境动态变化的适应性。" 详细说明: 1. **视距与非视距混合环境**：在无线通信中，视距（Line-of-Sight, LOS）传播是指信号直接从发射端传到接收端，而非视距（Non-Line-of-Sight, NLOS）传播则涉及信号通过障碍物反射、散射等过程。在实际环境中，这两种情况同时存在，对定位精度造成影响。 2. **RSS定位**：基于接收信号强度的定位方法，通过测量信号从发射源到接收点的衰减来估计距离，进而确定位置。RSS与距离之间的关系通常是非线性的，受多种因素影响，如路径损耗、多径效应等。 3. **混合高斯模型**：此方法采用混合高斯模型来同时模拟视距和非视距传播的影响。高斯模型是一种统计建模手段，可以有效地表示数据的分布特征。在混合环境中，这种模型能更好地捕捉信号强度的复杂变化。 4. **动态期望最大算法（DEM）**：这是一种用于参数估计的迭代算法，适用于处理非完整数据或隐藏变量的情况。在这里，DEM用于实时更新模型参数，以适应环境的变化，从而提高定位的准确性。 5. **几何精度衰减因子（GDOP）**：GDOP是衡量定位系统几何结构对定位精度影响的指标。选择具有低GDOP的测试点可以优化定位系统的几何布局，从而提高定位精度。 6. **仿真实验**：通过仿真验证了该方法的有效性，表明它在视距与非视距混合环境下能提供高定位精度，且具备应对环境动态变化的能力。 该研究对于改进无线定位技术，特别是在城市复杂环境中的应用，具有重要的理论和实践意义。通过结合混合高斯模型和动态参数调整，以及考虑实际环境中的几何布局，为无线定位提供了更可靠和灵活的解决方案。