改进卡尔曼滤波抑制蜂窝网定位NLOS误差研究

"这篇论文由何伟俊撰写，主要探讨了在蜂窝网定位中如何通过改进的卡尔曼滤波器来减少非视距（NLOS）误差对到达时间（TOA）测量值的影响，以提高无线定位的精度。文章介绍了两种不同的方法，这两种方法分别针对TOA测量值中NLOS误差的不同特性进行优化，降低了误差的随机性和正向偏差，实现了对TOA值的有效预处理。" 正文： 在无线通信领域，移动设备的定位服务已成为不可或缺的一部分，特别是在紧急服务、计费业务、资源管理等领域。美国联邦通信委员会（FCC）对于移动定位服务的精准度有着严格的要求，比如要求基于网络的定位系统能提供至少67%的100米内定位准确率以及95%的300米内定位准确率。为了满足这些需求，各种定位技术应运而生，其中包括到达信号强度、到达角度、到达时间以及到达时间差等。 到达时间（TOA）定位方法因其高精度而被广泛采用，但实际应用中，由于城市环境中的高楼大厦、山体等障碍物，往往导致基站与移动设备之间无法直接视线（LOS）通信，而是通过非视距（NLOS）信号传播。这种情况下，TOA测量值会出现显著的误差，极大地影响了定位精度。据统计，NLOS传播导致的位置误差平均值约为513米，标准偏差为436米。 为了解决这一问题，何伟俊的研究提出了两种基于改进卡尔曼滤波器的算法。卡尔曼滤波是一种有效的数据融合和预测工具，尤其适用于处理带有噪声的动态系统。在这篇论文中，第一种方法可能着重于分析TOA测量值中的随机性，通过调整卡尔曼滤波器的参数来削弱NLOS误差的随机影响。而第二种方法可能关注NLOS误差的正向偏差，通过改进滤波器的更新步骤来减小这种偏差，从而提高TOA预估的准确性。 论文中提到的这两种算法都是为了更好地估计移动台的真实位置，降低NLOS环境下的定位误差。由于NLOS误差的分布特性复杂且无固定规律，因此完全消除这类误差是一项挑战。然而，通过改进的卡尔曼滤波器，可以在一定程度上减轻其对定位性能的影响，提高定位系统的整体表现。 这篇论文深入研究了NLOS误差对TOA测量值的干扰，并提出了实用的解决方案，对于提升蜂窝网络定位服务的准确性和可靠性具有重要的理论和实践意义。未来的研究可能会进一步探索更多针对NLOS误差的滤波方法，以及结合其他定位技术以实现更精确的定位服务。