非视距环境下的单源三维定位技术：解决信息缺失问题

"这篇论文介绍了一种在非视距（NLOS）环境下，面对信息缺失问题的单源三维定位方法。作者包括肖竹、陈杰等人，他们针对定位源与未知节点之间的严重遮挡导致直射路径无法检测，以及接收端天顶角难以估算的挑战，提出了一个创新的定位方案。该方法利用到达时间估计（TOA）、发射角度估计（AOD）和接收角度估计（AOA）技术来检测经过一次反射的非视距路径信号，并基于最小二乘准则进行迭代，以获得最优的位置估计。这种方法无需预先知道散射体的信息，且适应于严重遮挡和一般视距环境。通过蒙特卡罗实验仿真，算法的定位精度在各种参数误差下得到验证，证明其有效性和可行性。" 这篇论文的研究重点是解决非视距环境中的定位问题，尤其是在存在大量遮挡物的情况下。传统的定位技术通常依赖于直射路径（DP），但在NLOS环境下，直射路径可能被遮挡，导致定位难度增大。论文提出的单源三维定位方法旨在克服这一难题。方法的核心在于利用TOA、AOD和AOA这三种不同的信号测量技术，它们分别通过测量信号从发射到接收的时间、发射方向和接收方向来获取信息。这些技术的结合使得即使在没有直射路径的情况下，也能通过检测反射路径来获取定位所需的数据。 在接收端天顶角难以测定的情况下，论文探索了一种新的求解策略。天顶角是确定目标位置的关键参数，但在有遮挡的环境中，直接测量天顶角往往非常困难。论文提出的方法能够处理这种信息缺失的情况，通过估计非视距路径信号来弥补这一空白。 此外，该方法采用了最小二乘准则进行迭代优化，这是一种广泛应用的参数估计方法，它能寻找使残差平方和最小的参数值，从而获得最优的位置估计。最小二乘法在处理多组数据时具有良好的稳定性和效率，适合处理非视距环境中的复杂信号传播模型。 最后，通过蒙特卡罗仿真实验，论文验证了算法在不同参数误差条件下的性能，实验结果表明，该算法在实际应用中具有较高的定位精度和稳定性，证明了其在非视距环境和视距环境中的有效性。 这项研究为非视距环境下的定位技术提供了一个新的解决方案，它克服了传统方法的局限性，提高了在复杂环境下的定位能力，对于未来无线通信网络、智能交通系统、物联网等领域的定位需求具有重要的理论和实践意义。