优化无线定位：减轻环境与终端差异影响的新方法

"该文提出了一种新的无线定位方法，旨在减轻环境和终端差异对定位效果的影响。通过优化基于测距和基于指纹的两大类传统无线定位算法，该方法显著提高了定位精度。在仿真和实际场景实验中，新算法与传统基准算法及近期同类工作进行了对比，结果显示其定位精度提升了约70%，且对环境变化具有较好的鲁棒性，稳定性提升了20%左右。文章由嘉兴学院、通信信息控制和安全技术重点实验室、75798部队和江西信息应用职业技术学院的研究人员共同完成。" 本文深入探讨了无线定位领域的挑战，特别是环境多样性和终端差异对定位准确性的消极影响。传统的无线定位技术主要分为基于测距和基于指纹两类。基于测距的方法依赖于信号传输时间或信号强度来估算距离，而基于指纹的方法则利用先验收集的信号特征（如RSSI，信噪比等）创建位置指纹库，进行匹配定位。 针对这些方法的局限性，作者提出了一种创新的优化策略。对于基于测距的算法，可能的优化可能涉及改进距离估计的模型，例如考虑多径效应、阴影衰落等因素，以减小环境变化带来的误差。对于基于指纹的算法，优化可能包括更智能的指纹匹配算法，如深度学习模型，以增强对不同环境条件的适应性。 在实验部分，研究人员通过仿真和实地测试验证了新算法的效果。实验结果表明，与传统基准算法相比，新算法的定位精度提升了大约70%，这意味着在相同条件下，新方法能更准确地确定目标的位置。此外，与近期的类似工作相比，尽管其他工作也可能针对环境变化做了优化，但新提出的算法在稳定性方面仍提高了约20%，显示出其对环境参数变化的抵抗能力。 文章的关键词包括无线定位、环境多样性、指纹和无线传输模型，这表明新方法不仅关注提高定位精度，还着重解决环境因素的不确定性问题。中图分类号和文献标识码则表明了该研究的科技性质和学术价值，doi标识符则方便后续的研究者引用和追踪这项工作。 这项研究为无线定位领域提供了一种有效应对环境和终端差异的新方法，对于提高无线定位系统的性能和可靠性具有重要意义，尤其适用于环境复杂多变的场合，如室内导航、物联网设备跟踪等应用。