小波去噪优化室内超宽带定位算法

"本文介绍了一种基于小波去噪的室内超宽带定位算法，旨在解决室内复杂环境下非视距（NLOS）误差对定位精度的影响。该算法在传统的到达时间差定位算法（TDOA）基础上，利用小波分析来消除NLOS误差，提高了定位的准确性和效率。通过对IEEE 802.15.4a超宽带信道模型的仿真，该方法显示出优于Chan算法和最小二乘（LS）算法的定位性能。" 0引言 室内定位在现代社会变得越来越重要，特别是在便携式设备和可穿戴技术广泛应用的背景下，基于位置的服务（LBS）需求不断增长。然而，由于室内环境无法直接利用卫星导航系统，因此需要依赖诸如到达时间差定位（TDOA）等无线定位技术。室内环境中的NLOS误差是影响定位精度的关键因素。尽管已有研究通过神经网络优化数据来减少这种误差，但它们可能面临训练时间长、易陷入局部极小值等问题。 1仿真信道模型 为了模拟实际室内环境，本文采用了IEEE 802.15.4a超宽带信道模型，该模型考虑了室内无线传播的特性，如抗干扰性强、穿透性好、低功耗等。该模型基于S-V信道模型的修改，采用对数-正态分布来描述路径衰落，确保了各簇之间和簇内路径的独立衰落，符合室内慢衰落的特性。 2小波去噪与TDOA优化 小波分析因其在噪声抑制方面的优势被引入到室内定位算法中。通过小波变换，可以对NLOS误差进行有效识别和去除，从而改善数据质量。在优化后的数据基础上，应用Chan算法进行位置估计。 Chan算法是一种常用于超宽带定位的算法，它基于到达时间差信息来计算目标位置。 3仿真与比较 通过对该算法进行仿真并与Chan算法和LS算法进行对比，结果显示，基于小波去噪的定位算法在定位精度上表现更优。这表明，结合小波去噪和Chan算法可以有效地应对室内复杂环境中的NLOS误差，提供更准确的定位服务。 总结，本文提出的算法通过集成小波去噪技术，显著提升了室内超宽带定位的准确性，尤其在处理NLOS误差方面表现出色。这种方法对于优化室内定位系统、提升LBS的质量具有重要的实践意义。未来的研究可以进一步探讨如何在不同室内环境下优化该算法，以适应更多变的无线传播条件。