蜂窝网络Fingerprint定位算法提升无线移动台精度的研究

本文主要探讨了蜂窝无线网络中移动台定位算法的研究，特别是针对Fingerprint定位算法的深入分析。蜂窝无线网络中的传统定位方法如CELL-ID算法依赖于小区编号，其精度往往较低。TOA（到达时间）和TDOA（到达时间差）算法虽然定位精度相对较高，但受到测距误差的影响，且对于终端性能的要求较高，同时易受天气和环境因素的制约。 Fingerprint定位算法作为一种创新解决方案，它通过将无线网络环境视为“指纹”，存储在数据库中，通过模式匹配来确定设备的位置。与传统的基于信号强度或时间的方法相比，Fingerprint算法对于非视距（NLOS）传播引起的误差具有更好的抵抗性，这意味着即使在视线不清晰的情况下，也能实现更精确的定位。这种方法的优势在于它的准确性可以在收集一定数量的实际路测数据后得到增强。 作者常建萍、杨大成和张健明利用SAS（Statistical Analysis System）这样的统计工具，对Fingerprint定位进行了实践应用。他们首先基于实际的路测数据构建了Fingerprint数据库，然后运用SAS的聚类分析和判别分析功能，分别从地理位置（基于经纬度）和接收功率值这两个维度对Fingerprint定位算法进行了初步验证。 实验结果显示，Fingerprint定位算法相较于传统的定位方法，显著提高了定位精度。这表明Fingerprint算法不仅能够在无线蜂窝网络环境中提供更稳定的定位服务，还能够适应各种复杂环境下的定位需求，具有较大的实际应用潜力。 关键词：定位算法、Fingerprint（指纹）、SAS技术，以及ORESEARCHONMOBILEPHONEPOSITIONINGALGORITHMFINGERPRINTINCELLULARWIRELESSNETWORK，这些都突出了文章的核心研究内容和重点。本文为无线蜂窝网络中的移动台定位提供了一种新颖且实用的策略，对于提高定位精度和适应性具有重要意义。