5G时代：多域信息融合对抗非视距误差的信源定位技术

"能时频域信息融合的信源被动定位技术是现代无线通信与物联网领域中的关键定位策略，尤其在高精度位置服务中扮演着重要角色。这种技术通过结合多种信息域的数据，如能域、时域和频域，来克服非视距(NLOS)传输造成的定位误差，提高定位系统的准确性和鲁棒性。 传统的被动定位技术通常依赖于特定的测量参数，如到达角度(AOA)、到达时间(TOA)或接收信号强度(RSS)。然而，NLOS环境下的误差会显著降低这些方法的定位性能。文献中提到的一些解决方案包括：利用几何单反射圆模型消除非视距误差，或者采用混合高斯模型处理视距和非视距传输因子。虽然这些方法在一定程度上改善了定位效果，但它们往往假设存在非视距先验信息，或者未能提供有效的非视距误差估计。 随着无线通信环境的复杂性增加，多域信息融合定位成为新的研究焦点。时频域融合方法尤其适用于动态目标定位，因为它能够更好地捕捉信号的变化特性。例如，约束加权最小二乘(CWLS)算法和联合期望最大化(EM)算法与加权最小二乘(WLS)算法的结合，可以用来识别和剔除受非视距影响的定位节点，从而提高整体定位精度。这种方法的优点在于它不仅提高了系统对不同信号类型的适应性，还减少了对接收站数量的依赖。 然而，当前的研究仍然面临挑战，如如何更准确地估计非视距误差、如何设计更有效的信息融合策略以及如何优化计算复杂性以适应实时定位需求。未来的研发工作可能集中在开发新的数学模型、改进现有算法，以及探索机器学习和人工智能在多域信息融合定位中的应用，以实现更高效、更精确的信源定位。 能时频域信息融合的信源被动定位技术是解决复杂无线环境中高精度定位问题的有效手段。通过整合多种测量域的数据，可以显著减少非视距传输的影响，提高定位性能，这对于5G通信、物联网以及其他依赖精准位置信息的应用来说至关重要。未来的研究将不断推动这一领域的创新，以应对日益复杂的无线环境和不断增长的高精度定位需求。"