NLOS环境下无线通信的TDOAAOA混合定位算法研究

"NLOS环境下无线通信网络中的TDOAAOA混合定位算法，通过结合TOA（Time Difference of Arrival）和AOA（Angle of Arrival）两种测量值，提高无线定位的精度，采用最速下降法作为优化方法。" 在无线通信网络中，尤其是在非视线（Non-Line-of-Sight, NLOS）环境下，信号传播会受到建筑物、地形等障碍物的影响，导致定位精度降低。传统的基于TOA或AOA的定位方法在NLOS环境下往往表现不佳。为了解决这个问题，研究者提出了TDOA/AOA混合定位算法，该算法综合了TOA的时间差信息和AOA的方向信息，以提高定位准确性。 TOA定位是通过测量信号从发射源到接收器的传播时间来确定目标位置，而AOA定位则是通过接收多个信号源的信号并分析其入射角来推断目标方向。在NLOS环境下，TOA可能会因为多路径效应导致错误的传播时间估计，而AOA则可能由于信号的反射和散射产生方向估计的偏差。将两者结合起来，可以相互补充，减少这些误差。 该文提出的TDOA/AOA最速下降混合定位算法，以加权残差平方和为优化目标，利用最速下降法进行迭代求解，以找到最优的定位解。最速下降法是一种常用的数值优化方法，它通过连续迭代更新参数，逐渐接近全局最小值。 为了验证算法的有效性，作者进行了仿真实验，使用了几何结构的单反射圆盘模型。实验对比了TDOA/AOA最速下降混合定位算法与其他定位算法，如TDOA/AOA泰勒级数混合定位算法和纯TDOA泰勒级数经典算法。仿真结果表明，在不同数量的基站参与定位和不同大小的反射圆盘半径下，TDOA/AOA最速下降混合定位算法的均方差、平均误差和最大误差都较小，从而证明了其在NLOS环境下的高定位精度。而且，随着参与定位的基站数量增加，该混合定位算法的优势更加明显。 这项研究为NLOS环境下的无线通信网络定位提供了一个有效的解决方案，通过融合TOA和AOA信息，提高了定位系统的鲁棒性和精度，对于无线通信网络的优化和应用具有重要意义。