NLOS定位：TDOA与RSS结合的粒子滤波算法

"基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位算法" 本文主要探讨了在室内复杂环境中，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）节点的信号传播状态在直视距离（Line-of-Sight, LOS）和非直视距离（Non-Line-of-Sight, NLOS）之间切换的问题。针对这一挑战，作者提出了一种新的非视距定位算法，该算法结合了时间差分到达（Time Difference of Arrival, TDOA）和接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSS）两种测距模型，并运用了可行域粒子滤波（Feasible Region Particle Filter, FRPF）技术。 在传统的定位系统中，LOS路径通常被认为是理想的传播路径，但在室内环境中，由于建筑物和其他障碍物的影响，信号经常会遇到NLOS情况，导致定位精度下降。TDOA测距模型是通过计算信号到达多个接收器的时间差来确定目标位置，而RSS测距模型则依赖于信号强度与距离的关系。然而，这两种方法在处理NLOS情况时都存在局限性。 为了提高定位准确性，文章提出的算法首先应用假设检验方法，基于TDOA和RSS的测距模型分析测量信号，以识别是否存在NLOS现象。一旦检测到NLOS现象，算法会将这些信息纳入粒子滤波过程中，构建一个考虑NLOS影响的可行域。粒子滤波是一种概率滤波算法，通过在状态空间中随机采样（即粒子）来估计目标状态，而可行域粒子滤波则进一步限制了粒子的搜索范围，使其仅在符合物理约束（如NLOS条件）的区域内移动。 在仿真结果中，该方法相较于传统的最小二乘法、普通粒子滤波算法以及仅使用RSS的粒子滤波算法，表现出了更高的定位精度。这表明，结合TDOA和RSS的可行域粒子滤波算法在应对室内环境中的NLOS问题时，能有效地提高WSNs的定位性能，为室内定位提供了更可靠的技术解决方案。 关键词：无线传感器网络；非视距；室内定位；粒子滤波；可行域 中图分类号：TP393 文献标志码：A 这项研究为解决室内环境下的非视距定位问题提供了一个创新的解决方案，通过集成多种测距模型和优化的粒子滤波方法，提高了无线传感器网络的定位准确性和鲁棒性。对于室内导航、安全监控、物联网应用等领域，这样的技术进步有着重要的实际意义。