室内定位算法：TCW-Taylor展开联合TOA/AOA

"基于到达时间和到达角度的室内联合定位算法" 本文主要介绍了一种用于室内定位的新型联合定位算法，该算法结合了信号到达时间（TOA）和信号到达角度（AOA）的信息，旨在提高在复杂环境下的定位精度。在非视距传播条件下，无线信号的定位精度会受到显著影响，因此，该算法通过卡尔曼滤波器来实时消除TOA测量值中的非视距误差，以提升数据质量。 首先，算法应用卡尔曼滤波技术，这是一种有效的估计方法，能够处理动态系统中的随机噪声和不确定性。通过卡尔曼滤波，可以不断更新并优化TOA的测量值，减小由非视距传播引起的误差。 接下来，算法利用平滑后的TOA值和包含测量噪声的AOA信息来确定目标节点可能的位置区域。在这一阶段，引入了一种门限比较加权法（TCW），它根据不同的位置点赋予不同的动态权值，对定位区域内的各个位置进行加权评估。这种方法可以更有效地利用AOA信息，使得定位结果更加精确。 然后，TCW计算出的目标节点初步位置被用作Taylor级数展开的初值。通过迭代求解Taylor级数，进一步细化定位结果，实现第二次精细定位。这种方法利用了数学优化理论，能够在多维度空间中寻找最佳解，从而提高定位精度。 仿真实验结果显示，相较于传统的全质心-Taylor级数展开定位算法和基于最小二乘法的TOA/AOA混合定位算法，该联合定位算法在考虑AOA约束条件和动态权值分配的情况下，能够提供更准确的初始定位结果，并更接近于Cramer-Rao下界，这是衡量估计精度的一个理论下限。 关键词涉及遥感、室内定位、到达时间、到达角度、卡尔曼滤波以及混合定位，表明该研究涵盖了多个领域的专业知识。该算法对于室内环境下的导航、物联网设备定位、安全监控等领域具有重要应用价值。 中图分类号TN929.5，文献标识码A，DOI: 10.3788/LOP56.222802，表明这是一篇关于通信技术与信号处理的学术论文，具有较高的科研价值。