小波分析提升TOA/AOA混合定位精度与效率

本文主要探讨了一种基于小波分析的TOA(Arrival Time)/AOA(Angle of Arrival)混合定位算法在非视距(NLOS)环境下的应用。小波分析作为信号处理的重要工具，因其在时域和频域的局部化特性，使得它在信噪分离和弱信号提取方面表现出色。在定位系统中，NLOS环境下的测量值，如TOA和AOA，通常受到多径干扰和非直线传播的影响，导致数据质量下降。本文首先通过小波变换对这些测量值进行去噪处理，通过分解信号到不同频率和尺度层次，有效地分离出信号和噪声部分，进而减少NLOS误差。 小波变换过程采用离散小波变换(DWT)，通过设定分解层数N和多个小波基函数Ψα，τ(t)，对信号进行多尺度分析，提取不同频率成分的信息。接着，通过假设测量值w(t_i)由真值f(t_i)、高斯随机误差n(ti)和非视距误差nlos(ti)组成，利用小波分析的优势，可以更精确地识别和抑制噪声成分，使得处理后的数据更加纯净。 在定位步骤中，处理后的TOA和AOA数据被输入到最小二乘(Least Squares, LS)算法中，该算法能够有效地估计移动设备的位置，结合TOA和AOA信息，提供更精确的三维定位。相较于神经网络算法，这种方法在收敛速度上有显著优势，定位精度更高，同时可靠性也得到了增强，适应了物联网环境中对实时性和精度的高要求。 然而，尽管神经网络在抑制NLOS误差方面有其优点，但训练时间和鲁棒性不足。本文提出的基于小波分析的混合定位策略，不仅解决了这些问题，还能够在保持定位精度的同时，实现动态连续定位，对于提高服务质量和满足未来无线通信的需求具有重要意义。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种有效的定位算法，通过小波分析的噪声滤波和混合TOA/AOA定位，提高了定位性能，尤其在NLOS条件下，为移动通信系统的定位技术提供了新的解决方案。通过仿真结果验证，这种算法在实际应用中展示了优越的性能和可行性，为移动通信领域的定位研究开辟了新的研究方向。