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公开(公告)号：CN107148081B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710407462.9
申请日：2017-06-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性约束最小二乘的单站定位方法，首先根据宏蜂窝信号传播特性构造宏蜂窝单基站的NLOS信号传播模型；然后利用多径信号参数及基站、目标和散射体间位置关系将定位问题转化为非线性约束最小二乘问题；利用LM(Levenberg‑Marquardt)算法求解最小二乘问题；当残差较大时，引入拟牛顿算法，改进LM算法，得到目标估计位置。该方法解决了传统定位算法对基站个数的依赖性问题，利用单基站进行定位，不需要时钟同步，降低了算法的复杂度；同时利用NLOS环境下，多径信号作为定位路径，而非抑制多径，解决了NLOS环境下定位误差大的问题；利用圆环模型增加变量约束条件，提高了最小二乘算法有效性，实现了宏蜂窝单站定位20‑30米的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107148081A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710407462.9
申请日：2017-06-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性约束最小二乘的单站定位方法，首先根据宏蜂窝信号传播特性构造宏蜂窝单基站的NLOS信号传播模型；然后利用多径信号参数及基站、目标和散射体间位置关系将定位问题转化为非线性约束最小二乘问题；利用LM(Levenberg‑Marquardt)算法求解最小二乘问题；当残差较大时，引入拟牛顿算法，改进LM算法，得到目标估计位置。该方法解决了传统定位算法对基站个数的依赖性问题，利用单基站进行定位，不需要时钟同步，降低了算法的复杂度；同时利用NLOS环境下，多径信号作为定位路径，而非抑制多径，解决了NLOS环境下定位误差大的问题；利用圆环模型增加变量约束条件，提高了最小二乘算法有效性，实现了宏蜂窝单站定位20‑30米的定位精度。
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公开(公告)号：CN107241797B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201710407461.4
申请日：2017-06-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种NLOS环境下基于散射体信息的单站定位方法。仿真建立宏蜂窝NLOS下的三种散射体模型；提取相应模型下多径信号参数，计算信号到达角和到达时间的概率密度函数，保存为参考模板；然后采集多径信号参数，计算其概率密度函数，作为测试模板；采用模式识别算法进行参考模板与测试模板的匹配，判别实测信号的传播模型；根据信号传播模型的定位几何关系，建立非线性定位方程，转换为优化问题后利用优化算法进行求解，实现宏蜂窝NLOS环境下的目标定位。本发明实现了无LOS信号存在、散射体位置未知时的单基站定位，解决了传统的蜂窝网对基站数量的依赖问题及NLOS影响较大的问题，可同时估计出移动台和散射体的位置坐标，提升了在NLOS环境下的定位精度。
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公开(公告)号：CN107389063A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710614908.5
申请日：2017-07-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法，首先利用GSM无线信号的多径及非视距传播造成的位置指纹特性，采用搜索匹配进行位置指纹定位；然后根据惯性传感器件的输出数据解算出目标行人行走速度和航向角，获得用户的相对位置信息；最后利用抗差扩展卡尔曼滤波器将两者输出的位置结果进行融合。本发明通过引入抗差扩展卡尔曼滤波算法，将GSM环境下位置指纹定位结果与MEMS输出数据结合，使定位系统间优势互补，能够有效地克服MEMS器件定位存在的累积误差和GSM定位中存在的RSSI扰动对定位精度带来的影响，全方位覆盖定位盲点，在室内环境中实现高精度的定位效果。
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公开(公告)号：CN107241797A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710407461.4
申请日：2017-06-02
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W64/00 , G01S5/0257
Abstract: 本发明公开了一种NLOS环境下基于散射体信息的单站定位方法。仿真建立宏蜂窝NLOS下的三种散射体模型；提取相应模型下多径信号参数，计算信号到达角和到达时间的概率密度函数，保存为参考模板；然后采集多径信号参数，计算其概率密度函数，作为测试模板；采用模式识别算法进行参考模板与测试模板的匹配，判别实测信号的传播模型；根据信号传播模型的定位几何关系，建立非线性定位方程，转换为优化问题后利用优化算法进行求解，实现宏蜂窝NLOS环境下的目标定位。本发明实现了无LOS信号存在、散射体位置未知时的单基站定位，解决了传统的蜂窝网对基站数量的依赖问题及NLOS影响较大的问题，可同时估计出移动台和散射体的位置坐标，提升了在NLOS环境下的定位精度。
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公开(公告)号：CN107389063B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201710614908.5
申请日：2017-07-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法，首先利用GSM无线信号的多径及非视距传播造成的位置指纹特性，采用搜索匹配进行位置指纹定位；然后根据惯性传感器件的输出数据解算出目标行人行走速度和航向角，获得用户的相对位置信息；最后利用抗差扩展卡尔曼滤波器将两者输出的位置结果进行融合。本发明通过引入抗差扩展卡尔曼滤波算法，将GSM环境下位置指纹定位结果与MEMS输出数据结合，使定位系统间优势互补，能够有效地克服MEMS器件定位存在的累积误差和GSM定位中存在的RSSI扰动对定位精度带来的影响，全方位覆盖定位盲点，在室内环境中实现高精度的定位效果。
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