針對(duì)室內(nèi)LOS/NLOS混合環(huán)境下RSS測(cè)量造成節(jié)點(diǎn)定位精度下降的問題,提出自適應(yīng)加權(quán)最小二乘估計(jì)的定位算法。采用假設(shè)檢驗(yàn)的方法確定測(cè)量通道中是否有NLOS的存在。并分別在LOS和NLOS環(huán)境下構(gòu)造最小化基于樣本均值和樣本中位值的自適應(yīng)加權(quán)平方誤差代價(jià)函數(shù)進(jìn)行定位。仿真結(jié)果表明,所提出的算法定位精度優(yōu)于基于樣本均值和中位值的最小二乘算法、基于樣本中位值的最小二乘算法、一般的最小二乘算法。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。 

【文章來源】：控制工程. 2020年04期 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

信號(hào)的LOS/NLOS傳播

節(jié)點(diǎn)分布圖

本文將所提自適應(yīng)加權(quán)最小二乘算法(ATWLS)和基于樣本均值和中位值的最小二乘算法(Adaptive Least Squares Based on Sample Mean and Median,ATLS)、基于樣本中位值的最小二乘算法(Least Squares Based on Sample Median Value,MLS)、一般最小二乘算法(Least Squares,LS)進(jìn)行比較。并給出了平均定位誤差隨σ1變化關(guān)系，如圖3所示。由圖3可知當(dāng)σ1比較小時(shí)，ATLS和MLS曲線比較接近。隨著σ1的增長(zhǎng)，所有算法平均定位也隨之增加，但是LS誤差增長(zhǎng)速度最快，定位精度最差。反之，ATWLS定位精度則最高。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2955606