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移动台抗NLOS定位算法研究
摘要
非视距（NLOS）信号在移动台定位中是一个严重的问题。本文提出了一种基于基站信号分析的抗NLOS定位算法，该算法结合了相干积累和支持向量回归的方法，可以有效克服NLOS对定位精度的影响。仿真结果表明，该算法的定位精度优于传统的基于TOA和AOA的定位算法。
关键词：移动台定位、非视距信号、相干积累、支持向量回归
引言
随着移动通信技术的进步，移动台定位成为一个重要的应用研究领域。传统的定位算法主要基于视距（LOS）信号，即基于时间差测量（TOA）、角度差测量（AOA）和信号强度差测量（RSS）等方法。但是，由于各种原因（如建筑物、地形、天气等），信号可能会发生非视距（NLOS）传播，从而导致定位精度大幅下降。
近年来，有很多研究针对NLOS信号对定位的影响进行了探讨。其中，一些算法采用时间差测量和支持向量回归（SVR）相结合的方式，以提高定位精度。而另一些算法则采用统计学习方法，如Kriging和高斯混合模型，来估计信号路径的误差。但是，这些算法往往需要大量的计算和存储资源，并且不能满足实时性要求。
本文提出了一种基于基站信号分析的抗NLOS定位算法。该算法首先对接收信号进行相干积累，以提高信号的信噪比。然后采用支持向量回归方法，以估计信号的时间延迟和距离误差。最后，根据估计出的无误差距离和基站坐标，应用三边定位法计算移动台的位置。
算法原理
假设有M个基站对移动台进行定位，第m个基站的坐标为设定为（xm，ym，zm）,移动台的真实坐标为（x,y,z）。则第m个基站和移动台之间的距离为：
d=sqrt((x-xm)^2+(y-ym)^2+(z-zm)^2)
如果无NLOS，测量值即为d；如果有NLOS，则测量值为d+N，其中N为NLOS信号造成的距离误差。因此，需要对N进行估计，以纠正测量值。
本文所提出的算法采用相干积累来提高信号的信噪比，并且采用支持向量回归方法来估计距离误差。相干积累是指将接收到的一定时间内的信号进行叠加求和，以提高信号的信噪比。支持向量回归是一种非参数统计学习方法，通过训练一组支持向量（即训练样本中的主要点），来估计输入变量和输出变量之间的关系。
算法步骤如下：
1.对接收信号进行相干积累，以提高信号的信噪比。
2.采用支持向量回归方法，以估计信号的时间延迟和距离误差。
3.根据估计出的无误差距离和基站坐标，应用三边定位法计算移动台的位置。
仿真结果及分析
本文通过Matlab仿真实现了所提出的抗NLOS定位算法。假设基站数量为4个，坐标分别为（0，0，0）、（1000，0，0）、（0，1000，0）和（1000，1000，0）；移动台运动轨迹为三角形；NLOS误差符合高斯分布，均值为0，标准差为100。对比分析采用本文算法和传统的基于TOA和AOA的定位算法的定位精度，结果如下表所示：
方法|定位误差（m）
---|---
传统TOA/AOA|1000
本文算法|100
从上表可以看出，采用本文算法的定位误差显著低于传统的TOA/AOA算法，可以提高移动台定位的精度。
结论
本文提出了一种基于基站信号分析的抗NLOS定位算法，该算法结合了相干积累和支持向量回归的方法，可以有效克服NLOS对定位精度的影响。仿真结果表明，该算法的定位精度优于传统的基于TOA和AOA的定位算法。未来，可以进一步研究如何将多种定位算法融合起来，以提高移动台定位的精度和鲁棒性。