全球快讯:基于Nanoloc的TOA指纹算法怎么定位？

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提起基于Nanoloc的TOA指纹算法定位研究大家在熟悉不过了，被越来越多的人所熟知，那你知道基于Nanoloc的TOA指纹算法定位研究吗？快和小编一起去了解一下吧！

摘要：室内环境下，因多径效应以及障碍物影响等因素的存在，使得TOA测距误差较大，如何降低测距误差对定位精度的影响，是精确室内定位系统前进路上的一个挑战。本文针对实测环境下TOA测距误差较大且存在非单调等特点，利用指纹算法降低误差影响，并使用动态阈值，误差加权等方法实现定位，并于Nanoloc平台实现。实验结果表明，本文所用方法在相同测距误差情况下，对比最小二乘法定位有效的提高了定位精度。此方法使定位精度不再过度依赖测量值的准确性，改善了恶劣环境下定位结果的稳定性。

引言

随着射频识别技术的飞快发展，人们对室内物体的位置信息需求日益增长，室内定位技术已成为全球研究的热点。目前所研究的算法以基于测距技术为主，包括测量到达时间(TOA)、测量到达时间差(TDOA)、测量到达角度(AOA)以及测量信号强度(RSSI)。电磁因素、实现技术不完善、环境变化等因素造成上述几种技术的测距结果都会存在误差，为了消除或减小误差，人们研究改进三边测量算法、虚拟阵算法、Bancroft算法、VIRE算法、REC算法、Taylor级数展开算法等^[4-9]数据后期处理算法，也有MUSIC、CHAN^[3]、最强径检测^[1]、高阶累积量^[10]等不同时延估计算法，希望利用不同的方法使得测距结果更准确或利用已有数据得到更准确的目标位置。这些方法或过分依赖测量值的准确性，或计算量过大，或存在实际条件不易达到等缺点，在实际中并不能达到很好的定位精度。本文研究基于到达时间的TOA测距技术，结合指纹算法进行定位，此方法既不会过分依赖测量值的准确度，也易于实现。

TOA双边测距原理

TOA(Time of Arrival)是常见的射频测距技术，其原理为通过测量信号在阅读器和标签之间传输的时间来估计两者之间的距离，测量误差的大小主要取决于测距过程中传输信道的状态，这些因素会影响接收方对信号的传输时延的判断，进而对定位精度产生影响。室内环境下，严重的多径效应和NLOS(非视距)条件造成测距误差较大。

我们利用Nanoloc系统使用SDS-TWR(Symmetrical Double-Sided Two-Way Ranging)^[2,4]方式进行实际测距，测距过程为：第一个周期内，anchor向tag发送测距开始信号signal1，并开始计时(在接到ack之后停止计时，间隔即为t_roundA)，tag在接收到signal1后，自动返回一个ack信号，并在一段时间后向anchor发送其接收处理signal1的时间t_replyT，t_replyT包含于signal2中; 在接收到signal2后，自动返回一个ack信号，tag将发送signal2和接收ack的间隔时间t_roundA再次发送给anchor，由anchor计算两者之间的距离：

其中c为信号在空气中传播的速度，即光速。

我们从实际数据出发，发现因时延估计以及多径效应，使得TOA在短距离测量情况下也存在非单调性的问题，使用最小二乘法进行定位会有很大的误差，基于此，我们决定采用指纹法进行定位。

全球快讯:基于Nanoloc的TOA指纹算法怎么定位？

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