作者：吴绍华,张钦宇,张乃通 单位：中国科学院软件研究所 出版：《》 页数：13页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFRJXB2009110120 DOC编号：DOCRJXB2009110129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于UWB的无线传感器网络中的两步TOA估计法》PDF+DOC 吴绍华,张乃通 《无线传感器网络测距误差分析》PDF+DOC2015年第S2期 张林山,苏应敢,姚建,王彦 《基于StOMP算法的WSN压缩感知数据重构》PDF+DOC2017年第09期 黄志清,张严心,李梦佳,成志鹏 《基于能量均衡的无线传感器网络压缩感知算法》PDF+DOC2011年第08期 唐亮,周正,石磊,姚海鹏,张静 《一种基于Zigbee的混合定位算法》PDF+DOC2012年第01期 贺宝岳,蒲宝明,李生金,王维维 《一种基于布尔运算的无线传感器网络TOA定位算法》PDF+DOC2010年第01期 王沁,于锋,何杰,万亚东,李翀 《对无线传感器网络定位算法的比较和分析》PDF+DOC2009年第12期 卢翔,涂时亮,陈章龙 《室内环境下对OLOS误差具有鲁棒性的TOA无线传感器网络定位算法》PDF+DOC2008年第01期 焦磊,邢建平,张军,张璇,赵朝丽 《一种基于加权的TOA地下空间UWB室内定位算法》PDF+DOC2014年第01期 栾凤刚,王平,胡建军 《NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法》PDF+DOC2013年第12期 徐彤阳

    • 深入研究了UWB(ultra wideband)无线传感器网络中基于匹配滤波门限检测的TOA(time of arrival)估计算法.针对现有算法的不足，提出了一种三步TOA估计算法：先确定DP(direct path)搜索区域，然后使用门限检测确定DP的粗略位置，最后精确搜索到DP的中心.其中，用于计算检测门限的门限因子依据匹配滤波输出的峭度动态设置，设置模型独立于信道模式，其正确性通过与使用固定门限因子所获得的性能对比进行了验证.与其他算法的性能对比仿真结果表明，所提出的三步TOA估计算法在运算效率和TOA估计精度上取得了较好折衷，适合于当前实际应用.还通过对TOA估计误差的统计分析讨论了测距结果的可信度：依据峭度将测距结果划分为可信和不可信两个级别，并为各级别的TOA估计误差分别了建立概率密度模型.在定位模块中有效利用这些可信度信息，可进一步提高定位精度。

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