本文提出了一种基于NLOS认证的无线传感器网络混合定位算法，因为非可见性误差导致传感器阵列定位系统定位精度严重下降，电线和环境的脆弱性。过NLOS认证算法从每个锚节点的记录时间信息中去除具有NLOS错误的锚节点，并且使用该标记节点的最终定位完成。合定位算法仿真结果表明，该算法有效地消除了NLOS对系统定位结果的影响，并通过混合定位算法显着提高了系统的定位性能。有视线到达时差;到达角度中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1007-9416（2017）02-0150-03目前，越来越多的行业产生了大量的无线定位需求。
引发了国内外对无线定位技术的研究浪潮[1-6]。用的无线节点遥测方法有：信号到达强度遥测（RSSI）[7]，信号到达角（AOA）遥测方法[7] ]，基于信号到达时间（TOA）的遥测方法[8]和基于TDOA [9]的遥测算法等。线传感器网络系统的定位误差主要包括以下几个方面：（1）由于信道环境差导致的测量误差，（2）由不存在的定位算法引起的计算误差 – 定位的线性[10]。视距（NLOS）引起的误差是测量误差的重要组成部分。
统的节点定位方法，例如Chan算法[11]和Taylor串行扩展方法[12]，没有考虑定位算法中的NLOS误差。果，当节点在NLOS环境中通信时，两种方法的定位性能大大降低。此基础上根据初步信息，传统方法的事实，提出了利用该TOA和TDOA直接非可视性的情况下的特性，以消除非错误的影响的改进方法视线。时，在当今的无线传感器阵列定位系统中，经常使用独特的定位方法来执行最终的标签定位工作，并且这些方法具有其自身的缺点。
此，本文提出了一种基于TDOA和AOA混合定位的方法，旨在综合两种定位算法的优点，达到提高系统定位精度的目的。文的算法结构如下：（1）利用本文提出的NLOS认证算法，从节点中过滤出具有直接盲通信的锚节点。点和节点记录的TOA信息被删除; （2）合并剩余的TOA信息。接节点可以记录AOA信息并使用现有的定位方程来完成标签节点的位置信息的计算。了区分定位系统中是否存在没有直接视线的锚节点，非视距认证算法必须使用特定算法进行认证。
定位系统中，恒温阀芯在锚节点j和标签时测量的TOA信息可以表示如下：其中表示系统测量的TOA信息，表示实际预期的TOA信息，在此考虑表示系统的测量噪声和噪声的平均值。0，具有方差的高斯分布，表示由于非可见性误差导致的锚节点j和标签之间的延迟，并且平均值是方差。
此，查找或判断TOA信息中是否存在延迟成为解决NLOS问题的关键。解决延迟问题时，本文提出了一种算法：假设系统中锚节点的位置已经预先测量，并且可以看到锚节点之间的障碍。NLOS认证算法的操作期间，可以使用在锚节点之间可获得的通信TOA信息来计算锚节点之间的通信的到达时间差，这是即，记录TDOA信息和多组信息，并将均方误差记录计为参考。差记录为。相同的方式记录和计算锚节点和标签之间的TDOA信息，并且将多组均方误差计数为锚节点1之间的TDOA信息的平均平方误差。且示出了锚节点2，其指示锚节点的数量。参考的均方误差与锚节点和标签之间计算的均方误差进行比较。果差异很大，则可以计算两个锚节点之间的NLOS和标记TDOA信息组并找到几组判断。有NLOS通信的锚节点最终完成对NLOS锚节点的选择。
于TDOA和AOA混合定位技术的混合定位算法是一种结合TDOA和AOA信息完成定位的方法。定位过程中，标签节点广播信号，锚节点注册TOA和AOA信息，因为每个锚节点和标签节点之间的距离不相等，TOA信息可能是用于计算每个锚节点相对于标签节点的TDOA信息。TDOA信息使得计算每个锚节点与标签节点之间的距离差成为可能，利用获得的信号AOA信息，混合定位算法可以完成标签的定位计算。里我们只考虑两个维度的情况下的定位。设锚节点坐标信息用于指示标签的坐标，锚节点与标签之间的距离信息可以表示为，恒温阀芯从而获得： ，使其进入公式（2）的简化：可以得到连续简化公式（3）：由安装在其上的小天线阵列获得的标签扩散信号的角度信息到达锚节点的锚节点表示如下：联立方程（4），公式（5）和变换矩阵形式可用：离开矩阵：则：从上面的等式中，可以看出，矩阵B的确定值和从锚定节点1获得的AOA信息知道矩阵的确定值不是0，因此存在逆矩阵，变换：Let：Then ：介绍上面的公式在下面的列表中：其中：从这些方程可以看出，方程中只有一个未知，即标签和节点之间的距离信息。地。此，可以使用距离信息来执行定位。拟性能分析在不同离线延迟下的模拟分析如图4所示。1.对于具有单个盲节点的系统，获得了在不同NLOS延迟下的定位精度分析的结果。
轴表示定位误差，横轴表示TOA测量噪声的均方根误差。真结果表明，该算法有效地降低了NLOS误差对定位的影响。
文提出了一种基于NLOS认证的无线传感器网络混合定位算法，因为非可见性误差导致传感器阵列定位系统定位精度严重下降，电线和环境的脆弱性。过NLOS认证算法从每个锚节点的记录时间信息中去除具有NLOS错误的锚节点，并且使用该标记节点的最终定位完成。合定位算法仿真结果表明，该算法有效地消除了NLOS对系统定位结果的影响，并通过混合定位算法显着提高了系统的定位性能。有视线到达时差;到达角度中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1007-9416（2017）02-0150-03目前，越来越多的行业产生了大量的无线定位需求。引发了国内外对无线定位技术的研究浪潮[1-6]。用的无线节点遥测方法有：信号到达强度遥测（RSSI）[7]，信号到达角（AOA）遥测方法[7] ]，基于信号到达时间（TOA）的遥测方法[8]和基于TDOA [9]的遥测算法等。线传感器网络系统的定位误差主要包括以下几个方面：（1）由于信道环境差导致的测量误差，（2）由不存在的定位算法引起的计算误差 – 定位的线性[10]。视距（NLOS）引起的误差是测量误差的重要组成部分。统的节点定位方法，例如Chan算法[11]和Taylor串行扩展方法[12]，没有考虑定位算法中的NLOS误差。果，当节点在NLOS环境中通信时，两种方法的定位性能大大降低。于传统方法基于先验信息的事实，本文提出了一种在非视距情况下利用TOA和TDOA特征的改进方法，以消除非标准误差的影响。线。时，在当今的无线传感器阵列定位系统中，经常使用独特的定位方法来执行最终的标签定位工作，并且这些方法具有其自身的缺点。
此，本文提出了一种基于TDOA和AOA混合定位的方法，旨在综合两种定位算法的优点，达到提高系统定位精度的目的。文的算法结构如下：（1）利用本文提出的NLOS认证算法，从节点中过滤出具有直接盲通信的锚节点。点和节点记录的TOA信息被删除; （2）合并剩余的TOA信息。接节点可以记录AOA信息并使用现有的定位方程来完成标签节点的位置信息的计算。了区分定位系统中是否存在没有直接视线的锚节点，非视距认证算法必须使用特定算法进行认证。定位系统中，在锚节点j和标签时测量的TOA信息可以表示如下：其中表示系统测量的TOA信息，表示实际预期的TOA信息，在此考虑表示系统的测量噪声和噪声的平均值。0，具有方差的高斯分布，表示由于非可见性误差导致的锚节点j和标签之间的延迟，并且平均值是方差。此，查找或判断TOA信息中是否存在延迟成为解决NLOS问题的关键。解决延迟问题时，本文提出了一种算法：假设系统中锚节点的位置已经预先测量，并且可以看到锚节点之间的障碍。NLOS认证算法的操作期间，可以使用在锚节点之间可获得的通信TOA信息来计算锚节点之间的通信的到达时间差，这是即，记录TDOA信息和多组信息，并将均方误差记录计为参考。差记录为。相同的方式记录和计算锚节点和标签之间的TDOA信息，并且将多组均方误差计数为锚节点1之间的TDOA信息的平均平方误差。且示出了锚节点2，其指示锚节点的数量。参考的均方误差与锚节点和标签之间计算的均方误差进行比较。果差异很大，则可以计算两个锚节点之间的NLOS和标记TDOA信息组并找到几组判断。有NLOS通信的锚节点最终完成对NLOS锚节点的选择。于TDOA和AOA混合定位技术的混合定位算法是一种结合TDOA和AOA信息完成定位的方法。定位过程中，标签节点广播信号，锚节点存储TOA和AOA信息，每个锚节点与标签节点之间的距离不相等，可以使用TOA信息计算每个锚节点相对于标签节点的TDOA信息。TDOA信息使得计算每个锚节点与标签节点之间的距离差成为可能，利用获得的信号AOA信息，混合定位算法可以完成标签的定位计算。里我们只考虑两个维度的情况下的定位。设锚节点坐标信息用于指示标签的坐标，锚节点与标签之间的距离信息可以表示为，从而获得： ，使其进入公式（2）的简化：可以得到连续简化公式（3）：由安装在其上的小天线阵列获得的标签扩散信号的角度信息到达锚节点的锚节点表示如下：联立方程（4），公式（5）和变换矩阵形式可用：离开矩阵：则：从上面的等式中，可以看出，矩阵B的确定值和从锚定节点1获得的AOA信息知道矩阵的确定值不是0，因此存在逆矩阵，变换：Let：Then ：介绍上面的公式在下面的列表中：其中：从这些方程可以看出，方程中只有一个未知，即标签和节点之间的距离信息。地。此，可以使用距离信息来执行定位。拟性能分析在不同离线延迟下的模拟分析如图4所示。
1.对于具有单个盲节点的系统，获得了在不同NLOS延迟下的定位精度分析的结果。轴表示定位误差，横轴表示TOA测量噪声的均方根误差。真结果表明，该算法有效地降低了NLOS误差对定位的影响。
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