基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法

摘要

cqvip:目前基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的无线定位算法既不能在基于距离平方差(Squared Range Difference,SRD)的误差平方和最小模型中获得总体最小二乘准则下的全局最优解,也不能在基于距离差(Range Difference,RD)的误差平方和最小模型中获得普通最小二乘准则下的全局最优解。将泰勒级数法与约束总体最小二乘法(Constraint Total Least Square,CTLS)相结合,提出一种基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法(CTLS Taylor)。利用CTLS方法获得目标节点的粗估计位置,并将该位置作为泰勒级数展开法的初始点,通过迭代,获得目标节点的精估计位置。仿真结果表明,CTLS Taylor算法不仅能够获得与QCLS Taylor算法相同的定位精度,而且迭代次数有了明显减少;同时与CTLS定位算法相比,当测量噪声较高时,CTLS Taylor算法的定位精度更高。