NLOS环境下基于Bootstrap方法的改进TOA定位算法研究

摘要

复杂的非视距传播(NLOS)环境带来的误差会严重影响定位算法的精度和稳健性,单纯的迭代优化算法面对大量的NLOS误差表现得并不理想.针对经典的TOA算法对非视距传播误差的敏感性问题,引入Bootstrap抽样及蒙特卡罗思想,提出了一种改进的TOA算法.利用随机化的思想对误差分布进行更加精确的识别,并通过随机模拟还原直线传播数据,结合牛顿迭代法对移动终端进行精确定位.实证分析证明,这种改进的TOA算法具有更高的精确性和稳健性.