摘要
基于几何结构的单次反射统计信道模型,提出了一种在非视距(NLOS)传播环境下对移动台的到达角(AOA)的定位与跟踪算法。首先利用径向基函数(RBF)神经网络对NLOS误差进行修正,再利用最小二乘(LS)算法进行移动台位置估计,然后配合相关检测距离门对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位与动态跟踪,且效果良好。
Based on Geometrically Based Single-Bounce（GBSB） statistical channel model,a Angel of Arrival（AOA）-based location and tracking algorithm in Non-Line-Of-Sight（NLOS） environment for Mobile Station（MS） was proposed in this paper.The algorithm using Radical Basis Function（RBF） neural network was able to correct the NLOS errors,and then the positions of MS could be estimated by Least-Square（LS） algorithm.Furthermore,cooperating with correlation detection gate,the MS was tracked by the algorithm.The simulation results show that the proposed algorithm can efficiently track the MS dynamically,and has good results.
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第2期317-319,共3页
journal of Computer Applications
基金
陕西省自然科学基金资助项目(2009JM8015)
关键词
非视距
到达角
跟踪算法
神经网络
最小二乘法
Non-Line-Of-Sight（NLOS）
Angel of Arrival（AOA）
tracking algorithm
neural network
Least-Square（LS） algorithm
