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該文分析討論了Chan和泰勒兩種TDOA定位算法的優(yōu)缺點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上提出了基于 Chan氏算法(1994)和Taylor級數(shù)展開法(1976)的協(xié)同定位方法。通過在不同信道環(huán)境下對協(xié)同定位 方法進(jìn)行仿真,表明該方法在信道環(huán)境惡劣時能夠有效地提高定位精度。

依據(jù)水下測控設(shè)備組網(wǎng)系統(tǒng)的工作特點(diǎn)，為了有效挖掘現(xiàn)有測控設(shè)備的使用效能，構(gòu)建高精度的綜合性水下測控網(wǎng)絡(luò)，該文提出基于Chan算法的水下測控設(shè)備組網(wǎng)集中式數(shù)據(jù)融合定位算法。該算法首先利用基于波達(dá)時間的加權(quán)最小二乘算法粗測目標(biāo)位置，然后依據(jù)該目標(biāo)位置和測量時延信息的關(guān)系，構(gòu)造新的誤差矢量，利用該誤差矢量再次加權(quán)最小二乘估計解算目標(biāo)位置。研究結(jié)果表明，該算法可實現(xiàn)多套水下測控設(shè)備的數(shù)據(jù)融合，可有效提高全域范圍的定位精度，且精度高于純基于波達(dá)時間的融合定位算法。

該文提出了一種基于Gabor小波的活動圍道紋理分割新方法。該方法先用Gabor小波提取圖像的紋理特征，再用Chan-Vese模型進(jìn)行分割。與其它基于Chan-Vese模型的紋理分割方法相比，基于Gabor小波的活動圍道的紋理分割方法有兩個優(yōu)點(diǎn)：一是同時使用紋理特征和灰度信息演化圍道，可分割紋理圖像和非紋理圖像，分割方法的靈活性好；二是在分割多類目標(biāo)時，采用多級分層式曲線演化方法解決了初始圍道難以選擇的問題。對自然界真實圖像和遙感圖像的分割實驗結(jié)果說明，該文提出的分割方法精度高。

為了減小NLOS傳播的影響，基于幾何結(jié)構(gòu)的單次反射統(tǒng)計信道模型，該文提出一種NLOS環(huán)境下的TOA/AOA定位算法。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較快的學(xué)習(xí)特性和逼近任意非線性映射的能力，對NLOS傳播的誤差進(jìn)行修正以減小NLOS傳播的影響，再利用最小二乘(LS)算法進(jìn)行定位，從而提高系統(tǒng)的定位精度。仿真結(jié)果表明，該算法在NLOS環(huán)境下有較高的定位精度，性能優(yōu)于Chan算法，Taylor算法和LS算法。

該文對單圈T函數(shù)輸出序列的k-錯線性復(fù)雜度進(jìn)行了深入研究，利用多項式理論和Chan Games算法，分析得到了當(dāng)n=2t時，單圈T函數(shù)輸出序列線性復(fù)雜度的n個下降點(diǎn)及其對應(yīng)位置的k-錯線性復(fù)雜度，并給出了k-錯線性復(fù)雜度的分布和k-錯線性復(fù)雜度曲線。

k-錯線性復(fù)雜度是衡量序列穩(wěn)定性的重要指標(biāo)，該文對單圈T函數(shù)按位輸出序列的k-錯線性復(fù)雜度進(jìn)行了深入研究，利用序列線性復(fù)雜度的多項式求解法和Chan Games算法，分析得到了當(dāng)輸入規(guī)模n=2tt時，單圈T函數(shù)按位輸出序列k-錯線性復(fù)雜度的分布，并進(jìn)一步給出了該序列的k-錯線性復(fù)雜度曲線。

超寬帶(Ultra Wide Band, UWB)室內(nèi)定位系統(tǒng)的定位性能主要受信號非視距(None Line Of Sight, NLOS)傳播影響。為此該文提出一種基于信道統(tǒng)計量(Channel Statistics Information, CSI)的信道NLOS狀態(tài)檢測法。該方法首先在IEEE802.15.4a信道模型下對均方根時延擴(kuò)展和平均超量延遲的概率分布函數(shù)進(jìn)行建模，作為信道標(biāo)準(zhǔn)分布。再以信道瞬時分布與標(biāo)準(zhǔn)分布間的KL散度為檢驗統(tǒng)計量做似然比檢驗(Likelihood Ratio Test, LRT)來鑒別信道狀態(tài)。同時提出一種基于LRT的定位算法 LRT-Chan算法。該算法能有效利用受NLOS污染的測距數(shù)據(jù)提高定位精度。仿真結(jié)果表明：LRT信道狀態(tài)檢測法在全部UWB信道中都能獲得較高檢測準(zhǔn)確率；在定位錨點(diǎn)(Anchor Node, AN)分布不理想的NLOS環(huán)境中LRT-Chan算法也能取得較高定位精度。

基于Chan算法的TDOA/AOA定位算法是在Chan算法的信號到達(dá)時間差(TDOA)誤差方程組里加上一個信號到達(dá)角(AOA)誤差方程，利用加權(quán)最小二乘法(WLS)求解。其主要缺點(diǎn)是把移動臺(MS)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)與移動臺到服務(wù)基站(BS)之間的距離作為3個相互獨(dú)立的變量，忽略了3者之間的相關(guān)性。需要進(jìn)行兩次WLS計算，且最終的解為二值根。當(dāng)AOA測量誤差的方差不斷增大時，對應(yīng)的定位誤差也隨之增大。該文利用Kalman濾波算法對AOA的值進(jìn)行估計，并將上述的3個變量簡化為一個，只需一次WLS即可求得唯一解，減少了計算量，消除了根的模糊性。仿真結(jié)果表明，該方法簡單，計算量小，有較高的定位精度和較好的穩(wěn)健性。

車輛的無線定位技術(shù)已成為近年來的一個研究熱點(diǎn)。該文首先提出了一種基于RFID(射頻識別)技術(shù)的交通信息獲取系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上，提出了一種新的多基站TDOA(到達(dá)時間差)車輛定位方法。該方法是一種基于魯棒性估計的兩步定位方法。第1步利用多個基站的TDOA信息通過魯棒性估計找到車輛的大致位置，然后進(jìn)一步采用與車輛距離最近的3個基站的TDOA信息對車輛進(jìn)行精確定位。該方法可有效地克服傳統(tǒng)Chan算法當(dāng)信號衰減引起TDOA估計誤差較大時性能迅速惡化的問題。仿真實驗結(jié)果表明該方法的定位精度優(yōu)于傳統(tǒng)的Chan算法和基于直接平均的2次定位法，可滿足交通信息獲取系統(tǒng)中對機(jī)動車輛定位的要求。

該文提出了一種利用單個CDMA基站發(fā)射的導(dǎo)頻序列對三維運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行定位與跟蹤的方法。首先，利用直達(dá)干擾信號與目標(biāo)反射信號的多普勒頻移的不同及偽隨機(jī)序列自相關(guān)函數(shù)的特點(diǎn)抑制直達(dá)分量，估計相對時延；其次，用與Chan(1994)類似的方法初步估計目標(biāo)位置；最后,根據(jù)目標(biāo)在短時間內(nèi)的運(yùn)動可近似為勻速直線運(yùn)動的特點(diǎn)來改善定位精度，并實現(xiàn)測速。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。