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近年来,定位技术在民用和军用方面得到越来越广泛的应用。但是在地面无线电定位中,非视距(NLOS)误差对定位精度的影响问题一直没能够得到较好的解决。为此,本文重点分析研究了基站数量较少,目标在多个基站组成的多边形之外这样一种特殊几何精度因子(GDOP)场景下的LOS/NLOS传播环境识别与NLOS误差减弱问题,并通过识别出的视距(LOS)基站进行定位,以消除NLOS误差对定位精度的不利影响,文中还将各算法在蜂窝场景及特殊GDOP场景下的性能进行了分析对比。首先,研究了NLOS误差问题的研究现状。并归纳总结为两类：一是直接减弱；二是先识别后减弱。本文着重研究了第二类,对特殊场景下的NLOS传播先进行识别,然后再利用识别出的LOS基站进行NLOS误差的减弱。其次,研究了NLOS环境下的定位算法,从基站数量和GDOP几何分布角度分别研究了特殊场景下定位的特点,建立了本文的分析模型。文中重点研究了残差加权算法,迭代最小残差算法,Wylie算法,分别在蜂窝网络、普通GDOP场景和特殊GDOP场景下对算法进行仿真实验,验证了这些算法在特殊场景下性能的局限性。再次,讨论了NLOS下的电波传播特征,对两种NLOS传播识别算法——基于位置残差的识别算法和基于交叉面积的识别算法进行了深入分析,针对本文研究的特殊GDOP场景,对基于交叉面积的识别算法进行了改进。实验结果表明,基于交叉面积的改进算法更适合特殊GDOP场景的LOS/NLOS识别。接着,在上述研究的基础上,分析了现有NLOS识别算法存在的不足,提出了一种分步检验的改进识别算法。该算法对目标进行多次测量,得到一个样本,通过两步来进行NLOS传播识别：第一步通过方差检验算法,选出LOS条件下的测量数据,第二步采用改进的基于交叉面积识别算法进行NLOS识别。实验结果表明该分步检验识别算法的识别性能优于本文研究的其它NLOS传播识别算法。利用分步检验识别算法识别出的LOS基站进行定位,并与几种经典的NLOS减弱算法进行比较,仿真结果验证了分步检验算法在特殊场景下,对提高定位精度的有效性。最后,对本文开展的研究工作进行了总结,分析了其中存在的不足,并指明了今后继续研究的方向。