【摘 要】
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在蜂窝网络TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)定位模型的基础上,将定位问题转化为无约束非线性优化问题,进而提出基于Wolfe步长的BFGS(Broyden-FletcherGoldfarb-
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在蜂窝网络TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)定位模型的基础上,将定位问题转化为无约束非线性优化问题,进而提出基于Wolfe步长的BFGS(Broyden-FletcherGoldfarb-Shanno)算法实现对蜂窝网络中移动台的定位。实验结果表明,采用改进的BFGS算法,不仅具有比现有算法更高的定位精度,而且能在一定程度上抑制NLOS(Non-line-ofsight,非视距)传播误差。
Based on TDOA (Time Difference of Arrival) positioning model of cellular network, the localization problem is transformed into an unconstrained nonlinear optimization problem, and then a BFGS (Broyden-Fletcher Goldfarb-Shanno) algorithm based on Wolfe steps is proposed to realize the optimization of cellular Positioning of mobile stations in the network. The experimental results show that the improved BFGS algorithm not only has higher positioning accuracy than the existing algorithms, but also can reduce NLOS (Non-line-of-sight) propagation error to a certain extent.
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