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第1章 绪论 1

1.1 移动通信网定位技术的发展 1

1.2 移动通信网定位的主要方法 3

1.2.1 Cell-ID技术 3

1.2.2 测距系统 4

1.2.3 测距差系统 5

1.2.4 测角系统 5

1.2.5 测距测角系统 6

1.2.6 基于接收信号指纹的定位技术 6

1.2.7 GPS辅助定位（A-GPS） 8

1.3 移动通信网定位服务 9

1.3.1 移动通信网定位工作流程 9

1.3.2 LBS系统构成 10

1.4 国内外研究现状 11

第2章 移动通信信道特性与定位误差 15

2.1 移动通信无线电波的传播特征 15

2.2 传播路径与信号衰落 16

2.3 移动通信信道模型 18

2.3.1 典型的室外传播模型——Okumura-Hata模型 19

2.3.2 COST231-Walfish-Ikegami模型 21

2.3.3 LEE传播模型 21

2.3.4 海面传播模型 22

2.3.5 室内典型模型 22

2.3.6 T1P1 （COST259）信道模型 22

2.3.7 延时扩展Greenstein模型 23

2.3.8 基于几何结构的单次反射统计信道模型 23

2.4 定位准确率评价指标 24

2.4.1 蜂窝网络的拓扑结构及移动台分布 24

2.4.2 均方误差（MSE）与克拉美-罗下界（CRLB） 25

2.4.3 圆/球误差概率（CEP/SEP） 26

2.4.4 几何精度因子（GDOP） 27

2.5 影响移动通信网定位精度的因素 27

2.5.1 非视距传播对定位精度的影响 28

2.5.2 多径传播对定位精度的影响 28

2.5.3 多址干扰对定位的影响 28

2.6 本章小结 29

第3章 时差定位中的模糊及无解分析 30

3.1 平面三站时差定位模糊及无解分析 30

3.1.1 平面三站时差定位模糊分析 30

3.1.2 模糊处理方法 32

3.1.3 无解研究 33

3.2 空间四站时差定位模糊及无解分析 33

3.2.1 空间时差定位算法 34

3.2.2 模糊研究 35

3.2.3 无解研究 39

3.3 本章小结 40

第4章 移动通信网常用定位算法 41

4.1 TDOA定位算法（Chan算法） 41

4.2 最小二乘法 43

4.3 Taylor（泰勒）级数展开算法 44

4.4 基于残差加权的Taylor（泰勒）级数展开TDOA无线定位算法 45

4.5 本章小结 48

第5章 基于神经网络的移动通信网定位技术 49

5.1 基于BP神经网络的TDOA定位算法 50

5.1.1 基于BP神经网络的TDOA测量值的修正 50

5.1.2 基于TDOA定位算法的移动台位置估算 53

5.1.3 LS定位算法 53

5.1.4 仿真与分析 54

5.2 基于RBF神经网络的AOA定位算法 57

5.2.1 基于RBF神经网络的AOA测量值的修正 58

5.2.2 基于AOA的LS定位算法 59

5.2.3 基于AOA定位算法的移动台位置估算 60

5.2.4 仿真与分析 60

5.3 基于RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法 63

5.3.1 基于RBF神经网络的TDOA和AOA测量误差的修正 64

5.3.2 基于RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法的移动台位置估算 64

5.3.3 仿真与分析 66

5.4 基于RBF神经网络的TOA/AOA定位算法 69

5.4.1 基于RBF神经网络的TOA和AOA测量值的修正 70

5.4.2 基于 RBF神经网络的TOA/AOA定位算法的移动台位置估算 70

5.4.3 仿真与分析 72

5.5 基于BP神经网络的定位算法 76

5.5.1 基于BP神经网络的定位算法的移动台位置估算 76

5.5.2 仿真与分析 77

5.6 OFDM系统中基于BP神经网络的定位算法 81

5.6.1 OFDM信号TOA估计 81

5.6.2 基于BP神经网络的TDOA值修正 83

5.6.3 LS定位算法 84

5.6.4 基于BP神经网络的LS定位算法 85

5.6.5 仿真与分析 86

5.7 本章小结 88

第6章 基于数据融合的移动通信网定位技术 89

6.1 LOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法 90

6.1.1 TDOA和AOA测量误差模型 90

6.1.2 TDOA/AOA数据融合定位算法 91

6.1.3 仿真与分析 91

6.1.4 本节小结 93

6.2 NLOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法 94

6.2.1 TDOA和AOA测量误差模型 94

6.2.2 仿真与分析 94

6.2.3 本节小结 97

6.3 基于RBF神经网络的TDOA/AOA数据融合定位算法 97

6.3.1 TDOA和AOA测量误差模型 97

6.3.2 TDOA/AOA数据融合定位算法 98

6.3.3 仿真与分析 99

6.3.4 本节小结 101

6.4 基于BP神经网络的TDOA/GPS混合定位算法 102

6.4.1 基于BP神经网络的修正模型 102

6.4.2 TDOA/GPS混合定位算法 102

6.4.3 基于BP神经网络的定位算法 104

6.4.4 仿真与分析 105

6.4.5 本节小结 107

6.5 本章小结 107

第7章 移动通信网跟踪技术 108

7.1 一种非视距环境下移动通信网跟踪算法 108

7.1.1 算法描述 108

7.1.2 仿真与分析 110

7.1.3 本节小结 111

7.2 基于BP神经网络的跟踪算法 111

7.2.1 算法描述 112

7.2.2 仿真与分析 112

7.2.3 本节小结 114

7.3 非视距传播环境下的AOA跟踪算法 114

7.3.1 算法描述 114

7.3.2 仿真与分析 115

7.3.3 本节小结 116

7.4 本章小结 117

参考文献 118