针对室内复杂环境下无线传感器节点的信号传播状态在LOS/NLOS之间切换的现象,提出基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位.首先采用基于TDOA和RSS两种测距模型的假设检验方法去辨识测量信号中是否存在NLOS现象,然后采用考虑NLOS测量信息的可行域粒子滤波方法对未知移动节点的位置进行定位.仿真结果表明,所提出的方法优于最小二乘法、普通的粒子滤波算法以及仅采用RSS测距模型的粒子滤波算法,具有较高的定位精度.

针对非视距(NLOS)环境下的移动定位问题,提出一种基于交互式多模型-改进卡尔曼滤波(IMM-IKF)的无线传感器网络NLOS节点定位算法.算法在IMM算法框架下估计移动节点位置,采用两个平行的改进卡尔曼滤波算法对多个移动节点候选位置进行滤波处理,通过Markov链实现LOS状态与NLOS状态的转换,根据似然概率对两个滤波结果进行加权融合,从而获得移动目标位置.仿真实验结果表明,所提出算法可以有效抑制NLOS误差,实现精确定位.