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随着定位服务的快速发展和广泛应用,人们对于定位精度的需求越来越高,而非视距(NLOS)误差是导致定位精度下降最主要的因素。NLOS识别方法可以有效消除NLOS误差对定位精度的影响,先识别出NLOS基站,再利用视距(LOS)基站参与定位。本文针对基于NLOS的识别技术来消除NLOS误差做了如下工作:首先,通过查阅大量相关文献,总结了NLOS定位国内外的研究现状。NLOS误差消除技术主要分为直接进行NLOS误差抑制的定位和先识别NLOS后采用LOS测量值进行定位。其次,分析了NLOS传播的模型以及NLOS误差对定位精度的影响。研究了直接对NLOS误差抑制的残差加权算法,迭代最小残差算法,选择残差加权算法以及降低计算复杂度残差加权算法,对上述四种算法的计算复杂度进行了对比分析。仿真结果表明现有定位算法在NLOS基站数目较多和NLOS误差较大的场景下,定位精度急剧下降。然后,讨论了NLOS的识别方法。考虑从信号检测的角度对NLOS进行识别,分别研究了基于奈曼皮尔逊(Neyman-Pearson,N-P)检测的NLOS识别算法和基于贝叶斯序贯检测的NLOS识别算法。根据N-P准则,在给定虚警概率的情况下,求得判决门限,从而对NLOS进行识别。结合虚警概率和漏警概率,在未知NLOS概率密度函数情况下,采用最大似然估计的方法对贝叶斯序贯检测的判决表达式进行了改进。仿真结果表明,通过贝叶斯序贯检测识别NLOS基站后,利用LOS基站定位后定位精度显著提高。接着,在未知先验信息的情况下,考虑从残差检测的角度对NLOS进行识别,分别研究了基于距离残差识别和基于定位位置残差识别的NLOS识别算法。对距离残差识别算法进行了改进,先利用TOA/AOA混合定位算法来对移动台中间位置进行估计,然后对NLOS基站进行识别,在只有2个LOS基站的场景下也能进行识别。仿真结果表明,基于TOA/AOA混合定位的识别算法具有较好的识别性能。最后,总结了本文的研究工作,指出了文中研究的不足,并对以后的工作进行了展望。