近年來，基于無線傳感器網(wǎng)絡（Wireless Sensor Networks，WSNs）的信號被動定位（Passive Source Localization，PSL）技術受到了國內(nèi)外眾多學者關注，它在民用與軍事方面均具有廣闊的應用前景。PSL-WSNs技術無論在基于定位數(shù)據(jù)處理的定位關聯(lián)度量估計方面，還是在基于定位關聯(lián)度量信息與傳感器陣列信息的度量融合定位方面，均存在眾多問題尚待解決，本文對其中幾個關鍵技術進行了系統(tǒng)的研究，所取得的主要研究成果為：（1）當WSNs節(jié)點接收噪聲強度不同，或無線傳輸信道存在陰影慢衰落效應時，對目標信號到達距離比（RROA）定位關聯(lián)度量估計方法，以及被動定位算法進行了研究。將特征值分解技術引入到RROA定位關聯(lián)度量估計中，通過接收信號協(xié)方差矩陣特征值分解估計各節(jié)點所接收噪聲強度；通過WSNs中參考節(jié)點的輪換與特征值分解方法消除陰影衰落效應所引入的定位誤差，實現(xiàn)RROA關聯(lián)度量的可靠估計；最后給出了基于RROA關聯(lián)度量以及WSNs節(jié)點位置信息的最小二乘定位算法，該方法可較好的消除由于節(jié)點接收噪聲強度不同以及陰影慢衰落效應等因素所帶來的定位性能惡化。（2）對W... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：150 頁

【學位級別】：博士

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摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 PSL-WSNs 技術研究背景與研究意義
    1.2 PSL-WSNs 方法分類
    1.3 PSL-WSNs 系統(tǒng)執(zhí)行流程
    1.4 本文的研究意義與主要研究工作
第二章 基于測距定位方法理論基礎
    2.1 引言
    2.2 三維立體定位基本系統(tǒng)模型
    2.3 RSSI 定位
    2.4 TOA/TDOA 定位
    2.5 DOA/AOA 定位
    2.6 本章小結
第三章 WSNs 基于特征值分解的 RROA 信號被動定位
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
    3.3 自由空間路徑損耗信道 RROA 估計
    3.4 陰影慢衰落損耗信道 RROA 估計
    3.5 基于 RROA 的信息融合定位
    3.6 計算機仿真和分析
    3.7 本章小結
第四章 基于 TDOA 與 GROA 的信號被動定位算法
    4.1 引言
    4.2 基于 TDOA 與 GROA 的 BFGS 擬牛頓信號被動定位算法
    4.3 基于 TDOA 與 GROA 多目標被動定位與節(jié)點陣列誤差消除算法
    4.4 基于 TDOA 與 GROA 信號被動定位偏差消除算法
    4.5 本章小結
第五章 基于 TDOA 與 FDOA 的多信號及節(jié)點陣列聯(lián)合定位
    5.1 引言
    5.2 多信號源與節(jié)點陣列聯(lián)合定位場景
    5.3 多信號及節(jié)點陣列聯(lián)合估計算法
    5.4 克拉美羅下界推導及聯(lián)合定位算法性能分析
    5.5 計算機仿真驗證及分析
    5.6 本章小結
第六章 結論與展望
    6.1 全文總結
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻
攻讀博士學位期間的研究成果



本文編號：3296230