【摘要】：本文在詳細學(xué)習(xí)、研究了大量有關(guān)無源時差定位算法文獻的基礎(chǔ)上,對時差定位中的核心問題時延估計的基礎(chǔ)互相關(guān)算法及其改進算法二次相關(guān)算法的相關(guān)基礎(chǔ)知識、算法原理和計算流程做了詳細地介紹。并對已有的常見二次相關(guān)算法的改進算法進行了總結(jié)和闡述。在對二次相關(guān)算法的基礎(chǔ)知識、性質(zhì)以及算法本身做了深入的研究后,對于相關(guān)函數(shù)類時延估計算法計算時延時,需要信噪比較好的數(shù)據(jù)包,但缺乏相應(yīng)地質(zhì)量評價方法問題,提出了一種對照二次相關(guān)方法。該方法在二次相關(guān)算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合互相關(guān)函數(shù)的性質(zhì),設(shè)立了一組對照二次相關(guān)組,簡稱對照組;對原二次相關(guān)算法,簡稱原始組。由于原始組需要兩個信號并對其中一個信號做自相關(guān),在對照組中,取在原始組中未做自相關(guān)的信號,并對該信號做自相關(guān)。在其余時延估計過程中,通過利用互相關(guān)函數(shù)的性質(zhì),對后續(xù)過程做出相應(yīng)的調(diào)整,使得在理想無噪聲影響時,對照組可以和原始組獲得相同的時延值。隨后對該對照二次相關(guān)方法的基礎(chǔ)上做了進一步的改進,改進后減少了一次互相關(guān)運算。在實際含有噪聲的情況下,如果不同監(jiān)測設(shè)備之間的距離較遠,不同監(jiān)測設(shè)備之間的噪聲相對獨立,所以可以認為不同監(jiān)測設(shè)備接收到的信號所攜帶的噪聲是獨立的。當(dāng)信噪比較低時,原始組和對照組計算結(jié)果會有差異,通過這種差異可以對數(shù)據(jù)包的質(zhì)量好壞進行評價。本文首先通過仿真,對對照二次相關(guān)方法的判斷閾值做了初步的選擇,并給出了該判斷閾值。隨后通過實測數(shù)據(jù)對本文提出的對照二次相關(guān)方法及判斷閾值的檢測能力進行了驗證。驗證結(jié)果表明本文提出的對照二次相關(guān)方法及判斷閾值可以滿足實際應(yīng)用的要求。對于通過對照二次相關(guān)方法篩選出的較好的數(shù)據(jù)包,在利用二次相關(guān)對實際數(shù)據(jù)包進行時延估計時可能存在的多個最大峰值點問題和利用快速傅立葉變換進行計算存在的柵欄效應(yīng)問題。本文結(jié)合多項式擬合對二次相關(guān)計算結(jié)果的峰值點進行擬合,將計算結(jié)果的精度推進到亞采樣點級別,以便求解出更加精確的峰值位置,從而獲得更高的時延估計精度。在對利用多項式擬合對二次相關(guān)算法計算結(jié)果峰值點擬合時,由于峰值過大造成擬合困難的問題,提出了通過對待擬合點進行線性歸一化后再進行多項式擬合的解決方法。最后通過實測數(shù)據(jù)驗證了基于多項式擬合的二次相關(guān)算法的有效性及優(yōu)越性。該算法可以較好地解決多個最大峰值點問題和柵欄效應(yīng)問題,并且在數(shù)據(jù)包質(zhì)量較好的條件下,與二次相關(guān)算法相比可以獲得更加精準(zhǔn)的時延值。
【圖文】：

一定的總結(jié)與闡述。介紹介紹了雙曲線法，這是時差定位的核心思想，后續(xù)的理的。其次，介紹了信號的自相關(guān)函數(shù)、互相關(guān)函數(shù)以及關(guān)函數(shù)是相關(guān)函數(shù)類算法計算時延的理論工具，而相關(guān)理論基礎(chǔ)�；陔p曲線的定義來對目標(biāo)源進行定位的方法。雙曲線內(nèi)與兩個定點（雙曲線的焦點）1F 、2F 的距離的差的絕且該常數(shù)小于這兩個定點間的距離1 2F F )的軌跡稱為雙差的絕對值為定長的點的軌跡叫做雙曲線。用公式表示1 2PF PF 2a 為雙曲線上的點。

圖 2.4 柵欄效應(yīng)示意圖圖 2.4 所示，假定實際中真實的時延位置為DN ，，然而由于 FFT 的影響使中無法取到 ，在本次示意圖中，按照峰值點來計算，時延估值是真實點DN R 。由于這個問題，會導(dǎo)致時延估計的結(jié)果始終有一定的誤差。見的二次相關(guān)改進方法果想要提高定位的精度，從硬件方面來說，可以通過增加設(shè)備帶寬、提高點數(shù)或者使用更加好的接收設(shè)備以獲得更好的接收信噪比等方法來提高度，從而提升定位結(jié)果的精度。在硬件設(shè)備條件一定的情況下，通常只能來進行改進。本小節(jié)主要對已有文獻中，針對二次相關(guān)的常見改進算法做廣義加權(quán)函數(shù)于現(xiàn)實中噪聲等環(huán)境因素的影響，使用互相關(guān)算法可能會出現(xiàn)虛假的峰或，造成估計誤差。為了解決這種問題，最常使用的方法是，通過加權(quán)函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN95

【參考文獻】

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本文編號：2711327