室內(nèi)導航與定位服務事關(guān)國家發(fā)展、經(jīng)濟興起、民眾安全,隨著無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks,WSN)技術(shù)的發(fā)展,基于位置的服務(Location Based Service,LBS)受到越來越多的關(guān)注,人們對室內(nèi)定位應用的需求以及高精度的要求也在不斷提高。由于室內(nèi)環(huán)境中障礙物分布較為零散,使得無線定位信號在室內(nèi)環(huán)境中存在嚴重的多徑衰落效應和復雜的時變特性,高精度的無線定位技術(shù)需要進一步提升系統(tǒng)對室內(nèi)環(huán)境特征變化的魯棒性。通常情況下,像倉庫、圖書館等場所,室內(nèi)障礙物、桌椅等固定設(shè)備位置不會發(fā)生較大的變動,這些場所可認為處于靜態(tài)環(huán)境中,然而在停車場、辦公室以及大型超市等場所,由于較多行人、車輛的隨時移動,造成室內(nèi)無線信號傳播的路徑衰落效應更加嚴重,可認為該室內(nèi)場所處于動態(tài)變化的環(huán)境中。故此本文主要對靜態(tài)和動態(tài)室內(nèi)環(huán)境中的高精度無線定位的關(guān)鍵技術(shù)展開深入的研究,主要分為以下幾個方面進行探討:在靜態(tài)室內(nèi)環(huán)境中,基于到達時間(Time of Arrival,TOA)測距的室內(nèi)定位系統(tǒng)的精度受測距信號的偽距測量精度和室內(nèi)環(huán)境中有效錨節(jié)點(AP)的個數(shù)與空間布局等多方面的制約。高精度的無線定位技術(shù)的實現(xiàn),不僅需要進一步減小測距信號的偽距誤差,同時還需要最優(yōu)的錨節(jié)點部署,在不增加錨節(jié)點個數(shù)的情況下,最佳錨節(jié)點部署可以明顯提升系統(tǒng)的定位精度。本文首先對靜態(tài)室內(nèi)環(huán)境中高精度定位信號模型問題進行研究,提出了一種基于正弦調(diào)頻(Sinusoidal Frequency Modulation,SFM)信號的寬帶調(diào)頻信號模型。接著從寬帶模糊函數(shù)(Wideband Ambiguity Function,WAF)的角度理論上證明SFM信號比傳統(tǒng)室內(nèi)定位信號具有更高的距離分辨率,可以實現(xiàn)高精度室內(nèi)定位需求。然后對新模型的測距性能和定位性能進行仿真試驗,并且與傳統(tǒng)室內(nèi)定位信號模型的性能進行對比,驗證了本文所提出的SFM信號模型的優(yōu)越性。其次針對室內(nèi)有效錨節(jié)點個數(shù)較多時的多星定位問題,提出了采用加權(quán)水平精度因子(Weighted Horizontal Dilution of Precision,WHDOP)作為定位錨節(jié)點選擇的準則,該WHDOP選星準則能夠賦予誤差較小錨節(jié)點在位置解算過程中更大的權(quán)重,進而消除粗大誤差對定位系統(tǒng)造成的不利影響,因此可進一步提升定位系統(tǒng)的定位精度;并且對室內(nèi)不同噪聲環(huán)境(高斯噪聲環(huán)境和瑞利噪聲環(huán)境)下WHDOP定位系統(tǒng)的魯棒性能進行仿真,隨著噪聲環(huán)境復雜度的增加,WHDOP方法的魯棒性能更強,WHDOP比常規(guī)HDOP更能反映實際的定位誤差趨勢;接著提出了一種基于SFM-WHDOP方法的高精度室內(nèi)無線定位技術(shù),并對提出的算法進行仿真試驗,通過與UWB-HDOP定位方法的性能進行對比,試驗結(jié)果表明當有效的錨節(jié)點個數(shù)比較多的時候,采用SFM-WHDOP方法可實現(xiàn)高精度室內(nèi)無線定位功能。針對靜態(tài)室內(nèi)環(huán)境中的欠星定位問題,提出了一種基于IMU輔助的室內(nèi)單星定位方法。該方法可通過室內(nèi)場景分析的約束條件逐步消除IMU在室內(nèi)環(huán)境下的累積誤差效應,并通過單星定位技術(shù)進一步優(yōu)化定位目標的位置信息,同時設(shè)計了一種依據(jù)誤差方差最小化準則給出了各信息數(shù)據(jù)的加權(quán)融合方案,通過對多信息量的加權(quán)融合處理,單星定位系統(tǒng)的精度既充分利用了各子系統(tǒng)的估計值又有效抑制了局部大噪聲對整體精度的影響,故理論上證明了該加權(quán)融合方法可以進一步提升系統(tǒng)的定位性能,同時從微積分的角度對系統(tǒng)的定位誤差進行理論分析,最后對上述算法進行實測車庫試驗驗證,驗證了算法的可行性,實現(xiàn)靜態(tài)室內(nèi)欠星環(huán)境中的亞米級精度的定位需求。最后為了有效緩解室內(nèi)環(huán)境動態(tài)變化對定位系統(tǒng)精度造成的不利影響,提出一種基于遷移學習的室內(nèi)定位算法,該算法通過在室內(nèi)環(huán)境變化以后的空間中隨機采樣,找到潛在的特征空間進行位置的標定,從而避免了原始指紋庫失效造成定位精度降低的問題。試驗結(jié)果表明,該算法無論在定位精度、定位誤差范圍還是小誤差定位的置信概率方面,都具有明顯的優(yōu)勢。
【學位單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN92
【部分圖文】：

目前室內(nèi)定位需求

該準則可以賦予誤差較小錨節(jié)點在位置解算過程中更大的權(quán)重，故此可進一步提升定位系統(tǒng)的定位精度；3). 針對室內(nèi)單錨節(jié)點定位問題，提出一種基于 IMU 輔助和室內(nèi)地圖匹配的多信息融合室內(nèi)單星定位方法，并對定位系統(tǒng)的誤差進行理論分析，通過實際車庫場景的測試，驗證了算法的可行性；4). 針對動態(tài)室內(nèi)環(huán)境中的高精度定位問題，本文提出了一種基于 RSS 指紋的遷移學習動態(tài)定位算法，為了進一步減少系統(tǒng)的工作量，在 RSS 指紋庫創(chuàng)建的初期設(shè)計了一種可以明顯減少標記工作量同時不損失指紋庫質(zhì)量的廣義延拓插值算法；為了消除室內(nèi)環(huán)境動態(tài)變化對系統(tǒng)定位性能造成的不利影響，設(shè)計了一種遷移學習動態(tài)定位算法，接著討論了模型參數(shù)對定位性能的影響，最后對系統(tǒng)的定位性能進行了仿真實驗。1.4.2 論文組織結(jié)構(gòu)本論文的結(jié)構(gòu)框架如圖 1-2 所示，全文共有 7 個章節(jié)組成，主要的研究內(nèi)容集中在第 3章、第 4 章、第 5 章和第 6 章，這 4 個章節(jié)是整個工作的難點同時也是論文的創(chuàng)新點。各個章節(jié)的安排和組織結(jié)構(gòu)如下：

大院子 (34.2-39.0) (2.8-3.8)柵欄 (34.5-38.2) (4.6-5.1)石頭墻 (37.2-41.5) (3.3-3.7)竹林 (35.2-38.2) (4.5-5.4)巷子 (44-48.7) (2.1-3.0)草地 (33.2-36.4) (3.0-3.9)海邊沙灘 (37.5-40.8) (3.8-4.6)1.1.3 S-V 模型S-V 模型是將無線信號的到達時間(TOA)分成固定的時間間隔，這些固定的時間間隔代表A 的簇，可以用相互獨立的泊松過程來描述[56]，典型的 S-V 模型的時域脈沖響應示意圖如 2-1 所示。每個簇內(nèi)無線信號的幅度值滿足瑞利分布，據(jù)此 S-V 信道模型的沖激響應為： ,, ,0 0k ljk l l k ll kh t e t T (2.5)其中：k ,l 是第l簇中的第k 個脈沖的幅度，服從瑞利分布；k ,l 是第l簇中的第k 個脈沖相位，在 0,2 內(nèi)服從均勻分布；k ,l 是第l簇中的第k 個脈沖的到達時間，服從指數(shù)分布。
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本文編號：2836977