隨著新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對無線定位的需求越來越大,對無線定位技術(shù)的研究也越來越重視。超寬帶(UWB)信號對短距離高數(shù)據(jù)速率和長距離低數(shù)據(jù)速率而言,具有隱蔽性好,傳輸速率高和功耗低等優(yōu)勢,特別適合于短距離高精度的無線定位。然而超寬帶的信號占據(jù)龐大的信號帶寬,根據(jù)奈奎斯特采樣定理,需要極高的采樣率,對硬件的要求也極高。壓縮感知理論的出現(xiàn),給低速率采樣技術(shù)帶來了機遇,能夠?qū)崿F(xiàn)用遠低于奈奎斯特采樣速率對信號進行采樣,然后再通過一定的恢復算法對采樣后的信號進行恢復。本文針對常規(guī)無線電定位技術(shù)中的不足,研究了基于ESPRIT算法和壓縮感知的低速率采樣時延估計方法,二者對超寬帶無線定位精度的提高具有積極意義,同時對所提出的方法進行了仿真實驗和性能分析。論文的主要工作如下:(1)對常用的無線定位技術(shù)及算法進行了分析和綜述,分析了定位技術(shù)及算法的基本原理、適用場景以及典型應用,對現(xiàn)有的定位技術(shù)以及算法進行了對比分析。對壓縮感知的背景、基本思想及其在定位中的應用進行了研究,并重點從數(shù)學上對該理論進行了分析。(2)在壓縮感知理論的研究基礎(chǔ)上對隨機解調(diào)、調(diào)制帶寬轉(zhuǎn)換器以及平移不變空間中的壓縮采樣這三類典型的壓縮采樣技術(shù)的基本原理、時域和頻域的數(shù)學分析進行了深入研究,并從信號模型、采樣方案以及重構(gòu)算法等方面對壓縮采樣技術(shù)進行了仿真驗證。(3)研究了一種基于ESPRIT算法的低采樣率時延估計方法,詳細介紹了系統(tǒng)模型、信號模型以及采樣方案,推導了時延估計算法,從信噪比、信道數(shù)目和不同類型的濾波器等方面分析了對時延估計的影響,并進行了仿真實驗和性能分析。(4)研究了一種基于壓縮感知的低采樣率時延估計方法,詳細介紹了采樣方案,推導了時延估計算法,通過仿真對比分析了信噪比對兩種時延估計方法的影響。(5)研究了一種基于非線性最小二乘法的定位算法,分析了迭代次數(shù)對定位的影響,對定位系統(tǒng)進行了仿真實驗。
【學位單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN92
【部分圖文】：

通過測量來自幾個參考基站信號到達定位目標的角度，也就是相對方位，根??據(jù)參考基站的位置，可以以參考點為中心，相對應的得到幾條方位角線，幾條方??位角線的交點就是目標點的位置［６５］。如圖２．４所示，在二維定位中，當有２個參考??基站Ａ、Ｂ時，通過接收機可以得到定位目標和參考基站的２個相對方位ｑ、沒２，??根據(jù)參考基站的位置和相對方位，可以畫出２條方位角＿，如果兩個參考點在定??位目標的同一側(cè)，并且與定位目標不在同一直線上，那么兩條線的交點就是定位??目標的位置。因此，ＡＯＡ方法只需要２個基站便可確定位置。??車丨，只）??斗：，少２）??圖２．４?ＡＯＡ定位原理??基于ＡＯＡ估計的定位的優(yōu)勢就是對于用兩個參考點就可以實現(xiàn)二維定位

的就是基于壓縮感知和接收信號強度的定位［７６］，主要適用于ＷＬＡＮ定位環(huán)境，算??法一般是利用指紋識別法，基本方法與經(jīng)典的方法一致，也是分為兩個階段，如??圖２．５所示，通過應用壓縮感知的原理，利用較少的定位次數(shù)獲得較高的定位精度。??離線階段。?－??在線階段‘?Ｉ??精定位??在線ＲＳＳ值?／？?ｘ?廠?ｘ??．?Ｓ?定位?Ｊ?ＡＰｉ￡＃?Ｊ??〔ＪＥｇ化麵乍）??ｆ?求解??定位結(jié)果??圖２．５基于壓縮感知得到ＲＳＳ定位??離線階段：在一個ＷＬＡＮ定位的環(huán)境中，安裝了許多位置己知的ＡＰ作為信??號發(fā)射源，它們以特定的頻率定期發(fā)射包括物理地址（ＭＡＣ）、標識號等要素的信??號，我們通過可以接收ＷＬＡＮ信號的智能終端，在設(shè)定的參考點來接收各個ＡＰ所??發(fā)射的信號，獲取接收信號強度以及ＭＡＣ地址，同時可以通過在設(shè)定的參考點對??各ＡＰ信號一段時間內(nèi)的測量求取平均值以及多個方向進行測量來在一定程度上??減少干擾等帶來的誤差。??假設(shè)有Ｚ個ＡＰ，＃個參考點，智能終端在第＿／個參考點，接收在第／個ＡＰ的ｑ??個ＲＳＳ序列的平均值為⑷，ｒ?＝?１，２，＞?１｝，其中ｒ?ｅ?ｉ？?＝?｛〇，９０，１８０，２７０?｝??表示面對的四個方向。對于整個定位系統(tǒng)，可以寫成矩陣形式：??１９??

２．４．２基于壓縮感知的ＤＯＡ估計??對于陣列天線的接收端，信號到達的方向具有許多種可能，但對于某一特定??信號，如圖２．６所示，假設(shè)能夠接收它的波達方向只有＆以及￥三個，與整??個空域相比較而言是很少的。所以，在空域上，接收信號是稀疏的。??實際波達方向??？?？?？?Ｉ?＞?Ｓ?Ｓ?＊?Ｉ?隹?＊？＊??ｔｃｓ?Ｉ?ｔ?？?？?￡?？?？?＊?Ｉ??｝?＊?ｆ?ＩＩ?塞?ｆｉｔ?？?？?ｔ??ｔｉｔ?ｔ?＊?ｔ?ｔ?ｔ?Ｉ?ｔｉｔｔｔｔｔｔｌｌｌｔ?ｉ?ｔ?Ｉ??聲擧＊?ｔｌｔｉｔｔｔｆ?拿拿?ｔ（?ｔ?＊?ｉ??＊?ｔ?（?＊?＊?？?ｔ?ｔ?ｆ?＊？魯１＞？？？?蜃?ｔ（?拿?《（？??？參＊?ｔ?？?＊?ｔ?ｔ?ｔ?ｔ?＊?ｔ?ｔ?ｔ?＜?？?？?？??＊?ｆ?ｔ?Ｉ?＊?ｔ?ｔ?ｔ?Ｉ?ｔｔｔ??＊?ｉ?＊?＊１?？?ｔ?＊??ｔ?ｔ?￥?ｔ?ｔ?ｔ?ｔ?＊?ｔ?ｔｔｔｔｉｔｔｔｆｆｔｔ?ｔｓ?多??圖２．６信號空域稀疏示意圖??具體來講，對于一組由Ｍ個天線組成的均勻天線陣，有Ｋ個窄帶信號同時入??射，那么在ｔ時刻，天線陣列所接收的單快拍數(shù)據(jù)表示為：??ｘ（ｔ）?＝?Ａ?（＾）?ｓ［ｔ）?＋?ｎ?（ｒ）?（２．１９）??其中：沖）：！＾?＆…５Ａ，］ｒ表系信源矢量，Ｊ（沒）?＝?［ａ（Ｍ）?￡／（沒２）…〇（＆）］為??導向矩陣，為噪聲，表示入射角度。??為了將上述問題轉(zhuǎn)化到壓縮感知領(lǐng)域
【參考文獻】

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本文編號：2861398