本文關(guān)鍵詞：基于超寬帶系統(tǒng)的測距定位及誤差校正技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著基于位置的服務(Location based Services, LBS),無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network, WSN)等技術(shù)的快速發(fā)展以及室內(nèi)定位、導航需求的日益擴大,室內(nèi)位置感知受到極大的關(guān)注。對基于測距的定位方法來說,能進行精確定位的先決條件就是測距精度要足夠高。由于超寬帶(Ultra-wide Band, UWB)系統(tǒng)具有帶寬寬,時間、空間分辨率高,障礙物穿透能力強等特點,有實現(xiàn)高精度的室內(nèi)測距定位的潛力。在超寬帶測距系統(tǒng)中,最大的挑戰(zhàn)就是惡劣的室內(nèi)環(huán)境,存在密集多徑和非視距(Non-Line-of-Sight, NLOS)情況,對測距以及定位精度有很大的影響。超寬帶系統(tǒng)測距定位的關(guān)鍵所在是到達時間(Time of Arrival, TOA)的準確估計。為了減小室內(nèi)環(huán)境中密集多徑和非視距條件的影響,準確估計超寬帶測距系統(tǒng)中首達徑分量(First Path, FP)的到達時間,首先,提出了一種新穎的基于信息熵的到達時間估計算法。信息熵用來衡量接收到信號的隨機程度,通過接收信號熵的跳變,可以估計出首達徑分量的到達時間。相比于傳統(tǒng)的過門限檢測,相干檢測等方法,基于熵的方法性能有很大的提升。其次,在改進的測距方法提升了測距性能的前提下,為了進一步減小測距誤差,提出了以支持向量機(Support Vector Machine, SVM)為核心的回歸校正誤差的方法。通過提取出的信號的特征,利用支持向量機訓練,建立回歸模型,對測距誤差進行預測校正。最后,提出了將基于最小二乘法(Least Squared Error,LSE)和’Taylor級數(shù)展開算法結(jié)合的聯(lián)合定位算法,以LSE算法的結(jié)果作為Taylor級數(shù)展開的迭代初值,既解決了Taylor級數(shù)展開算法的迭代初值難以選擇的問題,又通過較少的迭代次數(shù)實現(xiàn)了比傳統(tǒng)LSE算法更好的結(jié)果。通過在IEEE 802.15.4a標準的CM1-CM4信道模型下的仿真,將本文中提出的算法和傳統(tǒng)算法相比,發(fā)現(xiàn)性能都有了很大程度的提升。在信噪比較高的情況下,測距和定位誤差都能達到厘米級,能滿足實際應用的需求。
【關(guān)鍵詞】：超寬帶 測距 到達時間估計 誤差校正 支持向量回歸 定位
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-17
• 1.1 課題研究的背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 超寬帶技術(shù)9-11
• 1.2.2 超寬帶系統(tǒng)測距技術(shù)11-12
• 1.2.3 超寬帶系統(tǒng)測距誤差校正技術(shù)12-14
• 1.2.4 超寬帶系統(tǒng)定位技術(shù)14-15
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 超寬帶技術(shù)基礎(chǔ)及系統(tǒng)模型17-27
• 2.1 超寬帶技術(shù)基礎(chǔ)17-19
• 2.1.1 超寬帶信號的定義17
• 2.1.2 超寬帶信號的特點及實現(xiàn)方式17-19
• 2.2 超寬帶系統(tǒng)模型19-26
• 2.2.1 信號的產(chǎn)生19-20
• 2.2.2 信道模型20-25
• 2.2.3 接收端超寬帶信號的模型25-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于TOA和信息熵的超寬帶測距技術(shù)27-48
• 3.1 經(jīng)典的基于TOA的測距方法分析27-31
• 3.1.1 非相干檢測28-30
• 3.1.2 相干檢測30-31
• 3.2 基于TOA和信息熵的超寬帶測距技術(shù)31-44
• 3.2.1 信息熵的基本概念31-32
• 3.2.2 基于信息熵的TOA估計算法32-38
• 3.2.3 門限設(shè)定的進一步探討38-44
• 3.3 實驗仿真與分析44-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于支持向量機的誤差校正技術(shù)48-72
• 4.1 支持向量機基本理論48-55
• 4.1.1 機器學習和統(tǒng)計學習理論48-50
• 4.1.2 支持向量機分類理論50-54
• 4.1.3 支持向量機回歸理論54-55
• 4.2 特征分析及選擇55-62
• 4.3 基于支持向量機的測距誤差校正算法62-63
• 4.3.1 直接校正算法62-63
• 4.3.2 兩步校正算法63
• 4.4 實驗仿真與分析63-71
• 4.4.1 直接校正算法65-68
• 4.4.2 兩步校正算法68-71
• 4.5 本章小結(jié)71-72
• 第5章 超寬帶系統(tǒng)的定位技術(shù)72-83
• 5.1 傳統(tǒng)定位算法72-75
• 5.2 遺傳算法75
• 5.3 基于LSE和Taylor級數(shù)展開的聯(lián)合定位算法75-77
• 5.4 影響定位精度的因素分析77-79
• 5.4.1 參考節(jié)點個數(shù)77-78
• 5.4.2 測距誤差78-79
• 5.5 實驗仿真與分析79-82
• 5.6 本章小結(jié)82-83
• 結(jié)論83-84
• 參考文獻84-91
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果91-93
• 致謝93

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