本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,基于位置的服務(wù)越來(lái)越受到人們的重視。大量無(wú)線定位技術(shù)不斷出現(xiàn),其中基于接收信號(hào)強(qiáng)度(received signal strength,RSS)的方法因原理簡(jiǎn)單、成本低,在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。傳統(tǒng)RSS定位技術(shù)基于信道傳播模型計(jì)算能量分布,適用于空曠區(qū)域。在室內(nèi)及城市多徑環(huán)境,信道傳播復(fù)雜且隨時(shí)間變化,傳統(tǒng)RSS定位技術(shù)定位精度嚴(yán)重下降。近幾年提出了壓縮感知采樣理論應(yīng)用于定位領(lǐng)域,將采樣與壓縮過(guò)程相結(jié)合,減少了絕大多數(shù)冗余數(shù)據(jù)的處理,從而提高無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的定位效果。本文在現(xiàn)有RSS定位算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)壓縮感知算法在定位中的應(yīng)用背景,做了如下研究:①深入分析了室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)。主要研究了紅外線定位技術(shù)、超聲波定位技術(shù)、超寬帶定位技術(shù)、Zig Bee定位技術(shù)和基于RFID的定位技術(shù)。其次研究了關(guān)于室內(nèi)定位的一些常用算法包括TOA、TDOA、AOA和RSSI算法。最后針對(duì)室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性介紹了幾種室內(nèi)信道傳播模型,分析了利用接收功率信號(hào)強(qiáng)度算法對(duì)目標(biāo)定位的可行性。②詳細(xì)描述了壓縮感知基本理論,主要包括信號(hào)的稀疏表示,信號(hào)的測(cè)量和信號(hào)的重建;針對(duì)室內(nèi)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng),研究了利用壓縮感知算法的定位過(guò)程,主要包括系統(tǒng)模型的建立,指紋特征庫(kù)的建立,觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì),正交化預(yù)處理和算法實(shí)現(xiàn)。對(duì)OMP、St OMP、SP等幾種常見(jiàn)的壓縮感知恢復(fù)算法進(jìn)行了matlab仿真,比較分析了每種算法的定位性能。③提出了一種基于壓縮感知功率場(chǎng)重建算法的定位方案。傳統(tǒng)的基于壓縮感知定位算法主要是通過(guò)建立指紋庫(kù),而在室內(nèi)或多徑環(huán)境下指紋庫(kù)的建立和維護(hù)都比較復(fù)雜;與現(xiàn)有的指紋庫(kù)方法相比,本文所提方法無(wú)需建立指紋庫(kù),只需測(cè)量出定位區(qū)域的一少部分網(wǎng)格點(diǎn)的接收信號(hào)強(qiáng)度,然后由觀測(cè)矩陣和稀疏基利用壓縮感知技術(shù)就可以恢復(fù)出待定位目標(biāo)輻射的功率場(chǎng),功率場(chǎng)最大值對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)就是目標(biāo)的估計(jì)位置。結(jié)果表明本方法降低了算法的復(fù)雜度,提高了工作效率,在相同條件下能夠獲得較高的定位精度。通過(guò)對(duì)觀測(cè)矩陣的優(yōu)化提高了定位系統(tǒng)的穩(wěn)定性,避免了因隨機(jī)性產(chǎn)生的偶然誤差,在實(shí)際定位中更加實(shí)用,有很好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線網(wǎng)絡(luò) 定位 壓縮感知 接收信號(hào)強(qiáng)度 功率場(chǎng)重建
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展8-9
• 1.2.2 壓縮感知技術(shù)的發(fā)展9-11
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)安排11-12
• 2 室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)介紹12-22
• 2.1 常見(jiàn)室內(nèi)定位技術(shù)12-15
• 2.1.1 紅外線室內(nèi)定位技術(shù)12-13
• 2.1.2 超聲波室內(nèi)定位技術(shù)13
• 2.1.3 UWB室內(nèi)定位技術(shù)13
• 2.1.4 ZigBee室內(nèi)定位技術(shù)13-14
• 2.1.5 RFID室內(nèi)定位技術(shù)14-15
• 2.2 室內(nèi)無(wú)線定位算法15-19
• 2.2.1 TOA方法15-16
• 2.2.2 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法（TDOA）16-17
• 2.2.3 基于信號(hào)到達(dá)入射角法（AOA）17-18
• 2.2.4 基于接收信號(hào)強(qiáng)度法（RSSI）18-19
• 2.3 室內(nèi)無(wú)線傳播環(huán)境19-20
• 2.4 幾種常見(jiàn)的信道模型20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 3 壓縮感知基本理論22-34
• 3.1 信號(hào)的稀疏表示23-24
• 3.2 信號(hào)的測(cè)量24-26
• 3.3 信號(hào)的重建算法26-27
• 3.4 壓縮感知現(xiàn)有重構(gòu)算法研究27-33
• 3.4.1 基追蹤算法27
• 3.4.2 匹配追蹤算法27-28
• 3.4.3 分階段正交匹配追蹤（StOMP）算法28-29
• 3.4.4 壓縮采樣匹配追蹤（CoSaMP）算法29
• 3.4.5 子空間追蹤（SP）算法29-30
• 3.4.6 現(xiàn)有算法性能分析30-33
• 3.5 總結(jié)33-34
• 4 基于壓縮感知的多目標(biāo)定位系統(tǒng)34-44
• 4.1 系統(tǒng)模型34-36
• 4.2 定位算法設(shè)計(jì)36-39
• 4.2.1 指紋特征庫(kù)的建立36-37
• 4.2.2 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)37
• 4.2.3 正交化預(yù)操作37-38
• 4.2.4 壓縮采樣和恢復(fù)38
• 4.2.5 數(shù)據(jù)后處理38-39
• 4.3 仿真場(chǎng)景設(shè)置39
• 4.4 定位性能指標(biāo)39
• 4.5 仿真結(jié)果及分析39-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 5 基于壓縮感知實(shí)時(shí)重建功率場(chǎng)的定位方法44-58
• 5.1 基于壓縮實(shí)時(shí)重建功率場(chǎng)的定位算法45-48
• 5.1.1 算法基本理論45-47
• 5.1.2 基于壓縮感知實(shí)時(shí)重建功率場(chǎng)的定位算法設(shè)計(jì)47-48
• 5.2 仿真結(jié)果及分析48-53
• 5.3 基于壓縮感知實(shí)時(shí)重建功率場(chǎng)的算法優(yōu)化53-55
• 5.4 本章小結(jié)55-58
• 6 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 論文研究?jī)?nèi)容總結(jié)及誤差分析58-59
• 6.1.1 論文研究?jī)?nèi)容58
• 6.1.2 誤差分析58-59
• 6.2 下一步的研究工作59-60
• 致謝60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 附錄66
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及專利目錄66
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研工作66

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本文編號(hào)：403141