【摘要】：隨著人工智能、無人工業(yè)等新興產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn),室內(nèi)定位技術(shù)也日益受到人們的關(guān)注,室內(nèi)定位技術(shù)指在室內(nèi)環(huán)境中對目標(biāo)物體的位置完成定位或目標(biāo)物體移動路徑跟蹤,該技術(shù)主要應(yīng)用基站、無線通訊技術(shù)等多種技術(shù)的結(jié)合,由此形成一個適用于高精度定位需求的室內(nèi)定位系統(tǒng)。本文的研究內(nèi)容是基于超寬帶多標(biāo)簽防碰撞的室內(nèi)實(shí)時定位技術(shù)。首先闡述目前海內(nèi)外對超寬帶室內(nèi)定位技術(shù)的研究近況,在認(rèn)識到超寬帶室內(nèi)定位技術(shù)對多定位標(biāo)簽防碰撞的需求的情況。明確了本文以基于超寬帶室內(nèi)定位系統(tǒng)為平臺的多標(biāo)簽防碰撞算法的研究。詳細(xì)介紹了超寬帶定位系統(tǒng)的組成、定位算法以及基站間的時鐘同步模型。隨后,分析了二進(jìn)制樹算法和ALOHA算法兩類標(biāo)簽防碰撞算法,詳細(xì)闡述兩類算法的數(shù)學(xué)模型,對純ALOHA、時隙ALOHA、幀時隙ALOHA以及動態(tài)幀時隙ALOHA做了系統(tǒng)的分析,并通過算法比較,提出將動態(tài)幀時隙ALOHA算法應(yīng)用于超寬帶室內(nèi)定位系統(tǒng)的想法。基于動態(tài)幀時隙ALOHA算法,文章詳細(xì)分析了實(shí)現(xiàn)動態(tài)幀所涉及到的標(biāo)簽估計(jì)算法,介紹并通過仿真比較了 Low bound、Schoute、Vogt和貝葉斯估計(jì)算法。詳述貝葉斯標(biāo)簽估計(jì)算法的實(shí)現(xiàn)概率分布函數(shù)。研究基于超寬帶的動態(tài)幀時隙ALOHA算法的貝葉斯標(biāo)簽估計(jì)算法。針對超寬帶室內(nèi)定位系統(tǒng)的系統(tǒng)組成以及定位實(shí)現(xiàn)的原理,研究分析了一種基于超寬帶室內(nèi)多標(biāo)簽定位系統(tǒng)的標(biāo)簽防碰撞算法改進(jìn)思路。在多標(biāo)簽定位系統(tǒng)中,由于定位標(biāo)簽數(shù)量多,為便于對多定位標(biāo)簽的性能做測試。在文章末尾使用成功識別率測試對多標(biāo)簽定位系統(tǒng)做測試,并提出了基于超寬帶室內(nèi)定位系統(tǒng)的圓概率誤差算法R95用以同時對多標(biāo)簽做定位精度分析。全文通過基于MATLAB的仿真以及對定位系統(tǒng)的成功識別率和精度測試,論證了超寬帶室內(nèi)定位系統(tǒng)的高精度性能以及基于貝葉斯標(biāo)簽估計(jì)算法的動態(tài)幀時隙ALOHA的優(yōu)勢。本文的研究旨在為超寬帶室內(nèi)多標(biāo)簽定位系統(tǒng)的標(biāo)簽防碰撞提出一種可行的參考,用以實(shí)現(xiàn)定位系統(tǒng)的多標(biāo)簽防碰撞能力。
[Abstract]:With the emergence of artificial intelligence, unmanned industry and other emerging industries, indoor positioning technology has been paid more and more attention. Indoor positioning technology refers to the location of the target object or the tracking of the moving path of the target object in the indoor environment. This technology is mainly used in the combination of base station, wireless communication technology and other technologies, thus forming an indoor positioning system suitable for high precision positioning requirements. The research content of this paper is the indoor real-time positioning technology based on UWB multi-label anti-collision. This paper first describes the research status of UWB indoor positioning technology at home and abroad, and recognizes the need of UWB indoor positioning technology for anti-collision of multi-positioning tags. The research of multi-label anti-collision algorithm based on UWB indoor positioning system is made clear in this paper. The composition, location algorithm and clock synchronization model of UWB positioning system are introduced in detail. Then, two kinds of label anti-collision algorithms, binary tree algorithm and ALOHA algorithm, are analyzed in detail. The mathematical models of the two kinds of algorithms are described in detail. The pure ALOHA, slot ALOHA, frame slot ALOHA and the dynamic frame slot ALOHA are systematically analyzed, and the algorithms are compared. The idea of applying dynamic frame slot ALOHA algorithm to UWB indoor positioning system is presented. Based on the dynamic frame slot ALOHA algorithm, this paper analyzes the tag estimation algorithm involved in the implementation of dynamic frame in detail, and introduces and compares the Low bound,Schoute,Vogt and Bayesian estimation algorithms through simulation. The realization probability distribution function of Bayesian tag estimation algorithm is described in detail. Bayesian tag estimation algorithm based on UWB dynamic frame slot ALOHA algorithm is studied. According to the system composition of UWB indoor positioning system and the principle of location realization, an improved anti-collision algorithm based on UWB indoor multi-label positioning system is studied and analyzed. In the multi-label positioning system, because of the large number of localization tags, it is convenient to test the performance of multi-label. At the end of the paper, the multi-label positioning system is tested by using the successful recognition rate test, and the circle probability error algorithm R95 based on UWB indoor positioning system is proposed to analyze the positioning accuracy of multi-label at the same time. Through the simulation based on MATLAB and the successful recognition rate and precision test of the positioning system, the high precision performance of UWB indoor positioning system and the advantage of dynamic frame slot ALOHA based on Bayesian tag estimation algorithm are demonstrated. The purpose of this paper is to provide a feasible reference for the anti-collision of UWB indoor multi-label positioning system, so as to realize the multi-label anti-collision capability of the positioning system.
【學(xué)位授予單位】：海南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN925

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本文編號：2224720