發(fā)布時間：2017-03-28 04:11

  本文關鍵詞：LTE中RF指紋定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著基于位置的服務(location-based services, LBS)的興起和E-911緊急定位的要求,無線移動定位技術(shù)迅速發(fā)展�；诰W(wǎng)格的射頻(radio frequency, RF)指紋定位技術(shù)是一種利用相關數(shù)據(jù)庫法(database correlation method, DCM)進行定位的方法,僅僅采用無線信號特征就可以提供定位服務。方法簡便而且能夠克服建筑物的干擾,因此成為近年來研究的重點。在利用RF指紋定位時,匹配復雜度、相關數(shù)據(jù)庫的大小和定位精度成為主要考慮的問題。此外,基于網(wǎng)格的RF指紋定位需要將目標區(qū)域劃分為大量的網(wǎng)格,網(wǎng)格模型也是需要考慮的問題。本論文在長期演進(long term evolution, LTE)同構(gòu)網(wǎng)絡和異構(gòu)網(wǎng)絡的環(huán)境下,針對指紋匹配算法和網(wǎng)格劃分的模型進行了研究。首先,本文提出了一種指紋匹配的簡化算法和兩種新的相似度度量。一種是參考信號接收功率(reference signal received power, RSRP)差值序列的均值,另一種是差值序列的方差。在訓練階段,采用最小化路測技術(shù)(minimization of drive testing measurements, MDT)收集數(shù)據(jù)構(gòu)造相關數(shù)據(jù)庫。在定位階段,對測試簽名和訓練簽名進行基站匹配,只有兩者的基站號和基站數(shù)差值小于閾值時,才進行RSRP匹配,否則,舍棄。再根據(jù)兩種相似度度量計算測試簽名和訓練簽名的相似度距離。與測試簽名相似度距離最小的訓練簽名作為最匹配的簽名,進而得到測試簽名的位置。仿真實驗表明,該簡化算法的匹配復雜度至少降低了34%,同時保證了定位精度。其次,在傳統(tǒng)均勻網(wǎng)格模型的基礎上,提出了一種非均勻的網(wǎng)格模型的劃分方法。在一個宏基站覆蓋范圍內(nèi),測量各個位置的信號強度值,分析信號強度值與位置的關系。根據(jù)六邊形法則,將一個宏基站的覆蓋區(qū)域劃分為不同的區(qū)域,設置不同的等級,在離基站近的區(qū)域設置高的等級。在基站邊緣區(qū)域,信號強度弱、分辨率低導致定位精度低,分配小尺寸的網(wǎng)格。反之,在靠近基站的區(qū)域,分配大尺寸的網(wǎng)格。整個目標區(qū)域做同樣的劃分,形成非均勻的網(wǎng)格模型。仿真結(jié)果表明,該方法降低了指紋庫的規(guī)模,且定位精度最多有16%的提升。最后,在非均勻網(wǎng)格模型的基礎上,設計了一種動態(tài)非均勻網(wǎng)格模型。每級區(qū)域設定一個基本的邊界調(diào)整單位值和一個調(diào)整的倍數(shù)值。通過調(diào)整這些值,改變各級邊界六邊形的邊到中心點的距離,從而調(diào)整各級區(qū)域的邊界。仿真結(jié)果表明,小尺寸網(wǎng)格區(qū)域同時變大,指紋庫的規(guī)模明顯變大,定位精度也會得到明顯提升。反之,指紋庫的規(guī)模明顯降低,定位精度也相應降低。這種可控的邊界調(diào)整方法保證了各個區(qū)域不重疊,增加了非均勻網(wǎng)格模型的靈活性。
【關鍵詞】：LTE 最小化路測 RF指紋定位 非均勻網(wǎng)格 動態(tài)非均勻網(wǎng)格
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 定位技術(shù)研究背景11-12
• 1.2 定位技術(shù)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排15-17
• 2 LTE仿真環(huán)境和RF指紋定位17-27
• 2.1 LTE系統(tǒng)級仿真平臺的搭建17-21
• 2.1.1 NS-3離散事件仿真器17-18
• 2.1.2 MDT技術(shù)18
• 2.1.3 NS-3搭建LTE系統(tǒng)級仿真平臺18-20
• 2.1.4 原始數(shù)據(jù)格式20-21
• 2.2 RF指紋定位流程21-23
• 2.3 匹配過程23-26
• 2.3.1 匹配算法23-25
• 2.3.2 相似度度量25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 3 簡化的匹配算法27-39
• 3.1 射頻指紋定位的簡化流程27-30
• 3.1.1 簡化的統(tǒng)計匹配算法27-29
• 3.1.2 兩種相似度度量29-30
• 3.2 指紋到均勻網(wǎng)格的映射30-31
• 3.3 仿真場景31-33
• 3.4 仿真結(jié)果33-38
• 3.4.1 閾值34-35
• 3.4.2 計算復雜度35-36
• 3.4.3 定位精度36-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 4 非均勻網(wǎng)格RF指紋定位架構(gòu)39-49
• 4.1 非均勻網(wǎng)格的邊界劃分39-42
• 4.1.1 非均勻網(wǎng)格劃分的依據(jù)39-41
• 4.1.2 非均勻網(wǎng)格邊界劃分方法41-42
• 4.2 指紋到非均勻網(wǎng)格的映射42-44
• 4.3 仿真場景44-45
• 4.4 仿真結(jié)果45-48
• 4.4.1 指紋庫的規(guī)模45-46
• 4.4.2 定位精度46-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 5 動態(tài)非均勻網(wǎng)格RF指紋定位架構(gòu)49-59
• 5.1 動態(tài)的非均勻網(wǎng)格49-51
• 5.1.1 初始非均勻網(wǎng)格49-50
• 5.1.2 動態(tài)非均勻網(wǎng)格50-51
• 5.2 仿真場景51-52
• 5.3 非均勻和動態(tài)非均勻網(wǎng)格模型的仿真結(jié)果52-57
• 5.3.1 非均勻網(wǎng)格模型仿真結(jié)果53-55
• 5.3.2 動態(tài)非均勻網(wǎng)格模型仿真結(jié)果55-57
• 5.4 本章小結(jié)57-59
• 6 結(jié)論59-61
• 參考文獻61-65
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果65-67
• 學位論文數(shù)據(jù)集67

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 尹義龍,詹小四,譚臺哲,寧新寶;基于加博函數(shù)的指紋增強算法及其應用[J];軟件學報;2003年03期

2 郝婧妤;;取錢不用銀行卡 指紋銀行下月落戶北京[J];信息系統(tǒng)工程;2006年12期

3 張翔;熊劍;武和雷;郭杭;;基于MNN改進粒子濾波的指紋庫定位算法研究[J];計算機工程與設計;2014年07期

4 羅德軍;候靜;余仁森;;基于嵌入式Arm-Linux系統(tǒng)的指紋數(shù)據(jù)采集[J];凱里學院學報;2009年03期

5 李仲榮;張大鵬;;微型機指紋自動識別的研究[J];自動化學報;1986年03期

6 李磊;;基于WIFI指紋定位技術(shù)的應用[J];計算機光盤軟件與應用;2013年22期

7 譚秀芬;孔濤;;基于嵌入式指紋識別的圖書館借閱系統(tǒng)設計[J];儀器儀表用戶;2008年03期

8 張凱;薛飛;劉奔;;基于指紋識別的智能排隊系統(tǒng)[J];電子器件;2013年03期

9 周寶建;;指紋識別在高職學生考勤管理中的應用[J];長沙鐵道學院學報(社會科學版);2013年02期

10 王崇文,趙德申,王廷才,鄭治偉;指紋取象與指紋識別[J];計算機工程與應用;2002年20期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 周元昌;左生力;吳為人;段遠霖;蘭濤;;雜交稻親本SSR指紋庫的構(gòu)建及其管理系統(tǒng)的建立[A];2008中國作物學會學術(shù)年會論文摘要集[C];2008年

2 趙久然;王鳳格;郭景倫;;中國玉米品種標準DNA指紋庫構(gòu)建研究進展[A];2004’中國作物學會學術(shù)年會文集[C];2004年

3 楊亞濤;蔣桂秋;李洋;李志剛;;基于指紋儀的認證軟件設計[A];2007'儀表，自動化及先進集成技術(shù)大會論文集（一）[C];2007年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 一鳴;我國“油指紋庫”建設“提速”[N];中國海洋報;2004年

2 本報記者 施艷燕;破譯指紋密碼的“嚴神眼”[N];蘇州日報;2010年

3 民文;簽訂50萬人指紋庫合同[N];中國證券報;2002年

4 記者 鐔立勇;指紋處理速度更快[N];河北經(jīng)濟日報;2006年

5 向杰;我國建立海上溢油“油指紋庫”[N];科技日報;2007年

6 張璋;指紋識別 技術(shù)出新[N];金融時報;2004年

7 本報記者 孫飛;千余“油指紋”匯聚青島[N];青島日報;2009年

8 劉冬然;小小指紋破大案[N];中國計算機報;2002年

9 本報記者 李明春 北海監(jiān)測中心 于子江;讓“無主漂油”肇事者無處可逃[N];中國海洋報;2005年

10 中科院自動化所人工智能實驗室 段少雄 張?zhí)幂x 田捷;指紋圈點未來生活[N];中國計算機報;2001年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳曉紅;室內(nèi)可見光多參量位置指紋庫定位方法的仿真及實驗研究[D];南京郵電大學;2015年

2 韓亞楠;LTE中RF指紋定位算法研究[D];北京交通大學;2016年

3 張新元;指紋門禁系統(tǒng)的設計與開發(fā)[D];西北工業(yè)大學;2003年

4 左生力;福建雜交稻親本SSR指紋庫構(gòu)建及其管理系統(tǒng)的建立[D];福建農(nóng)林大學;2008年

5 周薇;一種高效的指紋庫構(gòu)建方法及其在WiFi定位中的應用[D];北京工業(yè)大學;2013年

6 陳斌;基于SVM技術(shù)的室內(nèi)室外定位方法研究與實現(xiàn)[D];北京郵電大學;2015年

7 孫艷美;適于玉米DNA指紋庫構(gòu)建的多重PCR擴增體系的建立與研究[D];首都師范大學;2007年

8 韓晴;國家甜、糯玉米區(qū)試品種DNA指紋庫的研究[D];揚州大學;2011年

9 何雪英;機器學習算法在視頻指紋識別中的應用研究[D];山東大學;2011年

10 劉錫婷;快速部署室內(nèi)飛艇定位技術(shù)及算法研究[D];沈陽航空航天大學;2014年

  本文關鍵詞：LTE中RF指紋定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：271646