日益增長的位置服務(wù)(LBS,Location Based Serve)商業(yè)需求推動了近年來諸多位置估計技術(shù)的發(fā)展。LBS廣泛應(yīng)用于大型商場、醫(yī)院、倉庫、停車場等場合并在人流監(jiān)控、醫(yī)療救助、貨物調(diào)配等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。一方面,復(fù)雜多變的外界環(huán)境及多徑效應(yīng)使得位置估計精度受到嚴(yán)重影響,另一方面,針對商場等的三維空間位置估計需求使得位置估計系統(tǒng)的部署難度和密度增加。因此,適應(yīng)于三維空間環(huán)境的位置估計技術(shù)和高效的系統(tǒng)部署成為研究重點(diǎn)。本文以三維空間位置估計問題為背景,研究了影響位置估計精度的關(guān)鍵因素:定位系統(tǒng)的天線結(jié)構(gòu)和位置估計算法。本文提出GSLS(Gradient-Based Simplified Least Squares)方法用于角度估計,并將該方法應(yīng)用到球形天線位置估計系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)三維(3D,Three Dimension)空間位置估計。本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:第一,對現(xiàn)有的TSLS(Three-Stage Simplified Least Squares)方法進(jìn)行改進(jìn),提出了GSLS方法實(shí)現(xiàn)角度估計。TSLS方法基于扇形天線實(shí)現(xiàn)角度估計,但是其AOA(Angle Of Arrival)估計過程需要不斷根據(jù)環(huán)境信噪比變化調(diào)整角度融合(DFU,DoA Fusion)權(quán)重以達(dá)到最小AOA估計誤差,這在實(shí)際中是繁瑣且難以實(shí)現(xiàn)的。本文提出的GSLS方法通過構(gòu)建接收信號強(qiáng)度(RSS)與AOA間的聯(lián)合概率密度函數(shù)并求解,取代了TSLS方法中的DoA(Direction OfArrival)估計及融合步驟,減小了DFU過程中權(quán)重對AOA估計精度的影響,降低了AOA估計誤差;同時GSLS采用迭代法求解最優(yōu)估計,與TSLS中的非迭代法相比,更易收斂到最優(yōu)估計結(jié)果,AOA估計精度更高。第二,將GSLS方法引入球形天線的空間定位系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了基于球形天線的AOA估計過程;為了驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性,本文通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)對自由空間和存在多徑的室內(nèi)空間的球形天線的AOA估計及位置估計性能進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:部署相對稀疏條件下(K≤S 5),球形天線位置估計系統(tǒng)在100m*100m*20m的室內(nèi)空間位置估計誤差均值為3.29m,水平位置估計誤差均值為2.69m,AOA估計誤差均值為6.76deg,其中方向角誤差均值為1.16%,方位角誤差均值為2.85%,AOA估計及位置估計誤差較低,能夠滿足空曠室內(nèi)空間如體育館、大型倉庫的定位需求。第三,針對室內(nèi)定位需求,提出將基于球形天線的AOA估計結(jié)果作為指紋進(jìn)行位置估計。文章通過典型環(huán)境下的位置估計實(shí)驗(yàn),分析得到AOA指紋定位對設(shè)備異質(zhì)性不敏感但對環(huán)境擾動敏感。由此,本文提出應(yīng)用Kalman濾波器進(jìn)行RSS值預(yù)處理,仿真表明,經(jīng)過Kalman濾波器的處理,基于AOA的指紋位置估計方法對環(huán)境擾動和設(shè)備異質(zhì)性不敏感,位置估計精度比基于RSS的指紋位置估計方法提高24.7%。同時由于AOA指紋的向量維度更小,位置估計中的數(shù)據(jù)庫指紋匹配過程耗時降低25%,位置估計實(shí)時性更好。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN828.6
【部分圖文】：

但其ＡＯＡ估計精度受到抽樣頻率影響，性能不穩(wěn)定。??２．?４．?３基于扇形天線的ＡＯＡ估計方法??文獻(xiàn)［４３］首次提出了扇形天線的概念，扇形天線的位置估計系統(tǒng)如圖２－２所示［２８］。??（？＇、、ＲＸ?ｈ?ｒ＾ｌ?ＴＳＬＳ?ＤｏＡ??ｒ＝ｎ???ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ??ｉｐ?＝?［ｘＰ＇２／ｐ］Ｊ，?ｆ?ｙ＇?—?＼?Ｓｃｃｔｏｉｉｚｅｄ??ａｎｔｅｎｎａ??？、—、?？？＝［工?Ａ？霜?Ｆ?Ｌ＿＾＿???ｈ?？?＼＆??％?＼?ｒ、：知———”。??《?ｒｘ２?ｉ—１—＾??＿２￥１＿＾ＲＸ?１?￡２?＝?［＾２＞?ｙ２］Ｔ?Ｖ?ＤｏＡ?Ｆｕｓｉｏｎ?Ｊ??圖２－２扇形天線位置估計系統(tǒng)（Ｋ個信號接收（ＲＸ）單元和一個被測信號發(fā)射點(diǎn)（ＴＸ［２Ｓ】））??在這個系統(tǒng)中，己知位置的Ｋ個測量點(diǎn)??ｋ?＝?ｉｘｋ＞ｙｋ］Ｔ－ｋ?－?１，２，?．．．，Ｋ?（２－２）??協(xié)同工作對被測目標(biāo)＝?［ｘＰ，ｙＰ；Ｔ實(shí)現(xiàn)位置估計。每個測量點(diǎn)（ＲＸ）放置一個扇形天線，??其中被測目標(biāo)（ＴＸ）和測量點(diǎn)（ＲＸ）之間是非協(xié)作的。在扇形天線的幫助下，每個測??量點(diǎn)／ｃ通過角度估計方法實(shí)現(xiàn)對于被測目標(biāo)信號的到達(dá)角的估計。此后，來自所有的??測量點(diǎn)的ＡＯＡ估計結(jié)果通過基于ＡＯＡ的位置估計算法（如：Ｓｔａｎｓｆｉｅｌｄ算法）得到被??測目標(biāo)的位置估計Ｉｐ?＝?［￡ｐ，５ｙＴ。??每個扇形天線包含Ｍ個扇區(qū)單元

但其ＡＯＡ估計精度受到抽樣頻率影響，性能不穩(wěn)定。??２．?４．?３基于扇形天線的ＡＯＡ估計方法??文獻(xiàn)［４３］首次提出了扇形天線的概念，扇形天線的位置估計系統(tǒng)如圖２－２所示［２８］。??（？＇、、ＲＸ?ｈ?ｒ＾ｌ?ＴＳＬＳ?ＤｏＡ??ｒ＝ｎ???ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ??ｉｐ?＝?［ｘＰ＇２／ｐ］Ｊ，?ｆ?ｙ＇?—?＼?Ｓｃｃｔｏｉｉｚｅｄ??ａｎｔｅｎｎａ??？、—、?？？＝［工?Ａ？霜?Ｆ?Ｌ＿＾＿???ｈ?？?＼＆??％?＼?ｒ、：知———”。??《?ｒｘ２?ｉ—１—＾??＿２￥１＿＾ＲＸ?１?￡２?＝?［＾２＞?ｙ２］Ｔ?Ｖ?ＤｏＡ?Ｆｕｓｉｏｎ?Ｊ??圖２－２扇形天線位置估計系統(tǒng)（Ｋ個信號接收（ＲＸ）單元和一個被測信號發(fā)射點(diǎn)（ＴＸ［２Ｓ】））??在這個系統(tǒng)中，己知位置的Ｋ個測量點(diǎn)??ｋ?＝?ｉｘｋ＞ｙｋ］Ｔ－ｋ?－?１，２，?．．．，Ｋ?（２－２）??協(xié)同工作對被測目標(biāo)＝?［ｘＰ，ｙＰ；Ｔ實(shí)現(xiàn)位置估計。每個測量點(diǎn)（ＲＸ）放置一個扇形天線，??其中被測目標(biāo)（ＴＸ）和測量點(diǎn)（ＲＸ）之間是非協(xié)作的。在扇形天線的幫助下，每個測??量點(diǎn)／ｃ通過角度估計方法實(shí)現(xiàn)對于被測目標(biāo)信號的到達(dá)角的估計。此后，來自所有的??測量點(diǎn)的ＡＯＡ估計結(jié)果通過基于ＡＯＡ的位置估計算法（如：Ｓｔａｎｓｆｉｅｌｄ算法）得到被??測目標(biāo)的位置估計Ｉｐ?＝?［￡ｐ，５ｙＴ。??每個扇形天線包含Ｍ個扇區(qū)單元

基于指紋的位置估計方法（Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ－ｂａｓｅｄ?Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）將生物上的指紋概念推廣??到了位置估計過程中，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境中的位置估計。指紋定位方法包括兩個過程，離線??的指紋采集（Ｏｆｆ?Ｌｉｎｅ）和在線的指紋匹配（Ｏｎ?Ｌｉｎｅ）。圖２－４展示了它的基本操作流??程。??離線階段?在線階段??（ＯｆＦＬｉｎｅ）?（Ｏｎ?Ｌｉｎｅ）?位賈估計??——?（（？＞）?（Ｌｏｃａｔｉｏｎ??ＪＬ?Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）??網(wǎng)格劃分?Ｍ胃＾???（Ｓｉｔｅ?Ｓｕｒｖｅｙ?）?ｖ－３?＇ｓ＜Ｑｒ??信號測讀?ｉ??Ｆｉｎｇｅｒｐｉｉｕｔ）?Ｃ?Ｓｉｇｎａｌ?，??ｙ?ｆ?Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）?ｊ??Ｉ??ｍｔｘｎｍ?＾??（Ｆｉｎｏｅｒｐｒｉｎｔ??＾?Ａ?＾?Ｔ??Ｄａｔａｂａｓｅ）?｜?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）??＾?＾??圖２－４基本指紋定位系統(tǒng)??離線階段將位置估計區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分（ＳｉｔｅＳｕｒｖｅｙ），并采集位置指紋（Ｌｏｃａｔｉｏｎ??Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ）存儲在指紋數(shù)據(jù)庫（ＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔＤａｔａｂａｓｅ）中。如同生物中的指紋概念，采??集的指紋要求不同網(wǎng)格之間的指紋是獨(dú)一無二的，常用來作為指紋的無線信號特征包括：??接收信號強(qiáng)度大�。ǎ遥樱樱�、信號接收時間（ＴＯＡ）?［２１］、信號接收時間差（ＴＤＯＡ）?［６Ｇ］、??位置的多徑特征、信道狀態(tài)信息（ＣＳＩ
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本文編號：2838856