日益增長的位置服務(LBS,Location Based Serve)商業(yè)需求推動了近年來諸多位置估計技術的發(fā)展。LBS廣泛應用于大型商場、醫(yī)院、倉庫、停車場等場合并在人流監(jiān)控、醫(yī)療救助、貨物調配等方面有著廣闊的應用前景。一方面,復雜多變的外界環(huán)境及多徑效應使得位置估計精度受到嚴重影響,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,適應于三維空間環(huán)境的位置估計技術和高效的系統(tǒng)部署成為研究重點。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鍵因素:定位系統(tǒng)的天線結構和位置估計算法。本文提出GSLS(Gradient-Based Simplified Least Squares)方法用于角度估計,并將該方法應用到球形天線位置估計系統(tǒng)中實現(xiàn)三維(3D,Three Dimension)空間位置估計。本文的主要研究內容包括以下幾個方面:第一,對現(xiàn)有的TSLS(Three-Stage Simplified Least Squares)方法進行改進,提出了GSLS方法實現(xiàn)角度估計。TSLS方法基于扇形天線實現(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)境信噪比變化調整角度融合(DFU,DoA Fusion)權重以達到最小AOA估計誤差,這在實際中是繁瑣且難以實現(xiàn)的。本文提出的GSLS方法通過構建接收信號強度(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)中實現(xiàn)了基于球形天線的AOA估計過程;為了驗證系統(tǒng)的有效性,本文通過理論分析和仿真實驗對自由空間和存在多徑的室內空間的球形天線的AOA估計及位置估計性能進行了分析。結果表明: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,能夠滿足空曠室內空間如體育館、大型倉庫的定位需求。第三,針對室內定位需求,提出將基于球形天線的AOA估計結果作為指紋進行位置估計。文章通過典型環(huán)境下的位置估計實驗,分析得到AOA指紋定位對設備異質性不敏感但對環(huán)境擾動敏感。由此,本文提出應用Kalman濾波器進行RSS值預處理,仿真表明,經過Kalman濾波器的處理,基于AOA的指紋位置估計方法對環(huán)境擾動和設備異質性不敏感,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%,位置估計實時性更好。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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［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（ＴＸ［２Ｓ】））??在這個系統(tǒng)中，己知位置的Ｋ個測量點??ｋ?＝?ｉｘｋ＞ｙｋ］Ｔ－ｋ?－?１，２，?．．．，Ｋ?（２－２）??協(xié)同工作對被測目標＝?［ｘＰ，ｙＰ；Ｔ實現(xiàn)位置估計。每個測量點（ＲＸ）放置一個扇形天線，??其中被測目標（ＴＸ）和測量點（ＲＸ）之間是非協(xié)作的。在扇形天線的幫助下，每個測??量點／ｃ通過角度估計方法實現(xiàn)對于被測目標信號的到達角的估計。此后，來自所有的??測量點的ＡＯＡ估計結果通過基于ＡＯＡ的位置估計算法（如：Ｓｔａｎｓｆｉｅｌｄ算法）得到被??測目標的位置估計Ｉｐ?＝?［￡ｐ，５ｙＴ。??每個扇形天線包含Ｍ個扇區(qū)單元

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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，實現(xiàn)復雜環(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：??接收信號強度大�。ǎ遥樱樱⑿盘柦邮諘r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