隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,其在與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)密切結(jié)合的同時,借助云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)構(gòu)建起了萬物互聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)。因具有低功耗、低成本、大連接、廣覆蓋等優(yōu)點,窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Narrow Band Internet of Things,NB-IoT）逐漸成為物聯(lián)網(wǎng)主要通信傳輸技術(shù)之一,廣泛應用于共享單車、遠程抄表、物流跟蹤等業(yè)務場景中。終端的定位以及位置服務是物聯(lián)網(wǎng)主要業(yè)務特性,因此,研究高精度低成本的NBIoT終端定位技術(shù)方案對于推動NB-IoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展顯得尤為重要。本文旨在研究NBIoT定位技術(shù)并提高其定位精度,具體工作包括以下幾個方面:首先,本文分析NB-IoT網(wǎng)絡的終端定位關鍵技術(shù),包括NB-IoT的網(wǎng)絡構(gòu)架、物理層幀結(jié)構(gòu)和定位標準協(xié)議原理等,重點研究基于NB-IoT網(wǎng)絡的定位技術(shù)原理和算法。結(jié)合定位的業(yè)務場景和性能需求,本文選擇基于場景分析的定位技術(shù)作為NB-IoT終端定位的關鍵技術(shù),并以此技術(shù)開展算法研究和定位方案設計。其次,針對在場景分析的定位技術(shù)中,指紋匹配的搜索時間隨指紋庫的數(shù)據(jù)量增加而線性增加的問題,本文研究了一種快速定位算法解決方案。算法主要思想是,針對傳統(tǒng)聚類算法對于子分區(qū)... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

采樣率對定位精度影響分析

重慶郵電大學碩士我們希望實際距離相近的樣本，在相似性度量距離和指紋距離成正相關的樣本設置為同類本設置為異類。具體方案為利用不同定位點的進行細粒度的簇劃分，將實際位置接近的點聚劃分為異類樣本。在實際的 NB-IoT 終端大規(guī)模部署場景下局部性等特點。假設目前有一片區(qū)域，終端部據(jù)分布，使用 3.3.2 節(jié)的聚類算法進行模糊聚

式進行最終定位。能及實驗結(jié)果境與平臺搭建IoT 網(wǎng)絡現(xiàn)有的部署不夠完善，僅支持版本 13 協(xié)議，不足以進行算法驗證，因此實測數(shù)據(jù)僅能用于研究信道傳播模型，利用 matlab 仿真環(huán)境信息和指紋數(shù)網(wǎng)絡仿真，驗證提出的算法性能。測量時，使用移動運營商的 NB sim 卡進行環(huán)境統(tǒng)進行數(shù)據(jù)跟蹤，設備型號為 Intel Core i5-7300HQr 軟件進行設備數(shù)據(jù)跟蹤，并利用 ArmTracer 軟件進如圖 3.4 所示：

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于NB-IoT網(wǎng)絡的定位技術(shù)研究[J]. 印翀.  移動通信. 2018(12)
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[3]NB-IOT的覆蓋增強技術(shù)探討[J]. 勾保同,趙建平,田全利,趙遠超.  通信技術(shù). 2018(06)
[4]我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢[J]. 孫玉.  物聯(lián)網(wǎng)學報. 2017(03)
[5]改進的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)定位匹配算法[J]. 田增山,舒月月,劉儀瑤,李玲霞.  重慶郵電大學學報(自然科學版). 2017(06)
[6]GSM網(wǎng)清退策略及關鍵問題研究[J]. 譚捷成.  移動通信. 2017(09)
[7]基于流形插值數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的WLAN室內(nèi)定位算法[J]. 周牧,唐云霞,田增山,衛(wèi)亞聰.  電子與信息學報. 2017(08)
[8]基于DBSCAN子空間匹配的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)指紋定位算法[J]. 田增山,王向勇,周牧,李玲霞.  電子與信息學報. 2017(05)
[9]低功耗廣域網(wǎng)絡技術(shù)綜述[J]. 鄭寧,楊曦,吳雙力.  信息通信技術(shù). 2017(01)
[10]基于速率需求的NB-IoT上行覆蓋性能[J]. 何小丹,宋磊.  電信科學. 2016(S1)

碩士論文
[1]基于CSI數(shù)據(jù)庫的室內(nèi)定位系統(tǒng)[D]. 邊海賓.西安電子科技大學 2017
[2]基于LTE系統(tǒng)的傳播模型及模型校正算法研究[D]. 劉晶.東華大學 2014
[3]三次B樣條數(shù)據(jù)擬合的節(jié)點自適應選取算法[D]. 李曉曄.大連理工大學 2008



本文編號：3403396