本文關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的泛在協(xié)作定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 協(xié)作定位 多徑傳播 卡爾曼濾波 數(shù)據(jù)融合 中繼定位

【摘要】：隨著多媒體業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的增加,人們對(duì)于導(dǎo)航與定位的需求日益增大,尤其是在室內(nèi)、鐵路隧道、地鐵等空間受限的環(huán)境中。在這些環(huán)境中無(wú)法覆蓋全球衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào),所能獲得的定位服務(wù)通常是低精度的。同時(shí),在空間受限場(chǎng)景中會(huì)受到測(cè)量誤差及復(fù)雜環(huán)境等條件的限制,因此無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的泛在協(xié)作定位技術(shù)成為目前定位領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本人通過(guò)對(duì)泛在無(wú)線(xiàn)定位研究現(xiàn)狀及相關(guān)文獻(xiàn)的查閱,對(duì)室內(nèi)多徑協(xié)作定位技術(shù)、基于改進(jìn)定位算法的數(shù)據(jù)融合定位技術(shù)以及車(chē)載隧道場(chǎng)景下的中繼定位技術(shù)三個(gè)方面進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容如下：1.提出了一種在單個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的情況下利用多徑信號(hào)進(jìn)行協(xié)作定位的技術(shù)。在室內(nèi)多徑傳播過(guò)程中,能與錨節(jié)點(diǎn)直接通信的待測(cè)節(jié)點(diǎn)利用虛擬移動(dòng)臺(tái)位置線(xiàn)(Line of Possible Mobile Device Location,LPMD)進(jìn)行初定位,其他待測(cè)節(jié)點(diǎn)則通過(guò)路徑協(xié)作方式進(jìn)行位置信息的交換,并利用置信傳播獲得位置及精度的估計(jì)。仿真結(jié)果表明,該協(xié)作定位算法相比于非協(xié)作算法而言,定位精度明顯提高,并且降低了節(jié)點(diǎn)部署成本。2.基于改進(jìn)接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Indication,RSSI)算法和改進(jìn)LPMD算法,研究了一種利用數(shù)據(jù)融合算法對(duì)室內(nèi)移動(dòng)終端進(jìn)行位置判斷的定位技術(shù)。首先考慮隔墻阻擋損耗對(duì)RSSI的影響,并對(duì)LPMD算法中的多次反射路徑進(jìn)行檢測(cè)和剔除,然后將測(cè)量結(jié)果通過(guò)無(wú)跡卡爾曼濾波來(lái)降低噪聲影響,最后通過(guò)自適應(yīng)加權(quán)的數(shù)據(jù)融合算法對(duì)兩種改進(jìn)算法的定位結(jié)果進(jìn)行融合。仿真結(jié)果表明,該融合定位算法能精確地跟蹤和定位移動(dòng)目標(biāo)。3.在車(chē)載隧道場(chǎng)景中,提出一種“中繼定位”的技術(shù)方案,即列車(chē)上移動(dòng)終端的絕對(duì)位置等于列車(chē)的絕對(duì)位置加上移動(dòng)終端與列車(chē)的相對(duì)位置。其中,列車(chē)的絕對(duì)位置通過(guò)隧道內(nèi)布置梯形參考節(jié)點(diǎn)獲得,移動(dòng)終端與列車(chē)的相對(duì)位置通過(guò)傳統(tǒng)室內(nèi)定位算法解算。仿真表明該中繼定位算法能夠有效的獲得列車(chē)內(nèi)部移動(dòng)終端的絕對(duì)位置估計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：協(xié)作定位 多徑傳播 卡爾曼濾波 數(shù)據(jù)融合 中繼定位
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-13
• 1 引言13-17
• 1.1 研究背景及意義13-16
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2 本文的結(jié)構(gòu)安排16-17
• 2 泛在無(wú)線(xiàn)定位概述17-27
• 2.1 基于測(cè)距的定位方法17-22
• 2.1.1 基于信號(hào)強(qiáng)度的測(cè)距模型17-18
• 2.1.2 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間的測(cè)距模型18-19
• 2.1.3 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差的測(cè)距模型19-21
• 2.1.4 基于信號(hào)到達(dá)角度的測(cè)距模型21-22
• 2.2 基于非測(cè)距的定位方法22-24
• 2.2.1 信號(hào)強(qiáng)度指紋定位技術(shù)22-23
• 2.2.2 RFID標(biāo)簽定位技術(shù)23-24
• 2.3 無(wú)線(xiàn)定位算法性能評(píng)價(jià)24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 3 基于多徑輔助的室內(nèi)協(xié)作定位研究27-41
• 3.1 協(xié)作定位概述27-29
• 3.1.1 協(xié)作定位概念模型27-28
• 3.1.2 協(xié)作定位的應(yīng)用場(chǎng)景28-29
• 3.2 室內(nèi)環(huán)境中的NLOS誤差29-30
• 3.3 基于多徑輔助的協(xié)作定位技術(shù)30-35
• 3.3.1 LPMD定位原理30-32
• 3.3.2 多徑輔助協(xié)作定位算法32-34
• 3.3.3 置信傳播定位算法34-35
• 3.4 仿真模擬35-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 4 基于改進(jìn)RSSI和LPMD的數(shù)據(jù)融合定位技術(shù)41-57
• 4.1 數(shù)據(jù)融合定位算法41-43
• 4.1.1 TOA/AOA定位算法41-42
• 4.1.2 其他數(shù)據(jù)融合定位算法42-43
• 4.2 基于RSSI及LPMD的改進(jìn)算法43-48
• 4.2.1 隔墻阻擋損耗補(bǔ)償43-46
• 4.2.2 多徑濾除算法46-48
• 4.3 無(wú)跡卡爾曼濾波48-52
• 4.3.1 無(wú)跡卡爾曼濾波遞歸算法48-50
• 4.3.2 仿真模擬50-52
• 4.4 數(shù)據(jù)融合定位算法52-56
• 4.4.1 基于改進(jìn)算法的數(shù)據(jù)融合52-54
• 4.4.2 仿真模擬54-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 5 車(chē)載隧道場(chǎng)景下的無(wú)線(xiàn)定位方法研究57-67
• 5.1 列車(chē)定位方法研究57-59
• 5.1.1 軌道電路定位57
• 5.1.2 慣性導(dǎo)航定位57-58
• 5.1.3 GPS列車(chē)定位58
• 5.1.4 基于信息融合的列車(chē)定位58-59
• 5.2 車(chē)載隧道場(chǎng)景下的定位研究59-63
• 5.2.1 中繼定位方案59-61
• 5.2.2 車(chē)載隧道場(chǎng)景定位算法61-63
• 5.3 仿真模擬63-65
• 5.4 本章小結(jié)65-67
• 6 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 本文工作總結(jié)67-68
• 6.2 未來(lái)工作展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果73-77
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集77

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