發(fā)布時間：2018-05-05 18:33

  本文選題：信號強(qiáng)度 + 到達(dá)角度��； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年06期

【摘要】：許多無線定位應(yīng)用通過旋轉(zhuǎn)方向天線推測無線信號的到達(dá)角度(angle of arrival,AOA),但該類方法在稀疏抽樣和復(fù)雜環(huán)境中定位精度不高。方向天線波瓣曲線的還原實(shí)驗(yàn)表明,最大接收信號強(qiáng)度(received signal strength,RSS)附近的波瓣曲線與二次曲線近似。根據(jù)這一事實(shí),提出了一種基于RSS二次曲線擬合的AOA定位算法。該算法利用最大RSS附近的數(shù)據(jù)擬合出二次曲線方程,通過曲線方程的最值點(diǎn)估測AOA。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠在稀疏抽樣和復(fù)雜環(huán)境中保持良好的定位精度;真實(shí)環(huán)境實(shí)驗(yàn)的平均角度和定位誤差分別為2.5°和0.28 m;相比RAL定位算法,其角度和定位精度均提高了70%。
[Abstract]:In many wireless localization applications, the angle of arrival of wireless signals is estimated by rotating direction antenna, but the accuracy of this method is not high in sparse sampling and complex environments. The reduction experiment of directional antenna lobe curve shows that the lobe curve near the received signal received signal intensity is similar to the conic curve. According to this fact, a AOA location algorithm based on RSS conic fitting is proposed. In this algorithm, the conic equation is fitted from the data near the maximum RSS, and the AOA is estimated by the maximum point of the curve equation. The experimental results show that the algorithm can maintain good positioning accuracy in sparse sampling and complex environments, and the average angle and positioning error of real environment experiments are 2.5 擄and 0.28 m, respectively. Compared with the RAL algorithm, both the angle and the positioning accuracy are improved 70%.
【作者單位】： 溫州大學(xué)物理與電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61303211) 浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LQ13F020010) 浙江省教育廳科研項目(Y201223581) 溫州大學(xué)研究生創(chuàng)新基金研究項目(3162014038)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1848832