如今,5G移動通信網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模商用部署,無線定位技術(shù)已成為基于位置服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù),廣泛應(yīng)用于定位導(dǎo)航、緊急救援、智能家庭、醫(yī)療健康、安防監(jiān)控等多個領(lǐng)域。由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變、干擾源過多、以及多徑效應(yīng)等因素的影響,室內(nèi)定位技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨著諸多問題與挑戰(zhàn):傳統(tǒng)的室內(nèi)定位系統(tǒng)需要專用設(shè)備,部署和維護(hù)成本非常高昂;多數(shù)室內(nèi)定位方法需要環(huán)境先驗信息而無法適應(yīng)環(huán)境變化;最常采用的信號接收強度（Received Signal Strength,RSS）定位方法,定位精度難以滿足室內(nèi)位置服務(wù)的需求等。針對上述主要問題,本文研究基于WiFi信道狀態(tài)信息（Channel State Information,CSI）的室內(nèi)定位跟蹤技術(shù),提出了普適的、低成本、高精度的被動定位跟蹤和3D定位方法,主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新工作如下:首先,針對現(xiàn)有被動定位算法需要依賴環(huán)境先驗信息,提出了基于AOA-TOA聯(lián)合估計的被動定位跟蹤方法,實現(xiàn)了普適的高精度室內(nèi)被動定位跟蹤。由于通用WiFi設(shè)備天線個數(shù)稀少,難以準(zhǔn)確獲取多徑信號的AOA估計,該方法充分利用CSI多天線間和多子載波間的相位差進(jìn)行空間平滑處理,采用二維MUSI... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：124 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 室內(nèi)定位跟蹤技術(shù)
        1.2.2 被動定位技術(shù)
        1.2.3 3D定位技術(shù)
    1.3 關(guān)鍵問題與技術(shù)挑戰(zhàn)
        1.3.1 關(guān)鍵問題
        1.3.2 技術(shù)挑戰(zhàn)
    1.4 研究主要內(nèi)容
    1.5 本文結(jié)構(gòu)
2 基于信道狀態(tài)信息的AOA定位方法
    2.1 基于AOA的室內(nèi)定位方法
    2.2 信號到達(dá)角度估計算法
        2.2.1 MUSIC算法
        2.2.2 稀疏重構(gòu)算法
        2.2.3 算法性能比較與分析
    2.3 信道狀態(tài)信息的誤差分析與校準(zhǔn)算法
        2.3.1 信道狀態(tài)信息的誤差分析
        2.3.2 信道狀態(tài)信息的校準(zhǔn)算法
    2.4 室內(nèi)定位跟蹤的影響因素與評價標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.1 室內(nèi)定位跟蹤的影響因素
        2.4.2 室內(nèi)定位跟蹤的評價標(biāo)準(zhǔn)
    2.5 本章小結(jié)
3 基于AOA-TOA聯(lián)合估計的被動室內(nèi)定位跟蹤方法
    3.1 引言
    3.2 基于AOA-TOA聯(lián)合估計的被動定位方法
        3.2.1 AOA-TOA聯(lián)合估計的算法
        3.2.2 目標(biāo)被動定位的模型建立
        3.2.3 靜態(tài)路徑背景消除算法
        3.2.4 目標(biāo)直達(dá)路徑提取算法
    3.3 基于粒子濾波的被動定位跟蹤方法
        3.3.1 粒子濾波算法的理論分析
        3.3.2 粒子濾波被動定位跟蹤算法
    3.4 實驗驗證與性能評估
        3.4.1 實驗設(shè)置與部署
        3.4.2 定位跟蹤性能與分析
        3.4.3 AOA估計的誤差分析
        3.4.4 系統(tǒng)參數(shù)對定位性能的影響
    3.5 本章小結(jié)
4 基于目標(biāo)速度估計的被動定位跟蹤方法研究
    4.1 引言
    4.2 基于信道狀態(tài)信息的目標(biāo)速度估計方法
        4.2.1 目標(biāo)速度估計的問題描述
        4.2.2 目標(biāo)速度估計的幾何模型
        4.2.3 目標(biāo)速度估計的優(yōu)化方法
    4.3 目標(biāo)動態(tài)路徑的相位偏移檢測
        4.3.1 多徑信號的矢量分析
        4.3.2 目標(biāo)路徑的傳輸特征
        4.3.3 目標(biāo)路徑的相位偏移
    4.4 基于稀疏重構(gòu)的多普勒速度和AOA聯(lián)合估計算法
    4.5 基于目標(biāo)速度估計的被動定位跟蹤算法
    4.6 實驗分析與性能評估
        4.6.1 實驗設(shè)置與部署
        4.6.2 目標(biāo)速度估計的誤差分析
        4.6.3 目標(biāo)被動定位跟蹤的性能分析
        4.6.4 目標(biāo)路徑AOA估計的誤差分析
        4.6.5 系統(tǒng)參數(shù)對定位跟蹤性能的影響
    4.7 本章小結(jié)
5 基于WiFi信道狀態(tài)信息的3D定位方法研究
    5.1 引言
    5.2 基于信道狀態(tài)信息的3D定位方法
        5.2.1 陣列的硬件設(shè)計
        5.2.2 陣列的信號模型
        5.2.3 3D定位的系統(tǒng)模型
    5.3 信道狀態(tài)信息的預(yù)處理方法
        5.3.1 信道狀態(tài)信息的誤差分析
        5.3.2 信道狀態(tài)信息的校準(zhǔn)算法
    5.4 基于子空間稀疏重構(gòu)二維AOA估計方法
        5.4.1 基于稀疏重構(gòu)的二維AOA估計
        5.4.2 基于子空間稀疏重構(gòu)的二維AOA估計
    5.5 實驗驗證與性能評估
        5.5.1 實驗設(shè)置與部署
        5.5.2 3D定位性能分析
        5.5.3 AOA估計的誤差分析
        5.5.4 系統(tǒng)參數(shù)對定位性能的影響
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間科研項目及科研成果
致謝
作者簡介



本文編號：3152013