蜂窝网抑制NLOS算法和RFID室内定位算法的研究

论文摘要

随着移动计算设备的普及和发展,无线定位技术日益受到关注,成为当前研究的重点和热点,无线定位系统按照环境可以分为室外定位和室内定位系统。GPS、蜂窝网定位技术发展十分迅速,逐渐成为构成室外定位系统的主要技术。而室内环境中存在着大量的阻挡物,传统的GPS全球定位系统等定位方法不能实现很好的定位,伴随着射频识别(RFID)技术的成熟,室内定位问题得到很好的解决。对于蜂窝网室外定位,主要研究了基于电波到达时间差(TDOA)测量值的定位算法改进,分析经典定位算法在不同定位条件下的优缺点;定位误差的主要来源是非视距(NLOS)传播,降低NLOS传播影响是提高定位精度的关键;论文针对NLOS传播问题,提出一种协同重构算法。该算法利用信号传播时延特性对TDOA测量值重构,使TDOA测量值误差具有与视距(LOS)环境下近似的统计特性,采用协同算法定位。仿真结果表明重构算法在NLOS环境下具有良好的定位性能。对于复杂室内传播环境,主要探讨了基于射频识别(RFID)技术的定位算法改进问题;论文采用RSSI定位技术,通过室内传播经验模型来建立信号强度和几何空间距离的映射关系,借鉴蜂窝网定位和LANDMARC室内定位系统的定位思想,结合贝叶斯数据融合方法对定位算法优化处理,利用Matlab软件在典型室内环境下仿真,结果表明该算法在一定程度上提高了定位精度。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 无线定位的历史及发展概况
• 1.1.1 蜂窝网无线定位研究概况
• 1.1.2 室内定位国内外发展现状
• 1.1.3 影响无线定位精度的原因与对策
• 1.2 本文研究思路与内容安排
• 第二章 无线定位的参数估计模型与典型算法
• 2.1 定位参数估计
• 2.1.1 TOA 测量值估计
• 2.1.2 TDOA 测量值估计
• 2.1.3 SS（信号强度）测量值估计
• 2.2 无线定位算法的数学模型
• 2.2.1 TOA 圆周模型
• 2.2.2 TDOA 双曲线模型
• 2.2.3 AOA 方位线模型
• 2.3 定位估值理论
• 2.3.1 最大似然（Maximum-likelihood，ML）估计
• 2.3.2 最小二乘（Least Square，LS）估计
• 2.4 常用定位算法
• 2.4.1 具有解析表达式解的算法
• 2.4.2 递归算法
• 2.5 定位准确率评价指标
• 2.5.1 均方根误差MSE 与CRLB
• 2.5.2 圆/球误差概率（CEP/SEP）
• 2.5.3 几何精度因子（GDOP）
• 2.5.4 累计分布函数（CDF）
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于TOA/TDOA 的蜂窝网算法及性能仿真
• 3.1 蜂窝网络的拓扑结构和移动台分布
• 3.2 基于TDOA 的定位算法及性能
• 3.2.1 不同定位算法在蜂窝网中的定位
• 3.2.2 不同定位算法在不同条件下仿真
• 3.3 协同定位算法思想及性能
• 3.3.1 Taylor 算法定位准确率
• 3.3.2 协同定位算法的思想与性能仿真
• 3.4 本章小结
• 第四章 NLOS 环境中的定位算法及仿真
• 4.1 COST 259 信道模型
• 4.2 基于COST259 信道模型的仿真
• 4.3 蜂窝网中的NLOS 问题
• 4.3.1 NLOS 环境下TDOA 测量误差分析
• 4.3.2 NLOS 引起的附加传播时延
• 4.3.3 TDOA 测量值重构
• 4.4 TDOA 测量值重构算法仿真与分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于RFID 的室内定位
• 5.1 RFID 系统构成及工作原理
• 5.2 RFID 系统室内电波传播模型
• 5.2.1 室内无线传播机理
• 5.2.2 自由空间的传播模型
• 5.2.3 室内路径损耗传播经验模型
• 5.3 LANDMARC 射频室内定位系统
• 5.3.1 K 邻域算法
• 5.3.2 差值定位算法
• 5.3.3 数据融合定位算法
• 5.4 算法仿真与性能分析
• 5.4.1 不同最近邻居数目对算法的影响
• 5.4.2 不同室内环境对定位性能的影响
• 5.4.3 不同参考标签数目对定位性能的影响
• 5.4.4 不同算法定位性能比较
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 研究中的问题和解决方法
• 6.3 下一步工作展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢