基于MIMO平台的车联网实时精确定位算法设计与实现

发布时间：2017-07-19 21:10

  本文关键词：基于MIMO平台的车联网实时精确定位算法设计与实现

  更多相关文章： 多输入多输出技术 车辆自组织网络 接收信号强度 定位

【摘要】：本学位论文主要研究基于MIMO平台的车联网实时精确定位算法。针对当前全球导航卫星系统(GNSS, Global Navigation Satellite System)和射频识别(RFID, Radio Frequency Identification)等定位方案不能提供足够定位精度的问题,本文提出一种应用频率分集、多普勒效应和接收信号强度(RSS, Received Signal Strength)等对距离和路径衰减因子进行联合估计的算法。首先建立了算法模型并进行了推导,分析由多普勒频移和时钟偏移造成的频率不确定性对算法的影响,建立了仿真模型对算法进行了验证,并分析了速度对于算法误差的影响；然后利用Sundance公司的MIMO实验箱搭建了MIMO软硬件实验平台,基于该平台实现了低速环境下的定位,实验结果表明,天线数的增加能够显著提高定位的精确度。全文内容安排如下：第1章介绍了课题的研究背景与意义,以及现有车联网技术的研究现状。第2章讨论了车联网定位的关键技术,MIMO实验平台以及本系统中涉及的关键技术。第3章提出了一种对距离和路径衰减因子进行联合估计的算法,并仿真验证了算法的可靠性。第4章介绍了搭建MIMO实验系统的方法以及定位方案,实现了基于MIMO的定位系统。第5章对全文的研究进行总结,并对下一步的研究工作给出展望。
【关键词】：多输入多输出技术 车辆自组织网络 接收信号强度 定位
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5;TP391.44;U495
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 缩略语11-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 课题背景和意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 车联网标准研究现状15-17
• 1.2.2 车联网定位研究现状17-18
• 1.3 研究内容及章节安排18-19
• 第2章 车联网定位系统方案19-33
• 2.1 车联网定位关键技术19-25
• 2.1.1 基于测距的定位算法19-22
• 2.1.2 基于非测距的定位算法22-24
• 2.1.3 三边测量法24-25
• 2.2 MIMO技术及其在定位中的应用25-27
• 2.2.1 MIMO技术简介25-26
• 2.2.2 定位中MIMO技术的应用26-27
• 2.3 MIMO实验平台27-32
• 2.3.1 MIMO硬件平台介绍27-30
• 2.3.2 FlexTiles简介30-31
• 2.3.3 SMT911射频板31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第3章 基于多普勒效应的信号衰减因子与距离的联合估计33-43
• 3.1 背景介绍及相关工作33-34
• 3.2 系统模型34-38
• 3.2.1 算法描述34-37
• 3.2.2 频率不确定对算法的影响37-38
• 3.3 仿真与分析38-41
• 3.3.1 仿真场景和参数38
• 3.3.2 仿真结果与分析38-41
• 3.4 本章小结41-43
• 第4章 基于MIMO定位系统的设计与实现43-63
• 4.1 MIMO实验平台的搭建43-49
• 4.1.1 平台硬件的环境配置搭建43-45
• 4.1.2 软件平台开发环境的配置45-49
• 4.2 MIMO定位系统功能设计与实现49-55
• 4.2.1 PC端软件49-51
• 4.2.2 发送节点51-53
• 4.2.3 接收节点53-55
• 4.3 系统定位算法研究与结果分析55-62
• 4.3.1 定位场景55-60
• 4.3.2 三边定位法实现60
• 4.3.3 MIMO定位对比分析60-61
• 4.3.4 移动场景下基于MIMO的定位61-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第5章 总结和展望63-65
• 5.1 研究工作总结63
• 5.2 进一步工作的展望63-65
• 致谢65-67
• 参考文献67-71
• 攻读硕士学位期间的研究成果71
• 1 学术论文71
• 2 参与的科研项目71

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本文编号：564845