基于UWB的无线测距与车辆组合定位算法研究

发布时间：2020-10-22 00:14

　　 汽车领域的“互联网+”计划包含了车联网的核心内容和发展方向。车辆定位技术是车联网系统的重要支撑技术之一,车辆定位的精度关系到车联网系统的实用价值和整体性能。目前车辆定位主要依靠GPS全球定位系统。GPS系统定位精度高但定位区域受限,在隧道、地下停车场等地,定位性能易受非视距环境的影响,单一系统可靠性降低不能满足车联网的定位需求。本文以复杂环境下的车辆准确定位为目标,对超宽带(Ultra-wideband,UWB)这种短距离无线传输通信技术以及基于UWB技术的定位算法进行研究。主要内容如下:1.从脉冲波形、信道模型、信号相关检测、测距技术等方面详细描述了UWB定位技术的原理。2.分析推导了最小二乘算法、Chan算法和Taylor算法,并对比Chan-Taylor协同定位算法进行性能仿真;针对传统算法对初始坐标的敏感特性,把车辆相对位置估计问题转化为非线性规划问题,将外部罚函数法和变尺度算法结合提出一种不依赖于精确初始坐标的自由坐标定位算法(Free Coordinate Localization,FCL);采用残差定权引入模型融合的定位算法,避免了单一模型带来的偶然误差;引入基于BP神经网络的算法对信号到达时延测量值进行修正,减缓了NLOS环境对定位算法的影响。3.搭建室内外协同的组合定位系统。将GPS定位系统与UWB定位系统组合,两系统优势互补,能实现车辆的连续定位。仿真结果表明:1.改进后的算法在各个性能影响因素下定位精度均提高,能达到厘米级定位,满足了道路级(1m-3m)的定位需求。2.迭代算法对噪声环境适应性更强。3.基于BP神经网络的算法能有效减轻NLOS环境的影响。
【学位单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN925;U495
【部分图文】：

BP 神经网络拟合信号强度与距离的非线性关系法，提出一种混合生成模型和判别模型的定位算法提高了位置估算精度减少了离线校准工作量则化最小二乘分类算法，采用插值方法弥补缺失系统的鲁棒性。各种定位算法各有优劣，随着精度提升上还在探索研究。路及章节安排定位的研究现状，归纳总结现有技术存在的优缺次在分析现状的基础上，确定本文的研究内容出的研究成果采用实验仿真进行性能分析。最步的研究工作进行归纳。

图 2.6 TH-PPM-UWB 脉冲波形3 超宽带信道模型及仿真在研究 UWB 的过程中，根据不同的信道实测数据，提出了多种 UWB 信道模更真实地模拟 UWB 信号在真实环境中的传播特性，IEEE 802.15.4a 工作组经建模修正最终确定了经过改进的 UWB 信道模型 IEEE 802.15.4a[46-48]。本文在型基础上进行车辆定位系统的研究，下面主要介绍以下三种超宽带信道模型[4（1）路径损耗模型路径损耗模型描述见式（2.17）： ( , ) ( )RX cTXE P d fPL dP （2其中，TXP 是发射功率，RXP 是接收功率， d 为信号传输距离，cf 为载波中心路径损耗模型描述了传输距离与接收功率之间的关系，但是 UWB 路径损耗模是频率的函数[46]，见式（2.18）：

是定位精度不高。相关接收法采样频率高，定位精度也高。因此，本文选择相关检测法。图 2.8 UWB 信号相关接收系统图图 2.8 是信号相关检测的系统图，相关检测是将接收到的信号与其参考模板进行互相关运算，再进行峰值检测得到 TOA 估计[51]。互相关函数为：001( ) ( ) ( )xs d dTr r t s t dtT （2.31）其中 r (t )为接收信号，0T 为信号的积分周期，s (t )为发送信号， ( )ds t 为模板信号。对信号进行互相关之后，检测峰值所对应的时刻就是信号的传播时延，如式（2.32）：0 argmax ( ) ( )dT r t s t dt （2.32）2.4 本章小结本章介绍了 UWB 定位的相关测距技术，以及 TOA 估计模型中的 UWB 信号模型、IEE802.15.4a 信道模型、信号的检测模型等技术并对 UWB 信道进行了仿真。TOA 测距技术非常适合 UWB 定位
【参考文献】

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本文编号：2850800