无线传感网信号被动定位关键技术研究

发布时间：2021-07-22 02:10

　　近年来，基于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）的信号被动定位（Passive Source Localization，PSL）技术受到了国内外众多学者关注，它在民用与军事方面均具有广阔的应用前景。PSL-WSNs技术无论在基于定位数据处理的定位关联度量估计方面，还是在基于定位关联度量信息与传感器阵列信息的度量融合定位方面，均存在众多问题尚待解决，本文对其中几个关键技术进行了系统的研究，所取得的主要研究成果为：（1）当WSNs节点接收噪声强度不同，或无线传输信道存在阴影慢衰落效应时，对目标信号到达距离比（RROA）定位关联度量估计方法，以及被动定位算法进行了研究。将特征值分解技术引入到RROA定位关联度量估计中，通过接收信号协方差矩阵特征值分解估计各节点所接收噪声强度；通过WSNs中参考节点的轮换与特征值分解方法消除阴影衰落效应所引入的定位误差，实现RROA关联度量的可靠估计；最后给出了基于RROA关联度量以及WSNs节点位置信息的最小二乘定位算法，该方法可较好的消除由于节点接收噪声强度不同以及阴影慢衰落效应等因素所带来的定位性能恶化。（2）对W... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：150 页

【学位级别】：博士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 PSL-WSNs 技术研究背景与研究意义
    1.2 PSL-WSNs 方法分类
    1.3 PSL-WSNs 系统执行流程
    1.4 本文的研究意义与主要研究工作
第二章 基于测距定位方法理论基础
    2.1 引言
    2.2 三维立体定位基本系统模型
    2.3 RSSI 定位
    2.4 TOA/TDOA 定位
    2.5 DOA/AOA 定位
    2.6 本章小结
第三章 WSNs 基于特征值分解的 RROA 信号被动定位
    3.1 引言
    3.2 系统模型
    3.3 自由空间路径损耗信道 RROA 估计
    3.4 阴影慢衰落损耗信道 RROA 估计
    3.5 基于 RROA 的信息融合定位
    3.6 计算机仿真和分析
    3.7 本章小结
第四章 基于 TDOA 与 GROA 的信号被动定位算法
    4.1 引言
    4.2 基于 TDOA 与 GROA 的 BFGS 拟牛顿信号被动定位算法
    4.3 基于 TDOA 与 GROA 多目标被动定位与节点阵列误差消除算法
    4.4 基于 TDOA 与 GROA 信号被动定位偏差消除算法
    4.5 本章小结
第五章 基于 TDOA 与 FDOA 的多信号及节点阵列联合定位
    5.1 引言
    5.2 多信号源与节点阵列联合定位场景
    5.3 多信号及节点阵列联合估计算法
    5.4 克拉美罗下界推导及联合定位算法性能分析
    5.5 计算机仿真验证及分析
    5.6 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间的研究成果



本文编号：3296230