基于室内环境特征的无线定位算法研究

发布时间：2020-10-11 18:47

　　 室内导航与定位服务事关国家发展、经济兴起、民众安全,随着无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)技术的发展,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)受到越来越多的关注,人们对室内定位应用的需求以及高精度的要求也在不断提高。由于室内环境中障碍物分布较为零散,使得无线定位信号在室内环境中存在严重的多径衰落效应和复杂的时变特性,高精度的无线定位技术需要进一步提升系统对室内环境特征变化的鲁棒性。通常情况下,像仓库、图书馆等场所,室内障碍物、桌椅等固定设备位置不会发生较大的变动,这些场所可认为处于静态环境中,然而在停车场、办公室以及大型超市等场所,由于较多行人、车辆的随时移动,造成室内无线信号传播的路径衰落效应更加严重,可认为该室内场所处于动态变化的环境中。故此本文主要对静态和动态室内环境中的高精度无线定位的关键技术展开深入的研究,主要分为以下几个方面进行探讨:在静态室内环境中,基于到达时间(Time of Arrival,TOA)测距的室内定位系统的精度受测距信号的伪距测量精度和室内环境中有效锚节点(AP)的个数与空间布局等多方面的制约。高精度的无线定位技术的实现,不仅需要进一步减小测距信号的伪距误差,同时还需要最优的锚节点部署,在不增加锚节点个数的情况下,最佳锚节点部署可以明显提升系统的定位精度。本文首先对静态室内环境中高精度定位信号模型问题进行研究,提出了一种基于正弦调频(Sinusoidal Frequency Modulation,SFM)信号的宽带调频信号模型。接着从宽带模糊函数(Wideband Ambiguity Function,WAF)的角度理论上证明SFM信号比传统室内定位信号具有更高的距离分辨率,可以实现高精度室内定位需求。然后对新模型的测距性能和定位性能进行仿真试验,并且与传统室内定位信号模型的性能进行对比,验证了本文所提出的SFM信号模型的优越性。其次针对室内有效锚节点个数较多时的多星定位问题,提出了采用加权水平精度因子(Weighted Horizontal Dilution of Precision,WHDOP)作为定位锚节点选择的准则,该WHDOP选星准则能够赋予误差较小锚节点在位置解算过程中更大的权重,进而消除粗大误差对定位系统造成的不利影响,因此可进一步提升定位系统的定位精度;并且对室内不同噪声环境(高斯噪声环境和瑞利噪声环境)下WHDOP定位系统的鲁棒性能进行仿真,随着噪声环境复杂度的增加,WHDOP方法的鲁棒性能更强,WHDOP比常规HDOP更能反映实际的定位误差趋势;接着提出了一种基于SFM-WHDOP方法的高精度室内无线定位技术,并对提出的算法进行仿真试验,通过与UWB-HDOP定位方法的性能进行对比,试验结果表明当有效的锚节点个数比较多的时候,采用SFM-WHDOP方法可实现高精度室内无线定位功能。针对静态室内环境中的欠星定位问题,提出了一种基于IMU辅助的室内单星定位方法。该方法可通过室内场景分析的约束条件逐步消除IMU在室内环境下的累积误差效应,并通过单星定位技术进一步优化定位目标的位置信息,同时设计了一种依据误差方差最小化准则给出了各信息数据的加权融合方案,通过对多信息量的加权融合处理,单星定位系统的精度既充分利用了各子系统的估计值又有效抑制了局部大噪声对整体精度的影响,故理论上证明了该加权融合方法可以进一步提升系统的定位性能,同时从微积分的角度对系统的定位误差进行理论分析,最后对上述算法进行实测车库试验验证,验证了算法的可行性,实现静态室内欠星环境中的亚米级精度的定位需求。最后为了有效缓解室内环境动态变化对定位系统精度造成的不利影响,提出一种基于迁移学习的室内定位算法,该算法通过在室内环境变化以后的空间中随机采样,找到潜在的特征空间进行位置的标定,从而避免了原始指纹库失效造成定位精度降低的问题。试验结果表明,该算法无论在定位精度、定位误差范围还是小误差定位的置信概率方面,都具有明显的优势。
【学位单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN92
【部分图文】：

目前室内定位需求

该准则可以赋予误差较小锚节点在位置解算过程中更大的权重，故此可进一步提升定位系统的定位精度；3). 针对室内单锚节点定位问题，提出一种基于 IMU 辅助和室内地图匹配的多信息融合室内单星定位方法，并对定位系统的误差进行理论分析，通过实际车库场景的测试，验证了算法的可行性；4). 针对动态室内环境中的高精度定位问题，本文提出了一种基于 RSS 指纹的迁移学习动态定位算法，为了进一步减少系统的工作量，在 RSS 指纹库创建的初期设计了一种可以明显减少标记工作量同时不损失指纹库质量的广义延拓插值算法；为了消除室内环境动态变化对系统定位性能造成的不利影响，设计了一种迁移学习动态定位算法，接着讨论了模型参数对定位性能的影响，最后对系统的定位性能进行了仿真实验。1.4.2 论文组织结构本论文的结构框架如图 1-2 所示，全文共有 7 个章节组成，主要的研究内容集中在第 3章、第 4 章、第 5 章和第 6 章，这 4 个章节是整个工作的难点同时也是论文的创新点。各个章节的安排和组织结构如下：

大院子 (34.2-39.0) (2.8-3.8)栅栏 (34.5-38.2) (4.6-5.1)石头墙 (37.2-41.5) (3.3-3.7)竹林 (35.2-38.2) (4.5-5.4)巷子 (44-48.7) (2.1-3.0)草地 (33.2-36.4) (3.0-3.9)海边沙滩 (37.5-40.8) (3.8-4.6)1.1.3 S-V 模型S-V 模型是将无线信号的到达时间(TOA)分成固定的时间间隔，这些固定的时间间隔代表A 的簇，可以用相互独立的泊松过程来描述[56]，典型的 S-V 模型的时域脉冲响应示意图如 2-1 所示。每个簇内无线信号的幅度值满足瑞利分布，据此 S-V 信道模型的冲激响应为： ,, ,0 0k ljk l l k ll kh t e t T (2.5)其中：k ,l 是第l簇中的第k 个脉冲的幅度，服从瑞利分布；k ,l 是第l簇中的第k 个脉冲相位，在 0,2 内服从均匀分布；k ,l 是第l簇中的第k 个脉冲的到达时间，服从指数分布。
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本文编号：2836977