基于压缩感知的无线定位关键技术研究

发布时间：2020-10-29 20:16

　　 随着新一代信息技术的不断发展,人们对无线定位的需求越来越大,对无线定位技术的研究也越来越重视。超宽带(UWB)信号对短距离高数据速率和长距离低数据速率而言,具有隐蔽性好,传输速率高和功耗低等优势,特别适合于短距离高精度的无线定位。然而超宽带的信号占据庞大的信号带宽,根据奈奎斯特采样定理,需要极高的采样率,对硬件的要求也极高。压缩感知理论的出现,给低速率采样技术带来了机遇,能够实现用远低于奈奎斯特采样速率对信号进行采样,然后再通过一定的恢复算法对采样后的信号进行恢复。本文针对常规无线电定位技术中的不足,研究了基于ESPRIT算法和压缩感知的低速率采样时延估计方法,二者对超宽带无线定位精度的提高具有积极意义,同时对所提出的方法进行了仿真实验和性能分析。论文的主要工作如下:(1)对常用的无线定位技术及算法进行了分析和综述,分析了定位技术及算法的基本原理、适用场景以及典型应用,对现有的定位技术以及算法进行了对比分析。对压缩感知的背景、基本思想及其在定位中的应用进行了研究,并重点从数学上对该理论进行了分析。(2)在压缩感知理论的研究基础上对随机解调、调制带宽转换器以及平移不变空间中的压缩采样这三类典型的压缩采样技术的基本原理、时域和频域的数学分析进行了深入研究,并从信号模型、采样方案以及重构算法等方面对压缩采样技术进行了仿真验证。(3)研究了一种基于ESPRIT算法的低采样率时延估计方法,详细介绍了系统模型、信号模型以及采样方案,推导了时延估计算法,从信噪比、信道数目和不同类型的滤波器等方面分析了对时延估计的影响,并进行了仿真实验和性能分析。(4)研究了一种基于压缩感知的低采样率时延估计方法,详细介绍了采样方案,推导了时延估计算法,通过仿真对比分析了信噪比对两种时延估计方法的影响。(5)研究了一种基于非线性最小二乘法的定位算法,分析了迭代次数对定位的影响,对定位系统进行了仿真实验。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN92
【部分图文】：

通过测量来自几个参考基站信号到达定位目标的角度，也就是相对方位，根??据参考基站的位置，可以以参考点为中心，相对应的得到几条方位角线，几条方??位角线的交点就是目标点的位置［６５］。如图２．４所示，在二维定位中，当有２个参考??基站Ａ、Ｂ时，通过接收机可以得到定位目标和参考基站的２个相对方位ｑ、沒２，??根据参考基站的位置和相对方位，可以画出２条方位角＿，如果两个参考点在定??位目标的同一侧，并且与定位目标不在同一直线上，那么两条线的交点就是定位??目标的位置。因此，ＡＯＡ方法只需要２个基站便可确定位置。??车丨，只）??斗：，少２）??图２．４?ＡＯＡ定位原理??基于ＡＯＡ估计的定位的优势就是对于用两个参考点就可以实现二维定位

的就是基于压缩感知和接收信号强度的定位［７６］，主要适用于ＷＬＡＮ定位环境，算??法一般是利用指纹识别法，基本方法与经典的方法一致，也是分为两个阶段，如??图２．５所示，通过应用压缩感知的原理，利用较少的定位次数获得较高的定位精度。??离线阶段。?－??在线阶段‘?Ｉ??精定位??在线ＲＳＳ值?／？?ｘ?厂?ｘ??．?Ｓ?定位?Ｊ?ＡＰｉ￡＃?Ｊ??〔ＪＥｇ化麵乍）??ｆ?求解??定位结果??图２．５基于压缩感知得到ＲＳＳ定位??离线阶段：在一个ＷＬＡＮ定位的环境中，安装了许多位置己知的ＡＰ作为信??号发射源，它们以特定的频率定期发射包括物理地址（ＭＡＣ）、标识号等要素的信??号，我们通过可以接收ＷＬＡＮ信号的智能终端，在设定的参考点来接收各个ＡＰ所??发射的信号，获取接收信号强度以及ＭＡＣ地址，同时可以通过在设定的参考点对??各ＡＰ信号一段时间内的测量求取平均值以及多个方向进行测量来在一定程度上??减少干扰等带来的误差。??假设有Ｚ个ＡＰ，＃个参考点，智能终端在第＿／个参考点，接收在第／个ＡＰ的ｑ??个ＲＳＳ序列的平均值为⑷，ｒ?＝?１，２，＞?１｝，其中ｒ?ｅ?ｉ？?＝?｛〇，９０，１８０，２７０?｝??表示面对的四个方向。对于整个定位系统，可以写成矩阵形式：??１９??

２．４．２基于压缩感知的ＤＯＡ估计??对于阵列天线的接收端，信号到达的方向具有许多种可能，但对于某一特定??信号，如图２．６所示，假设能够接收它的波达方向只有＆以及￥三个，与整??个空域相比较而言是很少的。所以，在空域上，接收信号是稀疏的。??实际波达方向??？?？?？?Ｉ?＞?Ｓ?Ｓ?＊?Ｉ?隹?＊？＊??ｔｃｓ?Ｉ?ｔ?？?？?￡?？?？?＊?Ｉ??｝?＊?ｆ?ＩＩ?塞?ｆｉｔ?？?？?ｔ??ｔｉｔ?ｔ?＊?ｔ?ｔ?ｔ?Ｉ?ｔｉｔｔｔｔｔｔｌｌｌｔ?ｉ?ｔ?Ｉ??聲擧＊?ｔｌｔｉｔｔｔｆ?拿拿?ｔ（?ｔ?＊?ｉ??＊?ｔ?（?＊?＊?？?ｔ?ｔ?ｆ?＊？鲁１＞？？？?蜃?ｔ（?拿?《（？??？參＊?ｔ?？?＊?ｔ?ｔ?ｔ?ｔ?＊?ｔ?ｔ?ｔ?＜?？?？?？??＊?ｆ?ｔ?Ｉ?＊?ｔ?ｔ?ｔ?Ｉ?ｔｔｔ??＊?ｉ?＊?＊１?？?ｔ?＊??ｔ?ｔ?￥?ｔ?ｔ?ｔ?ｔ?＊?ｔ?ｔｔｔｔｉｔｔｔｆｆｔｔ?ｔｓ?多??图２．６信号空域稀疏示意图??具体来讲，对于一组由Ｍ个天线组成的均匀天线阵，有Ｋ个窄带信号同时入??射，那么在ｔ时刻，天线阵列所接收的单快拍数据表示为：??ｘ（ｔ）?＝?Ａ?（＾）?ｓ［ｔ）?＋?ｎ?（ｒ）?（２．１９）??其中：冲）：！＾?＆…５Ａ，］ｒ表系信源矢量，Ｊ（没）?＝?［ａ（Ｍ）?￡／（没２）…〇（＆）］为??导向矩阵，为噪声，表示入射角度。??为了将上述问题转化到压缩感知领域
【参考文献】

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本文编号：2861398