基于超宽带系统的测距定位及误差校正技术研究

发布时间：2017-05-23 12:21

  本文关键词：基于超宽带系统的测距定位及误差校正技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着基于位置的服务(Location based Services, LBS),无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)等技术的快速发展以及室内定位、导航需求的日益扩大,室内位置感知受到极大的关注。对基于测距的定位方法来说,能进行精确定位的先决条件就是测距精度要足够高。由于超宽带(Ultra-wide Band, UWB)系统具有带宽宽,时间、空间分辨率高,障碍物穿透能力强等特点,有实现高精度的室内测距定位的潜力。在超宽带测距系统中,最大的挑战就是恶劣的室内环境,存在密集多径和非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)情况,对测距以及定位精度有很大的影响。超宽带系统测距定位的关键所在是到达时间(Time of Arrival, TOA)的准确估计。为了减小室内环境中密集多径和非视距条件的影响,准确估计超宽带测距系统中首达径分量(First Path, FP)的到达时间,首先,提出了一种新颖的基于信息熵的到达时间估计算法。信息熵用来衡量接收到信号的随机程度,通过接收信号熵的跳变,可以估计出首达径分量的到达时间。相比于传统的过门限检测,相干检测等方法,基于熵的方法性能有很大的提升。其次,在改进的测距方法提升了测距性能的前提下,为了进一步减小测距误差,提出了以支持向量机(Support Vector Machine, SVM)为核心的回归校正误差的方法。通过提取出的信号的特征,利用支持向量机训练,建立回归模型,对测距误差进行预测校正。最后,提出了将基于最小二乘法(Least Squared Error,LSE)和’Taylor级数展开算法结合的联合定位算法,以LSE算法的结果作为Taylor级数展开的迭代初值,既解决了Taylor级数展开算法的迭代初值难以选择的问题,又通过较少的迭代次数实现了比传统LSE算法更好的结果。通过在IEEE 802.15.4a标准的CM1-CM4信道模型下的仿真,将本文中提出的算法和传统算法相比,发现性能都有了很大程度的提升。在信噪比较高的情况下,测距和定位误差都能达到厘米级,能满足实际应用的需求。
【关键词】：超宽带 测距 到达时间估计 误差校正 支持向量回归 定位
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-17
• 1.1 课题研究的背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-15
• 1.2.1 超宽带技术9-11
• 1.2.2 超宽带系统测距技术11-12
• 1.2.3 超宽带系统测距误差校正技术12-14
• 1.2.4 超宽带系统定位技术14-15
• 1.3 本文的主要研究内容15-17
• 第2章 超宽带技术基础及系统模型17-27
• 2.1 超宽带技术基础17-19
• 2.1.1 超宽带信号的定义17
• 2.1.2 超宽带信号的特点及实现方式17-19
• 2.2 超宽带系统模型19-26
• 2.2.1 信号的产生19-20
• 2.2.2 信道模型20-25
• 2.2.3 接收端超宽带信号的模型25-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 基于TOA和信息熵的超宽带测距技术27-48
• 3.1 经典的基于TOA的测距方法分析27-31
• 3.1.1 非相干检测28-30
• 3.1.2 相干检测30-31
• 3.2 基于TOA和信息熵的超宽带测距技术31-44
• 3.2.1 信息熵的基本概念31-32
• 3.2.2 基于信息熵的TOA估计算法32-38
• 3.2.3 门限设定的进一步探讨38-44
• 3.3 实验仿真与分析44-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第4章 基于支持向量机的误差校正技术48-72
• 4.1 支持向量机基本理论48-55
• 4.1.1 机器学习和统计学习理论48-50
• 4.1.2 支持向量机分类理论50-54
• 4.1.3 支持向量机回归理论54-55
• 4.2 特征分析及选择55-62
• 4.3 基于支持向量机的测距误差校正算法62-63
• 4.3.1 直接校正算法62-63
• 4.3.2 两步校正算法63
• 4.4 实验仿真与分析63-71
• 4.4.1 直接校正算法65-68
• 4.4.2 两步校正算法68-71
• 4.5 本章小结71-72
• 第5章 超宽带系统的定位技术72-83
• 5.1 传统定位算法72-75
• 5.2 遗传算法75
• 5.3 基于LSE和Taylor级数展开的联合定位算法75-77
• 5.4 影响定位精度的因素分析77-79
• 5.4.1 参考节点个数77-78
• 5.4.2 测距误差78-79
• 5.5 实验仿真与分析79-82
• 5.6 本章小结82-83
• 结论83-84
• 参考文献84-91
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果91-93
• 致谢93

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