网络导航环境下的精度自适应技术研究

发布时间：2018-07-01 16:32

本文选题：网络导航 + 认知无线电　；参考：《重庆邮电大学》2016年硕士论文

【摘要】：移动通信的飞速发展促进了定位导航服务的推广。网络导航作为基于下一代认知无线电网络的定位范式,拥有比传统定位系统更加优越的性能,主要体现在认知性与协作性。认知定位系统为实现网络导航的定位精度自适应奠定了一定的理论基础,其最大意义在于能够实现不同应用场景下定位精度的自适应调整,而这有赖于定位感知、频谱感知、环境感知等一系列相关技术的发展。认知定位系统的研究不仅会推动网络导航定位技术的进步,更对未来网络的优化与管理有着积极的意义。为此,本文基于认知定位系统的基本结构,在分析了其精度自适应算法流程的基础上,针对相关的技术展开具体研究。本文的主要研究成果如下:首先,将宽带压缩频谱感知技术与认知定位系统相结合。在分析了传统的宽带频谱感知技术不适合应用于认知定位系统的基础上,针对基于压缩感知的宽带频谱感知技术展开研究。通过将传统的正交匹配追踪算法与多路径正交匹配追踪算法相结合,给出了一种新的融合重构算法,并将其应用在宽带稀疏信号的频谱重构中。仿真结果表明该算法在提高频谱重构性能方面具备一定的可行性,因此可以作为未来认知定位系统的备选技术。其次,在认知定位系统中,精度自适应模型的构建对于系统选择最佳配置参数具有重要的参考意义。通过对基于到达时间的克拉美罗下界信息展开分析,探讨了影响定位精度自适应的因素。仿真结果表明,系统带宽、信噪比、调制技术等因素都会对定位精度造成影响。最后,在分析了克拉美罗下界基本限的不足之后,进一步提出采用一种新的误差下界——Ziv-Zakai基本限作为精度自适应的判决准则,并引入卡亨南-洛维展开定理对信号进行处理,从而使得该模型能够提供更完善的自适应信息,因此可将其作为克拉美罗下界信息的补充。仿真结果表明该下界能够在低信噪比下提供更严谨的误差下限,同时也验证了信噪比、系统带宽以及观测时长对于定位精度的影响。这为认知定位系统最终实现精度自适应提供了更充分的理论依据。
[Abstract]:This paper presents a new fusion reconstruction algorithm based on the cognitive positioning system .
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925

【参考文献】