超宽带室内定位算法研究与实现

发布时间：2020-11-03 22:01

　　 由于室内环境的复杂多变,超宽带室内定位系统中不可避免地引入了测量噪声和NLOS误差,较大的NLOS误差会导致超宽带室内定位系统的定位性能急剧下滑,尤其是在3维定位系统中,传统定位算法不能满足实际需求。TDOA、TOA等基于时间测距的定位方法较之其它定位方法,定位精度相对较高。本文对常用的经典TDOA定位算法在LOS环境和NLOS环境下进行了仿真分析,结果表明,Chan、Taylor等算法在LOS环境下表现优异,但在NLOS环境下性能较差,而在使用径向基函数神经网络算法修正定位误差后,经典定位算法的定位精度与理想环境下相差不远。而Chan算法始终为最佳定位算法。在NLOS环境下,修正后的基于TDOA的Chan算法需要定位基站之间的时钟严格同步,且算法的时间复杂度过高。本文提出了一种基于TOF的Chan-GA定位算法,该算法使用最小二乘拟合与卡尔曼滤波算法修正带有NLOS定位误差的TOF测量值,先采用经典Chan算法得出定位初始解,再利用遗传算法进行优化。以定位精度作为约束条件,将TOF真实值与测量值的差平方作为遗传迭代的适应度,对初始解进行校正。该算法将遗传算法的搜索解设定为Chan算法的不确定度,有效地缩小了遗传算法的搜索空间,降低了算法的整体复杂度,并且避免了基站间的同步问题。以往定位算法的研究大都基于仿真平台,很难保证算法的实用性,有鉴于此,本文基于BPM与BPSK调制方式和微处理器控制技术,完成了超宽带室内定位系统实验平台的开发,将经典的TDOA定位算法和本文提出的算法在该平台上进行了3维定位验证,结果表明,在NLOS环境下,本文提出的算法的性能较之传统的定位算法要高,平均定位精度能达到5cm以内。
【学位单位】：郑州轻工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN925
【部分图文】：

郑州轻工业大学硕士学位论文它们本身都被预先固定在已知的位置，同时待定位的 UWB 标签在空的，UWB 标签通过每隔一段时间发送一次定位请求信号来更新自身用基于 TDOA 的检测方法实现定位，则单次定位的工作流程可简步：待定位标签在某个时刻向空间中固定位置的各 UWB定位基站发信号，该信号中包含有待定位标签的标识型字段以便定位基站识别。步：分布于定位场景四周的 UWB基站在接收到待定位标签所发送的分别记录各自接收到信号时刻的时间戳，并依次将之发送到定位处某个基站无法收到信号，则此次定位失败。步：定位处理器收到 UWB基站传输的时间戳，通过确定两个基站间得到基站间的距离差，并利用已知的 UWB定位基站的坐标，建立双通过特定的算法求解该定位方程组，便可解算出移动标签的位置坐标

位置感知层中的位置信息所用的各种手段，即 RSSI、AOA、TDOA、TOA、TOF 等定位方法，给出了具体的测量过程和相对应的数学模型。而在实际应用环境中，由于各种各样的干扰存在使得在位置信息的获取过程中引入误差，从而影响 UWB定位系统的定位精度。在当前的各类定位方法中，TDOA 和 TOA 充分利用了超宽带技术的超精细时间分辨率的优势，较之其他手段定位效果最好。本文所设计的超宽带室内定位系统由定位基站、定位标签、上位机三部分组成，其中定位基站、标签负责获取位置信息上位机则负责提取位置信息并完成位置解算的最终目的。3.1 UWB 基站与标签硬件设计本文所设计的 UWB 定位基站与标签由 STM32 主控模块、DW1000 超宽带射频收发模块、供电模块构成。其中 UWB 基站与标签的硬件设计区别仅在于 STM32 主控芯片的型号不同，且 UWB基站由于承担的功能较之标签更多，另外设计了一些如网络传输模块等扩展模块。具体的硬件结构示意图如 3-1所示。

郑州轻工业大学硕士学位论文在格式一里，主要的字段为参与测距的单个标签与基站的 ID 号，以及两者之间的距离值。用于向上位机表明测距双方的身份，以及测试测距结果是否准确。而格式二则为“定位帧”，此帧里面包括最终定位所需的所有距离信息。由表 3-3 中的（b）表所示，里面共可保存 5 个距离值，即支持 5 个基站同时参与定位。每个距离字段的顺序表明了参与基站的“身份”。如果某个字段为空，则表明其代表的基站未曾参与定位。为方便提取出最终参与定位的 TOF 测量值，在上位机程序里面嵌入文件存取模块，通过读取里面的测量参数，利用 Matlab 平台设计相应的定位算法。本文选用的文件格式为 CSV格式，图 3-12 所示为上位机界面与某个时刻保存的文件内容。
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