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基于时域粗检测的建筑空间OFDM信号定位仿真

发布时间:2021-01-24 14:44
  针对传统OFDM信号定位方法在建筑空间内定位时存在定位精度低、抗噪效果差、效率低等问题,提出基于时域粗检测的建筑空间OFDM信号定位方法。对电磁波抵达多径输送信道进行傅里叶变换,获得OFDM信号频域定位模型。对发射信号使用时域粗检测计算,实现快速接收OFDM信号的最大峰值。按照数量不同的接收定位基点个数,运用多基点重心定位运算流程进行定位。同时利用气压测高手段,结合传感器测量定位点温度与气压等环境信息,建立气压与高度关联模型,实现准确定位建筑空间各个维度的OFDM信号。仿真结果证明,上述方法可以大幅提升OFDM信号定位精准度,且抗噪性强、定位时间短,操作简便且实用性高。 

【文章来源】:计算机仿真. 2020,37(05)北大核心

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

基于时域粗检测的建筑空间OFDM信号定位仿真


移动台和基站的位置示意图

对比图,定位误差,方法,文献


为验证提出方法的定位精度,基于上述实验环境,对比文献[3]、文献[4]方法。图3是三种方法定位误差的仿真对比图。从图3可以看出,在对随机挑选的900个位置进行信号定位过程中,文献[3]方法定位误差介于0.31~0.34μs,文献[4]方法定位误差介于0.25~0.29μs之间,提出方法定位误差介于0.16~0.19μs之间,误差明显低于文献[3]、文献[4]方法,说明其定位精确度更高。同时提出方法通过时域粗检测的计算方法,使信号的整体发射质量得到提高。

基于时域粗检测的建筑空间OFDM信号定位仿真


抗噪性实验结果对比

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于RSOA再调制的RoF 与OFDM-PON混合系统仿真[J]. 赵钢明,张春蕾,张晨希.  光通信研究. 2019(04)
[2]卫星导航信号与定位目标信号时延估计[J]. 邓力,王钦.  计算机仿真. 2019(05)
[3]基于DTMB系统的定位算法研究[J]. 吴轩,张超,邵会兵,张康,梁彪.  电视技术. 2019(04)
[4]基于OFDM的MIMO-SAR抗多径波形设计[J]. 李毅,王杰,梁兴东.  雷达科学与技术. 2019(01)
[5]OFDM-PON系统中一种抑制峰均功率比的安全算法[J]. 韩梦欣,吴雅婷,张倩武,孙彦赞.  光学学报. 2019(05)
[6]QAM-OFDM雷达通信共享信号长时间相参积累算法[J]. 杨勇军,梅进杰,胡登鹏,雷云龙.  电讯技术. 2019(07)
[7]密闭建筑空间缺氧环境下富氧特性研究[J]. 张传钊,刘应书,王浩宇,吴义民,马晓钧,陈福祥.  工程科学学报. 2018(11)
[8]现代建筑材料在既有建筑空间再造中的应用[J]. 董旭,张欣宇,陈然.  工业建筑. 2018(05)
[9]OFDM系统中基于三维星座旋转的物理层安全加密算法[J]. 李小倩,李为,雷菁,程龙旺.  电子学报. 2017(12)
[10]梯度映射耦合频域变换的OFDM信号精确接收算法[J]. 范晖,夏清国,黄健.  电子测量与仪器学报. 2017(11)



本文编号:2997426

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