基于指纹匹配的NB-IoT终端定位算法研究

发布时间：2021-09-22 07:42

　　随着物联网产业快速发展,其在与传统产业密切结合的同时,借助云计算、大数据等技术构建起了万物互联的生态系统。因具有低功耗、低成本、大连接、广覆盖等优点,窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-IoT）逐渐成为物联网主要通信传输技术之一,广泛应用于共享单车、远程抄表、物流跟踪等业务场景中。终端的定位以及位置服务是物联网主要业务特性,因此,研究高精度低成本的NBIoT终端定位技术方案对于推动NB-IoT产业发展显得尤为重要。本文旨在研究NBIoT定位技术并提高其定位精度,具体工作包括以下几个方面:首先,本文分析NB-IoT网络的终端定位关键技术,包括NB-IoT的网络构架、物理层帧结构和定位标准协议原理等,重点研究基于NB-IoT网络的定位技术原理和算法。结合定位的业务场景和性能需求,本文选择基于场景分析的定位技术作为NB-IoT终端定位的关键技术,并以此技术开展算法研究和定位方案设计。其次,针对在场景分析的定位技术中,指纹匹配的搜索时间随指纹库的数据量增加而线性增加的问题,本文研究了一种快速定位算法解决方案。算法主要思想是,针对传统聚类算法对于子分区... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

采样率对定位精度影响分析

重庆邮电大学硕士我们希望实际距离相近的样本，在相似性度量距离和指纹距离成正相关的样本设置为同类本设置为异类。具体方案为利用不同定位点的进行细粒度的簇划分，将实际位置接近的点聚划分为异类样本。在实际的 NB-IoT 终端大规模部署场景下局部性等特点。假设目前有一片区域，终端部据分布，使用 3.3.2 节的聚类算法进行模糊聚

式进行最终定位。能及实验结果境与平台搭建IoT 网络现有的部署不够完善，仅支持版本 13 协议，不足以进行算法验证，因此实测数据仅能用于研究信道传播模型，利用 matlab 仿真环境信息和指纹数网络仿真，验证提出的算法性能。测量时，使用移动运营商的 NB sim 卡进行环境统进行数据跟踪，设备型号为 Intel Core i5-7300HQr 软件进行设备数据跟踪，并利用 ArmTracer 软件进如图 3.4 所示：

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于NB-IoT网络的定位技术研究[J]. 印翀.  移动通信. 2018(12)
[2]一种RSS和CSI融合的二阶段室内定位方法[J]. 党小超,李彩霞,郝占军.  传感技术学报. 2018(08)
[3]NB-IOT的覆盖增强技术探讨[J]. 勾保同,赵建平,田全利,赵远超.  通信技术. 2018(06)
[4]我国物联网产业发展趋势[J]. 孙玉.  物联网学报. 2017(03)
[5]改进的蜂窝网室内定位匹配算法[J]. 田增山,舒月月,刘仪瑶,李玲霞.  重庆邮电大学学报(自然科学版). 2017(06)
[6]GSM网清退策略及关键问题研究[J]. 谭捷成.  移动通信. 2017(09)
[7]基于流形插值数据库构建的WLAN室内定位算法[J]. 周牧,唐云霞,田增山,卫亚聪.  电子与信息学报. 2017(08)
[8]基于DBSCAN子空间匹配的蜂窝网室内指纹定位算法[J]. 田增山,王向勇,周牧,李玲霞.  电子与信息学报. 2017(05)
[9]低功耗广域网络技术综述[J]. 郑宁,杨曦,吴双力.  信息通信技术. 2017(01)
[10]基于速率需求的NB-IoT上行覆盖性能[J]. 何小丹,宋磊.  电信科学. 2016(S1)

硕士论文
[1]基于CSI数据库的室内定位系统[D]. 边海宾.西安电子科技大学 2017
[2]基于LTE系统的传播模型及模型校正算法研究[D]. 刘晶.东华大学 2014
[3]三次B样条数据拟合的节点自适应选取算法[D]. 李晓晔.大连理工大学 2008



本文编号：3403396