无线网络中的泛在协作定位技术研究

发布时间：2017-08-22 07:33

  本文关键词：无线网络中的泛在协作定位技术研究

  更多相关文章： 协作定位 多径传播 卡尔曼滤波 数据融合 中继定位

【摘要】：随着多媒体业务和数据业务的增加,人们对于导航与定位的需求日益增大,尤其是在室内、铁路隧道、地铁等空间受限的环境中。在这些环境中无法覆盖全球卫星导航信号,所能获得的定位服务通常是低精度的。同时,在空间受限场景中会受到测量误差及复杂环境等条件的限制,因此无线网络中的泛在协作定位技术成为目前定位领域的研究热点。本人通过对泛在无线定位研究现状及相关文献的查阅,对室内多径协作定位技术、基于改进定位算法的数据融合定位技术以及车载隧道场景下的中继定位技术三个方面进行了研究,主要研究内容如下：1.提出了一种在单个锚节点的情况下利用多径信号进行协作定位的技术。在室内多径传播过程中,能与锚节点直接通信的待测节点利用虚拟移动台位置线(Line of Possible Mobile Device Location,LPMD)进行初定位,其他待测节点则通过路径协作方式进行位置信息的交换,并利用置信传播获得位置及精度的估计。仿真结果表明,该协作定位算法相比于非协作算法而言,定位精度明显提高,并且降低了节点部署成本。2.基于改进接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)算法和改进LPMD算法,研究了一种利用数据融合算法对室内移动终端进行位置判断的定位技术。首先考虑隔墙阻挡损耗对RSSI的影响,并对LPMD算法中的多次反射路径进行检测和剔除,然后将测量结果通过无迹卡尔曼滤波来降低噪声影响,最后通过自适应加权的数据融合算法对两种改进算法的定位结果进行融合。仿真结果表明,该融合定位算法能精确地跟踪和定位移动目标。3.在车载隧道场景中,提出一种“中继定位”的技术方案,即列车上移动终端的绝对位置等于列车的绝对位置加上移动终端与列车的相对位置。其中,列车的绝对位置通过隧道内布置梯形参考节点获得,移动终端与列车的相对位置通过传统室内定位算法解算。仿真表明该中继定位算法能够有效的获得列车内部移动终端的绝对位置估计。
【关键词】：协作定位 多径传播 卡尔曼滤波 数据融合 中继定位
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-13
• 1 引言13-17
• 1.1 研究背景及意义13-16
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 国内外研究现状14-16
• 1.2 本文的结构安排16-17
• 2 泛在无线定位概述17-27
• 2.1 基于测距的定位方法17-22
• 2.1.1 基于信号强度的测距模型17-18
• 2.1.2 基于信号到达时间的测距模型18-19
• 2.1.3 基于信号到达时间差的测距模型19-21
• 2.1.4 基于信号到达角度的测距模型21-22
• 2.2 基于非测距的定位方法22-24
• 2.2.1 信号强度指纹定位技术22-23
• 2.2.2 RFID标签定位技术23-24
• 2.3 无线定位算法性能评价24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 3 基于多径辅助的室内协作定位研究27-41
• 3.1 协作定位概述27-29
• 3.1.1 协作定位概念模型27-28
• 3.1.2 协作定位的应用场景28-29
• 3.2 室内环境中的NLOS误差29-30
• 3.3 基于多径辅助的协作定位技术30-35
• 3.3.1 LPMD定位原理30-32
• 3.3.2 多径辅助协作定位算法32-34
• 3.3.3 置信传播定位算法34-35
• 3.4 仿真模拟35-39
• 3.5 本章小结39-41
• 4 基于改进RSSI和LPMD的数据融合定位技术41-57
• 4.1 数据融合定位算法41-43
• 4.1.1 TOA/AOA定位算法41-42
• 4.1.2 其他数据融合定位算法42-43
• 4.2 基于RSSI及LPMD的改进算法43-48
• 4.2.1 隔墙阻挡损耗补偿43-46
• 4.2.2 多径滤除算法46-48
• 4.3 无迹卡尔曼滤波48-52
• 4.3.1 无迹卡尔曼滤波递归算法48-50
• 4.3.2 仿真模拟50-52
• 4.4 数据融合定位算法52-56
• 4.4.1 基于改进算法的数据融合52-54
• 4.4.2 仿真模拟54-56
• 4.5 本章小结56-57
• 5 车载隧道场景下的无线定位方法研究57-67
• 5.1 列车定位方法研究57-59
• 5.1.1 轨道电路定位57
• 5.1.2 惯性导航定位57-58
• 5.1.3 GPS列车定位58
• 5.1.4 基于信息融合的列车定位58-59
• 5.2 车载隧道场景下的定位研究59-63
• 5.2.1 中继定位方案59-61
• 5.2.2 车载隧道场景定位算法61-63
• 5.3 仿真模拟63-65
• 5.4 本章小结65-67
• 6 总结与展望67-69
• 6.1 本文工作总结67-68
• 6.2 未来工作展望68-69
• 参考文献69-73
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果73-77
• 学位论文数据集77

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本文编号：717858