基于建筑结构的NLOS定位误差消除算法

发布时间：2017-09-19 00:24

  本文关键词：基于建筑结构的NLOS定位误差消除算法

  更多相关文章： 非视距误差 NLOS 建筑结构 室内定位 误差模型

【摘要】：非视距误差是影响定位系统精度的主要原因,尤其是在室内定位系统中,由于建筑物的建筑结构会造成信号的非视距传播,使得接收端得到的信号测量值存在NLOS误差,最终导致定位结果与真实坐标之间存在较大偏差。通过对现有的NLOS误差消除方法和定位系统了解学习之后,发现现有NLOS误差消除算法均在确定信号存在NLOS误差后,利用统计特性估计NLOS误差造成的具体偏差值,在密集的NLOS误差情况下,很难准确得到NLOS误差的具体大小,导致现有的室内定位系统易受室内建筑结构的影响,信号穿墙后室内定位系统的精度急剧下降。因此,需要研究一种能够应用于室内环境,且能准确计算出建筑结构造成的NLOS误差大小的算法,然后准确的消除掉NLOS误差,来提高室内定位的精度。本文首先对建筑结构进行建模,构造了一种结构矩阵用于表示不同建筑结构类型的墙体;接着分析了建筑结构对信号传播的影响,对信号的TOA和RSSI测量值建立了一种基于建筑结构的误差模型。然后利用建筑结构的拓扑结构和误差模型,提出了一种基于建筑结构的NLOS误差消除算法。该算法结合现有的定位算法及其性能确定误差范围,利用能量损耗模型和误差范围分割方法,准确估计出TOA信号的NLOS误差大小,然后将修正TOA测量值回代到定位算法中,对定位坐标求精。最后,利用MATLAB软件对本文提出的基于建筑结构的误差模型和基于建筑结构的NLOS误差消除算法进行验证分析。与其它误差模型相比,在基于建筑结构的误差模型下利用GTRS定位算法得到的坐标精度更高;再对各模型利用本文提出基于建筑结构的NLOS误差消除算法后,定位精度均有改善,基于建筑结构误差模型的定位精度提高了47.94%,传统高斯模型和对数正态模型的精度分别提高了20.5%和25.84%。该算法在定位精度上有明显的提高,具有一定的实用性。
【关键词】：非视距误差 NLOS 建筑结构 室内定位 误差模型
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景和意义9
• 1.2 研究现状9-12
• 1.2.1 室内定位技术研究现状9-11
• 1.2.2 NLOS误差消除方法研究现状11-12
• 1.3 论文的研究内容和创新点12-13
• 1.4 论文的结构安排13-14
• 第2章 无线定位原理及误差消除方法14-23
• 2.1 常用的测距方法14-16
• 2.2 典型的基于测距的定位算法16-19
• 2.3 基于TOA测距的定位误差来源及消除方法19-22
• 2.3.1 NLOS正偏误差产生原因19-20
• 2.3.2 检测误差产生原因20-21
• 2.3.3 NLOS误差消除方法21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 基于建筑结构的NLOS定位问题建模23-33
• 3.1 建筑结构概述23
• 3.2 建筑结构建模23-27
• 3.2.1 建筑结构参数的表示24-25
• 3.2.2 墙体建模25-27
• 3.3 建筑结构损耗模型27-32
• 3.3.1 基于建筑结构的测距误差模型27-30
• 3.3.2 基于建筑结构的能量衰减模型30-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第4章 基于建筑结构的NLOS定位误差消除算法设计33-53
• 4.1 基站布设33-34
• 4.2 基于建筑结构的NLOS误差消除算法34-43
• 4.2.1 确定初始坐标和误差范围34-37
• 4.2.2 切割误差范围37-40
• 4.2.3 确定NLOS误差40-42
• 4.2.4 定位坐标求精42-43
• 4.3 仿真实验和结果分析43-52
• 4.3.1 ABS算法仿真45-50
• 4.3.2 与其它NLOS误差模型比较50-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第5章 总结与展望53-55
• 5.1 本文总结53
• 5.2 研究工作展望53-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-60
• 攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果60

，

本文编号：878411