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基于UWB的室内无线定位技术研究

田亚飞  
【摘要】:随着信息时代的发展,人们对基于位置的服务需求日趋增大,使得室内定位成为当下非常热门的研究课题之一。其中,高精度、低时延的室内定位技术成为了研究重点,越来越受到专家学者和相关产业界的关注。由于超宽带(UWB)信号具有高时间分辨率和很强的穿透能力,所以很适合应用于室内高精度定位中。本文以UWB技术为基础,分析了其信号波形、产生方式以及室内信道模型,探讨了适合UWB信号的测距和定位方式,主要研究了定位误差方差的克拉美罗下界(CRLB)和与其相结合的迭代协作定位算法。首先,本文分析了三种常用的无线定位方法的原理,指出了基于场强和角度测距的缺点,通过分析基于到达时间(TOA)测距的误差的CRLB发现,UWB的大带宽可以获得更高的测距精度和高的时间分辨率,所以本文采用基于TOA的UWB定位。先是研究了常用的基于TOA的无线定位算法并指出其适用条件和优缺点,接着选取了定位误差方差的克拉美罗下界作为衡量定位精度的标准。在已知基站坐标时,可以采用费舍尔信息矩阵来计算高斯白噪声下定位的克拉美罗下界,其大小与基站的数目和位置有关。然后,研究了在多目标定位中基于最小二乘估计(LSE)的迭代协作方法,利用标签之间的测距信息,将标签当作“虚拟基站”来更新标签的估计值然后进进行迭代。该方法复杂度低,容易实现,可以获得比非协作方法更高的精度。但上述算法具有一定的局限性:在估计各个标签初始位置时,由于误差的存在,初始估计值可信度相对较低,将携带着误差量的标签位置信息加入到计算中进行迭代时可以发现,随着迭代次数的增加误差不断累积,导致精度不能进一步提高,甚至有可能会降低。特别是当有若干标签的估计误差很大时,初始误差带来的影响可能会很大。鉴于以上误差累积的问题,本文提出了一种基于CRLB判断估计值置信度的协作定位方法,甄别出初始估计中误差较大的节点信息并将其在迭代中去除。当基站数目和摆放位置的几何关系确定时,可以求出定位区域内的克拉美罗下界分布,而克拉美罗下界又代表了在该点的误差的方差下限,当CRLB值越小时,定位精度越高,那么所估计的坐标置信度就越高。在满足一定前提条件下,采用克拉美罗下界来衡量标签位置估计值的置信度,在协作中甄别CRLB高于给定门限值的估计节点,在一定策略下将其估计信息在迭代中去除以减少误差的累积。经过大量的仿真实验证明该方法比原始的LSE迭代协作算法精度更高,尤其随着迭代次数的增加效果更加明显,说明很好的控制了初始估计误差在迭代中的累积。


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