本文選題：無(wú)線定位 + 卡爾曼濾波　； 參考：《中國(guó)計(jì)量學(xué)院》2015年碩士論文

【摘要】：無(wú)線定位技術(shù)是一種利用基站和移動(dòng)臺(tái)之間的信息,再使用定位算法對(duì)移動(dòng)臺(tái)進(jìn)行位置估計(jì)的技術(shù),其中定位算法是決定無(wú)線定位性能的關(guān)鍵因素。在無(wú)線定位算法中,非視距誤差是導(dǎo)致各種定位算法性能不同的主要原因,因此這篇文章主要通過減弱非視距誤差來(lái)提高定位算法的定位精度。卡爾曼濾波器是一種濾波性能很好的濾波器,它可以通過收集系統(tǒng)的觀測(cè)信息和給出的預(yù)測(cè)信息,然后采用遞歸算法過濾掉其中包含的噪聲,最終得到最優(yōu)信息。基于卡爾曼濾波器的濾波功能,本文提出使用卡爾曼濾波器抑制無(wú)線定位中的非視距誤差進(jìn)而提高無(wú)線定位算法的定位性能。為了實(shí)現(xiàn)這一想法,本文首先在視距傳播環(huán)境中使用卡爾曼濾波器濾除其中的測(cè)量噪聲,然后把濾波后的數(shù)據(jù)應(yīng)用到無(wú)線定位算法中得到初步定位結(jié)果。為了進(jìn)一步提高定位性能,最后再次使用卡爾曼濾波器對(duì)初步定位結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理,從而得到最優(yōu)定位結(jié)果。由于非視距傳播環(huán)境中的噪聲比視距傳播環(huán)境中的噪聲復(fù)雜,為了抑制非視距誤差,本文提出使用基于卡爾曼濾波器的聯(lián)合卡爾曼濾波器進(jìn)行處理以達(dá)到最優(yōu)效果。同時(shí),在使用聯(lián)合卡爾曼濾波器基礎(chǔ)上使用平滑技術(shù)對(duì)聯(lián)合卡爾曼濾波器進(jìn)行改進(jìn),以提高聯(lián)合卡爾曼濾波器的濾波性能。最后仿真證明本文提出的改進(jìn)方法在非視距誤差分別服從高斯分布、均勻分布和指數(shù)分布的情況下定位精度提高了20.5米、25.2米和28.1米。
[Abstract]:The wireless location technology is a kind of technology which uses the information between the base station and the mobile station, and then uses the location algorithm to estimate the position of the mobile station, in which the location algorithm is the key factor to determine the wireless location performance. In the wireless location algorithm, the non-line-of-sight error is the main reason for the different performance of the various localization algorithms, so this paper mainly improves the location accuracy by reducing the non-line-of-sight error. Kalman filter is a kind of filter with good filtering performance. It can collect system observation information and give prediction information, then filter the noise contained therein by recursive algorithm, and finally get the optimal information. Based on the filtering function of Kalman filter, this paper proposes to use Kalman filter to suppress the non-line-of-sight error in wireless location and improve the localization performance of wireless location algorithm. In order to realize this idea, the Kalman filter is used to filter the measurement noise in the line-of-sight propagation environment, and then the filtered data is applied to the wireless location algorithm to obtain the initial location results. In order to further improve the localization performance, the Kalman filter is used to optimize the initial location results again, and the optimal location results are obtained. Because the noise in the non-line-of-sight propagation environment is more complex than that in the line-of-sight propagation environment, in order to suppress the non-line-of-sight error, a joint Kalman filter based on Kalman filter is proposed to achieve the optimal effect. At the same time, the United Kalman filter is improved by using smoothing technique to improve the filtering performance of the joint Kalman filter. Finally, the simulation results show that the proposed method can improve the positioning accuracy of 20.5 m 25.2 m and 28.1 m respectively from Gao Si distribution, uniform distribution and exponential distribution.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN713

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