本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的TDOA定位技術(shù)

  更多相關(guān)文章： 無線電定位 波達(dá)時(shí)間差 數(shù)據(jù)挖掘 圖像挖掘 聚類 K-均值 基于密度空間聚類 線段樹

【摘要】：隨著移動(dòng)終端的日益普及、無線網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的多樣化,無線電傳播環(huán)境變得越來越復(fù)雜。這使干擾信號的定位遇到了多源與多徑的巨大考驗(yàn)。如何能夠在存在多個(gè)信號源,并且信號的傳輸很可能經(jīng)過了多徑時(shí)延的疊加后環(huán)境中精確定位成為了現(xiàn)今無線定位技術(shù)的一大難題。而與此同時(shí),國家無線電監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的日趨完善與成熟又為信號檢測與定位帶來了新的方法與途徑。借助數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進(jìn)步以及采樣率的提高,巨大的數(shù)據(jù)紅利能夠?yàn)闊o線電監(jiān)管的各種應(yīng)用場景帶來新的活力。鑒于此,本文的研究重點(diǎn)就是探究如何能夠高效地將監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)能夠獲得的大量數(shù)據(jù)與信號定位技術(shù)突破相結(jié)合。 傳統(tǒng)的時(shí)差定位技術(shù)一般都會限制于局部的相鄰幾個(gè)接收節(jié)點(diǎn)采用最大似然估計(jì)得到信號源位置的估計(jì)。該方法對于多徑、多源的電磁環(huán)境抵抗性較差,矩陣運(yùn)算也容易出現(xiàn)奇異化的結(jié)果。而利用高密度的接收數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)挖掘的角度依據(jù)接收信息的統(tǒng)計(jì)特性則能夠給出具有較好魯棒性的定位結(jié)果。本文主要貢獻(xiàn)包括以下兩個(gè)方面： 第一,首先提出了分組TDOA的決策思路。本文首先針對傳統(tǒng)TDOA的方法進(jìn)行橫向地延展。即利用分組的接收點(diǎn)分別運(yùn)用傳統(tǒng)方法進(jìn)行定位,再融合各個(gè)組合定位的結(jié)果進(jìn)行決策,成功地將原有方程組估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的定位決策模型。 第二,通過引入數(shù)據(jù)挖掘的概念以及與本場景緊密相通的聚類模型與算法,為該模型提出了不同的算法。并且利用計(jì)算機(jī)仿真,在給定的多源多徑定位場景上進(jìn)行了不同算法的仿真與試驗(yàn)。其中,經(jīng)過仿真測試,基于圖像的聚類算法DBSCAN在本場景中能夠較好適配多源定位的場景約束。與最小二乘的TDOA相結(jié)合后,能夠獲得較好的定位效果。取得了能夠匹敵最簡單的單源直視徑場景下的定位精度,并且具有較高的魯棒性。本文在此基礎(chǔ)上,利用線段樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對DBSCAN算法進(jìn)行了改進(jìn),降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度。 最后,對全文進(jìn)行了概括總結(jié),同時(shí)根據(jù)實(shí)現(xiàn)情況和本領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的情況,對后續(xù)研究內(nèi)容以及未來的改進(jìn)方向進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：無線電定位 波達(dá)時(shí)間差 數(shù)據(jù)挖掘 圖像挖掘 聚類 K-均值 基于密度空間聚類 線段樹
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TN911.23
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-18
• 第二章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型定位技術(shù)18-28
• 2.1 傳統(tǒng)時(shí)差定位模型18-24
• 2.1.1 基于信號到達(dá)時(shí)間差的測距模型18-22
• 2.1.2 無線電定位非視距減輕技術(shù)22-24
• 2.2 基于統(tǒng)計(jì)特性的定位模型24-27
• 2.3 小結(jié)27-28
• 第三章 用于定位場景的數(shù)據(jù)挖掘28-42
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘概述28-31
• 3.1.1 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)28-29
• 3.1.2 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析29
• 3.1.3 數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)29-30
• 3.1.4 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)30-31
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘的分類31-37
• 3.2.1 分類分析31-33
• 3.2.2 聚類分析33-34
• 3.2.3 關(guān)聯(lián)分析34-36
• 3.2.4 序列分析及時(shí)間序列36-37
• 3.2.5 孤立點(diǎn)分析37
• 3.2.6 其他分析37
• 3.3 基于聚類分析的TDOA定位37-40
• 3.3.1 K均值算法38
• 3.3.2 基于K均值算法的TDOA定位38-40
• 3.4 小結(jié)40-42
• 第四章 基于DBSCAN挖掘聚類的TDOA定位42-50
• 4.1 基于DBSCAN的定位方法42-44
• 4.1.1 基于密度的空間聚類算法(DBSCAN)42-43
• 4.1.2 信源位置估計(jì)策略43-44
• 4.2 多源多徑場景下DBSCAN與最小二乘的聯(lián)合定位技術(shù)44-47
• 4.2.1 DBSCAN與基于到達(dá)時(shí)間差的最小二乘估計(jì)的聯(lián)合定位44-45
• 4.2.2 基于DBSCAN聚類的定位仿真試驗(yàn)45-46
• 4.2.3 DBSCAN的定位算法性能優(yōu)化46-47
• 4.3 小結(jié)47-50
• 第五章 總結(jié)和展望50-52
• 5.1 論文總結(jié)50
• 5.2 未來研究展望50-52
• 致謝52-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 碩士期間發(fā)表論文情況58

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1010395