發(fā)布時間：2017-03-22 22:01

  本文關(guān)鍵詞：基于智能手機(jī)的聲信號室內(nèi)定位系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于位置的服務(wù)(Location Based Service,LBS)為人們?nèi)粘Ｉ钐峁┝撕芏啾憷?智能手機(jī)已成為人們生活中的必需品。調(diào)查表明,人們80%的時間是在室內(nèi)度過的,隨著人們活動的室內(nèi)空間越來越龐大和復(fù)雜,室內(nèi)定位技術(shù)的需求也越來越明顯,如精準(zhǔn)營銷、商場定位與導(dǎo)航、醫(yī)療救護(hù)與智能倉儲等�；谑謾C(jī)的室內(nèi)定位服務(wù)已經(jīng)成為國內(nèi)外的研究前沿與熱點(diǎn)。復(fù)雜多變的室內(nèi)環(huán)境使得GPS(Global Position System)的應(yīng)用受到限制,而WIFI藍(lán)牙、超寬帶等在定位精度或手機(jī)兼容性方面存在短板�；诼曅盘柕氖覂�(nèi)定位技術(shù)由于其成本低、精度高、與智能手機(jī)兼容性好等特征,成為最具潛力的定位技術(shù)之一。因此,本文提出了一種新的基于手機(jī)平臺的聲信號室內(nèi)定位方法,并解決了多徑與強(qiáng)噪聲環(huán)境下微弱信號的時延估計等問題。對系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計與實(shí)現(xiàn),實(shí)際場景下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本系統(tǒng)具有精度高、實(shí)時性好,穩(wěn)定性強(qiáng)等特性。論文的主要貢獻(xiàn)包括：1)為了提高測距的精度、魯棒性與實(shí)時性,對聲信號進(jìn)行設(shè)計與優(yōu)化。通過對手機(jī)平臺的聲信號頻率響應(yīng)進(jìn)行測試與分析,設(shè)計了具有較強(qiáng)抗干擾能力的加窗LFM(Linear Frequency Modulation)聲信號。通過對不同長度LFM聲信號的距離估計實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計與分析,優(yōu)化了信號的起始頻率、變化率、終止頻率與時域帶寬。2)針對基于互相關(guān)的聲信號時延估計,通過優(yōu)化多徑與微弱信號的估計參數(shù),顯著提高了時延估計精度。室內(nèi)定位場景中多徑現(xiàn)象較為嚴(yán)重,傳統(tǒng)的基于最大峰峰值估計的估計方法存在較大誤差,甚至得出錯誤的估計結(jié)果。本文通過優(yōu)化峰值估計參數(shù),提高了互相關(guān)估計方法的魯棒性。針對微弱信號,設(shè)計有效峰判別準(zhǔn)則,解決了強(qiáng)噪聲環(huán)境下的微弱信號時延估計問題。3)針對高性能的聲信號時延估計,提出了模糊函數(shù)濾波和投影解空間的時頻分析方法,提高了時延估計性能,降低了計算復(fù)雜度。采用AF(Ambiguity Function)濾波技術(shù),在多普勒時延域設(shè)計模糊函數(shù)對信號進(jìn)行濾波,實(shí)現(xiàn)了高精度的時延估計。為了提高運(yùn)算效率,提出了累積能量投影(Cumulative Energy Projective Distribution, CEPD)和累計點(diǎn)數(shù)投影(Cumulative Points Projective Distribution, CPPD)的概念,大大提高了時延估計的實(shí)時性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,時頻分析時延估計方法能夠獲得更加精確的估計結(jié)果。4)提出了一種新的室內(nèi)定位方法,優(yōu)化了時鐘同步與目標(biāo)定位的交互流程,在保證系統(tǒng)定位精度的基礎(chǔ)上,提高了定位的實(shí)時性和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在10m*10m的場景內(nèi),系統(tǒng)能夠以83.3%的概率保證25cm以內(nèi)的位置估計誤差,44.4%的概率保證10cm以內(nèi)的位置估計誤差,目標(biāo)位置更新周期可以達(dá)到400ms,同時具有較高的穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：智能手機(jī) 聲信號 互相關(guān) 時頻分析 時延估計 系統(tǒng)設(shè)計
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.53
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-17
• 第1章 緒論17-29
• 1.1 課題背景17-18
• 1.2 研究現(xiàn)狀18-24
• 1.2.1 定位方法18-20
• 1.2.1.1 角度量測定位18-19
• 1.2.1.2 距離量測定位19-20
• 1.2.1.3 指紋識別定位20
• 1.2.2 定位技術(shù)20-23
• 1.2.3 存在問題23-24
• 1.3 本文的創(chuàng)新點(diǎn)和組織結(jié)構(gòu)24-29
• 第2章 系統(tǒng)設(shè)計29-41
• 2.1 引言29-30
• 2.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計30-31
• 2.3 系統(tǒng)流程設(shè)計31-35
• 2.3.1 信標(biāo)節(jié)點(diǎn)布局設(shè)計32-33
• 2.3.2 定位方案設(shè)計33-35
• 2.3.3 位置估計35
• 2.4 聲信號的調(diào)制形式與檢測方法35-36
• 2.5 手機(jī)平臺特性分析36-40
• 2.5.1 手機(jī)平臺頻響特性的測試與分析36-39
• 2.5.2 手機(jī)平臺的全向性測試39-40
• 2.6 本章小結(jié)40-41
• 第3章 基于互相關(guān)的聲信號測距方法研究41-67
• 3.1 引言41-42
• 3.2 互相關(guān)原理與聲信號測距42-43
• 3.3 多徑抑制43-48
• 3.3.1 多徑效果分析44-47
• 3.3.2 多徑抑制方案47-48
• 3.4 噪聲處理與微弱信號檢測48-53
• 3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證53-66
• 3.5.1 距離估計結(jié)果統(tǒng)計方法53-54
• 3.5.2 低頻聲信號距離估計54-62
• 3.5.3 高頻聲信號距離估計62-66
• 3.6 本章小結(jié)66-67
• 第4章 基于時頻分析的聲信號測距方法研究67-83
• 4.1 引言67-68
• 4.2 信號預(yù)處理68-71
• 4.2.1 信號的數(shù)字濾波68-70
• 4.2.2 語音分割70-71
• 4.3 AF濾波71-75
• 4.4 時延估計75-78
• 4.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證78-81
• 4.6 本章小結(jié)81-83
• 第5章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證83-99
• 5.1 引言83
• 5.2 最小二乘定位算法83-85
• 5.3 定位算法設(shè)計85-89
• 5.3.1 聲速測量85
• 5.3.2 異常值剔除85-87
• 5.3.3 定位算法87-89
• 5.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)89-94
• 5.5 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證94-98
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)描述94-95
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果95-98
• 5.6 本章小結(jié)98-99
• 第6章 總結(jié)與展望99-101
• 6.1 本文總結(jié)99-100
• 6.2 研究展望100-101
• 參考文獻(xiàn)101-107
• 作者在碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參與科研項目107

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  本文關(guān)鍵詞：基于智能手機(jī)的聲信號室內(nèi)定位系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：262270