發(fā)布時間：2020-06-11 22:17

【摘要】：近年來,隨著科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展,位置服務(wù)(Location-Based Service,LBS)在人們的生活中扮演著越來越重要的角色,并由于其廣闊的應(yīng)用前景受到了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注。盡管全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)已經(jīng)在近年來成為室外定位的最佳解決方案,然而在室內(nèi)環(huán)境中,由于定位環(huán)境的動態(tài)性和復(fù)雜性,精確可靠地進(jìn)行室內(nèi)定位仍然是一個很大的難題。作為面向5G的關(guān)鍵候選技術(shù),設(shè)備到設(shè)備通信(Device to Device,D2D)對于室內(nèi)定位可以增加定位目標(biāo)的視距(Line of Sight,LOS)信號的幾率,對于解決非視距(Non Line of Sight,NLOS)問題、提高定位精度等方面有廣泛的應(yīng)用前景,故受到了廣泛關(guān)注。本文為解決非視距與視距混合環(huán)境下室內(nèi)定位精度不足的問題,提出了一種基于測距信號與行人航跡推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的概率位置選擇算法(Probabilistic Position Selection Algorithm,PPSA);為解決極端環(huán)境中移動終端接收定位信號數(shù)量不足難以定位的問題,利用面向5G移動通信系統(tǒng)中D2D技術(shù),研究了多終端下的協(xié)同定位技術(shù)以及其協(xié)同節(jié)點(diǎn)優(yōu)選方案,并提出了一種應(yīng)用于無線網(wǎng)絡(luò)的基于區(qū)域最優(yōu)化與節(jié)點(diǎn)優(yōu)選的和積算法(Area Optimization And Node Selection Based Sum-product Algorithm over a Wireless Network,AN-SPAWN)。具體工作如下:首先,本文針對復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中現(xiàn)有室內(nèi)定位方案精度不足的情況,提出了一種基于測距信號和PDR的概率位置選擇算法。為解決定位過程中存在的非視距因素,提出了一種基于測距信號與PDR的非視距識別方案來分析信號的信道傳輸狀態(tài)。實(shí)驗結(jié)果表明,本文提出的算法在視距與非視距混合場景中比傳統(tǒng)定位方法具有更高的定位精度,并且對非視距誤差具有更好的抵抗能力。在本文所構(gòu)建的實(shí)驗環(huán)境下,PPSA較傳統(tǒng)的三邊與PDR混合算法(Trilateration+PDR)、最大似然估計與PDR混合算法(MLE+PDR),其平均定位精度分別提高了49.62%與60.45%。然后,針對定位節(jié)點(diǎn)稀疏網(wǎng)絡(luò)中定位終端接收不到足夠定位信號等極端場景下,在前文提出的概率位置選擇算法的基礎(chǔ)上結(jié)合無線網(wǎng)絡(luò)下的和積算法(Sum-product Algorithm Over A Wireless Network,SPAWN)提出一種基于藍(lán)牙和5G信號的協(xié)同定位方案。為降低該協(xié)同定位算法的復(fù)雜度,濾除對定位貢獻(xiàn)度不大的協(xié)同節(jié)點(diǎn)并構(gòu)建最優(yōu)協(xié)作集群,提出來一種基于克拉美羅下界與非視距識別的協(xié)同節(jié)點(diǎn)優(yōu)選方案。實(shí)驗與仿真結(jié)果表明,本文提出的協(xié)同定位算法較傳統(tǒng)協(xié)同定位算法在定位精度、抗非視距誤差以及算法復(fù)雜度等方面上得到了提升。在本文構(gòu)建的協(xié)同定位仿真環(huán)境中,本文所提出的AN-SPAWN協(xié)同定位算法較H-SPAWN與SPAWN,在非視距概率為0的情況下,其平均協(xié)同定位精度分別提高了38.87%和46.73%。
【圖文】：

該技術(shù)對于提高定位性能主要有以下兩點(diǎn)好處：首先，大量的附加連接外的信號觀測量，可以利用這些額外觀測量來確定移動終端之間的偽距通信功能的實(shí)現(xiàn)本質(zhì)上就是相互接收周圍終端的信號。Ｄ２Ｄ通信的信號，特別是同步和信道估計單元，也可以用于進(jìn)行信號傳播時延估計。Ｄ２今天的移動蜂窩系統(tǒng)提供了網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而不是星形結(jié)構(gòu)。對于一個絡(luò)，假設(shè)此時終端數(shù)量為Ｎ，Ｄ２Ｄ連接的數(shù)量為Ｎ（Ｎ－１）。因此，當(dāng)處知的移動終端數(shù)量線性增長時，Ｄ２Ｄ連接數(shù)量將平方式增長，Ｄ２Ｄ鏈于諸如低信噪比、非視距、嚴(yán)重多徑以及壞幾何等不利傳播條件下的鏈夠的觀測冗余量，甚至可以估計諸如非視距偏差項的額外未知因素。其次端間額外的Ｄ２Ｄ通信連接可以用來在協(xié)同定位時直接交換定位信息，用物理層的信息交換可用來加速局部決策。此外，諸如移動終端間的位（包括位置估計的不確定性）或者鄰居節(jié)點(diǎn)自身的移動信息等高層信息也進(jìn)行信息交換，這些信息對于提高移動終端位置估計過程的收斂時間具義。逡逑

因此，移動終端之間無法相互直接觀察其發(fā)射信號（在時分雙工（Ｔｉｍｅ逡逑Ｄｉｖｉｓｉｏｎ邋Ｄｕｐｌｅｘ，邋ＴＤＤ）傳輸中，上行鏈路和下行鏈路共用一個頻段，相互信號觀逡逑測是內(nèi)在可能的）。如圖１－２，邋Ｄ２Ｄ作為５Ｇ中一項大規(guī)模使用的技術(shù)，將在室逡逑內(nèi)定位領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用。協(xié)同定位可以提高終端在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下視距定位逡逑節(jié)點(diǎn)不足時的定位精度和可靠性，，在節(jié)點(diǎn)稀疏和功率有限網(wǎng)絡(luò)中較非協(xié)同定位具逡逑有性能優(yōu)勢。協(xié)同定位算法是針對于網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所提出的一種用以估計傳感器逡逑位置的定位算法。協(xié)同定位要求在移動終端之間可以直接地進(jìn)行信號的傳輸與接逡逑收。這種直接的信號交換在一方面能夠確定終端間的距離，在另一方面可以用于逡逑直接進(jìn)行協(xié)同定位算法相關(guān)信息的交換。因此，可以使用基于Ｄ２Ｄ的協(xié)同定位逡逑算法來增加觀測量從而達(dá)到提高視距節(jié)點(diǎn)數(shù)量的要求ｔ２９］。逡逑１逡逑ｊ逡逑ＢＳｉ逡逑、、、、Ｊ｜邋ＭＴ２逡逑ＭＴｉ邐＼邐ＢＳ３逡逑Ｔ邋＾邋Ｑ卜，逡逑��！逡逑ｊ邋Ｉ逡逑ｊ邋ＢＳ２逡逑／、如Ａ逡逑圖１－２協(xié)同定位示意圖逡逑４逡逑
【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】：2019
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2708551