本文關(guān)鍵詞：LTE系統(tǒng)的無(wú)線定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 無(wú)線定位 LTE Alamouti編碼 無(wú)跡卡爾曼濾波 混合定位

【摘要】：近年來(lái),LTE產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)走向成熟,同時(shí)與無(wú)線定位技術(shù)相關(guān)的應(yīng)用越來(lái)越多,從而對(duì)LTE系統(tǒng)下無(wú)線定位技術(shù)的研究也顯得越來(lái)越重要。本文重點(diǎn)研究了LTE系統(tǒng)相關(guān)無(wú)線定位技術(shù),以及無(wú)跡卡爾曼濾波算法在非視距狀況下的性能優(yōu)化,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)低信噪比環(huán)境下定位參考信號(hào)測(cè)量誤差較大的問(wèn)題,本文提出基于Alamouti編碼的OTDOA無(wú)線定位算法。該方案采用雙發(fā)單收模式,發(fā)射端對(duì)OFDM調(diào)制的定位參考信號(hào)進(jìn)行Alamouti編碼,接收端對(duì)接收信號(hào)采用最大比合并譯碼、OFDM解調(diào)獲得定位參考信號(hào)。即利用LTE系統(tǒng)的多天線優(yōu)勢(shì),在發(fā)射功率不變的情況下獲得分集增益。(2)針對(duì)非視距環(huán)境下無(wú)跡卡爾曼濾波算法誤差較大,并且當(dāng)前節(jié)點(diǎn)誤差會(huì)傳遞到下一節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題,本文提出一種基于無(wú)跡卡爾曼濾波的非視距誤差抑制算法。即在濾波的迭代過(guò)程中加入判斷和選擇的過(guò)程,將非視距誤差極大的點(diǎn)剔除,在被剔除的點(diǎn)上,用狀態(tài)先驗(yàn)值代替狀態(tài)估計(jì)值。算法重點(diǎn)和難點(diǎn)是對(duì)誤差門(mén)限的選擇,可以根據(jù)先驗(yàn)信息進(jìn)行設(shè)定,也可以根據(jù)點(diǎn)的剔除頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整。(3)針對(duì)不同的移動(dòng)通信環(huán)境中,單一定位方法一般具有不同的誤差特性的問(wèn)題,本文對(duì)混合定位技術(shù)進(jìn)行研究討論。介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)和幾種主流混合定位方法,并通過(guò)MATLAB平臺(tái)仿真驗(yàn)證基于無(wú)跡卡爾曼濾波的混合定位算法的性能。對(duì)第(1)、(2)研究點(diǎn)本文在MATLAB平臺(tái)下進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明,本文提出的優(yōu)化算法定位性能都優(yōu)于原算法,定位精度獲得了提升。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線定位 LTE Alamouti編碼 無(wú)跡卡爾曼濾波 混合定位
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 課題的研究背景和意義10-11
• 1.2 LTE定位技術(shù)現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容13-14
• 第二章 無(wú)線定位技術(shù)概述14-23
• 2.1 無(wú)線定位技術(shù)14-17
• 2.1.1 基于信號(hào)強(qiáng)度定位法（RSS）14-15
• 2.1.2 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)延定位法（TOA）15-16
• 2.1.3 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)延差定位法（TDOA）16
• 2.1.4 基于信號(hào)到達(dá)角度定位法（AOA）16-17
• 2.1.5 混合定位方法17
• 2.2 3GPPLTER9定位方式17-20
• 2.2.1 基于OTDOA定位17-18
• 2.2.2 基于E-CID定位18-19
• 2.2.3 基于A-GNSS定位19-20
• 2.3 定位誤差原因及定位精度度量20-22
• 2.3.1 無(wú)線電信號(hào)傳播誤差20-21
• 2.3.2 設(shè)備和技術(shù)導(dǎo)致的誤差21
• 2.3.3 定位精度的度量21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于OTDOA的無(wú)線定位23-36
• 3.1 OTDOA數(shù)學(xué)模型及經(jīng)典算法推導(dǎo)23-28
• 3.1.1 OTDOA數(shù)學(xué)模型23-24
• 3.1.2 Taylor算法24-25
• 3.1.3 Fang算法25
• 3.1.4 Chan算法25-28
• 3.2 LTE系統(tǒng)特征28-29
• 3.2.1 正交頻分復(fù)用技術(shù)28
• 3.2.2 MIMO多天線技術(shù)28-29
• 3.3 采用Alamouti編碼的OTDOA定位29-32
• 3.3.1 定位參考信號(hào)模型29-30
• 3.3.2 Alamouti編碼與時(shí)延估計(jì)30-32
• 3.4 仿真與分析32-34
• 3.5 本章小節(jié)34-36
• 第四章 基于OTDOA的NLOS抑制算法36-48
• 4.1 非視距誤差影響及抑制算法36-38
• 4.1.1 非視距誤差影響36-37
• 4.1.2 NLOS誤差抑制算法37-38
• 4.2 卡爾曼濾波及其改進(jìn)算法38-42
• 4.2.1 卡爾曼濾波38-39
• 4.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波39-40
• 4.2.3 無(wú)跡卡爾曼濾波40-42
• 4.3 基于UKF的OTDOA定位42-44
• 4.3.1 定位數(shù)學(xué)模型42-43
• 4.3.2 帶門(mén)限值的UKF定位方法43-44
• 4.4 仿真與分析44-47
• 4.5 本章小節(jié)47-48
• 第五章 混合定位技術(shù)48-57
• 5.1 數(shù)據(jù)融合技術(shù)與無(wú)線定位48-50
• 5.1.1 JDL數(shù)據(jù)融合模型48-49
• 5.1.2 無(wú)線定位技術(shù)中的數(shù)據(jù)融合49-50
• 5.2 兩種TDOA/AOA混合定位方法50-53
• 5.2.1 迭代方法51-52
• 5.2.2 Chan算法52-53
• 5.3 基于UKF的TDOA/AOA混合定位方法53-56
• 5.3.1 算法數(shù)學(xué)模型53
• 5.3.2 仿真與分析53-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57
• 6.2 展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文62-63
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目63-64
• 致謝64

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本文編號(hào)：659001