荆巍[1]2004年在《基于TDOA和AOA的无线通信系统移动台定位技术研究》文中指出近年来，随着移动通信事业的迅猛发展，移动通信已经走进3G时代，第叁代移动通信系统将带给人们更高的话音质量、更丰富的多媒体业务以及各种各样的增值服务。这样就带来了需要对移动台进行有效定位的要求，因此移动台定位技术的研究也逐渐成为热点。 无线通信系统中的定位技术方法很多，涉及面很广。本文主要探讨了在WCDMA系统中应用的基于TDOA和AOA方法的移动台定位技术。首先，对移动通信系统的定位技术作了一个分析和总结，目前在WCDMA系统中利用TDOA进行定位的方法具有最广阔的应用前景。同时，作者考虑到在第叁代移动通信系统中，智能天线技术将得到实现，利用智能天线可以实现更精确的定位。因此，提出了两套可行的定位方案—OTDOA-IPDL定位方案和TDOA-AOA定位方案。 分别对两种方案中的各种算法进行讨论和分析，并进行仿真比较，选出较优的算法。为了更好地抑制WCDMA系统中的多址干扰和远近效应，引入并讨论了判决算法，使定位性能得到改善。在AOA估计方面，对各种AOA估计算法进行比较，并提出了基于码滤波的时空联合估计的方法。对求解TDOA定位方程的Chan方法进行推广得到求解TDOA-AOA定位方程的方法。文中对所有的算法都进行了仿真分析，并得出有效性结论。 本文设计了一个基于MATLAB的移动台定位仿真系统，其中，将信道模型部分作为重点和核心，做了比较细致和深入的仿真研究，并在该仿真系统上对定位方案进行评估，仿真结果证明本文讨论的定位方案有效，并且使用智能天线进行辅助定位的TDOA-AOA方法使定位性能取得了进一步改善，提高了定位成功概率和定位精度。
高金宝[2]2006年在《基于混合定位法的蜂窝网无线定位方法研究》文中提出近年来,随着移动通信事业的迅猛发展,移动通信已经走进3G(第叁代移动通信,The Third Generation)时代,第叁代移动通信系统将带给人们更高的话音质量、更丰富的多媒体业务以及各种各样的增值服务,其中就包括对移动台进行有效定位的需求及与其相关的一些增值业务,因此移动台定位技术的研究也逐渐成为热点。无线通信系统中的定位技术方法很多,涉及面很广。本文首先对移动通信系统的定位技术作了一个分析和总结,对当前所应用的一些主要的蜂窝网络定位技术进行了分析与研究。目前在蜂窝网定位系统中利用TDOA(TimeDifference of Arrival)方法进行定位的方法具有最广阔的应用前景。同时,在第叁代移动通信系统中,智能天线技术将得到实现和应用,利用智能天线的AOA(Angle of Arrival)技术可以实现更精确的定位。每种定位技术都有其局限性,利用混合定位技术可以得到更好的定位性能,混合定位方法及其算法已经得到更广泛的关注。因此本文提出了一种基于最小二乘初始估计的TDOA/AOA泰勒展开混合定位法。并对该算法在实验室进行了计算机仿真实验,通过对仿真结果的分析证明了算法的有效性。
田静[3]2007年在《超宽带系统中定位技术的研究》文中提出超宽带的窄脉冲特性使其具有高传输速率和精确定位能力,定位与通信的融合使超宽带技术在无线定位的应用上具有很大的优势。本文对超宽带系统中的定位技术进行深入研究,并在此基础上提出基于卡尔曼滤波的带有AOA信息选择的TDOA/AOA混合定位方案。全文共分六章。首先,本论文对超宽带通信理论进行综述,指出由于超宽带的技术特点使其在实现无缝的无线定位上具有明显优势。其次,本论文对无线定位技术进行研究,对超宽带系统中各种定位技术的优缺点进行分析,同时对超宽带系统中常用的几种定位算法进行研究,并在理论和仿真的基础上对超宽带定位适合的定位方法和定位算法进行分析。再次,本论文介绍贝叶斯估计的概念,对卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法进行深入研究,在此基础上提出一种在非视距传播环境中具有精确定位能力的带有AOA信息选择的TDOA/AOA混合定位方案,并通过仿真实验研究其定位性能。最后,本论文对全文工作内容进行总结,并对今后的进一步的研究工作进行展望。
张颖[4]2011年在《无线定位优化算法的研究》文中指出在资源管理、社会经济活动和同常生活等各个领域,无线定位技术发挥着越来越大的作用,对于蜂窝定位系统,用户可以通过安装在移动终端(通常是普通终端,如手机等)上的客户端软件,与无线网络结合,确定需要访问的用户的实际地理位置,这是一种应用前景非常广阔的技术,尤其在寻人、交通、移动电子商务、紧急救助和物品跟踪等应用方面发挥着有效的作用。介于此,不少国家政府和公司投入大量人力物力进行无线蜂窝系统定位技术的研究和试制。随着移动通信系统向3G的演进,3G中一些新技术的采用为移动台的定位提供了新的方法和手段,如智能天线的使用,对信号幅角的测量值精度越来越高,使得利用AOA定位方法进行定位成为。本文重点研究了基于角度测量值的蜂窝网络通信系统的优化定位和跟踪算法。首先,在分析现有无线定位技术和定位算法的基础上,选择了以波达角度定位算法为研究重点,给出了基于几何结构的单次反射统计信道模型,减小非视距传播(NLOS)影响的优化定位算法,该算法利用每条多径导致的角度扩展均不大于最大角度扩展作为优化的约束条件,将基于波达方向的无线定位问题转化为有约束的最优化问题,从而提高了无线定位的精度。尽管该算法岍于需要反复迭代寻找最优点,运算量比最小二乘(LS)算法大,但是仿真结果表明该算法的性能优于LS算法。随后,给出了基于BP神经网络的AOA定位算法,该算法先利用神经网络对非视距(NLOS)误差进行校戒然后利用相应的定位算法进行定位。仿真结果表明,上述基于神经网络无线定位算法在各种环境下都具有较高的定位精度和准确性,在不同的信道环境下其定位性能均优于未经过神经网络校正NLOS误差的定位算法。为了实现连续且实时的定位服务,还需将移动台的静态定位转向动态跟踪。本文给出了一种基于神经网络的定位跟踪算法,首先利用神经网络对AOA测量值中的NLOS误差进行修正,再利用相关定位算法进行移动台位置估计,然后配合相关检测距离门对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位与动念跟踪,性能优于基于LS算法的静念定位与动态跟踪,且效果良好,该算法也同样适用于对处于静止状念和低速移动状态的移动台实施定位。
毛永毅[5]2008年在《无线通信系统定位技术的研究》文中进行了进一步梳理重点研究了基于时间测量值和角度测量值的蜂窝无线定位算法。首先,介绍了无线定位的几种主要方法,给出了到达时间差(TDOA)定位系统具体的定位公式,并对定位公式的多解和无解问题进行了研究,找出了模糊分布与测量站布局之间的关系,提出了排除部分模糊区的方法;同时对无解产生的原因加以分析,并讨论了在无解情况下的次优定位方法。其次,介绍几种适合于移动台定位的信道模型,并给出几种定位误差表示的方法,为定位仿真和算法的改进奠定了基础。然后,在分析现有无线定位技术和定位算法的基础上,选择了以TDOA定位算法和到达角度(AOA)定位算法为研究重点,提出了基于BP神经网络的TDOA定位算法,基于RBF神经网络的AOA定位算法,基于RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法以及基于RBF神经网络的TOA/AOA定位算法等4种算法,上述4种算法都是先利用神经网络对非视距(NLOS)误差进行校正,然后利用相应的定位算法进行定位。仿真结果表明,上述4种基于神经网络无线定位算法在各种环境下都具有较高的定位精度和准确性,在不同的信道环境下其定位性能均优于未经神经网络校正NLOS误差的定位算法。接着,提出了基于BP神经网络无线定位算法,它融合了移动基站提供的AOA,到达时间(TOA)和TDOA测量值来实现移动台的定位,利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,使其适用于复杂的多径环境。仿真结果表明基于BP网络的蜂窝无线定位算法消除了定位模糊和基站非理想分布对定位精度的影响,在复杂的多径环境下能够有效地提高定位精度。最后,提出了LOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法,NLOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法和基于RBF神经网络的TDOA/AOA数据融合定位算法。仿真结果表明上述3种算法在不同信道环境下均具有较高的定位精度和可靠性,定位性能优于单独使用TDOA算法和AOA算法。
陈宝全[6]2014年在《基于小波变换的TDOA无线定位算法的研究》文中指出无线通信技术高速发展的今天,无线定位技术得到了人们更多的关注,能够快速准确的提供移动终端的位置信息、对移动终端进行实时跟踪成为了我们的迫切要求。因此,在不同的无线通信环境下,如何能够快速、有效的获得移动终端的位置信息成为了无线通信技术领域的研究热点问题。在定位算法的实际应用时,由于受非视距传播环境的影响,系统测量得到的定位数据往往存在很大的误差量,会影响无线定位算法的准确性,如何有效的消除非视距传播引起的误差量成为了定位算法中的研究重点问题。本文对此,提出了一种解决办法,利用小波降噪理论抑制非视距传播引起的误差量。首先详细介绍了小波分析理论,着重介绍小波降噪的方法及步骤,并通过分析非视距传播引起的误差量的模型从理论上验证了小波降噪消除测量误差的理论依据。接下来给出小波降噪对测量定位数据修正的具体步骤,并给出了两种定位算法。一种是基于TDOA测量值的定位算法,一种是基于TDOA/AOA的混合定位算法,两种算法均是依据修正后的测量值实现的定位算法。最后,在非视距环境中,对两种定位算法进行仿真评估。仿真结果表明,算法能够有效的实现移动台的位置估计,并且定位性能明显优于其它经典算法,说明本文提出的方法可以有效抑制非视距误差对定位算法性能的影响,提高了算法的定位精度。随着移动台定位技术的广泛应用,人们已不局限于要求对移动台的静态定位,对移动台的动态跟踪成为了迫切的要求。本文在提出上述定位算法的基础上,给出了两种跟踪办法,一种是利用相关距离检测门限提出的跟踪算法,一种是基于卡尔曼滤波的跟踪算法。在详细讲述两种算法的实现步骤之后对算法的性能进行仿真验证,从仿真结果上看,两种算法均能实现对移动台的跟踪,性能良好。在4G商用化的今天,OFDM技术得到了更多的关注。本文在OFDM系统中提出了一种基于小波变换的定位算法。首先利用多重信号分类(MUSIC)算法获取OFDM信号的到达时延,以此作为信号的TOA值,进而计算得到TDOA值,用小波降噪的方法对TDOA测量值进行修正,利用修正后的测量值实现对移动台的位置估计,最后根据相关算法实现动态跟踪。对算法进行仿真实验,结果表明算法性能良好。最后,对全文内中做了详细的总结,并对无线定位技术的发展做了展望。
高鹏[7]2008年在《移动通信中混合定位技术的研究》文中研究表明随着蜂窝移动通信技术的迅速发展,基于蜂窝网络的无线定位技术逐渐受到人们的关注,其精度问题也成为了人们关注的焦点。在蜂窝网络环境中,由于受多径、非视距传播、噪声、干扰和信道频率特性等多种不利因素的综合影响,使TDOA,TOA,AOA等与移动台位置有关的电波特征测量值不可避免地出现较大误差,从而使各种定位算法的性能显着下降,造成移动台位置估计出现较大偏差。为此,本论文针对提高蜂窝网络移动台定位精度这一核心问题,以TDOA定位技术为重点,结合多种定位算法优点,提出混合定位算法,并就抗NLOS影响,提高定位精度技术等方面对基于蜂窝网络的移动台混合定位技术进行了研究。在完全基于蜂窝网的定位方法中,将TDOA和TOA定位算法分别与AOA算法相混合,并且使用了最小二乘算法来提高计算精度。通过MPS将蜂窝网定位方法和GPS相结合的方法中,GMPC模块综合分析来自SMPC和MS的定位信息,以提高定位精度。这种方法也扩大了定位服务的适用范围。算法都经过仿真实验验证,并与其他算法做比较,证实了算法的优越性。由于在MS定位过程中,由NLOS带来的误差是影响定位精度的主要原因,所以本文在抑制和消除NLOS误差方面做了研究。分析误差的鉴别方法,研究减轻NLOS误差的算法。用Matlab进行的仿真,证明算法的实用性。
唐红[8]2009年在《基于WCDMA网络的混合定位技术研究》文中指出基于蜂窝网络的无线定位服务是一种具有广阔市场前景的增值业务,它利用网络对移动台信号中有关位置特征参数进行测量和估计,从而实现移动台的定位。本文就基于WCDMA网络对移动定位技术进行研究。本文首先系统地阐述了各种无线定位原理及定位方法,分析了影响定位精度的因素。接着分析了WCMDA系统中的定位过程及几种定位方法,以及在WCMDA系统实现定位技术的优势。详细介绍了TDOA方法中几种典型的算法,以及AOA参数估计中的几种基本算法。目前在WCDMA系统中利用TDOA定位方法进行定位具有最广阔的应用前景,随着智能天线技术在第叁代通信系统中的应用,利用智能天线测量AOA特征参数将更准确,从而利用AOA参数进行定位的技术能实现更精确的定位。因此,论文重点对混合定位技术进行了研究,在研究了基于Chan的改进型混合定位算法、基于泰勒级数展开法的TDOA/AOA混合定位算法,以及一种加入伸缩因子的迭代混合定位算法的基础上,提出了一种新的算法,并对该算法进行了计算机仿真,仿真证明了在AOA测量误差达到一定值时,与其他叁种混合定位算法相比,该算法能取得较高的定位精度,从而验证了该算法的有效性。最后对全文进行了总结和展望。
宋悦铭[9]2007年在《移动通信网中移动终端TDOA/AOA混合定位算法研究》文中研究表明蜂窝网无线定位技术可以在有效的无线覆盖范围内给移动终端提供自身位置的实时信息,它在公共安全、网络管理、雷达、声纳定位、智能交通系统等领域有着广泛应用。本文主要研究基于时间测量值和波达角度测量值来进行蜂窝网络中的无线定位问题,要实现这一目标需要两个步骤:首先要获取精确的TDOA和AOA估计值,然后利用这些参数根据合适的定位算法进行计算,确定移动终端的具体位置。对于参数估计算法,本文主要介绍了广义互相关的TDOA参数估计方法和MUSIC_LIKE AOA参数估计方法。而对于定位算法,本文分析了几种基于TDOA定位的方法的优缺点,详细介绍了基于Kalman滤波的TDOA/AOA定位算法。并提出了一种结合衰减因子的TDOA/AOA Chan定位算法,对混合定位算法所进行的仿真,实验表明它们能够适应复杂的信道环境,在AOA测量误差较小的情况下可以达到很高的精度。
孙柏[10]2007年在《蜂窝网络中基于TDOA的定位算法研究》文中研究指明近年来，随着移动通信技术的快速发展，移动台定位技术的研究成为热点。为此，本论文针对提高蜂窝网络移动台定位精度这一核心问题，以TDOA定位技术为重点，从基本TDOA定位算法，混合定位算法，基于数据融合的移动台定位技术等叁个方面对基于蜂窝网络的移动台定位技术进行了深入研究。论文主要做了以下工作：1)本文介绍了蜂窝网无线定位方法以及信道模型和评估指标。给出了TDOA双曲线方程组的数学模型，详细地分析了叁种主要TDOA定位算法的特点。2)针对Chan算法和Taylor算法的优点和缺陷，给出了将Chan算法的定位结果作为Taylor算法的初始估计值代入，并将这种算法代入到TDOA／AOA混合估计中，仿真表明该算法有效的提高了定位精度。3)研究了一种简化的多算法协同定位方法，实现Chan算法、Taylor算法和SX算法定位结果多种融合。在实际环境下，发现了Chan和Taylor算法的协同定位为对定位性能的改进比较大，而其它加权算法对定位结果有改善但效果并不是很明显。最后仿真结果表明对两种性能相对较好的定位算法的定位结果进行加权处理，可以在一定程度上提高对MS的定位性能。4)对数据融合增强型模型进行了改进。在模型的第一级融合中应用了一种简化的多算法协同定位估计器，通过提高TDOA和TOA的定位性能从而进一步提高含AOA的混合定位法的性能。使得改进的数据融合增强模型比原来的数据融合增强模型在一定程度上提高对MS的定位性能。
参考文献：
[1]. 基于TDOA和AOA的无线通信系统移动台定位技术研究[D]. 荆巍. 电子科技大学. 2004
[2]. 基于混合定位法的蜂窝网无线定位方法研究[D]. 高金宝. 吉林大学. 2006
[3]. 超宽带系统中定位技术的研究[D]. 田静. 吉林大学. 2007
[4]. 无线定位优化算法的研究[D]. 张颖. 西安邮电学院. 2011
[5]. 无线通信系统定位技术的研究[D]. 毛永毅. 中国科学院研究生院（国家授时中心）. 2008
[6]. 基于小波变换的TDOA无线定位算法的研究[D]. 陈宝全. 西安邮电大学. 2014
[7]. 移动通信中混合定位技术的研究[D]. 高鹏. 兰州理工大学. 2008
[8]. 基于WCDMA网络的混合定位技术研究[D]. 唐红. 吉林大学. 2009
[9]. 移动通信网中移动终端TDOA/AOA混合定位算法研究[D]. 宋悦铭. 吉林大学. 2007
[10]. 蜂窝网络中基于TDOA的定位算法研究[D]. 孙柏. 湖南师范大学. 2007
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