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超宽带无线精确定位系统研究及软件仿真系统设计

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1 绪论

1.1.UWB的基本概念

1.2.无线定位相关技术

1.3.国内外研究现状

1.4 研究目的及意义

1.5 主要内容及章节安排

2 基于UWB无线定位原理及分析

2.1 UWB通信技术的概念

2.2 基于SSR定位方法原理及分析

2.3 AOA定位方法原理及分析

2.4 信号到达时间定位方法原理及分析

2.5 几种定位方法的比较

2.6 本章小结

3 UWB无线通信系统设计

3.1 UWB信号成形及调制

3.2 UWB无线通信信道模型

3.3 UWB信号的接收

3.4 UWB脉冲发生器设计与实现

3.5 UWB脉冲接收器的设计与制作

3.6 UWB定位基站设计

3.7 本章小结

4 基于神经网络和联合参数的TOA估计算法

4.1 基于最大斜率和偏度的TOA估计算法

4.2 基于神经网络的数据处理方法

4.3 本章小结

5 软件仿真系统及实际测量数据分析

5.1 软件仿真系统

5.2 实验环境与数据分析

5.3 本章小结

6 总结与展望

参考文献

致谢

个人简历

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摘要

超宽带(Ultra-Wide Band,简称UWB)无线通信技术是不用载波、纳秒时长的不连续脉冲进行通信的无线通信技术。基于超宽带的无线定位技术主要应用于短距离无线通信领域,具有功率谱密度低、穿透能力强、安全性高、抗多径效果好、系统复杂度低定位精度高等优点以上优势使其在定位技术上有着其他技术不可替代的地位,而无线定位的研究是当今科技发展的一项重要课题,因此我国对于超宽带领域的研究具有极为重要的意义。
  本文围绕提高超宽带定位精度进行研究,以超宽带无线通信理论为基础,分析超宽带信道及信号的特点,对无线定位方法进行了研究,重点研究高精度定位的测距及定位算法,完成了超宽带高精度定位软件仿真系统的设计。
  1、通过对IEEE802.15.4a的信道模型进行仿真发现在均方差、偏度、峭度和最大斜率等信号指纹的统计值中最大斜率和偏度的变化幅度最大,即最能反映信道特征。因此提出了基于最大斜率和偏度联合参数进行TOA估计的算法,该算法适合用于低复杂度、低功率的指纹定位算法中,比基于峭度的TOA估计算法以及最大能量法、固定门限法等均具有更高的稳定性和更高的精度。
  2、由于信号在传播中会受到反射、衍射、多径、热噪声、衰减、非视距等影响,使得基于几何关系的传统计算方法很难适用,所以提出了使用神经网络和偏度、最大斜率联合定位的算法;同时在对神经网络隐层神经元数量选择上,提出基于均方差分布概率的算法来选择神经元的个数,从而提高定位精度。仿真结果表明该算法有较高的定位精度,适合用在无法使用传统的几何定位算法的通信环境复杂的场景中。
  3、根据提出的基于神经网络的TOA算法为基础编写仿真软件系统,并对软件仿真功能进行介绍,将仿真结果与实验获得的测量数据进行对比分析,结果令人满意。

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