蜂窝网无线定位与定位参数估计算法研究

摘要

移动定位业务是指通过移动运营商的网络(如GSM网、CDMA网)，采用不同的定位技术，结合GIS地理信息系统，为用户提供位置信息的一种增值业务。随着移动通信技术的不断发展，越来越多的用户期望移动通信系统能够提供较精确的移动定位业务。因此对移动台定位技术的研究已经成为近几年的热门课题之一。 实现蜂窝网中移动台的定位通常需要两步：首先，采用时延估计和波达角估计算法获得TDOA/AOA等定位参数；然后根据得到的定位参数，采用相应定位算法估计移动台的位置。 常用的时延估计算法是广义互相关(GCC)算法，但该算法在克服空间相关噪声方面存在不足。为改善时延估计的性能，论文随后分析了基于双谱的时延估计算法。针对基于双谱的原始算法在分辨率方面还不能令人满意，本文对其进行了改进。仿真结果表明，改进算法能比原始算法更有效地估计时延。 对于AOA波达角估计算法，论文分析了传统的延迟-相加法、Capon最小方差法以及MUSIC算法，仿真结果表明MUSIC算法的AOA分辨率最佳，但传统的MUSIC算法仅能估计非相关信号源。针对空间相关信号的AOA估计问题，论文详细研究了经典的前/后向空间平滑算法，以及一种改进的解相干MUSIC算法，并进行了仿真与性能比较。结果证明，相同条件下改进的MUSIC算法性能优于前/后向空间平滑算法。 对于蜂窝无线定位算法，论文首先分析了LOS环境下的几种经典算法，并进行了仿真比较。结果表明，在高斯环境下，对单一的TDOA.定位算法而言，Chan算法的定位性能最优。TDOA/AOA混合算法的定位精度始终优于单一的TDOA定位，当AOA测量值较精确时，混合算法的定位性能提高更明显。针对无线定位的NLOS问题，论文对传统的Chan算法进行了改进。改进的基本思路是首先对TOA测量值进行卡尔曼滤波处理，减轻NLOS误差的影响，然后根据优化后的TOA值求差得到TDOA值，最后采用Chan算法求解。仿真结果证明改进算法是行之有效的，能提高传统的Chan算法在NLOS环境中的定位估计性能。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1课题研究背景

1.2无线定位技术概述

1.3国内外研究现状

1.4论文研究内容与组织结构

第2章时间延迟估计算法研究

2.1时延估计的基本概念

2.2互相关时延估计方法的基本原理

2.3广义互相关(GCC)时延估计算法

2.3.1 GCC算法原理

2.3.2 GCC(Hannan-Thomson)算法仿真与性能分析

2.4基于高阶统计量的时延估计算法

2.4.1基于双谱的算法

2.4.2基于双谱的改进算法

2.4.3基于高阶统计量的时延估计算法仿真与性能分析

2.5本章小结

第3章波达角估计算法研究

3.1 AOA估计的数学模型

3.2 AOA估计的传统方法

3.2.1延迟-相加法

3.2.2 Capon最小方差法

3.3多重信号分类(MUSIC)算法

3.4算法仿真与性能分析

3.5相干信号的AOA估计算法研究

3.5.1.空间平滑算法原理

3.5.2空间平滑算法仿真与性能分析

3.5.3改进的相干信号AOA估计算法

3.5.4算法仿真与性能分析

3.6本章小结

第4章基于TDOA/AOA的无线定位算法研究

4.1蜂窝无线定位方法

4.2 TDOA双曲线定位方程

4.3求解方程的算法

4.3.1泰勒序列展开法

4.3.2 Chan算法

4.4 TDOA/AOA混合定位算法

4.5算法仿真与性能分析

4.6移动台抗NLOS定位算法研究

4.6.1 NLOS误差模型

4.6.2改进算法实现过程

4.6.3算法仿真与性能分析

4.7本章小结

结论

论文完成的主要工作

进一步研究的展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文