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基于超寬帶技術的TDOA室內三維定位算法研究
來源:微型機與應用2013年第14期
王 彪,傅忠謙
(中國科學技術大學 電子科學與技術系,安徽 合肥230026)
摘要: 在室內環境下對目標進行無線定位時,由于障礙物的遮擋而造成的非視距(NLOS)誤差對定位精度產生了很大的影響。針對此問題,對利用超寬帶(UWB)技術測量得到的到達時間差(TDOA)數據進行殘差分析,首先鑒別測得的數據中是否存在NLOS誤差,然后針對存在NLOS誤差的情況,提出將Fang算法得到的定位結果作為泰勒級數展開法的初始定位值,組成Fang-Taylor級數聯合算法來計算NLOS情況下的定位結果。而對于視距(LOS)情況下測得的數據,仍采用單一的Fang算法進行計算。仿真對比實驗表明,Fang-Taylor級數聯合算法有效地提高了室內NLOS環境下目標的定位精度。
Abstract:
Key words :

摘  要: 在室內環境下對目標進行無線定位時,由于障礙物的遮擋而造成的非視距(NLOS)誤差對定位精度產生了很大的影響。針對此問題,對利用超寬帶(UWB)技術測量得到的到達時間差(TDOA)數據進行殘差分析,首先鑒別測得的數據中是否存在NLOS誤差,然后針對存在NLOS誤差的情況,提出將Fang算法得到的定位結果作為泰勒級數展開法的初始定位值,組成Fang-Taylor級數聯合算法來計算NLOS情況下的定位結果。而對于視距(LOS)情況下測得的數據,仍采用單一的Fang算法進行計算。仿真對比實驗表明,Fang-Taylor級數聯合算法有效地提高了室內NLOS環境下目標的定位精度。
關鍵詞: 非視距;三維定位;Fang算法;泰勒級數展開法

    隨著無線通信技術的高速發展,基于無線通信的定位技術得到了廣泛的發展與應用。例如,眾所周知的全球定位系統(GPS),在室外環境下為人們提供了許多便利。
    相比于室外環境,室內環境下的無線定位面臨著更多挑戰[1]。目前室內定位常用的技術有超聲波、紅外線、藍牙、Wi-Fi、ZigBee以及近些年新興起來的技術——超寬帶(UWB)技術。其中,超寬帶技術因其諸多優勢而廣泛應用在室內定位中。超寬帶技術是一種無載波的通信技術,它利用納秒級或納秒以下的極窄脈沖信號來傳輸數據,這使得超寬帶信號有著很高的時間分辨率,進而能夠實現很高的測距精度[2]。
    用于無線定位的算法很多,包括根據電波到達角度的AOA(Angle of Arrival)算法和信號強度的RSSI(Received Signal Strength Indication)算法,以及基于到達時間差的TDOA(Time Difference of Arrival)算法或到達時間的TOA(Time of Arrival)算法[3]。其中,到達時間差的定位算法應用較為廣泛。主要因為它不要求傳感器與被定位目標之間保持時鐘同步。在無線定位技術中,傳感器和目標時鐘不同步是個不可消除的不利因素,而到達時間差的定位算法恰恰能克服此不利因素,只要求傳感器之間保持時鐘同步。因此,在室內環境下利用到達時間差算法進行定位計算,從一定程度上簡化了定位系統的復雜性。
1 定位算法介紹
    室內定位的過程中,在主傳感器和從傳感器時鐘同步的情況下,利用到達時間差(TDOA)算法可以得到TDOA測量值,然后運用定位估計算法來處理得到的定位數據,進而計算出最終的定位結果。具體計算過程是:利用獲得的TDOA測量值,可以計算定位目標和兩個傳感器之間的距離差,多個TDOA測量值便構成了一組關于目標位置的雙曲面方程組,求解該雙曲面方程組就可以得到目標的估計位置。對于目標位置估計的算法可以分為兩大類:非迭代算法和迭代算法。非迭代算法即直接算法,比較有代表性的有Chan算法[4]、Fang算法[5];而迭代算法中比較有代表性的是泰勒級數展開法[6]。
1.1 Fang算法
    Fang算法利用4個傳感器所得到的TDOA測量值來直接估算標簽的位置,這種算法計算量小,在視距(LOS)條件下有著很高的定位精度[3-4]。該算法具體過程如下:


 


    在10 m×10 m×10 m的三維空間內隨機生成待定位目標的位置。
    (1)LOS環境下的仿真。對Fang算法和Fang-Taylor聯合算法進行實驗仿真,對比如圖2所示。
    從圖2可看出, LOS環境下,Fang-Taylor聯合算法相比于Fang算法,定位的性能并沒有很明顯的優勢。
    (2)NLOS環境下的仿真。非視距誤差服從方差δ為0.152的高斯分布,經過實驗仿真,對比如圖3所示。
    由圖3可以看出,在NLOS環境下,聯合算法比Fang算法的精度有了明顯的提高,三個坐標軸上定位結果的均方根誤差之和在0.6 m內的概率達到了70%。

    (3)定位的傳感器個數增加至6個和8個時,結果如圖4所示。
    由圖4可以看出,在Fang-Taylor級數聯合算法的定位計算過程中,隨著依次增加定位傳感器的數量至4、6、8個時,定位的精度也隨之提高。這也說明了聯合算法在多傳感器覆蓋下的優勢,能夠充分利用冗余的信息。從圖4可以看出,在3個坐標軸上定位結果的均方根誤差之和在0.6 m內的概率幾乎達到了80%。對比定位傳感器個數為4個和8個情況下的定位結果可以看出,在一個定位單元內,設置定位傳感器個數為6時,性價比最高。

    本文通過對Fang算法和泰勒級數展開法各自特點的分析,針對室內情況下得到的到達時間差測量數據,提出了Fang-Taylor級數聯合算法。在定位計算開始前,首先對室內環境下得到的數據進行信道鑒別,針對室內環境中LOS情況下得到的TDOA測量數據,運用單一的Fang算法能快速準確地給出定位結果。而對于NLOS情況下得到的TDOA數據,則利用Fang-Taylor級數聯合算法進行處理。由實驗仿真可以看出,聯合算法有效地減小了定位誤差,而且在條件允許的情況下,適當增加定位傳感器的個數,可以使定位的精度得到進一步的提高。
參考文獻
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[2] GEZICI S,Tian Zhi,GIANNAKIS G B,et al.Localization  via ultra-wideband radios: a look atpositioning aspects for future sensor networks[J].IEEE Signal Processing Magazine,2005,22(4):70-84.
[3] CAFFERY J J,STUBER G.Overview of radiolocation in CDMA cellular systems[J].IEEE Communications Magazine,1998,36(4):35-45.
[4] CHAN Y T,HO K C.A simple and efficient estimator for hyperbolic location[J].IEEE Transaction on Signal Processing,1994,42(8):1905-1915.
[5] FANG B T.Simple solutions for hyperbolic and related position fixes[J].IEEE Transaction on Aerospace and  Electronic Systems,1990,26(5):748-753.
[6] FOY W H.Position location solutions by Taylor series  estimation[J].IEEE Transaction on Aerospace and Electronic  Systems,1976,12(2):105-110.

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