蜂窩網絡位置指紋定位技術研究.pdf

1、目前被廣泛研究和應用的GPS、AOA、TOA、RSSI等定位技術由于其自身的技術特點，有其獨特的優(yōu)點，也均有其局限性。例如，在城市環(huán)境、室內、隧道、山區(qū)等環(huán)境中，通常難以獲得滿意的定位性能。為此，本文研究了一種目前研究還比較有限的位置指紋定位技術。
　　位置指紋定位技術的實現分為兩個階段：離線階段和在線階段。離線階段是采集移動終端測試到的多個基站的信號強度信息，經過適當運算形成位置指紋，并存儲起來，形成指紋數據庫；在線階段則是對輸

2、入指紋與數據庫指紋進行計算對比或通過神經網絡的神經元進行處理，得出對于輸入指紋信息對應的位置估計。
　　針對現有位置指紋定位技術存在的不足，本文深入研究了傳統(tǒng)的數據庫相關(DCM)算法，基于反向傳播訓練(BP)及徑向基(RBF)神經網絡的位置指紋定位技術，以及一種將位置指紋定位技術與傳統(tǒng)的鐵路區(qū)間定位技術相結合的移動列車定位方法，并對各種方法和技術在普通GSM網絡以及鐵路GSM－R網絡環(huán)境下的下性能分別進行了詳細的仿真和性能分析，

3、取得了有一定意義和參考價值的相關結論。
　　本文第一章介紹了本文的研究背景、目的意義，分析了國內外研究現狀；第二章分析了無線環(huán)境下的各種定位技術，以及傳統(tǒng)的鐵路定位技術，給出了分析比較定位性能的幾種指標；第三章分析討論了傳統(tǒng)的DCM定位技術，給出了具體的算法流程，提出了一種將傳統(tǒng)軌道電路定位方法與位置指紋定位技術相結合的定位方法，建立了適當的仿真環(huán)境并進行了相關的仿真及分析；。第四章深入研究了基于BP神經網絡和RBF神經網絡的位置