具有認(rèn)知能力的精確實(shí)時(shí)被動(dòng)無線定位技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的普及,無線定位技術(shù)在家庭智能、醫(yī)療、國(guó)防等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。被動(dòng)無線定位作為一種新型的定位技術(shù),和傳統(tǒng)的無線定位技術(shù)相比,被動(dòng)無線定位(device-free localization,DFL)不需要給待定位目標(biāo)安裝任何無線設(shè)備。同時(shí),這種技術(shù)也具備無線信號(hào)的一般特點(diǎn)(如可以穿墻和煙霧,全天候工作等),解決了傳統(tǒng)定位技術(shù)的一些先天性缺陷。但是,受環(huán)境時(shí)變、障礙物遮擋、算法抗干擾性不強(qiáng)等因素的影響,實(shí)現(xiàn)高精度、較強(qiáng)

2、抗干擾能力、適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的被動(dòng)無線定位和跟蹤仍然是亟待解決的問題。針對(duì)被動(dòng)無線定位中的一些問題,本文展開了如下研究工作:
  首先,為了提高DFL定位跟蹤算法的性能,本文提出了一種低計(jì)算復(fù)雜度的、健壯的貝葉斯圖表法(Bayesian Graphical Approach,BGA)。BGA算法不但利用了遮蔽鏈路的觀測(cè)信息,還利用先前估計(jì)的先驗(yàn)信息和非遮蔽鏈路的限制信息以保證其健壯的性能。同時(shí),BGA算法僅使用低計(jì)算量的圖表乘法和加法

3、操作,避免了傳統(tǒng)算法中復(fù)雜的矩陣求逆運(yùn)算,提高了算法實(shí)時(shí)性。
  其次,為了提高DFL系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的性能,本文研究了電磁環(huán)境對(duì)DFL的影響,提出一種具有認(rèn)知能力的DFL(Cognitive DFL,CDFL)方法。與傳統(tǒng)DFL不同的是,CDFL能夠在線評(píng)估和檢測(cè)受外界干擾較小的無線信道,使CDFL系統(tǒng)工作在一直工作在干擾較小的信道,解決了同信道干擾問題。
  最后,本文研究了目標(biāo)對(duì)無線鏈路的遮蔽模型。通過實(shí)驗(yàn)論證和理

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