室內(nèi)無線定位參數(shù)估計算法研究.pdf

1、近年來，無線定位技術(shù)在應(yīng)急通信、公共安全、資訊服務(wù)、導(dǎo)航追蹤等領(lǐng)域取得了長足的發(fā)展，但大多數(shù)定位解決方案都是基于衛(wèi)星的室外定位。因為室內(nèi)環(huán)境下接收不到衛(wèi)星信號，所以本文的研究重點是室內(nèi)環(huán)境下的無線定位方法，而目前基于RSSI的室內(nèi)定位方法應(yīng)用最為廣泛，故本文研究工作以基于RSSI室內(nèi)定位估計算法為主，以TOA/TDOA室內(nèi)定位估計算法為輔。
　　室內(nèi)無線定位由于復(fù)雜環(huán)境多徑效應(yīng)的影響，導(dǎo)致接收信號強度指示(RSSI)定位方法在室內(nèi)

2、環(huán)境下會存在較大的誤差。文章首先提出了一種基于平方根容積卡爾曼濾波的RSSI參數(shù)估計算法，該算法將RSSI定位問題轉(zhuǎn)變?yōu)榉蔷€性方程組的參數(shù)估計問題，使用平方根容積卡爾曼濾波(SCKF)對目標(biāo)位置和無線信道衰減參數(shù)同時進行估計，并利用信道參數(shù)動態(tài)變化實時修正估計的定位節(jié)點坐標(biāo)。實驗結(jié)果表明，基于SCKF的目標(biāo)位置和無線信道參數(shù)估計算法相比于傳統(tǒng)的最小二乘曲線擬合的RSSI定位方法，能夠有效提高室內(nèi)無線定位的精度。
　　接下來，文章針

3、對RSSI定位方法在室內(nèi)環(huán)境下存在較大誤差的問題，利用容積卡爾曼濾波來設(shè)計粒子濾波器的重要性密度函數(shù)，并將當(dāng)前的測量信息迭代到貫序重要性采樣(SIS)過程中，形成一種基于迭代容積粒子濾波的RSSI蒙特卡羅定位算法。該算法使用迭代容積粒子濾波對目標(biāo)位置和無線信道衰減參數(shù)同時進行估計，由于采用迭代的方式對測量方程進行更新，能夠進一步提高無線信道衰減參數(shù)的估計精度。仿真結(jié)果表明，基于迭代容積粒子濾波的RSSI蒙特卡羅定位算法對比基于無味粒子濾

4、波的RSSI定位算法，能夠有效降低室內(nèi)無線定位的誤差。
　　在基于粒子濾波的時延差估計方法中，重要密度函數(shù)的選取將直接影響到估計的性能。為了減小時延差參數(shù)后驗概率分布的偏差，文章又提出基于容積粒子濾波的時延差估計(BCPF-TDE)算法，該算法利用最新的數(shù)據(jù)檢測信息，通過容積卡爾曼濾波(CKF)獲取粒子濾波的重要性密度函數(shù)。仿真實驗結(jié)果表明，在粒子數(shù)目相同的情況下，基于容積粒子濾波的時延差估計(BCPF-TDE)方法較基于擴展粒子