室內無線定位參數估計算法研究.pdf

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

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參數估計算法，該算法將RSSI定位問題轉變?yōu)榉蔷€性方程組的參數估計問題，使用平方根容積卡爾曼濾波(SCKF)對目標位置和無線信道衰減參數同時進行估計，并利用信道參數動態(tài)變化實時修正估計的定位節(jié)點坐標。實驗結果表明，基于SCKF的目標位置和無線信道參數估計算法相比于傳統的最小二乘曲線擬合的RSSI定位方法，能夠有效提高室內無線定位的精度。
　　接下來，文章針

3、對RSSI定位方法在室內環(huán)境下存在較大誤差的問題，利用容積卡爾曼濾波來設計粒子濾波器的重要性密度函數，并將當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位置和無線信道衰減參數同時進行估計，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的估計精度。仿真結果表明，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，重要密度函數的選取將直接影響到估計的性能。為了減小時延差參數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據檢測信息，通過容積卡爾曼濾波(CKF)獲取粒子濾波的重要性密度函數。仿真實驗結果表明，在粒子數目相同的情況下，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