IR-UWB無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于TOA的定位算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)近幾年來(lái)發(fā)展迅速，并被逐漸應(yīng)用到軍事、醫(yī)療、環(huán)境檢測(cè)、生態(tài)學(xué)研究、目標(biāo)跟蹤等各個(gè)領(lǐng)域，其關(guān)鍵技術(shù)是節(jié)點(diǎn)定位?？紤]到IR-UWB具有較強(qiáng)時(shí)間分辨力的特點(diǎn)，能夠用來(lái)進(jìn)行高精度節(jié)點(diǎn)定位，因此被廣泛應(yīng)用到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的物理層。本文針對(duì)IR-UWB無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題進(jìn)行深入研究。
　　 本文首先介紹IR-UWB無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念以及此網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，并論述國(guó)內(nèi)外定位技術(shù)研究的現(xiàn)狀。接下來(lái)分析已有測(cè)距算法的優(yōu)缺點(diǎn)，

2、這些算法包括接收信號(hào)到達(dá)角度（AOA）、接收信號(hào)強(qiáng)度（RSSI）、接收信號(hào)到達(dá)時(shí)間差（TDOA）和接收信號(hào)到達(dá)時(shí)間（TOA），最后根據(jù)分析結(jié)果找到適合IR-UWB無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的測(cè)距算法，即TOA算法。
　　 本文重點(diǎn)研究的是單節(jié)點(diǎn)定位。第一步完成測(cè)距，所以本文提出了基于優(yōu)化動(dòng)態(tài)門限的TOA估計(jì)算法。已有TOA估計(jì)算法中，大部分基于固定門限，不能在任何可能的信噪比下進(jìn)行估計(jì)，有少數(shù)算法基于動(dòng)態(tài)門限，能夠在任何可能信噪比下進(jìn)行

3、估計(jì)，但這些算法僅考慮了信號(hào)的幅值特性，卻忽略了其時(shí)延特性，使得統(tǒng)計(jì)量不完全，估計(jì)誤差較大。本章提出的基于優(yōu)化動(dòng)態(tài)門限的TOA估計(jì)算法彌補(bǔ)了上述缺點(diǎn)。首先運(yùn)用能量檢測(cè)算法檢測(cè)出直達(dá)單徑（DP）所在能量塊：然后根據(jù)峭度、平均附加時(shí)延和均方根時(shí)延擴(kuò)展的組合，提取出最優(yōu)門限值并擬合出動(dòng)態(tài)門限公式，進(jìn)而估計(jì)出DP所在位置，并以此計(jì)算出TOA值。本章還通過(guò)仿真對(duì)比，驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性。
　　 影響定位精度的主要因素就是非視距（NFLOS）

4、誤差，所以本文關(guān)于節(jié)點(diǎn)定位的第二步就是視距（LOS）和非視距（NLOS）的識(shí)別與誤差抑制。目前主流的信道狀態(tài)鑒別研究多是針對(duì)蜂窩環(huán)境的，節(jié)點(diǎn)都是移動(dòng)的，本章主要針對(duì)固定節(jié)點(diǎn)之間的NLOS情況進(jìn)行研究。首先通過(guò)信道估計(jì)獲得峭度、均方根時(shí)延和偏度等三個(gè)參量，然后借用聯(lián)合似然比理論的思想，將得到的參量進(jìn)行聯(lián)合，用于識(shí)別LOS和NLOS的狀態(tài)。與已有的識(shí)別方法相比，本章所提識(shí)別方法精度更高。此外，為了抑制NLOS誤差，在三段權(quán)值的基礎(chǔ)上，提出了