基于神经网络的室内单站精确被动定位技术研究

为了提高室内环境下对目标的定位精度,提出一种室内单站精确定位技术. 该技术利用室内电波传播多径效应构成的复杂信道信息,基于机器学习,构建卷积神经网络架构,通过卷积提取不同位置目标到达接收传感器的多径时延特征信息;然后通过多层全连接层深度神经网络的模型训练,将基于复杂信道的定位问题转化为回归模型的问题,建立信道指纹与位置之间的非线性关系来完成被动定位. 训练和仿真结果表明,在室内复杂电波传播环境下,基于神经网络的室内单站精确定位技术能够实现单接收站情况下对目标的精确定位. 本文主要对3×3网格大小的金属散射体进行定位,接收站位于室内时,平均定位误差为0.621个网格（12.42 cm）;接收站位于室外时,能够分别实现信噪比20 dB、30 dB、40 dB情况下44.09 cm、21.42 cm、20.96 cm的平均定位误差. 本文方法为室内复杂环境下的目标定位提供了一种新的定位方法.     

基于参数拟合的室内多用户定位算法

为了提高室内环境下对目标的定位精度,提出一种室内单站精确定位技术. 该技术利用室内电波传播多径效应构成的复杂信道信息,基于机器学习,构建卷积神经网络架构,通过卷积提取不同位置目标到达接收传感器的多径时延特征信息;然后通过多层全连接层深度神经网络的模型训练,将基于复杂信道的定位问题转化为回归模型的问题,建立信道指纹与位置之间的非线性关系来完成被动定位. 训练和仿真结果表明,在室内复杂电波传播环境下,基于神经网络的室内单站精确定位技术能够实现单接收站情况下对目标的精确定位. 本文主要对3×3网格大小的金属散射体进行定位,接收站位于室内时,平均定位误差为0.621个网格（12.42 cm）;接收站位于室外时,能够分别实现信噪比20 dB、30 dB、40 dB情况下44.09 cm、21.42 cm、20.96 cm的平均定位误差. 本文方法为室内复杂环境下的目标定位提供了一种新的定位方法.     

基于多源融合的OFDM室内定位技术研究

目前各种室内定位技术都有其自身的优势和局限性,单一的定位技术已经无法满足高精度的室内定位需求。针对该问题,提出了一种基于多源融合技术的室内定位方法。利用常见正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)信号的时频二维特性实现测距定位,并通过识别主径的方式来抑制多径对子载波相位的影响,同时采用行人航位推算技术得到预测的用户位置,使用粒子滤波器将OFDM定位结果和行人预测信息进行滤波融合。实验结果表明,相较于单一的定位方法,融合后的定位方法更能满足室内定位需求,其平均定位误差小于1 m的概率大于95%。     

一种改进的多源信息融合室内定位方法

针对超宽带（Ultra-wideband,UWB）定位系统受非视距（Non-line of Sight,NLOS）误差影响较大,以及惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）定位系统受累积误差影响较大的问题,提出了一种基于多源信息的改进融合定位模型。首先,对UWB测量模型进行优化,通过差分气压计测高的方法对NLOS信号进行鉴别,并通过加权最小二乘法削弱NLOS信号对UWB定位结果的影响。然后对数据融合算法进行优化,引入IMU累积误差门限降低累积误差对IMU定位结果的影响,提高融合定位精度。最后,使用UWB、IMU系统在室内复杂环境中的实测数据进行Matlab仿真,验证了改进融合定位模型在定位精度上比基础融合定位模型提高了45.71%。     

卡尔曼滤波在iBeacon室内定位系统中的应用

为了抑制iBeacon信号在传播过程中由于人员扰动、多径效应等引起的噪声,以及移动定位过程中定位结果的不稳定,在iBeacon室内定位系统中引入了卡尔曼滤波算法分别对采集到的iBeacon信号与移动定位结果进行处理.首先通过卡尔曼滤波对采集的信号进行处理,降低了信号噪声,提高了信号的质量,其次应用卡尔曼滤波对移动定位结果进行二次处理,提高了移动定位结果的稳定性与精度.实验结果表明,在办公室环境下采用卡尔曼滤波进行处理后可将1 m以内的定位精度提高到80%以上.     

长距离移动定位技术与室内定位技术

基于对国内外大量定位技术文献深入的研究,本文对几种重要的长距离无线定位技术和室内定位技术做了分类介绍,对它们的原理做了扼要的论述,并指明了各定位技术的优缺点。     

室内定位技术的现状

本文对当室内定位技术现状进行了综合阐述,并重点研究分析了主流的基于射频的室内定位技术的若干定位方法。     

基于一次反射的室内WiFi辐射源单站定位方法

为了解决WiFi外辐射源雷达现场应用中首先需要实时获取室内辐射源位置的问题,通过详细分析室内环境中信号的反射方式和特性,利用一次反射信号建立了WiFi辐射源测量的到达时间差(TDOA)模型,并分析推导出辐射源坐标求解方程。对于该非线性方程,先利用Taylor展开在初值处将其线性化,然后利用高斯牛顿迭代法估计辐射源坐标,且具有较快的收敛速度。仿真分析表明其所提算法可实现室内辐射源定位,且因方程线性化带来的精确度损失可通过迭代得到快速补偿。     

室内定位技术及应用综述

室内定位技术作为当前的研究热点,对军事、经济以及人们的日常生活产生了深远的影响。文中首先介绍了室内定位技术的应用背景以及发展方向,以及室内环境进行定位面临的主要难点。然后介绍了目前主要的定位算法,包括邻近信息、场景分析和几何定位算法,以及各种算法衍生出来的各种定位技术。最后指出了室内定位技术亟待解决的问题,以及下一步进行相关研究的突破口。     

采用红外织网的室内定位技术

提出基于红外织网的室内定位技术,该技术通过使用多对红外发射器和红外接收器交叉组成的探测信号网来覆盖待测空间,而空间中的运动目标无须增加辅助设备,就可实现对其精确定位。经过验证,红外织网的探测距离最大可达30 m,定位误差在0.05 m以内,具有良好的稳定性。当待测空间改变时,与其他室内定位技术相比,该技术无须变动系统的原来结构和工作方式,用户可以根据室内空间的大小来配置红外接收器的数目,其定位精度仍保持良好,较灵活地实现了系统的可扩展性和易部署性。     

Performance of a Modified ATDMA Based System in an Indoor Mixed Traffic Environment

This paper examines the performance of a modified Advanced Time Division Multiple Access (ATDMA) protocol when supporting mixed voice and bursty data users in an indoor propagation environment. The performance analysis was performed by a Monte Carlo simulator, the accuracy of which was verified by a simplified Markov model analysis. The system model includes Rice fading, log-normal shadowing, distance dependent pathloss and co-channel interference. The system model also considers preferential channel access based on the capture effect. The results suggest the necessity of modifying the ATDMA frame from the traditional structure and indicate that the ATDMA frame structure could be adaptively modified based on the traffic loading in the system.     

室内环境下定位技术的研究

随着移动通信、无线传感器网络及无线局域网技术的发展,室内环境下基于位置的服务越来越受到人们的关注,因而室内环境下的定位成为一个非常活跃的研究领域.本文介绍比较了目前几种室内定位技术各自的原理、特点,并对室内定位技术今后的研究方向进行了展望.     

位置指纹定位技术

在室内利用无线网络对移动目标定位,可用的技术有基于波达时间(TOA/TDOA)、基于波达角度(AOA)、以及基于接收信号强度(RSS)的技术等。比较而言,基于接收信号强度(RSS)的位置指纹(LF)技术更适合于复杂的室内环境。对该技术目前的研究情况进行比较全面和详细的介绍。     

一种Ka频段瓦片式TR组件子阵集成方案

提出了一种Ka频段瓦片式TR组件子阵集成方案,采用多层电路技 术、内层带状线功分器、优化脊波导口径、同型端口集中分布等手段大幅提高集成度,采用 高可靠性小截面脊波导实现模块间高性能垂直互联。给出了TR组件子阵电路布局设计,对小 截面脊波导传输特性、脊波导-微带探针过渡和集成功率分配网络等关键无源电路进行了设 计、仿真和测试。测试结果表明其性能和尺寸满足Ka频段TR组件子阵集成要求。     

基于开源硬件的TR组件原位检测设备设计

基于相控阵雷达TR组件原位快速检测的需求,介绍了一种能快速实现的外场原位检测设备研制方法。通过分析被测对象的工作原理和输入输出接口,介绍了检测设备的测试功能,给出了如何利用开源模块来实现专用测试设备的设计方案、系统框图和软件流程图。实际测试表明：该检测设备能够满足TR组件的原位检测要求,具有便携、故障定位准确、开发周期短等优点。     

与强度无关的位置指纹在线定位改进算法

将现有的研究较热的固定发射端、定位接收端的室内位置指纹定位系统应用到固定接收端、定位发射端的室内无线电干扰源定位中,研究了一种考虑干扰源发射强度的在线定位算法,以克服直接使用以一固定发射强度信号源建立的指纹数据库和现有的在线定位方法无法实现对不同发射强度干扰源定位问题。在分析信号传播模型和现有在线定位方法的基础上,利用强度差的均方差进行定位计算。给出了算法实现依据和流程,对改进的算法进行了仿真和实验验证,结果证明了改进算法的实用性。同时,改进算法的思想对现有的考虑接收端异质的位置指纹定位系统也有一定的指导意义。     

基于 WIFI 无线区域定位的精确度影响因子研究﹡

在室内这种特定环境下,无线信号在传播过程中会发生 NLOS 和 LOS 传播,由此产生定位误差。主要在 WIFI 无线网络环境下对室内定位精确度的影响因子 NLOS 和 LOS 进行研究,并在室内环境下的对信号传播模型进行建模。通过仿真定位环境,分析推导出在影响因子强度不同的室内环境下的两种影响因子消减优化算法 BRBF 和 V-OBTL 以及这两种优化算法在定位中的精确度,以此提出在不同影响因子环境中以及采用不同采样方式下的提高定位精度的方法。     

一种基于地磁强度特征的室内定位方法

研究了基于地磁强度特征的智能手机室内定位技术,利用智能手机的传感器获得每个位置多个方位的地磁强度特征,通过坐标变换和均值滤波对初始特征进行了处理,提取了每个位置的地磁特征量,并以实际室内环境为例进行了验证评估。     

基于WiFi的目标反射信号提取及定位算法

近年来,利用WiFi的普遍性与其提供的信道信息对覆盖范围内的人物进行定位成为一个十分热门的研究方向。现存的室内定位通常需要提前在离线阶段建立相应特征库,有些系统还对设备有特殊要求。文章提出了一种基于商用WiFi路由器和无线网卡的系统,通过对信道状态信息(CSI)进行处理,成功分离出由移动目标反射的动态路径信号,用于参数提取,构建定位模型,对目标进行定位跟踪,可以做到0.7 m精度的定位。