基于最優(yōu)估計(jì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)無(wú)線測(cè)距與定位問(wèn)題研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)方興未艾，UWB和ZigBee等適用于近距離、低功耗的無(wú)線通信技術(shù)成為重要的備選方案。室內(nèi)環(huán)境下，常規(guī)的GPS定位技術(shù)失效，因此無(wú)線測(cè)距和定位是室內(nèi)無(wú)線通信最基本的應(yīng)用之一。室內(nèi)無(wú)線通信時(shí)，存在多徑干擾、非視距誤差以及陰影衰落等影響因素，測(cè)距和定位面臨許多新的需求和挑戰(zhàn)。故基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)無(wú)線測(cè)距和定位算法有待進(jìn)一步研究和完善。
　　 本文針對(duì)UWB和ZigBee等近距離無(wú)線通信技術(shù)，基于最優(yōu)估計(jì)理

2、論提出了幾種到達(dá)時(shí)間(TOA)和接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)的測(cè)距與定位算法。主要工作和貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面:
　　 1.針對(duì)能量檢測(cè)模式下超寬帶測(cè)距的精度低，算法復(fù)雜等問(wèn)題，提出基于最優(yōu)門(mén)限和次優(yōu)門(mén)限的兩種TOA估計(jì)算法。最優(yōu)門(mén)限算法以接收機(jī)信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性與UWB小尺度衰減特性關(guān)系式為基礎(chǔ)推導(dǎo)出門(mén)限選擇的閉合表達(dá)式，并在最小均方誤差指標(biāo)下求解TOA估計(jì)值;次優(yōu)門(mén)限算法以最優(yōu)門(mén)限分析為基礎(chǔ)，在虛警概率約束下使用牛頓迭代給出求解門(mén)限的遞推

3、算法。
　　 2.針對(duì)非視距條件下TOA測(cè)距精度低，正向偏差大的特點(diǎn)，提出一種基于偏置Kalman濾波和極大似然估計(jì)的標(biāo)量加權(quán)信息融合算法，以消除UWB測(cè)距系統(tǒng)的非視距誤差。該算法使用了TOA和RSS兩種觀測(cè)量來(lái)提高測(cè)距精度。首先，將IEEE802.15.4a給出的測(cè)距方法抽象為一個(gè)多傳感器多尺度的采樣過(guò)程。然后，分別在視距和非視距條件下使用信息融合算法估計(jì)測(cè)得的距離信息，并且重點(diǎn)考察了視距/非視距切換過(guò)程中誤差消除算法的有效性

4、。
　　 3.針對(duì)路徑損耗模型與實(shí)際信道衰減特性匹配性差，模型參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確等問(wèn)題，提出一種先進(jìn)行路徑損耗最優(yōu)模型篩選的RSS測(cè)距算法。首先分析一組路徑損耗模型的統(tǒng)計(jì)特性，然后考慮RSS觀測(cè)的非完全數(shù)據(jù)，提出基于數(shù)學(xué)期望最大化的參數(shù)估計(jì)算法，在準(zhǔn)則函數(shù)的基礎(chǔ)上篩選最優(yōu)模型，進(jìn)而進(jìn)行RSS測(cè)距。
　　 4.針對(duì)葉酸分布式檢測(cè)對(duì)位置信息的要求及室內(nèi)環(huán)境下RSS定位精度低的問(wèn)題，提出基于Bayes估計(jì)和加權(quán)迭代的RSS定位算法