IR-UWB定位系统距离误差建模及性能研究

基于相干TOA测距算法,研究了IR-UWB无线室内定位系统中由脉冲信号传播特性导致的多径误差和NLOS误差的建模问题。首先利用IEEE 802.15.4a信道模型中的多径信息给出了与系统带宽有关的多径距离误差分布参数。结合IR-UWB信号穿墙传播几何结构,理论推导了穿墙额外传播时延导致的几何距离误差限。对完全NLOS环境下定位的仿真结果表明,利用NLOS距离误差信息直接对TOA测距结果的修正可以显著提高定位精度。     

ZigBee室内定位系统定位精度优化算法研究

基于ZigBee进行室内无线定位系统的开发已经成为热点,这是由于采用无线通信可以节省成本,使用也更加方便.但同时,基于接收信号强度指示(RSSI)的测距和定位易受多种因素的影响,使得测距和定位的误差都比较大.提出了针对室内小环境范围内的定位系统,提出了获取RSSI的方法(中值过滤和均值过滤)和定位的优化算法(基于极大似然估计法加权取均值的定位优化算法),通过两种方法的结合,提高了定位精度.同时,利用LabVIEW软件开发上位机.     

基于物联网的动态目标定位系统设计与仿真

针对小区域范围内的移动目标精确定位需求,设计了一种基于物联网的动态目标定位系统,采用CC2431集成的RSSI定位引擎为核心的ZigBee定位技术,相比全球定位系统(GPS)、北斗定位系统、超声波等定位技术可以满足室内对移动目标的实际定位精度要求。经过该系统对区域动态目标进行多次的定位测试以及仿真,实验结果表明,该系统对室内移动目标的定位精度达到0.20m~0.40m,是一种低成本、低功耗、高精度的定位系统。     

基于UWB的室内定位平台设计及应用

为了设计一套高精度、高实时性、操作简单的室内定位系统,该系统采用DW1000芯片设计制作了UWB定位硬件板;以node.js为基础,使用htm15、css3和js搭建了web界面;使用socket.io技术实现了前后端的双向实时通信。为了保证定位精度,采用双边双向测距方法来测量距离,用双曲线模型定位算法来解析定位结果。对整个定位平台进行了实验测试,测试结果表明该平台运行稳定,web界面能实时清晰地显示标签位置,并且标签的定点精度在10 cm左右,动点精度在20 cm左右。     

基于TOA的中心车辆定位系统的算法研究

分析了基于TOA无线电测距的车辆定位系统,主要研究了扩展Kalman滤波算法在其中的应用以及影响定位精度的因素。仿真结果表明,测距误差为20m,定位误差（圆概率误差）可达到15m左右。     

基于UWB和惯性导航融合的室内定位方法

针对室内环境日益复杂,单一的定位系统已经不能满足人们对定位准确度需求的问题,设计了一种利用超宽带(UWB)和惯性导航融合进行的室内定位方法:首先针对UWB测距结果容易受环境影响的问题,根据实验环境对UWB测距进行了标定;然后利用改进马氏距离的异常值检测方法对测距过程中的异常值进行了剔除;最后采用了紧耦合的卡尔曼滤波器,以UWB测距值作为扩展卡尔曼滤波观测量,以惯性导航解算的位姿作为扩展卡尔曼滤波器的预测量,通过UWB测距来不断校正惯性导航的位姿数据。最终为了验证所提方法的可行性和有效性,进行了UWB单独定位和UWB与惯性导航融合定位的小车搭载矩形运动轨迹实验,通过对两种方法实验数据的对比分析,在加入了外界干扰时的矩形轨迹定位实验中,利用UWB和惯性导航融合的定位结果,平均精度比单独利用UWB进行定位时提高了36.3%;误差结果对比表明,利用UWB和惯性导航融合定位的误差波动更小,具有更高的鲁棒性。表明了该融合定位算法与单独利用UWB技术进行定位的算法相比,能够有效地抑制定位过程中的干扰问题,并且可显著地提高在室内环境下定位系统的鲁棒性和定位精度。     

基于无线网络的井下人员快速定位系统研究

为了可以实时获取井下工作人员位置、环境状态等信息,设计了基于无线通信网络的井下人员快速定位系统。将RSSI算法应用于井下特殊环境,同时设计了三边测量校正方法。推导了人员定位数学模型,仿真分析了影响测距精度的两个重要参数。实验采用不同距离条件下的3个信标点测试移动点(人员)随距离变化入网后的具体位置,结果显示,直线巷道300 m内掉包率为0,弯道巷道200 m内掉包率为0,50 m内人员随机入网人员定位精度满足1 m的设计要求。     

基于UWB的地下停车场车辆定位系统设计与实现

介绍了在地下空间中具有较强穿透力和高精度定位能力的UWB定位技术,采用基于UWB技术的DWM1000定位模块设计了一种地下停车场车辆定位系统,介绍了定位系统的组成和测距定位工作原理,着重进行了基于正多边形的锚节点优化布局,并在实际地下停车场中进行车辆定位性能测试,验证了定位系统的可行性。     

声表面波室内定位系统与算法研究

鉴于声表面波技术的无源优势,搭建了由声表面波标签和阅读器构成的室内定位系统,在测量标签回波信号强度时,可有效减小多径效应的影响。设计了以三边定位为基础的定位算法,包括测距、选星、位置估计3个阶段,分析了3个定位圆之间位置关系可能出现的全部情况,并有针对性地进行自适应修正。仿真测试结果验证了定位算法的定位误差小于根心法和加权质心法。系统测试结果表明,定位系统可实现2 m×2 m的定位,平均定位误差为31.84 cm。室内定位系统和算法以较少的锚节点实现了较小的室内定位误差。     

基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统研究

超宽带UWB定位技术在受到电磁干扰、NLOS等情况影响时,实际定位环境变得复杂,造成实际定位精度不高、定位稳定性差。通过借鉴差分GPS技术,以TDOA-UWB室内定位技术为基础,提出差分UWB定位算法。同时结合权重滑动平均法,研究并提出基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统,以Hainan EVK 2.0系统作为实验平台进行相关的测试实验。实验结果表明,基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统能有效提高定位精度和定位稳定性,在受到外界干扰的情况下,定位误差整体降低23%。     

基于单目相机与里程计的室内机器人定位研究

昂贵的定位传感器限制了室内服务机器人相关技术在实际生活中的发展。室内服务机器人定位技术的发展趋势之一是使用价格低廉的传感器。因此,基于单目相机与轮式里程计两种价格低廉的传感器,提出一种适用于室内动态环境的机器人定位解决方案。该方案将相机朝向天花板,以减少室内动态环境下信息多变带来的误差,改变特征匹配策略以提升重复纹理场景下的匹配精度,并结合轮式里程计固定场景尺度。在典型室内场景进行验证的结果表明,在仅使用天花板信息进行定位时,该方案具有较高的定位精度。     

基于RSSI测距的室内定位技术

搭建了基于ZigBee技术的室内定位实验平台,以实验室楼道为室内场景进行了接收信号强度(RSSI)测距和定位实验研究。首先对测距实验采集到的数据使用线性回归分析拟合出当前环境的具体测距模型,并对信标和未知节点进行软件开发,实现了基于RSSI的定位算法。经过定位实验精度评估,文中算法的平均定位误差为2.3 m,满足大多室内场景要求。     

基于CFR虚拟阵列天线的AOA室内定位

准确地估计信号的到达角（Angle Of Arrival,AOA）为实现在室内高精度定位提供了可能,为了能够准确地估计室内多径信号的AOA,并提取出直射路径的AOA信息进行定位,本文提出一种利用信道频率响应信息（Channel Frequency Response,CFR）扩展阵列天线的亚米级室内定位系统.首先,采集CFR信息进行AOA和信号到达时间（Time Of Arrival,TOA）的联合估计;其次,提出了一种基于AOA和TOA二维聚类信息的直射路径识别算法;另外,还提出了可视环境（Line Of Sight,LOS）以及非可视环境（Non Line Of Sight,NLOS）的识别算法,可以准确的判断出当前接收机相对发射机是处于LOS还是NLOS环境;最后,利用现有的三天线Wi-Fi设备在室内进行了测角以及定位测试,实验结果表明本文提出的定位系统在室内LOS和NLOS环境下分别可以达到中值误差为0.8m,1.3m的定位精度,可用于室内高精度定位.     

基于多天线到达相位差的室内定位算法

针对测距式射频识别(RFID)室内定位算法的精确度会受到测距误差严重影响的问题,提出一种基于多天线到达相位差(M-PDOA)的室内定位算法。通过M-PDOA测距方法进行测距,采用三边测量算法对目标标签进行定位。仿真结果显示,本算法的测距平均误差为0.102 7 m,性能提升65.76%;定位平均误差为0.180 7 m,性能提升56.67%,说明本文算法能够有效减少测距误差,并且定位精确度较高。     

一种基于粒子滤波的多源融合室内定位方法

室内定位技术作为社会各行业迫切需求的科技服务,尚无公认完善的解决方法。由于单一技术的定位方法不可消除其固有缺点,多种定位技术融合提升的方法是实现高精度室内定位的重要研究方向。本文面向日益复杂的室内环境,提出一种多源融合室内定位方法,将深度置信网络与 RSSI 指纹定位方法相结合实现粗略定位,同时使用行人航位测算技术完成行人航迹预测。然后运用粒子滤波器将粗略定位结果与预测的行人航迹信息相融合,提升了传统 RSSI 室内指纹定位技术的精确度与实时性。     

基于微惯导与VLC的室内高精度定位技术研究

高精度室内定位在很多场合的实用性和必要性日趋显著,其应用前景广阔,已成为研究前沿.基于微惯导技术的室内定位,是目前最为精确和有效的一项定位技术,但由于微惯导测量组件存在不可避免的漂移现象,使其无法长时间独立用于目标的定位.在此背景下,提出了一种基于微惯导(Micro-Inertial Navigation System,Micro-INS)与可见光通信(VLC)系统相结合的定位方法.在该方法中,首先通过微惯导测量组件进行航位推算,然后利用获取的VLC信号对微惯导系统的位置信息进行校准,补偿微惯导系统的定位累积误差.定位实验结果表明,文章所提出的方法可有效地提高系统定位精度,实现室内的长时间精确定位.     

TRM-FMM室内无线定位技术

在室内多径环境下信号视距传播易受障碍物影响,导致现有的一些室内定位技术对室内环境分布的估计较为困难。时间反转镜( TRM)室内无线定位技术可以有效地减少室内多径效应对信号的影响以及复杂环境造成的延时。但是,若没有信号传输信道的信息,常规TRM技术的定位精度就会大打折扣。针对该问题,给出了一种基于快速行进算法( FMM)的TRM室内无线定位方法。该方法首先利用FMM和同时代数重建算法( SART )迭代更新计算室内环境分布,然后使用估计结果进行TRM定位。仿真结果显示,对于小型规模的目标物体定位误差约为1.84 cm,在未知室内信道信息的仿真环境下,该方法比常规TRM技术的定位精度提高约32.90倍。     

基于时域射线法的IR UWB信号穿墙传播建模与分析

研究了一种基于时域射线追踪技术(Time Domain Ray Tracing)适用于大尺度室内环境传播建模的IR-UWB信号传播模型。该模型综合考虑室内传播存在的多径效应、阴影效应和穿墙效应等物理现象,引入墙体内部的时域传输系数和墙体至空气的时域透射系数,分析并解释了时域传播系数的物理意义。模型利用了IR-UWB信号时域极窄的特点,与传统的FDTD方法相比,能够显著提高大尺度环境下的计算效率。最后通过与实测结果的对比,验证了该模型的有效性,详细研究了模型的计算精度及误差成因。