基于Matrix Pencil的OFDM信号的TOA/AOA定位

为提高估计精度,提出一种基于低复杂度的矩阵束方法(MPM)的OFDM信号超分辨率TOA/AOA二维定位方法.首先,对信道频率响应(CFR)采用MPM方法进行时延估计,得出首径(FAP)时延,即OFDM信号的TOA估计;然后,对天线接收信号的频域阵列信号使用同样的算法进行AOA/DOA估计;最后,联合TOA、AOA估计结果在二维平面内确定目标的位置.由于载波间的相关性和相干多径的影响,使AOA估计的RMSE偏差比TOA估计大,所以对TOA估计过程中的各径幅值,设置权值对非首径的幅值进行抑制,减少对后续首径AOA估计的影响.利用OFDM信号进行仿真,其结果表明,非首径幅值抑制方法能明显提高AOA估计精度和无偏性,使整体定位误差明显改善,满足单基站或接入点室内定位的需要.     

OFDM联合时延和到达角度的定位算法

本文提出一种基于OFDM信号的联合TOA/AOA的二维定位方法.根据信道的频率响应(CFR),算法采用超分辨率估计算法,估计首达路径(First Arrival Path,FAP)的传输时延,即TOA估计.利用天线阵列,在频域利用同样的超分辨率估计算法,估计信号各径的AOA.联合首达路径的TOA和AOA信息,可在二维平面上确定目标位置.对于AOA的估计,采用波束成形,结合各径信道脉冲响应(CIR)幅值,甄别出首径的AOA.在多径环境下仿真,结果表明算法有效且定位精度满足实际需要,特别适合只有一个基站或接入点的室内定位.     

无线传感器网络中基于超宽带的TOA/AOA联合定位研究

提出一种基于超宽带(ultra wideband,UWB)信号到达时间估计(time of arrival,TOA)/到达角度估计(angle of arrival,AOA)联合估计的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)定位方案,只需要一个参考节点就可以实现对其他传感器节点的2D相对定位,并且不需要时钟同步,适合于传感器网络节点的低成本设计需求.利用往返时间(round trip time,RTT)进行TOA估计,给出了基于多径检测的TOA估计算法;利用到达时间差估计(time difference of arrival,TDOA)进行AOA估计,因而无需借助复杂的天线波束赋形技术.同时,分析了定位误差模型对定位性能的影响,并通过IEEE802.15.4a信道下的仿真实验进行了验证,结果表明了所提方案的有效性.     

物联网中一种低复杂度的参数估计及单站定位算法

针对物联网的节点定位问题,本文提出一种低复杂度的参数估计及单站定位算法,包括一种基于矩阵幂的矩阵束(Power-based Matrix Pencil, PMP)算法与非线性拟合(Non-Linear Fitting, NLF)技术。算法利用联合到达时间(Time of Arrival, TOA) /到达角度(Angle of Arrival, AOA)参数估计进行定位运算,通过单个锚节点的测距信息即可完成定位。该算法首先通过矩阵幂运算近似求解接收矩阵的信号子空间,并基于此近似提出PMP算法估计多径AOA,然后利用OFDM子载波的频率分集特性,通过NLF进行TOA的高分辨率估计,有效降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法的时间开销远低于传统的二维矩阵束算法,并且在高带宽和多阵元情况下具有较好的定位性能。     

OFDM系统中基于BP神经网络的定位算法

为了减小正交频分复用(OFDM)系统中多径干扰对定位精度的影响,提出一种基于后向传播(BP)神经网络的定位算法。该算法采用多重信号分类(MUSIC)算法估计OFDM信号首径的到达时间(TOA),再计算出到达时间差(TDOA),然后利用BP神经网络对其进行修正,最后使用Chan算法确定移动台的位置。在多径环境下对算法进行仿真,仿真结果表明该算法能够有效地降低多径干扰的影响,性能优于最小二乘(LS)算法、Chan算法和泰勒算法。     

超宽带系统中基于DFT的TOA/DOA联合估计方法

针对现有的脉冲超宽带（Impulse radio ultra wideband, IR-UWB）系统中到达时间（Time-of-arrival, TOA）和波达方向（Direction-of-arrival, DOA）联合估计精度不足的问题,提出了一种基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform, DFT）的TOA和DOA联合估计方法。该算法首先在频域上对接收信号建模,通过DFT处理频域接收信号的协方差矩阵得到两根天线的TOA粗估计结果。然后通过设计补偿矩阵对时延向量进行相位补偿。搜索可得粗估计结果的补偿值,进一步对TOA参数作出精确估计。最后根据两根天线的到达时间差与DOA之间的关系得到信号的DOA估计值,从而实现TOA和DOA的联合估计。仿真结果表明,所提算法的参数估计性能优于矩阵束算法和传统传播算子算法,且该优势随着信噪比的增大更为明显;同时所提算法无需复杂的特征值分解以及广义逆求解步骤,更易于工程实现。     

基于二维空间域移动通信统计信道的空时特性

为了减小无线环境中的多径效应,要求提供信道模型多径分量的到达角度(AOA)和到达时延(TOA)。因此产生了几何单反射信道模型(GBSBCMs)的概念,即假定散射体均匀分布在椭圆区域(宏蜂窝)或圆形区域(微蜂窝)。在宏蜂窝和微蜂窝中,假定散射体为椭圆模型(EM)或圆模型(CM)时或许是合理的,但对于一般散射体模型而言,要确保当散射体为其他分布类型的情况下都是有效的,就需要获得信道参数。推导了在一般散射体模型中基站信号的到达角度和到达时延的联合概率密度函数、边缘概率密度函数,它适用于多种蜂窝型,重点研究高斯分布的散射体,最后仿真验证了推导的合理性。     

室内环境下指数分布非对称几何统计信道模型

室内微环境下复杂的物理环境具有不规则性,造成实际无线信道参数和理想环境下的参数值有较大差别。为此,提出一种基于散射体呈指数分布的、非对称室内传输环境的统计信道模型。推导小尺度衰落多径效应造成的角度、时间等相关无线信道参数。求解信号的TOA/AOA联合概率密度函数,以及无线信号到达角度的概率密度函数。仿真结果表明,与散射体均匀分布及对称模型相比,该模型所推导的相关无线信道参数更适用于实际信道环境。     

基于贝叶斯推理的TDOA/AOA定位算法

在视距(LOS)环境下,到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)定位技术可以获得较高的精度,而在非视距(NLOS)环境下,无法得到良好的定位效果.在非理想信道环境下,蜂窝基站和移动终端之间存在多径传输和NLOS传播的问题,这些因素均会影响定位精度.构建LOS和NLOS传播条件下的实际信道环境模型来研究信号的测量误差特性,利用贝叶斯推理的方法对AOA测量值进行估计,从而有效消除附加噪声的干扰.仿真结果表明,在NLOS环境下,该算法的定位性能优于单纯的TDOA和TDOA/AOA算法.     

水声环境UWA信道散射模型参数仿真分析

针对水下无线通信场景,引入了一种更接近实际环境的圆盘散射模型,假设散射体分布在以接收端Rx（Receiver）为中心的圆盘内,且散射体密度距离圆盘中心越近越密,距离越远越稀疏。引用极坐标对散射体的分布进行建模,简化计算复杂度,并推导出到达时间（Time-Of-Arrival,TOA）和到达角（Angle-Of-Arrival,AOA）以及发射角（Angle-Of-Departure,AOD）和AOA的联合概率密度函数（Probability Density Function,PDF）,以及发射角（Angle-Of-Departure,AOD）和AOA的联合PDF。再根据联合分布推导出TOA、AOA和AOD的边缘PDF。分析了所提出的圆盘水声（Underwater Acoustic,UWA）信道模型的平均时延和时延扩展。基于以上研究结果,为水声信道系统分析提供了一个重要的信道模型工具。     

一种基于RSSI的AOA估计算法

在无线传感器网络（WSNs）中,使用阵列天线进行到达角（AOA）估计存在成本昂贵和算法复杂度高的缺点,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）的AOA估计算法。利用2个旋转的方向图部分重叠的定向天线接收RSSI值,通过双方向图求差法估计目标节点的AOA。实验结果表明：室内实验的AOA估计平均误差为6．7°,室外的平均误差为0．6°。该算法复杂度小,硬件成本低,适用于WSNs的节点定位。     

基于圆盘散射模型的无线传感网定位方法研究

在非视距传播（NLOS）环境下,基于圆盘散射模型来构造和引入NLOS误差符合实际的多径通信场景。利用已知锚传感器节点测量得到的电波到达时间和电波到达角等信息对未知节点位置进行定位估计。将圆盘散射模型细化为两种建模,即以未知节点为中心的散射体圆盘模型和以锚节点为中心的散射体圆盘模型,对各模型有针对性的提出定位思路和方法。进行计算机仿真,实验结果表明所提出的定位方法较传统的多种定位法具有更小的定位误差,定位精度较高。同时所提出的定位法不受圆盘散射半径的增大对定位误差的恶化影响,鲁棒性较好,适用面广。     

改进CAZAC序列的OFDM时频同步算法

针对先前一些算法存在定时模糊以及存在较大干扰峰干扰的问题,提出了一种基于加权CAZAC序列的OFDM系统同步方案。利用训练序列共轭对称特性进行符号定时和频偏估计。利用训练序列延迟相关和对称相关的特点进行定时和粗频偏估计,能够有效抑制干扰从而得到更好的估计性能。利用循环前缀的冗余信息进行小数倍频偏精细估计。此外分析了整数倍频偏对时域CAZAC序列的影响。采用时域循环移位进行整数倍频偏估计。通过与其他算法的仿真对比可以得出,多径衰落信道下所提算法能够取得较高的定时准确率和频偏估计精度。     

一种新的高分辨时延估计算法

多径分量重叠衰落下的精确时延估计对很多系统而言都非常重要,对于定位技术更是如此。近来,MUSIC算法被用来估计信道测量中的多径时间弥散参量,还被用于频域室内几何定位,且性能优于基于IFFT的时域分析。本文首先讨论了MUSIC算法应用于带限脉冲时延估计时存在的问题,针对该问题提出了一种带滑动窗解卷积的、基于MUSIC算法的新的时延估计器,最后将这一算法通过计算机仿真与其它算法作了对比分析。     

中频降低正交频分复用系统峰均比的改进方法

正交频分复用（OFDM）具有高频谱利用率及抗多径衰落的特性,但其存在峰均功率比（PAPR）较高的问题。为了降低峰均比常用的是基带削峰的方法,而基带信号合成为中频信号后容易产生峰值再生的问题。提出了一种基于中频的噪声成型方法,可以有效改善峰值再生的问题。     

基于MCM的多径非相关无线信道改进模型研究

为了改善瑞利衰落信道单径自相关统计特性,提出了一种改进的多径非相关无线信道仿真模型。该模型首次在蒙特卡罗法（MCM）的到达角（AOA）中引入多径因素k,改进了模型AOA的取值方法。通过对信道模型参数AOA、k、低频振荡器个数N以及均方误差（MSE）的仿真分析,结果表明,该模型在相关统计特性方面与参考模型相比具有极好的吻合性;其次,与MCM相比,在实现开销相同的情况下,改进的新模型在最大允许时间间隔内,衰落信道单径自相关函数的MSE约为MCM的四分之一,精度有了明显的提高,能更加准确地描述无线信道。新模型为无线信道仿真器的设计、频率选择性信道的建模等提供了一种新的方法。     

降雨环境下的多阶散射蜂窝系统信号特性分析

为精确研究信道模型的空间和时间特征,提出一种基于椭圆几何并考虑降雨衰减效应的郊区密集乔木林区多阶散射信道模型。推导一阶与二阶散射系统波达信号的到达时间(TOA)和到达角(AOA)的联合概率密度函数(PDF),对该模型进行仿真。仿真结果表明,随着降雨强度的增加,经历多阶散射的波达信号到达时间将产生显著延迟,概率密度更加接近均匀分布,且阶数越高,降雨作用的影响越明显。仿真结果有利于进一步研究蜂窝通信系统功率延迟分布,推导降雨环境下的循环前缀,分析OFDM系统的性能。     

一种基于MIMO的时延估计算法

在城市峡谷和室内环境中,信号在传输过程中受多径衰落和非视距的影响,导致长期演进(LTE)系统的时延参数无法精确估计。针对该问题,提出一种基于多输入多输出(MIMO)的LTE时延参数估计算法。采用具有良好自相关特性的主同步信号作为参考信号,利用MIMO发射分集和最大比合并接收技术降低信号传输过程中的误码率,通过参考信号与接收信号进行互相关处理,获得时延估计。仿真结果表明,当累积分布概率为90%时,该算法的时延参数估计误差比参考算法提高了大约5个最小采样间隔。