会议电视系统中自动声学定位原理应用

建立了会议电视系统自动声学定位模型。讨论了利用传声器阵列估计与会者方位角的问题。分析了时延估计的方法,给出目标方位角、信号带宽、信噪比等因素对定位误差量的影响并提出了减小误差的途径。最后讨论了实验仿真结果,证明了所提出方法的有效性和可行性。     

基于贝叶斯压缩感知UWB单站定位方法

脉冲超宽带(IR-UWB)能够在无线定位中取得较高的精确度,但是存在ADC瓶颈问题,利用压缩感知理论(CS)对信号压缩采样可以显著降低信号采样速率。本文将贝叶斯压缩感知应用于UWB单站定位,接收节点利用L型天线阵列接收信号,对信号压缩采样,由贝叶斯压缩感知重构算法(BCS)还原信号并估计时延参数,最后由定位算法解算位置信息。基于IEEE 802.15.4a信号模型的仿真结果表明,该方法最低能以20%的奈奎斯特采样速率获得分米级的定位精确度。     

对称α稳定分布噪声环境下短波衰落信号时延估计的新算法

脉冲噪声环境下信号时延估计是信号处理领域十分活跃的研究方向。在对称α稳定分布噪声环境下,文章提出了一种基于非线性压缩核函数（NCCF）的短波衰落信号的时延估计算法。该算法采用非线性压缩核函数抑制了对称α稳定分布噪声的脉冲拖尾,同时较好保持了目标信号之间的互相关特性,从而保证了信号时延估计的准确性。同以往算法相比,本算法不仅降低了计算复杂度,而且对于衰落信号的时延估计具有更强的稳定性。理论证明和仿真结果均表明,该算法比GCC、FLOC、GCF和非线性变换等算法具有更好的时延估计有效性和准确度。      

脉冲噪声下的时间延迟估计方法研究

针对室内脉冲噪声居多的情况,提出了一种根据噪声的分布特性,选用不同算法来实现时延估计.这里时延估计算法包括基于分数低阶和二阶统计量的方法.由于脉冲噪声服从低阶分布,采用分数低阶协方差方法.可以得到较好的时延估计精度及良好抗噪声能力和抗混响能力,比较适合室内的语音源定位.     

基于麦克风阵列的相容时延矢量声源定位方法

时延估计是常用的声源定位方法,传统的算法将定位分为两个步骤,即先估计麦克风阵列中每一对基元的接收信号时延,然后根据这些时延用几何的方法确定声源的位置。在低信噪比下,一对麦克风的时延估计误差较大,导致定位误差较大。相容时延矢量估计算法将两步合为一步,没有逐对估计时延,而是构造一个目标函数,通过搜索得到声源的位置。仿真结果表明,在低信噪比下,只需要较短的数据,该算法仍可得到较高的定位精度。     

数字化脉冲激光引信探测系统设计与信号处理

针对以往模拟脉冲激光引信探测系统存在的测距误差较大的缺点,为进一步提高脉冲激光引信的测距精度,设计了一种数字化脉冲激光引信探测系统.该探测系统包括发射、接收和信号处理3部分,其中信号处理部分主要实现脉冲回波信号的高速实时采样与缓存、信噪比增强与时延估计.采用双通道ADC并行采样,实现了以200 MHz的等效采样频率对脉冲回波信号进行高速采样.当脉冲回波信号很微弱时,采用多脉冲相干平均算法提高了其信噪比,增强了对微弱回波信号的检测能力.通过最小二乘时延估计算法得到了回波时延,进而计算得到目标距离.测距实验结果表明:该探测系统测距精度较高,最大测距误差为0.25 m.     

基于信号分离估计理论的GPS多径抑制算法

信号多径效应是全球卫星定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差的主要来源之一.虽然差分技术可以提高导航系统的定位精度,但由于参考站和用户所处的地理环境不同,因此差分GPS系统仍然不能消除由于卫星信号多径所引起的定位误差.根据GPS多径信号模型的特点,本文提出了一种基于信号分离估计理论的GPS时延估计算法.该算法在信号时延未知情况下,先估计出信号的载波频率,然后根据估计得到频率,利用信号分离估计理论估计信号时延.仿真结果表明,该方法具有很好的估计精度,能够准确的估计出信号时延和频率,有效地抑制信号多径.当存在多径时,本文方法效果明显好于常规方法,并在大多数情况下优于常用的窄带相关算法.     

声测定位技术的现状研究

声测定位技术是利用声学与电子装置接收声信号以确定声源位置的一种技术,具有隐蔽性好、保密性强、不易受干扰等特点。近年来受到各国的重视,并在军事领域得到长足的发展。重点介绍声测定位的关键技术,时延估计算法和声测阵列的选择是影响定位精度的主要因素。对几种广泛采用的声测阵列,给出相应的基本原理、定位计算方法并对各自特点进行比较。在声测定位系统中,利用时延估计对声信号进行处理是定位的重要环节,介绍了时延估计的基本理论、研究状况以及精度分析和比较,分析了影响定位精度的其他因素。     

雷达脉冲信号压缩的一种新方法

该文提出了一种脉冲压缩的新方法匹配傅里叶脉冲压缩技术。该方法可对多目标回波在匹配傅里叶域实现压缩。压缩回波峰值位置相对时延呈线性变化,从而使该方法与传统的脉冲压缩技术匹配滤波器脉冲压缩一样,可在雷达信号处理中应用。文中首先给出匹配傅里叶脉冲压缩理论和脉冲压缩的回波时延分辨率,然后进行理论仿真验证。仿真结果表明该理论是正确的,所提出的方法是可行的。     

时频干涉仪到达角估计性能分析

传统干涉仪测向是对单个脉冲信号测向的，对于多信号没有分辨能力，对于线性调频等时变频率信号也不能直接应用。本文提出了一种时频干涉仪算法以实现对宽带线性调频信号的到达角（DOA）估计；同时该算法可实现多信号分辨；讨论了通道误差对算法性能的影响；分析表明，通道增益不一致不会造成DOA估计错误，而通道时延的不一致将造成DOA估计错误；给出了通道时延误差校正算法，通过校正可实现DOA的正确估计；计算机仿真结果证实了分析的正确性。     

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。     

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.     

DRM信号用于短波探通一体化的试验研究

对短波探通一体化方法进行了试验研究,并选用数字调幅广播（digital radio mondiale,DRM）信号作为一体化信号.对试验接收信号进行处理分析后,验证了一体化方法对真实信道环境的适用性.同时还发现,在多模式传播的情况下,各模式多普勒频移相同时脉冲压缩副瓣能量会导致时延提取产生误差,进而影响信号校正效果.并且,副模式的时延展宽同样会影响信号校正效果.通过分析可知,带有时延展宽的副模式的相对衰减越小,对校正效果影响越大,并通过与传统导频估计修正的方法对比得出,一体化方法对多模式传播的信号校正效果更好.该研究为后续探索短波探通一体化技术提供了理论和实践依据.     

基于传声器阵列的空间定位系统的研究

运用LabView和Matlab软件实现了基于传声器阵列的声源定位实验,该实验以基于声音到达时间差的定位技术为理论基础。在此基础上,声源的位置在沿着x和y方向上移动,这时四元阵和五元阵的阵列模型都能准确地定位出声源的空间位置,但五元阵的稳定性更强。声源定位技术为实现声源的可视化奠定了基础,同时在军事等领域也有非常重要的应用价值。     

Highly efficient techniques for mitigating the effects of multipath propagation in DS-CDMA delay estimation

Delay estimation in direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) systems is necessary for accurate code synchronization and for applications such as mobile phone positioning. Multipath propagation is among the main sources of error in the DS-CDMA delay estimation process, together with multiple access interference and non-line-of-sight (NLOS) propagation. This paper provides a review of main delay estimation techniques, existing in the literature so far, which are able to cope with multipath propagation, together with our novel delay estimation techniques proposed in the context of DS-CDMA systems. The performance of all these techniques is compared through analysis and simulations, considering also their relative computational complexity and required prior information. Starting from the traditional delay locked loops (DLL) and their improved variants, we discuss several recently introduced delay estimation techniques able to cope with multipath propagation. The characterization of these methods is given in a unified framework, suited for both rectangular and root raised cosine pulse shapes. The main focus in the performance comparison of the algorithms is on the closely-spaced multipath scenario, since this situation is the most challenging for achieving diversity gain with low delay spreads and for estimating LOS component with high accuracy in positioning applications.     

基于ZIGBEE的自适应动态区域误差因子算法

为了进一步完善ZigBee定位技术,减少多径效应对室内定位的影响,在接收信号强度指示算法（RSSI）的基础上,提出了一种自适应动态区域误差因子算法,通过将最小二乘法与自适应动态区域误差因子相结合的方法,来计算盲节点的位置坐标,以达到提高定位精度的效果。Matlab中的仿真结果证明,在节点处于静态和动态两种情况下,该算法在定位精度上都有显著的提升。     

基于稀疏训练点和指纹重构的室内可见光三维定位算法

目前构建基于机器学习的室内可见光定位模型主要依赖于光电二极管和指纹数量,为了降低指纹采集的复杂度,提高定位精度,提出一种基于指纹矩阵稀疏重构的室内三维可见光定位算法。该算法利用极限学习机训练稀疏采样点,采用奇异值分解和交替方向乘子法求解稀疏指纹矩阵的重构问题。该算法可以有效降低指纹的采样率,同时可以基于极限学习机算法较强的泛化能力提高定位速度和定位精度。在此基础上,由于可见光的多径反射等因素的影响,定位区域的边界定位误差大于内部定位误差,通过引入一种边界修正定位算法,可以有效降低边界定位误差。仿真和实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该算法在减少其所需指纹数量的同时,具有更高的定位速度和精度。     

TDOA-based indoor positioning using visible light

In this paper, we propose an indoor positioning system in which the visible light radiated from LEDs is used to locate the position of receiver. Compared to current indoor positioning systems using LED light, our system has the advantages of simple implementation, low cost, and high accuracy. In our system, a single photo diode receives pilot signals from LED panels on the ceiling. Then, the time differences of arrival of these pilot signals are used to estimate the position of the receiver. The system can be employed easily because it does not require embedding any ID to the pilot signal. In the paper, the estimation accuracy of the proposed system is analyzed through the simulation. The causes of estimation error are analyzed, and the estimation accuracy of the system in various conditions is shown by simulations.     

Low-Cost 3D Bluetooth Indoor Positioning with Least Square

This paper discusses low-cost 3D indoor positioning with Bluetooth smart device and least square methods. 3D indoor location has become more and more attractive and it hasn’t been well resolved. Almost each smart phone has a Bluetooth component and it can be used for indoor positioning and navigation in the nature of things. Least square algorithms are the powerful tools for linear and nonlinear parameters estimation. Various linear and nonlinear least square methods and their theoretical basics and application performance for indoor positioning have been studied. Simulation and hardware experiments results prove that nonlinear least square method is suitable for parameters estimation of Bluetooth signal propagation, and generalized least square method has better performance than total least square methods. Simulation and hardware experiments results also show that proposed method has the advantages of low cost, lost power consumption, perfect availability and high location accuracy.