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随着蜂窝移动通信技术的快速发展,基于蜂窝网的无线定位技术逐渐受到人们的关注,定位精度问题也成了人们关注的焦点。在蜂窝网络环境中,由于存在非视距传播、多径传播以及各种噪声和干扰等不利因素,检测的TOA、TDOA、AOA等信号特征测量值不可避免会出现较大误差,各种定位算法性能随之下降,导致移动台的位置估计出现较大偏差。因此,本论文以提高蜂窝网中移动台的定位精度为目标,主要研究了TDOA/GPS混合定位算法和抗NLOS误差的TOA视距重构方法,从这两个方面展开对蜂窝网定位技术的深入研究。主要内容包括: 首先,介绍了蜂窝网中基于TOA和TDOA的定位方法的基本原理,并对典型定位算法进行了分析和总结。详细介绍了GPS定位算法和TDOA/GPS混合定位算法原理。另外对无线定位精度的评价标准也做了简单介绍。 然后,在深入研究和分析了 TDOA/GPS混合定位典型算法的基础上,对其进行改进,提出基于初始估计的TDOA/DGPS混合定位算法。该算法对GPS数据进行差分处理,并利用协作定位算法求解移动台的估计位置。仿真结果表明了定位准确度得到进一步的改善。另外,通过仿真分析了TDOA与GPS定位数据组合方式的不同对定位结果的影响,以及该算法对NLOS误差的抑制效果。 最后,从定位参数估计方面研究TOA观测值中NLOS误差的消除方法,对基于IMMKF的定位算法进行深入分析。IMMKF通过多模型的交互作用和Kalman滤波技术,实时地消除NLOS误差,重构TOA视距观测值,估计出移动台到基站的距离。通过与其他算法比较,表明了IMMKF方法是非视距环境下较有效的测距方法,基于IMMKF的定位精度明显提高。另外,通过仿真分析了影响IMMKF滤波性能的各种因素,并在较复杂的四阶信道模型下对IMMKF方法进行仿真验证。