复杂室内环境下的混合定位技术的研究

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3.0 侯斌 2024-11-19 5 4 6.6MB 46 页 15积分

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复杂室内环境下的混合定位技术的研

究

摘要

随着无线网络技术的成熟与发展，人们对复杂室内无线定位的需求日益增加

基于复杂室内环境下的混合定位技术已成为近年来无线定位领域的研究热点。本

文结合复杂室内环境下现有定位技术的现状，通过深入学习无线传感器网络定位

算法及其混合定位算法，发现这些定位算法未能有效地克服复杂室内结构因素对

信号的干扰，降低了定位精度，因此本文提出了改进的基于三维 HWLS

RSS/TDOA 混合定位法。该算法适合于复杂室内中视距/非视距环境下的目标定位。

本文实现了基于 RSS、TDOA 以及三维定位技术的融合，有效地减小复杂室内非

视距影响，提高了复杂环境下大规模无线传感器网络的目标定位精度，有利于复

杂室内环境下对目标的管理。

本文主要做了以下工作：

首先，研究基于测距的室内无线定位原理，分别对基于

AOA、TOA、TDOA、RSSI 定位技术进行了分析。针对复杂室内环境下单一定位技

术的局限性，提出了复杂室内环境下的混合定位技术。

其次，介绍了三种常用的室内混合定位技术。首先介绍，基于 TDOA 定位算

法与 AOA 定位算法相混合；接着介绍了 TOA 定位算法与 AOA 算法相混合，并

且两种混合算法均使用了最小二乘算法来提高计算精度。最后通过 TOA 定位算法

与RSSI 定位算法相结合的方法中，分析在 NLOS 和LOS 的环境下的定位信息，

以提高定位精度。经过分析发现，虽然上述三种混合定位算法可在一定程度上弥

补信号损失，但在实际定位应用中仍存在信号不稳定的问题。对此，本文提出基

于三维 HWLS RSS/TDOA 算法的室内无线定位方法。

最后，提出基于三维 HWLS RSS/TDOA 算法的室内无线定位方法。三维

HWLS RSS/TDOA 定位算法充分利用了 RSS 算法和 TDOA 算法的优点，通过

Nakagami-m 分布判别出当前信道为 LOS 或NLOS，选择使用三维 WLS TDOA 算

法或是三维 WLS RSS 算法。同时，在使用三维 WLS RSS 定位算法时，利用评估

传播衰减系数来补偿大型室内环境下 NLOS 对定位精度的影响，并在定位过程中

结合加权最小二乘法提高定位精度。

关键词：室内定位三维定位混合加权最小二乘法基于接收信号强度/

到达时间差 Nakagami-m 分布

ABSTRACT

With the maturity and development of wireless network technology, the demand

for complex indoor wireless location is growing. In this paper, on the basis of the

existing positioning technology in complex indoor environments, it finds that indoor

location system has failed to overcome structural complexity factors interfere

effectively with the signal, resulting in reducing positioning accuracy. Therefore, the

paper proposes improved three-dimensional HWLS RSS/TDOA hybrid positioning

method.

The main works of this paper are:

Firstly, study the principles of indoor wireless location based on ranging. And

AOA, TOA,TDOA, RSSI-based location technologies are analyzed respectively. For

complex indoor environments under a single positioning technology limitations, a

hybrid indoor positioning technology complex environments is proposed.

Secondly, introduce the three common indoor hybrid positioning technology.

TDOA and TOA are mixed with AOA location algorithm respectively, using a least-

squares algorithm to improve accuracy. By combination of TOA location algorithm and

RSSI location algorithm, it improves positioning accuracy in NLOS and LOS

environments. The analysis finds that the three hybrid location algorithm can

compensate for signal loss to some extent, but signal remains unstable in practical

application of the positioning. So the paper proposes based on three-dimensional HWLS

RSS/TDOA algorithm indoor wireless positioning method.

Finally, propose the three-dimensional HWLS RSS/TDOA algorithm indoor

wireless positioning method. It makes full use of the advantages of RSS algorithm and

TDOA algorithm through Nakagami-m distribution channel for determining the current

LOS or NLOS, choosing three-dimensional WLS TDOA or WLS RSS algorithms.

Also, when using 3D WLS RSS positioning algorithm, it uses assessment propagation

attenuation coefficient to compensate for the impact on the positioning accuracy in

NLOS indoor environment, and improve the positioning accuracy combined with the

weighted least squares method in the positioning process.

Keywords: Indoor location, 3D positioning, HWLS, RSS/TDOA,

Nakagami-m distribution

目  录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论..................................................................................................................1
1 研究背景与意义.................................................................................................1
2 国内外研究现状.................................................................................................3
3 主要研究工作及结构安排.................................................................................5
第二章 室内无线定位技术..........................................................................................6
1 室内无线定位技术概述.....................................................................................6
2 基于测距的室内无线定位技术.........................................................................6
2.1 基于 AOA 的定位方法................................................................................7
2.2 基于 TOA 的定位方法................................................................................8
2.3 基于 TDOA 的定位方法..............................................................................9
2.4 基于 RSS 的定位方法................................................................................10
3 室内无线定位技术的评价...............................................................................10
3.1 定位精确度................................................................................................11
3.2 定位覆盖率................................................................................................11
3.3 定位规模....................................................................................................11
3.4 定位参考节点密度....................................................................................11
3.5 定位系统成本............................................................................................11
4 本章小结...........................................................................................................11
第三章 复杂室内环境下的混合定位技术................................................................13
1 单一定位技术的局限性...................................................................................13
2 复杂室内环境下的混合定位方法...................................................................13
2.1 TDOA/AOA 混合定位算法.......................................................................13
2.2 TOA/AOA 混合定位算法.........................................................................16
2.3 TDOA/RSS 混合定位算法........................................................................18
3 混合定位在室内定位中的难点.......................................................................21
4 针对混合定位难点的解决办法.......................................................................23
5 本章小结...........................................................................................................23
第四章 基于三维 HWLS RSS/TDOA 算法的室内无线定位方法研究...................25
1 概述...................................................................................................................25
2 三维 HWLS RSS/TDOA 算法..........................................................................25
2.1 三维 HWLS RSS 算法...............................................................................26
2.2 三维 HWLS/TDOA 算法...........................................................................27
2.3 三维 HWLS /TDOA 算法的实现..............................................................28
3 克拉美罗下界（CRLB）.................................................................................29
4 三维 HWLS RSS/TDOA 算法在复杂室内环境下的应用..............................30
4.1 三维 HWLS RSS/TDOA 算法的实现框图...............................................31
4.2 实验环境及结果分析................................................................................31

4.4.3 三维 HWLS RSS/TDOA 算法在应用中有待解决的问题.......................38
4.5 本章小结...........................................................................................................39
第五章 结论与展望....................................................................................................41
5.1 总结...................................................................................................................41
5.2 展望...................................................................................................................42
参考文献.....................................................................................................................43

第一章绪论

1.1 研究背景与意义

目前，电子和无线通信技术小型化的发展已促使小尺寸、低功耗、低成本感测

和无线电设备的发展，并显著降低部署普适监控和跟踪应用大规模方案的成本，

其中各种数据被从数以百计的不同位置收集。在过去几年里，由于收集、处理，并

利用来自于数百万甚至数十亿设备的海量数据已是实用的，基于物联网（IOT）

的新型模式不仅在全球互联网上兴起，而且由当前互联网延伸到物理世界。物联

网使每一个物体成为分布式网络潜在的一部分，其中异构设备能够自主、自发地

从现实世界中抽象和共享环境信息[1,3,5]。

不同于传统的普适系统，具体针对监控一系列有趣的物理现象，如振动结构

健康监测系统和温度能源优化系统，物联网是一个无处不在的网络，用来支持无

缝的，可互操作的，跨越从任何种类设备任何类型的信息的数据采集。

无线传感器网络（WSN）是物联网技术的关键技术（如环境监测，电子医疗，

监视和制造业）。无线传感器网络是对象的集合，这些对象通常是与环境感知物

理现象的小型嵌入式设备，并配有无线电元件与各个元器件进行无线通信。在大

规模静态或移动环境中，通过其机载无线电接口，这些设备可以收集和传播数据

并协作形成合作网络 Ad hoc 或与集群架构进行某些特定网络动作[5]。WSN 节点上

的组公共协议和算法，以建立自组织网络中的多跳方式数据传输到一个或多个中

心节点即“宿节点”或网关，这反过来又为互联网连接起到杠杆作用。作为用于

各种应用的创新和有效的解决方案，无线传感器网络尤为合适，当所监视的区域

的范围超出了单个设备的无线电范围，当成本效益的监测是必需的或者说简单的

网络处理的物理参数是必要的。

通过与每个物理项目相关联的唯一的数字标识符，射频技术（RFID）技术成

为了的物联网方案的一项基本技术[6,7]。在过去十年中，无电池，低成本，无源

RFID 标签的迅猛发展，使得RFID 技术革新了追踪和跟踪工业同时也成为了实际

的参考技术。

在一些使用情况下，尽管WSN 和RFID 被认为是一种替代技术，但是它们历

史性的诞生满足了不同的需求。现如今，一些研究人员正致力于联合这些技术来

利用这两种技术的优点。这项工作评价了如何联合使用 RFID 和WSN 技术有效地

应用在物联网的定位和跟踪系统的开发中。这项研究的目标是根据不同的需要为

整个基于位置服务领域提供更精确和更可靠的定位结果。为了实现这一目标，由

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摘要：

复杂室内环境下的混合定位技术的研究摘要随着无线网络技术的成熟与发展，人们对复杂室内无线定位的需求日益增加基于复杂室内环境下的混合定位技术已成为近年来无线定位领域的研究热点。本文结合复杂室内环境下现有定位技术的现状，通过深入学习无线传感器网络定位算法及其混合定位算法，发现这些定位算法未能有效地克服复杂室内结构因素对信号的干扰，降低了定位精度，因此本文提出了改进的基于三维HWLSRSS/TDOA混合定位法。该算法适合于复杂室内中视距/非视距环境下的目标定位。本文实现了基于RSS、TDOA以及三维定位技术的融合，有效地减小复杂室内非视距影响，提高了复杂环境下大规模无线传感器网络的目标定位精度，有利于...

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