时延估计算法是基于下行链路到达时间差定位的基础,时延估计的精度直接影响着位置估计的准确性。窄带物联网(NB-IoT,Narrow Band Internet of Thing)作为新兴的可广泛运用的技术,其在位置感知类应用方面具有颇高的地位。由于NBIoT拥有...
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时延估计算法是基于下行链路到达时间差定位的基础,时延估计的精度直接影响着位置估计的准确性。窄带物联网(NB-IoT,Narrow Band Internet of Thing)作为新兴的可广泛运用的技术,其在位置感知类应用方面具有颇高的地位。由于NBIoT拥有低功耗广域网技术和低采样率等特点,故在设计时延估计算法时需考虑到由这些特点引出的对终端设备功耗、成本等的约束。本文以NB-IoT终端定位为基础,对时延估计算法展开深入研究,具体研究内容如下:1.针对NB-IoT具有低功耗、低成本、低采样率等特点,提出一种基于小区间干扰消除的时延估计算法。一方面,为了消除小区间干扰信号的影响,所提算法将连续干扰消除算法融入到整个时延估计流程中;另一方面,为了突破采样率的限制,提升时延估计精度,在传统互相关算法的基础上引入时频互相关交叠的思想,该思想主要包括以下两个阶段:第一阶段,利用相关算法得到初步的时延估计值,并采用基于噪声门限的首达径搜索算法来抑制多径效应的影响;第二阶段,对部分接收信号进行插值处理,得到精确的时延估计值。仿真结果表明,所提算法可以在相关算法的基础上明显提高NB-IoT的时延估计精度。2.针对传统的时延估计算法无法解决NB-IoT低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。首先利用窄带定位参考信号与传统的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优问题,设置合理的软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,相比于传统相关算法、OMP算法等时延估计算法,所提算法的检测性能更好,时延估计精度更高。
随着定位需求的不断增长,室内定位技术越来越深入到人们的日常生活中。其中,TDOA(Time Difference of Arrival)室内定位技术以其精度高、计算复杂度低、易部署、成本低等优点而被业内广泛关注。TDOA定位技术的核心算法是时延估计算法,...
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随着定位需求的不断增长,室内定位技术越来越深入到人们的日常生活中。其中,TDOA(Time Difference of Arrival)室内定位技术以其精度高、计算复杂度低、易部署、成本低等优点而被业内广泛关注。TDOA定位技术的核心算法是时延估计算法,为了在室内多径环境下取得较好的定位效果,系统所采用的时延估计算法需要具有高时间分辨率、抗多径干扰等能力。通过对现有高分辨率时延估计算法和多径信号时延估计算法进行分析和研究,本论文提出了一种高分辨率多径信号时延估计算法——时延网格算法。它是一种基于代价函数的时延估计算法,以代价函数最小化为准则求解多径信号参数。通过在代价函数模型中引入相位补偿矩阵,该算法将频偏引起的相位噪声从信号噪声中分离出来,使算法具有较强的抗频偏能力。为了降低算法复杂度,该算法通过最小二乘法与一维迭代优化方法实现降维优化,使代价函数值只与多径时延点有关,成功减少了待求参数数量。为了克服设备采样率低而导致的低时间分辨率,该算法通过spline插值算法获取高时间分辨率并将各多径信号时延值量化为时延网格点。该算法以最优梯度下降法作为搜索算法从时延网格点所对应的代价函数分布图中搜寻代价函数最小值所对应的最优时延点,并将其主径时延值作为信号时延估计值。本论文通过matlab仿真实验验证了该算法在噪声、短时延多径、频偏、时钟漂移等不利因素影响下仍能具有较好的时延估计性能。随后,本文利用软件无线电平台在实验室环境下进行基于时延网格算法的TDOA定位实验,实验结果表明该算法能够在室内环境下取得1m以内的定位精度。
在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。...
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在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。文章首先对目前现有的基本相关、广义相关、二次相关等时延估计算法进行了分析。其次,在二次相关基础上再进行一次相关,并设计了新型的加权函数,将三次相关与广义互相关结合在一起,成为一种新的方法,即广义三次相关时延估计法。最后,搭建了相应的开关柜实验平台并对以上方法进行了实验及对比,分析了各算法的性能。结果表明,广义三次相关时延估计法在相对强噪声环境中较其他算法抗噪性能更强,具有更好的优越性。
全球卫星导航系统的脆弱性及拒止服务对海上航行安全具有严重影响,为此,国际海事组织将R-模式(Ranging-Mode,R-Mode)自主定位导航系统纳入到全球无线电导航系统中。其中,R-模式收发信机无线定位传播时延测量是制约船舶高精度测距的关键技术瓶颈。因此,本文聚焦R-模式收发信机高精度时延测量技术,提出了收发信机时延“静态标校-动态测量”模型及其评估方案,对沿海船舶的安全航行具有重要意义。
论文主要研究工作总结如下:
(1)提出R-模式收发信机时延测量模型。为实现收发信机高精度时延标定,在分析R-模式收发平台时延组成的基础上,采用数字信号处理和测量仪表相结合的思想,创新性地提出收发信机时延“静态标校-动态测量”模型。结合时延测量需求,选择时间间隔计数器SR620作为静态标校仪器,完成除接收机外的收发链路各设备的时延标校。进而以基本互相关时延估计算法为基础,提出基于归一化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)自适应滤波和Savitzky-Golay平滑,即NLMS-SG优化的动态时延估计算法,实现收发链路整体动态时延解算。
(2)搭建时延测量硬件平台,开发时延解算程控软件。本文在明确R-模式时延测量平台的需求分析的基础上,设计出时延测量软硬件平台技术方案。利用铷钟授时系统、收发信机等设备搭建了时延测量硬件平台,并且针对动态时延测量部分,开发了时延解算程控软件。将本文设计的NLMS-SG动态时延估计算法融入该程控软件中,实现了收发信机的程序控制、时延实时解算、时延曲线绘制、本地解算和数据调取等多种功能,能够高效地完成收发链路时延解算。
(3)对时延测量模型进行性能评估。本文首先从收发终端、信道和信号质量三方面分析时延测量的影响因素,基于实验环境、设备选择和信号波形方面设计相应措施予以补偿,进而从准确度和不确定度两方面设计时延测量评估方案。实验结果表明,本文设计的测量方案在R-模式背景下,收发信机时延测量准确度优于6.708ns,不确定度低于2.344ns(k(28)2)。此外,利用有效性和稳定性指标评估本文提出的动态时延估计算法,其误差和标准差相较于典型的基本互相关、切比雪夫递推最小二乘优化算法分别缩小了4.7倍和1.2倍、3.2倍和1.4倍,充分验证了测量方案的合理性。
基于此,本文研究成果能够满足R-模式相关精度的指标要求,对实现收发信机时延的精确测量、提升船舶自主定位精度具有积极推动作用。
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