在一个已知范围内定位无线信号源,现有的定位技术与相关研究主要集中在定位接收终端。对于无线信号源的定位,现有的技术与相关研究较少且存在较多局限性:TDOA(到达时间差的估计方法)、TOA(到达时间的估计方法)在时间同步上要求相当严格;DOA/AOA(波达角估计方法)在设备要求上较高;SSR(信号强度测距估计方法)抗干扰能力不强。鉴于当下伪基站、黑广播等问题的泛滥,本文在研究了信号源以及信号传播特性相关内容后,利用K最近邻分类算法改进了一个现有的场强预测算法。并且本文在此之上进一步研究实现了一种基于预测模型的无线信号源定位算法,该算法不需要时间上的同步,对测试设备的要求较低,具有一定的抗干扰能力。在实现算法后,本文完成了基于预测模型的无线信号源定位系统的设计、开发与测试。论文主要工作和创新如下:(1)本文深入研究了前人对电磁辐射预测和无线通信场强预测的算法,对现有的场强预测算法提出了改进。改进之处主要是在前人的基础上缩小预测误差,从而大幅度提高预测精度。实验结果表明,所有参与测试的通信制式的预测准确率都达到了80%以上,大多数制式的预测准确率还高达90%以上,误差范围仅仅在±2dB内。(2)在(1)的基础之上,本文研究了无线信号传播特征。基于(1)的预测结果,我们提出了一种定位无线信号源的方法。该方法利用缩圈法逐渐缩小信号源可能存在的范围,缩圈动作在达到预定的精度要求后停止并给出最终结果。经过多次测试,该算法均准确找到了无线信号源的位置,且最终定位区域面积不大于原始场景面积的1%。(3)在(1)、(2)中算法的基础上,以应用算法为目的,本文提出了系统设计需求。根据设计需求设计了系统模型,确定了模块与模块之间的关系。算法应用是运行于Windows7 64bit操作系统,以Microsoft Visual Studio 2015作为开发工具、Qt5库作为界面框架、C++作为编写语言开发出无线信号源定位系统。该系统提供加载场景、参数设置、预测、信号源定位等功能,方便实验和验证(1)、(2)中的算法。(4)由(1)、(2)的算法与(3)中实现的无线信号源定位系统作为软件手段,对算法精度、运算性能、预测、定位效果做了测试,并分析了测试结果。多次实验证明,本文改进得到的K-近邻非参数核回归算法提高了预测的同时降低了误差范围,在无线通信场强预测方面做出了贡献。本文提出的无线信号源定位方法经过试验验证,为无线信号源定位方面提供了一种新思路。
暂无评论