在室内指纹定位中,室内环境会影响以接收信号强度指标(Received Signal Strength Indicator,RSSI)或信道状态信息(Channel State Information,CSI)的指纹数据,使得采集指纹数据构建的数据库具有不稳定性和不可靠性的特点,从而影响定位...
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在室内指纹定位中,室内环境会影响以接收信号强度指标(Received Signal Strength Indicator,RSSI)或信道状态信息(Channel State Information,CSI)的指纹数据,使得采集指纹数据构建的数据库具有不稳定性和不可靠性的特点,从而影响定位准确率和精度。基于此,本文提出了时间反演(Time Reversal,TR)联合到达时间(Time Of Arrival,TOA)测距的指纹定位技术。首先在定位区域建立坐标系,离线阶段采集两个已知参考点至网格点的距离作为指纹构建数据库,以坐标距离作为指纹可以忽略环境对指纹数据的影响,进而提高定位准确率;其次,在线阶段通过TR技术的空时聚焦性联合TOA,测出距离作为新指纹,与距离指纹进行对比匹配,根据相似度得出目标点的位置坐标。最后通过仿真结果得出:本方案实现了6 m的室内定位,并且定位误差在0.44 m以内,对比传统指纹定位,减小了指纹数据复杂度,提高了系统的鲁棒性和定位精度。
针对目前删余型Turbo码分量编码器盲识别问题,该文提出一种针对此码的改进型监督矩阵匹配算法。由于Turbo码在编码过程中进行了删余操作,接收端无法获得完整的递归系统卷积码(Recursive System Code,RSC)码字,传统的盲识别方法就不适用...
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针对目前删余型Turbo码分量编码器盲识别问题,该文提出一种针对此码的改进型监督矩阵匹配算法。由于Turbo码在编码过程中进行了删余操作,接收端无法获得完整的递归系统卷积码(Recursive System Code,RSC)码字,传统的盲识别方法就不适用于删余型Turbo码的识别。于是该算法在识别序列的构造上进行了改进,针对Turbo码在删余位上的码字与对应的RSC码有所区别的情况,将该位上的码字视为‘0’和‘1’等概率出现的误码,从而对删余位进行归零处理并选取合适的截取序列进行匹配度计算,根据最后匹配度的总分布情况对删余型Turbo码分量编码器的参数进行识别。仿真结果表明针对码长为256,码率为1/2的删余型Turbo码,在最大误比特率不超过0.033的情况下正确识别率能保持在80%以上。
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