基于多基站協(xié)同的跟蹤定位算法研究.pdf

1、近年來,隨著移動通信、衛(wèi)星通信、無線傳感器網絡以及無線電管理等技術的飛速發(fā)展,無線定位技術成為無線通信領域研究和應用的熱點,在軍事、生產、生活各個領域都得到了廣泛的應用。自 E-911(緊急救援)需求頒布以來,在政府的強制性要求和巨大的市場利益驅動下,國內外掀起了基于位置信息服務的熱潮,特別是基于3G網絡的移動終端定位技術成為推動位置信息服務的重要技術。
　　移動終端無線定位技術研究主要分為兩方面,一是對固定信號發(fā)射源的定位;二是

2、對移動信號發(fā)射源的跟蹤。目前現有的無線定位技術研究大都集中在定位精度與算法復雜度之間權衡取舍,并且無線定位技術與軌跡跟蹤相結合的研究工作非常少。由于實際無線通信環(huán)境非常復雜,單一的定位算法已不能滿足精確跟蹤定位的需求。多站協(xié)同、多算法融合,無線定位技術與軌跡跟蹤研究相結合已經成為一種發(fā)展趨勢。因此,我們重點研究以移動通信系統(tǒng)為對象,利用多基站協(xié)同,多算法融合獲取移動臺位置信息的跟蹤定位算法。在該算法中,多個基站通過接收來自移動臺的信號,

3、提取信號中與移動臺位置相關的信息,并將這些信息傳送到中心基站,中心基站利用基本定位算法配合多種數據融合算法實現對移動臺準確的定位與跟蹤。
　　我們重點研究了基于到達時間差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位算法實現固定信號發(fā)射源的定位和基于擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)算法實現移動臺的跟蹤兩方面內容。在 TDOA定位過程中,由多基站進行協(xié)同定位,提出了利用以

4、接收信號強度(Received Signal Strength Indication,RSSI)為加權系數的加權數據融合算法修正由 TDOA算法獲得的多個位置估計值,從而獲得更優(yōu)位置估計的 TDOA/RSSI定位算法。在獲得了精度較高的初始位置估計值的基礎上提出了利用 EKF算法獲取多條跟蹤軌跡,并配合一定的距離門限值對軌跡以及軌跡中的點跡進行匹配管理,通過一定的數據融合方法實現軌跡的平滑,獲取最優(yōu)跟蹤軌跡的EKF/G算法。仿真結果表明