【摘 要】
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随着全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）建设的不断完善,室外开阔环境全时段高精度定位成为现实。但是,GNSS信号传播过程易受障碍物阻挡,出现多径效应。现代城市高楼林立,建筑物结构复杂,导致GNSS信号在建筑物内部多径效应明显,信号大幅衰减甚至没有信号等问题,使得室内定位结果不可用,无法满足实际需求。超宽带（Ultra Wide Band
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院国家授时中心)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院国家授时中心)
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随着全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）建设的不断完善,室外开阔环境全时段高精度定位成为现实。但是,GNSS信号传播过程易受障碍物阻挡,出现多径效应。现代城市高楼林立,建筑物结构复杂,导致GNSS信号在建筑物内部多径效应明显,信号大幅衰减甚至没有信号等问题,使得室内定位结果不可用,无法满足实际需求。超宽带（Ultra Wide Band,UWB）室内定位技术能实现厘米级定位,具有精度高,抗干扰的特点,被广泛应用于生产安全问题较为突出的专业领域,可是由于系统布设成本较高等原因尚未成为一般室内定位的首选方案。随着各大厂商在各自终端中内置UWB芯片,UWB技术在室内定位领域发展日新月异。3GPP R16中定义了全新参考信号PRS（Positioning Reference Signal）,5G定位精度达到米级,利用5G技术进行室内定位成为未来国家综合PNT发展的重要方向。但室内定位场景复杂,单一手段难以满足精度需要,所以多手段融合定位成为研究的主流方向。本文提出采用5G+UWB融合定位方法,解决了复杂环境下室内定位问题。本文的具体研究内容如下:（1）研究了室内定位技术。梳理了UWB室内定位技术、5G室内定位技术以及BP（Back Propagation）神经网络算法的研究现状,分析了5G定位技术的分类及特点,研究了UWB定位技术现行规范、测距方法和技术优势;（2）研究了BP神经网络的定位方法,能够自主适配TDOA（Time Difference of Arrival）数据与定位坐标之间的非线性关系,生成位置预测模型。针对BP神经网络易陷入局部死锁的缺陷,本文提出一种基于LM-BP神经网络的5G+UWB融合定位方法,通过对BP神经网络施以LM（Levenberg-Marquardt）算法加快收敛速度,解决了BP神经网络收敛速度较慢及预测精度较低问题,具有一定的抗多径效果,与Chan算法相比,定位精度更高;（3）设计实现了UWB定位基站和定位终端,结合已有的5G定位系统,构建了5G+UWB融合定位试验平台,可用于开展定位方法试验验证。基于WR（White Rabbit）技术采用主从结构,实现了5G与UWB基站间的时间同步,同步精度为1.033ns;建立了局部坐标系,通过测量设备实现了5G与UWB基站位置的毫米级测量,实现了空间统一;采用STM32F103RCT6（主控芯片）+DWM1000（UWB测距模块）的架构设计实现了UWB定位基站和定位终端;基于软件接收机架构搭建了5G+UWB融合试验终端,实现了基于LM-BP神经网络的5G+UWB融合定位方法。（4）开展了5G定位试验、UWB定位试验、5G+UWB融合定位试验,从静态、动态分别验证了算法的有效性和实用性。测试验证了5G定位、UWB定位的性能,并重点对5G+UWB融合方法进行了验证,构建了室内遮挡环境定位基站不足的应用场景,包括:1个UWB基站+3个5G基站场景、2个UWB基站+2个5G基站场景、3个UWB基站+2个5G基站场景。对各个场景下静态、动态的Chan算法定位结果与LM-BP算法定位结果进行了比较分析,结果表明:相比传统经典的Chan算法,LM-BP算法静态定位结果相较Chan算法在以上三种场景下,RMSE在x方向平均提高了65.64%,在y方向上平均提高了48.14%,动态定位的RMSE平均提高了24%。
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