【摘 要】
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随着信息科技的不断进步,在万物互联的时代中对于位置信息的需求逐渐增多,卫星等定位技术在室外定位中发挥非常重要的作用,但在复杂的室内环境中表现不佳。随着5G基站愈来愈多,利用多基站的特性可以加强室内定位的精准度,能够为基于到达时间（Time of Arrival,TOA）和基于到达角度（Angle of Arrival,AOA）定位算法提供更精准的估计值。首先,通过查阅了无线定位技术算法的原理,引出
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随着信息科技的不断进步,在万物互联的时代中对于位置信息的需求逐渐增多,卫星等定位技术在室外定位中发挥非常重要的作用,但在复杂的室内环境中表现不佳。随着5G基站愈来愈多,利用多基站的特性可以加强室内定位的精准度,能够为基于到达时间（Time of Arrival,TOA）和基于到达角度（Angle of Arrival,AOA）定位算法提供更精准的估计值。首先,通过查阅了无线定位技术算法的原理,引出本文所要优化的TOAAOA联合定位的基础模型,但其传统算法所求解出的位置坐标样本利用率低,且在室内中受障碍物的影响会导致定位精度低。因此需新的算法求解位置信息。然后,在TOA-AOA联合定位算法中,注意到其在空间中是稀疏的,可利用压缩感知理论中的稀疏重构对其进行重建恢复。相较于传统算法,经过稀疏贝叶斯重构之后,样本利用率高,本文所提算法可以进行多样本联合估计,通过多次迭代更新位置信息估计值,并在多基站的加持下可实现精准定位。最后,考虑到目前室内定位中易受墙壁障碍物的干扰,本文将基于粒子滤波的地图匹配定位算法与上述得到的定位结果相结合,在粒子滤波的框架下剔除与真实地图信息相违背的位置信息,减少运动轨迹穿越墙壁的情况,使其得到的室内位置信息更精准且符合实际需求。
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