论文部分内容阅读
随着近年来数字电视的快速发展,把数字广播信号应用于移动定位领域得到了关注。相对于GPS等卫星定位方式,通过数字广播信号进行定位有着启动快,终端设备功率低,成本低等优点。然而同其它无线定位方式一样,利用数字广播信号定位的过程中由于非视距传播信号会产生定位误差。因此,有必要研究在非视距环境中能够有效提高定位精度的算法。
本文首先以DVB-T为例,研究了数字广播信号的系统组成、数据帧结构以及所采用的传输技术,简述了通过DVB-T信号得到伪距的原理。接着给出了几种无线非视距信号统计模型,其中一种认为非视距信号服从均值为513m、方差为436m的高斯分布,另一种则认为非视距信号是由散射体模型产生,不同的模型对应于相应的环境,包括DOS模型、ROS模型以及椭圆模型.传统的定位算法,包括Fang算法、Chan算法和Taylor算法在低测量噪声时具有良好的定位精度,而在非视距环境下则不能满足美国联邦通信委员会对于定位精度的要求。因此本文对于不同的非视距噪声模型,给出了相应的非视距噪声抑制算法。
交互多模型卡尔曼滤波器能够同时在视距及非视距环境中提供良好的定位精度,而传统的卡尔曼滤波器则只能满足其中的一种环境。根据散射体模型产生的非视距噪声,本文提出了一种联合均值匹配算法(JMMA),通过匹配模型产生的理论均值与实际测量到的均值来最终得到移动终端的位置。仿真表明,此算法在非视距环境下能得到较好的定位精度。