【摘 要】
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近年来,超宽带(UWB)技术在研究和应用领域受到了很大的重视。UWB技术最大的优势在于其极宽的传输带宽,使其在精确测距和定位、抗多径、难截获和保密通信等方面具有优异的性能
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近年来,超宽带(UWB)技术在研究和应用领域受到了很大的重视。UWB技术最大的优势在于其极宽的传输带宽,使其在精确测距和定位、抗多径、难截获和保密通信等方面具有优异的性能。同时拥有通信和定位的功能是UWB无可比拟的特性。本论文的目的在于研究超宽带室内定位算法及非视距误差的消除,为实际的超宽带无线定位系统的设计和应用打下理论基础。 论文首先介绍了研究超宽带定位的背景和意义,以及在超宽带技术、室内无线定位技术上国内外的相关研究;接着分析了IEEE802.15.4al作组制定的超宽带标准信道模型并进行了仿真;其次对直接算法、LLOP算法和泰勒算法等定位算法进行推导,并提出了一种基于NLOS-Range-Scaling算法的室内多基站NLOS-Range-Scaling算法。最后研究了非视距(NLOS)识别技术和改善非视距影响的算法,针对NLOS误差严重影响定位精度的问题,提出了一种基于神经元网络的NLOS误差消除方法。 通过与其它算法的仿真比较,进一步得出:在室内非视距(NLOS)影响情况下,利用多基站信息可以有效的提高定位精度。多基站NLOS-Range-Scaling算法具有较高的走位精度。基于神经元网络的NLOS误差消除方法可以有效地消除非视距(NLOS)的影响,再结合常用的定位算法,定位精度有较大的提高。
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