探索非视距环境下的无线定位算法及其性能分析

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1、西南交通大学博士学位论文非视距环境下的无线定位算法及其性能分析姓名：刘林申请学位级别：博士专业：交通信息工程及控制指导教师：范平志20070201西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要利用移动台的位置信息，除了可以为移动用户提供安全保障外，还可以增加系统性能，有效地管理网络资源、调节系统容量，提供基于位置信息的多种多样增值服务。实现移动台定位通常需要两步，首先根据不同韵定位类型，估计相应的定位参数。然后根据估计出的定位参数，采用相应的定位算法进行移动台的位置估计。在现代无线通信环境(特别是城市移动环境)中，因受非视距(NLOS)多径传播、几何精度因子等多种不利因素的影响，使得现有各种移动终端

2、(MS)定位方法都不可避免地受到很大影响，导致其定位性能显著下降，难以在非视距多径条件下达到E．911定位精度要求。本论文主要针对无线定位过程中的第二步，致力于克服非视距多径环境下的定位误差，提出了一些精度高的无线定位算法并对其性能进行了深入分析。本文首先在分析NLOS多径传播对TO棚OA定位算法影响的基础上，研究了克服NLOS误差的新型无线定位算法。第一种克服NLOS误差的定位算法是基于视距环境下经典Chart和Taylor算法的协同定位算法。其中，Chan是一种具有解析表达式解的非递归定位算法，具有计算量小的优点，而且在视距传播环境下是最大似然(ML)估计的高精度定位方法，但在NLOS多径

3、环境下其定位精度显著下降。Taylor级数展开法是一种需要初始估计位置的递归算法，能够适用于各种信道环境，在初始估计位置与实际位置接近的情况下能较快地收敛，得到准确的计算结果，但当初始位置选择不好时算法将很难保证收敛。本文提出的协同定位算法，首先采用Chart氏算法进行定位计算，计算结果作为Taylor级数展开算法的初始值，然后采用Taylor级数展开算法再次对MS进行定位估计。为了避免少数情况下Taylor算法定位结果的发散问题，本文提出了根据Chan和Taylor级数展开算法的定位结果进行系数加权，然后根据加权系数对两种定位方法位置估计值进行处理，得出MS最终的位置估计值。研究结果表明，本

4、文提出的协同定位方法在信道环境恶劣的情况下具有很高的定位精度，并能克服Taylor级数展开定位算法的发散问题。本文第二种克服NLOS多径影响的定位算法是基于几何约束关系的ML定位算法。该算法基于TOA测量值，首先利用任意3个TOA值，根据TOA值与移动台位置、基站位置之间的几何关系，估计得到移动台的所有可能位置。然后利用ML算法，从所有可能位置中选择出一个最有可能是移动台真实位置第1I页西南交通大学博士研究生学位论文的估计值作为最后的定位结果。该算法能够获得最佳的估计值，可降低ML计算复杂性，不需要移动台初始位置，能有效抑制NLOS误差，从而提高定位精度。本算法不需要确切知道TOA的条件概率密

5、度函数，而且对TOA的条件概率密度函数参数误差不敏感。由于受多径传播环境和功率控制等因素的影响，基于无线接收信号强度的定位算法精度受限。但由于其定位技术容易实施，费用较小，不需要对移动终端和基站硬件进行修改，仍然大量应用于GSM等无线通信网络。本文针对现有的GSM网络定位系统，重点讨论了在不改变蜂窝网络结构的情况下，如何利用现有网络提供的参数获得更高的定位精度。论文提出了基于场强差辅之以GDOP加权的数据融合定位方法，采用信号场强差作为基本的定位方法，采用GDOP加权对定位中间结果进行处理。通过利用某城市GSM网络的实际测试数据对模型进行了分析验证。结果表明，当定位误差小于300米时，采用本文

6、提出的数据融合方法定位精度比常用的CI+TA方法提高了近8％。若对测量报告进行预处理后再进行定位，本文提出的方法在67％的概率下，定位误差小于225米，定位精度高于其它方法。论文还对基于场强差的标准定位算法定位精度进行了分析，得出了其CRLB界。接着，论文讨论了基于几何结构的单次反射圆环模型，该模型是一种适用于对各种定位算法进行分析的信道模型。通过对该模型的传播时延特征进行分析，．本文提出了一种基于圆散射模型的TOA重构方法来克服非视距对定位的影响。研究结果表明，这种方法在信道环境差的情况下能够有效地提高无线定位精度。由于未来无线通信将是不同网络的融合与集成，网络中各无线终端可以通过高速无线链

7、路进行互相协作以完成通信任务，也可能通过协作提高多径环境下的无线定位精度。为此，本文研究了无线传感器网络和无线蜂窝系统的协作定位问题。论文首先在分析现有无线传感器网络定位算法的基础上，针对其中的DV-Distance算法进行了研究，提出了一种改进的差分DV-Distance算法，使得算法定位精度明显提高。针对下一代蜂窝通信系统中的协作定位，论文提出了一种高精度协作定位算法，并对其性能进行仿真分析。