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基于卡尔曼滤波的接收信号强度指示差值定位算法

更新时间:2019-08-15 14:06:10 大小:2M 上传用户:江岚查看TA发布的资源 浏览次数:190 下载积分:2分 下载次数:0 次 标签:卡尔曼滤波 出售积分赚钱 评价赚积分 ( 如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

摘 要:针对频谱监测系统中被监测信号无法控制并且没有任何先验知识,只能通过对信号被动监测,即接收与

处理信号来估计信号源位置的要求,该文提出一种基于接收信号强度指示差值(RSSID)的定位算法,并利用卡尔

曼滤波提高其定位精度。该文将两监测站之间的RSSID转换成信号源到两监测站的距离之比,根据距离之比构造

定位方程矩阵,进而利用最小二乘法求取信号源位置。仿真结果表明:所提算法比经典RSSI定位算法性能更优,

降低了环境因素对定位精度的影响,并且能更好地满足参数较少的定位服务需求,可以有效地应用于频谱监测系

统中。同时,卡尔曼滤波可以有效改善系统的定位精度,达到预期的定位效果。


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41卷 第 2 期  
20192月  
Vol. 41No. 2  
Feb. 2019  
Journal of Electronics & Information Technology  
基于卡尔曼滤波的接收信号强度指示差值定位算法  
耿友林  
解成博*①  
①  
郭兰图②  
王先义②  
(杭州电子科技大学电子信息学院 杭州 310018)  
(中国电波传播研究所 青岛 266107)  
摘 要:针对频谱监测系统中被监测信号无法控制并且没有任何先验知识,只能通过对信号被动监测,即接收与  
处理信号来估计信号源位置的要求,该文提出一种基于接收信号强度指示差值(RSSID)的定位算法,并利用卡尔  
曼滤波提高其定位精度。该文将两监测站之间的RSSID转换成信号源到两监测站的距离之比,根据距离之比构造  
定位方程矩阵,进而利用最小二乘法求取信号源位置。仿真结果表明:所提算法比经典RSSI定位算法性能更优,  
降低了环境因素对定位精度的影响,并且能更好地满足参数较少的定位服务需求,可以有效地应用于频谱监测系  
统中。同时,卡尔曼滤波可以有效改善系统的定位精度,达到预期的定位效果。  
关键词:定位算法;接收信号强度指示;卡尔曼滤波  
文献标识码:A  
文章编号:1009-5896(2019)02-0455-07  
DOI:
Received Signal Strength Indication Difference Location Algorithm  
Based on Kalman Filter  
GENG Youlin①  
XIE Chengbo①  
YIN Chuan①  
GUO Lantu②  
WANG Xianyi②  
(College of Electronics and Information, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China)  
(China Research Institute of Radioware Propagation, Qingdao 266107, China)  
Abstract: The signal source position can only be estimated by passive monitoring of the signal in terms of that  
the signal monitored by the spectrum monitoring system can not be controlled and there is no prior knowledge.  
To address this issue, based on Received Signal Strength Indication Difference (RSSID) and using Kalman  
filtering, a location algorithm is proposed to improve its localization accuracy. The proposed algorithm  
transforms the RSSID between two base stations into the ratio of the distance from the location of the signal  
source to the two base stations, and the distances to construct the matrix of location equations is obtained  
according to the ratio, and then the least square method to find the signal source position is obtained. The  
simulation results show that the proposed algorithm has better performance than the classical RSSI localization  
algorithm, reducing the impact of environmental factors on the positioning accuracy, and better meet the  
positioning service needing fewer parameters. This algorithm can be effectively applied to the spectrum  
monitoring system. In addition, Kalman algorithm can effectively improve the system's positioning accuracy,  
and achieve the expected positioning effect.  
Key words: Location algorithm; Received Signal Strength Indication (RSSI); Kalman filter  
1 引言  
(TDOA)[]
(AOA)[,](FDOA)[,]以及接收信  
号强度指示(RSSI)[]等。其中TDOA, AOA,  
电磁频谱监测[]是实现无线电管理的技术手段  
之一。随着通信技术发展和应用普及,无线电频谱  
管理工作越来越复杂,为更加高效管理无线电资  
源,避免未知信号源对现有电磁环境干扰,根据频  
谱监测数据及时对信号进行定位和跟踪一直是电磁  
频谱研究热点之一。  
FDOA
设备拥有额外的硬件[]。综合考虑,在频谱监测系  
统中频谱数据所包含的信号相关参数较少,且地面  
监测站接收机并没有都配备昂贵的测向设备等特  
点,因而RSSI定位技术是目前频谱监测中一种比  
较有效的方法。  
收稿日期:2018-03-21;改回日期:2018-08-13;网络出版:2018-08-31  
*通信作者: 解成博ꢀ

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