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分布式移动通信系统中基于多普勒测速与卡尔曼滤波的动态定位算法

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资料介绍

摘 要:该文提出了一种分布式移动通信系统中的动态定位算法,算法中首先通过远端天线单元(RAU)测量移动

台(MS)的多普勒频偏,将其变换为MS到各RAU方向的径向速度,建立状态方程和观测方程,然后采用扩展卡尔曼

滤波法估计移动台的当前位置,并通过逐次迭代即可实现MS运动轨迹的动态估计。因为卡尔曼滤波法的引入,该

算法有效地降低了当前估计误差对后续时刻估计值的影响,从而可获得较高的定位精度。


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30 卷第 6 期  
2008 6 月  
Vol.30No.6  
Jun. 2008  
Journal of Electronics & Information Technology  
分布式移动通信系统中基于多普勒测速与卡尔曼滤波的动态定位算法  
蒋占军  
杜正锋  
尤肖虎  
(东南大学移动通信国家重点实验室 南京 210096)  
要:该文提出了一种分布式移动通信系统中的动态定位算法,算法中首先通过远端天线单元(RAU)测量移动  
(MS)的多普勒频偏其变换为MS到各RAU方向的径向速度立状态方程和观测方程后采用扩展卡尔曼  
滤波法估计移动台的当前位置,并通过逐次迭代即可实现MS运动轨迹的动态估计。因为卡尔曼滤波法的引入,该  
算法有效地降低了当前估计误差对后续时刻估计值的影响,从而可获得较高的定位精度。  
关键词:分布式移动通信系统;无线定位;多普勒频偏;卡尔曼滤波  
中图分类号TN929.53  
文献标识码A  
文章编号1009-5896(2008)06-1420-04  
An Algorithm for Dynamic Location Based on  
Doppler Velocity Estimation and Kalman Filtering  
in Distributed Mobile Communication System  
Pan Wen  
Jiang Zhan-jun  
Du Zheng-feng  
Wang Yan  
You Xiao-hu  
(National Mobile Communications Research Lab, Southeast University, Nanjing 210096, China)  
Abstract: An algorithm is presented for dynamic location in distributed mobile communication system. In the  
algorithm, Doppler frequency offsets of the MS are estimated by RAUs firstly, and the velocity in each direction  
from the MS to each RAU is derived. And then, the states equation and the observation equation are constituted,  
and an Extended Kalman Filter (EKF) is employed to estimate the position of the MS, and the trajectory of the  
MS can be obtained through a step by step way. The algorithm can improve the location precision because of  
employing of Kalman filter, which reduces the error accumulation in the Doppler dynamic location algorithm, and  
this issue is verified by simulation as well.  
Key words: Distributed mobile communication system; Wireless location; Doppler frequentcy offset; Kalman filter  
1
引言  
分别描述了利用 Markov 模型和神经网络技术进行 MS 动态  
定位的方法[7]中作者对使用空间概念地图实现移动定  
位的方法作了研究。  
近年来有关蜂窝移动通信网络中移动台(MS)定位技术  
的研究备受关注,它在导航、旅游、娱乐及安全等方面都有  
着重要的作用[1]。美国联邦通信委员会(FCC)发布了 E-911  
(类似我国的 110 服务)定位需求条例, 要求无线蜂窝网络必  
须能对发出 E-911 紧急呼叫的 MS 提供精度在 125m 内的定  
位服务满足此定位精度的概率至少为 67 %[2]前蜂窝  
无线通信网络中定位技术主要有以下几种方法收信号强  
(RSS)位,到达时延定位(TOA)到达时延差定位  
(TDOA),到达角度定位(AOA),以及这些方法的混合定位  
等。  
分布式移动通信系统具有无线信号覆盖范围大统容  
量和系统功率效率高等优点经被广泛认为是未来移动通  
信网络中的一种关键的多天线接入方式[8, 9]。在分布式移动  
通信系统中,MS可以同时和多个远端接入单元(RAU)通信,  
合理的利用各个RAU接收信号的特性以实现比较理想的  
定位效果,目前国内外在此方面的研究还很少。在文献[10]  
中,作者介绍了分布式移动通信系统网络中,利用多普勒  
(Doppler)测速实现MS动态定位的原理,分析结果表明该方  
法效果比较理想不受多址干扰的影响是这种Doppler  
动态算法在动态定位过程中存在定位误差积累而不利于  
作长距离连续定位的估计。为解决这一问题,本文提出了一  
种基于多普勒测速和卡尔曼滤波(Doppler-Kalman)的动态  
定位算法,对MS位置与速度信息进行联合估计,并通过卡  
尔曼滤波以减小误差对下一次估计的影响。本文第2节对系  
统模型做了描述介绍了通过多普勒测速确定观测方程的  
方法;第3节分析了扩展卡尔曼滤波方法对系统状态进行估  
上述各种方法可分为静态定位和动态定位两类比较  
而言后者充分利用了定位的历史信息,从而使 MS 的运动轨  
迹估计更加准确[3]建立了一种 MS 移动状态的自回归  
模型,并通过其实现了基于 RSSAOA,以及 TDOA 的  
MS 动态轨迹估计;文献[4]给出了 GSM 网络中,一种使用  
遗传算法实现基于 RSS 的动态定位的研究方法;文献[5,6]  
2006-11-27 收到,2007-10-29 改回  

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