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CDMA蜂窝网络移动台无线定位技术的研究

2020-11-22阅读(451)

CDMA蜂窝网络移动台无线定位技术的研究

论文摘要

随着第三代（3G）移动通信的发展和美国E911规定的颁布,蜂窝网络移动台（MS）无线定位技术得到了越来越广泛的注视。该服务能够提供有关移动台位置的信息。因此,在很多领域有着重要的应用,如网络优化、娱乐、紧急救护和国家安全等。同时,无线传播信道的复杂性又决定了蜂窝无线定位技术会面临很多困难。如何提高定位精度以更好地服务于大众已成为国际上相关领域的研究重点。码分多址（CDMA）系统是3G个人移动通信中一个影响非常广泛的标准,将在未来的市场格局中起到举足轻重的作用。它以宽带伪随机（PN）序列来区分用户。不同用户在频率和时间上共享,提高了资源的利用率。因此,本文针对CDMA蜂窝网络,采用到达时间/时间差（TOA/TDOA）定位方式,以提高移动台定位精度为目标,从被动定位的角度出发,在参数估计精度的克拉美罗下限、多径信号的时延估计、多址干扰条件下信号的时延估计和非视距（NLOS）环境下的定位算法等几个方面深入研究蜂窝网络移动台的无线定位技术。首先,本文在理论分析和数据支持的基础上明确了技术路线和研究内容。论文简略地讨论了常用的定位算法,定性地比较了它们的性能;详细地分析了CDMA蜂窝无线网络的特点,确立了移动台定位误差的来源;概括了目前国内外蜂窝无线定位技术的研究现状;进而通过综合分析,确定了研究的方法和重点。其次,给出了主要定位参数的估计精度下限。本文推导了多径、多址环境下时延估计精度的克拉美罗下限（CRLB）;NLOS传播环境下的定位精度下限。针对每一种下限,详细讨论了它们的物理意义,获得了结论,并以数值仿真的方式进一步说明了这些下限的物理含义。在检验本文提出的新算法的性能时,基本上都与相应的克拉美罗下限进行了比较。第三,提出了两种新的时延估计算法。当比特能量与噪声功率密度之比（Eb/N0）较低时,提出了高分辨率的多径信号时延估计算法。在Eb／N0=0dB且多径时延差小于一个码片时,算法的时延估计误差在5个样点左右,接近CRLB,性能明显好于传统算法和多重信号分类（MUSIC）方法。同时,针对长码扩频序列,提出了抗多址干扰的时延估计算法。在Eb/N0=15dB且干扰用户数为7时,算法的时延估计误差在2个样点以内,接近CRLB,性能明显好于传统算法。时延/时延差是定位算法的入口参数,其估计精度会严重影响定位精度。多径干扰（MPI）和多址干扰（MAI）是降低时延估计精度的重要因素之一。经仿真数据和实际数据的证明,本文提出的两种算法都能够有效地抑制干扰,提高时延估计精度。第四,提出了快速定位算法和抗NLOS传播误差的定位算法。快速定位算法以递推的模式工作,每个时刻输入算法的时延参数都作为新的信息,用来提高定位精度。当迭代次数为100时,算法收敛且定位误差很小。针对NLOS环境,本文提出了联合检验算法和非线性最优化算法。当噪声功率为-15dB,具有视距路径（LOS）,的基站数大于3时（其他参与定位的基站为非视距路径）,联合检验算法的定位误差小于1（归一化单位）,接近CRLB,性能好于抗NLOS的经典方法----PiChun算法[115]。当非视距引起的最大误差为6（归一化单位）,具有非视距路径的基站数大于等于3时,非线性最优化算法的定位误差小于5（归一化单位）,性能好于PiChun算法。第五,针对IS-95/cdma2000 1x蜂窝网络,建立了被动定位实验系统。讨论了定位系统的组成原理;建立了定位系统的组成框架;测试了部分算法在实际环境下的性能;给出了郊区和城市环境下的定位结果及其分析;用实际数据证明了算法的有效性。最后,对全文进行了总结,归纳了创新点及不足,提出了今后的研究方向和研究重点。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 缩略语表
  • 图表索引
  • 第一章 绪论
  • §1.1 CDMA蜂窝网络移动台无线定位技术的研究背景及应用
  • §1.2 蜂窝网络移动台无线定位技术
  • §1.2.1 蜂窝网络移动台定位的方式
  • §1.2.2 蜂窝网络移动台的基本定位技术
  • §1.3 蜂窝网络移动台定位技术的国内外研究现状
  • §1.4 有关无线定位系统性能的讨论
  • §1.4.1 定位系统的精度
  • §1.4.2 定位系统的阻塞率
  • §1.4.3 覆盖范围和系统容量
  • §1.4.4 其他参数
  • §1.5 CDMA移动台无线定位技术的特点和难点
  • §1.5.1 CDMA蜂窝通信网络的主要特点
  • §1.5.2 影响定位精度的主要因素
  • §1.6 本文的研究路线与主要研究内容
  • §1.7 全文的主要贡献和组织结构
  • 第二章 CDMA移动台参数估计精度的克拉美罗下限
  • §2.1 多径信道下时延估计精度的克拉美罗下限
  • §2.1.1 单径信道下时延估计精度的克拉美罗下限
  • §2.1.2 多径信道下时延估计精度的克拉美罗下限
  • §2.1.3 物理意义
  • §2.1.4 数值仿真和分析
  • §2.2 NLOS环境下定位精度的克拉美罗下限
  • §2.2.1 NLOS环境下的距离模型
  • §2.2.2 NLOS环境下的克拉美罗下限
  • §2.2.3 物理意义
  • §2.2.4 数值仿真和分析
  • §2.3 MAI环境下定位精度的克拉美罗下限
  • §2.3.1信号及系统模型
  • §2.3.2 多址干扰条件下定位估计精度的CRLB
  • §2.3.3 物理意义
  • §2.3.4 数值仿真和分析
  • 第三章 定位参数的估计
  • §3.1 传播时延的估计
  • §3.1.1 传统的时延估计算法
  • §3.1.2 基于代价函数的时延估计
  • §3.1.3 基于空间谱估计的时延估计算法
  • §3.1.4 自适应时延估计算法
  • §3.2 多径环境下的高分辨率时延估计算法
  • §3.2.1 接收端信号的模型
  • §3.2.2 低信噪比高分辨率时延估计算法
  • §3.2.3 数值仿真与分析
  • §3.2.4 实际采集数据的处理结果及分析
  • §3.3 多址环境下的时延估计算法
  • §3.3.1 信道和系统模型
  • §3.3.2 长码扩频多址干扰抑制的时延估计算法
  • §3.3.3 数值仿真与分析
  • 第四章 定位算法
  • §4.1 CHAN递推算法
  • §4.1.1 相关条件下的递推算法
  • §4.1.2 解相关递推算法
  • §4.1.3 Chan递推算法
  • §4.1.4 数值仿真与分析
  • §4.2 联合检验算法
  • §4.2.1 NLOS的识别
  • §4.2.2 NLOS传播误差影响的消除
  • §4.2.3 数值仿真与分析
  • §4.3 非线性最优化算法
  • §4.3.1 距离观测值模型的线性化
  • §4.3.2 松弛变量
  • §4.3.3 定位算法
  • §4.3.4 线性化误差的影响
  • §4.3.5 数值仿真与分析
  • 第五章 CDMA被动定位实验系统
  • §5.1 定位实验系统的组成原理
  • §5.2 定位实验系统的组成框架
  • §5.2.1 系统的几何拓扑结构
  • §5.2.2 系统的软件结构
  • §5.2.3 系统的信号模型
  • §5.3 定位系统的实验结果及分析
  • §5.3.1 场地环境试验
  • §5.3.2 城市环境试验
  • §5.3.3试验结果的比较与分析
  • 第六章 总结与展望
  • 致谢
  • 附录1 等效带宽的离散表达式
  • 附录2 非线性函数最优解的证明
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文

    • 相关论文文献

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