IR-UWB无线传感器网络中节点定位的关键技术研究

论文摘要

无线传感器网络能够应用到国计民生的各个领域,而节点定位是其开展应用的前提。IR-UWB由于其高精度测距能力和低硬件复杂度等特点,已成为最适合无线传感器网络的物理层技术。在IR-UWB无线传感器网络中,为充分利用IR-UWB的强时间分辨力,定位使用基于TOA估计的测距来实现。本文对IR-UWB无线传感器网络中节点定位的关键技术进行了较为系统的研究。基于对国内外研究现状的分析,指出了已有研究中定位系统的三大模块（测距模块、NLOS处理模块及定位模块）在各自的内在机理及外在交互上均存在问题与不足。本文的研究旨在改进这些问题与不足,一定程度上完善IR-UWB无线传感器网络中的测距与定位理论体系。研究内容包括以下几方面:第一,对测距模块内TOA估计算法的研究。提出了I-CLEAN-GML、ED-TC-MMR、两步法及MF-TC-JM这四种适用情况不同的TOA估计算法。I-CLEAN-GML算法改进自CLEAN-GML算法,通过循环相关检测获得接收信号中直达径DP的位置,相比原算法此算法在流程上进行了较大优化,能最大程度挖掘IR-UWB的精确测距能力,适合于未来硬件水平发展足够以后的WSN应用,而当前其结果亦可作为对其他算法研究时的性能参考基准。ED-TC-MMR算法是一种基于能量检测的非相干TOA估计算法,其中算法的检测门限依据从能量采样序列中提取的MMR值得到了优化设置,此算法在所有信噪比范围内均能获得优于其他已有的几种非相干TOA估计算法的性能,适用于当前硬件水平较差、对测距精度要求不是特别高的WSN应用。两步法结合使用了能量检测与相关检测,第一步使用能量检测从能量采样序列中检测到DP所在的能量块,然后第二步通过相关检测获得DP在已检测到的能量块内的精确位置,此算法能以较低的运算复杂度获得高于ED-TC-MMR算法的测距精度,适用于硬件能力足够、对测距精度有较高要求的WSN应用。MF-TC-JM算法直接从接收信号的匹配滤波输出检测到DP的位置,其中检测门限依据匹配滤波输出的峭度和均方根时延扩展所组成的复合参量进行了优化设置,此算法的运算量比两步法稍大、但精度有所提高,即折衷策略对测距精度是有所倾向的,它可与两步法一起为寻求折衷策略的WSN应用提供测距解决方案。对于ED-TC-MMR算法,还将其应用到了哈工大深圳研究生院所研制的一套IR-UWB样机平台上,通过实测实验对ED-TC-MMR算法的正确性进一步验证,并考察该样机平台在现有配置下的测距能力。第二,对测距模块的源端影响因素与输出端结果可信度衡量的研究。源端影响因素即发射端系统参数的设置,这些系统参数主要包括测距脉冲的波形、带宽及发送间隔。本文首先从理论上对各参数的影响趋势作了定性预测,然后在IEEE 802.15.4a信道环境下通过大量仿真对影响情况作定量考察;讨论过程中同时考虑了基于相干机制和基于非相干机制的测距以使得结论更具一般性。对输出端TOA估计结果进行可信度衡量的目的在于将可信度信息提供给定位模块可进一步提高最终的定位精度,本文的衡量手段是依据直接决定TOA估计精度的门限设置参量对估计结果进行可信度分级,并为各级别的估计误差建立概率密度模型。第三,对NLOS问题处理方法的研究。NLOS效应是密集多径条件下影响测距精度的主要因素之一,本文从两个思路对NLOS问题的处理进行了研究:一是对信道的NLOS状态进行鉴别,二是估计出NLOS误差的量值。所提出的NLOS状态鉴别方法不依赖于信道估计,直接从接收信号的截取段中提取采样序列的首均比与峰均比乘积作为鉴别参量,然后使用似然比检验方法判断出信道状态。所提出的NLOS误差量值估计方法以路径损耗模型为理论基础,通过检测接收信号中的DP和MCP两条单径来实现。这两种思路各有所长,前者易于实现,后者更直接有效,实际应用中可视具体情况选用。第四,对定位模块内单节点定位算法和网络协同定位方案的研究。单节点定位是网络定位的基础,本文建立了一体化的测距与定位平台用于对单节点定位算法进行研究,定位算法所使用的距离估计结果来源于测距模块对测距接收信号的处理（而非使用特定的概率密度模型随机产生）,且考虑了对测距结果的可信度信息和NLOS处理模块所提供的NLOS状态信息的融入。提出了三种信息融合度不同的单节点定位算法:LS、WLS和ML。网络协同定位的优势在于可扩大定位覆盖区域并尽可能减小NLOS效应的影响。本文提出了改进自AHLos的I-AHLos分布式网络协同定位方案,通过引入节点升级的优选策略和表征节点位置精度的位置权重策略,实现了定位精度的后续改进和对累积误差的限制。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 主要缩略语表
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 无线传感器网络
• 1.1.2 IR-UWB无线通信技术
• 1.2 课题研究的目的及意义
• 1.3 国内外研究现状与分析
• 1.3.1 定位问题概述
• 1.3.2 测距模块的研究现状
• 1.3.3 NLOS处理模块的研究现状
• 1.3.4 定位模块的研究现状
• 1.3.5 存在的问题与不足
• 1.4 本课题的主要研究内容
• 第2章 TOA估计算法
• 2.1 引言
• 2.2 系统模型
• 2.2.1 IEEE 802.15.4a信道模型简介
• 2.2.2 接收信号的数学模型
• 2.3 高精度相干TOA估计算法
• 2.3.1 使用多脉冲平均信号估计TOA
• 2.3.2 DP检测算法
• 2.3.3 误差分析及算法参数设置
• 2.3.4 结果与分析
• 2.4 低复杂度非相干TOA估计算法
• 2.4.1 能量采样及TOA估计
• 2.4.2 有的非相干TOA估计算法
• 2.4.3 基于MMR进行归一化门限设置的TC算法
• 2.4.4 仿真结果与讨论
• 2.5 精度与复杂度折衷的两步TOA估计算法
• 2.5.1 两步TOA估计方法的原理
• 2.5.2 各步骤中关键问题的讨论
• 2.5.3 仿真结果与讨论
• 2.6 精度与复杂度折衷的MF-TC-JM算法
• 2.6.1 MF-TC-JM算法的原理
• 2.6.2 动态门限因子策略
• 2.6.3 仿真结果与讨论
• 2.7 四种TOA估计算法适用情况的总结
• 2.8 本章小结
• 第3章 发射端系统参数对TOA估计的影响及TOA估计结果的可信度衡量
• 3.1 引言
• 3.2 发射端系统参数对TOA估计影响的定性分析
• 3.2.1 脉冲波形的影响
• 3.2.2 脉冲带宽的影响
• 3.2.3 脉冲发射速率的影响
• 3.3 发射端系统参数对TOA估计影响的仿真分析
• 3.3.1 高斯脉冲的各阶导函数用作测距时的性能差异
• 3.3.2 使用不同带宽的高斯二阶脉冲测距时的性能差异
• 3.3.3 变化PRI对测距性能的影响
• 3.4 对相干算法（MF-TC-JM）TOA估计结果的可信度衡量
• 3.4.1 TOA估计结果的可信度分级
• 3.4.2 各可信级别的误差建模
• 3.5 对非相干算法（ED-TC-MMR）TOA估计结果的可信度衡量
• 3.5.1 TOA估计结果的可信度分级
• 3.5.2 各可信级别的误差建模
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于IR-UWB样机的测距实验
• 4.1 引言
• 4.2 基于TOA估计的单向测距和双向测距原理概述
• 4.2.1 基于TOA估计的单向测距
• 4.2.2 基于TOA估计的双向测距
• 4.3 适合已有IR-UWB样机的测距方案
• 4.3.1 IR-UWB样机简介
• 4.3.2 TOA估计算法、测距方法的选用及测距平台的搭建
• 4.4 误差分析及对策
• 4.4.1 误差成分及特性分析
• 4.4.2 大值误差对策
• 4.5 实验结果及分析
• 4.5.1 实验数据的采集
• 4.5.2 实验数据的处理及结果分析
• 4.6 本章小结
• 第5章 NLOS问题的处理
• 5.1 引言
• 5.2 不依赖于信道估计的NLOS信道状态鉴别
• 5.2.1 用于鉴别的信号段的截取
• 5.2.2 鉴别参量的提取及鉴别方法
• 5.2.3 仿真结果与讨论
• 5.3 对NLOS误差量值的估计
• 5.3.1 NLOS误差的产生及特点
• 5.3.2 NLOS误差估计式的推导
• 5.3.3 天线方向性影响的校正
• 5.3.4 DP和MCP检测算法
• 5.3.5 对实测数据的处理及结果分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 基于测距结果的定位
• 6.1 引言
• 6.2 系统模型
• 6.2.1 一体化测距与定位
• 6.2.2 定位模型
• 6.3 节点定位算法
• 6.3.1 LS算法
• 6.3.2 WLS算法
• 6.3.3 ML算法
• 6.3.4 加入约束条件
• 6.4 节点定位算法的性能仿真与讨论
• 6.4.1 脉冲发射能量对定位性能的影响
• 6.4.2 NLOS节点数量对定位性能的影响
• 6.4.3 锚节点总数对定位性能的影响
• 6.4.4 NLOS鉴别成功率对定位性能的影响
• 6.4.5 测距误差与定位误差的直观比较
• 6.5 网络协同定位
• 6.5.1 协同定位的思想概述
• 6.5.2 一种改进的协同定位方案
• 6.6 协同定位的性能仿真与讨论
• 6.6.1 未知节点数量对定位性能的影响
• 6.6.2 未知节点间NLOS测距比例对定位性能的影响
• 6.6.3 单节点定位误差与网络协同定位误差的比较
• 6.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 致谢
• 个人简历