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现如今,随着移动终端、物联网、虚拟现实等技术的蓬勃发展,对于人与物位置信息的获取也越来越得到更多的需求和关注,位置信息是众多业务得以开展的不可或缺的基础和支撑。例如物联网领域中的智能仓储、智慧交通;虚拟现实领域中的体感游戏、人机互动;移动终端领域的导航服务、数据统计,无一例外地将位置信息的获取和感知推上了更重要的地位,它为社会带来更好的管理辅助,为用户带来更多的附加服务。本文针对上述需求,对比现有定位技术,选择超宽带信号作为定位信号体制,基于超宽带信号较高的时间分辨力,从TDOA定位算法出发,对比和分析了基于TDOA双曲线模型的经典定位算法,从该模型的固有缺陷出发,提出了双曲面相交定位算法。此外,研究了基于卡尔曼滤波以及运动状态信息融合的航迹修正算法,从而改善定位性能。最后,本文进行超宽带定位系统总体设计,并搭建实验平台,验证定位系统可行性,并对前述多种定位算法进行分析和验证。本文的主要工作包括:1.分析了TDOA双曲线模型,研究了基于TDOA双曲线模型的经典定位算法,包括Chan算法、AML算法以及Talyor级数展开算法,从理论上对比和分析上述定位算法的可行性。2.基于TDOA双曲线模型的弊端,提出了双曲面相交定位算法,避免了高度差对定位结果的影响,并且研究了双曲面相交的简便算法,减少了解高次方程的运算量。3.从两个方向研究了两种航迹修正算法,分别是基于卡尔曼滤波的航迹修正算法以及基于运动状态信息的传感器融合算法。研究了适用于TDOA定位原理的扩展卡尔曼滤波,并对其进行了仿真验证。还引入了IMU系统,利用IMU系统输出的运动状态信息与TDOA定位结果进行融合,进一步改善了定位效果。4.对超宽带定位系统总体方案进行了设计,包括对超宽带信号发射机和接收机的模块化设计,并对定位基站间的同步机构、定位系统时序和初始化环节进行了设计。并搭建实验平台,进行定位系统性能验证,并对多种定位算法进行分析和验证。