NLOS环境下的时差定位和目标跟踪算法研究

作     者：许鹏 

作者单位：北京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：邓中亮

授予年度：2022年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

主      题：时差定位 目标跟踪 改进牛顿法 交互多模型 视觉辅助 

摘      要：随着通信技术的快速发展和万物互联时代的到来,基于位置的服务和目标跟踪作为一种具有战略意义的新兴产业也逐渐成为日常生活中重要的组成部分。室内无线定位和跟踪技术是室外成熟的卫星定位导航系统的有力补充,但是受室内复杂布局等环境的影响与限制,无线定位信号在传播过程中容易发生反射现象,这类非视距传播会使得目标终端和定位基站在传播时间、入射角度信息等观测量中存在较大的误差,进而会导致定位解算和跟踪精度严重下降甚至失败现象的发生,给稳定的高精度定位和跟踪带来很大的挑战。本文主要是对NLOS环境下的时差定位和目标跟踪进行分析与研究,拟提升目标定位解算和目标跟踪的精度,为实现室内定位解算与跟踪服务提供新的解决策略。具体研究可以分为如下内容:1.针对较大NLOS误差下得到的较差初始定位解作为牛顿迭代过程中的初值会造成病态的Hessian矩阵进而造成迭代过程发散的现象,本文通过引入梯度下降因子阵列的方式来改进传统牛顿迭代法,避免因初始值不理想造成的病态Hessian矩阵。同时为了提高迭代过程,本文将借助于双曲正切函数的特性,对梯度下降中的步长因子进行自适应的调节,避免固定因子值对迭代过程的影响。2.针对复杂环境中由于NLOS传播误差造成的定位精确度下降的现象,本文基于Cayley-Menger解算策略对于每一个组合计算残差平方和和目标终端的位置估计,找到最大残差值的组合对其TDOA观测数据进行修正,并更新基站组合集中的测量数据,重复计算直至满足终止条件;接着对当前更新后的基站组合集通过加权策略,得到目标终端的初始位置估计结果;最后将此估计结果作为改进牛顿算法的初始值进行迭代,得到目标终端的最终估计结果。3.交互多模型(Interactive Multiple Model,IMM)滤波算法虽然克服传统滤波算法中模型单一导致的无法精准匹配目标实际状态的问题,但是IMM算法中模型间切换的Markov概率矩阵是固定不变的,NLOS误差的存在更容易造成模型间切换时概率调整出现偏差。本文基于贝叶斯策略,借助于IMM并行滤波的后验输出值和融合输出值来动态更新Markov概率转移矩阵,在并行滤波中通过判决的方式来处理滤波观测值和增益,降低NLOS误差下获得较差观测值对状态估计的影响。同时在滤波过程中融合视觉辅助工具ARCore与PDR技术,并利用滤波输出的最优估计值方差和ARCore计算的移动距离对初始方向角进行实时校正,降低了 PDR误差的累计,同时增加运动状态的监测和动态调整,提高目标运动过程中跟踪的精度。对改进的定位解算策略和跟踪算法的性能在NLOS环境下进行了实验仿真,结果显示本文的改进算法与传统定位和目标跟踪技术相比,NLOS误差抑制效果、目标解算过程中的收敛性、定位的精度以及目标跟踪中模型切换的效率和跟踪精度均在一定程度上得到提升。