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基于稀疏感知的多源tdoa定位

基于稀疏感知的多源TDOA定位

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作者：叶良电子科技大学

学位级别：硕士

目标定位技术在近几十年得到了极大的发展和广泛的应用。基于tdoa的定位技术因其高精度的优良性质引起了强烈的关注,当前对tdoa定位的研究方向主要是针对单个目标源,而针对多源tdoa目标定位的研究则相对较少。因为目标源在空间中的位置... 详细信息

目标定位技术在近几十年得到了极大的发展和广泛的应用。基于tdoa的定位技术因其高精度的优良性质引起了强烈的关注,当前对tdoa定位的研究方向主要是针对单个目标源,而针对多源tdoa目标定位的研究则相对较少。因为目标源在空间中的位置是独一无二的,这时把空间稀疏化,利用稀疏感知框架精确定位多个目标源。本文的主要工作如下:1.针对稀疏感知技术。描述了不同范数下的稀疏感知技术及其性质,讨论了重构信号需要满足的约束等距条件。并且对于OMP算法和LASSO算法,通过仿真实验讨论了稀疏度和测量值维数对于重构性能的影响。2.对于单源tdoa定位。由于tdoa定位模型是一个非线性复杂的方程,由此,介绍了三种经典的单源tdoa定位算法,即泰勒级数法、Chan方法、cwls方法,并对三种算法进行了近场源和远场源的仿真实验。3.在单目标源tdoa定位仿真实验中,各种算法都体现了比较良好的定位性能。针对多源tdoa定位,tdoa需要分配对应各自的源,因此相对于单源tdoa定位更加复杂。通过把空间稀疏化,利用新颖的tdoa指纹网格设计模型,从而把多源tdoa定位问题转化为在稀疏感知框架下的范数最小化问题。4.为了提高对目标源数量的定位能力,受到稀疏感知中提高测量值维数的启发,可以利用非线性方程对稀疏方程进行处理,从而对多个目标同时精确定位。在某些特殊情形下,可以把欠定方程转化为超定方程,从而利用经典的最小二乘法直接求解。5.对于多个目标源不在网格上的情形,可以把其看成一个网格不匹配的问题。在稀疏方程中加入扰动矩阵进行讨论,并给出了两种解的方案。最后,对多源tdoa定位进行了仿真实验,大量的仿真结果证明了所提出的模型具有良好的性能。

关键词： tdoa定位多源定位 tdoa指纹稀疏重建

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