基于UWB的无线测距与车辆组合定位算法研究

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1、分类号：TN92910710-2015124024基于UWB的无线测距与车辆组合定位算法研究苏婷导师姓名职称关可教授申请学位级别工学硕士学科专业名称信息与通信工程论文提交日期2018年4月2日论文答辩日期2018年6月2日学位授予单位长安大学ResearchinWirelessRangingbasedonUWBandVehicularIntegratedPositioningAlgorithmsAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：SuTingSupervisor：AssociateProf.GuanKeChang’anUniv

2、ersity,Xi’an,China摘要汽车领域的“互联网+”计划包含了车联网的核心内容和发展方向。车辆定位技术是车联网系统的重要支撑技术之一，车辆定位的精度关系到车联网系统的实用价值和整体性能。目前车辆定位主要依靠GPS全球定位系统。GPS系统定位精度高但定位区域受限，在隧道、地下停车场等地，定位性能易受非视距环境的影响，单一系统可靠性降低不能满足车联网的定位需求。本文以复杂环境下的车辆准确定位为目标，对超宽带（Ultra-wideband,UWB）这种短距离无线传输通信技术以及基于UWB技术的定位算法进行研究。主要内容如下：1.从脉冲波形、信道模型、信号相关检测、测距技术等方面

3、详细描述了UWB定位技术的原理。2.分析推导了最小二乘算法、Chan算法和Taylor算法，并对比Chan-Taylor协同定位算法进行性能仿真；针对传统算法对初始坐标的敏感特性，把车辆相对位置估计问题转化为非线性规划问题，将外部罚函数法和变尺度算法结合提出一种不依赖于精确初始坐标的自由坐标定位算法(FreeCoordinateLocalization,FCL)；采用残差定权引入模型融合的定位算法，避免了单一模型带来的偶然误差；引入基于BP神经网络的算法对信号到达时延测量值进行修正，减缓了NLOS环境对定位算法的影响。3.搭建室内外协同的组合定位系统。将GPS定位系统与UWB定位系

4、统组合，两系统优势互补，能实现车辆的连续定位。仿真结果表明：1.改进后的算法在各个性能影响因素下定位精度均提高，能达到厘米级定位，满足了道路级（1m-3m）的定位需求。2.迭代算法对噪声环境适应性更强。3.基于BP神经网络的算法能有效减轻NLOS环境的影响。关键词：超宽带，车辆定位，FCL，模型融合，BP神经网络iAbstractThe"InternetPlus"planintheautomotiveindustryincludesthecorecontentanddirectionofInternetofVehicles(IOV).Vehiclepositioningtechno

5、logyisoneoftheimportantsupportingtechnologiesoftheIOVsystem.TheaccuracyofvehiclepositioningisrelatedtothepracticalvalueandoverallperformanceoftheIOVsystem.Currently,vehiclepositioningreliesontheGPS.ThepositioningaccuracyoftheGPSsystemishigh,butthelocationareaislimited.Intunnels,undergroundpark

6、inglotsandotherplaces,thepositioningperformanceiseasilyaffectedbythenon-lineofsight(NLOS)environment.ThereliabilityofthesinglesystemisreducedandthepositioningdemandoftheIOVcannotbesatisfied.Thispaperaimedattheaccuratelocationofvehiclesincomplexenvironment,andstudiedtheultra-wideband(UWB)short-

7、rangewirelesstransmissioncommunicationtechnology,anddesignedapositioningalgorithmbasedonUWBtechnology.Themaincontentsareasfollows:1.TheprincipleofUWBpositioningtechnologyisdescribedindetailfromtheaspectsofpulsewaveform,channelmodel,sign