基于测距技术的移动目标定位方法研究_精品文档资料下载.pdf

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Q22研究方向：

捡型丕统选丝撞莶生理迨申请学位级别：

亟指导教师：

塑虫熬握研究生：

奎重盟论文起止时间：

如Q712200812摘要移动目标的定位问题一直以来备受国内外的关注，本文在分析大量有关移动目标定位技术研究成果的基础上，重点对基于测距技术的移动目标的定位算法和状态估计算法进行了研究，主要有以下几个方面：

从提高定位精度的角度出发，设计了误差分段补偿算法，并分析了基于测距技术的定位算法，为提高状态估计算法的精度，通过引入用来描述加速度改变的加速度因子提出了一种改进的匀速运动模型，实验表明，误差补偿算法和基于改进模型的卡尔曼滤波法具有很好的效果。

最后设计了利用超声波信号和射频信号相结合实现定位的系统，并在该系统上实现了本文的定位算法，验证了算法的可行性，为进一步研究奠定了良好基础。

关键字：

目标定位；

状态估计；

误差补偿；

目标模型ABSTRACTThemobiletargetlocationproblemhasreceivedconsiderableattentioninthepastathomeandabroad，basedontheanalysisofagreatdealofresearchresultsaboutmobiletargetlocation,thispapermadestudiesonmobiletargetlocalizationalgorithmsandstateestimationalgorithmsbasedonrangingtechnologyMainworksareasfollows：

Inthispaper,withthemotivationofenhancinglocalizationaccuracy,wedesignedrangingerrorcompensationalgorithm，weanalyzedlocalizationalgorithmsbasedonrangingtechnologyToenhancestateestimationaccuracy,thispaperpresentedanimprovedCAmodelbyintroducingaccelerationfactorwhichCandescribethechangeofacceleration，experimentresultshowedthattheerrorcompensationalgorithmandthekalmanfilteralgorithmbasedonimprovedmodelhasgoodresultAtlast，thepaperdesignedasystemthatuseultrasonicsignalandRFsignaltolocate，andimplementedthealgorithmwithOurdesignedsystem，demonstratingthefeasibilityofthealgorithms，andsuppliedbasicdataforfurtherresearchKeywords：

targetlocalization；

stateestimation；

errorcompensation；

targetmodelII长春理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：

所呈交的硕士学位论文，基于测距技术的移动目标定位方法研究是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

作者签名：

盔童趟纽拿年月且日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。

盔复缅迦j年月监日指导导师虢监掣年上月日第一章绪论弟一早殖T匕11移动目标定位的研究目的和意义近年来，不论在军事领域还是在民用领域，对移动目标定位这一应用的需求显得日益强烈，因为在许多应用领域里，往往需要对监测区域中的特定物理目标进行跟踪和定位。

比如抢险救灾中，需要追踪灾区中医护人员的位置；

战争中军队需要确定在阵地上无GPS1】支持（可能被破坏）的士兵、车辆等的位置；

在禁入地区需要监测和追踪闯入者等等，因此移动目标定位技术有着巨大的市场潜力。

用于移动目标的定位技术主要有三种：

（1）测量目标与若干点之间的距离，或测量目标与若干点之间的角度或方向，利用边或角的三角关系或极大似然估计法来定位。

它是一种基于测距的定位技术。

（2）根据测量目标到一系列点之间的接近程度来定位，基本原理为：

已知一个物理位置点，当物体到达该已知位置点附近，就说该物体在该已知位置点上。

主要用了三种方法：

检测物体接触，监视无线蜂窝接入点和观测自动ID系统。

（3）场景分析法：

利用计算机图像技术和位图技术或对物理现象进行测量的方法来定位。

上面提到的后两种定位技术能很好地解决各自领域内的定位问题，但与此同时，这些技术也存在着各自的缺点。

场景分析法需要利用计算机图像技术从相机拍摄的位图中获得信息，与数据库里的位置进行比较来实现定位，要想获得高精度的定位就需要昂贵的摄像机以及丰富的数据库信息，所以适用性较差。

与后两种定位技术相比，基于测距的定位技术有很多优点：

（1）定位精度高因为利用目标点和参考点之间的实际距离或角度信息来确定目标的位置，因此定位精度较高。

（2）应用范围广室外定位系统GPS采用这种方法来定位，已得到越来越广泛的应用，为在开阔的室外环境中工作的各类用户提供了极大的帮助，RADAR和LORAN等很多定位系统也采用这种技术。

（3）扩展性好除了对定位算法继续研究外，还可以通过改进目标模型，状态估计算法以及测距算法来获得更高精度的定位。

很明显，基于测距的定位技术克服了其他技术的诸多缺点，有着很大的应用价值和前景，就目前国情来看，开展这方面的研究还是有着深远意义的。

12基于测距技术的定位算法的研究进展基于测距技术的定位主要有：

超声定位，红外定位，WIFI（80211）定位以及最新发展的蓝牙定位，RFID（80215）定位，超宽带定位。

发展最成熟的是20世纪70年代由美国研制的全球定位系统GPS，采用基于TOA的三边法和极大似然估计法来定位，RADAR系统【引，LORAN系统和中国的北斗双星定位系统也是采用三边法和极大似然估计法来定位的，基于三边法和极大似然估计法的移动目标定位研究起步较早，现已比较成熟，随着无线传感器网络的出现，通过无线传感器网络实现移动目标定位已成为研究热点。

WisconsinMadison大学计算机系的Rabbat和Nowak提出了一种适用于DWSN的分布式移动目标定位算法pJ。

该算法是一种基于信号强度的定位算法，当网络范围增长的情况下，通信量较低。

在网络范围广，节点数众多的情况下难以形成一种合理的数据处理序列，算法的收敛特性随着节点探测误差大小、目标运动速度快慢变得更加复杂。

之后又有人提出了采用参考节点的方法，即在传感器网络中布置好一定数量的已知其自身位置的节点，作为移动目标定位的参考。

这种方法在较高的参考节点通讯区域重叠率（或者与此等同的，较高的参考节点密度）的情况下，能够获得较好的定位精度。

但必须设有大量的参考节点，同样限制了它的应用范围。

仍采用集中式策略，将各节点间的连通性信息发送到中央处理机上，这种方式只使用很少的布置好的参考节点就可以得到误差限制较好的估算结果。

不过由于障碍物、信号干涉和混合噪声等原因影响了连通性，而常常会被误判，这种不确切性可能导致最后结果的波动较大，使问题难以得到解决。

继而Ramanathan和Brooks等人又给出了一种“位置中心的方法来进行协作感应和目标定位，它的主旨是程序抽象来提供网络内各单位间的寻访、通信的方法，这里的单位是指定的地理区域，而不是单个的节点。

这就使得定位的选择激活策略变得更易于实现。

另夕bBrooks等人还提出了一些白组织分布式传感器网络的移动目标定位预测算法，其中预测采用了信息素、贝叶斯以及扩展卡尔曼滤波技术【41。

英国剑桥AT&

T实验室在1999年开发的ActiveBat位置系统采用TTDOA技术，可以将误差以95的概率控制在9cml为。

2000年剑桥AT&

T实验室又开发了Cricket位置系统15】也采用-TTDOA技术，在房间内它能精确定位在4*4平方英尺（大约15m2）的范围内。

2003年剑桥AT&

T实验室$1Ubisense公司一同开发的基于UWB（UltraWideband，超宽带）的室内位置感知系统Ubisense6】中，利用