1、互相關(guān)干擾消除技術(shù)
在室內(nèi)復(fù)雜的定位環(huán)境中,接收機(jī)很有可能接收到定位源直射的強(qiáng)信號(hào)和經(jīng)過反射、折射的弱信號(hào),強(qiáng)信號(hào)和弱信號(hào)的功率差可以達(dá)到20~30dB。此時(shí)在弱信號(hào)的相關(guān)解算中,強(qiáng)信號(hào)產(chǎn)生的互相關(guān)峰與弱信號(hào)產(chǎn)生的自相關(guān)峰幅值處于同一量級(jí),很有可能對(duì)弱信號(hào)的捕獲造成不利影響。因此在定位過程中通常需要通過消除互相關(guān)干擾的影響達(dá)到捕獲弱信號(hào)的目的,其中常用的方法有子空間投影法和扣除法。
⑴子空間投影法
子空間投影法是在載波多普勒、載波相位以及碼相位構(gòu)建的信號(hào)子空間中生成新碼,并將待檢測(cè)的弱信號(hào)在此空間內(nèi)分解并產(chǎn)生出與強(qiáng)信號(hào)完全正交、與弱信號(hào)相關(guān)性強(qiáng)的新碼,以此碼進(jìn)行弱信號(hào)的捕獲。由于新碼的構(gòu)建需要實(shí)時(shí)運(yùn)算,而此運(yùn)算中需要進(jìn)行大量的矩陣和向量運(yùn)算,因此構(gòu)建新碼十分困難。E.P.Glennon提出改變Gold碼的均衡性使得本地碼與強(qiáng)干擾信號(hào)互相關(guān)性最小,但該方法同時(shí)也會(huì)降低一定的自相關(guān)性。
⑵扣除法
扣除法比較常見的有兩種方法:一是利用已捕獲的強(qiáng)干擾信號(hào)的多普勒頻移、載波相位、碼相位、信號(hào)幅度等參數(shù)在本地接收機(jī)內(nèi)進(jìn)行強(qiáng)干擾信號(hào)的重構(gòu),然后將強(qiáng)信號(hào)從射頻信號(hào)中扣除,再進(jìn)行弱信號(hào)的捕獲;二是在做完接收信號(hào)與本地碼的相關(guān)運(yùn)算后從中扣除強(qiáng)干擾信號(hào)的互相關(guān)值,以此消除強(qiáng)干擾信號(hào)對(duì)弱信號(hào)捕獲的影響。根據(jù)扣除操作發(fā)生的位置是在相關(guān)運(yùn)算前和后可以分為前端消除法和后端消除法。與子空間投影法相比,扣除法占用資源少、易實(shí)現(xiàn),但對(duì)強(qiáng)信號(hào)的參數(shù)依賴程度大,當(dāng)強(qiáng)信號(hào)的參數(shù)估計(jì)誤差較大時(shí),扣除法對(duì)互相關(guān)干擾的消除作用就會(huì)減小甚至不起作用。
2、非視距效應(yīng)消除技術(shù)
非視距效應(yīng)是由于定位信號(hào)源與定位終端之間存在障礙物,導(dǎo)致定位信號(hào)無法沿視距傳播,只能通過折射、反射等方式傳播。由此產(chǎn)生的誤差稱為非視距(Non-Line of Sight,NLOS)誤差。在室內(nèi)定位中,由于建筑物內(nèi)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和經(jīng)常性的人員流動(dòng)導(dǎo)致非視距效應(yīng)十分顯著。影響定位精度的主要誤差來源有測(cè)量誤差和非視距誤差,其中非視距誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于測(cè)量誤差,因此消除非視距效應(yīng)是提高室內(nèi)定位精度的主要方式。
⑴極大似然算法
在非視距環(huán)境中,可以利用測(cè)量噪聲、非視距誤差統(tǒng)計(jì)和LOS/NLOS距離概率模型構(gòu)建最大似然問題進(jìn)行定位解算,消除非視應(yīng)。Gezici使用最大似然算法最大化聯(lián)合概率密度函數(shù)剔除非視距觀測(cè)量,Qi采用最大后驗(yàn)概率估計(jì)非視距誤差統(tǒng)計(jì)分布。
⑵最小二乘算法
在視距環(huán)境中室內(nèi)定位最廣泛的算法之一是最小二乘法,在得到測(cè)量量后建立方程解出定位終端的位置。而在非視距環(huán)境下也可以通過最小二乘法進(jìn)行定位解算。殘差加權(quán)(RWGH)算法是Chen提出的一種針對(duì)非視距環(huán)境的定位算法,可以有效減小非視距效應(yīng)對(duì)定位精度的影響。
雖然眾多學(xué)者對(duì)非視距誤差的消除進(jìn)行了大量研究,但由于非視距的復(fù)雜性,目前消除模型仍難以有效消除,仍然是影響室內(nèi)定位精度的關(guān)鍵問題之一。
3、特征聚類技術(shù)
在基于指紋信息的定位方法中,通常采用特征聚類技術(shù)將離群點(diǎn)剔除,以此減小離群點(diǎn)對(duì)定位結(jié)果的影響,提高定位精度。
⑴HiWL方法
聚類算法通常需要使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,但為指紋庫中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行位置標(biāo)記是非常繁瑣的,為此HiWL方法使用隱形馬爾科夫模型 (HiddenMarkovModel,HMM)對(duì)未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行位置分類。在訓(xùn)練階段,該方法需要一定的室內(nèi)拓?fù)湫畔?。通過HMM訓(xùn)練,系統(tǒng)可以獲得地理坐標(biāo)和信號(hào)分布之間的映射關(guān)系,因此HiWL方法可以將未標(biāo)記的指紋地圖與地理坐標(biāo)聯(lián)系起來。但HMM 方法需要通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 保證學(xué)習(xí)結(jié)果的準(zhǔn)確性,提高了系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度。
⑵UMLI方法
為了減少計(jì)算量,UMLI方法采用聚類方法對(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練階段通過聚類分析,將有相似特征的相鄰參考點(diǎn)聚集為一類。以此將未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行位置標(biāo)記,減少測(cè)量和標(biāo)記的工作量。UMLI方法首先將未標(biāo)記的指紋地圖映射到對(duì)應(yīng)的房間中,然后在房間中進(jìn)行精度更高的定位解算。UMLI方法通過采用分層定位的方法提高了房間定位的精度。
4、融合濾波技術(shù)
在室內(nèi)環(huán)境下,單一的定位技術(shù)無法覆蓋全部區(qū)域,且定位精度有限。因此需要使用多種傳感器、多種定位信號(hào)定位。在此過程中就需要融合濾波技術(shù)將不同定位源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合定位。
通常融合濾波分為三類,數(shù)據(jù)融合、特征融合和決策融合。表1所示為三類融合方法的一些相關(guān)特性。
表1 不同融合方法的相關(guān)特性
根據(jù)處理結(jié)構(gòu)的不同,也可以將融合濾波分為集中式、分布式和混合式。集中式融合濾波需要一個(gè)處理中心收集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,而分布式融合濾波中每個(gè)傳感器、定位信號(hào)接收器單獨(dú)處理自己的數(shù)據(jù),并將結(jié)果發(fā)送到進(jìn)行全局分析的節(jié)點(diǎn)。混合式融合濾波中一部分傳感器和定位信號(hào)接收器自己進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,而處理中心也會(huì)對(duì)一些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合并進(jìn)行最后的決策融合。
如果一個(gè)系統(tǒng)中信號(hào)源產(chǎn)生的是相同物理測(cè)量量,那么就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)融合;相反若系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)是異構(gòu)的,那么就不能直接進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,需要提高到特征或決策融合的高度。
結(jié)論
本文對(duì)目前室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,分別針對(duì)不同種類的主流定位手段,進(jìn)行了詳細(xì)介紹與分析,并對(duì)室內(nèi)定位中常見的技術(shù)問題進(jìn)行了討論。通過對(duì)比分析,可以得到如下結(jié)論:
1)室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展迅速,亞米級(jí)及厘米級(jí)的高精度位置服務(wù)需求廣泛;
2)室內(nèi)定位技術(shù)種類繁多,不同技術(shù)之間各有優(yōu)缺點(diǎn),廣域與局域定位技術(shù)形成一定互補(bǔ);
3)組合導(dǎo)航與多系統(tǒng)融合定位可有效提高定位精度及定位魯棒性;4)導(dǎo)航通信一體化技術(shù)具有成本低、精度高等優(yōu)點(diǎn),并易于與其他定位系統(tǒng)融合,成為未來室內(nèi)外定位技術(shù)的研究熱點(diǎn)之一。
隨著人們對(duì)室內(nèi)位置服務(wù)需求的持續(xù)增加,室內(nèi)定位技術(shù)將會(huì)得到進(jìn)一步發(fā)展。新一代通信技術(shù)的發(fā)展,會(huì)大幅推動(dòng)室內(nèi)定位技術(shù)的進(jìn)步,毫米波及MIMO技術(shù)的應(yīng)用,可有效增加測(cè)距精度并提高定位終端的抗多徑能力。低成本亞米級(jí)甚至厘米級(jí)的室內(nèi)定位技術(shù)成為今后的研究趨勢(shì)與熱點(diǎn)。
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