2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著移動(dòng)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展以及智能手機(jī)的普及,基于位置的服務(wù)產(chǎn)業(yè)在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)成為了繼互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)之后的一個(gè)新的市場(chǎng)爆發(fā)點(diǎn)。在此背景下,無(wú)線定位技術(shù)得到了各大公司和研究機(jī)構(gòu)的廣泛重視。在實(shí)際定位過(guò)程中非視距傳播會(huì)對(duì)定位精度造成極大的影響,本文主要研究如何利用TOA/AOA混合定位技術(shù)減弱非視距誤差。
  首先,介紹了無(wú)線定位技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,闡述了無(wú)線定位的基本原理和相應(yīng)定位參數(shù)的測(cè)量估計(jì)方法,同時(shí)對(duì)2G、3G、4G各代通信系統(tǒng)中

2、的定位技術(shù)進(jìn)行了討論,分析了影響定位精度的幾種因素。
  其次,研究了兩種常用的非視距環(huán)境下的散射體模型,ROS模型和DOS模型。從非視距識(shí)別和抑制兩方面對(duì)相關(guān)非視距減弱方法進(jìn)行了討論,對(duì)幾種經(jīng)典TOA/AOA混合定位算法進(jìn)行了性能仿真分析。
  然后,針對(duì)傳統(tǒng)線性定位算法在NLOS環(huán)境下定位精度差的問(wèn)題,通過(guò)增加定位線和加權(quán)平均法,不僅提高了定位精度,而且保留了計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)。在單次反射圓模型下,針對(duì)GSA定位算法耗時(shí)

3、較多的問(wèn)題,通過(guò)虛擬基站和最大散射半徑縮小了搜索范圍,減少了定位時(shí)間;數(shù)據(jù)處理時(shí),采用加權(quán)平均的方式改善了定位精度。同時(shí),針對(duì)傳統(tǒng)定位算法對(duì)基站數(shù)目要求過(guò)高、抗非視距能力弱的問(wèn)題,提出了一種基于MIMO的單基站混合定位算法,利用信號(hào)路徑參數(shù)以及基站、移動(dòng)臺(tái)、散射體之間的位置關(guān)系對(duì)移動(dòng)臺(tái)進(jìn)行定位估計(jì)。仿真表明上述三種TOA/AOA混合定位算法在非視距環(huán)境下能夠有效提高定位精度。
  最后,對(duì)本文工作進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)蜂窩網(wǎng)無(wú)線定位的發(fā)

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