基于DTV單頻網(wǎng)的定位及信息融合算法.pdf

1、利用DTV單頻網(wǎng)定位是近幾年提出的一種新的定位方式，由于其定位精度高、經(jīng)濟有效受到越來越多的重視。而目前對DTV單頻網(wǎng)的定位方法和算法的研究在國內(nèi)外尚屬空白。本文借鑒現(xiàn)有的蜂窩網(wǎng)定位、導(dǎo)航系統(tǒng)的相關(guān)理論，結(jié)合DTV單頻網(wǎng)的特點，對DTV單頻網(wǎng)定位的方法和算法做了探索。 在定位方法方面，介紹了4種傳統(tǒng)的定位方法，研究它們在DTV單頻網(wǎng)中的適用情況，選定TDOA法為DTV單頻網(wǎng)的定位方法，并提出了利用微多普勒頻移定位的新方法。

2、 在靜態(tài)定位算法方面，研究了Fang算法、Chan算法和泰勒序列展開法3種算法在LOS和NLOS環(huán)境下的性能。在LOS環(huán)境下，3種算法的性能均受高斯測量噪聲的影響，Chan算法、泰勒序列展開法性能優(yōu)于Fang算法；在NLOS環(huán)境下，算法性能惡化。 在動態(tài)定位算法方面，選擇Singer模型為移動臺的運動模型，將Kalman濾波運用到TDOA法和微多普勒頻移法，取得了令人滿意的位置和速度估計，位置估計精度高于靜態(tài)定位算法。

3、 在數(shù)據(jù)融合方面，采用集中式狀態(tài)(觀測)融合和聯(lián)邦濾波將TDOA法和微多普勒頻移法相融合。以上兩種融合方法均取得了優(yōu)于單獨使用一種方法的位置和速度估計。集中式狀態(tài)(觀測)融合能得到全局最優(yōu)估計，但計算負擔(dān)大；聯(lián)邦濾波是次優(yōu)的，但運算量降低。 在信道模型和NLOS噪聲消除方面，給出了詳細的COST259信道模型仿真步驟，運用基于Kalman濾波的交互多模型算法抑制NLOS噪聲。即使LOS/NLOS交替出現(xiàn)，該算法也能很好地抑制NL