低信噪比下車輛的射頻識(shí)別與定位技術(shù)的研究.pdf

1、微電子與射頻技術(shù)的發(fā)展使得射頻識(shí)別(RadioFrequencyIdentification，簡(jiǎn)稱RFID)技術(shù)走向成熟，RFID便于跟蹤識(shí)別管理的特點(diǎn)使其在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮了獨(dú)特的作用，成為國(guó)內(nèi)外研究開(kāi)發(fā)的熱點(diǎn)之一；另一方面，隨著我國(guó)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystem，簡(jiǎn)稱ITS)在交通運(yùn)輸事業(yè)中的作用會(huì)越來(lái)越大。最近，慕豐浩等提出了新型交通信息獲取系統(tǒng)，該方案將RFI

2、D技術(shù)應(yīng)用到智能交通系統(tǒng)中，是實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的解決方案之一。方案中的核心功能之一就是車輛射頻識(shí)別與定位。該功能的實(shí)現(xiàn)方式為在汽車上安裝有源RFID，移動(dòng)基站根據(jù)RFID發(fā)射的射頻信號(hào)對(duì)車輛定位。RFID發(fā)射的射頻信號(hào)功率有限，如何在低噪比環(huán)境下檢測(cè)到射頻信號(hào)并進(jìn)行時(shí)延估計(jì)是關(guān)鍵性問(wèn)題。 目前，低信噪比環(huán)境下的信號(hào)檢測(cè)研究往往是在一定條件下進(jìn)行。例如，采用陣列接收天線的方法；或假設(shè)噪聲的幅度譜已知；或采樣率足夠高可以用相參匹配的

3、方法。這些方法都取得了很好的效果，但不適用于本文中面臨的問(wèn)題。本文以低信噪比、較低采樣頻率為條件研究射頻信號(hào)時(shí)延估計(jì)。 本文的主要工作如下： (1)研究了常用的信號(hào)時(shí)延估計(jì)算法，根據(jù)本系統(tǒng)接收的射頻信號(hào)的特點(diǎn)，改進(jìn)了匹配濾波器，使之可以應(yīng)用在較低的信噪比環(huán)境中。 (2)將卡爾曼濾波應(yīng)用到信號(hào)的時(shí)延估計(jì)中，根據(jù)的接收信號(hào)的特點(diǎn)建立了矢量狀態(tài)——標(biāo)量觀測(cè)的卡爾曼濾波器；使用卡爾曼濾波的方法讓系統(tǒng)可以在低信噪比下獲得較