基于RFID與DSP技術(shù)的車輛定位算法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是21世紀(jì)城市交通系統(tǒng)的發(fā)展方向，是解決眾多交通問題的根本措施之一。其中，智能車輛定位是其核心部分。本文即基于幕豐浩博士等人提出的新型交通信息獲取系統(tǒng)，解決其中的車輛定位問題。 本文在分析射頻識別(RFID)原理、無線定位知識和DSP技術(shù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種可以快速估計非整數(shù)時延的定點LMS自適應(yīng)時延估計方法，實時的獲得車輛到達(dá)不同基站的時間延遲(TOA)，然后利用Chan算法對車輛進(jìn)行定位。分析了Chan

2、算法的定位性能，之后針對時延估計具有較大誤差這一情況，對Chan算法進(jìn)行改進(jìn)，并根據(jù)改進(jìn)的定位算法，提出了韌性(Robust)定位算法，使車輛定位系統(tǒng)在具有較大時延估計誤差的情況下的定位性能相對于Chan算法得到很大的提高。本文的主要工作如下： (1)研究如何用定點數(shù)字信號處理器TMS320DM642在有限精度下實現(xiàn)無限精度的LMS自適應(yīng)時間延遲估計算法，盡可能減小有限精度效應(yīng)，達(dá)到高的時延估計精度。 (2)針對LMST

3、DE算法只能估計整數(shù)時延的問題，本文提出了一種有效的插值方法(拋物線擬合)，使該算法可以估計出非整數(shù)時延，并且具有高的實時性，在PC(CPU：2.2GHz，內(nèi)存：2G)上用VC++編程實現(xiàn)300次時延估計，最快需要7060毫秒，而在DSP(TMS320DM642：CPU600MHz)上運行只需要114.688毫秒，比PC機(jī)快60多倍。 (3)在用定點TMS320DM642估計出的時延相對與無限精度算法有較大誤差的情況下對Chan

4、定位算法進(jìn)行改進(jìn)，改善了定位性能。 (4)針對改進(jìn)的定位算法提出一種韌性(Robust)定位算法，以此來提高定位性能。并對算法進(jìn)行了實驗仿真，在信噪比SNR=-5dB時，韌性定位算法的定位誤差約為10米，而Chan算法的定位誤差約是18米。當(dāng)信噪比下降到-25dB時，Chan算法的定位誤差增加到139.1173米，此時，韌性定位算法的定位誤差是71.2950米，抗誤差能力顯著提高。隨著信噪比的降低，韌性定位算法相對與Chan算法