《基於信道Time/Power度量指標的TOA測距誤差模型及其套用研究》是依託北京科技大學，由王沁擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於信道Time/Power度量指標的TOA測距誤差模型及其套用研究
- 依託單位：北京科技大學
- 項目負責人：王沁
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
室內定位技術是多移動物體軌跡相關性分析、室內目標跟蹤、移動機器人等的核心之一，得到廣泛重視與研究。如何提高室內定位準確性始終是一個難題。基於射頻信號到達時間（TOA：Time-Of-Arrival）測距的定位被公認為是一種高性價比方法。但是，一個關鍵問題是：TOA測距誤差對射頻通信環境十分敏感，室內複雜的多徑和非視距環境導致測距誤差變化較大，使得測距結果可信度難以估計，是提高室內定位精度的最大障礙。近來研究發現多徑和非視距等TOA測距誤差主導因素與信道的Time/Power度量指標存在相關性。這一發現為研究TOA誤差估計提供了可能途徑。本課題擬研究TOA測距誤差與信道總能量、時延等度量指標之間相關性，利用該相關性估計TOA測距誤差，進而在室內定位及其套用中正確使用TOA測距結果，提高室內定位及其套用的可靠性和可信度。
結題摘要
基於 Time of arrival (TOA) 的定位技術同時具備較高定位精度和技術可行性，是在室內、室外多遮擋環境等衛星定位信號較弱區域實現精確定位較為可行的方法。課題在TOA測試平台、TOA測量數據分析方法、TOA測距誤差模型、TOA定位算法和多目標軌跡分析等方面開展了研究工作。取得的重要成果包括：(1)提出了信道仿真器和Ray-tracing的TOA定位性能評估平台，解決了純軟體仿真無法模擬硬體影響的問題；(2)提出了人體對TOA測距信號的影響模型和面向室內人員定位的TOA測距誤差模型，為室內TOA人員定位算法仿真提供了準確的模型；(3)提出了TOA與RSS的關係模型，該模型可用於TOA測距誤差實時估計問題；(4)提出了基於信道分類的卡爾曼濾波算法，解決了卡爾曼濾波及其衍生算法無法明顯改進TOA測距精度的問題；(5)提出了誤差分級的室內TOA定位算法，算法定位精度高於最小二乘、三邊等經典定位算法；(6)針對空間數據流聚類分析，提出了一種基於密度的空間數據流線上聚類算法OLDStream；(7)針對數據流聚類算法對輸入參數過度依賴的問題，提出了一種新穎的從數據流中挖掘密度簇結構的算法MCluStream；(8)針對移動目標軌跡數據流聚類問題，提出了一種基於密度的軌跡流線上聚類算法CTraStream。
