基于贝叶斯压缩感知的超宽带室内多路径定位法

"一种基于贝叶斯压缩感知的超宽带室内多径定位方法" 本文主要探讨了一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressive Sensing, BCS)的超宽带(Ultra-Wideband, UWB)室内多径定位技术，旨在解决高采样率模数转换器(ADC)限制UWB定位精度的问题。在室内多径环境下，UWB信号的传播通道脉冲响应估计是定位的关键。该方法首先提出了一种新的通道脉冲响应精确估计方法，然后利用直接路径(Direct Path, DP)检测技术来估算到达时间(Time of Arrival, TOA)，从而计算出传输延迟。最后，通过加权最小二乘(Weighted Least Squares, WLS)算法实现目标位置的定位。 传统的UWB定位算法通常需要较高的ADC采样率，这不仅增加了硬件成本，也对系统功耗造成压力。而本文提出的BCS方法则降低了对ADC采样率的需求，同时保证了定位精度。压缩感知(CS)理论在其中起到了关键作用，它能够在低采样率下捕获信号的主要信息，有效地减少了数据采集和处理的复杂度。 实验结果表明，与传统定位算法相比，该BCS方法不仅能提供相当甚至更高的定位精度，而且显著降低了ADC的采样率，这对UWB定位系统的实时性和能源效率具有显著优势。关键词包括：贝叶斯压缩感知、超宽带、室内定位、多径效应、直接路径检测、到达时间、传输延迟和加权最小二乘算法。 该研究为UWB室内定位提供了新的思路，通过引入贝叶斯压缩感知技术，实现了高精度与低采样率的平衡，对于未来智能物联网、智能家居、工业自动化等领域的室内定位应用具有重要的理论和实践价值。