超宽带(UWB)定位技术研究与应用

"UWB定位系统研究" 这篇硕士论文是由西南大学的唐春玲撰写，专业为计算机软件与理论，指导教师为肖国强教授，于2008年提交。论文主要探讨了超宽带（Ultra-Wideband，简称UWB）定位系统，特别是在实时定位系统（Real-Time Locating Systems，RTLS）中的应用优势。 UWB技术自从被美国联邦通信委员会（FCC）批准用于民用产品后，因其低功耗、优异的抗多径效应、高安全性和高定位精度而受到广泛关注。UWB定位系统的核心在于测距和定位两部分。 在测距方法上，通常采用接收信号强度（RSS）、信号传播时间（Time of Arrival，TOA）和信号角度（Angle of Arrival，AOA）这三种方式。论文重点探讨了基于TOA的方法，提出了结合主成分分析（PCA）和卡尔曼滤波（Kalman Filter）的TOA估计算法。PCA算法通过对噪声接收信号的相关矩阵进行谱分析，找到信号子空间的能量，以估算TOA。通过设定阈值和较低的采样频率，该方法可以有效去除噪声并提高精度。然而，PCA算法计算量大，不适宜实时应用，此时卡尔曼滤波器的引入可以解决这一问题。在卡尔曼滤波的框架下，通过对每一帧信号加窗处理，减少计算复杂度，并利用前一帧的预测值作为窗口中心，窗口大小由信道模型决定。 在定位算法上，UWB定位主要分为迭代和非迭代算法。泰勒级数展开法因其高精度和鲁棒性在非线性定位问题中广泛应用，但对移动站的初始坐标值依赖性较强。论文提出了一种新的方法，基于TOA和基站坐标来设置初始值，即利用接收到的移动站信号的基站坐标来估计初始坐标，以此降低对初始值的敏感性。 实验结果显示，论文提出的两种TOA估计算法在噪声和多径环境下表现出更好的性能。这篇论文为UWB定位系统的设计和优化提供了新的思路和方法，对于无线定位技术的发展具有重要的理论和实践意义。