無線定位技術(shù)

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 無線定位與基于位置的服務(wù) 1
1.1.1 無線定位的基本概念 1
1.1.2 節(jié)點(diǎn)的可定位性 2
1.1.3 基于位置的服務(wù) 3
1.2 定位技術(shù)的分類 6
1.2.1 視覺定位與非視覺定位 6
1.2.2 室外定位與室內(nèi)定位 7
1.2.3 單目標(biāo)定位與多目標(biāo)定位 8
1.2.4 絕對定位與相對定位 8
1.2.5 集中式定位與分布式定位 8
1.2.6 測距定位與非測距定位 9
1.3 定位技術(shù)的評價標(biāo)準(zhǔn) 9
1.3.1 均方誤差與均方根誤差 9
1.3.2 克拉默-拉奧下界 10
1.3.3 幾何精度因子 11
1.3.4 圓/球概率誤差 12
1.4 無線定位技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展趨勢 12
1.4.1 無線定位技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域 12
1.4.2 無線定位技術(shù)的發(fā)展趨勢 14
參考文獻(xiàn) 15
第2章 無線定位中的通信技術(shù) 17
2.1 Wi-Fi技術(shù) 17
2.1.1 Wi-Fi技術(shù)概述 17
2.1.2 Wi-Fi的物理層 19
2.1.3 Wi-Fi的MAC層 21
2.1.4 Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的入網(wǎng)過程 23
2.2 ZigBee技術(shù) 25
2.2.1 ZigBee技術(shù)概述 25
2.2.2 ZigBee的設(shè)備與拓?fù)?26
2.2.3 ZigBee的體系架構(gòu) 28
2.2.4 ZigBee各層的主要功能 29
2.2.5 ZigBee的組網(wǎng) 32
2.3 UWB技術(shù) 36
2.3.1 UWB技術(shù)概述 36
2.3.2 UWB的物理層 38
2.3.3 UWB的MAC協(xié)議 41
2.3.4 UWB的組網(wǎng) 42
2.4 藍(lán)牙技術(shù) 43
2.4.1 藍(lán)牙技術(shù)概述 43
2.4.2 藍(lán)牙的協(xié)議棧架構(gòu) 45
2.4.3 藍(lán)牙連接的建立 46
2.5 RFID技術(shù) 49
2.5.1 RFID技術(shù)概述 49
2.5.2 RFID的工作原理 50
2.5.3 RFID的工作頻段 51
參考文獻(xiàn) 54
第3章 無線定位的基本原理 56
3.1 距離測量方法 56
3.1.1 基于RSSI的距離測量 57
3.1.2 基于TOA的距離測量 58
3.1.3 基于TDOA的距離測量 59
3.1.4 基于AOA/DOA的距離測量 60
3.1.5 基于PDOA的距離測量 61
3.2 基本測距定位算法 62
3.2.1 三邊定位法 63
3.2.2 三角定位法 63
3.2.3 極大似然估計(jì)法 64
3.2.4 小二乘法 65
3.2.5 多維尺度法 67
3.2.6 指紋定位法 69
3.2.7 慣導(dǎo)定位 70
3.2.8 地磁定位 72
3.3 基本非測距定位算法 73
3.3.1 質(zhì)心定位法 73
3.3.2 APIT定位法 74
3.3.3 DV-Hop定位法 75
3.3.4 MSP定位法 76
3.3.5 凸規(guī)劃定位法 79
3.3.6 Spotlight定位法 80
參考文獻(xiàn) 81
第4章 無線定位的進(jìn)階算法 84
4.1 提高測距精度 84
4.1.1 近場電磁測距優(yōu)化 84
4.1.2 基于計(jì)時誤差抑制的TOA 測距優(yōu)化 86
4.2 移動信標(biāo)輔助的定位 88
4.2.1 移動信標(biāo)定位的基本原理 88
4.2.2 LMAP定位算法 89
4.2.3 定向天線定位算法 90
4.3 機(jī)會定位 95
4.3.1 機(jī)會相遇的建模 95
4.3.2 機(jī)會定位的位置求解 97
4.3.3 利用機(jī)會感知增強(qiáng)定位能力 98
4.4 基于壓縮感知的定位 99
4.4.1 壓縮感知的基本原理 99
4.4.2 基于壓縮感知的兩階段多目標(biāo)定位 100
4.4.3 基于壓縮感知的目標(biāo)軌跡測繪 102
4.5 被動定位 103
4.5.1 被動定位的基本原理 104
4.5.2 射頻層析成像算法 105
4.5.3 被動定位中的環(huán)境噪聲消除 109
參考文獻(xiàn) 110
第5章 目標(biāo)定位的濾波處理 112
5.1 卡爾曼濾波 112
5.1.1 卡爾曼濾波概述 112
5.1.2 一個簡單的卡爾曼濾波實(shí)例 114
5.1.3 卡爾曼濾波的數(shù)學(xué)描述 117
5.1.4 卡爾曼濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 120
5.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波 124
5.2.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波的原理 124
5.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波在機(jī)器人定位中的應(yīng)用 129
5.3 無跡卡爾曼濾波 134
5.3.1 無跡卡爾曼濾波的原理 134
5.3.2 無跡卡爾曼濾波在目標(biāo)定位中的應(yīng)用 138
5.4 粒子濾波 139
5.4.1 粒子濾波的原理 140
5.4.2 粒子濾波在機(jī)器人定位中的應(yīng)用 143
參考文獻(xiàn) 145
第6章 定位中的非視距處理 146
6.1 視距傳播與非視距傳播的定義 146
6.2 NLOS傳播對定位的影響 147
6.2.1 NLOS傳播對RSSI測距的影響 147
6.2.2 NLOS傳播對AOA和DOA測距的影響 147
6.2.3 NLOS傳播對TOA和TDOA測距的影響 148
6.3 目標(biāo)定位中的NLOS 識別 148
6.3.1 殘差檢驗(yàn)法 149
6.3.2 誤差統(tǒng)計(jì)法 150
6.3.3 能量檢測法 151
6.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 152
6.4 目標(biāo)定位中的NLOS 抑制 153
6.4.1 濾波算法 153
6.4.2 半?yún)?shù)算法 157
6.4.3 能量檢測法 157
6.4.4 數(shù)據(jù)庫法 158
6.5 目標(biāo)定位中的NLOS利用 159
6.6 NLOS輔助的目標(biāo)定位 161
6.6.1 NLOS與LOS混合場景下的目標(biāo)定位 161
6.6.2 僅有NLOS信息場景的目標(biāo)定位 168
參考文獻(xiàn) 171
第7章 衛(wèi)星定位技術(shù) 173
7.1 衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)概述 173
7.1.1 GPS(全球定位系統(tǒng)) 173
7.1.2 GLONASS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 176
7.1.3 Galileo衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 177
7.1.4 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 179
7.2 衛(wèi)星定位的基本方法 181
7.2.1 測碼偽距法定位 181
7.2.2 測相偽距法定位 185
7.2.3 差分定位 187
7.3 GPS衛(wèi)星的導(dǎo)航定位信號 190
7.3.1 GPS導(dǎo)航定位信號概述 191
7.3.2 GPS信號測距碼 191
7.3.3 導(dǎo)航電文 194
7.4 GPS信號接收機(jī) 195
7.4.1 GPS信號接收機(jī)的基本結(jié)構(gòu) 195
7.4.2 GPS信號接收機(jī)的工作原理 198
7.5 整周模糊度 201
7.5.1 整周模糊度概述 201
7.5.2 觀測值域內(nèi)方法 202
7.5.3 LAMBDA方法 203
7.6 GPS定位中的誤差源 204
7.6.1 GPS誤差分類 204
7.6.2 減少或消除誤差的措施 206
參考文獻(xiàn) 207
第8章 特殊場景的無線定位 209
8.1 煤礦場景的無線定位 209
8.1.1 煤礦場景無線定位的特點(diǎn) 209
8.1.2 基于雙標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)定位 212
8.1.3 基于證人節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)定位 214
8.1.4 基于煤礦巷道特征的定位 219
8.2 水下場景的無線定位 222
8.2.1 水下場景無線定位的特點(diǎn) 223
8.2.2 基于AHP和灰度理論的水下目標(biāo)定位 224
8.2.3 水下AUV定位 229
8.3 救災(zāi)場景的無線定位 231
8.3.1 救災(zāi)場景無線定位的特點(diǎn) 232
8.3.2 基于加權(quán)DS證據(jù)理論的救災(zāi)場景定位 234
8.3.3 基于智能手機(jī)的災(zāi)后受困人員定位 238
參考文獻(xiàn) 241