基于接收信号强度的不同移动终端定位方法研究

传统的基于接收信号强度的定位算法均假设用于线下训练和实时定位的移动终端不变,而这会严重影响基于位置指纹定位法的准确性。本文提出的接收信号强度差值法(RSSD)和实时自适应学习规范化法(RSALS),用于解决不同WLAN移动终端获取接收信号强度存在差异的问题,并在真实室内WLAN环境下验证了算法的可行性和有效性。实验表明即使在设备不变的情况下RSALS法仍然具有实时校正的作用,可以在一定程度上抵消环境变化对定位精度的影响。

基于超声换能器激励信号与接收信号的处理

井下超声换能器产生的声波在密度较大的油基泥浆中传播时幅值衰减较大,并且在不同温度下,超声换能器的阻抗存在差异。为提高对激励信号的接收,设计了一套针对超声换能器激励信号与接收信号的处理方案。发射端通过同向放大电路和阻抗匹配电路提高激励信号的幅值和换能器的驱动效率,利用FPGA进行不同温度下阻抗匹配电路的选择,并将温度信息通过无线通信传给上位机,便于随时监督换能器工作环境,接收端通过滤波电路和增益可调放大电路对信号进行进一步的处理。测试结果表明:所提出的设计方案有效提高了超声换能器在温度多变、密度较大的油基泥浆环境中的信号接收,具有良好的实用价值。

基于接收信号强度指示的AP簇测距方法

对移动目标的高精度测距是室内定位的关键。室内环境中无线接入点(Access Point, AP)采集的移动目标设备的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)受阴影衰落波动严重。受到RSSI采集频率和目标机动能力的限制,AP采集到的RSSI样本量少,导致基于RSSI测距精度差。为提高基于RSSI对移动目标测距的精度,本文提出了基于RSSI的AP簇测距(AP Cluster Ranging, APCR)方法。该方法通过对多个AP进行位置约束组成AP簇采集移动目标设备的RSSI,在相同采集频率下可获得更多的RSSI样本。利用RSSI波动特点,使用最大值选取和Dixon检验相结合的方式从AP簇采集的RSSI样本中筛选出高质量的RSSI样本,以提高对移动目标的测距精度。仿真和实验结果表明,与传统RSSI处理方法相比,本方法在室内环境简单或复杂时都具有更高的测距精度,在少量RSSI采集次数下同样能保持较高精度,更能满足对移动目标测距的需求。

多次散射激光雷达接收信号的模拟

MonteCarlo方法模拟多次散射激光雷达接收信号是一种经典方法，但这种方法的最大缺点是计算时间很长．为提高计算效率，本文在传统的半解析MonteCarlo方法的基础上，使用Henyey－Greenstein函数的修正公式来表示散射相位函数，计算出每个散射点处光子不发生进一步散射而直接到达接收机的概率．模拟结果显示，一、二、三次散射起主要作用，但随着海水衰减系数和接收机视场角的增大，高次散射对激光雷达的接收信号的作用也越来越强．

电子战条件下雷达接收信号模型

文中建立了电子战条件下雷达信号环境数学模型，包括雷达发射信号数学模型，目标回波信号数学模型，电子干扰（有源干扰和无源干扰）信号数学模型。

基于接收信号强度(RSSI)的室内二次定位方法

提出一种用于室内定位的基于接收信号强度(RSSI)的二次定位方法。首先利用全网中已有节点的信息,建立已知节点的初始路径传播损耗指数,采用统计中值滤波来减少RSSI的粗大误差和干扰,然后利用RSSI初次定位的位置结果对传播损耗指数进行再次修正,最后进行二次定位解算,显著提高了未知节点的定位精度。通过仿真和搭建实验平台验证了该算法的有效性。

基于卡尔曼滤波的接收信号强度指示差值定位算法

针对频谱监测系统中被监测信号无法控制并且没有任何先验知识,只能通过对信号被动监测,即接收与处理信号来估计信号源位置的要求,该文提出一种基于接收信号强度指示差值(RSSID)的定位算法,并利用卡尔曼滤波提高其定位精度。该文将两监测站之间的RSSID转换成信号源到两监测站的距离之比,根据距离之比构造定位方程矩阵,进而利用最小二乘法求取信号源位置。仿真结果表明:所提算法比经典RSSI定位算法性能更优,降低了环境因素对定位精度的影响,并且能更好地满足参数较少的定位服务需求,可以有效地应用于频谱监测系统中。同时,卡尔曼滤波可以有效改善系统的定位精度,达到预期的定位效果。

宽带阵列接收信号波束形成算法综述

宽带波束形成技术用于处理阵列天线接收到的宽带信号,形成期望波束,增强目标信号,抑制干扰信号。从信号处理的角度综述了宽带波束形成的几类主要方法,包括时域方法、频率分解方法及频率不变方法等,仿真比较了各类方法中的典型算法,分析得到波束形成系统对不同条件下接收信号阵增益的影响。

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。

稀布阵综合脉冲和孔径雷达的接收信号处理

由于米波雷达具有反隐身潜力,综合脉冲和孔径雷达(SIAR)得到了雷达界的广泛关注。在文献介绍该雷达基本概念和基本原理的基础上,本文对其接收信号处理技术作了进一步的研究.

海洋激光雷达系统接收信号噪声的相空间分析

通过对海洋激光雷达信号噪声的相空间分析，并通过与确定信号、随机信号、混沌信号相空间的比较，首次发现了海洋激光雷达接收信号噪声与混沌信号相似的相轨迹特征，初步揭示了海洋激光雷达信号噪声的混沌特性．

基于可规律性移动锚节点和接收信号强度指示器的改进DV-Hop定位算法及其性能分析

针对DV-Hop定位算法进行了缺陷分析,提出了一种基于可规律性移动锚节点(RMAN)和RSSI测距技术辅助定位的算法RRDV-Hop。采用OMNET++作为仿真平台,分别从算法的平均定位精度、开销、硬件成本和稳定性等方面对两种定位算法的仿真结果进行了对比和分析。实验结果表明,在相同网络条件下,与DV-Hop算法相比,RRDV-Hop算法近似实现了锚节点的均匀分布,能够在随机分布的网络中提高平均定位精度和保持更好的算法稳定性;同时减少了锚节点个数,从而降低了网络的硬件成本。因此,RRDV-Hop算法更能适应随机分布的无线传感器网络。

多次后向散射激光雷达接收信号的解析计算

通过对多次后向散射激光雷达接收信号的各级散射的分析，在高次散射接收信号与单次散射接收信号之间建立了一个简单的比例关系，即它们的比值与总衰减系数成比例；用蒙特卡罗方法对激光雷达接收信号进行了模拟．结果显示，１，２，３次散射起主要作用，随着总衰减系数的增大，高次散射对激光雷达接收信号的作用也越来越强．

基于传感器节点的无线接收信号强度研究(英文)

在真实室内环境中,用MICA2节点设计分析影响无线接收信号强度(radio signal strength,RSS)的实验,发现其影响因素不仅包括发送接收方(transmitter-receiver,T-R)之间的距离,且MICA2节点的工作频率和供电电池电压、发送接收方节点差异、天线角度和高度,以及环境中的时空因素和动态环境等都会影响无线接收信号强度.经分别测试这些因素,建议传统无线信号传播模型和信号校准算法应综合考虑各项影响因素.

基于接收信号强度指示的蓝牙信号源定位

利用接收信号强度指示(RSSI--Received Signal Strength Indicator)定位因为其借助的设备较少,实现方法简单而被广泛应用;在简述利用接收信号强度指示(RSSI)定位原理的基础上,以生活实际中经常用到的蓝牙为例研究两个蓝牙设备之间的距离与接收信号强度指示之间的关系;并在三种具体环境中建立了相应的关系曲线图,虽然并没有给出具体的解析表达式,但仍然能在一定程度上反应设备间距离与RSSI的关系,并为进一步的研究打下了坚实的基础;得出了在空旷环境比室内以及楼道环境下信号传播效果要好,而且三种环境下信号强度都随着距离的增加而减小,在有障碍物的情况下比没有障碍物衰减更大。

基于接收信号波形的密钥生成方案

传统基于信道参数的密钥生成方案在信道慢变条件下难以实现对密钥的及时更新。针对该问题,提出一种基于接收信号波形的密钥生成方案,利用发送方在测得信道的条件下,可以根据发送信号及信道参数计算出接收信号的特点,令合法通信双方从接收信号中提取密钥,使密钥在信道慢变条件下能够及时更新。同时通过在非最佳位置采样,人工引入码间串扰,使接收信号趋于高斯分布,扩大了密钥空间。仿真结果表明,在准静态及慢衰落两种慢变信道条件下,该方案性能优于传统基于信道参数的密钥生成方案。

室内定位无线接收信号强度测距模型的研究

接收信号强度测距法易受室内复杂环境的影响,在许多研究和实际应用中,通常将路径损耗因子作为固定不变常量,增加了系统误差。分析了室内无线信号的传播特性,介绍了对接收信号强度测距模型,推导了最优拟合当前室内环境对数路径损耗模型参数的计算公式,将自主建模的思想引入到基于接收信号强度的测量中进行了可行性探究。

基于接收信号强度的非视距检测与修正算法

为了减少非视距(Non-light of sight,NLOS)误差对基于到达时间(Time of arrival,TOA)的无线定位系统性能的影响,本文提出一种采用接收信号强度(Received signal strength,RSS)与TOA测量值相结合的方法对含有NLOS误差的TOA测量值进行检测并修正。在视距(Light of sight,LOS)传播的TOA与RSS之间关系已知的前提下,利用定位基站得到的TOA与RSS测量值,计算TOA测量值中含有NLOS误差的可能性,并对TOA测量值进行修正。该方法在不增加通信次数的情况下,大大提高了定位精度。最后在一个无线定位系统上实现了该算法,并进行了对比实验。实验结果表明,该算法不需对多次定位结果进行统计,即可有效降低NLOS误差对系统性能的影响,适用于对功耗要求苛刻的场合。

基于互相关算法的CSAMT接收信号处理研究

针对可控源音频大地电磁法(CSAMT:Controlled Source Audio-frequency Magnetotelluric)实际勘探中,因深部目标体响应信号微弱、测量环境噪声严重等特殊情况而导致接收信号的清晰度大大降低的问题,提出一种基于互相关算法的CSAMT接收数据去噪处理的新方法。该方法利用发射信号与接收信号之间相关性强,与随机噪声相关性弱的特点,设计发射信号电流波形记录器,将接收信号和发射信号作互相关处理,滤掉噪声等干扰信号。实验结果表明,该方法可压制噪声,可提高CSAMT测量的准确性。

基于接收信号强度的无线传感器网络组网协议

受应用场合和节点结构的限制,无线传感器网络的算法应具有低功耗和低复杂度等特点,为此提出了一种基于接收信号强度的分布式组网协议(RSSIOP)。节点不需要位置信息,通过接收基站定向天线扫描时发送的信息完成定位和分簇过程;根据剩余能量和接收信号强度竞选簇头,形成直接链路;根据接收信号强度,成员节点选择转发节点,形成转发链路;按照网络用户的时延要求成员节点自动选择直接链路或转发链路向簇头传输数据。此外,RSSIOP设计了簇头轮换和失效节点的处理机制。该算法可以减小节点的发射功率,分担簇头在数据接收和融合两方面的工作负荷。针对不同场景进行了仿真,结果证明了算法的有效性。