为了解决现有方法难以对宽带跳频时分多址(frequency hopping-time division multiple access,FH-TDMA)辐射源网群定位的问题,提出一种仅利用波达方向(direction of arrival,DOA)信息的多站定位及网群划分方法。首先通过模拟滤波对各站...为了解决现有方法难以对宽带跳频时分多址(frequency hopping-time division multiple access,FH-TDMA)辐射源网群定位的问题,提出一种仅利用波达方向(direction of arrival,DOA)信息的多站定位及网群划分方法。首先通过模拟滤波对各站接收到的信号进行频段划分,通过基于多相滤波的数字信道化方法把信号输出到多个信道中;然后通过直接定位(direct position determination,DPD)算法计算得出各时隙辐射源的位置;最后先通过不同参数的基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法选择出最佳的辐射源定位结果,再根据提出的基于先验信息的改进K-means聚类算法进行网群划分。所提方法实现了采样率和信号处理速率的降低,且无需站间严格的时间同步。结果表明,所提方法有效估计出了辐射源的数量、位置,以及网群划分情况。展开更多
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...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。展开更多
文摘为了解决现有方法难以对宽带跳频时分多址(frequency hopping-time division multiple access,FH-TDMA)辐射源网群定位的问题,提出一种仅利用波达方向(direction of arrival,DOA)信息的多站定位及网群划分方法。首先通过模拟滤波对各站接收到的信号进行频段划分,通过基于多相滤波的数字信道化方法把信号输出到多个信道中;然后通过直接定位(direct position determination,DPD)算法计算得出各时隙辐射源的位置;最后先通过不同参数的基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法选择出最佳的辐射源定位结果,再根据提出的基于先验信息的改进K-means聚类算法进行网群划分。所提方法实现了采样率和信号处理速率的降低,且无需站间严格的时间同步。结果表明,所提方法有效估计出了辐射源的数量、位置,以及网群划分情况。
文摘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。