西安电子科技大学通信工程学院
本科生毕业论文( 设计) 中期进展报告
( 届)
题目车载可见光定位技术研究
学生姓名
专业通信工程
学号
指导教师
年 4 月
( 本表一式三份, 本人、指导教师、学院各一份)
1、毕业设计工作是否更换题目及是否按开题报告预定的内容及进度安排进行
没有更换题目, 按照开题报告预定的内容及进度安排进行中。
2．当前已完成的研究工作及结果( 内容要详实充分)
课题研究背景: 最先开始的定位技术为GPS技术。
GPS定位中最为实用的RTK
定位测量方式=-在至少3个公共点上, 求GPS坐标与适用坐标之间的转换参数(点校正); 式中: X、 Y、 z是当地坐标系中的实际(适用)坐标, x、 y、 z—RTK测出的坐标, △x△y△z是坐标平移
参数仅是坐标旋转参数, m是缩放参数, 中间3×7的矩阵是转换系数阵。
用2个平高、 1个高程公共点, 代人上式(列出7个方程), 解出7个转换参数(唯一解); 用3个平高公共点带入, 可列出9个方程, 平差解出7个参数的最或是值。
获得7个转换参数(平移、旋转、缩放)后, 将RTK每测出1个点的坐标xyz, 带人上式求出该点的适用坐标xyz。
这是原理, 实际是将新参数重新置人RTK中即可(RTK直接显示适用坐标)。
这便是一般我们所见的GPS定位技术中常见的实现方式。
然后出现的是WIFI定位技术主要用于室内下面介绍一种常见的方式室内常见的定位方法: 到达时间法( TOA) 经过测量无线信号在发射端与待测点传播的单程或者往返时间, 根据信号传播速度来计算出发射端与待测点之间的距离。
若测量单程时间, 要求发射端或者待测点能记录信号发射的准确时间, 对系统节点之间的时钟同步有较高的要求。
若测量往返时间, 则不要求发射端与待测点之间的同步, 只需要发射端或待测点有比较精确的时钟。
采用此方法, 用所测的往返时间除以2即可得到单程时间, 这个方法在测量传播时间中十分常见。
若发射端到接收端的传播时间为t, 无线信号的传播速度为v, 则发射端到接收端的距离s可估算为v*t。
在确定空间中点的位置时, 可使用三边定位方法。
基于WIFI的定位系统中, 发射信号端为无线接入点(AP), 在理想的环境下, 选取3个AP为圆心, 以估算出AP到接收端的距离为半径画圆, 在理想的情况下, 三圆会相交于一点, 这点即为待测点的空间
位置。
、
这种方法对时间的同步性要求, 和时间的精度要求特别高。
实现起来难度很
大。
方法2: 到达角度法( AOA) 经过己知的AP节点和待测点间的角度进行定位。
在该定位机制中, 经过接收端感知AP发送信号的到达方向或者角度, 然后可经过三角定位测量法(在接下来的计算节点位置的方法中介绍)计算出节点的。
AOA很容易受到外界环境的干扰。
对于与定位精度有很大的影响, 实验已经证明AOA的定位精度甚至不如( TOA) .
方法3: 到达时间差法( TDOA) 在TDOA方法经过测量无线信号从不同AP的时间差来进行定位, 这样做能够大大降低AP与待测点时间同步的要求。
待测点到达AP的时间差为一定的值, 可知待测点与AP的距离差也为定值, 待测点一定位于以AP为焦点的双曲线上, 可用双曲线定位法算出空间中点的位置, 即求解出不同AP的双曲线的交点。
若要求出AP的位置, 至少需要两个双曲线方程组成一个方程组, 即需要3个AP。
信号强度法(RSSI)在室内的已知环境中, 使用能够接收到信号强度的机器去估计室内环境中的环境干扰参数和墙壁衰减因子。
从而得出该室内环境下的传播模型。
据此, 就能够经过待测节点所接收到的信号强度去估计出待测节点与发射信号机器之间的距离。
由于RSSI算法必须考虑到各种干扰, 因此算法比较难。
常见的传播模型有: (1)线性距离路径损耗模型线性模型是一种非常常见的统计学模型, 它是建立在假设室内环境中的路径损耗和传输距离为线性
分布, 它的表示式为: 该式子中, 口为一次的参数, lo是恒定参数, L(d)是距离发射机端为d的信号强度。
(2)对数距离路径损耗模型室内对数距离路
径损耗, 满足下列式子: PL(d)=PL(d)(d)+10+X(d)式中, 以为参考距离, 是由测量的量决定, 一般可取lm; d是发射机端和
接收机端之间的距离; 是路径损耗指数, 它依赖于周边环境和建筑物的类型,
代表路径损耗儿PL随着距离增长的速率; X是标准偏差为的正态随机变量;
PL(d)表示参考距离d处的功率值, 可经过实际测量出。
(3)衰减因子模型
衰减因子模型考虑了建筑物类型的影响以及障碍物引起的变化。
衰减因
子模型预测路径损耗与实际测量的标准偏差比较减少了4dB, 而对数距离模型的
偏差为13dB。
因此该衰减因子模型优于对数距离损耗模型, 该衰减因子模型为:
式中, 表示同层测试的路径损耗指数值(同层即同一建筑的楼层)。
如果
能获得较好的同层路径损耗系数弦, 则可经过附加楼层衰减因子FAF(Floor attenuation factor)获得不同楼层路径损耗。
将多楼层影响的指数
代替FAF, 则有:
室内路径损耗是自由空间损耗加上衰减因子FAF, 对于多层建筑物, 衰减因子并随着距离成指数增长。
为信道衰减常数, 单位为dB／m。
给出了的典型信道衰减常数值。
信号强
度法基本原理是经过待测点所接收到的信号强度, 对待测点与AP之间的距离进行估计。
在发射端的发射功率一定的条件下, 它发出的信号在室内环境中的传播损耗符合一定的规律, 这些规律可用室内传播模型表示, 利用模型能够估算测端与AP之间的距离。
在计算空间中点的具体位置时, 可采用合适的室内传播模型来估算待测点与三个AP的距离, 即采用三边测量法进行定位。
这种定位方式也有自己的缺点, 我们学习过通信原理, 能引起信号衰减的因素过多。
因此受到影响的因素过多, 有可能收到少考虑有些因素造成误差。
2.非参数化室内定位方法: 采用的是信号强度指纹定位方法: 信号强度指纹定位方法是一种基于无线信号强度的定位方法。
它的优点在于有着较高的定位精度, 而且其定位方法实现简单, 因此在近几年的无线室内定位方法文献中, 有很多在对基于信号强度指纹的定位方法进行研究。
信号强度指纹定位方法可分成两个阶段: 校准阶段和定位阶段。
在校准阶段中, 需要采集信号强度作为指纹库。
在一个部署了若干个无线信号发射点的环境中设置足够多的采集点, 在每个采集点处设定一定的频率去采集一组信号强度数据, 并经过这些数据估算出每个采集点的信号强度RSSI; , 将这信号数据与采集点的位置信息存入数据库中。
在定位阶段, 待测点运动到某一位置时, 也按一定的频率去采集一组信号强度数据, 将这组信号数据发送给服务器端, 服务器端将该数据与数据库中的校准数据进行匹配, 从而估算出待测点现在的位置。
基于信号强度的指纹定位方法, 因为有信号指纹库, 与基于模。