【摘 要】
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针对LTE信号定位技术中,不同场景中存在的信号传播差异性,以及使用单一信道衰落模型测距性能差的问题,研究城市环境下的信道场景识别方法,可有效减少测距误差、提升系统性能
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针对LTE信号定位技术中,不同场景中存在的信号传播差异性,以及使用单一信道衰落模型测距性能差的问题,研究城市环境下的信道场景识别方法,可有效减少测距误差、提升系统性能。本文首先提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)的信道场景识别方法,并使用SUI模型进行仿真验证。然后选取校园内几处典型的树林、楼宇与空旷场景进行实验,采集LTE信号并提取信道参数,使用实测的数据集进行了场景识别验证。与经典的决策树方法相比,所提基于DNN的信道场景识别模型在达到95%识别率时所需时间仅为决策树模型的一半。另外,针对路径损耗传播模型定位方案中常见的测距误差问题,提出了一种基于信道匹配的测距误差消除算法:选取典型的城市信道环境进行实地信道测量,使用KNN算法匹配测试点对应的SUI信道类别,然后根据SUI信道类别选择相应的路径损耗模型,利用匹配出的路径损耗模型反演信号传播距离。与自由空间模型测距方案进行对比,实验结果证明所提距离修正方法在测距误差与最终定位精度上优于传统单一传播模型的测距方法,所提算法能大大降低了测距误差,定位精度提高近20m。
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