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脉冲超宽带(Impulse Radio Ultra-Wide Bandwidth,IR-UWB)技术直接利用超宽带脉冲传输信息,是一种无载波的无线通信技术。由于其具有时间分辨力高、穿透能力强、传输速率高、功耗低等特点,非常适合于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中的定位应用。本文首先介绍了脉冲超宽带系统的基本知识,主要包括超宽带脉冲信号和IEEE802.15.4a标准信道模型,为后续定位算法的研究提供了数学模型。其次,分析了几种典型的无线传感器网络定位技术,主要包括接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)法、到达角(Angle of Arrival,AOA)法和到达时间(Time of Arrival,TOA)估计方法。其中,到达时间估计算法的关键在于检测首达路径(First Path,FP)。在已有的到达时间估计算法的基础上,本文做出的主要工作如下:1.大多数基于能量检测(Energy Detection,ED)的到达时间估计算法都假设噪声模型为加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)。然而,在某些情况下,噪声可能不服从高斯分布,比如在航空航天和军事领域中采用拉普拉斯白噪声模型。此外,由于硬件故障等原因,接收信号中有时会存在离群值,严重干扰首达路径的检测。针对这两个问题,本文提出一种采用秩和方法的到达时间估计算法。该算法将能量检测接收机的输出与噪声样本序列进行排序,通过排序后得到的秩和检测首达路径。首先,我们分别在加性高斯白噪声、拉普拉斯噪声以及存在离群值三种不同环境下,比较了不同估计算法的性能,仿真结果证明了采用秩和方法的估计算法精度更高,鲁棒性更强。其次,我们发现了采用秩和方法的估计算法时,能量检测接收机的能量块宽度与到达时间估计的精度之间的关系。能量块宽度越小,估计的精度越高。最后,通过比较不同门限设置方法的性能表现,我们还发现在秩和方法中将判决门限值设置为序列最大值的3/4时,方法简单,检测结果可靠。该门限设置方法与基于恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)的门限设置方法相比,复杂度较低,估计精度的损失可以接受。2.在此基础上,考虑到目前大多数到达时间估计算法没有对接收信号进行降噪处理,为了进一步提高到达时间估计的精度,本文提出了一种基于噪声消除的估计方法。该算法通过在接收端对功率信号序列求均值,抑制接收信号中的噪声干扰,接着对功率均值序列采用秩和方法,检测首达路径。仿真结果表明该算法将降噪处理和秩和方法结合后,在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下比之前的估计算法误差更小,精度更高。此外,我们还分析了基于噪声消除的估计方法中,求均值的功率信号序列的长度N_f对该算法性能的影响。功率信号序列越长,估计误差越小,并且当序列长度达到一定时(N_f=40),增加序列长度对算法性能的提升不明显。