【摘 要】
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随着各种新技术的不断创新、发展、突破,位置服务(LBS,Location Based Service)在人们的生产生活中发挥着越来越重要的作用,其中 TC-OFDM(Time&Code Division-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)定位系统是一种室内外无缝切换的高精度定位系统,能够为用户提供精度很高的室内外位置服务,并且适用于大规模
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随着各种新技术的不断创新、发展、突破,位置服务(LBS,Location Based Service)在人们的生产生活中发挥着越来越重要的作用,其中 TC-OFDM(Time&Code Division-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)定位系统是一种室内外无缝切换的高精度定位系统,能够为用户提供精度很高的室内外位置服务,并且适用于大规模铺设的场景,除此之外也不干扰正常的通信。但是由于室内环境的复杂性和多变性,可能会在信号的传输的过程中受到其他信号的干扰、非视距、遮挡、多径等情况的干扰而出现定位精度低、定位结果抖动,甚至出现无法定位等现象。惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)是一种在复杂环境下仍能具有较高精度的定位方式,它具备能够自主导航的特点、并且具有鲁棒性很强的优势,但是在初始定位时必须给定初始起点,并且随着时间的积累惯性传感器的误差很容易产生积累。考虑到以上的特点,本文将TC-OFDM定位系统与INS系统进行组合可以使得两者的优劣势得到充分的互补,能够有效地提升组合导航系统的定位精度和抗干扰性。因为松组合的TC-OFDM/INS组合导航系统不能很有效地使用定位接收机测量得到的数据来辅助对基站导航信号的跟踪。在此基础上,本文提出了一种引入载波相位的多状态约束TC-OFDM/INS深组合导航系统,该系统在系统的观测量中引入了时间差分载波相位项,利用IMU测量数据最终实现对TC-OFDM定位接收机对基站信号的跟踪过程的辅助,有效提高了定位接收机的定位精度和鲁棒性。本文的主要研究内容如下:(1)设计了用于室内定位的TC-OFDM/INS组合导航系统模型。惯性测量单元在这么多年的蓬勃发展下,已成功将陀螺仪、加速度计、磁力计等力学传感器集成到了芯片级元件中,采用了微电子机械系统(MEMS),使得惯性导航在行人导航中得到应用。常用的行人导航算法为PDR算法,其定位方式是通过计算步长、步数和航向角来确定位移,因此其测量频率、时间与TC-OFDM测量相耦合,并建立精确的组合系统模型是本文需要研究的重要科学问题。(2)设计了一种引入载波相位的多状态约束·卡尔曼滤波的TC-OFDM/INS紧组合导航系统模型。传统的组合导航模型采用扩展卡尔曼滤波模型,前一次定位结果对后一次定位结果的影响较大,考虑到室内环境的复杂多样性,容易对定位信号的质量造成影响,基于上述考虑,本文提出了一种多状态约束的组合导航模型,该模型充分使用了 了多个时刻的观测量数据对系统的状态量进行联合求解,将时间差分载波相位加入到系统的观测量中去,可以反馈矫正系统的误差,可以有效地提升系统的定位精度、稳定性以及性能。实验测试结果可以得出,本文所提出的TC-OFDM/INS组合导航模型相比基于扩展卡尔曼滤波的组合导航模型具有更高的定位精度。(3)设计了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的TC-OFDM/INS深组合跟踪环路算法。针对室内环境的复杂性和干扰严重等情况,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的TC-OFDM/INS深组合跟踪环路算法,通过惯性传感器测量数据可以用来辅助预测I/Q信号值,与接收机计算得到的I/Q积分值进行差分,送入UKF导航滤波器,可以获得更精确的I/Q积分值,并且辅助跟踪环路的I/Q积分值的计算,提高跟踪环路的精度,提升环路稳定性。本文最终对现有的实验开发平台上设计并且实现了 TC-OFDM/INS组合导航系统,并与传统的TC-OFDM/INS组合导航系统进行了实验对比。从实验结果可以得出结论,与TC-OFDM系统想对比,本文实现的组合导航系统定位精度显著提升了 13.6%,在遮挡或环境干扰等影响下接收到的基站数量不足时,仍然能提供比较精确的三维位置服务。
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