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基于阵列天线和稀疏贝叶斯学习的室内定位方法

本站小编 Free考研考试/2022-01-03

刘坤1,
吴建新1,,,
甄杰2,
王彤1
1.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071
2.中国测绘科学研究院 北京 100830
基金项目:国家重点研发计划课题(2016YFB0502201)

详细信息
作者简介:刘坤:男,1995年生,博士生,研究方向为阵列信号处理、雷达信号处理
吴建新:男,1982年生,副教授,研究方向为阵列信号处理,雷达信号处理等
甄杰:女,1969年生,研究员,研究方向为室内外一体化定位与导航
王彤:男,1974年生,教授,研究方向为阵列信号处理、空时信号处理、自适应信号处理
通讯作者:吴建新 jxwu@mail.xidian.edu.cn
中图分类号:TN911.7; TN926.1

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被引次数:0
出版历程

收稿日期:2019-05-05
修回日期:2019-09-28
网络出版日期:2020-01-21
刊出日期:2020-06-04

Indoor Localization Algorithm Based on Array Antenna and Sparse Bayesian Learning

Kun LIU1,
Jianxin WU1,,,
Jie ZHEN2,
Tong WANG1
1. National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China
2. Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China
Funds:The National Key Research and Development Plan (2016YFB0502201)


摘要
摘要:由于多径和非同源等因素的影响,传统基于蓝牙信号强度的室内定位方法的性能精度和稳定性都不高。针对基于蓝牙信号的复杂室内环境定位问题,该文提出基于低成本阵列天线的室内定位方法,该方法利用单通道轮采极化敏感阵列天线对蓝牙信号进行采样,然后结合暗室测量获得的准确阵列流形和极化快收敛稀疏贝叶斯学习(P-FCSBL)算法实现信源的角度估计,最后通过角度实现定位。该方法充分利用极化信息和角度信息来实现目标和多径信号的分离,同时对单信源的同时采样保证了估计的稳定性。最后通过实测数据处理验证了该方法的有效性。
关键词:室内定位/
极化快收敛稀疏贝叶斯学习/
极化敏感阵列天线
Abstract:Due to the influence of many factors such as multipath and multi-source, the traditional indoor localization algorithms based on Bluetooth signal strength have low performance in accuracy and stability. In order to solve the location problem in complex indoor environment based on Bluetooth signal, an indoor localization algorithm based on low-cost array antenna is developed. The algorithm utilizes single-channel using switch-antenna polarization sensitive array to sample Bluetooth signal, then combines the accurate array manifold measured in dark room and the algorithm of Polarized Fast Converging Sparse Bayesian Learning (P-FCSBL) to estimate the source’s angle, and finally gets the target location by angle. This algorithm makes full use of polarization information and angle information to separate target and multipath signal, and simultaneous sampling of one source ensures estimation stability. Finally, the effectiveness of the method is verified by the real data.
Key words:Indoor localization/
Polarized Fast Converging Sparse Bayesian Learning(P-FCSBL)/
Polarization sensitive array antenna



PDF全文下载地址:

https://jeit.ac.cn/article/exportPdf?id=3d080640-6c04-45ce-a47e-2790b0b13e23
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