OFDM系统中基于神经网络的定位跟踪算法研究

【摘要】随着超三代移动通信系统(B3G)和第四代移动通信系统(4G)的快速发展,蜂窝无线定位技术成为了一个越来越活跃的研究领域。目前主要采用的定位方法有到达时间差(TDOA).到达角度(AOA)等定位方法,因此如何获取准确的TOA.AOA的值是能否对移动台实施精确定位的关键。OFDM技术作为B3G和4G的关键技术,必须找到适合自身技术特点的无线定位算法。当OFDM信号在多径环境中传播的时候,我们可以利用多重信号分类(MUSIC)法估计OFDM信号的到达时延,而最短路径的到达时间就是我们所需要的TOA的值。本文提出了OFDM系统中基于BP神经网络的定位算法。首先利用MUSIC算法获取OFDM信号最短路径的到达时延,以此作为信号的TOA值,然后利用BP神经网络对得到的TOA值进行修正,之后采用定位算法对移动台进行定位,将定位结果与其他的定位算法如：Chan算法、Taylor算法、LS算法进行比较。仿真结果表明：本文算法的定位性能优于其他的定位算法,说明BP神经网络对TOA的值起到了一定的修正作用。随着智能天线技术的发展,我们能够很方便的获取到达角度(AOA)的值,因此我们可以将TDOA定位和AOA定位相结合。本文提出了基于BP神经网络的TDOA/AOA定位算法。利用BP神经网络良好的学习性能对TDOA/AOA的值进行修正,再利用定位算法对移动台进行定位,将本文算法的定位性能与其他定位算法比较,仿真结果表明：基于BP神经网络的TDOA/AOA定位算法的定位误差明显小于其他的定位算法,说明BP神经网络对TDOA/AOA的值起到了一定的修正的作用,提高了算法的定位性能。上述算法都是基于移动台静止的情况下,当移动台处于移动状态的时候,定位的性能有所下降,因此本文还提出了基于BP神经网络的TDOA跟踪算法和TDOA/AOA跟踪算法：利用上述定位算法的定位结果再配合相关的检测距离门技术即可对移动台实施跟踪,仿真结果表明该算法能够对移动台进行良好的定位和跟踪,性能优于Chan算法、Taylor算法。最后,对全文进行了总结,并对下一步工作进行了展望。
【作者】李成；
【导师】毛永毅；
【作者基本信息】西安邮电大学，电路与系统，2013，硕士
【关键词】BP神经网络；OFDM；MUSIC算法；无线定位；

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