文档介绍：学校代码 10530 学号 201011051562
分类号 TP391 密级
硕士学位论文
LOS/NLOS 混合环境中基于交互式
多模型的鲁棒目标跟踪
学位申请人欧阳宁烽
指导教师徐建闽教授、周彦副教授
学院名称信息工程学院
学科专业控制理论与控制工程
研究方向智能信息处理与智能控制
二Ο一三年六月八日
Interactive-Multiple-Model Based Robust
Target Tracking in LOS/NLOS Hybrid
Environments
Candidate Ou Yang Ning Feng
Supervisor Jianmin 、Associate Yan
College College of Information Engineering
Program Control Theory and Control Engineering
Specialization Intelligent Information Processing
and Intelligent Control
Degree Master of Engineering
University Xiangtan University
Date June 8, 2013
湘潭大学
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作者签名: 日期: 年月日
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作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
摘要
在现代无线通信网络中,与位置相关的服务和应用越来越频繁,逐步改变着
人们的生活,同时有效促进目标跟踪技术的发展,使其拥有更为广阔的应用前景。
本文研究了视距(Line-of-sight, LOS)和非视距(None-line-of-sight, NLOS)混合
环境中的目标跟踪技术。针对混合环境中目标跟踪的相关测量参数估计和定位跟
踪方程的求解等问题,提出了混合参数估计和鲁棒跟踪算法。仿真结果表明,新
提出的算法适用于 LOS/NLOS 混合环境,有较高的定位精度,较强的跟踪稳定
性,且具有较好的可实现性。
首先介绍了目标跟踪技术中相关测量参数及经典算法。分析了基于卡尔曼滤
波器的跟踪算法,给出了标准卡尔曼滤波器的滤波原理及迭代过程。该算法通过
优化卡尔曼滤波器迭代过程,已知到达时间(Time of Arrival,TOA)中非视距误差
分布情况下,对非视距误差有一定程度的抑制效果。但非视距误差不断变化的
LOS/NLOS 混合环境中,基于卡尔曼滤波器的跟踪算法性能不稳定,甚至发散。
接着提出了一种基于扩展 H 滤波(EHF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的交互式
多模型( Interacting Multiple Model, IMM)跟踪算法,设计了由视距传播(LOS)、非
视距传播(NLOS)两种子模型构成的环境模型集来描述 MS 的运动状态,移动
目标(MS)与基站(BS)之间的 LOS、NLOS 传输信道分别用扩展卡尔曼滤波和
扩展 H 滤波匹配,并假设两个子模型间的转移为马尔可夫过程。仿真结果表明,
新提出的算法能有效抑制非视距误差的影响,并且在伴随混合环境中 LOS/NLOS
信号传播信道不断变化的情形下,仍有较高的跟踪精度,体现了较好的跟踪性能
和实时性。在该算法基础上进一步提出了基于扩展 H 滤波和扩展卡尔曼滤波的
TOA 和信号强度(RSSI)的联合参数估计交互式多模型算法,结合了两种测量
参数估计方法的特点,有效提升了跟踪性能。
最后,将本文所涉及的理论知识、提出的各种跟踪算法等做了总结,并对后
续研究工作做出了展望。
关键词:目标跟踪;LOS/NLOS 混合环境;交互式多模型;扩展H 滤波