發(fā)布時(shí)間：2018-11-01 10:32

【摘要】：超寬帶雷達(dá)具有大寬帶,抗干擾性強(qiáng),低截獲概率等優(yōu)勢(shì),因此近年來(lái)受到了研究者們的廣泛關(guān)注。超寬帶雷達(dá)在定位領(lǐng)域,尤其是室內(nèi)定位領(lǐng)域的研究也越來(lái)越多。本文針對(duì)沖擊體制下的超寬帶雷達(dá),分別研究了在室內(nèi)一維距離目標(biāo)定位與追蹤和室內(nèi)二維平面目標(biāo)定位與追蹤下,從原始雷達(dá)信號(hào)中對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)的提取與分離,并進(jìn)行了詳細(xì)的算法研究和實(shí)驗(yàn)探究,同時(shí)利用上位機(jī)對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。論文首先介紹了超寬帶雷達(dá)在定位領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,并與其他體制下的定位系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比。其次介紹了本文所采用的雷達(dá)系統(tǒng),并對(duì)該系統(tǒng)各模塊的性能進(jìn)行了分析,同時(shí)探討了沖擊體制下超寬帶雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)的模型。本文隨后研究了在室內(nèi)一維距離定位情境下的高分辨目標(biāo)定位與追蹤算法。算法首先利用動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法和峰值檢測(cè)算法,將軌跡信號(hào)初步提取出來(lái),然后通過(guò)本文提出的基于熵值變化準(zhǔn)則的經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解算法對(duì)初步提取出來(lái)的含噪信號(hào)進(jìn)行去噪重構(gòu),并與經(jīng)過(guò)基于連續(xù)均方誤差準(zhǔn)則的經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解去噪重構(gòu)算法后得到的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,基于熵值變化準(zhǔn)則的經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解算法能有效地降低誤差,得到更精確的運(yùn)動(dòng)軌跡;然后利用卡爾曼濾波追蹤算法對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行目標(biāo)追蹤。本文隨后研究了室內(nèi)二維距離定位情境下的室內(nèi)定位模型,其中包括方位到達(dá)角定位模型(AOA)、圓周定位模型(TOA)、雙曲線定位模型(TDOA)等,并對(duì)雙曲線定位模型下的Chan算法和Fang算法進(jìn)行了深入研究。隨后,本文提出了基于交互多模型的擴(kuò)展卡爾曼濾波(IMM-EKF)追蹤算法,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法與經(jīng)典擴(kuò)展卡爾曼濾波追蹤算法相比,IMM-EKF追蹤算法具有更強(qiáng)的機(jī)動(dòng)性、能有效降低突變?cè)肼暩蓴_的特性。最后,本文利用MFC平臺(tái),對(duì)該算法進(jìn)行了上位機(jī)實(shí)現(xiàn),并利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證其算法和系統(tǒng)的可靠性與實(shí)時(shí)性。
[Abstract]:Ultra-wideband radar (UWB) has many advantages, such as large wideband, strong anti-jamming, low probability of interception and so on, so it has been paid more and more attention by researchers in recent years. UWB radar in the field of positioning, especially in the field of indoor positioning more and more research. In this paper, the extraction and separation of the target echo signal from the original radar signal under the indoor one-dimensional range target location and tracking and the indoor two-dimensional plane target location and tracking are studied respectively for the UWB radar under the impact system. At the same time, the algorithm is realized by the upper computer. This paper first introduces the research status of UWB radar in the field of positioning, and compares it with other positioning systems. Secondly, the radar system used in this paper is introduced, and the performance of each module of the system is analyzed. At the same time, the model of UWB radar target detection under impact system is discussed. Then, the high resolution target location and tracking algorithm in indoor one-dimensional range location is studied. The algorithm first uses the moving target detection algorithm and the peak detection algorithm to extract the trajectory signal. Then, the proposed empirical mode decomposition algorithm based on entropy change criterion is used to reconstruct the noise signal. Compared with the signal obtained by the empirical mode decomposition and reconstruction algorithm based on the continuous mean square error criterion, the empirical mode decomposition algorithm based on entropy change criterion can effectively reduce the error. Obtain more accurate motion trajectory; Then the Kalman filter tracking algorithm is used to track the measured signal. In this paper, the indoor positioning model under the condition of indoor two-dimensional distance positioning is studied, including the azimuth arrival angle location model, (AOA), circumferential positioning model, (TOA), hyperbolic positioning model, (TDOA), and so on. The Chan algorithm and Fang algorithm based on hyperbolic localization model are studied. Then, an extended Kalman filter (IMM-EKF) tracking algorithm based on interactive multiple models is proposed, and the simulation results show that the algorithm is compared with the classical extended Kalman filter tracking algorithm. The IMM-EKF tracking algorithm is more mobile and can effectively reduce the abrupt noise interference. Finally, using MFC platform, the algorithm is implemented on the host computer, and the reliability and real-time performance of the algorithm and the system are verified by the measured data.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN958

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本文編號(hào)：2303642