一、蜂窝移动通信网络中的无线定位技术（论文文献综述）
徐亚楠,蔡超,杨立辉,冯瑜瑶[1]（2021）在《蜂窝网无线定位技术研究及实践》文中提出首先分析了蜂窝网无线定位的多种定位方案及其可达的定位精度。其次,调研了定位能力的市场需求,并对CELLID定位、三角定位（TOA/TDOA）、蜂窝网指纹定位、multi-RTT定位这4种典型的蜂窝网定位技术原理进行了深入探讨。同时,在某地进行了4G指纹定位落地测试,并分析了测试结果。最后,阐述了中国联通定位能力产品的产品架构,并探索定位能力的商品化进程。
周静,杨新章[2]（2021）在《无线定位技术浅析》文中研究表明无线定位方法的定位原理包括:距离、距离差、角度、信号场强等。在无线定位的实现上,一般采用解方程、拟合/回归、分类/聚类、概率统计等方法。近年来,AI方法已应用于无线定位,在提升定位精度的同时可有效规避多径效应等问题。从2G到5G时代,无线定位技术随着无线通信技术的发展而不断深入提升,将在未来发挥出更大的作用。
罗斌[3]（2021）在《室外NLOS环境下多站定位技术研究》文中研究表明
程飞[4]（2021）在《面向5G网络的协同定位算法研究》文中提出
周梦凡[5]（2021）在《基于载波相位和DOA估计的定位算法研究》文中提出随着经济社会的发展,人们的日常生活逐渐向室内转移,建筑物对卫星信号的遮挡使得传统卫星导航定位无法很好的应用于室内环境。由于室内环境的复杂性和多干扰性,如何在低信噪比的环境中实现高精度的室内定位方法也成为了目前定位技术的研究热点。本文研究了低信噪比环境下5G蜂窝网络的室内定位算法,提出了基于载波相位与波达方向（Direction of Arrival,DoA）估计的定位解算方法,将载波相位估计获得的传播距离信息与DoA估计获得的波达方向信息结合,利用几何方法进行移动终端的位置解算。首先,本文针对低信噪比环境且来波方向相近（5°以内）的信号,提出了一种迭代多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）算法与稀疏贝叶斯学习算法结合的DoA估计方法。算法分两个阶段,第一阶段,利用功率谱分散原理,通过迭代MUSIC算法获取完备角度集合;第二阶段,利用稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）算法对获得的完备角度集合进行筛选,从中得到正确的DoA估计值。由于第一阶段得到的角度集合是完备的,因此第二阶段能够筛选出所有来波的DoA估计值,弥补了传统MUSIC算法无法获取到所有来波DoA估计值的缺陷。然后,论文利用相互嵌套的双环锁相环结构估计接收信号的载波相位,从而进行对信号传播距离的估计。其中,锁相环内环用于估计传播时延及采样时钟偏差造成的时偏,外环用于估计接收信号由于多普勒频移以及晶振频偏等引起的频率偏移,从而恢复出正确的接收载波相位。此外,针对时分双工（Time Division Duplexing,TDD）模式下的下行接收信号,论文还利用最小二乘算法进行初始下行信号及每段下行信号的相对整周模糊度的估计。将获得的载波相位信息转化为传播距离信息后,与角度估计信息结合进行终端的位置解算。最后通过系统级定位仿真验证了算法的性能。
赵盛烨[6]（2021）在《基于云计算技术的区域安全通信技术研究》文中研究表明基于云计算技术的区域安全通信技术是计算机与通信的超融合技术,解决了无线通信技术中按身份分配不同通信权限的问题。其中,“云计算技术”是基于实时数据通信的控制方法,“区域”描述了精准限定的物理覆盖范围,“安全通信技术”是特定区域的受控通信控制技术。前人在通信速率和便捷程度的需求下,研发出的通信系统往往只是解决了通信的效率、可靠性、便捷性问题,较少考虑通信技术的发展对保密机构的破坏和这些机构的特殊需要,在各类通信协议的标准当中也不存在这样的信令集供特殊功能的通信设备研发。同时,当前在网的2G-3G通信系统出于通信效率考虑较少地使用了计算机辅助单元,因此作者在研究提升云计算算法效率的基础上,将2G-3G通信系统进行上云改良,再结合4G和5G通信协议,研究通信系统对移动台终端鉴权和定位的原理,并通过科研成果转化实验,在一定区域范围内对特定终端用户群体实现了这一目标,同时该固定区域之外的移动台用户不受该技术体系的影响。文章以区域安全通信为研究对象,结合当前云计算、人工智能的新兴技术展开研究,具体工作如下:1.提出一种云环境下异构数据跨源调度算法。针对云计算中异构数据跨源调度传输耗时问题,现有的调度方法很多都是通过启发式算法实现的,通常会引起负载不均衡、吞吐量和加速比较低的问题。因此,本文提出了一种云环境下异构数据跨源调度方法,在真正进行调度之前进行了数据预取,大大减小了调度时的计算量,从而减小了调度资源开销。然后,更新全部变量,对将要调度的异构数据跨源子数据流质量进行排列,并将其看做子流数据的权重,每次在调度窗口中选择异构多源子流数据中最佳质量的子流数据进行调度传输,直到全部数据子流处理完毕。实验结果表明,本文所提的方法能够在云环境下对异构数据进行跨源调度,同时具有较高的负载均衡性、吞吐量和加速比。2.提出一种云环境下改进粒子群资源分配算法。云计算中,云平台的资源分配,不仅面对单节点的资源请求,还有面对更复杂的多节点的资源请求,尤其对于需要并行运行或分布式任务的用户,对云集群中节点间的通信都有非常严格的时延和带宽要求。现有的云平台往往是逐个虚拟机进行资源分配,忽略或者难以保障节点间的链路资源,也就是存在云集群多资源分配问题。因此,本文提出了一种新的云资源描述方法,并且对粒子群云资源分配方法进行改进。仿真实验结果表明,本文方法能够有效地对云资源进行分配,提高了云资源的平均收益和资源利用率,在资源开销方面相比于传统方法减少了至少10%,而且有更短的任务执行时间（30ms以内）。3.提出一种智能化区域无线网络的移动台动态定位算法。无线网络影响因素较多,总是无法避免地产生定位误差,为取得更好的可靠性与精准度,针对智能化区域无线网络,提出一种移动台动态定位算法。构建基于到达时延差的约束加权最小二乘算法,获取到达时延差信息,根据移动台对应服务基站获取的移动台到达时延差与到达角度数据,利用约束加权最小二乘算法多次更新定位估计,结合小波变换,架构到达时延差/到达角度混合定位算法,依据智能化区域无线网络环境的到达时延差数据采集情况,将估算出的移动台大致位置设定为不同种类定位结果,通过多次估算实现移动台动态定位。选取不同无线网络环境展开移动台动态定位仿真,分别从到达时延测量偏差、区域半径以及移动台与其服务基站间距等角度验证算法定位效果,由实验结果可知,所提算法具有理想的干扰因素抑制能力,且定位精准度较高。4.构建了基于云计算技术的区域安全通信系统。系统包括软件系统和硬件系统,整个系统是完整的,并且已经得到了实践的验证。通过SDR软件定义的射频通信架构,实现系统间的通信超融合。对于非授权手机与非授权的SIM卡要进行通信阻塞,同时要对手机与SIM卡分别进行授权,当有非授权手机或者授权手机插入非授权SIM卡进入监管区域中后,要可实现对其通讯的完全屏蔽和定位,软件系统应对非法用户进行控制,所有非法用户的电话、短信、上网都应被记录和拦截。硬件系统主要对顶层模块、时钟模块、CPU接口模块、ALC模块、DAC控制模块进行了设计。同时,本文使用改进的卷积定理算法提高了信号的保真度。5.智能化区域安全体系研究。未来的区域安全管理员还需要对多个进入的移动台终端进行鉴别,解决谁是终端机主、是否有安全威胁、真实身份是什么等问题,针对这些问题建立智能化区域安全通信体系,并将其保存在存储设备中,该体系可以实现自我学习。最后,通过实际应用对上述研究工作进行了验证,取得了较好的应用效果,满足了特定领域特定场景下的区域安全通信需求。
魏佳琛[7]（2021）在《NLOS环境下基于最优化理论的TDOA定位算法研究》文中提出随着信息产业的发展和进步,室内相较于室外占据了人们更多的活动时间,人们对室内高精度位置服务的需求也日趋增大,研究高精度、高性能的定位算法将对定位技术的发展起到关键的作用。5G移动通信技术在三大应用场景下可以达到更加精准的测距和测角精度,因此5G为无线定位算法在室内定位中的应用和发展提出了新的挑战和机遇。然而,室内定位场景建筑物布局复杂,无线信号容易因为信号的折射、反射而形成非视距传播,这将使得定位终端和基站的距离、角度等测量值产生较大的偏差,对位置估计的性能产生严重的影响。为了改善室内位置服务的性能,本文在室内场景中非视距传播存在的环境下,对时差定位算法展开研究。时差定位问题是典型的非线性非凸问题,通过非线性最小二乘优化和凸松弛等最优化思想对位置估计问题进行优化,进一步提高定位算法在复杂信号传播环境中的定位性能。具体的研究过程和内容如下:首先,本文提出了对传统Chan-Taylor组合位置估计方法的改进策略。在传统残差加权算法的基础上,通过最小残差原则改进基站组合的筛选规则,并在加权的过程中使用残差函数的高阶项代替原本的一阶项作为权值,使得不同信号特征的基站组合能有更大的区分度,改进残差加权算法的估计结果作为位置估计的初始值。在取得位置估计初始值的前提下,使用非线性最小二乘优化进行位置点的迭代寻优,先使用此初始值并结合最速下降法来补偿距离差观测量的偏差,从而构建出更加逼近真实问题的定位目标函数,而后使用信赖域算法对目标位置进行迭代求解。最后,将迭代结果和初始值进行残差加权,得到最终的定位结果。接着,本文针对严重非线性非凸的无线定位问题,提出了基于凸松弛改进的优化方法。在构建时差定位模型时将其等价表示为最大似然估计的形式,并使用二阶锥松弛算法对原问题进行凸松弛。同时,引入新的惩罚项将松弛后的约束条件进一步逼近原问题的约束,在一定程度上解决了凸松弛定位问题中可能出现的凸包问题。最后,将二次规划思想和Chan算法进行结合,提出了该经典算法在二次规划下的演进方法。为了提高算法在非视距条件下的定位精度和稳健性,本文采用距离观测量、基站和目标的几何关系以及最速下降法迭代作为二次规划的约束条件,提高了非视距环境下该算法的定位精度。最后,通过仿真实验对改进定位算法的性能进行评估,仿真结果表明,本文所提的定位算法和传统定位方法相比,定位精度和稳定性都有一定程度的提升。
武青[8]（2021）在《基于指纹库和无线测量报告的用户定位系统》文中研究指明中国移动通信技术的显着进步使得基于无线定位的位置服务（LBS）有了更大的发展空间。相较于GPS等卫星定位系统,基于无线网络的终端无线定位具有成本低、方便快捷的优势,并且在紧急救助、网络优化等领域以及疫情防控方面都有着突出的表现。本文主要研究基于指纹库和无线测量报告（MR）的室外用户定位问题,并设计开发出一个用户定位系统。具体地,本文针对指纹库定位中离线阶段指纹库的快速高效建立和在线阶段更加合理准确的匹配算法展开了深入研究。本文的主要研究工作分为以下三个部分:1、提出基于改进的泛克里金（UK）插值室外指纹库构建方法。本文对传统的克里金插值算法中的拟合函数模型进行了改进,使整个泛克里金算法更精准且鲁棒性更好。通过仿真模拟少量路测点采集到的参考信号接收强度（RSRP）和基站的位置工参等信息,使用其他插值算法和所提出的基于改进的泛克里金插值法分别构建出完整的室外指纹库,并比较了各算法的性能。仿真结果表明,本文提出的算法提高了整个指纹数据库的准确性,同时减少了人力物力的消耗。2、在线阶段使用改进的加权K近邻方法进行匹配。本论文分析了 RSRP相似度与位置距离之间的关系,提出了一种基于RSRP相似度与空间位置的加权K近邻算法。该算法通过充分利用参考点（RP）之间的位置距离和加权欧氏距离（WED）来获得近似位置距离（APD）,通过基于近似位置距离的加权K近邻算法（APD-WKNN）来估计用户的位置。此外,本文比较了常用的匹配算法和APD-WKNN算法的定位性能。仿真结果表明,本文所提出的算法匹配准确性更高。3、完成基于指纹库和无线测量报告的用户定位系统。该系统通过基站侧采集的MR数据和改进的指纹库定位算法建立室外用户定位平台。本系统的流程主要分为三个步骤,一是通过MR数据及信令数据对用户信息进行关联;二是离线阶段通过少量实地测量的数据完成指纹库的建立;三是在线阶段通过输入的MR数据关联到用户后在指纹库中进行匹配,从而完成对用户的定位。本系统可实现多数用户定位误差小于等于50米,并能通过卡尔曼滤波完成用户轨迹的刻画。
刘琼宇[9]（2021）在《面向移动通信网络的分布式协同定位技术研究》文中提出近年来,第五代移动通信技术（5G）和物联网技术（Internet of Things,IOT）得到了快速发展,为用户提供实时、快速、高精度的定位服务以及可靠、连续的导航服务是当前和未来通信网络关键且必备的基础能力。全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）在室外及空旷场景下拥有非常好的定位性能,能够满足大多数用户的需求。但是,在遮挡物繁多且复杂的室内区域、热点丰富且人员密集的大型商超区域以及高楼林立的城市峡谷区域,提供实时、无缝、高精度的位置服务仍然是一个亟待解决的问题。超密集组网技术（Ultra-Dense Network,UDN）和设备到设备技术（Device-to-Device,D2D）作为面向5G移动通信系统的关键候选技术,能够减少无线信号的非视距（Non Line of Sight,NLOS）传播以及实现节点间的双向通信和信息共享,为协同定位方案的实施提供技术支撑。本文研究面向移动通信网络的分布式协同定位问题,具体工作如下:首先,针对接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication,RSSI）的测距模型参数随动态环境的变化导致测距误差大的问题,研究了无线信号传播特性,提出了环境自适应的RSSI测距模型（RSSI-based Environment Adaptive Ranging Model,REARM）。REARM 利用锚节点或已知位置的目标节点的位置冗余信息,实时地、动态地、周期地更新RSSI测距模型参数,并将其广播到协同网络中,辅助其他节点的测距。目标节点利用高斯混合滤波处理后的RSSI值和周期变化的测距模型参数进行测距。实测结果表明,采用本文所提的REARM模型的WLS定位算法比采用固定模型参数的WLS定位算法的定位精度提高了 23.73%,在时变的环境下,REARM仍能保持较好的测距性能,增强了测距模型对时变环境的鲁棒性。然后,在研究了前文中所提出的自适应环境的RSSI测距模型的基础上,针对D2D通信网络的协同定位的目标函数结构复杂且非凸,传统的协同定位算法很难获得最优定位解的问题,提出了基于分类粒子群优化（Classification Particle Swarm Optimization,CPSO）的分布式协同定位算法。CPSO算法根据代价值将粒子划分为近距离粒子、中距离粒子和远距离粒子,并给不同种类的粒子设置不同的惯性权重和学习因子,从而增强算法的寻优能力,有效提高定位精度。为了降低D2D通信网络的链路数,本文提出基于克拉美罗下界（Cramero Lower Bound,CRLB）评估的节点发送优选机制,在发送端进行节点优选,阻止了位置估计不可靠的伪锚节点的位置信息传播。仿真结果表明,本文所提的基于CPSO的分布式协同定位算法在NLOS环境下,比经典的分类粒子群优化算法的定位精度提高了 25.3%,并在不损失协同定位精度的情况下,D2D通信网络的平均链路数减少了 11.17%,有效地降低了网络的通信量。
温紫珺[10]（2021）在《5G系统中基于参考信号的定位算法研究、仿真及优化》文中进行了进一步梳理在经济和产业迅猛发展以及移动通信技术快速迭代的背景下,5G将与各行各业进行深入合作,力图突破传统观念,驱动社会发展。而在5G时代中,基于位置的服务与大众的生活、娱乐、健康、抢险救灾等紧密相关,孕育着巨大的商机。未来随着超密集网络的逐步部署,微基站数量将会大幅增加,这使得利用广泛存在的基站进行定位成为一种非常便捷且具有足够精度的方式。与此同时,3GPP针对基站定位方法新增了一种用于提高定位精度的参考信号PRS,该信号可与多种定位技术相结合使用。因此本文在5G系统下,对基于PRS的多基站定位算法和流程进行了研究、仿真和优化。主要完成工作如下:（1）针对参考信号及定位算法的研究和优化,首先对5G NR系统中物理层下行链路及参考信号进行了研究,阐述了基本的定位技术,重点研究基于时间测量的定位方法;其次,对PRS在无线电帧内的不同分布进行了仿真分析,根据信号的自相关性能提出了新的PRS序列生成机制;最后,推导和改进了基于OTDOA的三维Chan定位算法;（2）针对定位流程的仿真及优化,首先按照参与定位的网络侧、用户侧、基站侧三个主体,设计和搭建了一个定位平台,并对各个模块中主要单元的功能进行了添加和改进,优化了定位流程;其次,利用随机几何泊松过程PPP对5G密集小区场景进行建模,并将相关的5G标准和参数用于定位平台的设置、调试;最后,通过相关仿真验证所搭建平台的可用性和准确性,并对仿真结果进行分析。（3）针对密集小区场景下定位基站的选择和优化,首先研究和推导了三维精度因子DOP;其次,通过大量仿真分析不同基站拓扑分布对定位误差的影响,总结出较好的UE-基站拓扑分布规律;最后,提出基于基站拓扑的基站选择优化方案,提高了定位精度。本课题所搭建的平台以及研究内容,可以为后续对影响定位精度的其他因素进行更多、更深入的研究和仿真提供基础,具有一定的实用性和价值性。
二、蜂窝移动通信网络中的无线定位技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、蜂窝移动通信网络中的无线定位技术（论文提纲范文）
（1）蜂窝网无线定位技术研究及实践（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 蜂窝网无线定位技术需求分析 |
| 2 典型蜂窝网无线定位技术探索 |
| 2.1 CELL＿ID定位技术 |
| 2.2 三角定位（TOA/TDOA）技术 |
| 2.3 指纹定位技术 |
| 2.4 Multi-RTT定位技术 |
| 3 中国联通定位能力产品规划 |
| 4 总结 |
（2）无线定位技术浅析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 无线定位技术概览 |
| 2.1 基于距离的无线定位方法 |
| (1)定时提前TA： |
| (2)到达时间TOA： |
| (3)基于NR信号的多往返时间定位： |
| (4)GPS定位： |
| (5)CELL-ID定位： |
| (6)辅助定位： |
| 2.2 基于距离差的无线定位方法 |
| (1)到达时间差TDOA： |
| (2)观测时间差OTD： |
| (3)观测到达时间差OTDOA： |
| 2.3 基于角度的无线定位方法 |
| (1)到达角定位AOA： |
| (2)脱离角定位AOD： |
| 2.4 基于场强的无线定位方法 |
| 3 无线定位技术比较分析 |
| 3.1 无线定位技术分类 |
| 3.2 无线定位技术演进 |
| 4 无线定位算法实现方案 |
| 4.1 传统的定位实现方法 |
| 4.1.1 解方程法 |
| 4.1.2 拟合/回归方法 |
| 4.1.3 分类/聚类方法 |
| 4.1.4 概率统计方法 |
| 4.2 基于人工智能的无线定位实现方案 |
| 5 结束语 |
（5）基于载波相位和DOA估计的定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1. 研究背景和意义 |
| 1.1.1. 无线定位技术的发展 |
| 1.1.2. 无线定位技术面临的问题 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.3. 论文主要工作及结构安排 |
| 第二章 低信噪比条件下的改进DoA估计算法 |
| 2.1. MUSIC算法简要介绍 |
| 2.1.1. 原理概述 |
| 2.1.2. 存在的局限性 |
| 2.2. IMSBL算法介绍 |
| 2.2.1. 迭代MUSIC算法 |
| 2.2.2. 低复杂度的SBL算法 |
| 2.3. 算法仿真 |
| 2.3.1. DoA估计性能仿真 |
| 2.3.2. 复杂度分析 |
| 2.4. 本章小结 |
| 第三章 基于双环锁相环的载波相位估计算法 |
| 3.1. 载波相位定位技术简介 |
| 3.2. 锁相环简要介绍 |
| 3.2.1. 鉴相器 |
| 3.2.2. 环路滤波器 |
| 3.2.3. 数控振荡器 |
| 3.3. OFDM传输信号模型 |
| 3.3.1. 无时频偏OFDM信号模型 |
| 3.3.2. 存在时频偏OFDM信号模型 |
| 3.3.3. PRS简要介绍 |
| 3.4. 基于双环锁相环的时频偏联合估计 |
| 3.4.1. 环路结构框图及相关参数说明 |
| 3.4.2. 内环运行原理及时偏估计 |
| 3.4.3. 外环运行原理及频偏估计 |
| 3.4.4. 误差修正 |
| 3.5. 算法仿真 |
| 3.5.1. 仿真参数说明 |
| 3.5.2. 仿真结果及分析 |
| 3.6. 本章小结 |
| 第四章 基于载波相位和DoA估计的定位算法 |
| 4.1. TDD模式简介 |
| 4.2. 整周模糊度解算 |
| 4.2.1. 最小二乘法估计初始整周模糊度 |
| 4.2.2. 不连续信号整周模糊度快速解算 |
| 4.2.3. 整周模糊度估计算法仿真 |
| 4.3. 链路级仿真 |
| 4.3.1. 接收信号模型 |
| 4.3.2. 仿真参数 |
| 4.3.3. 仿真结果及分析 |
| 4.4. 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1. 论文工作总结 |
| 5.2. 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 缩写参照表 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）基于云计算技术的区域安全通信技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 移动通信系统 |
| 1.2.2 通信系统与通信终端 |
| 1.2.3 区域安全通信现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 区域安全通信理论基础 |
| 2.1 移动通信研究对象 |
| 2.1.1 2G移动通信技术 |
| 2.1.2 3G移动通信技术 |
| 2.1.3 4G移动通信技术 |
| 2.1.4 5G移动通信技术 |
| 2.2 SDR设备原理 |
| 2.3 云计算技术 |
| 2.3.1 虚拟化 |
| 2.3.2 云计算安全 |
| 2.3.3 云计算与通信的超融合 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 一种云环境下异构数据跨源调度方法 |
| 3.1 相关研究 |
| 3.2 算法模型 |
| 3.2.1 异构多源数据的预取 |
| 3.2.2 异构数据跨源调度算法 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.3.1 实验环境与实验过程 |
| 3.3.2 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 一种云环境下改进粒子群资源分配方法 |
| 4.1 相关研究 |
| 4.2 算法模型 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验环境与实验过程 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 一种智能化区域无线网络的移动台动态定位算法 |
| 5.1 相关研究 |
| 5.2 基于智能化区域无线网络的移动台动态定位 |
| 5.2.1 TDOA下约束加权最小二乘算法 |
| 5.2.2 融合及平滑过渡 |
| 5.2.3 TDOA/AOA混合定位算法 |
| 5.2.4 TDOA/AOA混合定位算法流程 |
| 5.3 实验仿真分析 |
| 5.3.1 实验环境与评估指标 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 安全通信系统设计 |
| 6.1 软件系统设计 |
| 6.1.1 功能设计 |
| 6.1.2 界面设计 |
| 6.1.3 信令模组设计 |
| 6.2 硬件系统重要模块设计 |
| 6.2.1 时钟模块设计 |
| 6.2.2 CPU接口模块设计 |
| 6.2.3 ALC模块设计 |
| 6.2.4 DAC控制模块设计 |
| 6.3 实验部署与验证 |
| 6.3.1 实时控制过程和验证 |
| 6.3.2 传输验证实验设计 |
| 6.3.3 实验设备部署 |
| 6.3.4 天馈系统实验方案 |
| 6.3.5 实验安全事项 |
| 6.3.6 实验环境要求 |
| 6.3.7 实验验证测试及调试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（7）NLOS环境下基于最优化理论的TDOA定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线定位算法研究 |
| 1.2.2 NLOS误差抑制定位算法 |
| 1.3 论文的主要工作与结构组织 |
| 第二章 无线定位与优化理论 |
| 2.1 无线定位方法原理 |
| 2.1.1 TOA定位原理 |
| 2.1.2 TDOA定位原理 |
| 2.1.3 AOA定位原理 |
| 2.1.4 RSS定位原理 |
| 2.1.5 混合定位原理 |
| 2.2 定位算法性能评价指标 |
| 2.2.1 均方/均方根误差 |
| 2.2.2 克拉美罗下界 |
| 2.2.3 几何精度因子 |
| 2.3 基本最优化方法 |
| 2.3.1 非线性最小二乘 |
| 2.3.2 二次规划 |
| 2.3.3 半定规划 |
| 2.4 定位算法误差来源 |
| 2.4.1 非视距传播误差 |
| 2.4.2 多径传播误差 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 CHAN-TAYLOR组合位置估计算法优化 |
| 3.1 基于改进残差加权算法的粗定位方法 |
| 3.1.1 残差加权类NLOS误差抑制算法 |
| 3.1.2 A-Rwgh算法 |
| 3.2 基于信赖域的精确迭代方法 |
| 3.3 改进的组合位置估计算法 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于凸优化方法的定位算法 |
| 4.1 凸优化方法与问题模型 |
| 4.1.1 凸优化方法 |
| 4.1.2 定位问题模型建立 |
| 4.1.3 二次规划定位方法 |
| 4.1.4 仿真结果与分析 |
| 4.2 基于二阶锥规划的定位方法 |
| 4.2.1 二阶锥规划定位模型 |
| 4.2.2 改进的二阶锥松弛定位方法 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 NLOS环境下基于二次规划的改进TDOA定位算法 |
| 4.3.1 基于几何约束的改进 |
| 4.3.2 基于观测量的改进方法 |
| 4.3.3 基于最速下降法的迭代方法 |
| 4.3.4 基于约束条件改进的二次规划定位方法 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验环境的搭建与结果 |
| 5.1 实验的硬件和软件设备 |
| 5.2 实验环境 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 改进的Chan-Taylor组合位置估计算法 |
| 5.3.2 基于凸优化方法的定位算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文及专利 |
（8）基于指纹库和无线测量报告的用户定位系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.2 国内外课题研究现状 |
| 1.2.1 指纹库构建方法 |
| 1.2.2 指纹库匹配方法 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 室外定位技术理论 |
| 2.1.1 无线定位方式 |
| 2.1.2 基于网络的定位技术 |
| 2.2 无线测量报告 |
| 2.3 LTE信令数据 |
| 2.4 地理信息系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 离线阶段构建指纹库算法 |
| 3.1 构建指纹库 |
| 3.2 构建指纹库算法 |
| 3.2.1 线性插值 |
| 3.2.2 反距离插值 |
| 3.2.3 普通克里金插值的方法 |
| 3.3 基于改进泛克里金插值的建库算法 |
| 3.4 算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 在线阶段匹配算法 |
| 4.1 KNN和WKNN算法 |
| 4.2 基于SVR与BPNN的匹配算法 |
| 4.3 匹配算法性能比较 |
| 4.4 基于近似位置距离的WKNN(APD-WKNN)匹配算法 |
| 4.4.1 不同距离之间的关系分析 |
| 4.4.2 RSRP的加权欧式距离 |
| 4.4.3 基于近似位置距离的WKNN算法 |
| 4.5 算法性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于指纹库和无线测量报告用户定位系统 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.3 系统模块划分 |
| 5.4 系统运行结果 |
| 5.4.1 指纹库的建立 |
| 5.4.2 导入数据 |
| 5.4.3 打开地图 |
| 5.4.4 定位查询 |
| 5.4.5 轨迹查询 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（9）面向移动通信网络的分布式协同定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究背景及意义 |
| 1.1.1 无线定位技术研究背景 |
| 1.1.2 移动通信网络的协同定位研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线定位技术研究现状 |
| 1.2.2 协同定位技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 协同定位算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 协同网络系统模型 |
| 2.2.1 网络模型 |
| 2.2.2 测量模型 |
| 2.2.3 性能分析 |
| 2.3 基于非贝叶斯的协同定位算法研究 |
| 2.3.1 加权最小二乘算法 |
| 2.3.2 高斯-牛顿法 |
| 2.3.3 半正定规划 |
| 2.3.4 多维标度分析 |
| 2.4 基于贝叶斯的协同定位算法研究 |
| 2.4.1 因子图与和积算法 |
| 2.4.2 贝叶斯估计框架 |
| 2.4.3 结合因子图与和积算法的分布式协同定位算法 |
| 2.5 仿生协同定位算法研究 |
| 2.5.1 基于遗传算法的协同定位算法 |
| 2.5.2 基于布谷鸟搜索的协同定位算法 |
| 2.5.3 基于粒子群优化的协同定位算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 自适应环境的RSSI测距模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RSSI测距模型 |
| 3.3 RSSI信号滤波 |
| 3.4 自适应环境的RSSI测距模型 |
| 3.5 基于RSSI测距模型的动态自适应定位算法 |
| 3.6 实验分析与性能评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于分类粒子群优化的分布式协同定位算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 网络模型 |
| 4.2.2 测量模型 |
| 4.2.3 问题建模 |
| 4.3 粒子群优化算法 |
| 4.4 发送端节点选择 |
| 4.5 基于分类粒子群优化的分布式协同定位算法 |
| 4.6 实验分析与性能评估 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文及专利目录 |
（10）5G系统中基于参考信号的定位算法研究、仿真及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文的研究内容和创新点 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 5G NR物理层与蜂窝定位原理 |
| 2.1 5G NR物理层概述 |
| 2.1.1 5G参数集和帧结构 |
| 2.1.2 5G时频资源格 |
| 2.1.3 5G波形 |
| 2.1.4 下行链路参考信号 |
| 2.1.5 参考信号时差测量 |
| 2.2 蜂窝网络的定位原理 |
| 2.2.1 基本定位技术概述 |
| 2.2.2 基于时间的定位方法 |
| 2.2.3 基于时间差的定位算法 |
| 2.2.4 混合定位方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 室外定位平台设计及验证 |
| 3.1 仿真平台及软件的选择 |
| 3.2 主要模块搭建及具体功能 |
| 3.2.1 网络侧 |
| 3.2.2 基站侧 |
| 3.2.3 用户侧 |
| 3.3 密集蜂窝小区建模 |
| 3.3.1 异构网络和超密集网络 |
| 3.3.2 基于随机几何的小区模型 |
| 3.4 定位系统相关指标 |
| 3.4.1 定位误差类型 |
| 3.4.2 性能评价指标 |
| 3.5 定位平台验证及分析 |
| 3.5.1 BS数量对定位精度的影响 |
| 3.5.2 Chan和Taylor仿真对比 |
| 3.5.3 OTDOA和OTDOA+AOA仿真对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于PRS及基站拓扑的3D定位优化 |
| 4.1 三维Chan算法的推导及改进 |
| 4.2 基于参考信号的仿真及优化 |
| 4.2.1 帧内PRS分布的仿真分析 |
| 4.2.2 DL PRS序列优化设计 |
| 4.3 基于时间和到达角的精度因子 |
| 4.3.1 基站拓扑和精度因子 |
| 4.3.2 基于时间的精度因子 |
| 4.3.3 基于到达角的精度因子 |
| 4.3.4 基于OTDOA+到达角的精度因子 |
| 4.4 基于基站拓扑的定位优化方案 |
| 4.4.1 不同基站拓扑的定位误差分析 |
| 4.4.2 基于微基站的基站选择优化方案 |
| 4.4.3 补充宏基站的基站选择优化方案 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、蜂窝移动通信网络中的无线定位技术（论文参考文献）
- [1]蜂窝网无线定位技术研究及实践[J]. 徐亚楠,蔡超,杨立辉,冯瑜瑶. 邮电设计技术, 2021(10)
- [2]无线定位技术浅析[J]. 周静,杨新章. 广东通信技术, 2021(09)
- [3]室外NLOS环境下多站定位技术研究[D]. 罗斌. 重庆邮电大学, 2021
- [4]面向5G网络的协同定位算法研究[D]. 程飞. 安徽工程大学, 2021
- [5]基于载波相位和DOA估计的定位算法研究[D]. 周梦凡. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]基于云计算技术的区域安全通信技术研究[D]. 赵盛烨. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(09)
- [7]NLOS环境下基于最优化理论的TDOA定位算法研究[D]. 魏佳琛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [8]基于指纹库和无线测量报告的用户定位系统[D]. 武青. 北京邮电大学, 2021(01)
- [9]面向移动通信网络的分布式协同定位技术研究[D]. 刘琼宇. 北京邮电大学, 2021(01)
- [10]5G系统中基于参考信号的定位算法研究、仿真及优化[D]. 温紫珺. 北京邮电大学, 2021(01)