文獻標識碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.11.011
引用格式: 林杰,,趙躍新,,劉鵬,等. 基于FTM和CSI的單站目標跟蹤研究[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,,2020,39(11):69-73,,89.
0 引言
目標跟蹤在態(tài)勢感知[1],、定位導航[2]等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,旨在通過觀測站采集的信息來估計運動目標的位置和速度,。觀測信息主要包括到達角(Angle of Arrival,,AoA)、到達時間(Time of Arrival,,ToA)以及到達時間差(Time Difference of Arrival,,TDoA)?;谟^測信息實現(xiàn)目標跟蹤通常需要多個觀測站同時進行測量,,而利用單觀測站跟蹤運動目標不僅避免了觀測站之間的同步問題,還降低了對系統(tǒng)部署的要求,,具有更廣的適用范圍,。
WiFi作為普及率高的無線通信技術(shù),在定位跟蹤領(lǐng)域也取得了大量研究應(yīng)用,,尤其是為單站目標跟蹤提供了十分有利的條件,。一方面,IEEE 802.11-2016標準定義了精細時間測量(Fine Time Measurement,,F(xiàn)TM)協(xié)議[3],,可以實現(xiàn)高精度測量ToA,并且該協(xié)議已經(jīng)在商業(yè)WiFi芯片中實現(xiàn),,比如Intel 8260和高通IPQ4018,。另一方面,信道狀態(tài)信息(Channel State Information,,CSI)原本用于無線通信的調(diào)制解調(diào),,近年來諸多研究將其用于精確估計AoA,取得了良好的效果[4-5],,并且部分商業(yè)芯片也支持提取CSI,,比如Intel 5300和Atheros AR9580。因此,,利用WiFi設(shè)備提供的AoA和ToA觀測信息即可實現(xiàn)單站目標跟蹤,。
AoA-ToA目標跟蹤的主要挑戰(zhàn)在于觀測量與目標位置之間的非線性關(guān)系,。然而,現(xiàn)有的非線性卡爾曼濾波算法很難同時滿足跟蹤精度高,、計算復雜度低的要求[6-7],。對此,本文提出了一種簡單有效的偏差補償卡爾曼濾波算法(Bias Compensation Kalman Filter,,BCKF),。該算法首先通過對AoA和ToA觀測方程進行偽線性化,然后補償由偽線性化引起的估計偏差,,實現(xiàn)更優(yōu)的跟蹤性能,。
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作者信息:
林 杰1,2,,趙躍新1,,劉 鵬1,唐 磊3
(1.陸軍工程大學 指揮控制工程學院,,江蘇 南京210007,;
2.解放軍32228部隊24分隊,福建 福州350000,;3.解放軍32228部隊23分隊,,福建 廈門361100)