数字电视地面广播单频网定位系统关键技术研究

At present, existing positioning systems do not satisfy with the location based services (LBS) requirements. Satellite-based positioning system is less effective especially in urban and indoor environments. So development of new solution based on existing networks is thus of great interest to offset the drawbacks of satellite-based positioning system. Based on our previous works about single frequency networks (SFN) positioning system using digital terrestrial television broadcasting (DTTB) signals, this project would further investigate the base station (BS) identification by the outlier detection theory and the state prediction model. It is expect to decrease the hardware requirement and enlarge the selection of position estimation algorithm. Then it will discuss the position estimation algorithm by integrating the information of digital television (DTV) signal and channel parameters to improve the system performance. In order to use all possible DTV signals and other radio signals for positioning purpose, it will also study the cooperation positioning model of the SFN positioning system for system design rationality and resource utilization efficiency. This project will provide some useful suggestions for large-scale SFN positioning system deployment.

现有的定位系统并不能满足日益增长的定位需求，尤其在城市的市区和室内，卫星类定位系统存在着定位盲点。因此基于现有的网络基础设施，开发新的定位系统来弥补卫星类定位系统的缺陷，成为值得探讨的一个重要问题。在申请人前期对数字电视地面广播单频网定位研究的基础上，本项目将野值发现理论和状态预测模型运用到基站识别中，进一步降低基站识别对系统硬件和位置估计算法选择的依赖性。设计基于数字电视信号参数信息和信道参数的位置估计算法，并充分融合所有可能的数字电视广播信号和其他无线电信号资源，构建设计合理、资源利用有效的单频网协同定位系统模型。项目研究将会为大规模部署数字电视地面广播单频网定位系统提供有益的借鉴。

本项目在现有网络设施基础上，开展了对数字电视地面广播单频网定位系统关键技术研究。研究成果能够弥补卫星类定位系统在室内定位下的缺陷，是一个创新性和应用性多很强的课题，其研究成果对部署全国范围商用/民用定位系统具有参考和借鉴价值。. 三年来本项目着重就如下几个方面开展了细致的研究工作：(1) 数字电视地面广播单频网定位系统的基站识别算法。 (2) 基于非视距减轻技术的单频网位置估计算法。(3) 单频网协同定位模型开发应用。 (4) 基于压缩感知技术的室内目标定位算法。(5) 无线室内定位系统基站布设算法。. 通过本课题的研究达到了下列目标：(1) 将单频网定位系统中基站识别问题转化为数据验证问题，提出了基于门参数计算的基站识别方法。(2) 将基站识别问题转化为数据分类问题，提出了一种基于最小距离分类器的单频网定位系统的基站识别方法。(3) 提出了一种基于基于门参数计算，IMM滤波平滑和Kalman滤波技术的的单频网定位算法。(4) 提出了基于模糊建模，最大似然估计和卡尔曼滤波技术的目标定位算法。(5) 在分布式协同定位系统中，提出了基于导航信息的数据融合策略。(6) 提出了基于可见光通信技术的室内定位算法。(7) 提出了基于压缩感知与多边测量技术的定位算法，从而提高定位性能。(8) 提出了基于GMP算法的高目标识别性能的定位方法。(9) 提出了一种基于残差分析的安全定位算法。(10)提出了基于字典分层规划(LSP)模型的基站布设算法。. 通过本课题的研究，发表了19篇学术论文，其中SCI收录6篇，EI收录11篇，申请了7项专利，授权2项发明专利。利用该项目培养博士研究生1名，硕士研究生7名。参加国内国际会议并在大会上做报告交流4次。