楊玲玲　周淑娟

摘要：在超寬帶UWB（Ultra wiseband）室內(nèi)測距定位系統(tǒng)中，針對目前已有的非相干TOA估計(jì)算法精度的不足，提出了一種時(shí)間平均改進(jìn)的基于能量采樣序列最大最小值比（MMR）設(shè)置歸一化門限的TC算法，即TMMR-TC算法。

關(guān)鍵詞：IR-UWB；TOA；時(shí)間平均；MMR

中圖分類號：TP312 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）09-1956-02

UWB信號由于帶寬極寬，具有良好的時(shí)間分辨能力，為了提高能量檢測方案在低信噪比時(shí)的性能，對脈沖序列進(jìn)行時(shí)間平均處理，消除噪聲的影響。在論文中，給出了用多脈沖時(shí)間平均的方法來處理采樣序列，同時(shí)結(jié)合能量檢測序列的MMR來給定歸一化門限的方法。經(jīng)過仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明，該算法幾乎在所有信噪比內(nèi)都取得了良好的性能。[1]

1 系統(tǒng)模型

1.1 接收信號模型

在國際標(biāo)準(zhǔn)IEEE 802. 15. 4a信道模型中，目前一共有[ 2 ]CM1～CM6這幾種模型。在這次仿真模擬中，我采用的事CM2模型。

UWB測距接收端接收到的信號為r（t），設(shè)[rj（t）]為接收信號[r（t）]中第j個(gè)脈沖的接收部分，共使用N個(gè)脈沖參與平均運(yùn)算得到如下平均信號這樣，如果N足夠大，則

理論分析表明：通過對脈沖序列進(jìn)行時(shí)間平均處理，能夠有效抑制噪聲的影響。

把接收到的信號，使用平方器來進(jìn)行處理，然后進(jìn)行積分采樣，這樣我們就可以得到接收到的信號的采樣信號，在這里，假定積分周期是[Tb]，那么在一幀的范圍內(nèi)的能量塊的數(shù)目就是[Nb=Tf/Tb]。

2 TMMR-TC算法

2.1 MMR-TC

本文使用一種特殊的數(shù)值來設(shè)置歸一化門限參量，即用能量采樣序列的最大值和最小值的比值來設(shè)置門限值，這里我們假定r為MMR，表達(dá)式為

我們將其和歸一化門限[ηnorm]來對比，可以發(fā)現(xiàn)這幾種取值都和采樣序列中的得出的最大最小值相關(guān)，所以我們可以通過這個(gè)比值來設(shè)置[ηnorm]

2.2 MMR與最優(yōu)歸一化門限的關(guān)系

據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)得出，當(dāng)[Tb]改變時(shí)，使用不同的信道模型進(jìn)行仿真，而仿真曲線幾乎沒有變化。根據(jù)這些提點(diǎn)，我們把曲線進(jìn)行數(shù)學(xué)擬合，從而可以得到CM2模型下[ηnorm-opt]與MMR的聯(lián)系：

其中參數(shù)A和B的值是[A=2.594，B=0.2468]，作用是用來決定曲線的形狀；參數(shù)C和D取決于能量采樣周期[Tb]（單位ns）：[C=P1TbP2+P3] ，[D=Q1TbQ2+Q3]其中[P1=-7.041，P2=0.7454，P3=3.787，Q1=0.03946，Q2=0.6383，Q3=0.07006]，這兩個(gè)值用來決定曲線的位置。

2.3 TMMR-TC算法[5]

使用時(shí)間平均改進(jìn)的基于MMR進(jìn)行歸一化門限設(shè)置的TC算法（即TMMR-TC算法）進(jìn)行TOA估計(jì)的算法流程的描述如下：

1）通過式（1）得出經(jīng)過時(shí)間平均處理的接受信號[rAVG（t）]的值。

2）使用式（3）計(jì)算出經(jīng)過處理的能量采樣序列[Zn]的MMR值。

3）把計(jì)算出的MMR值代入式（4），計(jì)算出估計(jì)TOA所需的歸一化門限[ηnorm-opt]的值。

4）根據(jù)式（2），計(jì)算出門限[η]的值，從Zn中估計(jì)出TOA。

3 仿真結(jié)果與討論

為了驗(yàn)證本文提出的TMMR-TC算法的有效性，將其應(yīng)用在信道CM2下模型下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中假定接收到的脈沖是Tp=1ns的高斯二階脈沖，系統(tǒng)采樣率為35GHz，幀周期Tf=200ns，跳時(shí)碼序列最大碼值cmax=45，每符號用的脈沖數(shù)Ns設(shè)置為1。圖1以Tb=4ns為例分別在CM2信道下進(jìn)行了仿真。從中觀察得出，MES算法在低信噪比的情況下誤差比較小，但是在信噪比比較高的情況下，漏檢誤差仍舊比較大；TC算法在高信噪比誤差比較小，但是在信噪比比較低的時(shí)候，虛警誤差比較大，準(zhǔn)確率較低；而本文所提出的TMMR-TC算法幾乎在整個(gè)信噪比范圍內(nèi)都取得比其他算法更好的性能。

4 結(jié)論

在目前已有的脈沖超寬帶定位系統(tǒng)研究中，由于基于能量檢測的測距定位算法，具有采樣率低、收斂快，而且設(shè)備簡單，造價(jià)比較低，從而得到了大量的研究。不過這些算法當(dāng)中由于其在不同的信號噪聲的比值下，各有優(yōu)劣。針對這些問題，在該文中，提出了一種時(shí)間平均改進(jìn)的基于能量采樣序列的最大最小值比MMR進(jìn)行歸一化門限設(shè)置的TC算法。通過大量的仿真實(shí)驗(yàn)，建立了適用于非視距信道CM2模型，通過與傳統(tǒng)算法比較，TMMR-TC算法在信噪比高和低的范圍內(nèi)都可以獲得較好性能，有利于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境。

參考文獻(xiàn)：

[1] 吳紹華，張欽宇，張乃通.新穎的基于門限比較的脈沖超寬帶TOA估計(jì)算法[J].通信學(xué)報(bào)，2008（7）.

[2] LEE J Y，SCHOLTZ R A.Ranging in dense multipath environments using an UWB radio link[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 2002，20（9）：1667-1683.

[3] CHUNG W.HA D An Accurate Ultra Wideband （UWB） Ranging for Precision Asset Location[Z].2003.

[4] GUVENC I， SAHINOGLU Z. Threshold-based TOA estimation for impulse radio UWB systems[A]. IEEE'ICUWB[C]. ETH Zurich， Switzerland， 2005：420-425.

[5] 楊玲玲.IR-UWB無線傳感器網(wǎng)絡(luò)精確TOA測距定位研究[D].太原：太原理工大學(xué)，2011.