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1、Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用2013,49(22)55LOS/NLOS环境中融合TOA与RSSI的IMM目标跟踪周彦，欧阳宁烽，盛权，胡岚ZHOU Yan, OUYANG Ningfeng, SHENG Quan, HU Lan湘潭大学 信息工程学院，湖南湘潭411105College of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105, ChinaZHOU Yan, OUYANG Ningfeng, SHENG Quan, et al.
2、IMM based robust target tracking in LOS/NLOS hybrid environments using fused TOA and RSSI measurements. Computer Engineering and Applications, 2013,49(22):55-58.Abstract: To attack the problem of target tracking in LOS/NLOS hybrid environments, a robust Interactive Multiple model (IMM) approach base
3、d on fused Time of Arrival (TOA) and Received Signal Strength Indicator(RSSI) measurements is proposed in this paper. Extended Kalman Filler (EKF) and Extended H-infinity Filtcr(EHF) is respectively used to describe the LOS and NLOS transmission, which is modeled by a Markov process Monte Carlo simu
4、lation results show the practice and effectiveness of the proposed algorithm It has higher positioning accuracy and better tracking stability with similar computing complex compared with the TOA based approachKey words: target tracking; extended H-infinity filter; extended Kalman filter; interacting
5、 multiple model; LOS/NLOS hybrid environment; TOA-RSSI摘 要：针对视距(Line-of-sight,LOS)和非视距(None-line-of-sight, NLOS)L合环境中的运动目标跟琮问题，提出一种基 于TOA(到达时间)与RSSI(接收信号强度)测量融合的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)鲁棒跟踪算法 目标与基站之间的LOS.NLOS传输分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和扩展Hoc滤波(EHF)进行匹配，并采用马尔可夫过程 对模型间的转换进行描述.Monte Carlo仿真结果表明，与单纯T
6、OA测量跟踪相比，该算法具有较高的定位精度和校好的 跟踪稳定性，且计算复杂度相当，具有校好的可实现性。关键词：目标跟踪；扩展Hg滤波;扩展卡尔曼滤波；交互式多模型；LOS/NLOS混合环境;TOA-RSSI文献标占码:A中图分类号:TP391doi：l 0.3778/j.issn. 1002-8331305-03511引育无线定位跟踪系统中，基于TOA、TDOA、AOA、RSSI 等估计参数的跟踪技术，在不同的信号传播环境中跟踪性 能差异较大X)。基于单一估计参数的跟踪方法很难适用 于全部信道环境，亦无法保证移动冃标在无线网络覆盖区 域内不同位置都拥有校好的跟踪精度。为了有效提高算 法的跟踪性
7、能，多站协同、多种测虽方式融合是H前定位 跟踪的主要趋势。文献25中分别提出T TO A-AO A .TDO A-AO A及TOA TDOA-AOA融合估计的跟踪方法，有效提高了跟踪精度, 但AOA技术需要特殊的天线阵列，费用昂贵且较难实现。 基T TOA-TDOA两种参数的融合定位跟踪技术具备较好 的跟踪准确度.但其糸统内参与跟踪的各个畢站(BS)必须 严格同步，否则基于不同基站间的时钟偏差会给TOA或TDOA的测址带来较大影响，严重降低跟踪精度;并且其对 硬件设备雯求高,这加大了系统设计的难度。同时，基于 RSSI估计参数的跟踪方法通常跟踪精度较低，且信号在远 距离传输中易受干扰甚至无法检
8、测到;但随着无线网络基 站间距离越来越小，而RSSI信息易获取儿乎每个基站都 能得到对应的测啟参数，无需精确时间同步，对碇件设备 要求较低叫针对LOS/NLOS混合环境中运动目标跟踪问题，本文 建立了 TOA和RSSI测员融合的非线性定位跟踪模型.提 出了基于交互式多模型仃MM)的TOA和RSSI融合定位跟 踪算法。该算法对TOA和RSSI测量进行融合，并使用两 个滤波器并行工作:分别用扩展卡尔曼滤波器(EKF)和扩 展Hoo滤波(EHF 逼近LOS和NLOS传播坏境。进一步地. 采用马尔可夫过程描述模型间的切换叫仿真结果表明所廉金项H:国家自然科学垂金(No.61l04210.No.61100140)；湖南省巫点学科建设项目资助作者简介：周彦(1978-).男，博七，副教授,主要研究方向为传感器网络与信息融合;欧阳宁烽(1987-),男，硕士生，主要研究方向目标 跟踪与信息融台。E-mail: yanzhou收穰 H 期：2013-05-26 修冋 R 期：20】3-06-13文彳编皆：1002-8331(2013)22-0055-04