检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西南大学荣昌校区信息管理系,重庆402460 [2]西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715
出 处:《西南大学学报(自然科学版)》2010年第1期129-133,共5页Journal of Southwest University(Natural Science Edition)
基 金:重庆市高等学校教学改革资助项目(093181);西南大学科研基金资助项目(08QMr02)
摘 要:提出了一种基于卡尔曼滤波的TOA估计算法,充分利用了卡尔曼滤波的预测功能,以预测值为中心对接收信号进行加窗处理,对此窗口内的接收信号作主成份分析得到测量值,然后对预测值进行修正.实验结果表明,与传统的TOA估计算法相比,该算法不仅使信噪比提高了约8~12 dB、均方误差降低了3~4个数量级,而且更便于实时实现.In this paper,we propose a TOA estimation algorithm based on the Kalman filter in UWB systems.With the predictive function of the Kalman filter,this method processes the received signals in a window whose center is the predictive value.After we get the measured TOA from the received signals of this window by PCA,the estimated TOA can be revised.Extensive experiment results show that not only does the proposed algorithm increase the signal to noise ratio(SNR) by about 8-12 dB and decrease the mean square error by 3~4 orders compared with the traditional algorithms,it also is suitable for real-time implementation.
分 类 号:TN911.23[电子电信—通信与信息系统]
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