Telsiz verici yerelleştirme teknikleri için NLOS/LOS sınıflandırma algoritmalarının incelenmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Vericinin yerini bulmak için sinyalin alıcılara geliş zamanlarını ölçen TOA ve TDOA gibi algoritmalarda alıcıların görüş hattından gelen bileşenlere sahip olması önemlidir. Eğer alıcı LOS durumunda değilse, ortamdaki engellerden saçılarak alıcıya ulaşan sinyalin geliş zamanında sapmalar oluşacak ve bu yüzden geliş zamanlarını kullanarak vericinin yerini kestirmeye çalışan algoritmalar hatalı sonuçlar üretecektir. Bu sebepten dolayı, NLOS/LOS sınıflandırılması yapılması gerekmektedir. Sınıflandırma sonucunda yeterli sayıda LOS durumunda alıcı varsa NLOS alıcılar elenebilir veya sınıflandırma sonucunda alıcılardan elde edilen sonuçlara ağırlık atanabilir. Hatta NLOS durumunda olan alıcılar bulunduktan sonra onların hatalı çözümlerinde iyileştirmeye gidilebilir. Bu çalışmada LOS ve NLOS durumlarında olan alıcıların kanalları ışın izleme yöntemi ile oluşturulmuştur. Dağınık yerleşim ve şehir içi yerleşim gibi farklı senaryolarda LOS ve NLOS durumlarındaki alıcılara gelen sinyaller DSSS ve tek taşıyıcılı sistemler için oluşturulmuştur. Alıcılara gelen sinyallerin çokyolluluk karakteristikleri incelenerek NLOS/LOS sınıflandırılması yapılmaya çalışılmıştır. İncelenen farklı karakteristik özellikler, genlik dağılımları, kurtosis, ortalama gecikme yayılması, rms gecikme yayılması ve Ricean K faktörüdür. Benzetim sonuçlarında, genlik dağılımlarını kullanan NLOS/LOS sınıflandırma algoritmasının farklı gürültü seviyelerinde ve farklı bant genişliğinde en iyi sonucu verdiği görülmüştür. TOA and TDOA need to have measurements from LOS receivers in order to make accurate estimations of the transmitter position. These algorithms use the time of arrival of the signal to the receiver in order to find the distance between the transmitter and the receiver. If the received signal doesn't have a LOS component than the time of arrival of the signal will have a bias because of the extra distance travelled by the radio wave before reaching to the receiver. Therefore, NLOS/LOS classification algorithms are needed in order to identify the NLOS receivers. After, NLOS receivers are identified, these receivers can be eliminated if there are enough LOS receivers, or weights can be assigned to every receiver in order to represent their reliability. Also, some NLOS mitigation algorithms need to know which receivers are NLOS. In this thesis, channel models for the LOS and NLOS receivers are generated by the ray-tracing algoritm. Received signals by the LOS and NLOS receivers for the DSSS and single carrier systems in different scenarios like urban and suburban enviroments are generated in this manner. Then, the multipath characteristics of the received signal are used in order to make NLOS/LOS classification. Different characteristics of the received signal which are analyzed in this thesis are amplitude, kurtosis, mean delay excess, rms delay spread and Ricean K factor. Simulation results indicate that the NLOS/LOS classification algorithm using amplitude characteristics is the most robust algorithm in difference noise levels and signal bandwidths.
Collections