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1、Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用2013,49(22)55Computer 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湘潭大学息工程湖院湘潭411105CollegfenformafiogineeXiagigtaniverXtang1Hnnan11O5jnaZHOU Yan, OUYANG Ningf
2、eng, SHENG Quan, et al. 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 : TcattatfterobleilfcargeickinLOS/NIbOISenvironnaEflJibslsteracMvetiptedeMM approaahecfuse0meAmv；TO)anR
3、eceiSedinatrengttlicaRS)measureimeratsosed tbipapeixtenKrimiai1iteEKFanExtenHedifinFyteEH)srespectivee0descrtb 也OSnd NLCtEansmiswbinSmodeile0MarkovceMe.nCHremulateSuSlsolWracticnEli:fectiveness o1tbroposlgeritItbal$igb|sesitioaKn:gJraoyettteackStglbiWjtbimilcemputempCempared wittbTOAasepproach.Key w
4、ords: targteackhextendfebhfinliitlteiextendteidmialiternteractitipmBDdfeOS/NlhOSrid environrirehA-RSSIsbco摘 要：针对视距(Line-of-sight丄OS)和非视距(None-line-of-sight , NLOS)混合环境中的运动目标跟踪问题，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H Y
5、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TOA测量跟踪相比，该算法具有较高的定位精度和较好的跟踪稳定性，且计算复杂度相当，具有较好的可实现性。关键词：目标跟踪；扩展H Y滤波；扩展卡尔曼滤波；交互式多模型；LOS/NLOS混合环境；TOA-RSSI文献标志码：A中图分类号： TP39tlei10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0351TDO的测量带来较严重降低跟踪精度|对无线定位跟踪系于中)、DOAO、RSSI硬件设备要这高大了系统设计的难基于同时， 等估计参数的跟在不术勺信号传播环境中跟踪性参数的跟跟
6、踪方法通常且信号在远低 能差异较大基于单一估计参数的跟踪方法离传输中易受干扰甚至无法检无线网络基 于全部信道亦无法保证移动目标在无线网络间距离越来越3信息易获几乎每个基站都 域内不同位置都拥有较好的跟踪精度。能了有效应的测量参精确时间同硬件设备 法的跟踪性能站协多种测量方式融合是目要求较低 跟踪的主要趋势。针对0S/NLO合 境中运动目标跟踪问题，文献-中分别提出了ATDQA-AOOA-建立TO和RSSI量融合的非线性定位跟踪模型, TDOA- 但0技术需要特殊的天线阵贵且较难实现。法。该算O和Rs测量进行融1引言易受干扰甚至无法检无线网络基针对0S/NLO合环境中运动目标跟踪问题,&合使!用基金项目：国家自然科学基金(No.61104210 ,No.61100140);湖南省重点学科建设项目资助。作者简介：周彦(1978)，男，博士，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合。E-mail : yanzhou收稿日期：2013-05-26 修回日期：2013-06-13 文章编号：1002-8331 (2013) 22-0055-04
LOS-NLOS环境中融合TOA与RSSI的IMM目标跟踪
