6、NB-IoT:助力精准定位与目标检测的新兴力量

NB-IoT:助力精准定位与目标检测的新兴力量

1. 引言

在当今的通信领域,定位和目标检测技术愈发重要,它们不仅在军事、应急救援等关键领域发挥着关键作用,还在推动各类设备智能化的进程中扮演着重要角色。传统的GPS系统在精度和适用性上存在一定局限,例如在室内和地下场景中,其定位精度往往难以满足需求。而窄带物联网(NB - IoT)作为一种低功耗广域网络技术,凭借其低功耗、低成本、长电池寿命和广泛部署等优势,为定位和目标检测带来了新的可能性。

2. NB - IoT定位研究进展

近年来,围绕NB - IoT的定位和目标检测展开了大量研究。在3GPP Release 13中,NB - IoT的定位支持有限,而到了Release 14,定位服务得到了重要扩展。众多研究在不同方面取得了成果:
- 高精度定位方案 :如Chen等人提出的定位方案,分为区域划分和定位细化两个阶段。区域划分阶段将目标区域划分为网格,通过接收信号强度指示(RSSI)确定盲节点的大致网格位置;定位细化阶段则进一步提高定位精度,但该方案在盲节点速度增加时性能会下降。
- 性能评估与优化 :del Peral - Rosado等人评估了NB - IoT在室内LTE毫微微蜂窝网络中的测距性能,实验结果显示在高信噪比情况下,90%的测距误差小于20米。Hu等人提出基于OTDoA的定位方法,通过“基于期望最大化的连续干扰消除检测器”提高了定位性能。
- 指纹定位方法 :Sallouha和Pollin分析了基于RSSI的指纹定位方法在室外超窄带物联网网络中的应用,但在半径大于200

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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