【摘 要】
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万物互联是未来社会的趋势,其基础是蜂窝网技术与物联网技术的结合与应用。对于物联网节点,不仅要求其能够形成信息传输网络,而且还应具有对所连物体进行定位的功能。因此,本文把研究目标确定为:借助5G宽带信号,并将其与NB-Io T窄带信号融合,辅以其他合适的传感器,可以实现高精度定位,从而拓展物联网的应用。算法研究是本文工作的重点之一。论文研究了基于阵列天线的入射角估计（DOA）算法,重点研究了MUSI
【基金项目】
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上海市科委科技创新行动计划重点项目“基于蜂窝网的高精度物联定位技术研究与应用验证”；
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万物互联是未来社会的趋势,其基础是蜂窝网技术与物联网技术的结合与应用。对于物联网节点,不仅要求其能够形成信息传输网络,而且还应具有对所连物体进行定位的功能。因此,本文把研究目标确定为:借助5G宽带信号,并将其与NB-Io T窄带信号融合,辅以其他合适的传感器,可以实现高精度定位,从而拓展物联网的应用。算法研究是本文工作的重点之一。论文研究了基于阵列天线的入射角估计（DOA）算法,重点研究了MUSIC算法及E-SPRIT算法,对它们的性能进行了仿真比对与分析,得到针对不同信号源数条件下最佳的阵列结构与模型,达到性能与代价的平衡。为了解决AD采集数据量偏大的问题,论文还研究了One-Bit采样与MUSIC算法结合的实现问题。为克服5G信号宽带和NB-Io T信号窄带矛盾,建立了异构网络的协同定位模型,采用了解耦的（或降维的）基于异构网络的协同定位算法,在对多个移动终端联合进行定位估计的同时,降低了求解高维非线性优化问题的复杂程度。基于阵列的DOA估计算法硬件实现是本文介绍的另一块重点。借助软件无线电平台和开源OAI平台,开发了基于阵列天线的实验定位系统,并应用改进的MUSIC算法,在室内外场景中实现了异构网络的融合定位实测,达到了米级定位精度。
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