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基于FTM和CSI的單站目標跟蹤研究

2020年信息技術與網絡安全第11期

林杰1，2，趙躍新1，劉鵬1，唐磊3

1.陸軍工程大學指揮控制工程學院，江蘇南京210007； 2.解放軍32228部隊24分隊，福建福州350000；3.解放軍32228部隊23分隊，福建廈門361100

摘要： WiFi技術在定位跟蹤領域得到了迅速發展和應用，不僅可以通過精細時間測量(FTM)協議獲得到達時間，還能利用信道狀態信息(CSI)估計到達角，為單站目標跟蹤提供了十分有利的條件。針對單站情況下到達時間和到達角的非線性跟蹤問題，提出了一種簡單有效的偏差補償卡爾曼濾波算法(BCKF)。該算法對非線性觀測方程進行偽線性化，然后補償由偽線性化引起的估計偏差，實現更準確的狀態估計。搭建WiFi測量平臺，并在室內外兩種典型環境下進行單站目標跟蹤。實驗結果表明，相較于其他非線性濾波算法，BCKF能以較低計算開銷實現更準確的目標跟蹤，在室內外的80%跟蹤誤差分別不超過3.7 m和1.5 m。

關鍵詞： 目標跟蹤精細時間測量信道狀態信息非線性卡爾曼濾波偏差補償

中圖分類號： TN92
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.11.011
引用格式：林杰，趙躍新，劉鵬，等. 基于FTM和CSI的單站目標跟蹤研究[J].信息技術與網絡安全，2020，39(11)：69-73，89.

Research on target tracking using single station based on fine time measurement and channel state information

Lin Jie1，2，Zhao Yuexin1，Liu Peng1，Tang Lei3

1.Command & Control Engineering College，Army Engineering University，Nanjing 210007，China； 2.Sub Unit 24，Unit 32228 of PLA，Fuzhou 350000，China；3.Sub Unit 23，Unit 32228 of PLA，Xiamen 361100，China

Abstract： WiFi technology has been rapidly developed and applied in the field of positioning and tracking. It can not only obtain the time of arrival(ToA) through fine time measurement(FTM) protocol, but also estimate the angle of arrival(AoA) by exploiting the channel state information(CSI), which provides a very favorable condition for target tracking using a single station. Aiming at the nonlinear tracking problem with ToA and AoA measurements based on a single station, a simple and effective algorithm called bias-compensation Kalman filter(BCKF) is proposed in this paper. This algorithm pseudo-linearizes the nonlinear observation equation, and then compensates for the estimation bias caused by the pseudo-linearization to achieve a more accurate state estimation. The WiFi measurement platform is built and single-station target tracking is performed in two typical indoor and outdoor scenarios. The experimental results show that compared with other nonlinear filtering algorithms, BCKF achieves more accurate target tracking with lower computational overhead. Moreover, the 80% tracking error of BCKF indoor and outdoor does not exceed 3.7 m and 1.5 m respectively.

Key words : target tracking；fine time measurement；channel state information；nonlinear Kalman filter；bias compensation

0 引言

目標跟蹤在態勢感知^[1]、定位導航^[2]等領域得到廣泛應用，旨在通過觀測站采集的信息來估計運動目標的位置和速度。觀測信息主要包括到達角(Angle of Arrival，AoA)、到達時間(Time of Arrival，ToA)以及到達時間差(Time Difference of Arrival，TDoA)。基于觀測信息實現目標跟蹤通常需要多個觀測站同時進行測量，而利用單觀測站跟蹤運動目標不僅避免了觀測站之間的同步問題，還降低了對系統部署的要求，具有更廣的適用范圍。

WiFi作為普及率高的無線通信技術，在定位跟蹤領域也取得了大量研究應用，尤其是為單站目標跟蹤提供了十分有利的條件。一方面，IEEE 802.11-2016標準定義了精細時間測量(Fine Time Measurement，FTM)協議^[3]，可以實現高精度測量ToA，并且該協議已經在商業WiFi芯片中實現，比如Intel 8260和高通IPQ4018。另一方面，信道狀態信息(Channel State Information，CSI)原本用于無線通信的調制解調，近年來諸多研究將其用于精確估計AoA，取得了良好的效果^[4-5]，并且部分商業芯片也支持提取CSI，比如Intel 5300和Atheros AR9580。因此，利用WiFi設備提供的AoA和ToA觀測信息即可實現單站目標跟蹤。

AoA-ToA目標跟蹤的主要挑戰在于觀測量與目標位置之間的非線性關系。然而，現有的非線性卡爾曼濾波算法很難同時滿足跟蹤精度高、計算復雜度低的要求^[6-7]。對此，本文提出了一種簡單有效的偏差補償卡爾曼濾波算法(Bias Compensation Kalman Filter，BCKF)。該算法首先通過對AoA和ToA觀測方程進行偽線性化，然后補償由偽線性化引起的估計偏差，實現更優的跟蹤性能。

本文詳細內容請下載:http://m.jysgc.com/resource/share/2000003182

作者信息:

林杰1，2，趙躍新1，劉鵬1，唐磊3

(1.陸軍工程大學指揮控制工程學院，江蘇南京210007；

2.解放軍32228部隊24分隊，福建福州350000；3.解放軍32228部隊23分隊，福建廈門361100)

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