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基于蜂窝网络的移动台定位算法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着移动通信技术的不断发展，移动通信服务已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。移动通信服务主要包括语音通信、短信、互联网接入等，其中，基于移动台定位的服务已经成为了移动通信服务的一个重要组成部分。基于移动台定位的服务可以帮助用户快速准确地确定自己的位置，从而为用户提供更加便捷的服务。
移动台定位技术主要有三种方式：GPS定位、蜂窝网络定位和WLAN定位。其中，GPS定位准确度高，但是在地下、室内或者城市高层建筑物密集的地区定位精度会受到影响；WLAN定位主要面向室内场所，但是需要在室内部署大量的WLAN基站，成本较高。相比之下，蜂窝网络定位技术在室内外均可使用，无需部署额外的设备，因此得到了广泛的应用。
蜂窝网络定位技术基于移动台和基站之间的信号传输，通过对信号的时间差、信号强度等参数进行测量，来确定移动台的位置。由于信号传输会受到建筑物、树木等的干扰，因此蜂窝网络定位的精准度会受到影响。目前，研究人员通过对蜂窝网络定位算法的改进，不断提升定位的准确度。
二、研究内容
本研究旨在对基于蜂窝网络的移动台定位算法进行研究，主要研究内容包括：
1.对蜂窝网络的基本原理进行深入研究，确定定位中需要考虑的参数和方法；
2.通过实验数据的采集和处理，建立蜂窝网络定位的数学模型；
3.基于建立的数学模型，研究蜂窝网络定位算法，探究改进算法对定位精度的提升效果；
4.通过实验验证算法的性能和准确度，分析算法的适用范围和优缺点；
5.根据实验结果改进算法并进行优化，提高定位的准确度和稳定性。
三、研究进展
截至目前，本研究已经完成了对蜂窝网络定位的基本原理的研究和实验数据的采集和处理。通过实验数据的分析，我们建立了蜂窝网络定位的数学模型，并对模型进行了有效性验证。接下来，我们将进行算法的研究和实验验证，以进一步探究改进算法对定位精度的提升效果。
四、研究计划
接下来，本研究将按照以下计划继续开展工作：
1.完成蜂窝网络定位算法的研究和实验验证，探究改进算法对定位精度的提升效果；
2.分析算法的适用范围和优缺点，提出改进算法的建议；
3.根据实验结果对算法进行优化，提高定位的准确度和稳定性；
4.撰写毕业论文并进行论文答辩。
五、参考文献
1.Aslantas,V.,&Tolun,M.R.(2017).HandoverbasedAdaptiveFingerprintingforCellularNetworkIndoorLocalization.Sensors,17(5),1130.
2.Chen,M.,Li,Y.,Chen,Y.,Hu,L.,&Li,X.(2013).Amodel-basedadaptiveapproachforfingerprintingindoorlocalizationusingsparserepresentation.IEEETransactionsonVehicularTechnology,62(8),3677-3688.
3.Li,Y.,Chen,Y.,&Lu,N.(2015).Fingerprinting-basedindoorlocalization:Recentadvancesandfuturetrends.InformationSciences,293,1-18.
4.Liu,K.,Wu,H.,Cai,K.,Liu,G.,&Li,X.(2019).ConvolutionalNeuralNetworks-BasedFingerprintingforIndoorLocalizationUsingWi-FiSignals.IEEEWirelessCommunicationsLetters,8(2),349-352.
5.Liu,L.,Khan,S.,Vasilakos,A.V.,&Wang,W.(2016).Indoorlocalizationviawirelesssensornetworks:Asurvey.ACMcomputingsurveys(CSUR),49(2),35.