CN105807253A - 一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术 - Google Patents

一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术 Download PDF

Info

Publication number
CN105807253A
CN105807253A CN201610149319.XA CN201610149319A CN105807253A CN 105807253 A CN105807253 A CN 105807253A CN 201610149319 A CN201610149319 A CN 201610149319A CN 105807253 A CN105807253 A CN 105807253A
Authority
CN
China
Prior art keywords
base station
target
algorithm
redundancy
equation group
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610149319.XA
Other languages
English (en)
Inventor
张耀辉
黄刘宏
李跃波
刘锋
杨杰
潘征
何为
闫民华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Engineering Troops No 3 Institute Headquarters of General Staff of PLA
Original Assignee
Engineering Troops No 3 Institute Headquarters of General Staff of PLA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Engineering Troops No 3 Institute Headquarters of General Staff of PLA filed Critical Engineering Troops No 3 Institute Headquarters of General Staff of PLA
Priority to CN201610149319.XA priority Critical patent/CN105807253A/zh
Publication of CN105807253A publication Critical patent/CN105807253A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/0009Transmission of position information to remote stations
    • G01S5/0018Transmission from mobile station to base station
    • G01S5/0027Transmission from mobile station to base station of actual mobile position, i.e. position determined on mobile
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本发明属于无线定位技术领域,涉及一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术。本发明是一种新的TDOA定位算法,在传统Fang算法的基础上,增加一组测试基站,通过获取目标冗余信息,把二次双曲面方程组降阶为伪多元一次方程组,求解该方程组,可以唯一确定目标的位置。本发明需要在传统定位测试中增加一个测试基站,获取目标的冗余信息,从而依据冗余信息把二次双曲面方程组降阶为伪多元一次方程组,求解该方程组唯一确定目标的位置。该方法直接排除了解的多值性,从而具有无须任何先验信息,求解速度快,方程组的解具有唯一性,定位精度高等特点。

Description

一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术
技术领域
本发明涉及一种多站无源定位技术,主要涉及一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术。
背景技术
目标的无源定位技术分为单站无源定位技术和多站无源定位技术。单站无源定位技术只利用一个观测平台进行定位和跟踪。多站无源定位技术则是利用多个观测平台进行定位与跟踪。多站无源定位技术获得的目标信息量多,实现容易,定位速度快,定位精度高,具有较大优势。
多站无源定位技术中,定位算法是最核心的问题,对此投入了大量的人力物力开展研究,发展了多种定位算法。主要包括方向测量定位算法、时差测量定位算法、多普勒频率测量定位算法以及相位变化率测量定位算法,每种算法都具有各自的优势。其中时差测量定位算法(TDOA算法)实际上是“反罗兰”定位***一种应用,随着多平台通信技术的发展及时差测量技术的进步,该定位算法的研究与应用越来越受到重视,已经成为现代高精确度无源定位技术的主要方法。
TDOA算法中两个接收站侦收信号的到达时差可以确定一个双曲面(线),多个接收站可以得到多个到达时差所确定的双曲面(线),通过求解多个双曲面(线)组成的方程组即可以确定目标的位置。其中双曲面方程组解法有多种,有直接求解法,如Fang算法、Chan算法等;也可以采用递归算法,如蒙特卡洛算法、泰勒级数展开算法;以及一些优化算法:如遗传算法、神经网络算法等。
对于平面目标的定位,直接求解算法中Fang算法基站个数为3个,通过两组时差信息构成二次方程组,求解一般得到的是两个根,需要根据先验知识排除一个不合理的值,最终得到目标的位置。因此,Fang算法的求解必须依赖先验知识,无法唯一确定目标的位置。Chan算法采用二重最小二乘算法给出定位方程组的非迭代闭式解,定位基站个数多,且也需要提供TDOA测量值误差的先验信息(Q矩阵)。递归算法多是在直接求解算法的基础上进行,基站个数通常较多,运算速度较慢,且需要初始值,而且初始值一般还会影响算法的收敛速度。因此,现有几种算法都需要依赖目标位置或TDOA测量值误差的先验信息,如果先验信息不准确或无先验信息,将会出现无法求解或严重影响定位精度的情况。
发明内容
本发明的目的是提供一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术,采用在传统Fang算法基础上,增加一个测试基站的方法,增加可获取目标的冗余信息,通过该组冗余信息,把二次双曲面方程组降阶为伪一次方程组,唯一确定目标的位置,直接排除了解的多值性。具有定位速度快,不需要任何先验信息,定位精度高等特点。
本发明的技术方案通过在Fang算法基础上增加一个测试基站来实现,其具体实施步骤如下:
a:在对平面目标的定位中,基站个数为4个,设(x,y)为辐射源的待估计位置,(xi,yi)为第i个测试基站的位置,移动台与第i个基站终端之间的距离值为:
(1)
(2)
b:算出参照于基站1的距离差:
(3)
其中,Ri,1表示目标移动台到第i个基站的距离和到第1个基站的距离之差,ti,1表示相应的TDOA测量值,c表示光在真空中传播速度。
c:通过获取三个TDOA值,可得到R2,1、R3,1和R4,1(或t2,1、t3,1、t4,1)三个参数,此时,再把R1看作一个未知量,
(4)
(5)
d:整理(4)式,把R1,x,y看作三个未知数,写成矩阵形式为:
(6)
其中等式(6)右边矩阵参数可通过TDOA值测试值代入求得。
e:把(6)式看作方程组形式,事实上是一个超定方程组,常用的求解思路是采用最小二乘法来求解,这也是Chan算法的求解思路。本算法可将其看作伪三元一次方程组,通过直接解方程组的方法求出辐射源的坐标位置(x,y),由此问题得到简化。
本发明也可以采用矩阵变换的思路,进行矩阵变换可得:
(7)
记其中(i=2,3,4),利用(7)式也可直接求得x,y的值。
上述方法需要说明的是,在此过程中假定x,y,R1是三个相互独立的量,但实际上R1与x、y是相关的,非独立的。事实上此解同样不是方程组(6)的精确解,而是一组近似解;x、y和R1的关系可能不满足等式(2)。但利用TDOA算法进行定位时,关注的只是辐射源坐标(x,y)计算值和真实值的误差,其余因素并不在考虑范围内。本算法实际上是利用了辐射源的一组冗余信息,由于实际的物理过程是存在确定的解,并且其模糊性并不存在。因而,本算法求解的目标位置具有唯一确定性。
本发明同理对于目标的三维坐标(x,y,z)定位,根据本发明的方法,则需要5个基站,同样根据前述方法可以得到:
(8)
其中(i=2,3,4,5)
于是由方程组(8)即可唯一确定目标的空间坐标位置。
本发明为了克服已有直接求解算法的缺陷,如需要解多元二次方程组,存在多解问题,需借助先验知识排除不合理的解,求解速度较慢等问题,提出了一种直接求解的快速算法。本发明需要在传统定位测试中增加一个测试基站,获取目标的冗余信息,从而依据冗余信息把二次双曲面方程组降阶为伪多元一次方程组,求解该方程组唯一确定目标的位置。该方法直接排除了解的多值性,从而具有无须任何先验信息,求解速度快,方程组的解具有唯一性,定位精度高等特点。
本发明与传统的时差测量定位方法相比,得到的目标信息存在一组冗余信息,进而利用冗余信息构造一组方程组,增加一个未知量,由此将二次多元方程组降阶为一次方程组,通过伪多元一次方程组的求解可以唯一确定目标的位置信息,因此,该方法叫做冗余信息法定位技术。
附图说明
图1、图2为本发明与其它定位算法的比较
图1中Chan算法为7个基站,冗余信息算法为4个基站,Fang算法为3个基站;可见冗余信息算法在增加一个基站的情况下,定位精度比Fang算法有了较大的提高。
图2中Chan算法为4个基站,冗余信息算法为4个基站,Fang算法为3个基站;可见冗余信息算法定位精度虽然不及二次经过最小二乘的Chan算法,但在测距误差较小时,两种算法定位精度接近。
图3为具体实施方式中,四个基站BS和移动台位置MS的示意图。
图4为具体实施方式中,实际所在位置与冗余信息算法计算位置图。
具体实施方式
利用ML7338芯片的射频模块实现信号的收发,通过直接计算两个基站测得的TOA的差值来得到TDOA的测量值。采用双程测距的方式,即用收发节点间的往返时间来估计这两个节点之间的距离。具体方法如下:如图3所示,节点A在T0时刻发送信息包给节点B,节点B收到信号后,立即回送一个信号包给节点A,节点A在T1时刻收到回送的信息包。节点A,B间的距离可以由公式求出:
在实际信道环境下对冗余信息算法的性能进行验证,实验条件如下:参与TOA测量的基站数是4个,分别为BS(O),BS(A),BS(B),BS(C);MS的坐标为(50,88),具体坐标如表1所示。
使用一块ML7338作为MS位于S处发射信号,另一块ML7338作为接收基站,分别位于O、A、B、C处接收并返回信号,每个接收点处测量十次,得出的TOA如表2所示,TOS,TAS,TBS,TCS分别表示S点与A,B,C点到达时间,单位为us。
把实测数据带入冗余信息算法,可算出MS的估计位置,以第一次测量为例进行说明:
测得TOS=0.331,TAS=0.331,TBS=0.331,TCS=0.331
则矩阵(3)式中,根据公式可求得:
其中c=3.0×108m/s,同理可求出R3,1、R4,1;
根据已知坐标信息可求得:
同理可求得x3,1、y3,1,x4,1、y4,1和k2、k3、k4等参数。
将求解出的参数代入矩阵方程(6),并对三元一次方程组进行求解可得:
x=56.78;y=88.00(结果保留两位小数)。
同理,依此将十次测量数据代入本发明算法,可求得十组MS坐标,如表3所示:
图4为计算位置和实际位置的比较图。其中△代表MS实际的原始位置,※代表冗余信息算法算出的估计位置。由表3和图4计算结果可知,在测试数据可靠的情况下,本发明算法可在无任何先验信息情况下求解定位,且定位结果具有较高的准确度。

Claims (3)

1.一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术,其是利用一组冗余信息的多基站无源定位技术,其特征是:通过增加一个测试基站,获取目标的冗余信息,根据冗余信息,把二次双曲面方程组降阶为伪三元一次方程组,求解该方程组,唯一确定目标的位置,其具体步骤如下:
a:在对平面目标的定位中,基站个数为4个,设(x,y)为辐射源的待估计位置,(xi,yi)为第i个测试基站的位置,移动台与第i个基站终端之间的距离值为:
(1)
(2)
b:算出参照于基站1的距离差:
(3)
其中,Ri,1表示目标移动台到第i个基站的距离和到第1个基站的距离之差,ti,1表示相应的TDOA测量值,c表示光在真空中传播速度;
c:通过获取三个TDOA值,可得到R2,1、R3,1和R4,1(或t2,1、t3,1、t4,1)三个参数,此时,再把R1看作一个未知量,
(4)
(5)
d:整理等式(4),把R1,x,y看作三个未知数,写成矩阵形式为:
(6)
其中方程组(6)右边矩阵参数可通过TDOA值测试值代入求得;
e:将其看作伪三元一次方程组,通过直接解方程组的方法求出辐射源的坐标位置(x,y)。
2.根据权利要求1所述的无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术,其特征是:所述方程组(6)的矩阵进行矩阵变换可得:
(7)
记其中(i=2,3,4),利用方程组(7)式可直接求得x,y的值。
3.根据权利要求1所述的一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术,其特征是:对于目标的三维坐标(x,y,z)定位,则需要5个基站,同样得到下述方程组:
(8)
其中(i=2,3,4,5)
由方程组(8)即可唯一确定目标的空间坐标位置。
CN201610149319.XA 2016-03-16 2016-03-16 一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术 Pending CN105807253A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610149319.XA CN105807253A (zh) 2016-03-16 2016-03-16 一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610149319.XA CN105807253A (zh) 2016-03-16 2016-03-16 一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105807253A true CN105807253A (zh) 2016-07-27

Family

ID=56468460

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610149319.XA Pending CN105807253A (zh) 2016-03-16 2016-03-16 一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105807253A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106353720A (zh) * 2016-09-04 2017-01-25 中国人民解放军海军航空工程学院 基于tdoa/groa的多站连续定位模型
CN106405496A (zh) * 2016-08-31 2017-02-15 北斗时空信息技术(北京)有限公司 一种基于tdoa的室内定位方法
CN107270913A (zh) * 2017-07-14 2017-10-20 山东大学 一种面向家庭服务机器人的联合定位***及方法
CN113779242A (zh) * 2021-07-30 2021-12-10 国网江苏省电力有限公司 一种新的电网监控告警事件识别算法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101541078A (zh) * 2008-03-17 2009-09-23 华为技术有限公司 一种tdoa的估计方法、***和装置
CN102026370A (zh) * 2010-12-21 2011-04-20 西安电子科技大学 基于监测节点呈圆周分布的tdoa定位方法
WO2012016355A1 (en) * 2010-08-05 2012-02-09 Telefonakietolaget Lm Ericsson (Publ) Method of and system for locating the position of user equipment
CN104683949A (zh) * 2015-02-10 2015-06-03 海南宝通实业公司 一种应用于无线Mesh网中基于天线阵列的混合自定位方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101541078A (zh) * 2008-03-17 2009-09-23 华为技术有限公司 一种tdoa的估计方法、***和装置
WO2012016355A1 (en) * 2010-08-05 2012-02-09 Telefonakietolaget Lm Ericsson (Publ) Method of and system for locating the position of user equipment
CN102026370A (zh) * 2010-12-21 2011-04-20 西安电子科技大学 基于监测节点呈圆周分布的tdoa定位方法
CN104683949A (zh) * 2015-02-10 2015-06-03 海南宝通实业公司 一种应用于无线Mesh网中基于天线阵列的混合自定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周文婷等: "基于TDOA的无线定位***的应用与分析", 《计算机与现代化》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106405496A (zh) * 2016-08-31 2017-02-15 北斗时空信息技术(北京)有限公司 一种基于tdoa的室内定位方法
CN106353720A (zh) * 2016-09-04 2017-01-25 中国人民解放军海军航空工程学院 基于tdoa/groa的多站连续定位模型
CN106353720B (zh) * 2016-09-04 2019-09-24 中国人民解放军海军航空大学 基于tdoa/groa的多站连续定位模型
CN107270913A (zh) * 2017-07-14 2017-10-20 山东大学 一种面向家庭服务机器人的联合定位***及方法
CN113779242A (zh) * 2021-07-30 2021-12-10 国网江苏省电力有限公司 一种新的电网监控告警事件识别算法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106162555B (zh) 室内定位方法及***
Deng et al. An AOA assisted TOA positioning system
CN103476116B (zh) 基于定位单元质量及多算法数据融合的抗NLoS误差定位方法
CN107566065A (zh) 基于uwb的tof定位方法
CN103096464B (zh) 单基站用户终端定位方法及***
CN105807253A (zh) 一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术
CN108235427B (zh) 一种测量Tof和Tdoa的方法
CN104396321B (zh) 终端定位方法及定位装置
CN104125538A (zh) 基于wifi网络的rssi信号强度的二次定位方法及装置
CN109511085B (zh) 一种基于MeanShift和加权k近邻算法的UWB指纹定位方法
CN112584311B (zh) 一种基于wknn融合的室内三维空间指纹定位方法
CN107426816A (zh) 一种WiFi定位与地图匹配融合的实现方法
CN108882149A (zh) 距离相关概率的nlos补偿定位方法
CN100407852C (zh) 一种移动通讯中移动终端的定位方法
CN108594215A (zh) 一种多点协同高精度无线测距定位方法
CN104965189A (zh) 一种基于最大似然估计的室内人员定位方法
CN103592624A (zh) 一种基于接收信号强度的测距方法
CN106792516B (zh) 基于无线通信基站的三维定位方法
CN116321410A (zh) 一种基于toa的迭代加权最小二乘超宽带定位算法
CN115379558A (zh) 一种基于粒子群优化乌鸦算法的移动台位置估计方法
Badawy et al. Decision tree approach to estimate user location in WLAN based on location fingerprinting
CN100459774C (zh) 一种利用信号到达时间估计位置的方法和装置
CN104994580B (zh) 一种室内定位方法
Chan et al. Transfer learning of Wi-Fi FTM responder positioning with NLOS identification
CN110933625A (zh) 一种基于深度学习的超宽带指纹定位方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20160727

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication