CN113347705B - 基于ica和cs的超宽带aoa室内定位方法 - Google Patents

基于ica和cs的超宽带aoa室内定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明一种基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***及定位方法，包括定位终端、基站、服务器及上位机，定位***采用超宽带AOA测向定位获取定位数据，基站接收定位***的定位数据并将定位数据传输至上位机连接的服务器，以实现终端定位监控。本发明采用非高斯性的独立分量分析(ICA)和压缩感知(CS)理论结合的方法解决超宽带AOA定位的多径信号干扰问题。非高斯性的独立分量分析(ICA)算法利用信号的非高斯性，比经典的MUSIC算法具有更高的角度分辨率与计算精度；在ICA算法得到复合导向矢量的基础上，利用压缩感知理论中稀疏信号重建的方法，解决从复合导向矢量中得到直达及多径分量到达方向的欠定问题。

Description

基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位方法
技术领域
本发明涉及定位***技术领域，尤其是指一种基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***及定位方法。
背景技术
随着人们生活需求的不断提高和现代无线通信技术的迅速发展，无线定位技术日益受到人们的关注和重视，不仅在军事领域得到广泛地应用，也迅速地进入我们的日常生活，在各个应用领域发挥着重要的作用。例如：在超市中进行儿童搜寻、在飞机场寻找遗落的行李箱以及在地震在废墟中搜救被困人员等。如何在这些相对封闭、密集的室内环境下提高定位精度是无线定位技术研究的重要方面。
目前，已存在多种较为成熟的无线定位技术，但这些技术和方法用于室内定位存在着不同程度的缺陷：红外信号智能在小范围内传播，易受荧光灯或者房间内的灯光影响，不能到达高精度定位；GPS定位***是目前比较成熟的***，在室外环境能达到很高定位精度，使用是卫星信号，因此覆盖率广，不需要信号发生器，但却在太空中信号很难无衰减地到达地面，而对于建筑物类似实物却无法穿透，不可能用于室内定位；WIFI定位的成本低，经常被用于室内定位，但是易受别的信号干扰，直接导致定位精度下降，并且***具有相对高的能量消耗；蓝牙技术也是适用于小范围定位，定位误差波动大、受噪声信号干扰波动大。
超宽带信号宽度为纳秒级，占用带宽在1GHz以上，超宽带技术凭借穿透力强、安全性好、数据传输速率高、低功耗等优点，同时超宽带***定位正好可以满足无线室内定位对精度的要求，其能够实现精确定位，在上述多种无线定位技术中成为热点，因此，超宽带***定位具有很广的应用前景，在未来无线定位技术中起到举足轻重的地位。
发明内容
本发明针对现有技术存在之缺失，其主要目的是提供一种基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***及定位方法，能够满足室内定位需求，且解决多径信号对超宽带AOA定位的影响，从而克服现有技术的不足。
为实现上述目的，本发明采用如下之技术方案：
一种基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***及定位方法，包括定位终端、基站、服务器及上位机，定位***采用超宽带AOA测向定位获取定位数据，基站接收定位***的定位数据并将定位数据传输至上位机连接的服务器，以实现终端定位监控。
所述定位终端包含定位标签，用于发射超宽带信号。
所述基站采用无线基站，以实现与定位标签连接，接收定位标签超宽带定位信息。
所述基站还包括与基站连接的无线分站，接收基站反馈数据并传输到服务器中。
所述超宽带AOA测向定位，采用非高斯性的独立分量分析(ICA)和压缩感知算法(CS)结合的方法解决超宽带AOA定位的多径信号干扰问题。非高斯性的独立分量分析(ICA)算法利用信号的非高斯性，比经典的MUSIC算法具有更高的角度分辨率与计算精度；在ICA算法得到复合导向矢量的基础上，利用压缩感知理论中稀疏信号重建的方法，解决从复合导向矢量中得到直达及多径分量到达方向的欠定问题。
所述非高斯性的独立分量分析(ICA)可利用信源信号之间的统计独立性，从观测到的混合信号中估计出信源信号。其方法如下：
M1：N个相互独立统计的信源信号经过位置的线性混合方式被M个传感器接收，接收信号的方程为：
X(t)＝AS(t) (1)
其中X(t)＝[x1(t)，x2(t)，…，xm(t)]T为接收到的混合信号，A＝[a1，a2，…am]为M×N阶未知混合矩阵，S(t)＝[s1(t)，s2(t)，...，sm(t)]T为未知信源信号。
M2：采用ICA算法处理传感器接收到的混合信号，目的是估计出分离矩阵W。由此得到信源信号S(t)，该过程可表示为：
Y(t)＝WX(t)＝WAS(t)＝GS(t) (2)
其中，Y(t)＝[y1(t)，y(t)，...，yn(t)]T是对信源信号S(t)的估计，W为分离矩阵，G为全局矩阵。
M3：当G为单位矩阵式，Y(t)＝S(t)，信源信号分离成功。
所述压缩算法的具体实现如下：
N1：对信号用稀疏基Ψ进行表示，α为信号x在稀疏基矩阵线性投影下的系数向量；
N2：我们用测量矩阵ΦM×N对信号x进行测量，将原始信号投影到相对于信号长度更低的维度进行观察研究，采样得到的M维向量称之为测量信号y；
N3：分别计算一组稀疏值下各自信号的残差，残差最小的为本组最优稀疏度；
所述非高斯性的独立分量分析(ICA)和压缩感知(CS)理论结合算法步骤如下：
S1：将接收到的信号进行预处理，包括中心化及白化处理；
S2：初始化第一个分量的权值向量ω，根据公式(3)和(4)对ω逐次迭代；
Figure GDA0003699254180000021
Figure GDA0003699254180000022
S3：如果算法没有收敛，转到S2；如果算法收敛求出一个独立成分的权值向量；
S4：依次求出所有成分的权值向量，即得到分离矩阵
Figure GDA0003699254180000023
S5：对分离矩阵
Figure GDA0003699254180000024
求逆或伪逆得到估算出的阵列流行
Figure GDA0003699254180000025
S6：根据角度空间的网格索引创建过完备字典B；
S7：求解二阶锥规划问题，得到1个信号多径衰弱系数集合C的稀疏谱；
S8：对稀疏谱求峰值得到
Figure GDA0003699254180000026
对应信号的直达分量和多径分量的AOA；
S9：逐个求出所有信号直达分量和多径分量的AOA。
本发明基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***及定位方法的原理是：基站先于定位标签约定测距时隙，然后由基站在相应的时隙内和定位标签依次完成AOA测向和测距；完成测距和AOA测向后，将距离和方向信息通过基站传输至所述无线分站，再由无线分站通过有线将数据传输到服务器上，服务器再将数据传输到连接的上位机上。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***及定位方法具有更高的角度辨别率，解决从复合导向矢量中得到直达及多径分量到达方向的欠定问题。除了可以更准确地估计直达信号的AOA而不受信号相干性的影响，还可以估计其多径分量的AOA，同时不需要对阵列接收信号做解相干预处理。
附图说明：
图1是本发明实施例的定位***示意图；
图2是本发明实施例的AOA定位模型图；
图3是本发明实施例的ICA算法的线性瞬时混合模型
图4是本发明实施例的压缩感知框图；
图5是本发明实施例的压缩感知矩阵模型；
图6是本发明实施例的算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
如图1所示，本实施例提供一种基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***及定位方法，包括定位终端、基站、服务器及上位机，定位***采用超宽带AOA测向定位获取定位数据，基站接收定位***的定位数据并将定位数据传输至上位机连接的服务器，以实现终端定位监控。
如图2所示，根据未知节点N与已知节点N1的估计角度参数，而角度相应的轨迹上未知节点N肯定在上面，如果同样再用一个已知节点N2和这个未知点建立一条轨迹，则两轨迹交汇处就是所求节点的方位。θ1和θ2分别为已知节点N1、N2与未知节点N间的AOA，具体建立方程组即：
Figure GDA0003699254180000031
解这个方程组的根即为N的位置，到达信号角度定位模型这里只用到两个已知点，准确度有限，同时利用更多的已知节点会有效的提高定位准确值和成功率。
如图3所示，首先，N个相互独立统计的信源信号经过位置的线性混合方式被M个传感器接收，接收信号的方程为：
X(t)＝AS(t) (1)
其中X(t)＝[x1(t)，x2(t)，...，xm(t)]T为接收到的混合信号，A＝[a1，a2，...am]为M×N阶未知混合矩阵，S(t)＝[s1(t)，s2(t)，...，sm(t)]T为未知信源信号。
其次，采用ICA算法处理传感器接收到的混合信号，目的是估计出分离矩阵W。由此得到信源信号S(t)，该过程可表示为：
Y(t)＝WX(t)＝WAS(t)＝GS(t) (2)
其中，Y(t)＝[y1(t)，y(t)，...，yn(t)]T是对信源信号S(t)的估计，W为分离矩阵，G为全局矩阵。
最后，当G为单位矩阵式，Y(t)＝S(t)，信源信号分离成功。
如图4所示，首先对信号用稀疏基Ψ进行表示，α为信号x在稀疏基矩阵线性投影下的系数向量，接下来我们用测量矩阵ΦM×N对信号x进行测量，将原始信号投影到相对于信号长度更低的维度进行观察研究，采样得到的M维向量称之为测量信号y，最后采用CS优化重建算法对信号进行恢复。
如图5所示，图中形象化的用方块矩阵形式表示，其中非白色的子块表示非零值，白色的位置表示元素值为0。利用测量矩阵ΦM×N将可压缩信号从N维投影到M维空间，在这过程中存储原信号的感兴趣信息到y中，为简化表示，将测量矩阵ΦM×N和稀疏基矩阵ΨN×Nt进行线性相乘，所得矩阵称为传感矩阵ΘM×Nt＝ΦΨ。基于此，测量信号y与稀疏系数向量S可视为等价，其本质上S是在变换域Θ中y的稀疏表示形式。
如图6所示，非高斯性的独立分量分析(ICA)和压缩感知(CS)理论结合算法步骤如下：
S1：将接收到的信号进行预处理，包括中心化及白化处理；
S2：初始化第一个分量的权值向量ω，根据公式(3)和(4)对ω逐次迭代；
Figure GDA0003699254180000032
Figure GDA0003699254180000033
S3：如果算法没有收敛，转到S2；如果算法收敛求出一个独立成分的权值向量；
S4：依次求出所有成分的权值向量，即得到分离矩阵
Figure GDA0003699254180000034
S5：对分离矩阵
Figure GDA0003699254180000035
求逆或伪逆得到估算出的阵列流行
Figure GDA0003699254180000036
S6：根据角度空间的网格索引创建过完备字典B；
S7：求解二阶锥规划问题，得到1个信号多径衰弱系数集合C的稀疏谱；
S8：对稀疏谱求峰值得到
Figure GDA0003699254180000037
对应信号的直达分量和多径分量的AOA：
S9：逐个求出所有信号直达分量和多径分量的AOA。
由于本发明的技术方案充分，采用非高斯性的独立分量分析(ICA)和压缩感知(CS)理论结合的方法解决超宽带AOA定位的多径信号干扰问题。非高斯性的独立分量分析(ICA)算法利用信号的非高斯性，比经典的MUSIC算法具有更高的角度分辨率与计算精度；在ICA算法得到复合导向矢量的基础上，利用压缩感知理论中稀疏信号重建的方法，解决从复合导向矢量中得到直达及多径分量到达方向的欠定问题。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (8)

1.一种基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：包括定位终端、基站、服务器及上位机，定位***采用基于ICA和CS的超宽带AOA测向定位获取定位数据，基站接收定位***的定位数据并将定位数据传输至上位机连接的服务器，以实现终端定位监控。
2.根据权利要求1所述的基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：所述定位终端包含定位标签，用于发射超宽带信号。
3.根据权利要求1所述的基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：所述基站采用无线基站，以实现与定位标签连接，接收定位标签超宽带定位信息。
4.根据权利要求1所述的基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：所述基站还包括与基站连接的无线分站，接收基站反馈数据并传输到服务器中。
5.根据权利要求1所述的基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：所述超宽带AOA测向定位，采用非高斯性的独立分量分析(ICA)和压缩感知算法(CS)结合的方法解决超宽带AOA定位的多径信号干扰问题，非高斯性的独立分量分析(ICA)算法利用信号的非高斯性，比经典的MUSIC算法具有更高的角度分辨率与计算精度；在ICA算法得到复合导向矢量的基础上，利用压缩感知理论中稀疏信号重建的方法，解决从复合导向矢量中得到直达及多径分量到达方向的欠定问题。
6.根据权利要求5所述的基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：所述非高斯性的独立分量分析(ICA)可利用信源信号之间的统计独立性，从观测到的混合信号中估计出信源信号，其方法如下：
M1：N个相互独立统计的信源信号经过位置的线性混合方式被M个传感器接收，接收信号的方程为：
X(t)＝AS(t) (1)
其中X(t)＝[x1(t)，x2(t)，...，xm(t)]T为接收到的混合信号，A＝[a1，a2，...am]为M×N阶未知混合矩阵，S(t)＝[s1(t)，s2(t)，...，sm(t)]T为未知信源信号；
M2：采用ICA算法处理传感器接收到的混合信号，目的是估计出分离矩阵W，由此得到信源信号S(t)，该过程可表示为：
Y(t)＝WX(t)＝WAS(t)＝GS(t) (2)
其中，Y(t)＝[y1(t)，y(t)，...，yn(t)]T是对信源信号S(t)的估计，W为分离矩阵，G为全局矩阵；
M3：当G为单位矩阵式，Y(t)＝S(t)，信源信号分离成功。
7.根据权利要求5所述的基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：所述压缩感知算法的具体实现如下：
N1：对信号用稀疏基Ψ进行表示，α为信号x在稀疏基矩阵线性投影下的系数向量；
N2：我们用测量矩阵ΦM×N对信号x进行测量，将原始信号投影到相对于信号长度更低的维度进行观察研究，采样得到的M维向量称之为测量信号y；
N3：分别计算一组稀疏值下各自信号的残差，残差最小的为本组最优稀疏度。
8.根据权利要求5所述的基于ICA和CS的超宽带AOA室内定位***，其特征是：所述非高斯性的独立分量分析(ICA)和压缩感知(CS)理论结合算法步骤如下：
S1：将接收到的信号进行预处理，包括中心化及白化处理；
S2：初始化第一个分量的权值向量ω，根据公式(3)和(4)对ω逐次迭代；
Figure FDA0003649740430000011
Figure FDA0003649740430000012
S3：如果算法没有收敛，转到S2；如果算法收敛求出一个独立成分的权值向量；
S4：依次求出所有成分的权值向量，即得到分离矩阵
Figure FDA0003649740430000013
S5：对分离矩阵
Figure FDA0003649740430000014
求逆或伪逆得到估算出的阵列流行
Figure FDA0003649740430000015
S6：根据角度空间的网格索引创建过完备字典B；
S7：求解二阶锥规划问题，得到1个信号多径衰弱系数集合C的稀疏谱；
S8：对稀疏谱求峰值得到
Figure FDA0003649740430000021
对应信号的直达分量和多径分量的AOA；
S9：逐个求出所有信号直达分量和多径分量的AOA。
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