CN101201398B - 利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法 - Google Patents

Abstract

利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法属无线通信基站网络的目标信息定位范畴，涉及通过测量多站到目标之间的距离获取目标位置信息的方法。利用主站的测距结果和角度搜索范围确定目标位置的搜索范围，在目标位置搜索范围内，计算每个候选目标与邻站之间的距离估计，通过比较距离估计与邻站的测距结果之间的差值，确定角度搜索范围内的每个角度的代价，根据最小代价对应的角度确定目标相对于主站的测角结果，最后利用主站测距结果和利用邻站测距结果得到的测角结果确定目标的位置。本方法有效的提高了多站测距定位的估计精度和定位的稳健性。对于定位误差小于100米的累积概率而言，本发明比相同的试验条件下的Chan方法提高了约20％。

Description

利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法

技术领域

本发明属无线通信基站网络的目标定位范畴，涉及非直达波传播环境中通过测量多站到目标之间的距离获取目标位置信息的方法。

背景技术

以无线通信基站网络为基础设施获取目标或用户的位置信息在无线通信增值业务、无线通信网络优化和安全方面具有十分重要的价值。影响目标定位精度的因素包括定位参数测量系统引入的定位误差和无线通信环境中非直达波传播效应导致的定位误差。虽然无线通信基站网络为实现目标或用户自动定位功能提供了现成的基础设施，但复杂的无线电传播环境常常使传统的定位技术遇到很大的挑战。

为抑制非直达波传播导致的定位估计精度恶化问题，一般采用两类方法，一类方法是在常规定位方法的基础上进行改进，例如，基于直达波参数重建的定位方法、残差加权方法、误差校正方法等；另一类方法是发展新的非直达波精确定位理论和算法，例如，数据库相关定位方法、基于双向信道参数测量的定位方法、基于散射信息的定位算法等。要达到抑制非直达波传播对目标定位性能影响的目的，前一类方法不是需要对较大范围内运动的目标进行较长时间的多次测量就是需要较多的基站测量提供关于目标位置的冗余信息，后一类方法则严重的依赖定位系统对移动通信无线传播环境信息的了解程度。上述前提条件大大限制了这些方法的应用，使非直达波传播环境中的精确定位受到制约。

本发明的目的是提供一种在非直达波传播环境中高精度的确定目标位置信息的方法，改善通过测量多站到目标之间的距离获取目标位置信息的定位系统在非直达波传播情况下的定位精度和稳健性。本方法只需要目标和主站、邻站之间的一次测距结果，并且不要求定位系统知道移动通信无线传播环境的细节信息就能达到抑制非直达波传播对目标定位性能影响的目的。

本发明的目的是这样达到的：一种利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法，其特征在于：利用主站的测距结果和角度搜索范围确定目标位置的搜索范围，在目标位置搜索范围内，计算每个候选目标与邻站之间的距离估计，通过比较距离估计与邻站的测距结果之间的差值，确定角度搜索范围内的每个角度的代价，根据最小代价对应的角度确定目标相对于主站的测角结果，最后利用主站测距结果和利用邻站测距结果得到的测角结果确定目标的位置。根据这种方法所实施的具体步骤是：

首先，确定主站和N个邻站的测距结果和角度搜索范围、每个搜索角度；

其次，根据主站的测距结果和每个搜索角度，确定候选的目标位置；

根据候选的目标位置确定候选的目标与N个邻站之间的距离估计；

然后，确定N个邻站的测距结果与距离估计之间的差值；

确定角度搜索范围内的每个角度的代价；

根据角度搜索范围内代价的最小值确定测角结果；

最后，根据主站的测距结果和邻站测距辅助的测角结果确定目标。

设目标位于[x₀，y₀]，主站位于坐标原点，目标与主站之间的距离为r₀，第n个邻站的坐标为[x_n，y_n]，目标与邻站之间的距离为r_n，n＝1，2，...，N，确定的主站和N个邻站的测距结果是

n＝0，1，2，...，N；确定角度搜索范围是0°到360°之间。

所述确定的主站的测距结果是

${\hat{r}}_0=r_0+u_0,$ 其中，u₀为主站测距系统引入的测距误差，N个邻站的测距结果是

${\hat{r}}_n=r_n+u_n+v_n,$ 其中，u_n为邻站测距系统引入的测距误差，v_n为邻站因为非直达波传播效应导致的测距误差，n＝1，2，...，N；

每个搜索角度是k＝1，2，...，K。

所述根据主站的测距结果和每个搜索角度，确定候选的目标位置是；

$[{\mathrm{\α}}_k,{\mathrm{\β}}_k]=[{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_k\right),{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_k\right)]$

根据候选的目标位置确定候选的目标与N个邻站之间的距离估计；

${\tilde{r}}_{\mathrm{nk}}=\sqrt{{(x_n-{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_k\right))}^2+{(y_n-{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_k\right))}^2}$ 其中，n＝1，2，...，N，k＝1，2，...，K。

所述确定N个邻站的测距结果与距离估计之间的差值是：确定N个邻站的测距结果与距离估计之间的差值为：

其中，T是惩罚系数，非直达波传播效应越严重，总的测距误差为正数的概率就越大，惩罚系数T的设置越大，n＝1，2，...，N，k＝1，2，..，K。

确定角度搜索范围内的每个角度的代价为：

$J\left(k\right)={\mathrm{\ϵ}}_{n_{N-\hat{n}}k}$

其中， ${\mathrm{\ϵ}}_{n_{1}k}\≤{\mathrm{\ϵ}}_{n_{2}k}\≤\·\·\·\≤{\mathrm{\ϵ}}_{n_{N}k},$ [n₁ n₂ … n_N]是自然数[1 2 … N]的一种排列，对应[ε_1k ε_2k … ε_Nk]从小到大的排列秩序，k＝1，2，...，K，

是一个可以调整的整数，当N等于2时可以选择 $\hat{n}=0,$ 当N大于2时可以选择 $\hat{n}\≥1;$ 根据角度搜索范围内代价的最小值确定测角结果是其中

为：

$\hat{k}=\arg \underset{k}{\min }J\left(k\right).$

所述根据主站的测距结果和测角结果确定目标的位置 $[{\hat{x}}_0,{\hat{y}}_0]=[{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_{\hat{k}}\right),{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_{\hat{k}}\right)].$

与现有的多站测距定位方法比较，本发明有两个突出的特点：

由于目标位于一个主站的通信服务区内，与目标到邻站之间的距离相比，目标到主站之间的距离一般是最短的。大量的实验测量结果表明，目标到基站之间的距离越大，测距结果中非直达波传播效应导致的测距误差的方差越大，并且近似的与目标到基站之间的距离成正比。此外，由于目标并不位于邻站的通信服务区内，目标和邻站之间存在非直达波传播的概率往往较大。因此，对于位于一个主站服务区内的目标而言，目标到主站之间的测距结果中非直达波传播效应导致的测距误差与目标到邻站之间的测距结果中非直达波传播效应导致的测距误差相比，几乎可以忽略的概率往往较大。本发明的第一个特点就是利用了这种主站和邻站测距结果中非直达波传播效应导致的测距误差之间的差异性，一方面利用主站的测距结果提供高精度的目标距离信息，另一方面利用邻站测距结果提供高精度的测角结果，再利用目标距离信息和测角结果确定目标位置。由于避免了目标到邻站之间的测距结果中非直达波传播效应导致的测距误差对目标距离信息的影响，因此有效的提高了多站测距定位的估计精度。

现有的大多数多站测距定位方法使用的都是均方测量误差最小准则、最小二乘准则或最小绝对偏差准则。这些经典的统计优化准则存在两个方面的缺陷，一是在利用各个测距结果之间的差异性时，只考虑了不同的测距系统引入的测距误差的差异性，很少考虑无线通信环境中不同的非直达波传播效应导致的测距误差的差异性，二是采用简单的加权形式区分不同的测距结果中的误差对总误差的贡献。由于目标并不位于邻站的通信服务区内，目标和邻站之间存在非直达波传播的概率很大，因此仍使用所有的测距结果中的误差构造定位准则是不恰当的。本发明的第二个特点就是利用序统计量构造定位准则，尽量避免目标和邻站之间存在的非直达波传播导致的大误差对定位结果的影响，有效提高多站测距定位的稳健性。

试验结果表明，对于定位误差小于100米的累积概率而言，本发明的利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法比相同的试验条件下的Chan方法提高了约20％。

附图说明

图1示出本发明的利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法的流程图。

图2示出试验中的布站位置，中心是主站，其它是邻站，目标位于主站1km以内。

图3示出本发明的使用主站和右边两个邻站测距时定位误差累积概率比较的图。

图4示出本发明的使用主站和三个邻站测距时定位误差累积概率比较的图。

图5示出本发明的使用主站和四个邻站测距时定位误差累积概率比较的图。

图3、图4和图5中的实线连接“◇”表示本发明的利用邻站测距辅助测角的直达波定位方法的定位误差累积概率，虚线连接“◇”表示相同的试验条件下Chan方法在目标与各站之间都是直达波传播假设下的定位误差累积概率。

具体实施方式

附图给出了本发明的一个具体实施例。

主要术语与符号定义

N                    参与测距定位的邻站个数

[x₀，y₀]             目标位置坐标

[x_n，y_n]             第n个邻站的坐标

r₀                   目标与主站之间的距离

目标与主站之间的测距结果

r_n                   目标与邻站之间的距离

目标与邻站之间的测距结果

u₀                   主站测距系统引入的测距误差

u_n                   邻站测距系统引入的测距误差

v_n                   邻站因为非直达波传播效应导致的测距误差

θ_k                  角度搜索范围内的角度

候选目标与第n个邻站之间的距离估计

T                    惩罚系数

J(k)                 角度θ_k的代价

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行说明。

考虑1个主站和N个邻站参与的平面测距定位问题，目标位于[x₀，y₀]，主站位于坐标原点，目标与主站之间的距离为r₀，第n个邻站的坐标为[x_n，y_n]，目标与邻站之间的距离为r_n，n＝1，2，...，N。

一般采用零均值高斯分布近似测距系统引入的测距误差，但是在复杂的定位环境中难以建立准确的测距误差模型来描述非直达波传播效应，采用复合指数分布近似非直达波传播效应导致的测距误差。由于目标位于主站服务区内，与目标到邻站之间的距离相比，目标到主站之间的距离是最短的，目标到主站之间的测距结果中非直达波传播效应导致的测距误差可以忽略。因此，目标到主站之间的测距结果可以表示为：

${\hat{r}}_0=r_0+u_0---\left(1\right)$

由于目标并不位于邻站的通信服务区内，目标到邻站之间的存在非直达波传播的概率较大，目标到邻站之间的测距结果可以表示为：

${\hat{r}}_n=r_n+u_n+v_n---\left(2\right)$

其中，u₀为主站测距系统引入的测距误差，u_n为邻站测距系统引入的测距误差，v_n为邻站因为非直达波传播效应导致的测距误差，n＝1，2，...，N。

目标相对于主站的角度肯定位于0°到360°之间，这就是角度搜索范围。将角度搜索范围均匀的等分成K个角度，即

k＝1，2，...，K。对于角度搜索范围内的每个角度θ_k，确定候选目标的坐标为：

$[{\mathrm{\α}}_k,{\mathrm{\β}}_k]=[{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_k\right),{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_k\right)]---\left(3\right)$

其中，k＝1，2，...，K。

候选目标与第n个邻站之间的距离估计为：

${\tilde{r}}_{\mathrm{nk}}=\sqrt{{(x_n-{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_k\right))}^2+{(y_n-{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_k\right))}^2}---\left(4\right)$

其中，n＝1，2，...，N，k＝1，2，...，K。

由于目标和邻站之间的存在非直达波传播的概率较大，仍使用所有的测距结果中的误差构造定位准则是不恰当的。为了尽量避免目标和邻站之间存在的非直达波传播导致的大误差对定位结果的影响，从而有效的提高了多站测距定位的稳健性，有必要采用序统计量构造定位准则。确定N个邻站的测距结果与距离估计之间的差值为：

其中，T是惩罚系数，n＝1，2，...，N，k＝1，2，...，K。设置惩罚系数T的原因是目标与邻站之间的测距结果中非直达波传播效应导致的测距误差总是正数，并且非直达波传播效应越严重，总的测距误差为正数的概率就越大，惩罚系数T也就可以设置得越大。

若要避免目标和邻站之间存在的非直达波传播导致的最大的

个误差对定位结果的影响，则可以采用序统计量确定角度搜索范围内的每个角度的代价为：

$J\left(k\right)={\mathrm{\ϵ}}_{n_{N-\hat{n}}k}---\left(6\right)$

其中， ${\mathrm{\ϵ}}_{n_{1}k}\≤{\mathrm{\ϵ}}_{n_{2}k}\≤\·\·\·\≤{\mathrm{\ϵ}}_{n_{N}k},$ [n₁ n₂ … n_N]是自然数[1 2 … N]的一种排列，对应[ε_1k ε_2k … ε_Nk]从小到大的排列秩序，k＝1，2，...，K，

是一个可以调整的整数，当N等于2时可以选择 $\hat{n}=0,$ 当N大于2时可以选择 $\hat{n}\≥1.$ 根据角度搜索范围内代价的最小值确定测角结果其中

为：

$\hat{k}=\arg \underset{k}{\min }J\left(k\right)---\left(7\right)$

根据主站的测距结果和测角结果确定目标的位置为：

$[{\hat{x}}_0,{\hat{y}}_0]=[{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_{\hat{k}}\right),{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_{\hat{k}}\right)]---\left(8\right)$

图1示出根据本发明的流程图。

流程开始于步骤101。

在步骤1021，确定主站和N个邻站的测距结果

n＝1，2，...，N；

在步骤1022，确定角度搜索范围是0°到360°，每个搜索角度是：

在步骤1031，根据主站的测距结果和每个搜索角度，确定候选目标的位置：

$[{\mathrm{\α}}_k,{\mathrm{\β}}_k]=[{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_k\right),{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_k\right)]---\left(10\right)$

在步骤1032，根据候选目标的位置确定候选的目标与N个邻站之间的距离估计：

${\tilde{r}}_{\mathrm{nk}}=\sqrt{{(x_n-{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_k\right))}^2+{(y_n-{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_k\right))}^2}---\left(11\right)$

其中，n＝1，2，...，N，k＝1，2，...，K。

在步骤1041，确定N个邻站的测距结果与距离估计之间的差值：

其中，T是惩罚系数，非直达波传播效应越严重，总的测距误差为正数的概率就越大，惩罚系数T也就可以设置得越大，n＝1，2，...，N，k＝1，2，...，K。

在步骤1042，确定角度搜索范围内的每个角度的代价为：

$J\left(k\right)={\mathrm{\ϵ}}_{n_{N-\hat{n}}k}---\left(13\right)$

其中， ${\mathrm{\ϵ}}_{n_{1}k}\≤{\mathrm{\ϵ}}_{n_{2}k}\≤\·\·\·\≤{\mathrm{\ϵ}}_{n_{N}k},$ [n₁ n₂ … n_N]是自然数[1 2 … N]的一种排列，对应[ε_1k ε_2k … ε_Nk]从小到大的排列秩序，k＝1，2，...，K，

是一个可以调整的整数，当N等于2时可以选择 $\hat{n}=0,$ 当N大于2时可以选择 $\hat{n}\≥1.$

在步骤1043，根据角度搜索范围内代价的最小值确定测角结果

其中

为：

$\hat{k}=\arg \underset{k}{\min }J\left(k\right)---\left(14\right)$

在步骤105，根据主站的测距结果和测角结果确定目标的位置：

$[{\hat{x}}_0,{\hat{y}}_0]=[{\hat{r}}_0\cos \left({\mathrm{\θ}}_{\hat{k}}\right),{\hat{r}}_0\sin \left({\mathrm{\θ}}_{\hat{k}}\right)]---\left(15\right)$

根据本发明的流程结束于步骤106。

试验按照图2示出的布站位置，中心是主站，其它是邻站，主站与邻站之间的距离大约等于2km，主站的通信服务区是以主站为中心、半径等于1公里的圆以内，目标均匀的位于主站的通信服务区内。各站的测距系统引入的测距误差满足零均值、标准差等于15米的高斯噪声，目标与邻站之间非直达波传播效应导致的测距误差满足复合指数分布，

即 $v_n=\mathrm{\τ}{r}_n^{\mathrm{\β}}\mathrm{\α}---\left(16\right)$

其中，r_n为目标到邻站之间的直线距离，n＝1，2，...，N，τ为1公里处距离扩展的中值，β为路损指数，随机变量α满足标准差为σ_α的对数正态分布。在σ_α＝2dB、β＝0.5和τ＝60米的郊区环境下，图3、图4和图5分别示出了本发明使用主站和右边的两个邻站、三个邻站和四个邻站测距时的定位误差累积概率比较的图，其中，惩罚系数T＝2000米，与定位误差(横坐标)对应的累积概率(纵坐标)等于 $\sqrt{{({\hat{x}}_0-x_0)}^2+{({\hat{y}}_0-y_0)}^2}$ 小于定位误差的概率，三种情况下的

分别等于0，1和1，实线连接“◇”表示本发明的利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法的定位误差累积概率，虚线连接“◇”表示相同的试验条件下Chan方法在目标与各站之间都是直达波传播假设下的定位误差累积概率。可见，本发明的利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法明显改善了多站测距定位的精度和稳健性能，例如，对于定位误差小于100米的累积概率而言，本发明的利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法比相同的试验条件下的Chan方法提高了约20％。

虽然已经参考附图对本发明的一种利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法以二维平面定位的举例方式进行了描述，但是本发明不限于上述这些细节，同样适用于在非直达波传播环境中改善三维测距定位系统的性能，并且本申请含盖权利要求范围之内的各种变型或改变。在工业应用中，将本发明提出的一种利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法应用于无线蜂窝网络中的多站测距定位系统，可满足非直达波传播情况下通过测量多站到目标之间的距离获取目标位置信息的定位系统对高精度、稳健定位的要求。

Claims (6)

1.一种利用邻站测距辅助测角的非直达波定位方法，其特征在于：利用主站与目标之间的测距结果和角度搜索范围确定候选目标位置的搜索范围，角度搜索范围内的每一个角度确定一个候选目标位置，计算每一个候选目标位置与邻站之间的距离估计，通过比较距离估计与邻站与目标之间的测距结果之间的差值，确定角度搜索范围内的每一个角度的代价，根据最小代价对应的角度确定目标相对于主站的测角结果，最后利用主站与目标之间的测距结果和利用邻站与目标之间的测距结果得到的目标相对于主站的测角结果确定目标的位置，其具体步骤是：

首先，确定主站与目标之间的测距结果、N个邻站与目标之间的测距结果、角度搜索范围和每个搜索角度；

其次，根据主站与目标之间的测距结果和每个搜索角度，确定候选目标位置；并根据候选目标位置确定候选目标位置与N个邻站之间的距离估计；

然后，确定N个邻站与目标之间的测距结果与距离估计之间的差值；确定角度搜索范围内的每个角度的代价；根据角度搜索范围内代价的最小值确定测角结果；

最后，根据主站与目标之间的测距结果和邻站与目标之间的测距结果得到的目标相对于主站的测角结果确定目标的位置。

2.如权利要求1所述的非直达波定位方法，其特征在于：设目标位于[x₀，y₀]，主站位于坐标原点，目标与主站之间的距离为r₀，第n个邻站的坐标为[x_n，y_n]，n＝1，2，...，N，目标与邻站之间的距离为r_n，n＝1，2，...，N，确定的主站与目标之间的测距结果是

，确定的N个邻站与目标之间的测距结果是

n＝1，2，...，N，确定的角度搜索范围是0°到360°之间。

3.如权利要求2所述的非直达波定位方法，其特征在于：所述确定的主站与目标之间的测距结果是

其中，u₀为主站测距系统引入的测距误差，N个邻站与目标之间的测距结果是

其中，n＝1，2，...，N，u_n为邻站测距系统引入的测距误差，v_n为邻站因为非直达波传播效应导致的测距误差；

确定的每个搜索角度是

k＝1，2，...，K，K是将角度搜索范围均匀等分的个数。

4.如权利要求1或2所述的非直达波定位方法，其特征在于：所述根据主站与目标之间的测距结果和每个搜索角度，确定候选目标位置是：

根据候选目标位置确定候选目标位置与N个邻站之间的距离估计分别是：

其中，n＝1，2，...，N，k＝1，2，...，K，[x_n，y_n]为第n个邻站的坐标，n＝1，2，...，N，为确定的主站与目标之间的测距结果，θ_k为角度搜索范围内的第k个角度k＝1，2，...，K，K是将角度搜索范围均匀等分的个数。

5.如权利要求1或2所述的非直达波定位方法，其特征在于：所述确定N个邻站与目标之间的测距结果与距离估计之间的差值是：

其中，T是惩罚系数，

为确定的第n个邻站与目标之间的测距结果，n＝1，2，...，N，为候选目标位置与第n个邻站之间的距离估计，k＝1，2，...，K，K是将角度搜索范围均匀等分的个数；

确定角度搜索范围内的每个角度的代价为：

其中，k＝1，2，...，K，

[n₁n₂...n_N]是自然数[1 2...N]的一种排列，对应[ε_1kε_2k  ...ε_Nk]从小到大的排列秩序，

是一个可以调整的整数，当N等于2时选择

当N大于2时选择

根据角度搜索范围内代价的最小值确定测角结果是其中

为：

$\hat{k}=\arg \underset{k}{\min }J\left(k\right).$

6.如权利要求1或2所述的非直达波定位方法，其特征在于：所述根据主站与目标之间的测距结果和利用邻站与目标之间的测距结果得到的测角结果确定目标的位置：

其中，

为确定的主站与目标之间的测距结果，

为根据角度搜索范围内代价的最小值确定的测角结果。

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