CN103869278B - 基于测距的多目标定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于测距的多目标定位方法及装置,属于定位技术领域。所述方法包括:获取每个目标点到每个参考点的测距值;将获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组;对每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值;对定位值进行聚类,得到聚类中心,并将聚类中心作为定位结果。本发明通过将目标点到参考点的测距值进行组合,并针对每个组合进行定位计算得到定位值,将定位值进行聚类得到的聚类中心作为定位结果,而无需目标点可能出现的位置的先验信息,使得定位过程较简单;另外,由于无需预先划定定位范围,因而定位结果不会受到定位范围的影响,进而可降低计算耗时及系统开销,提高定位结果的稳定性。

Description

基于测距的多目标定位方法及装置
技术领域
本发明涉及定位技术领域,特别涉及一种基于测距的多目标定位方法及装置。
背景技术
随着LBS(LocationBasedService,基于位置的服务)逐渐成为研究和应用的热点,定位技术作为LBS的支撑技术,自然具有非常高的研究价值和商业价值,但同时也具有相当高的难度。而在多种定位技术中,基于测距的定位技术的精度最高。
在基于测距的定位系统中有两类设备:参考点和目标点。目标点的位置为待测变量,参考点的位置为已知变量,参考点的数量一般有多个,目标点的数量为一个或多个。定位过程中,需要获取目标点到参考点的测距值,并据此实现对目标点的定位。当存在单个目标点时,获取到的测距值为该单个目标点到参考点的测距值;当存在多个目标点时,可确定获取到的测距值对应哪个参考点,但无法直接区分对应哪个目标点,致使获取到的测距值发生混淆,因此,如何通过混淆的测距值对多目标进行快速、准确地定位,成为了目前定位技术人员十分关注的问题。
现有技术在对多目标进行定位时,预先根据多个目标点可能出现的位置划定一个包含多个目标点的定位范围,再将该定位范围划分成多个定位空间,并在获取到每个目标点到每个参考点的测距值后,利用各个测距值和各个参考点的已知位置,分别对每个定位空间计算一致性函数,得到每个定位空间对应的函数值;之后再将每个定位空间及其相邻的定位空间组成一个局部范围,在该局部范围内确定局部最大函数值,与每个局部最大函数值对应的定位空间即为定位出的目标点的位置。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:
由于现有技术需要在根据多个目标点可能出现的位置划定定位范围后,再基于该定位范围对多目标进行定位,因而实施现有技术时需要知道每个目标点可能出现的位置的先验信息,导致现有技术的定位方法较为复杂;另外,如果划定的定位范围过大,则计算耗时长,系统开销大,如果划定的定位范围过小,则无法包含所有的目标点,使得位于定位范围外的目标点无法被定位,因此定位范围的划定影响到定位的过程和结果,导致最后的定位结果稳定性不高。
发明内容
为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种基于测距的多目标定位方法及装置。所述技术方案如下:
一方面,提供了一种基于测距的多目标定位方法,所述方法包括:
获取每个目标点到每个参考点的测距值;
将获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组;
对每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值;
对所述定位值进行聚类,得到聚类中心,并将所述聚类中心作为定位结果。
具体地,所述获取每个目标点到每个参考点的测距值,具体包括:
确定每个参考点接收每个目标点发射的测距信号的时间;
根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,得到每个目标点到每个参考点的测距值。
具体地,所述将获取到的测距值进行组合,包括:
从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,并将选取出的预设数量的测距值作为一个测距值组。
具体地,所述从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,包括:
每次均从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值;或者,
首次从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值,之后每次从未被选取到的测距值中选取预设数量的测距值。
进一步地,所述预设数量与参考点的个数相同。
另一方面,提供了一种基于测距的多目标定位装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取每个目标点到每个参考点的测距值;
组合模块,用于将所述获取模块获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组;
定位模块,用于对所述组合模块组合得到的每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值;
聚类模块,用于对所述定位模块得到的定位值进行聚类,得到聚类中心,并将所述聚类中心作为定位结果。
具体地,所述获取模块,具体用于确定每个参考点接收每个目标点发射的测距信号的时间;根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,得到每个目标点到每个参考点的测距值。
具体地,所述组合模块,具体用于从所述获取模块获取到的测距值中选取预设数量的测距值,并将选取出的预设数量的测距值作为一个测距值组。
具体地,所述组合模块,具体用于每次均从所述获取模块获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值;或者,首先从所述获取模块获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值,之后每次从未被选取到的测距值中选取预设数量的测距值。
进一步地,所述组合模块选取测距值的预设数量与参考点的个数相同。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
通过将每个目标点到各个参考点的测距值进行组合,并在针对每个组合进行定位计算得到对应的定位值后,将定位值进行聚类得到的聚类中心作为定位结果,而无需知道每个目标点可能出现的位置的先验信息,可以使得定位过程较为简单;另外,由于无需预先划定定位范围,因而定位结果不会受到定位范围的影响,进而可降低计算耗时及系统开销,还可提高定位结果的稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的基于测距的多目标定位方法流程图;
图2是本发明实施例二提供的基于测距的多目标定位方法流程图;
图3是本发明实施例二提供的基于测距的多目标定位的过程示例图;
图4是本发明实施例三提供的基于测距的多目标定位装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一
本发明实施例提供了一种基于测距的多目标定位方法,参见图1,方法流程包括:
101:获取每个目标点到每个参考点的测距值。
具体地,获取每个目标点到每个参考点的测距值,具体包括:
确定每个参考点接收每个目标点发射的测距信号的时间;
根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,得到每个目标点到每个参考点的测距值。
102:将获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组。
具体地,将获取到的测距值进行组合,包括:
从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,并将选取出的预设数量的测距值作为一个测距值组。
具体地,从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,包括:
每次均从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值;或者,
首次从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值,之后每次从未被选取到的测距值中选取预设数量的测距值。
进一步地,预设数量与参考点的个数相同。
103:对每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值。
104:对定位值进行聚类,得到的聚类中心,并将聚类中心作为定位结果。
综上所述,本发明实施例通过将每个目标点到各个参考点的测距值进行组合,并在针对每个组合进行定位计算得到对应的定位值后,将定位值进行聚类得到的聚类中心作为定位结果,而无需知道每个目标点可能出现的位置的先验信息,可以使得定位过程较为简单;另外,由于无需预先划定定位范围,因而定位结果不会受到定位范围的影响,进而可降低计算耗时及系统开销,还可提高定位结果的稳定性。
实施例二
在定位过程中,通常会存在多个待定位的目标点,为了实现对多目标点进行定位,结合上述实施例一的内容,本发明实施例提供了一种基于测距的多目标定位方法。参见图2,本发明实施例提供的方法流程包括:
201:获取每个目标点到每个参考点的测距值。
具体地,获取每个目标点到每个参考点的测距值的方法包括但不限于:确定每个参考点接收每个目标点发射的测距信号的时间;根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,得到每个目标点到每个参考点的测距值。
其中,目标点和参考点的个数均至少为两个,测距信号的类型可以是可闻声,超声波或者超高频电磁信号等,本发明实施例在此不对目标点和参考点的个数以及测距信号的类型进行具体限定。根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,具体为根据确定的接收到测距信号的时间、测距信号的发射时间以及测距信号的传播速度,计算每个目标点到每个参考点的距离。
举例来说,在图3(1)中,包含2个目标点和4个参考点,每个目标点都向各个参考点发射测距信号,则一共有8个测距信号,确定每个参考点接收到每个目标点的测距信号的时间之后,根据确定的接收到测距信号的时间、测距信号的发射时间以及测距信号的传播速度,计算每个目标点到每个参考点的距离,得到每个目标点到每个参考点的测距值,即一共得到8个测距值。
除了上述获取每个目标点到每个参考点的测距值的方法之外,还可以有其他获取每个目标点到每个参考点的测距值的方法,例如,采用基于RSSI(ReceivedSignalStrengthIndication,接收信号强度指示)的测距方法,根据参考点接收到的目标点发射的测距信号的发射功率和接收功率,计算得到目标点到参考点的测距值。对于具体采用哪种方法获取每个目标点到每个参考点的测距值,本发明实施例在此不进行具体限定。
202:将获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组。
具体地,将获取到的测距值进行组合的具体方式为从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,并将选取出的预设数量的测距值作为一个测距值组。
其中,从获取到的测距值中选取预设数量的测距值的方法包括但不限于以下两种:
方法一:每次均从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值。
其中,预设数量至少为4,当参考点的个数至少为4时,可以选取预设数量与参考点的个数相同,除此之外,还可以选取预设数量为其他值,本发明实施例在此不对预设数量的具体取值进行限定。
举例来说,在获取到8个测距值后,将8个测距值进行组合,如果预设数量为4,每次从8测距值中选取4个测距值,并将每次选取出的4个测距值作为一个测距值组,即按照有放回的方式将获取到的测距值进行组合,则一共可以得到个测距值组。
方法二:首次从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值,之后每次从未被选取到的测距值中选取预设数量的测距值。
其中,预设数量的取值的选取与上述方法一中相同,在此不再赘述。
举例来说,在获取到8个测距值后,将8个测距值进行组合,如果预设数量为4,首次从8测距值中选取4个测距值,并将选取出的4个测距值作为一个测距值组,之后再从未被选取到的4个测距值中选取4个测距值,并将选取出的4个测距值作为一个测距值组,即按照无放回的方式将获取到的测距值进行组合,则一共可以得到2个测距值组。
当然,除了上述两种方法之外,还可以有其他从获取到的测距值中选取预设数量的测距值的方法。对于具体采用哪种方法从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,本发明实施例在此不进行具体限定。
203:对每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值。
具体地,将每个测距值组中的测距值视为是测距值对应的参考点到同一个目标点的测距值,从而可以根据每个测距值组中的测距值和对应的参考点的位置坐标,采用极大似然估计法,对该目标点进行定位计算。具体的定位计算方式为:预先在列表中存储测距值和参考点的位置坐标的对应关系,将每个测距值组中的测距值和从列表中获取的测距值对应的参考点的位置坐标作为已知参数,将待定位的目标点的位置坐标作为未知参数,建立方程组,采用极大似然估计法求解方程组,从而得到每个测距值组对应的定位值。
举例来说,如图3(2)所示,对70个测距值组的每个测距值组,根据其中的测距值采用极大似然估计法进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值的具体方法为:预先在列表中存储70个测距值和参考点的位置坐标的对应关系,将每个测距值组中的4个测距值和从列表中获取的测距值对应的参考点的位置坐标作为已知参数,将待定位的目标点的坐标作为未知参数,建立方程组,采用极大似然估计法解方程组,从而得到每个测距值组对应的定位值,对70个测距值组分别进行定位计算后,获得70个测距值组对应的70个定位值。
除了上述进行定位计算的方法之外,还有其他对每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算的方法,例如采用最小二乘法定位计算等。对于具体采用哪种方法来对每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,本发明实施例对此不进行具体限定。
204:对定位值进行聚类,得到聚类中心,并将聚类中心作为定位结果。
具体地,对定位值进行聚类的方法可以包括但不限于K-means聚类算法,K-means聚类算法的具体实现方式是:在得到的定位值中任意选取k个定位值,归为k个类,每个类的初始聚类中心为选取出来的k个定位值;分别计算剩余的定位值与k个聚类中心的距离,将剩余的定位值归类到与聚类中心的距离最近的一个类中,并重新计算k个聚类中心;重复执行将剩余的定位值归类和重新计算k个聚类中心的过程,直至重新计算得到的k个聚类中心与先前的k个聚类中心相同或距离小于预设阈值为止,得到确定的k个聚类中心。
其中,k值可以选取为2或3等,预设阈值可以选取为10cm或15cm等,本发明实施例在此对k值和预设阈值的大小不进行具体限定。
需要说明的是,得到聚类中心后,将聚类中心作为定位结果,即该聚类中心的位置坐标即为定位出的目标点的位置坐标。
举例来说,采用K-means算法,对定位值进行聚类,具体实现方式是:从70个定位值中任意选取3个定位值作为3个类的初始聚类中心;分别计算剩余的67个定位值到3个类的聚类中心的距离,将67个定位值分别归类到与聚类中心距离最近的那一类中,重新计算3个聚类中心,重复执行该步骤,直至重新计算出来的3个聚类中心与先前的3个聚类中心的距离小于预设阈值为止,得到确定的3个聚类中心,如图3(3)所示,将得到的这3个聚类中心作为定位结果,这3个聚类中心的位置坐标即为定位出的3个目标点的位置坐标。
除了采用上述K-means聚类算法之外,还有其他对定位值进行聚类的方法,例如,对异常数据敏感度较低的K-medoids算法、适用于大数据量计算的Clara算法等。具体实施时,可以根据实际需要来选择对定位值进行聚类的方法,对于具体采用哪种方法来对定位值进行聚类,本发明实施例在此不进行具体限定。
进一步地,在将聚类中心作为定位结果之后,还可以执行将定位结果输出到人机界面等操作。本发明实施例在此不对将聚类中心作为定位结果之后的进一步操作进行具体限定。
综上所述,本发明实施例通过将每个目标点到各个参考点的测距值进行组合,并在针对每个组合进行定位计算得到对应的定位值后,将定位值进行聚类得到的聚类中心作为定位结果,而无需知道每个目标点可能出现的位置的先验信息,可以使得定位过程较为简单;另外,由于无需预先划定定位范围,因而定位结果不会受到定位范围的影响,进而可降低计算耗时及系统开销,还可提高定位结果的稳定性。
实施例三
本发明实施例提供了一种基于测距的多目标定位装置,该装置用于执行上述实施例一或实施例二提供的基于测距的多目标定位方法。参见图4,该装置包括:
获取模块401,用于获取每个目标点到每个参考点的测距值;
组合模块402,用于将获取模块401获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组;
定位模块403,用于对组合模块402组合得到的每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值;
聚类模块404,用于对定位模块403得到的定位值进行聚类,得到聚类中心,并将聚类中心作为定位结果。
具体地,获取模块401,具体用于确定每个参考点接收每个目标点发射的测距信号的时间;根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,得到每个目标点到每个参考点的测距值。
具体地,组合模块402,具体用于从获取模块401获取到的测距值中选取预设数量的测距值,并将选取出的预设数量的测距值作为一个测距值组。
具体地,组合模块402,具体用于每次均从获取模块401获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值;或者,首次从获取模块401获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值,之后每次从未被选取到的测距值中选取预设数量的测距值。
进一步地,组合模块402选取测距值的预设数量与参考点的个数相同。
综上所述,本发明实施例通过将每个目标点到各个参考点的测距值进行组合,并在针对每个组合进行定位计算得到对应的定位值后,将定位值进行聚类得到的聚类中心作为定位结果,而无需知道每个目标点可能出现的位置的先验信息,可以使得定位过程较为简单;另外,由于无需预先划定定位范围,因而定位结果不会受到定位范围的影响,进而可降低计算耗时及系统开销,还可提高定位结果的稳定性。
需要说明的是:上述实施例提供的基于测距的多目标定位装置在进行基于测距的多目标定位时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的基于测距的多目标定位装置与基于测距的多目标定位方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于测距的多目标定位方法,其特征在于,所述方法包括:
获取每个目标点到每个参考点的测距值;
将获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组;
对每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值;
对所述定位值进行聚类,得到聚类中心,并将所述聚类中心作为定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取每个目标点到每个参考点的测距值,具体包括:
确定每个参考点接收每个目标点发射的测距信号的时间;
根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,得到每个目标点到每个参考点的测距值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将获取到的测距值进行组合,包括:
从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,并将选取出的预设数量的测距值作为一个测距值组。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从获取到的测距值中选取预设数量的测距值,包括:
每次均从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值;或者,
首次从获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值,之后每次从未被选取到的测距值中选取预设数量的测距值。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述预设数量与参考点的个数相同。
6.一种基于测距的多目标定位装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取每个目标点到每个参考点的测距值;
组合模块,用于将所述获取模块获取到的测距值进行组合,得到多个测距值组;
定位模块,用于对所述组合模块组合得到的每个测距值组,根据其中的测距值进行定位计算,得到每个测距值组对应的定位值;
聚类模块,用于对所述定位模块得到的定位值进行聚类,得到聚类中心,并将所述聚类中心作为定位结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述获取模块,具体用于确定每个参考点接收每个目标点发射的测距信号的时间;根据确定的时间对每个目标点到每个参考点的距离进行计算,得到每个目标点到每个参考点的测距值。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述组合模块,具体用于从所述获取模块获取到的测距值中选取预设数量的测距值,并将选取出的预设数量的测距值作为一个测距值组。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述组合模块,具体用于每次均从所述获取模块获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值;或者,首次从所述获取模块获取到的各个测距值中选取预设数量的测距值,之后每次从未被选取到的测距值中选取预设数量的测距值。
10.根据权利要求8或9所述的装置,其特征在于,所述组合模块选取测距值的预设数量与参考点的个数相同。
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基于K均值聚类的定位算法分析;李炜;《广西工学院学报》;20120915;第23卷(第3期);第45-48页 *

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