CN104093207B

CN104093207B - 一种基于测距误差模型修正的无线定位方法

Info

Publication number: CN104093207B
Application number: CN201410362608.9A
Authority: CN
Inventors: 姚志强; 谭姣; 盛孟刚; 简博宇; 曹璐云
Original assignee: Xiangtan University
Current assignee: Xiangtan University
Priority date: 2014-07-28
Filing date: 2014-07-28
Publication date: 2017-09-15
Anticipated expiration: 2034-07-28
Also published as: CN104093207A

Abstract

本发明公开了一种基于测距误差模型修正的无线定位方法，包括以下步骤：1)布设锚节点，用锚节点相互测距定位，得出所属环境下距离值的均值μ与方差σ，得到测距误差模型ψ；2)在相同环境下重新布设锚节点、未知节点，未知节点和每一个锚节点间采用UWB信号进行TOA测距，得到实测距离3)根据步骤1)得到的均值μ与方差σ，计算出误差修正参数E₁(ψ)；4)若待测节点的可通信节点数大于3，则修改由步骤2)测得的距离根据步骤3)得到的误差修正参数E₁(ψ)，计算得到修正后的距离5)利用定位算法计算修正后的未知节点坐标。本发明从LOS和NLOS误差分布模型角度出发，在整体精度、稳定性及功耗方面更为优异，应用范围广，更具可行性。

Description

一种基于测距误差模型修正的无线定位方法

技术领域

本发明涉及无线定位技术领域，特别涉及一种基于测距误差模型修正的无线定位方法。

背景技术

随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对位置信息感知的需求也日益增大。无线定位技术在军事国防、消防安全、智能家居、工程机械、人员定位、以及环境监测等领域的应用越来越广泛。

目前无线定位技术研究主要分为两大类：一种是基于测距定位技术，另一种是非测距定位技术。相比而言，非测距的定位技术成本低、功耗小，但其定位精度不高，不能满足许多应用领域中高精度要求。而基于测距的定位技术对网络的硬件设施要求高、计算量和通信开销较大，但其定位精度高，如基于超宽带(UWB,Ultra Wideband)的测距方法结合到达时间(TOA,time of arrival)来计算收发两端的距离，其定位精度理论上可提高至厘米级。

无线定位技术评价标准中最为重要及直接的指标是定位精度。实现无线定位或是提高定位精度有许多种方式。例如，滤波的方法，通过修正滤波值和多次滤波来处理基于TOA的距离测量数据，改善定位效果；加权的方法，如运用bounding-box(包围盒)算法和加权的线性二乘估计处理存在的测距误差；判定的方法，如根据NLOS(非视距，non-line ofsight)鉴别结果分别对LOS(视距，Line of sight)条件和NLOS条件下的测距结果采取不同的权重处理方法；循环迭代的方法，如根据非视距传播(NLOS)环境下的无线传感器网络电波到达时间(TOA)定位算法，对未知节点位置进行初步估计，将该估计值作为初始迭代参考点，利用泰勒级数展开法进行迭代计算，得到未知节点位置的二次估计值。

这类基于距离改进算法的研究都是独立地研究测距精度与定位精度，大多采用判定、循环、加权等方法，从TOA值、NLOS环境判别、节点信任度等方面来提高以上两种精度。测距精度与定位精度是密不可分的，测距的误差在定位算法下存在对应的定位误差。目前尚未对测距与定位的关系或者对基于测距的定位误差模型做相应的研究。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种操作简单、功耗低、定位精度高的基于测距误差模型修正的无线定位方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案是包括以下步骤：

1)布设锚节点，用锚节点相互测距定位，得出所属环境下锚节点间相互测距距离值的均值μ与方差σ，得到测距误差模型ψ；

2)在相同环境下重新布设锚节点、未知节点，未知节点和每一个锚节点间采用UWB信号进行TOA测距，得到实测距离

3)根据步骤1)得到的均值μ与方差σ，计算出误差修正参数E₁(ψ)；

4)若待测节点的可通信节点数大于3，则修改由步骤2)测得的距离根据步骤3)得到的误差修正参数E₁(ψ)，计算得到修正后的距离

5)利用定位算法计算修正后的未知节点坐标。

相对于传统定位方法，本发明的有益效果在于：

1、本发明对于仍能检测到直接路径DP的NLOS环境，最大程度地减小了近20cm定位误差，定位误差均值小于0.25m，且误差值非常稳定，平均的定位精度比传统的提高了1.03％；而对于无法检测到DP的NLOS环境，最大程度地减小了1.5m定位误差，定位误差均值小于0.6m，其误差值也比较稳定，平均的定位精度比传统的提高了3.45％，在无法检测到DP的NLOS环境下用于提高定位精度更有必要且效果更佳，在整体精度、稳定性及功耗方面更为优异，更具可行性。

2、本发明从LOS和NLOS误差分布模型角度出发，应用范围广，具有普遍性，在误差统计特性已知的情况下具有良好的抗干扰性；

3、本发明提出的无线定位方法不仅提高了定位精度，且与具有测距修正的算法比较，拥有更好的鲁棒性。

附图说明

图1为本发明的定位方法流程图。

图2为本发明中UWB信道环境对应的误差模型及修正参数示意图。

图3为本发明中极大似然估计法定位示意图。

图4为本发明在仍能检测到DP的NLOS环境与传统算法的定位结果对比分析图。

图5为本发明在无法检测到DP的NLOS环境下与传统算法的定位结果对比分析图。

图6为本发明与传统算法的定位误差均值对比分析图。

图7为本发明与传统算法的定位误差方差对比分析图。

具体实施方式

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

如图1所示，本发明包括以下步骤：

步骤一：布设锚节点，用锚节点相互测距定位，训练出所属环境下锚节点间相互测距距离值的均值μ与方差σ，得到测距误差模型ψ。

现有的基于TOA估计的UWB测距误差模型，即：

ψ＝ψ_m+G(ψ_pd+Xψ_B) (1)

其中，G和X是伯努利随机变量，ψ_m为标准化的多径误差，ψ_pd为标准化的时间传播误差，ψ_B为标准化的DP堵塞误差。ψ为标准化的测距误差，表达式为

G、X服从伯努利分布，即

DP为直接路径，SP为最强路径；

如图2所示，当G＝0时，即在LOS环境下。此时的ψ服从高斯分布，即ψ～N(μ,σ²)，其测距误差模型为：

当G＝1、X＝0时,即在NLOS环境下，此时仍能检测到直接路径DP(direct path),但是DP无法体现出明显主径的地位。此时的ψ服从高斯分布，即ψ～N(μ,σ²)，其测距误差模型为：

当G＝1、X＝1时,即在无法检测到DP的NLOS环境下。此时的ψ服从对数正态分布，即ψ～Log-N(μ,σ²)，其测距误差模型为：

测量结果显示:

带宽为500MHz情况下：LOS环境下μ＝0,σ<0.03；能检测到DP的NLOS环境下μ<0.06,σ<0.05；检测不到DP的NLOS环境下μ<-1.5，σ<0.9。带宽为3GHz情况下：LOS环境下μ＝0,σ<0.01；检测到DP的NLOS环境下μ<0.02,σ<0.02；检测不到DP的NLOS环境下μ<-1.9，σ<1.5。且μ随着带宽增加而减少，即带宽越大标准的测距误差变量ψ越集中在某范围值内。

步骤二：在相同环境下重新布设锚节点、未知节点。未知节点和每一个锚节点间采用UWB信号进行TOA测距，得到实测距离。

在活动范围内随机布设n个锚节点，其中n大于等于3，其中至少有三个锚节点不在同一直线上，节点通信带宽可选500MHz和3GHz两种带宽，所有节点结构功能一致，节点之间的距离在无线信号的通信范围之内。

步骤三：根据步骤一得到的均值μ与方差σ，计算出误差修正参数E₁(ψ)，

利用参数ψ的无偏估计E₁(ψ)，即本发明方法所指的测距误差修正参数消除测距误差。

在LOS环境和能检测到DP的NLOS环境下，标准误差变量ψ服从高斯分布，即ψ～N(μ,σ²)。根据3σ原理，ψ∈[μ+3σ,μ-3σ]时横轴区间的概率之和为99.74％，此区间标准测距误差变量ψ的均值为:

E₁(ψ)＝μ (9)

在无法检测到DP的NLOS环境下，标准误差变量ψ服从对数高斯分布，即ψ～Log-N(μ,σ²)，其累积分布函数为：

其中，erf(x)表示误差函数，其表达式为：

根据误差函数表，可查出当erf(1.95)＝0.994，即当时，F(ψ)＝0.997。由此可知，ψ∈[0,exp(2.75σ+μ)]时横轴区间面积为99.7％，其均值为：

令于是dψ＝σ·e^σt+μdt

原式

再令t-σ＝y，得到

原式

步骤四：若待测节点的可通信节点数大于3，那么修改由步骤二测得的距离利用(8)式得到的误差修正参数E₁(ψ)得到修正后的距离

具体做法为：在测距误差模型中，假设当置信水平为0.997时，ψ的置信区间为[a,b]，此区间内ψ的均值为E₁(ψ)，然后用来修正在操作中测得的距离值，达到减小定位误差的目的。假设修正后的距离为有：

在LOS环境和能检测到DP的NLOS环境下，将式(9)代入式(15)得到修正的距离为：

在无法检测到DP的NLOS环境下，将式(14)代入式(15)，得到修正后的距离为：

步骤五：利用极大似然估计算法估计修正后的未知节点坐标。

如图3所示，己知n个锚节点的坐标分别为(x₁，y₁),(x₂，y₂),(x₃，y₃),…,(x_n，y_n)，它们到未知节点的真实距离分别为d₁，d₂，d₃，…，d_n，测得的距离为设未知节点的真实坐标为(x，y)，计算得到的坐标为

使用MMSE(最小均方差)估计方法可以得到待测节点的坐标：

T＝(A^TA)^-1A^Tb (18)

其中

考虑到横纵坐标是同等关系，为更直观的表达及验证本发明方法，将以横坐标的定位误差作为代表进行研究及仿真验证。令C＝(A^TA)^-1A^T,b＝(b₁,b₂,...,b_n-1)^T，可知C为2行n-1列矩阵，b为n-1行1列矩阵：

其中，C_k为常数。代入式(18)得到待测节点的横坐标为：

同理可计算待测节点的真实坐标x，假设待测节点的横坐标定位误差为ε_x，即

假设测距误差为ε_k,其表达式：

代入式(21)，得到

假设

式(24)即为基于UWB测距的横坐标定位误差模型，同理可推导出纵坐标定位误差的模型。公式表明：待测节点的横坐标定位误差与测量距离值和真实距离值的平方差ζ_k有关。若n个锚节点与待测节点的测距误差都能减小，使得每个ζ_k都能趋近于零，那么，从统计学上来看，待测节点横坐标及纵坐标定位误差接近零的可能性就越大，即测距误差的减少为定位误差的减少创造了基本的条件。

假设修正后待测节点横坐标为将式(15)代入式(20)得到：

在LOS环境和能检测到DP的NLOS环境下，由式(16)，由于μ≥0，易知于是待测节点的修正横坐标为：

在无法检测到DP的NLOS环境下，由式(17)，由于E(ψ)Φ(2.75-σ)≥0，故于是，得到修正后的横坐标为：

同理可通过验证并得到修正后的纵坐标。

将实验结果进行分析。经传统算法，即没有添加误差修正值的定位算法和本文算法得到的待测节点横坐标值分别为将修正后得到的定位误差与传统算法定位误差进行对比，图4-5是在3G带宽下其定位结果误差对比，图6-7是定位结果性能分析统计图。

由图4可知在能检测到DP的NLOS环境最大程度地减小了近20cm定位误差。而由图5可知在无法检测到DP的NLOS环境最大程度地减小了1.5m定位误差，本发明在这两种仿真环境下平均的定位精度分别比传统的提高了1.03％、3.45％。从图5可知在无法检测到DP的NLOS环境下的定位误差基本上达到了米级单位，故必须对测量的坐标位置进行修正，因而此改进方法在无法检测到DP的NLOS环境下用于提高定位精度更有必要且效果更佳。

从图6和图7的柱1～4显示：本发明在能检测到DP的NLOS环境的定位误差均值小于0.25m，且误差值非常稳定；在无法检测到DP的NLOS环境，定位误差均值小于0.6m，其误差值也比较稳定，因而其性能明显优越于传统定位方法。因而本发明在整体精度、稳定性及功耗方面更为优异，更具可行性。

Claims

1.一种基于测距误差模型修正的无线定位方法，包括以下步骤：

在LOS环境下，DP相当于最强路径SP，其他多径分量影响不明显，在此环境下的测距误差模型为：

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在NLOS环境下，此时仍能检测到直接路径DP，但是DP无法体现出明显主径的地位，在此环境下的测距误差模型为：

在无法检测到DP的NLOS环境下，此环境下的测距误差模型为：

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其中LOS为视距，NLOS为非视距，DP为直接路径，SP为最强路径；

5)利用定位算法计算修正后的未知节点坐标。

2.如权利要求1所述的基于测距误差模型修正的无线定位方法，其特征在于：所述步骤2)中，所布设锚节点的数量大于等于3，其中至少有三个锚节点不在同一直线上。

3.如权利要求1所述的基于测距误差模型修正的无线定位方法，其特征在于：所述步骤3)中，误差修正参数E₁(ψ)的值为：

其中Φ(x)代表标准正态分布的分布函数。

4.如权利要求3所述的基于测距误差模型修正的无线定位方法，其特征在于：所述步骤4)中，设测得的距离为修正后的距离为则有：

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在LOS环境和仍能检测到DP的NLOS环境环境下，修正的距离为：

在无法检测到DP的NLOS环境下，修正后的距离为：

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5.如权利要求1所述的基于测距误差模型修正的无线定位方法，其特征在于：所述步骤5)中的定位算法采用极大似然估计法。