CN108871318B - 一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法 - Google Patents
一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法,属于定位定向方法技术领域技术领域。本发明通过萤火虫算法求解目标函数的最大值,进而得到目标所在位置。实际应用时两个通入不同频率正弦电流的线圈产生磁场,通过目标物所放置的磁通门测量所得到的磁场强度信息,再将该磁场强度与标准磁场强度进行比较,得到物体所在的真实位置。本发明可以在一些特殊环境下,特别是在地下、水下、室内、城市或高山峡谷等地区,仍能保证稳定且高精度的定位定向服务,具有装置简单,算法高效合理,定位精度高、穿透性好、不受恶劣天气条件和昼夜变化的直接影响的特点。
Description
技术领域
本发明涉及一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法,属于定位定向方法技术领域技术领域。
背景技术
在本领域的现有技术中,空间定位方法通常包括GPS定位、WiFi定位、ZigBee定位、蓝牙定位等。
GPS定位技术的缺点是需要终端内置卫星信号接收模块,定位精度受终端所处环境的影响较大。如果终端处于大型建筑物或者室内环境下,接收到的卫星信号太弱,定位精度将降低。WiFi定位技术的缺点是能耗较大,而且受服务范围限制,没有方向、速度等数据,不能导航。Zigbee定位技术的缺点是只能专网专用,数据率较低,不适用于传输速率高的应用。蓝牙定位技术的缺点是在复杂空间环境中,稳定性稍差,受噪声干扰影响大。
而现有的发明专利一种基于磁信标的定位定向方法(申请公布号CN105928511A)其技术方法方法较为复杂,且精度不高。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述现有技术存在的问题,例如在一些特殊环境下GPS信号容易受到干扰,特别是在地下、水下、室内、城市或高山峡谷等地区,GPS难以继续正常工作,进而提供一种基于模拟退火算法旋转磁信标数字定位方法,可以针对室内、地下等环境GPS信号不可用时,仍能保证稳定且高精度的定位定向服务。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法,包括:
步骤一、制作两个磁信标,采用面积A已知的正方形木质框架,绕制以匝数N已知的铜线圈,然后将两个信标安装在二维平面的已知位置作为信号源,并将电流大小I已知、频率不同的两组正弦信号加在磁信标的线圈上,并将定位目标处安装磁传感器,此时磁信标产生的磁力矩M为:
M=A·N·I
步骤二、设定两个磁信标在平面直角坐标系中的位置和输出频率,信标一放置在坐标原点,输入正弦电流信号的频率为f1;信标二放置在(0,-R)处,输入正弦电流信号的频率为f2;
步骤三、为了区分这两个具有单独频率的磁信标,需要附加使用锁相放大器,对于两个磁信标的情况,需要四个锁相放大器,将其中两个锁相放大器的频率调谐到f1,其余两个锁相放大器的频率调谐到f2,通过磁传感器接收到的磁感应信号,经过锁相放大器的处理,分别得到两个磁信标对应的磁感应强度分量,其中B1x为信标一对应的磁感应强度x轴分量,B1y为信标一对应的磁感应强度y轴分量,B2x为信标二对应的磁感应强度x轴分量,B2y为信标二对应的磁感应强度y轴分量,再将x轴分量结合得到总的x轴分量,同样的将y轴分量结合得到总的y轴分量;M1为信标一对应的磁力矩,M2为信标二对应的磁力矩;
步骤四、通过公式计算出标准的磁场强度,公式如下:
通过上述公式将位置信息与磁场强度信息建立联系,即通过一个场强即可得到一个位置;
步骤五、算法详解:萤火虫算法中,首先将解空间中的点抽象成萤火虫个体,然后将用自然界中萤火虫之间的吸引准则模拟优化过程中的位置更新,在此期间将解空间中点的函数值抽象为萤火虫的亮度,最后进行迭代,得到全局最优解,由于萤火虫算法是求解函数最小值的方法,故应用时首先建立目标函数,在磁定位中所建立目标函数如下:
将磁通门得到的测量信息与标准信息作比较,即可得到位置信息;具体应用的算法为萤火虫算法,通过做差求最小值的方式得到位置信息;首先建立一个存储位置的矩阵,在矩阵中每个元素存储了一个与下标相关的磁场信息,在此之前将每个下标与一个位置进行相关联,而磁场信息通过公式:
求解,然后通过公式:
将测试得到的磁场强度代入就可以得到误差信息,而e(i,j,k)在这里取得是分量的二范数的平方,得即对测量值与标定值作差得分别平方作和,而萤火虫算法求解的是一个函数的最大值,通过将上述的e(i,j,k)矩阵中每个元素求倒数得到一个新的矩阵,以此将一个求解最小值问题转换为求解最大值的问题。
所述步骤一中的磁信标的木质框架用不含铁质的材料连接。
所述步骤五中的萤火虫算法的具体步骤包括:
步骤一、设置算法的相关参数,包括:种群大小,最大吸引力,光吸收强度,随机参数,最大迭代次数或要求精度;
步骤二、随机初始化种群位置,根据公式计算绝对亮度及吸引力;根据绝对亮度决定萤火虫的移动关系;
步骤三、根据移动位置公式更新萤火虫的位置,最优位置的萤火虫随机移动;
步骤四、重新计算绝对亮度及新吸引力;
步骤五、当达到迭代次数或精度要求,则转下一步;否则,搜索次数加1,转步骤三,进行下一次搜索;
步骤六、输出全局最优点,即为找到的磁通门传感器的位置。
本发明的有益效果为:
本发明可以在一些特殊环境下,特别是在地下、水下、室内、城市或高山峡谷等地区,GPS信号容易受到干扰、不可用或者难以继续正常工作时,仍能保证稳定且高精度的定位定向服务。
本发明装置简单,算法高效合理,具有定位精度高、穿透性好、不受恶劣天气条件和昼夜变化的直接影响的优点。
附图说明
图1为本发明一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法的流程图。
图2为本发明一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法的装置结构示意图。
图2中的附图标记,1为信标一,2为信标二,3为定位目标。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做进一步的详细说明:本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式,但本发明的保护范围不限于下述实施例。
如图1和图2所示,本实施例所涉及的一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法,总体上是通过萤火虫算法求解目标函数的最大值,进而得到目标所在位置的方法。实际应用时两个通入不同频率正弦电流的线圈产生磁场,通过目标物所放置的磁通门测量所得到的磁场强度信息,再将该磁场强度与标准磁场强度进行比较,得到物体所在的真实位置。
系统整体的算法流程为:
(1)、输入已测量的磁场强度信息
(2)、选择初始区域(初始化某一点)
(3)、萤火虫算法处理数据
(4)、输出位置信息
具体包括以下步骤:
步骤一、制作两个磁信标,采用面积A已知的正方形木质框架(不含铁质材料连接),绕制以匝数N已知的铜线圈,然后将两个信标安装在二维平面的已知位置作为信号源,并将电流大小I已知、频率不同的两组正弦信号加在磁信标的线圈上,并将定位目标3处安装磁传感器。此时磁信标产生的磁力矩M为:
M=A·N·I
步骤二、设定两个磁信标在平面直角坐标系中的位置和输出频率。信标一1放置在坐标原点,输入正弦电流信号的频率为f1;信标二2放置在(0,-R)处,输入正弦电流信号的频率为f2。
步骤三、如图2所示,为了区分这两个具有单独频率的磁信标,需要附加使用锁相放大器。对于两个磁信标的情况,需要四个锁相放大器,将其中两个锁相放大器的频率调谐到f1,其余两个锁相放大器的频率调谐到f2。通过磁传感器接收到的磁感应信号,经过锁相放大器的处理,分别得到两个磁信标对应的磁感应强度分量,其中B1x为信标一1对应的磁感应强度x轴分量,B1y为信标一1对应的磁感应强度y轴分量,B2x为信标二2对应的磁感应强度x轴分量,B2y为信标二2对应的磁感应强度y轴分量。再将x轴分量结合得到总的x轴分量,同样的将y轴分量结合得到总的y轴分量。M1为信标一1对应的磁力矩,M2为信标二2对应的磁力矩;
步骤四、通过公式计算出标准的磁场强度。公式如下:
通过上述公式将位置信息与磁场强度信息建立联系,即通过一个场强即可得到一个位置。
步骤五、算法详解:萤火虫算法的中心思想就是,首先将解空间中的点抽象成萤火虫个体,然后将用自然界中萤火虫之间的吸引准则模拟优化过程中的位置更新,在此期间将解空间中点的函数值抽象为萤火虫的亮度,最后进行迭代,得到全局最优解。由萤火虫算法是求解函数最小值的方法,故应用时首先建立目标函数。在磁定位中所建立目标函数如下:
将磁通门得到的测量信息与标准信息作比较,即可得到位置信息。具体应用的算法为萤火虫算法,通过做差求最小值的方式得到位置信息。首先建立一个存储位置的矩阵,在矩阵中每个元素存储了一个与下标相关的磁场信息,在此之前将每个下标与一个位置进行相关联,而磁场信息通过公式:
求解,然后通过公式:
将测试得到的磁场强度代入就可以得到误差信息,而e(i,j,k)在这里取得是分量的二范数的平方,得即对测量值与标定值作差得分别平方作和。而萤火虫算法求解的是一个函数的最大值,通过将上述的e(i,j,k)矩阵中每个元素求倒数得到一个新的矩阵,以此将一个求解最小值问题转换为求解最大值的问题。
如图1所示,萤火虫算法的流程如下:
1、设置算法的相关参数。
2、通过对现实萤火虫聚光性的模拟,进行数次迭代,在每次迭代时更新相关参数及萤火虫的位置,最终找到萤火虫聚集的点,该点为最亮发光点,也就是目标函数的最大值点。
3、对结果进行输出,算法的输出结果就是该系统找到的磁通门传感器的位置。
优化函数在特定点的函数值抽象为萤火虫在该点的绝对亮度。假设待优化函数是n维的,且在其解空间共有a只萤火虫,则每个萤火虫的位置对应一个n个自变量组成的向量xi=(xi1xi2,xi3...xin),i=1,2,…,a,该向量代指解空间中一个潜在解,将向量中的值对应代入待优化函数,则得到每个萤火虫的绝对亮度。绝对亮度的大小就可以代指目标函数在该点出的优劣,亮度大就代表萤火虫代表的潜在解好。即
Ii=f(xi)
萤火虫亮度i的亮度随着距离以及空气吸收率变化,定义萤火虫i对于萤火虫j相对亮度为
其中,Ii为萤火虫i的绝对亮度,γ为光吸收系数,是一个常数;rij定义为萤火虫i与萤火虫j之间的笛卡尔距离,它是n维的。
两萤火虫之间的吸引力大小是由萤火虫j对萤火虫i的相对亮度决定的,相对亮度越大,吸引力越大。
吸引力:类比萤火虫之间的相对亮度定义,萤火虫之间的吸引力为:
其中β0为在光源处萤火虫i的吸引力,即萤火虫i的最大吸引力。
位置更新:由于被萤火虫j吸引,萤火虫i改变自己的位置向j靠近,i位置更新公式为
其中,t为算法迭代次数;ε1是由高斯分布、均匀分布得到的随机数,α为随机项系数。由上式可知,萤火虫位置更新由三部分组成:萤火虫上一时刻位置、萤火虫之间由于相互吸引产生的运动以及带有特定参数的随机项。
萤火虫算法的具体步骤如下:
步骤一、设置算法的相关参数,包括:种群大小,最大吸引力,光吸收强度,随机参数,最大迭代次数或要求精度;
步骤二、随机初始化种群位置,根据公式计算绝对亮度及吸引力;根据绝对亮度决定萤火虫的移动关系;
步骤三、根据移动位置公式更新萤火虫的位置,最优位置的萤火虫随机移动;
步骤四、重新计算绝对亮度及新吸引力;
步骤五、当达到迭代次数或精度要求,则转下一步;否则,搜索次数加1,转步骤三,进行下一次搜索;
步骤六、输出全局最优点,即为找到的磁通门传感器的位置。
在实际应用过程中可以选择如下参数:萤火虫个数为100,迭代次数为100,随机项系数为0.97,萤火虫的最大吸引力为1。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,这些具体实施方式都是基于本发明整体构思下的不同实现方式,而且本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (3)
1.一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法,其特征在于,包括:
步骤一、制作两个磁信标,采用面积A已知的正方形木质框架,绕制以匝数N已知的铜线圈,然后将两个信标安装在二维平面的已知位置作为信号源,并将电流大小I已知、频率不同的两组正弦信号加在磁信标的线圈上,并将定位目标(3)处安装磁传感器,此时磁信标产生的磁力矩M为:
M=A·N·I
步骤二、设定两个磁信标在平面直角坐标系中的位置和输出频率,信标一(1)放置在坐标原点,输入正弦电流信号的频率为f1;信标二(2)放置在(0,-R)处,输入正弦电流信号的频率为f2;
步骤三、为了区分这两个具有单独频率的磁信标,需要附加使用锁相放大器,对于两个磁信标的情况,需要四个锁相放大器,将其中两个锁相放大器的频率调谐到f1,其余两个锁相放大器的频率调谐到f2,通过磁传感器接收到的磁感应信号,经过锁相放大器的处理,分别得到两个磁信标对应的磁感应强度分量,其中B1x为信标一(1)对应的磁感应强度x轴分量,B1y为信标一(1)对应的磁感应强度y轴分量,B2x为信标二(2)对应的磁感应强度x轴分量,B2y为信标二(2)对应的磁感应强度y轴分量,再将x轴分量结合得到总的x轴分量,同样的将y轴分量结合得到总的y轴分量;M1为信标一(1)对应的磁力矩,M2为信标二(2)对应的磁力矩;
步骤四、通过公式计算出标准的磁场强度,公式如下:
通过上述公式将位置信息与磁场强度信息建立联系,即通过一个场强即可得到一个位置;
步骤五、算法详解:萤火虫算法中,首先将解空间中的点抽象成萤火虫个体,然后将用自然界中萤火虫之间的吸引准则模拟优化过程中的位置更新,在此期间将解空间中点的函数值抽象为萤火虫的亮度,最后进行迭代,得到全局最优解,由于萤火虫算法是求解函数最小值的方法,故应用时首先建立目标函数,在磁定位中所建立目标函数如下:
将磁通门得到的测量信息与标准信息作比较,即可得到位置信息;具体应用的算法为萤火虫算法,通过做差求最小值的方式得到位置信息;首先建立一个存储位置的矩阵,在矩阵中每个元素存储了一个与下标相关的磁场信息,在此之前将每个下标与一个位置进行相关联,而磁场信息通过公式:
求解,然后通过公式:
将测试得到的磁场强度代入就得到误差信息,而e(i,j,k)在这里取得是分量的二范数的平方,得即对测量值与标定值作差得分别平方作和,而萤火虫算法求解的是一个函数的最大值,通过将上述的e(i,j,k)矩阵中每个元素求倒数得到一个新的矩阵,以此将一个求解最小值问题转换为求解最大值的问题。
2.根据权利要求1所述的一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法,其特征在于,所述步骤一中的磁信标的木质框架用不含铁质的材料连接。
3.根据权利要求1所述的一种旋转磁信标智能快速搜索数字定位方法,其特征在于,所述步骤五中的萤火虫算法的具体步骤包括:
步骤一、设置算法的相关参数,包括:种群大小,最大吸引力,光吸收强度,随机参数,最大迭代次数或要求精度;
步骤二、随机初始化种群位置,根据公式计算绝对亮度及吸引力;根据绝对亮度决定萤火虫的移动关系;
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