CN109669173B - 一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法 - Google Patents

一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法，首先，确定目标区域所在范围，并根据无人机信标覆盖范围对其进行分割；其次，根据用户要求和无人机性能确定无人机飞行速度与广播周期；然后，规划无人机路径，指定无人机按路径飞行，无人机根据飞行速度与方向实时确定自身位置，并周期性广播；最后，节点根据接收到的数据包时的信号强度与数据包中的位置信息对自身定位。本发明精确度高，操作简单，不需要GPS硬件支持，适用于对地面区域内多个固定节点的快速准确定位。

Description

一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法
技术领域
本发明属于无线信号领域，具体涉及一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法。
背景技术
当前最常见的地面目标定位方法包括GPS全球定位系统，北斗定位系统，以及基于WiFi接入点的定位。但这些方法较难应用于布置在特殊环境下(如野外)的廉价的、资源受限的无线终端，如无线传感器节点。这些节点基于能耗或者成本的考虑，无法配备GPS或者北斗定位芯片，而在野外也没有WiFi接入点可供参考位置。
已有的定位方法可以分为两大类，第一种是基于测距的定位方法，例如TOA、TDOA、AOA等，这些方法对硬件要求较为苛刻，需要各种传感器进行支持，成本较高。另一种方法不基于测距，仅通过连接性进行测量(如跳数)，这种方法对硬件要求较低，但其精确度容易受到节点密度与网络条件影响，无法满足需要进行精确定位的情况。
在测距方法中，也可以使用接收信号强度RSSI对距离进行估算，但这种方法有以下缺点。首先，RSSI对信道噪声非常敏感，干扰，衰减，反射等都会导致信号的不规则传播。其次，在不同环境下信号的衰减情况各有不同，没有一种通用的信号传播模型适用于所有的环境情况，因此，通常很难进行从RSSI到物理距离的映射。
发明内容
发明目的：本发明提出了一种基于无人机的廉价、精确、快速、覆盖范围较大的地面目标定位方法。
技术方案：本发明所述的一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法，包括以下步骤：
(1)规划待飞区域，并根据用户提供的定位误差确定无人机信号广播周期；
(2)将待飞区域用矩形框分割成若干正方形，规划每个正方形内的路线，连接所有正方形，使得无人机在待飞区域中的规划路径满足所有正方形内的路线规划；
(3)无人机沿规划路径飞行，并按预定周期广播自身位置，地面目标接收信标发送的数据包并记录其接收信号强度，无人机沿坐标轴方向飞行时，记录其最强接收信号强度时无人机的坐标，并对自身进行定位。
所述步骤(1)包括以下步骤：
(11)用户输入目标所在范围及用户所能接受的误差范围：目标所在范围可以是地面上的任意一块平面区域，用户在地图上用一连串闭合的曲线表示出来，用户所能接受的误差范围设为ε；
(12)在用户所给定的目标区域内随机找一点，建立平面直角坐标系，找到与该区域外切且四条边都垂直于坐标轴的矩形框，以平面直角坐标系的原点为圆心，旋转该矩形，同时保持该矩形与目标区域外切；将该矩形旋转180度，按照每度离散地计算矩形框的面积，选取所有矩形面积最小的矩形框作为定位所使用的矩形框；
(13)测量无人机在固定高度时的地面信号覆盖范围：设无人机飞行高度为H，无人机所携带广播信标的信号传输范围为r，则在此高度下地面信号的覆盖范围为一圆形，该圆形的半径为
Figure BDA0001938460050000021
(14)计算无人机广播周期：测量无人机飞行速度v，由于用户输入的误差范围最大为ε，则无人机信标广播数据周期最大为T＝2ε/v。
步骤(2)所述的路线规划经过每个正方形的任意两条邻边且转折尽量少。
所述步骤(2)包括以下步骤：
(21)将待飞区域用矩形框分割成若干正方形，正方形的边长为无人机地面信号覆盖范围R，若纵向与横向正方形的个数不是偶数，则将矩形框向外延伸至偶数个正方形；
(22)在每个正方形内，无人机从正方形的一个顶点出发，沿正方形的边到达相邻顶点，然后再沿着边到达出发点的对角点；
(23)连接所有正方形，使得飞行路径满足所有正方形内的路线规划。
所述步骤(3)包括以下步骤：
(31)无人机从起点出发，不携带GPS，按规划路径飞行，通过自身的飞行方向与飞行速度计算出所在位置，并以不低于T的频率广播自身位置；
(32)设无人机从起点P1(x1,y1)开始广播它的位置信息，目标节点N(x,y)接收到广播信号后记录无人机的起始位置，无人机沿着正方形的边移动并周期性地广播它的位置数据包，直到正方形边的另一顶点P2(x2,y1)，节点N记录具有最强信号强度的数据包，设具有最强信号强度数据包的位置坐标为(x’,y1)，则此时节点N即可得知自身位置的X轴坐标为x’；当无人机改变飞行方向后，无人机从P2(x2,y1)飞行到P3(x2,y2)，以此类推，节点分析所有接收到的数据包，设具有最强信号强度数据包的位置坐标为(x2,y’)，则此时节点N即可得知自身位置的Y轴坐标为y’。
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：1、采用无人机技术可以迅速覆盖大片区域，且本发明的路线规划简单，无人机可以进行快速遍历，采用最强信号强度进行坐标定位，比采用RSSI值到物理距离映射方法的抗干扰能力强，定位更加快速准确；2、路线的规划简单，只需对接收信号强度的比较即可得出节点位置，且不需要额外携带GPS来对信标本身进行定位，减少了成本。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明中目标区域的包围方法图；
图3是本发明中无人机所携带信标能够覆盖的地面范围表示图；
图4是对本发明中目标区域的划分表示图；
图5是本发明中一种典型的路径规划方式图；
图6是对本发明中定位方法的图形描述图；
图7是本发明的定位误差随广播周期的变化图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本发明主要包括以下步骤：
1、准备阶段：规划待飞区域，并根据用户提供的定位误差确定无人机信号广播周期。
用户输入目标所在范围及用户所能接受的误差范围。用户在地图上选出待定目标所在范围，所能接受的最大误差为0.5m。在用户所划定的范围内随机取一点O，以O点为原点，建立平面直角坐标系，然后作出待定目标所在范围的外切矩形，且此矩形四条边垂直于坐标轴。计算此矩形面积为0.25km2，以O点为圆心旋转此矩形，同时保持矩形与目标所在范围外切，计算矩形面积，将该矩形旋转180度，按照每度离散地计算矩形框的面积，选取所有矩形面积最小的矩形框作为后续定位所使用的矩形框。发现当旋转角度为24°时矩形面积最小为0.12km2，选取此区域为无人机的待飞区域，如图2所示。
其次，计算无人机信号覆盖范围与广播周期。无人机飞行高度为50m，无人机所携带广播信标的信号传输范围为70.7m，则无人机信号覆盖范围半径约为
Figure BDA0001938460050000041
如图3所示。
测量无人机飞行速度v，由于用户输入的误差范围最大为ε＝0.5m，则无人机信标广播数据周期最大为
Figure BDA0001938460050000042
即无人机携带的信标广播周期应最大不超过T。无人机飞行速度为4m/s，用户所要求的最大误差为0.5m，则信标广播周期应为
Figure BDA0001938460050000043
2、路径规划阶段：将待飞区域用矩形框分割成若干正方形，规划每个正方形内的路线，连接所有正方形，使得无人机在待飞区域中的规划路径满足所有正方形内的路线规划。
对待定区域矩形框进行分割。将上述定位所使用的矩形框分割成若干正方形，正方形的边长为无人机地面信号覆盖范围R，若纵向与横向正方形的个数不是偶数，则将矩形框向外延伸至偶数个正方形。将上述选取的矩形分割成以无人机信号覆盖范围半径50m为边长的正方形，并对矩形进行调整使其长边方向与短边方向皆为偶数个正方形，调整后的矩形边长分别为500m和300m，长边方向可分割为10个正方形，短边方向可分割为6个正方形，如图4所示。
规划每个正方形内的路线。在每个正方形内，无人机从正方形的一个顶点出发，沿正方形的边到达相邻顶点，然后再沿着边到达出发点的对角点。连接所有正方形，使得路径满足所有上述正方形内的路线规划，该路线规划满足下述三个条件：(1)路线必须经过每个正方形的任意两条(或大于两条)邻边；(2)路线可以有重复；(3)路线的转折应尽量少。
由此本实施例中无人机路径规划为：从矩形的左上角出发，如附图5所示，按照点-A-B-C-D-E-F-G-H-I-J-K-L-M-N-O-P-终点的顺序依次遍历所有正方形，即可满足上述路线规划要求，无人机飞行路径总长度为6050m，共进行16次转折。无人机在飞行过程中飞行速度固定为4m/s，通过测量飞行时间即可计算出自身位置。
3、定位阶段：无人机沿规划路径飞行，并按预定周期广播自身位置，地面目标接收信标发送的数据包并记录其接收信号强度，无人机沿坐标轴方向飞行时，记录其最强接收信号强度时无人机的坐标，并对自身进行定位。
无人机携带的信标从起点P1(x1,y1)开始广播它的位置信息，待定节点N(x,y)接收到广播信号后记录无人机的起始位置，无人机沿着正方形的边移动并周期性地广播它的位置数据包，直到正方形边的另一顶点P2(x2,y1)，节点N接收所有的数据包并记录具有最强信号强度的数据包，节点分析所有数据包发现无人机的Y轴位置坐标不变，推断出无人机刚刚完成了X轴方向上的遍历。设具有最强信号强度数据包的位置坐标为(x’,y1)，则此时节点N即可得知自身位置的X轴坐标为x’。
当无人机改变飞行方向后，无人机从P2(x2,y1)飞行到P3(x2,y2)，以此类推，节点分析所有接收到的数据包，发现无人机的X轴方向位置坐标不变，推断出无人机刚刚完成了Y轴方向上的飞行。设具有最强信号强度数据包的位置坐标为(x2,y’)，则此时节点N即可得知自身位置的Y轴坐标为y’，如图6所示。
在已规划好的矩形上以矩形左下角为原点重新建立直角坐标系，无人机在飞行过程中以0.25s为周期广播自身位置坐标，地面目标接收数据包，记录两个坐标轴方向上的最强信号强度所对应的位置坐标，即可得出待定目标位置。
本发明的效果可以用以下仿真实验进一步说明。
在仿真中，无人机的飞行速度设定为4m/s，通信半径为50m。附图7给出了最大定位误差与广播周期长度的变化图。当定位误差确定后，可以找到合适的广播周期。应当指出，广播周期越短，定位越准。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)规划待飞区域，并根据用户提供的定位误差确定无人机信号广播周期；
(2)将待飞区域用矩形框分割成若干正方形，规划每个正方形内的路线，连接所有正方形，使得无人机在待飞区域中的规划路径满足所有正方形内的路线规划；
(3)无人机沿规划路径飞行，并按预定周期广播自身位置，地面目标接收信标发送的数据包并记录其接收信号强度，无人机沿坐标轴方向飞行时，记录其最强接收信号强度时无人机的坐标，并对自身进行定位；
所述步骤(1)包括以下步骤：
(11)用户输入目标所在范围及用户所能接受的误差范围：目标所在范围可以是地面上的任意一块平面区域，用户在地图上用一连串闭合的曲线表示出来，用户所能接受的误差范围设为ε；
(12)在用户所给定的目标区域内随机找一点，建立平面直角坐标系，找到与该区域外切且四条边都垂直于坐标轴的矩形框，以平面直角坐标系的原点为圆心，旋转该矩形，同时保持该矩形与目标区域外切；将该矩形旋转180度，按照每度离散地计算矩形框的面积，选取所有矩形面积最小的矩形框作为定位所使用的矩形框；
(13)测量无人机在固定高度时的地面信号覆盖范围：设无人机飞行高度为H，无人机所携带广播信标的信号传输范围为r，则在此高度下地面信号的覆盖范围为一圆形，该圆形的半径为
Figure FDA0002482235760000011
(14)计算无人机广播周期：测量无人机飞行速度v，由于用户输入的误差范围最大为ε，则无人机信标广播数据周期最大为T＝2ε/v；
所述步骤(2)包括以下步骤：
(21)将待飞区域用矩形框分割成若干正方形，正方形的边长为无人机地面信号覆盖范围R，若纵向与横向正方形的个数不是偶数，则将矩形框向外延伸至偶数个正方形；
(22)在每个正方形内，无人机从正方形的一个顶点出发，沿正方形的边到达相邻顶点，然后再沿着边到达出发点的对角点；
(23)连接所有正方形，使得飞行路径满足所有正方形内的路线规划；
所述步骤(3)包括以下步骤：
(31)无人机从起点出发，不携带GPS，按规划路径飞行，通过自身的飞行方向与飞行速度计算出所在位置，并以不低于T的频率广播自身位置；
(32)设无人机从起点P1(x1,y1)开始广播它的位置信息，目标节点N(x,y)接收到广播信号后记录无人机的起始位置，无人机沿着正方形的边移动并周期性地广播它的位置数据包，直到正方形边的另一顶点P2(x2,y1)，节点N记录具有最强信号强度的数据包，设具有最强信号强度数据包的位置坐标为(x’,y1)，则此时节点N即可得知自身位置的X轴坐标为x’；当无人机改变飞行方向后，无人机从P2(x2,y1)飞行到P3(x2,y2)，以此类推，节点分析所有接收到的数据包，设具有最强信号强度数据包的位置坐标为(x2,y’)，则此时节点N即可得知自身位置的Y轴坐标为y’。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法，其特征在于，步骤(2)所述的路线规划经过每个正方形的任意两条邻边且转折尽量少。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110149588B (zh) * 2019-05-17 2021-01-22 电信科学技术研究院有限公司 确定无人机基站的位置的方法、装置、设备及存储介质
EP3912415A4 (en) * 2019-11-25 2022-03-16 SZ DJI Technology Co., Ltd. METHOD AND SYSTEM FOR MONITORING AN UNMANNED AIRCRAFT
CN111065054B (zh) * 2019-12-11 2021-09-03 Tcl移动通信科技（宁波）有限公司 定位无人机的方法、装置、存储介质以及终端
CN111479216B (zh) * 2020-04-10 2021-06-01 北京航空航天大学 基于uwb定位的无人机货物运送方法
CN111856392B (zh) * 2020-07-15 2023-09-29 南京航空航天大学 基于uwb测距和无人机飞行路径的地面节点定位方法
CN112013839A (zh) * 2020-08-18 2020-12-01 重庆交通大学 一种gps拒止环境下无人机集群实时定位方法
CN114143872B (zh) * 2021-11-25 2023-03-28 同济大学 一种基于无人机载WiFi探针的多移动设备定位方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9599699B2 (en) * 2014-05-14 2017-03-21 Shenyang Institute Of Automation Of The Chinese Academy Of Sciences RSSI positioning method based on frequency-hopping spread spectrum technology

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101285878B (zh) * 2008-06-04 2011-09-07 中国海洋大学 一种无线传感器网络的垂直相交定位方法
CN101986758B (zh) * 2010-11-10 2013-05-15 河海大学常州校区 无线传感器网络定位方法
CN103513229A (zh) * 2013-10-18 2014-01-15 常州大学 基于wifi信号的定位方法
CN104039009B (zh) * 2014-06-23 2017-06-27 西北大学 一种基于区域划分的目标无线设备定位方法
CN104809752B (zh) * 2015-04-20 2016-02-24 广东工业大学 一种非规则区域的矩形块填充方法
CN105353341B (zh) * 2015-10-16 2017-07-28 温州大学 一种基于无人自主飞行器的无线传感器网络定位方法
CN105657654B (zh) * 2015-12-30 2019-09-10 南京邮电大学 一种基于空间坐标信息广播的wsn节点定位方法
CN106846404A (zh) * 2017-01-16 2017-06-13 河海大学常州校区 一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9599699B2 (en) * 2014-05-14 2017-03-21 Shenyang Institute Of Automation Of The Chinese Academy Of Sciences RSSI positioning method based on frequency-hopping spread spectrum technology

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