CN111148217A

CN111148217A - 一种定位方法、装置及电子设备

Info

Publication number: CN111148217A
Application number: CN201911303321.8A
Authority: CN
Inventors: 赵方; 邵文华; 阎硕; 张琛; 罗海勇
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2019-12-17
Filing date: 2019-12-17
Publication date: 2020-05-12
Anticipated expiration: 2039-12-17
Also published as: CN111148217B

Abstract

本发明提供一种定位方法、装置及电子设备，包括：终端节点在移动过程中，根据终端节点在移动过程中所处的多个位置，构建不同位置对应的虚拟定位节点；根据用于调整多径效应影响的测距权重和用于调整位置估计精度的虚拟定位节点位置权重，确定目标函数，根据虚拟定位节点移动距离范围约束条件和位置边界约束条件，确定不等式约束的KKT条件；求解满足所述不等式约束的目标函数，得到所述虚拟定位节点的位置估计；将所述虚拟定位节点的位置估计作为定位结果输出。本发明的定位方法及装置，能够提高定位精度。

Description

一种定位方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，人们对于位置感知应用的需求呈增长态势，室内环境中的位置服务受到越来越多的关注。在WLAN无线局域网中基于WiFi无线上网技术实现定位，以其无处不在且高便利性等优势得到广泛应用。然而，受到多径效应、同频干扰、终端信息多样化等多种因素的影响，现有的定位方法定位精度并不高。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种定位方法、装置及电子设备，以解决定位精度不高的问题。

基于上述目的，本发明提供了一种定位方法，包括：

终端节点在移动过程中，根据终端节点在移动过程中所处的多个位置，构建不同位置对应的虚拟定位节点；

根据用于调整多径效应影响的测距权重和用于调整位置估计精度的虚拟定位节点位置权重，确定目标函数，根据虚拟定位节点移动距离范围约束条件和位置边界约束条件，确定不等式约束的KKT条件；

求解满足所述不等式约束的目标函数，得到所述虚拟定位节点的位置估计；

将所述虚拟定位节点的位置估计作为定位结果输出。

可选的，所述方法还包括：

根据所述虚拟定位节点的位置估计，更新所述测距权重和所述虚拟定位节点位置权重，更新不等式约束的KKT条件；

求解满足所述更新后不等式约束的目标函数，得到所述虚拟定位节点的更新位置估计；

根据所述更新位置估计和所述位置估计判断所述虚拟定位节点的位置是否满足稳定条件；

若是，输出所述更新位置估计作为所述虚拟定位节点的定位结果；若否，重复所述更新所述测距权重和所述虚拟定位节点位置权重，更新不等式约束的KKT条件，求解满足所述更新不等式约束的目标函数的步骤，直至得到的更新位置估计满足所述稳定条件为止。

可选的，所述虚拟定位节点移动距离范围约束条件包括相邻的两个虚拟定位节点之间移动距离的最大边界和最小边界。

可选的，所述位置边界约束条件为定位区域内所有信标的位置边界。

可选的，所述测距权重的函数为：

其中，ω_j,i为利用第j个信标对第i个虚拟定位节点测距余差的权重值，T为设定的阈值，r_i,j为第i个虚拟定位节点与第j个信标之间的测距余差。

可选的，所述虚拟定位节点位置权重为所述虚拟定位节点的所有测距权重值之和。

可选的，所述终端节点在移动过程中，根据终端节点在移动过程中所处的多个位置，构建不同位置对应的虚拟定位节点，包括：

所述终端节点在移动过程中，测量所述终端节点到所述信标之间的距离，根据所述距离和所述信标的位置，估计所述终端节点所处的位置；

根据不同的位置，构建包括节点标识和位置标识的虚拟定位节点。

本发明实施例还提供一种定位装置，包括：

构建模块，用于终端节点在移动过程中，根据终端节点在移动过程中所处的多个位置，构建不同位置对应的虚拟定位节点；

条件确定模块，用于根据用于调整多径效应影响的测距权重和用于调整位置估计精度的虚拟定位节点位置权重，确定目标函数，根据虚拟定位节点移动距离范围约束条件和位置边界约束条件，确定不等式约束的KKT条件；

计算模块，用于求解满足所述不等式约束的目标函数，得到所述虚拟定位节点的位置估计；

输出模块，用于将所述虚拟定位节点的位置估计作为定位结果输出。

可选的，所述装置还包括：

更新模块，用于根据所述虚拟定位节点的位置估计，更新所述测距权重和所述虚拟定位节点位置权重，更新不等式约束的KKT条件；以及，当判断模块判断所述虚拟定位节点的位置不满足稳定条件时，根据所述虚拟定位节点的更新位置估计，更新所述测距权重和所述虚拟定位节点位置权重，更新不等式约束的KKT条件，直至所述计算模块计算得到的更新位置估计满足所述稳定条件为止；

所述计算模块，用于求解满足所述更新不等式约束的目标函数，得到所述虚拟定位节点的更新位置估计；

所述判断模块，用于根据所述更新位置估计和所述位置估计，判断所述虚拟定位节点的位置是否满足所述稳定条件；

所述输出模块，用于当判断所述虚拟定位节点的位置满足所述稳定条件时，将所述更新位置估计作为所述虚拟定位节点的定位结果输出。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述定位方法。

从上面所述可以看出，本发明提供的定位方法、装置及电子设备，终端节点在移动过程中，根据终端节点在移动过程中所处的多个位置，构建不同位置对应的虚拟定位节点；根据用于调整多径效应影响的测距权重和用于调整位置估计精度的虚拟定位节点位置权重，确定目标函数，根据虚拟定位节点移动距离范围约束条件和位置边界约束条件，确定不等式约束的KKT条件；求解满足不等式约束的目标函数，得到虚拟定位节点的位置估计；将虚拟定位节点的位置估计作为定位结果输出。本发明能够提高定位精度，具有抗多径能力和抗差能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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为本发明实施例的方法流程示意图；

图2为本发明实施例的更新方法流程示意图；

图3为本发明实施例的应用场景示意图；

图4为本发明实施例的试验结果示意图；

图5为本发明实施例的装置结构框图；

图6为本发明实施例的电子设备的结构框图。

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明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

在一些实现方式中，在WLAN无线局域网中基于WiFi无线上网技术实现定位已经得到了广泛应用。由于Wi-Fi接入点的安装位置未知以及路径损耗(LDPL，Log-Distance PathLoss)模型的距离估计精度较低，大多数的无线局域网定位方法利用指纹进行定位，指纹定位方法虽然能够提高定位精度，但需要采集每个定位节点的Wi-Fi指纹信息并定期更新指纹库，人工成本太高以至于无法在大范围场景中广泛应用。利用精确时间测量(FTM，FineTime Measurement)协议，通过经过认证的设备能够通过飞行时间(ToF，Time of Flight)技术获得更为精确的距离估计信息，然而，在复杂环境(如室内环境)中，受多径效应、终端信息多样化和复杂化等多方面因素的影响，仍然无法达到高精度的定位。一些定位方法中，可利用当前观测的强弱信号(RSSI，Received Signal Strength Indication)，通过求解目标函数求解定位节点坐标，但未充分考虑节点位置变化和历史观测信息等多种约束条件，定位精度不高。

为解决上述问题，本发明实施例提供的定位方法，通过构建具有历史观测信息属性的虚拟定位节点，构建多约束条件的目标函数，求解目标函数得到定位结果。本实施例综合考虑了历史观测信息和多个空间约束条件，能够提高复杂环境下的定位精度。

图1为本发明实施例的方法流程示意图。如图所示，本发明实施例提供的定位方法包括：

S101：终端节点在移动过程中，根据终端节点在移动过程中的多个位置，构建不同位置对应的虚拟定位节点；

本实施例中，定位区域中需要部署至少三个信标，用于实现测距。终端节点在移动过程中，测量终端节点到信标之间的距离，根据终端节点到信标之间的距离和信标的位置，估计终端节点所处的位置；根据不同的位置，构建包括节点标识和位置标识的虚拟定位节点。

本实施例中，考虑可通过不同位置的历史观测信息降低多径效应引入的误差，将时间域中的距离观测转换为空间域中的多个虚拟定位节点(VPC，Virtual PositioningClient)，后续通过确定各虚拟定位节点的空间约束，将位置估计问题转换为多个虚拟定位节点的组合位置优化问题，构建不同位置的虚拟定位节点的多径优化模型，通过求解具有空间约束条件的目标函数，得到位置估计，该位置估计即为多个虚拟定位节点的组合位置优化问题的结果，本实施例能够提高抗多径能力，提高定位精度。

S102：根据用于调整多径效应影响的测距权重和用于调整位置估计精度的虚拟定位节点位置权重，确定目标函数，根据虚拟定位节点移动距离范围约束条件和位置边界约束条件，确定不等式约束的KKT条件；

本实施例中，考虑到影响定位精度的因素包括多径效应、环境干扰等，结合用于调整多径效应影响的测距权重和用于调整位置估计精度的虚拟定位节点位置权重，确定用于估计节点位置的目标函数；同时，根据步骤S101中所确定的空间域的虚拟定位节点，确定虚拟定位节点移动距离范围约束条件和位置边界约束条件，根据约束条件和目标函数，确定不等式约束的KKT条件，后续可求解具有不等式约束条件的目标函数，得到降低不利影响因素、并考虑空间约束条件的位置估计结果，提高定位精度。

S103：求解满足不等式约束的目标函数，得到虚拟定位节点的位置估计；

S104：将虚拟定位节点的位置估计作为定位结果输出。

本发明实施例中，在终端节点的移动过程中，根据终端节点所处的不同位置，构建空间域的多个虚拟定位节点，基于虚拟定位节点，确定包括测距权重和虚拟定位节点位置权重的目标函数，并确定虚拟定位节点的空间约束条件，求解满足空间约束条件的目标函数，将求得的位置估计作为定位结果输出。本发明实施例的定位方法综合考虑降低多径效应、环境干扰等不利因素的影响，通过求解满足空间约束条件的目标函数，最终得到定位结果，能够提高定位精度。

图2为本发明实施例的更新方法流程示意图。如图所示，为提高定位精度，本发明实施例的定位方法还包括：

S201：根据虚拟定位节点的位置估计，更新测距权重和虚拟定位节点位置权重，更新不等式约束的KKT条件；

S202：求解满足更新后不等式约束的目标函数，得到虚拟定位节点的更新位置估计；

S203：根据更新位置估计和位置估计，判断虚拟定位节点的位置是否满足稳定条件，若是，执行步骤S204；若否，将虚拟定位节点的位置估计更新为更新位置估计，执行步骤S201；

S204：输出虚拟定位节点的更新位置估计作为定位结果。

本实施例中，虽然已于步骤S104已经得到了虚拟定位节点的位置估计，然而，所得到的位置估计与实际位置之间也许存在较大的误差，为进一步提高定位精度，基于已经得到的位置估计基础上，更新测距权值和虚拟定位节点位置权重，并更新不等式约束的KKT条件；更新之后，求解满足更新不等式约束的目标函数，得到虚拟定位节点的更新位置估计；之后，根据更新位置估计和位置估计，判断位置是否已经稳定，只有在判断位置已经稳定时，输出当前的更新位置估计，作为定位结果。

以下结合具体实施例对本发明实施例的定位方法进行详细说明。

一种方式中，用户手持终端节点在定位区域内随机移动，移动过程中，终端节点在每个位置向信标发送测距请求；获取各信标发送的测距信息，根据测距信息和信标的位置(已知条件)，确定终端节点在移动过程中的各个位置，根据各个位置，构建空间域的多个虚拟定位节点，将构建时各虚拟定位节点的位置作为初始位置估计。可选的，可根据FTM测距信息和信标的位置，使用三边测量方法，使用最小二乘法求得终端节点在移动过程中的各个位置。

如图3所示，定位区域内部署六个信标B₁-B₆，终端节点在某时间段之内从位置1(P₁)经位置2(P₂)移动至位置3(P₃)，在每个位置向附近信标发送测距请求；从时间维度看，时间T₁位于位置P₁，得到节点标识为V₁的虚拟定位节点(P₁，T₁，V₁)，时间T₂位于位置P₂，得到节点标识为V₂的虚拟定位节点(P₂，T₂，V₂)，时间T₃位于位置P₃，得到节点标识为V₃的虚拟定位节点(P₃，T₃，V₃)；对时间维度进行压缩，转换为空间域的虚拟定位节点(P₁，V₁)、(P₂，V₂)、(P₃，V₃)。

本实施例中，虚拟定位节点与相邻虚拟定位节点、附近信标之间的距离具有距离约束关系，可根据距离约束关系确定虚拟定位节点的空间约束条件。如图3所示，虚拟定位节点V₂与虚拟定位节点V₁之间的距离约束为

虚拟定位节点V₃与虚拟定位节点V₂之间的距离约束为

距离约束的数量为相邻的两个虚拟定位节点的数量，设虚拟定位节点的数量为m，则距离约束的数量为m-1。从优化理论的角度考虑，如果相邻的两个虚拟定位节点之间存在空间约束，则所有虚拟定位节点的最佳位置估计等于每个虚拟定位节点的最佳位置估计，即，空间域的虚拟定位节点进行位置调整能够提高虚拟定位节点的位置估计准确度，提高定位精度。

本实施例中，虚拟定位节点的空间约束条件包括虚拟定位节点移动距离范围约束条件和位置边界约束条件。其中，虚拟定位节点移动距离范围约束条件包括相邻的两个虚拟定位节点之间移动距离的最大边界和最小边界；位置边界约束条件为定位区域内所有信标的位置边界。具体的说：

对于虚拟定位节点移动距离范围约束条件，考虑到不同的距离测量方法在精度方面存在较大差异(例如，车轮里程表的误差小于0.5％，而基于惯性传感器的步长误差约为10％)，本实施例中，提出换定义域表示约束条件，若距离估计误差为σ_e，相邻的两个虚拟定位节点之间的移动距离区间为

其中，

为相邻的第k个虚拟定位节点与第k+1个虚拟定位节点之间的移动距离估计，则第k个虚拟定位节点与第k+1个虚拟定位节点之间的移动距离范围约束条件为：

其中，公式(1)表示第k个虚拟定位节点与第k+1个虚拟定位节点之间移动距离的最大边界，公式(2)表示第k个虚拟定位节点与第k+1个虚拟定位节点之间移动距离的最小边界，

为第k个虚拟定位节点的位置估计，

为第k+1个虚拟定位节点的位置估计，k和k+1均为虚拟定位节点的节点标识。本实施例中，通过公式(1)、(2)所示不等式约束虚拟定位节点移动距离的可能范围，而不是通过等式来直接限制步长，能够适用于不同距离测量方法下移动距离估计精度不同的场景。

对于位置边界约束条件，本实施例利用定位区域内所有信标的位置边界作为位置边界约束条件，表示如下：

其中，x_max,x_min,y_max,y_min为信标的位置边界，n是信标的数量，

分别是虚拟定位节点的位置估计的横坐标、纵坐标，利用四个等式限制

来将位置估计结果限制在定位区域内。

于一些实施例中，对于节点的移动距离估计，可根据测量设备和移动类型确定。例如，对于步行场景，虚拟定位节点之间的移动距离可使用步长模型实现移动距离估计，得到距离约束；对于移动机器人等移动终端，可通过里程计等测量移动距离的设备实现移动距离估计，得到距离约束。以上仅为示例性说明，本发明不做具体限定。

本发明实施例中，根据用于调整多径效应影响的测距权重和用于调整位置估计精度的虚拟定位节点位置权重，确定目标函数，目标函数表示为：

其中，ω_j,i为利用第j个信标对第i个虚拟定位节点测距余差的权重值，ψ_j为第j个虚拟定位节点的权重值，n为信标的数量，m为虚拟定位节点的数量，i、j为虚拟定位节点的节点标识，

为第i个虚拟定位节点与第j个信标之间的测量距离，

是第i个虚拟定位节点的位置估计，

为第j个信标节点的位置。

为提高定位性能，降低目标函数的维度，重新确定具有空间约束条件的目标函数，具体过程如下：

根据公式(1)-(3)所示约束条件及公式(4)所示目标函数，构造拉格朗日乘数和KKT条件，将定位问题表示为不等式约束优化问题，公式如下：

公式(5)表示虚拟定位节点的位置估计

求解过程即为寻找目标函数J(·)的最小值。

在公式(5)的基础上构造无限制的拉格朗日优化方法：

其中，λ_k,

且θ_j,ξ_j,τ_j,

是实数集，k是约束关系的数量，则，该问题可利用如下的KKT条件求得可行解：

计算公式(7)的可行解，当拉格朗日乘子

在整个定义域上不是凸函数时，公式(7)将输出满足KKT条件的几个局部极小值，从这几个极小值中选择最小值作为最终结果，所得到的最终结果即为满足空间约束条件的最优的计算结果，以此作为虚拟定位节点的定位结果。

本实施例中，利用空间约束条件能够降低目标函数解空间的维度，降低计算开销，利用空间约束条件限制了虚拟定位节点可能存在的位置关系，能够消除错误模式所引入的不利因素，提高定位性能。

本发明实施例中，根据公式(4)所示，所构造的目标函数包括测距权重和虚拟定位节点位置权重，以下对这两个参数进行解释说明。

对于测距权重，由于复杂环境下的多径效应和测距射频的窄带宽，造成测距信号中包含了噪声，而且，测距结果包含了异常值(例如，大范围误差)，目前，可通过预设过滤条件去掉异常值，而有些情况下很可能将有效观测信息误认为异常值去掉。本实施例中，采用均值或中值估计来调整测距的测距权重。具体过程为：

FTM测距模型可表示为：

其中，

为第j个信标的位置估计，p_i为第i个虚拟定位节点的真实位置，ε为随机噪声(也称为测量误差)；

为信标与虚拟定位节点之间的欧氏距离，

为欧氏距离

的观测值。

FTM基于信号飞行时间实现测距，因此，测距误差分布可近似为独立同分布(IID，independently identically distribution)。通过最大化不同虚拟定位节点和信标之间不同测量值的联合概率可对不同虚拟定位节点的位置进行估计。考虑到公式(8)中的测量误差ε，p₁,…,p_m的最大似然估计为：

其中，r_i,j表示测距余差，是第j个信标测量到第i个虚拟定位节点之间的距离估计与测量距离之间的差值。不断调整虚拟定位节点p₁,…,p_m的位置，当联合概率达到峰值MAX时，虚拟定位节点的当前位置即为p₁,…,p_m的最佳位置估计，表示为

当某个信标的测距信号不可用时，该信标与虚拟定位节点之间的概率设置为1(公式9中连乘项中的一项置为1，即不起作用)。

为了进一步简化公式(9)的计算开销，将公式(9)转化为求最小值问题：

基于鲁棒统计理论，如果测距残差r_i,j小于阈值T，则将分布f定义为正态分布，否则将分布f定义为双指数分布，公式表示为：

考虑到所有残差的分布均为独立同分布，当所有r_i,j项均达到最小值时，公式(10)所示最小值问题得到最优解。

因此，当分布f服从正态分布时，最优化的位置估计

处于公式(11)一阶导数为0的位置，换句话说，位置估计

的最优位置集合分布在半径为测量距离值

的均值的圆上，公式表示为：

当分布f服从双指数分布时，最优化的位置估计

为中值估计，即，

的最优位置集合分布在半径为测量距离值

的中值的圆上，公式表示为：

由于观测样本中值比均值更稳健，所以，当测距残差大于阈值T时使用中值，考虑到中值的稳健性需要更高的样本成本，因此，当测距残差小于阈值T时使用均值估计进行计算。可选的，阈值T是在应用场景中采集测试数据，通过调整T以得到最好的定位性能时所对应的值作为阈值T。

终端节点在移动过程中，于每个位置只能获得一次观测样本。因此，只采用单个观测样本的均值或中值估计参与计算难度较大。因此，本实施例中，利用权重函数将均值和中值估计值转换为测距权重，然后，可以采用多个单一测量的鲁棒估计数据。权重函数定义为：

采用等式(11)的定义进行权重估计，得到测距权重函数为：

公式(15)中，测距权重值ω_j,i的计算取决于第i个虚拟定位节点的真实位置p_i(位置坐标)，由于无法实时获取真实位置，在实际使用过程中，使用虚拟定位节点的位置估计

替换真实位置p_i；每次更新测距权重时，使用每次迭代生成的位置估计重新调整测距权重。

本实施例中，可利用的测距权重函数包括但不限于Hample函数、Tukey双权、Huber函数、神经网络权值估计模型方法等，本发明不做具体限定。

对于虚拟定位节点位置权重，当终端节点在移动时，信号干扰会随环境影响而变化，各虚拟定位节点的位置各不相同，可用的环境信息随之变化，虚拟定位节点的位置估计精度会受到影响，因此，需要对虚拟定位节点位置权重进行调整，以适应环境变化，保证位置估计的准确度。

本实施例中，使用测距残差估计虚拟定位节点位置权重。根据公式(4)所示目标函数，获取的测距信号越多，越能够提高定位精度和鲁棒性，同时，测距残差会对定位精度产生严重影响，例如，当两个虚拟定位节点接收三个测距信号时，具有较大测距残差的虚拟定位节点的定位精度较差。本发明实施例中，使用虚拟定位节点的所有测距权重之和来表示其定位置信度，公式表示为：

ψ_j也表示虚拟定位节点位置的权重值。

本发明实施例中，实现测距的方法包括但不限于FTM测距、蓝牙测距、UWB(UltraWideband，超宽带)测距、Wi-Fi测距等，利用各种测距方法均可获取测距信号。

本发明实施例中，对具有不等式约束条件的目标函数求解之后，得到虚拟定位节点的位置估计结果作为定位结果，为提高定位精度，降低多径效应、环境因素等不利因素的影响，进一步根据当前得到位置估计结果更新测距权重和虚拟定位节点位置权重，得到更新后的不等式约束条件的目标函数，求解更新后不等式约束条件的目标函数，得到更新位置估计；根据得到的更新位置估计和上一次计算得到的位置估计，计算虚拟定位节点之间的距离变化之和δ，当距离变化之和δ小于设定的变化阈值时，虚拟定位节点的位置趋于稳定，得到定位结果收敛，输出最终的位置估计作为最终的定位结果。

如图4所示，本实施例中，利用多种定位方法进行定位性能测试比较，以验证本发明实施例的定位方法的定位性能。所使用的定位方法包括最小二乘法(LS，LeastSquares)、鲁棒LS(Robust LS)、位置回归神经网络(PR NN，Position Regression NeuralNetwork)，测距误差补偿神经网络(RE CNN，Ranging Error Compensation NeuralNetwork)，多维尺度分析(MDS，multidimensional scaling)以及本发明实施例提出的定位方法(图4中的Proposed标识的线条)。根据实验结果分析得到，最小二乘法方法极易受测距异常值的影响，定位性能最差，室内环境中严重的多径效应会产生大量的测距误差，与室外环境相比，室内最小二乘法的性能明显下降；MDS方法的性能优于LS方法，因为坐标对齐能够在一定程度上消除了测距异常值的影响；对于RPNN和RECNN方法，模型训练过程能够提高系统对测距异常值的敏感性，定位性能也会随之提高，然而，由于不同位置的多径效应会发生变化，使用RPNN和RECNN方法需要大量训练样本以防止过度拟合问题，部署成本相对较高；鲁棒LS方法通过梯度下降法进行位置优化，与其他方法相比定位效果更好。本发明实施例提出的定位方法，将空间域的虚拟定位节点建立了空间约束，并与测距权重估计方法有效结合，通过KKT条件构造目标函数进行更新迭代优化，能够有效提高抵抗测距异常值影响的能力，实验表明，本实施例的定位方法在复杂的室内环境中能够以80％的概率达到亚米级的定位精度。

需要说明的是，本发明实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本发明实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

图5为本发明实施例的装置结构框图。如图所示，本发明实施例提供的定位装置，包括：

计算模块，用于求解满足所述不等式约束的目标函数，得到虚拟定位节点的位置估计；

输出模块，用于将虚拟定位节点的位置估计作为定位结果输出。

本实施例中，所述定位装置还包括：

更新模块，用于根据虚拟定位节点的位置估计，更新测距权重和虚拟定位节点位置权重，更新不等式约束的KKT条件；以及，当判断模块判断虚拟定位节点的位置不满足稳定条件时，根据虚拟定位节点的更新位置估计，更新测距权重和所述虚拟定位节点位置权重，更新不等式约束的KKT条件，直至计算模块计算得到的更新位置估计满足稳定条件为止；

计算模块，用于求解满足更新不等式约束的目标函数，得到虚拟定位节点的更新位置估计；

判断模块，用于根据更新位置估计和所述位置估计，判断虚拟定位节点的位置是否满足稳定条件；

输出模块，用于当判断虚拟定位节点的位置满足稳定条件时，将更新位置估计作为虚拟定位节点的定位结果输出。

上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

图6示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。

输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、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

1.一种定位方法，其特征在于，包括：

将所述虚拟定位节点的位置估计作为定位结果输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟定位节点移动距离范围约束条件包括相邻的两个虚拟定位节点之间移动距离的最大边界和最小边界。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置边界约束条件为定位区域内所有信标的位置边界。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测距权重的函数为：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述虚拟定位节点位置权重为所述虚拟定位节点的所有测距权重值之和。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端节点在移动过程中，根据终端节点在移动过程中所处的多个位置，构建不同位置对应的虚拟定位节点，包括：

8.一种定位装置，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。