CN111263321A - 一种提高toa室内超宽带定位精度的方法 - Google Patents

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张齐林
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Abstract

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，包括：接收端发送探测信号，估计信道脉冲响应，计算出经过超宽带信道后的输出值；发射端对信号进行时间反演处理，归一化后发给接收端；计算到达时间估计TOA；根据到达时间估计TOA得到距离方程，采用加权最小二乘法得出目标估计位置；采用均方根误差和传统的最大似然方法进行性能精度的比较。本发明的方法直接根据接收端的输出波形确定第一条路径，步骤简单，另外，本发明定位方法的均方根误差与现有的最大似然法的均方根误差相比较，误差显著减少，定位精度更高。

Description

一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种提高TOA室内超宽带定位精 度的方法。
背景技术
超宽带定位方案通常都是采用几何测量方法如到达时间(TOA)和到达时间 差(TDOA)等方法，它利用短脉冲波形的特点得到精确的时间间隔，通过超宽带 通信的时间同步来实现非常高的室内定位精度。时间反演(time reversal,TR)技术 是在时域上对所接受到的信号进行一种逆序操作，它将信号按照到达接收端的 顺序进行前后倒转，在频域上，它等同于相位共轭。这种时间反演技术能够实 现信号在时间与空间上的聚焦，时间反演技术的这种时空聚焦特性能有效补偿 非均匀复杂环境或媒质引起的信号多径延迟衰减。因此时间反演技术在无线通 信室内定位中有着很大的潜力。
在超宽带定位系统中，位置估计通常是基于到达时间(TOA)估计的第一条路 径，TOA估计精度的特点取决于能否准确的确定第一条路径。现有方法如匹配 滤波方法和能量检测算法，但是这些方法在接收端需要很高的奈奎斯特采样率 和脉冲形状的先验知识，这个很难去实现。能量检测算法能很好的找出能量最 强的路径，但是实际上第一条路径不一定是最强的路径，第一条路径总是被匹 配滤波或者被能量检测输出的相邻路径所干扰。传统的TOA的检测方法大多采 用匹配滤波或相关算法，TOA估计值分别是匹配滤波器的输出的峰值或者信号 与模板信号产生的自相关时移，由于室内多径的存在，接收机的最高峰检测的 不一定是第一条直射路径信号。
发明内容
为了解决上述如何提高TOA室内超宽带定位精度这个问题，本发明基于时 间反演(time reversal,TR)技术，在发射端对发射信号采用时间反演，提供一种提 高TOA室内超宽带定位精度的方法。
本发明的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，包括以下步骤：
一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，包括以下步骤：
S1、接收端向发射端发送探测信号，发射端接收信号后估计信道脉冲响应， 计算出经过超宽带信道后的输出值；
S2、根据计算出的经过超宽带信道后的输出值，发射端对信号进行时间反 演处理，将时间反演后的信号归一化后发送给接收端；
S3、接收端接收到归一化的信号后，将接收信号输出波形的最高点所对应 的时间作为估计TOA；
S4、根据估计TOA得到距离方程，采用加权最小二乘法得出目标估计位置。
本发明的有益效果：
1.本发明不需要采用其他的算法去搜寻第一条路径，直接根据接收端的输出 波形确定第一条路径，步骤更加简单。
2.本发明能有效利用室内多径，减小了由于室内丰富的多径效应对定位精度 的影响。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
图1为本发明实施例的TOA估计的流程图；
图2为本发明实施例的理论情况TOA定位的原理图；
图3为本发明实施例的实际情况的TOA定位仿真图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造 性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，包括但不限于 如下步骤：
S1、接收端向发射端发送探测信号，发射端接收信号后估计信道脉冲响应， 计算出经过超宽带信道后的输出值；
S2、根据计算出的经过超宽带信道后的输出值，发射端对信号进行时间反 演处理，将时间反演后的信号归一化后发送给接收端；
S3、接收端接收到归一化的信号后，将接收信号输出波形的最高点所对应 的时间作为估计TOA；
S4、根据估计TOA得到距离方程，采用加权最小二乘法得出目标点估计位 置。
为使本发明的方法更加清楚、完整，接下来对本发明方法中的各个步骤进 行详细描述。
时间反演信道探测阶段，接收端向发射端发送探测信号p(t)，估计信道脉冲 响应(channel impulse response,CIR)，计算探测信号经过超宽带信道后的输出值。 探测信号p(t)经过超宽带信道后的输出为：
x(t)＝p(t)*h(t)+u(t)
其中，x(t)表示探测信号经过超宽带信道后的输出，p(t)表示探测信号，h(t) 表示信道脉冲响应，u(t)表示零均值方差为
Figure BDA0002318696410000031
的高斯白噪声，t表示时间。
为确保信道脉冲响应h(t)不变，探测过程需要进行M次，得到第m次经过 超宽带信道后的输出xm(t)：
xm(t)＝p(t)*h(t)+vm(t)，m＝1,2…M
其中，xm(t)表示第m次探测时得到的信号，vm(t)表示第m次探测时的高斯 白噪声，t表示时间，m表示实际探测次数，M表示探测次数。
根据M次经过超宽带信道后的输出，计算得出信道响应的最小均方误差xe(t)：
Figure BDA0002318696410000041
其中，xe(t)表示信道响应的最小均方误差，xm(t)表示第m次经过超宽带信 道后的输出，v(t)表示零均值方差
Figure BDA0002318696410000042
的高斯白噪声。
时间反演波形反转阶段：基于信道响应的最小均方误差，发射端对信号xe(t)进行时间反演处理，将时间反演后的信号进行归一化处理后发送给接收端。
其中，发射端对信道脉冲响应CIR进行波形反转包括：对信号进行时间反 演得到时间反演后的信号：
Figure BDA0002318696410000043
其中，
Figure BDA0002318696410000044
表示时间反演后的信号，xe(T0-t)表示信号xe(t)波形反转并经过T0时间后的信号，T0表示观察的时间长度， T0越长信号的聚焦性能越好，因为收集的多径分量越多，在聚焦时刻的能量越 大。
使用一个比例因子be将时间反演后的信号
Figure BDA0002318696410000045
进行归一化处理，归一化处 理后的信号为
Figure BDA0002318696410000046
然后将归一化处理后的信号从发射端发送给接收端。
其中比例因子包括：
Figure BDA0002318696410000047
其中，Ts表示一个测距信号的持续时间。
接收端接收到归一化处理后的信号
Figure BDA0002318696410000048
根据接收信号输出波形的最高峰 估计TOA。
归一化处理后的信号
Figure BDA0002318696410000049
通过相同的超宽带(Ultra-wide Band,UWB)传播 通道，输出为：
Figure BDA00023186964100000410
其中，ytr(t)表示时间反演处理后信号 经过信道到达接收端的接收信号，w(t)表示零均值方差
Figure BDA00023186964100000411
的加性高斯白噪声。
为了简化计算，将xe(t)＝p(t)*h(t)+v(t)表示为频域形式：
Xe(w)＝P(w)H(w)+V(w)
其中，Xe(w)表示xe(t)的频域信号，P(w)表示p(t)的频域信号，H(w)表 示h(t)的频域信号，V(w)表示v(t)的频域信号。
根据xe(t)的频域形式，进而得到
Figure BDA0002318696410000051
的频域表达式：
Figure BDA0002318696410000052
其中，Ytr(w)表示ytr(t)的频域信号，be表示比例因子，
Figure BDA0002318696410000053
表示
Figure BDA0002318696410000054
的 频域信号，H(w)表示h(t)的频域信号，W(w)表示w(t)的频域信号。
将Ytr(w)等式右边的第一部分beP*(w)|H(w)|2看作探测信号p(t)通过一个信 道脉冲响应CIR的自相关输出，
Figure BDA0002318696410000055
的傅里叶变换是
Figure BDA0002318696410000056
在大多数情况 下，T0是控制ytr(t)的匹配输出峰值的位置的参数，为了简化计算，频移
Figure BDA0002318696410000057
可 以忽略不计。因此，上述时间反演的过程可以看作是接收信号在频域的相位卷 积过程。
信道脉冲响应(CIR)为：
Figure BDA0002318696410000058
其中，αl和τl是第l条多径的幅 度和时延。时间反演后的接收端接收的信号波形会有一个明显的波峰即最高点， 所以接收端接收信号输出波形的最高点所对应的时间指标即为估计的TOA。
得到估计的TOA后，采用加权最小二乘法得出目标估计位置。假设在基于 TOA定位中，有N个位置已知的基站(参考点)，每个基站的坐标为 (xi,yi)，i＝1,2...N，N表示基站(参考点)数量，未知标签(即目标点)坐标为(x,y)， 则根据距离公式有：
Figure BDA0002318696410000059
Figure BDA0002318696410000061
图2所示为理想情况下没有其他干扰因素根据上述距离方程得到的TOA定 位原理图。但实际上由于是室内环境复杂，估计的TOA得到的距离存在误差， 所以实际情况得到上述距离方程后需要进一步处理，即从第一个式子开始依次 减去最后一个式子得到：
Figure BDA0002318696410000062
将上式写成矩阵形式：
Figure BDA0002318696410000063
其中，xN是第N个基站(参考点)的横坐标，yN是第N个基站的纵坐标，dN是目标点到第N个基站的距离，x是目标点的横坐标，y是目标点的纵坐标， N表示基站(参考点)数量。
设
Figure BDA0002318696410000064
其中，Ki是中间变量，i＝1,2...N， N表示基站(参考点)数量。
则
Figure BDA0002318696410000065
可以写成AX＝b的形式，其中，A表示距离方程从第一个等式依次减去最后一个等式所得的矩阵，化 简后得
Figure BDA0002318696410000066
X表示目标点坐标矩阵，
Figure BDA0002318696410000067
由于存在误差，实际的线性模型为：
Figure BDA0002318696410000068
其中，
Figure BDA0002318696410000071
表示X的最小二乘估计值，ε是N-1维误差向量，为使ε最小，令中间参数
Figure BDA0002318696410000072
Figure BDA0002318696410000073
最小即
Figure BDA0002318696410000074
用
Figure BDA0002318696410000075
对
Figure BDA0002318696410000076
求偏导，并使其等于0，即：
Figure BDA0002318696410000077
(这里AAT是非奇异的)。
上式最小二乘估计将每一个分量都采用相同的权值加入到计算中。然而， 在实际情况中，不同的分量对定位影响的权值比重不同，采用加权最小二乘法 (WLS)在原有的最小二乘法的基础上对不同分量加以不同的权值来计算估计值， 则上式改为：
X＝(ATW-1A)-1ATW-1b
其中，W为已知的加权矩阵，在特定的定位环境中需要特别确定W的值，当 W＝1时，该方法变为普通的最小二乘法。
利用已知的加权矩阵W，求出使上式最小的目标坐标矩阵X，得到目标的坐 标。
求出目标点的坐标以后，对室内定位的精度评估可以用均方误差(MSE)衡量， 若实际坐标为(xi,yi)，估计坐标为
Figure BDA0002318696410000078
则均方误差为：
Figure BDA0002318696410000079
其中，N表示基站(参考点)的数量，i表示第i个基站(参考点)。
室内定位的精度评估方法还可以采用均方根误差(RMSE)方法，该方法对系 统位置进行精度估计，对定位算法是否进行衡量且多被运用于定位精度的评判 中，若实际坐标为(xi,yi),估计坐标为
Figure BDA00023186964100000710
则均方根误差为：
Figure RE-GDA0002453888340000081
其中，ε表示均方根误差RMSE，N表示基站(参考点)的数量，i表示第i个 基站(参考点)。
如图3所示，本发明在非视距环境(NLOS)条件下进行仿真验证，该NLOS 是IEEE802.15.4a模型CM4条件。在不同的信噪比条件下，对本发明提出的方 案与传统的采用最大似然方法的TOA进行均方根误差的比较，可以得出，在相 同的信噪比条件下，本发明的定位方法的均方根误差比传统的采用最大似然方 法的TOA的均方根误差小，定位精度能得到有效提高。此外，在NLOS条件下， 传统的位置估计算法无法准确找到基于到达时间(TOA)估计的第一条路径，第一 条路径总是被匹配滤波或者被能量检测输出的相邻路径所干扰，且在实际的 TOA的算法中，第一条路径往往并不是能量最强的那条路径。本发明在发射端 加入时间反演，根据时间反演的空时聚焦特性，根据输出端的输出波形确定出 第一条路径，步骤更加简单，接收端输出波形的最高点所对应的时间即为估计 的到达时间(TOA)，进而得出目标估计位置，实现目标的精确定位。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言， 可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变 化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、接收端向发射端发送探测信号，发射端接收信号后估计信道脉冲响应，计算经过超宽带信道后的信道响应输出值；
S2、根据计算出的经过超宽带信道后的信道响应输出值，发射端对信号进行时间反演处理，将时间反演后的信号归一化后发送给接收端；
S3、接收端接收到归一化的信号后，将接收信号输出波形的最高点所对应的时间作为估计TOA；
S4、根据估计TOA得到距离方程，采用加权最小二乘法得出目标点的估计位置。
2.根据权利要求1所述的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，其特征在于，接收端向发射端发送探测信号的探测过程需要进行M次，所述计算经过超宽带信道后的信道响应输出值包括：
S11、分别计算M次探测过程中探测信号经过超宽带信道后的信道响应输出xm(t)，其中，t表示时间，m表示实际探测次数，且m＝1,2…M，M表示探测次数；
S12、根据M次的信道响应输出xm(t)计算信道响应的最小均方误差xe(t)，将此xe(t)作为经过超宽带信道后的信道响应输出值。
3.根据权利要求2所述的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，其特征在于，探测信号p(t)经过超宽带信道后的输出表达式如下：
x(t)＝p(t)*h(t)+u(t)
其中，x(t)表示探测信号经过超宽带信道后的输出，p(t)表示探测信号，h(t)表示信道脉冲响应，u(t)表示零均值方差
Figure FDA0002318696400000011
的高斯白噪声，t表示时间。
4.根据权利要求2所述的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，其特征在于，第m次经过超宽带信道后的输出xm(t)：
xm(t)＝p(t)*h(t)+vm(t)，m＝1,2…M
其中，xm(t)表示第m次探测时得到的信号，p(t)表示探测信号，h(t)表示信道脉冲响应，vm(t)表示第m次探测时的高斯白噪声，t表示时间，m表示实际探测次数，且m＝1,2…M，M表示探测次数；
根据M次经过超宽带信道后的输出，得出信道响应的最小均方误差xe(t)：
Figure FDA0002318696400000021
其中，xe(t)表示信道响应的最小均方误差，xm(t)表示第m次经过超宽带信道后的输出，v(t)表示零均值方差为
Figure FDA0002318696400000022
的高斯白噪声。
5.根据权利要求1所述的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，其特征在于，对信号进行时间反演的计算方式包括：
Figure FDA0002318696400000023
其中，
Figure FDA0002318696400000024
表示时间反演后的信号，xe(T0-t)表示信号xe(t)波形反转并经过T0时间后的信号，T0表示观察的时间长度。
6.根据权利要求1所述的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，其特征在于，对时间反演后的信号进行归一化包括：使用一个比例因子be将时间反演后的信号
Figure FDA0002318696400000025
进行归一化处理，归一化处理后的信号为
Figure FDA0002318696400000026
比例因子be包括：
Figure FDA0002318696400000027
其中，Ts表示一个测距信号的持续时间，
Figure FDA0002318696400000028
表示时间反演后的信号。
7.根据权利要求1所述的一种提高TOA室内超宽带定位精度的方法，其特征在于，采用加权最小二乘法时，对不同分量加以不同的权值来计算估计值，计算方式包括：
X＝(ATW-1A)-1ATW-1b
其中，X表示目标点坐标矩阵，
Figure FDA0002318696400000031
(xi,yi)表示第i个基站的坐标，且i＝1,2...N，W为已知的加权矩阵，
Figure FDA0002318696400000032
Ki是中间变量，i＝1,2...N，N表示参考点数量，dN是目标点到第N个参考点的距离。
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