CN111683344A

CN111683344A - 一种基于Wi-Fi的无线室内定位方法

Info

Publication number: CN111683344A
Application number: CN202010489842.3A
Authority: CN
Inventors: 陈志敏; 陈鹏; 朱秉诚
Original assignee: Nanjing Minzhida Technology Co ltd
Current assignee: Nanjing Minzhida Technology Co ltd
Priority date: 2020-06-02
Filing date: 2020-06-02
Publication date: 2020-09-18
Anticipated expiration: 2040-06-02
Also published as: CN111683344B

Abstract

本发明公开了一种新型的融合室内定位方法，包括构造基于双频FMCW测距与CSI的室内定位模型；基于所构建的室内定位模型，采用Chan算法与泰勒递归融合的混合定位算法进行位置解算。FMCW信号具有极强的抗干扰能力，雷达信号可以实现高于Wi‑Fi信号的时间精度，解决了室内TDOA定位时间精度上的困难；其次，提出一种双频的FMCW定位，进一步提高可靠性；此外，给出路由器间实现时间同步的具体算法和时隙图，以及检测和抑制多径效应的具体算法；再次，针对密集天线阵列信号耦合的问题给出相应的解决方案；最后，给出一种将TDOA与AOA结合的位置估计算法，将加权最小二乘法与泰勒展开法相结合，综合利用了TDOA与AOA的参数估计值，实现了融合定位。

Description

一种基于Wi-Fi的无线室内定位方法

技术领域

本发明涉及一种基于Wi-Fi的无线室内定位方法，该方法属于室内无线定位技术领域。

背景技术

目前，GPS全球定位系统是影响最大、定位覆盖范围最广的定位系统。通过全球卫星导航系统GNSS(global navigation satellite system)，现阶段人类可以实现精度在亚米级别的室外定位；但是由于“都市峡谷”(Urban Canyon)效应的存在，在充满高楼大厦钢筋混凝土的现代都市，卫星发射的微弱无线电讯号，很容易被楼宇等建筑物阻隔和分散，绝大部分建筑物或稠密植被都无法被穿透。在室外应用方便的GPS在室内的复杂建筑结构下受到了极大的影响和局限。导致室内定位没有办法利用GNSS系统实现。随着移动互联时代的到来，移动服务“最后一米”，实现精准室内定位成为移动应用市场的一大需求。诸多实际的应用场景均以精准的室内定位技术作为底层依托，比如，在大型停车场里迅速找到汽车的位置或者空车位，在复杂的商场里找到最近的餐厅，在陌生的车站里找到卫生间的位置，还有实时的社交互动，互送名片以及衍生的一系列大数据应用等等。跟据统计，平均70％-90％的时间人类是在室内环境中度过的，另一方面人类在室内使用了占总量80％的移动电话和数据连接。因此，在GNSS提供不了精准的符合要求的室内定位服务的前提下，室内LBS的瓶颈主要在于克服室内的复杂环境和干扰得到精准的室内定位结果。而高精度和抗干扰高可靠性的室内环境定位技术，已经成为目前全世界的研究热点。各种解决方案层出不穷，其中以Wi-Fi和UWB信号表现最为突出。

无线局域网可以看作是无线局域网室内定位技术的一个Wi-Fi信息采集平台，随着室内大量无线发射器的安装部署，该方法通过将无线局域网收集到的Wi-Fi信息结合信号传播模型，能够实现为各种实际应用提供复杂、广泛的室内定位及跟踪服务。又因为该方法需要的基站很少，可以使用相同的底层无线网络结构，往往无需或需要少量的额外设备，如此使用该种方法进行室内定位导航的系统更加方便安装部署。

发明内容

本发明可用于解决现有技术中的不足，提供了一种基于Wi-Fi的无线室内定位方法，解决现有方法中复杂度高、应用范围窄的问题，通过利用现有的路由Wi-Fi，达到较高精度的室内定位。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，包括：

构造基于双频FMCW测距与CSI的室内定位模型；

构造基于Chan算法与泰勒递归融合的混合定位算法；

构建基于TDOA与AOA定位技术融合的混合定位系统。

首先假设发射信号为：

其中，A表示信号幅度，

表示信号相位，f₀代表调制信号的起始的频率，又叫中心频率，B_fm表示信号带宽，T_fm表示信号周期。在传统的调频连续波中，调制信号以光速c传播，在传播延迟τ/2后击中目标，反弹回来，在相同的传播延迟τ/2后被发射台接收。反射信号被馈送到混频器，因为接收信号和参考信号之间的时间延迟包含一个单音信号，其频率与目标距离成比例。基带信号用低通滤波器处理，产生所谓的拍频信号，其表示为：

其中，

拍频信号的频率是通过对其瞬时相位与时间的微分解析获得的：

因此，拍频信号是雷达的原始输出，其频率分量构成测距信息。

采用一种顺序的成对同步方案。信号接入点将按照顺序与参考接入点一对一校准时间。

传输的参考信号和本地信号之间的时间偏移可以表示为：

δ_m,n＝ε_m-ε_n+τ_tx+τ_m,n (4)

类似地，其他AP做出反应，关闭双向测距周期，其中：

δ_n,m＝ε_n-ε_m+τ_tx+τ_n,m (5)

为了消除未知的时间模糊度，对上述方程进行结合，并对τ_m,n进行了求解，得到：

计算测距值为r_m,n＝cτ_m,n，一般来说任何一对AP之间的距离测量值都可以从相应的FMCW测量值中计算出来。存储AP接入点之间计算出的测距值的测距矩阵R可以写成如下形式：

其中，A表示AP接入点的数量。注意到，r_m,n＝r_n,m，因此矩阵R是对称的。测距矩阵的提取要求所有相应的AP发送和接收chirp信号形成成对同步协议的闭合环路。手机端只能接收来自不同AP接入点的chirp信号。因此，对于AP的每个发射信号，在手机端执行FMCW混合处理。与式4类似，FMCW测量通常可表示为一对AP(m,n)为：

δ_m,M＝ε_m-ε_M+τ_tx+τ_m,MS (8)

δ_n,M＝ε_n-ε_M+τ_tx+τ_n,MS (9)

时差值通过式(8)减去式(9)来计算。因此，值ε_M和τ_tx被抵消，推导出：

Δτ_m,n＝δ_m,M-δ_n,M-(ε_m-ε_n) (10)

代入式(4)和式(10)消除了未知的时间模糊度差ε_m-ε_n，并产生TDOA的测量值：

距离差可用r_m,n＝cΔτ_m,n计算，产生信号到达距离差矩阵Γ：

其中，γ_m,n＝-γ_n,m。值得注意的是，TDOA测量时的时间同步不需要待测目标即手机端进行任何信号传输。

通过现有的CSI信道状态信息利用MUSIC算法得到AOA的估计值。而TDOA定位需要先完成路由器端的系统时间同步。利用FMCW信号频差计算得出TDOA的估计值。最后利用AOA估计值和TDOA估计值解算方程组，得出最终的位置估计值。

本发明方法基于现有的路由器硬件基础，实现FMCW连续调制信号的发送。FMCW信号具有极强的抗干扰能力，雷达信号可以实现高于Wi-Fi信号的时间精度，解决了室内TDOA定位时间精度上的困难。采用双频FMCW定位，进一步提高可靠性，并且，综合利用了TDOA与AOA的参数估计值，实现了融合定位。

本发明采用上述技术方案，能产生如下技术效果：

本发明提供的基于现有路由器硬件的Wi-Fi室内定位方法，旨在充分利用现有Wi-Fi网络结构，有效利用AP与路由器之间的拓扑结构进行网络重建。相较于现有技术，本发明具有如下优势：

1、充分利用现有硬件条件，适用场景广泛。

本方法使用现有的路由器硬件，无需新增通信基站及节点，无需重新网络布设，系统友好，简单，可以应用于不同场景。

2、充分融合多种定位方法，利用路由器的双频模式，提高定位可靠性以及准确性。

融合TDOA和AOA等位置估计方法，结合加权最小二乘法和泰勒展开法，实现融合定位。

附图说明

图1为本发明发射FMCW测距原理，a.FMCW雷达测距示意图，b.FMCW测距原理。

图2为本发明系统时间同步信号波形示意图。

图3为本发明定位系统示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的实施方式进行描述。

本发明主要为一个TDOA定位与AOA定位的混合定位系统。其中，AOA定位部分主要是通过现有的CSI信道状态信息利用MUSIC算法得到AOA的估计值；TDOA定位需要先完成路由器端的系统时间同步；接着利用FMCW信号频差计算得出TDOA的估计值；最后利用AOA估计值和TDOA估计值解算方程组，得出最终的位置估计值。本发明基于Wi-Fi的室内定位方法，包括如下步骤：

步骤1：构造基于双频FMCW测距与CSI的室内定位模型；

如图1所示，以三角波调频连续波为例，将发射信号与反射回来的接收信号进行混频运算得到两者的频率差：

f_d＝f_t-f_r (13)

其中，f_t为发射信号的频率，f_r表示在发射端接收到的反射信号频率。τ表示发射信号和反射信号间的时间差，d表示信号源到障碍物间的距离，c表示光速。如图1b所示，根据三角形相似可以得到：

将式(14)代入(15)可得：

其中，R_RES表示FMCW测距的分辨率。

步骤2：构造基于Chan算法与泰勒递归融合的混合定位算法；Chan算法可以得到解析表达式形式的确定解，是一种TDOA定位常用的双曲线方程组解法。假设测量误差服从理想高斯分布，Chan算法拥有较高的定位精度以及较小的计算量，最重要的是可以充分利用冗余信息，算法精度与定位信号的数量或者信号接入点数量成正比。泰勒序列展开法是一种需要初始值的递归算法，它从初始猜测值开始，每次通过确定测量误差的局部线性最小二乘解来对估计进行修正。

步骤3：构建基于TDOA与AOA定位技术融合的混合定位系统。

利用Chan算法计算待测目标的初始位置。构建数学模型如下：

h＝Gz⁰+n (18)

其中，

可以得到z⁰的估计值为：

z⁰≈(G^TΣ^-1G)^-1G^TΣ^-1h (20)

Σ＝Cov(n,n)＝E(nn^T) (21)

取z⁰的前两项作θ⁰＝[x⁰ y⁰]^T。假设有N个AP接入点参与定位估计，由TDOA测量值和AOA测量值组建方程组如下：

其中，t_i,1为第i个信号接入点与AP1之间的TDOA测量值，α₁为AP1对应的AOA测量值，r_i为第i个AP接入点与待测目标之间的距离。τ_i,1和τ_α分别为时延差和角度测量误差。由于AOA测量值与其误差间存在关系：

r₁sinτ_α＝ysinα₁-xcosα₁ (23)

当|τ_α|＜＜1时，sinτ_α≈τ_α，所以式(22)可以表示成：

t＝f(θ)+τ (24)

其中，

θ＝[x y]^T。假设TDOA测量误差和AOA测量误差相互独立，则误差向量τ的协方差矩阵为：

其中，σ_i,1 ²,σ_α ²分别为TDOA的测量值和AOA测量值的方差。以θ⁰＝[x⁰ y⁰]^T作为初始值，将式(24)在θ⁰处泰勒展开，取二阶分量得：

其中，

循环执行式(27)直至误差符合要求。这种方法利用了TDOA与AOA融合的定位手段，采取Chan定位算法与泰勒展开算法融合的定位算法，既提高了定位精度，也降低了计算的复杂度。

下面给出本发明的一个验证例，应用于室内AP定位场景，验证本发明可以获得优良的定位性能。仿真参数如表1所示。

表1仿真实验参数表

表2给出了仿真得到的定位结果的均方根误差和标准差：

表2仿真实验结果对比分析

表1和表2中的数据仿真运行次数在1000次以上，具有代表性。实验结果显示，本发明的定位算法对于提高定位的准确率是有效的。相比于传统的FMCW测距，加上本发明的算法以后可以进一步提高定位的精确度。且相对而言，5.8GHz的定位情况在多数情况下较好。随着定位使用的路由器数量的增加，定位的精确度也会相应增加。观察可以发现，本发明的算法对于精确度的提升效果要优于增加一个定位路由器的效果。

上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims

1.一种基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，包括：

构造基于双频FMCW测距与CSI的室内定位模型；

基于所构建的室内定位模型，采用Chan算法与泰勒递归融合的混合定位算法进行位置解算。

2.根据权利要求1所述的基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，所述室内定位模型，根据现有路由器2.4GHz和5GHz频段，构建双频FMCW信号模型。

3.根据权利要求1所述的基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，采用混合定位算法进行位置解算的方法为：

通过现有的CSI信道状态信息利用MUSIC算法得到AOA的估计值；

利用MUSIC算法计算空间谱，得到各数据包和载波的AOA估计信息；

完成TDOA定位所需的路由器端的系统时间同步；

利用FMCW信号频差计算得出TDOA的估计值；

利用AOA估计值和TDOA估计值解算方程组，得出最终的位置估计值。

4.根据权利要求3所述的基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，由TDOA测量值和AOA测量值组建方程如下：

t＝f(θ)+τ

其中，

θ＝[x y]^T

其中，t_i,1为第i个信号接入点与AP1之间的TDOA测量值，α₁为AP1对应的AOA测量值，r_i为第i个AP接入点与待测目标之间的距离；τ_i,1和τ_α分别为时延差和角度测量误差，x,y分别为AP1的坐标，c为光速；

以θ⁰＝[x⁰ y⁰]^T作为初始值，将TDOA和AOA测量值在θ⁰处泰勒展开，取二阶分量得到角度估计：

式中，

为估计得到的角度，X^T为相位响应矩阵X的转置，ψ为误差向量的协方差矩阵，δ＝t-f(θ)为到达时间差；

循环执行角度估计直至误差符合要求。

5.根据权利要求3所述的基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，利用MUSIC算法得到AOA的估计值的方法是：

子载波f的CSI相位响应为：

φ_f＝φ_f+2πf_fΔt+β+Z_f

其中，φ_f为估计得到的CSI相位响应，f_f为子载波频率，Δt为偏移时间，φ_f为要计算的CSI相位，Z_f为测量噪声，β为频偏引入的相位误差；

根据得到的各子载波CSI相位响应矩阵X，重建矩阵E_N，其中E_N的每一列为XX^H的特征向量。

6.根据权利要求3所述的基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，所述空间谱为：

式中，P_MU(θ,τ)为空间谱，

为DOA估计值的共轭转置，E_N为XX^H的特征向量构成的重建矩阵，

为E_N的共轭转置，a(θ,τ)为DOA估计值。

7.根据权利要求3所述的基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，完成TDOA定位所需的路由器端的系统时间同步的方法是：

一对接入点AP(m,n)的合成时间值分别为：

δ_m,M＝ε_m-ε_M+τ_tx+τ_m,MS

δ_n,M＝ε_n-ε_M+τ_tx+τ_n,MS

其中，m和n分别为相应发射站和接收站的索引，δ_m,M为第m个发射站FMCW混合过程的合成时间值，δ_n,M为第n个接收站FMCW混合过程的合成时间值，τ_tx表示发射信号与回波间的时间差，ε_n表示第n个接收站的时间模糊度；ε_M表示第m个发射站的时间模糊度，τ_m,MS表示第m个发射站到接入点的时间延迟，时差值通过δ_m,M减去δ_n,M来计算，完成时间同步。

8.根据权利要求7所述的基于Wi-Fi的无线室内定位方法，其特征在于，计算得出TDOA的估计值为：

式中，Δτ_m,n为第m个发射站到第n个接收站之间的时间延迟。