CN111970641B - 一种基于tdoa的定位追踪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于TDOA的定位追踪方法，包括：步骤1，输入基站数据，边界范围，标准化基站数据；步骤2，设定阶数、长度；步骤3，生成模拟TDOA数据；步骤4，训练RNN；步骤5，读取实际TDOA数据；步骤6，RNN运算；步骤7，反标准化坐标；步骤8，该条数据处理完毕，回到步骤5，读取下一条数据。

Description

一种基于TDOA的定位追踪方法
技术领域
本发明涉及室内定位技巧，特别是涉及一种基于TDOA的定位追踪方法。
背景技术
随着无线通信技术的快速发展，以及物联网应用的迅速成熟，对快速精确地获取用户或者设备位置的方法提出了巨大的需求。对于室外环境的定位，全球定位系统(GPS)已经获得了广泛的应用。GPS系统具有全天候可用，快速、高效、低成本等优点，但由于建筑物对无线信号的阻挡，GPS在室内环境难以发挥有效作用。此外，室内环境通常更加狭小、障碍物和人员更加密集，因此室内的无线信号传输更容易受到多径效应、非视距传输(NLOS)等问题的影响，环境的动态变化也更加频繁，这些都使得精确而高效的室内定位更加困难。由此，室内定位已经成为目前的一个热点研究项目。
目前，已有多种信号测量和定位方法得到了广泛的研究和应用，包括RSSI(Received Signal Strength Indicator)，CSI(Channel State Information)，指纹，AoA(Angle of Arrival)，ToF(Time of Flight)，TDoA(Time Difference of Arrival)等。其中，TDoA具有时间同步的要求更低的独特优势。
传统的TDoA定位方法通常以TDoA的计算公式列出方程，并以优化方法进行求解。由于方程存在非线性性，在优化方法求解之前，往往还需要对方程进行变形，或是宽松处理。计算结果的精确度很大程度受到所选的宽松方法的影响，设计困难。同时通用的求优化方法解的算法存在复杂度高、时间开销大的问题。文献：Zafari F,Gkelias A,Leung K K.Asurvey of indoor localization systems and technologies[J].IEEE CommunicationsSurveys&Tutorials,2019,21(3):2568-2599.
循环神经网络(RNN)是人工神经网络的一种。和一般的人工神经网络一样，经过训练的RNN可以作为一种通用的问题求解方法被应用于TDoA定位。RNN将状态在自身网络中循环传递，因此可以接受时间序列作为输入，被应用于室内目标的定位追踪并得到更为平滑的轨迹。RNN进行解算时的时间开销较传统方法具有较大优势，但对其进行训练需要大量训练数据，在实际环境中采集足够的数据非常困难。文献：Rumelhart D E,Hinton G E,Williams R J.Learning representations by back-propagating errors[J].nature,1986,323(6088):533-536.
发明内容
发明目的：以RNN代替传统方法的结算过程以解决传统TDoA(到达时间差，TimeDifference of Arrival，TDOA)定位算法设计困难，计算复杂度高、时间开销大的问题。通过生成模拟轨迹与TDoA数据解决RNN训练数据采集困难的问题。最终得到一个可以快速进行定位运算的神经网络，实现更高效的定位追踪。
为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于TDOA的定位追踪方法，该方法可以用于机器人导航、实时室内监控等应用中，包括如下步骤：
步骤1，输入基站数据和边界数据，标准化基站数据；
步骤2，设定参数；
步骤3，生成模拟轨迹曲线并生成TDOA数据；
步骤4，训练循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)；
步骤5，读取TDOA数据并进行预处理；
步骤6，将TDOA数据输入循环神经网络RNN进行运算；
步骤7，将循环神经网络RNN的输出反标准化为坐标；
步骤8，当前TDOA数据处理完毕，回到步骤5，读取下一条TDOA数据。
步骤1中，输入的基站数据形式为：(x0_，y0_，z0_)，(x1_，y1_，z1_)……(xm_，ym_，zm_)，其中(xi_，yi_，zi_)表示第i个基站的三维坐标，基站总数为m+1；
边界数据形式为(xmin，ymin，zmin，xmax，ymax，zmax)，xmin，ymin，zmin表示定位区域三维坐标的最小值和最大值，xmax，ymax，zmax表示定位区域三维坐标的最大值。
步骤1中，采用如下方法进行标准化基站数据：
对i＝0，1……m，
xi＝(xi_-xmin)/(xmax-xmin)，
yi＝(yi_-ymin)/(ymax-ymin)，
zi＝(zi_-zmin)/(zmax-zmin)。
步骤2中，设定如下参数：生成曲线最高阶数rmax，生成曲线采样数t，生成曲线数量n。
步骤3包含如下步骤：
步骤3-1，第k条曲线，k＝1…n，随机取正整数r，使得1<＝r<＝rmax；
步骤3-2，随机取r+1个坐标(px0，py0，pz0)，(px1，py1，pz1)……(pxr，pyr，pzr)，其中(pxi，pyi，pzi)表示第i个参考点的坐标，并且0<＝pxi，pyi，pzi<＝1；
步骤3-3，令采样点集合为S＝{(sx0，sy0，sz0)，(sx1，sy1，sz1)……(sxt，syt，szt)},其中下标x、y、z分别代表x、y、z坐标，1…t表示采样的序号，sxt，syt，szt分别表示第t个采样点的x、y、z坐标；初始化令sx0＝0，sy0＝0，sz0＝0，sx1＝0，sy1＝0，sz1＝0……sxt＝0，syt＝0，szt＝0；
对i＝0，1……r，
参数c＝comb(r，i)，comb表示组合数；
对j＝0，1……t，
sxj＝sxj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pxi，
syj＝syj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pyi，
szj＝szj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pzi；
步骤3-4，令模拟TDOA数据集合为T＝{(d01，d02……d0m)，(d11，d12……d1m)……(dt1，dt2……dtm)}，其中第一个下标1…t表示该条TDOA数据的时隙序号，第二个下标1…m表示对应的基站序号；dtm表示第t个时隙下第m个基站的模拟TDOA数据；
对i＝0，1……t，
di0＝sqrt((sxi-x0)^2+(syi-y0)^2+(szi-z0)^2)，
对j＝1，2……m，
第i条模拟TDOA数据中第j个基站到目标的距离dij*＝((sxi-xj)^2+(syi-yj)^2+(szi-zj)^2)，
dij＝dij*-di0。
步骤4中，对于第k条曲线，依次输入T(0)，T(1)……T(t)，其中T(i)表示模拟TDOA数据集合T中的第i个元素，也即第x条模拟TDOA数据，循环神经网络的输出依次为S*(0)，S*(1)……S*(t)，其中S*(i)＝(sxi*,syi*,szi*)为输入T(i)时得到的输出，也即第i条TDOA数据计算所得的坐标，模拟TDOA数据中对应的目标输出依次为S(0)，S(1)……S(t)，其中S(i)＝(sxi,syi,szi)为T(i)所对应的应得输出，也即第i条TDOA数据所对应的真实坐标，计算损失函数L＝((sx0-sx0*)^2+(sy0-sy0*)^2+((sx1-sx1*)^2+((sy1-sy1*)^2+((sz1-sz1*)^2……+(sxt-sxt*)^2)+((syt-syt*)^2+((szy-szy*)^2，以梯度下降法调整网络参数最小化L。
步骤5中，读取的TDOA数据I的形式为I＝(d1，d2，……dm)，其中d1、d2...dm分别为第1、2...m个基站当前时间点给出的TDOA值，如果当前为第一条输入，则将I输入RNN循环神经网络N(一般取值为10)次，否则令数据集合P＝(d1*，d2*，……dm*)，其中d1*、d2*...dm*分别为第1、2...m个基站上个时间点给出的TDOA值为上一条数据；
对于i＝1，2……m，
如果|di-di*|>l，则di＝di*。
步骤6中，将I输入RNN循环神经网络，得到输出O＝(x_，y_，z_)，x_，y_，z_表示得到的定位三维坐标。
步骤7中，对RNN循环神经网络的输出进行反标准化以得到最终输出，反标准化公式为：
x＝x_*(xmax-xmin)+xmin，
y＝y_*(ymax-ymin)+ymin，
z＝z_*(zmax-zmin)+zmin。
有益效果：
本发明的显著优点是算法设计十分简便，RNN的训练所需数据生成便捷，同时RNN在运算时资源消耗极低，时间开销小，显著提升了定位系统的运算效率，增强了其在实时性的应用中的性能。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1为本发明的整体流程图。
图2为本发明中RNN的结构图。
图3a所示的是TDOA数据序列通过本发明计算出的轨迹。
图3b是TDOA数据用Taylor序列方法计算出的散点图。
具体实施方式
图1是本发明的整体流程图，包含8个步骤。
步骤1中，读入的基站数据形式为：(x0_，y0_，z0_)，(x1_，y1_，z1_)……(xm_，ym_，zm_)，其中(xi_，yi_，zi_)表示第i个基站的三维坐标，基站总数m+1；边界数据形式为(xmin，ymin，zmin，xmax，ymax，zmax)，分别表示定位区域三维坐标的最小值和最大值。标准化算法表示为：
对i＝0，1……m，
xi＝(xi_-xmin)/(xmax-xmin)，
yi＝(yi_-ymin)/(ymax-ymin)，
zi＝(zi_-zmin)/(zmax-zmin)，
步骤2中，人工设定参数：生成曲线最高阶数rmax，生成曲线采样数t，生成曲线数量n。
步骤3中，随机生成模拟TDOA数据包含如下步骤：
步骤3-1，对于每个曲线，随机取正整数r，使得1<＝r<＝rmax；
步骤3-2，随机取r+1个坐标(px0，py0，pz0)，(px1，py1，pz1)……(pxr，pyr，pzr)，其中(pxi，pyi，pzi)表示第i个参考点的坐标，并且0<＝pxi，pyi，pzi<＝1；
步骤3-3，令采样点集合为S＝{(sx0，sy0，sz0)，(sx1，sy1，sz1)……(sxt，syt，szt)}。初始化令sx0＝0，sy0＝0，sz0＝0，sx1＝0，sy1＝0，sz1＝0……sxt＝0，syt＝0，szt＝0，。
对i＝0，1……r，
c＝comb(r，i)，comb表示组合数。
对j＝0，1……t，
sxj＝sxj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pxi，
syj＝syj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pyi，
szj＝szj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pzi，
步骤3-4，令其TDOA数据集合为T＝{(d01，d02……d0m)，(d11，d12……d1m)……(dt1，dt2……dtm)}，
对i＝0，1……t，
di0＝sqrt((sxi-x0)^2+(syi-y0)^2+(szi-z0)^2)，
对j＝1，2……m，
dij*＝((sxi-xj)^2+(syi-yj)^2+(szi-zj)^2)，
dij＝dij*-di0，
步骤4中，对于每一个曲线，依次输入T(0)，T(1)……T(t)，其中T(i)表示模拟TDOA数据集合T中的第i个元素，也即第x条模拟TDOA数据，循环神经网络的输出依次为S*(0)，S*(1)……S*(t)，其中S*(i)＝(sxi*,syi*,szi*)为输入T(i)时得到的输出，也即第i条TDOA数据计算所得的坐标，模拟TDOA数据中对应的目标输出依次为S(0)，S(1)……S(t)，其中S(i)＝(sxi,syi,szi)为T(i)所对应的应得输出，也即第i条TDOA数据所对应的真实坐标，计算损失函数L＝((sx0-sx0*)^2+(sy0-sy0*)^2+((sx1-sx1*)^2+((sy1-sy1*)^2+((sz1-sz1*)^2……+(sxt-sxt*)^2)+((syt-syt*)^2+((szy-szy*)^2，以梯度下降法调整网络参数最小化L。
步骤5中，读入的TDOA数据的形式为I＝(d1，d2，……dm)，如当前为第一条输入，则将I输入RNN10次。否则令P＝(d1*，d2*，……dm*)为上一条数据；
对于i＝1，2……m，
如果|di-di*|>l，则di＝di*，
步骤6中，将I输入RNN，得到输出O＝(x_，y_，z_)，
步骤7中，对RNN的输出进行反标准化以得到最终输出，反标准化公式为：
x＝x_*(xmax-xmin)+xmin，
y＝y_*(ymax-ymin)+ymin，
z＝z_*(zmax-zmin)+zmin，
步骤8中，该条TDOA数据已经处理完毕，最终定位结果为(x，y，z)，此时需要读取下一条TDOA数据，处理下一时刻的信息。
实施例
为了验证提出方法的有效性，在实际环境部署场地并进行测试。测试场地为一个14m*18m左右的房间，房间左上角有一块玻璃，附近的信号会发生明显的反射。场地四周共部署了6个基站，基站的高度大概在3m左右。测试人员在场地内沿着边缘行走数周，运动轨迹接近于矩形。将此次采集的TDOA数据序列作为测试数据在本发明中进行计算，其中各步骤的实现及参数细节如下：
步骤1，输入基站数据和边界数据，标准化基站数据；
步骤2，设定参数；
步骤3，生成模拟轨迹曲线并生成TDOA数据；
步骤4，训练循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)；
步骤5，读取TDOA数据并进行预处理；
步骤6，将TDOA数据输入RNN进行运算；
步骤7，将RNN的输出反标准化为坐标；
步骤8，当前TDOA数据处理完毕，回到步骤5，读取下一条TDOA数据。
图3a所示的是此TDOA数据序列通过本发明计算出的轨迹，图3b是该数据用Taylor序列方法计算出的散点图。不难看出，Taylor方法计算出的点较为分散，如果按时间顺序连接形成轨迹图，稳定性较差，存在严重的跳变现象。尤其是左上角，玻璃反射导致这部分数据质量较差，Taylor序列方法在这些数据上计算出的结果偏差明显增大，因此不具备在实际场景下使用的能力。而本发明得出的轨迹则十分接近真实轨迹，轨迹始终保持连续且较为平滑，定位精度也比较高，在10～20cm左右。左上角的数据通过本发明中的提出的优化策略，没有出现目标偏离和丢失现象，有力地证明了方法的有效性。
上述测试仅为多次测试中具有代表性的一次，其他环境、轨迹的下的测试都能够取得类似效果，定位的精度和轨迹的平滑性优于传统方法的情况下运算更快。
本发明提供了一种基于TDOA的定位追踪方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，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。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (5)

1.一种基于TDOA的定位追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，输入基站数据和边界数据，标准化基站数据；
步骤2，设定参数；
步骤3，生成模拟轨迹曲线并生成TDOA数据；
步骤4，训练循环神经网络RNN；
步骤5，读取TDOA数据并进行预处理；
步骤6，将TDOA数据输入循环神经网络RNN进行运算；
步骤7，将循环神经网络RNN的输出反标准化为坐标；
步骤8，当前TDOA数据处理完毕，回到步骤5，读取下一条TDOA数据；
步骤1中，输入的基站数据形式为：(x0_，y0_，z0_)，(x1_，y1_，z1_)……(xm_，ym_，zm_)，其中(xi_，yi_，zi_)表示第i个基站的三维坐标，基站总数为m+1；
边界数据形式为(xmin，ymin，zmin，xmax，ymax，zmax)，xmin，ymin，zmin表示定位区域三维坐标的最小值和最大值，xmax，ymax，zmax表示定位区域三维坐标的最大值；
步骤1中，采用如下方法进行标准化基站数据：
对i＝0，1……m，
xi＝(xi_-xmin)/(xmax-xmin)，
yi＝(yi_-ymin)/(ymax-ymin)，
zi＝(zi_-zmin)/(zmax-zmin)；
步骤2中，设定如下参数：生成曲线最高阶数rmax，生成曲线采样数t，生成曲线数量n；
步骤3包含如下步骤：
步骤3-1，对于第k条曲线，k＝1…n，随机取正整数r，使得1<＝r<＝rmax；
步骤3-2，随机取r+1个坐标(px0，py0，pz0)，(px1，py1，pz1)……(pxr，pyr，pzr)，其中(pxi，pyi，pzi)表示第i个参考点的坐标，并且0<＝pxi，pyi，pzi<＝1；
步骤3-3，令采样点集合为S＝{(sx0，sy0，sz0)，(sx1，sy1，sz1)……(sxt，syt，szt)},其中下标x、y、z分别代表x、y、z坐标，0…t表示采样的序号，sxt，syt，szt分别表示第t个采样点的x、y、z坐标；初始化令sx0＝0，sy0＝0，sz0＝0，sx1＝0，sy1＝0，sz1＝0……sxt＝0，syt＝0，szt＝0；
对i＝0，1……r，
参数c＝comb(r，i)，comb表示组合数；
对j＝0，1……t，
sxj＝sxj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pxi，
syj＝syj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pyi，
szj＝szj+c*(j/t)^i*(1-j/t)^(r-i)*pzi；
步骤3-4，令模拟TDOA数据集合为T＝{(d01，d02……d0m)，(d11，d12……d1m)……(dt1，dt2……dtm)}，其中第一个下标0…t表示该条TDOA数据的时隙序号，第二个下标1…m表示对应的基站序号；dtm表示第t个时隙下第m个基站的模拟TDOA数据；
对i＝0，1……t，
di0＝sqrt((sxi-x0)^2+(syi-y0)^2+(szi-z0)^2)，
对j＝1，2……m，
第i条模拟TDOA数据中第j个基站到目标的距离dij*＝((sxi-xj)^2+(syi-yj)^2+(szi-zj)^2)，
dij＝dij*-di0。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，对于第k条曲线，依次输入T(0)，T(1)……T(t)，其中T(i)表示模拟TDOA数据集合T中的第i个元素，也即第x条模拟TDOA数据，循环神经网络的输出依次为S*(0)，S*(1)……S*(t)，其中S*(i)＝(sxi*,syi*,szi*)为输入T(i)时得到的输出，也即第i条TDOA数据计算所得的坐标，模拟TDOA数据中对应的目标输出依次为S(0)，S(1)……S(t)，其中S(i)＝(sxi,syi,szi)为T(i)所对应的应得输出，也即第i条TDOA数据所对应的真实坐标，计算损失函数L＝((sx0-sx0*)^2+(sy0-sy0*)^2+(sz0-sz0*)^2)+((sx1-sx1*)^2+(sy1-sy1*)^2+(sz1-sz1*)^2)+……+((sxt-sxt*)^2)+(syt-syt*)^2+(szt-szt*)^2)，以梯度下降法调整网络参数最小化L。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤5中，读取的TDOA数据I的形式为I＝(d1，d2，……dm)，其中d1、d2...dm分别为第1、2...m个基站当前时间点给出的TDOA值，如果当前为第一条输入，则将I输入RNN循环神经网络N次，否则令数据集合P＝(d1*，d2*，……dm*)，其中d1*、d2*...dm*分别为第1、2...m个基站上个时间点给出的TDOA值；
对于i＝1，2……m，
如果|di-di*|>l，则di＝di*。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤6中，将I输入RNN循环神经网络，得到输出O＝(x_，y_，z_)，x_，y_，z_表示得到的定位三维坐标。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤7中，对RNN循环神经网络的输出进行反标准化以得到最终输出，反标准化公式为：
x＝x_*(xmax-xmin)+xmin，
y＝y_*(ymax-ymin)+ymin，
z＝z_*(zmax-zmin)+zmin。
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