CN112630728B - 一种基于uwb的改进三边定位算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于UWB的改进三边定位算法。属于无线定位技术领域，具体步骤：1、采用双边双向测距方法测距；2、判断是否存在包含的情况；3、对包含情况进行修正；4、判断采用直线相交法还是交叉距离比较法，进而决定使用步骤5还是6的方法；5、交叉距离比较法获得位置；6、直线相交法获得位置。本发明在已有的三边算法的基础上引入简单的修正机制；另外，相较于经典三边定位和已有的改进三边定位，可以降低误差率，提高定位的准确性，解决三边定位对非视距误差较大环境定位误差较差的问题。

Description

一种基于UWB的改进三边定位算法
技术领域
本发明涉及无线定位技术领域，具体涉及一种基于UWB的改进三边定位算法；主要用于解决复杂室内环境的定位问题。
背景技术
超宽带技术(Ultra Wide Band,UWB)出现于20世纪60年代，当时由于其低功率、隐蔽性好主要用于军事领域。随着无线网络的发展对传输速率的要求越来越高，超宽带技术得到了迅猛的发展，不断应用于民事领域，尤其是无线网络的定位。
在定位中定位算法是十分重要的，节点定位算法是根据已知位置信息的参考节点，通过与其他节点间的通信估算未知节点的位置，现有的定位算法大致可分为两类：基于测距(range-based)和基于非测距(range-free)。基于测距定位算法通过测量节点间实际距离进行定位，定位精度比较高，如：RSSI(Received Signal Strength Indicator)、TOA(Time of Arrival)、AOA(Angle of Arrival)等；而基于非测距定位算法则根据网络连通度及关联性等信息间接得到距离信息，定位精度相对较差但是成本比较低，如:Centroid、APIT(Approximate point in triangulation)、DV-Hop(Distance Vector-Hop)等。
三边算法是一种典型的基于测距的定位方法，其基本思想是将未知节点到参考节点的距离表示信号传播时间乘以光速，在理想情况下基于TOA的三边算法定位精度很高，但是实际环境错综复杂，信号传播过程中的延迟和非视距误差会对定位造成很大的影响，导致定位结果不准确。
在实际应用中，超宽带定位多被应用在复杂的室内环境下，监测区域通常具有墙体、桌子、门等影响无线信号传输的障碍物，超宽带信号受到障碍物的阻挡会使得测距时间过长从而对节点间距离造成误差，使得三个圆不相交于一个点，而是一片区域，对定位精度造成很大影响。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于UWB的改进改进三边定位算法，在现有三边定位方法基础上进行改进，将三边算法中的情况进行分类，然后针对不同的分类结果采用不同的定位方法，同时对明显的非视距误差进行一定的修正，有效地提高了节点定位精度。
本发明的技术方案是：一种基于UWB的改进三边定位算法，具体步骤包括如下：
步骤(1.1)、采用双边双向测距方法测得未知节点与锚节点的距离d；
步骤(1.2)、以锚节点为圆心O，测得的距离d为半径R的圆为C；所述圆心O包含Oi、Oj，半径R包含Ri、Rj；其中，i,j∈1,2,3，且i≠j；
根据两锚节点之间的距离及以锚节点为圆心O构成的圆的半径R之间的关系判断是否存在包含；
设定判断的公式为Ri＞Rj+Oij，式中Ri、Rj分别表示以Oi和Oj为圆心的圆的半径，Oij表示圆心Oi与Oj之间的距离；如果成立，表示存在包含，则执行步骤(1.3)的修正；如果不成立，表示未存在包含，则进行步骤(1.4)的操作；
步骤(1.3)、将Ri＞Rj+Oij修正为Ri＝Rj+Oij，后执行步骤(1.5)的测距方法；
步骤(1.4)、确定圆C的交点，判断交点到圆心O的距离与半径R的联系，当交点到圆心O的距离≤半径R，则执行步骤(1.5)，否则执行步骤(1.6)；
步骤(1.5)、根据交叉距离比较法，去除半径较大的其中两个圆C的交点，在剩余交点中，选取距离最短的两个点的中点作为估计位置；
步骤(1.6)、根据直线相交法，分别连接其中每两个圆C的交点的连线，取三条直线的交点作为估计位置。
进一步的，在步骤(1.1)中，所述的未知节点与锚节点均带有UWB信号收发功能；其采用双边双向测距方法的具体步骤如下：
(1.1.1)、将双边双向测距方法数据进行初始化，锚节点发送一个测距包，记录发送时间T1，完成后等待接收响应包；
(1.1.2)、未知节点接收锚节点发送的测距包，将收到测距包后记录时间T2，并在时间间隔Treplay1后发送响应包给锚节点，记录时间T2+Treplay1为T3；
(1.1.3)、锚节点收到响应包后记录到达时间T4，并在Treplay2后发送测距包，记录发送时间T2+Treplay2为T5；
(1.1.4)、未知节点再次收到测距包后记录到达时间T6，后计算出四个时间差：
Tround1＝T4-T1
Tround2＝T6-T3
Treplay1＝T3-T2
Treplay2＝T5-T4 (1)
式中，Tround1表示锚节点发送测距包和接收到响应包的时间差；Tround2表示未知节点发送响应包和接收数据包的时间差；Treplay1表示未知节点发送的延时；Treplay2表示锚节点发送的延时；
根据公式：
Figure GDA0003672028890000031
式中，Tprop表示到达时间；
获得TOA时间为TTOA，并乘以光速计算出距离值，其式如下：
d＝TTOA×c (3)。
进一步的，在步骤(1.2)中，根据两锚节点之间的距离及以锚节点为圆心O构成的圆的半径R之间的关系判断是否存在包含，其具体操作步骤如下；
设距离从大到小为d2、d1、d3，分别对应三个圆的半径R2、R1、R3，通过公式R2＞R3+O23判断是否存在包含的情况，
其中，R2代表大圆半径，R3代表小圆半径，O23代表圆心距，如果成立，则表示存在包含，执行步骤(1.3)的修正；如果不成立，则执行步骤(1.4)的操作。
进一步的，在步骤(1.5)中，所述交叉距离比较法的具体操作步骤是：首先确定三个圆的交点，并舍弃半径较大两个圆C的交点，将剩下的交点，选取距离最小的两个点的中点作为未知估计结果。
进一步的，在步骤(1.2)-步骤(1.4)中，其具体操作方法如下：将三边定位分为三种情况进行测距，对于存在包含的情形使用修正方法，通过修正后再使用步骤(1.5)的交叉距离比较法进行定位，从而提高在非视距误差下的定位精度。
本发明的有益效果是：本发明在已有的三边算法的基础上引入简单的修正机制；另外，相较于经典三边定位和已有的改进三边定位，可以降低误差率，提高定位的准确性，解决三边定位对非视距误差较大环境定位误差较差的问题。
附图说明
图1是本发明的操作流程图；
图2是本发明实施例中三边算法情况1示意图；
图3是本发明实施例中三边算法情况2意图；
图4是本发明实施例中三边算法情况3意图；
图5是本发明与改进之前的三边算法在第一种情况下的定位误差对比结果示意图；
图6是本发明与改进之前的三边算法在第二种情况下的定位误差对比结果示意图；
图7是本发明与改进之前的三边算法在第三种情况下的定位误差对比结果示意图；
图8是本发明中利用噪声方差模拟非视距误差，对未知节点定位结果误差对比图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
如图1所示，本发明是一种基于UWB(超宽带技术)的改进三边定位算法，将三边算法中的情况进行分类，然后针对不同的分类结果采用不同的定位方法，同时对明显的非视距误差进行一定的修正，具体步骤包括如下：
步骤(1.1)、采用双边双向测距方法测得未知节点与锚节点的距离d；
步骤(1.2)、以锚节点为圆心O，测得的距离d为半径R的圆为C；所述圆心O包含Oi、Oj，半径R包含Ri、Rj；其中，i,j∈1,2,3，且i≠j；
根据两锚节点之间的距离及以锚节点为圆心O构成的圆的半径R之间的关系判断是否存在包含；
设定判断的公式为Ri＞Rj+Oij，式中Ri、Rj分别表示以Oi和Oj为圆心的圆的半径，Oij表示圆心Oi与Oj之间的距离；如果成立，表示存在包含，则执行步骤(1.3)的修正；如果不成立，表示未存在包含，则进行步骤(1.4)的操作；
步骤(1.3)、将Ri＞Rj+Oij修正为Ri＝Rj+Oij，后执行步骤(1.5)的测距方法；
步骤(1.4)、确定圆C的交点，判断交点到圆心O的距离与半径R的联系，当交点到圆心O的距离≤半径R，则执行步骤(1.5)，否则执行步骤(1.6)；
步骤(1.5)、根据交叉距离比较法，去除半径较大的其中两个圆C的交点，在剩余交点中，选取距离最短的两个点的中点作为估计位置；
步骤(1.6)、根据直线相交法，分别连接其中每两个圆C的交点的连线，取三条直线的交点作为估计位置。
在步骤(1.1)中，所述的未知节点与锚节点均带有UWB信号收发功能；采用双边双向测距方法的具体步骤如下：
(1.1.1)、将双边双向测距方法数据进行初始化，锚节点发送一个测距包，记录发送时间T1，完成后等待接收响应包；
(1.1.2)、未知节点接收锚节点发送的测距包，将收到测距包后记录时间T2，并在时间间隔Treplay1后发送响应包给锚节点，记录时间T2+Treplay1为T3；
(1.1.3)、锚节点收到响应包后记录到达时间T4，并在Treplay2后发送测距包，记录发送时间T2+Treplay2为T5；
(1.1.4)、未知节点再次收到测距包后记录到达时间T6，后计算出四个时间差：
Tround1＝T4-T1
Tround2＝T6-T3
Treplay1＝T3-T2
Treplay2＝T5-T4 (1)
式中，Tround1表示锚节点发送测距包和接收到响应包的时间差；Tround2表示未知节点发送响应包和接收数据包的时间差；Treplay1表示未知节点发送的延时；Treplay2表示锚节点发送的延时；
根据公式：
Figure GDA0003672028890000051
式中，Tprop表示到达时间；
获得TOA时间为TTOA，并乘以光速计算出距离值，其式如下：
d＝TTOA×c (3)。
在所述步骤(1.2)中，根据两锚节点之间的距离及以锚节点为圆心O构成的圆的半径R之间的关系判断是否存在包含，其具体操作步骤如下；
设距离从大到小为d2、d1、d3，分别对应三个圆的半径R2、R1、R3，通过公式R2＞R3+O23判断是否存在包含的情况，
其中，R2代表大圆半径，R3代表小圆半径，O23代表圆心距，如果成立，则表示存在包含，执行步骤(1.3)的修正；如果不成立，则执行步骤(1.4)的操作。
进一步的，在步骤(1.5)中，所述交叉距离比较法的具体操作步骤是：首先确定三个圆的交点，并舍弃半径较大两个圆C的交点，将剩下的交点，选取距离最小的两个点的中点作为未知估计结果。
进一步的，在步骤(1.2)-步骤(1.4)中，其具体操作方法如下：将三边定位分为三种情况进行测距，对于存在包含的情形使用修正方法，通过修正后再使用步骤(1.5)的交叉距离比较法进行定位，从而提高在非视距误差下的定位精度。
下面对本发明的基于UWB的改进三边定位算法与原有改进三边算法和LLS算法定位结果比较，实验参数选取包括如下：
在参考节点位置不变的情况下，共有100个节点随机分布在监控区域中，为了尽可能消除随机误差，所有仿真结果在相同条件下重复50次后进行平均。
图2为在监测区域节点随机分布图，其中“o”表示未知节点，“*”表示信标节点。
实验1：图5主要针对易于出现图2情况的节点进行仿真，利用噪声方差模拟非视距误差，通过仿真比较定位结果误差与噪声方差的关系，引入简单修正后采用交叉距离比较法进行定位，图中可以看出定位结果本算法误差小于现有的改进算法，提高了定位精度。
实验2：针对易于出现剩下情况的节点分别进行仿真，利用噪声方差模拟非视距误差，通过仿真比较定位结果误差与噪声方差的关系，图6为易于针对出现图3情况的节点采用三种定位算法的定位误差对比图，图7为针对出易于现图4情况使用的节点采用三种定位算法的定位误差对比图，从图6和图7中可以看出本算法与现有的改进算法定位精度相似。
实验3：模拟现实环境对于三种情况的节点按3:3:4的比例选取，利用噪声方差模拟非视距误差，对未知节点定位结果误差对比如图8，从图中可以看出，本算法定位误差低于现有的改进算法，定位精度相对于现有的改进三边算法和LLS算法分别提高了16％和40％。
对本领域技术人员而言，根据上述实施类型可以很容易联想其他的优点和变形。因此，本发明不局限于以上实例，其仅仅作为例子对本发明的一种形态进行详细、示范性的说明。在不背离本发明宗旨的范围内，本领域技术人员根据上述具体实例，通过各种等同替换所得到的技术方案，均应包含在本发明的权利要求范围及其等同范围之内。

Claims (5)

1.一种基于UWB的改进三边定位算法，其特征在于，具体步骤包括如下：
步骤(1.1)、采用双边双向测距方法测得未知节点与锚节点的距离d；
步骤(1.2)、以锚节点为圆心O，测得的距离d为半径R的圆为C；所述圆心O包含Oi、Oj，半径R包含Ri、Rj；其中，i，j∈1，2，3，且i≠j；
根据两锚节点之间的距离及以锚节点为圆心O构成的圆的半径R之间的关系判断是否存在包含；
设定判断的公式为Ri＞Rj+Oij，式中Ri、Rj分别表示以Oi和Oj为圆心的圆的半径，Oij表示圆心Oi与Oj之间的距离；如果成立，表示存在包含，则执行步骤(1.3)的修正；如果不成立，表示未存在包含，则进行步骤(1.4)的操作；
步骤(1.3)、将Ri＞Rj+Oij修正为Ri＝Rj+Qij，后执行步骤(1.5)的测距方法；
步骤(1.4)、确定圆C的交点，判断交点到圆心O的距离与半径R的联系，当交点到圆心O的距离≤半径R，则执行步骤(1.5)，否则执行步骤(1.6)；
步骤(1.5)、根据交叉距离比较法，去除半径较大的其中两个圆C的交点，在剩余交点中，选取距离最短的两个点的中点作为估计位置；
步骤(1.6)、根据直线相交法，分别连接其中每两个圆C的交点的连线，取三条直线的交点作为估计位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于UWB的改进三边定位算法，其特征在于，在步骤(1.1)中，所述的未知节点与锚节点均带有UWB信号收发功能；其采用双边双向测距方法的具体步骤如下：
(1.1.1)、将双边双向测距方法数据进行初始化，锚节点发送一个测距包，记录发送时间T1，完成后等待接收响应包；
(1.1.2)、未知节点接收锚节点发送的测距包，将收到测距包后记录时间T2，并在时间间隔Treplay1后发送响应包给锚节点，记录时间T2+Treplay1为T3；
(1.1.3)、锚节点收到响应包后记录到达时间T4，并在Treplay2后发送测距包，记录发送时间T2+Treplay2为T5；
(1.1.4)、未知节点再次收到测距包后记录到达时间T6，后计算出四个时间差：
Tround1＝T4-T1
Tround2＝T6-T3
Treplay1＝T3-T2
Treplay2＝T5-T4 (1)
式中，Tround1表示锚节点发送测距包和接收到响应包的时间差；Tround2表示未知节点发送响应包和接收数据包的时间差；Treplay1表示未知节点发送的延时；Treplay2表示锚节点发送的延时；
根据公式：
Figure FDA0003672028880000021
式中，Tprop表示到达时间；
获得TOA时间为TTOA，并乘以光速计算出距离值，其式如下：
d＝TTOA×c (3)。
3.根据权利要求1所述的一种基于UWB的改进三边定位算法，其特征在于，在步骤(1.2)中，根据两锚节点之间的距离及以锚节点为圆心O构成的圆的半径R之间的关系判断是否存在包含，其具体操作步骤如下；
设距离从大到小为d2、d1、d3，分别对应三个圆的半径R2、R1、R3，通过公式R2＞R3+O23判断是否存在包含的情况，
其中，R2代表大圆半径，R3代表小圆半径，O23代表圆心距，如果成立，则表示存在包含，执行步骤(1.3)的修正；如果不成立，则执行步骤(1.4)的操作。
4.根据权利要求1所述的一种基于UWB的改进三边定位算法，其特征在于，在步骤(1.5)中，所述交叉距离比较法的具体操作步骤是：首先确定三个圆的交点，并舍弃半径较大两个圆C的交点，将剩下的交点，选取距离最小的两个点的中点作为未知估计结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于UWB的改进三边定位算法，其特征在于，在步骤(1.2)-步骤(1.4)中，其具体操作方法如下：将三边定位分为三种情况进行测距，对于存在包含的情形使用修正方法，通过修正后再使用步骤(1.5)的交叉距离比较法进行定位，从而提高在非视距误差下的定位精度。
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