CN116819433B - 一种基于估计距离的uwb抗非视距定位方法 - Google Patents

一种基于估计距离的uwb抗非视距定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法。首先，根据UWB移动站接收的观测数据和对应基站，对所有基站进行随机等概率分组；然后计算所有分组下的定位解，遍历获得的所有定位解，计算每个定位解到对应参与定位过程中基站之间的估计距离，每个定位解均会得到一个估计距离向量，遍历所有估计距离向量，计算每个分组下估计距离向量的和值，估计距离和值个数与分组数保持一致，生成估计距离和值序列；再然后对估计距离和值序列进行从小到大排序操作，取出排序结果中前半部分所有值对应的下标；最后将取出下标对应的分组定位解进行求平均操作，得到的平均解作为最终定位结果。该方法具有工程实现简单和定位精度较高等优点。

Description

一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法
技术领域
本发明属于计算机大类中的无线定位领域，具体涉及一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法。
背景技术
以UWB（ultra wide band，超宽带）为代表的无线传感器定位技术具有定位精度高、延时短和辐射距离远的优点而广受工业界的关注。
然而，对于环境较为复杂，即遮挡物较多场景。尤其是UWB TOA（time-of-arrival，到达时间）信号在传播过程中因受阻挡而使得观测数据不准，从而导致定位坐标的发散，这种导致信号被遮挡物阻挡的现象称作非视距。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，其可以解决非视距误差对系统定位性能影响。
一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，详细步骤如下：
S1、根据UWB移动站接收的观测数据和对应基站，对所有基站进行随机等概率分组；
S2、计算S1所述中分组下所有的定位解；
S3、遍历S2中获得的所有定位解，计算每个定位解到对应参与定位过程中基站之间的估计距离，每个定位解均会得到一个估计距离向量，且该估计距离向量中所包含的元素个数与参与定位的基站个数保持一致；
S4、遍历S3中的所有估计距离向量，计算每个分组下估计距离向量的和值，故估计距离和值个数与分组数保持一致，并生成估计距离和值序列；
S5、对S4所述的估计距离和值序列进行从小到大排序操作，取出排序结果中前半部分所有值对应的下标；
S6、将S5中取出的下标对应的分组定位解进行求平均操作，得到的平均解作为最终定位结果。
具体地；
所述的S1中，固定位置的基站共有N个，其对应的基站坐标分别为，且，原始观测距离向量为/>，其中/>表示UWB移动站与第/>个固定位置基站之间的观测距离值；
现在对N个基站进行随机等概率抽取k个，故而分组总数为：
（1）
其中，表示从N个位置已知的基站中随机抽取k个的组合个数；
k值介于3到之间。
所述的S2中，记j为P个分组中的第j组， ，第j组中含有k个基站，基站编号从/>到/>，且当/>时存在关系/>；
利用第j个分组的基站参与UWB TOA定位，则存在基本定位方程为：
（2）
其中，表示第j个分组中的第e个基站；
表示标号为/>对应的基站坐标；
表示标号为/>对应的观测距离；
将公式（2）转化为的线性模型，则有：
，
， /> （3）
故而，利用最小二乘算法获取当前第j个分组下的定位解为：
（4）
其中，定位解中包含三个元素；
代表UWB移动站的第一个元素；
代表UWB移动站的第二个元素。
所述的S3中，遍历S2中的所有定位解，具体对于第j个分组下的定位解，获得其与对应参与定位过程中基站之间的估计距离，相应的计算公式为：
（5）
故而，当前分组定位解对应的估计距离向量为；
将所有分组对应的估计距离向量组合成一个矩阵，即有：
（6）
其中，T表示转置操作。
所述的S4中，遍历S3中所有定位解对应的估计距离向量，对于第j个分组对应的估计距离向量，计算其估计距离和值，则有：
（7）
将向量中的元素代入公式（7），则公式（7）的另一种表达方式为：
（8）
将所有分组的估计距离向量之和构造成一个向量C，即：
（9）。
所述的S5中，对上一步的估计距离和值序列进行排序操作，即：
（10）
其中，sort为从小到大排序函数；
和b分别表示对序列C从小到大排序后的新序列与对应下标；
然后，将新序列的前一半值的下标取出来，记为序列/>，其个数为/>，其中表示向下取整函数。
所述的S6中，根据新序列将对应分组定位解取出来，即：
（11）
其中，表示分组定位解X中的下标为/>对应的定位解；
表示序列/>中的第u个元素；
u的取值范围在1到之间；
最后，将公式（11）中的分组定位解进行求平均值操作，即：
（12）
其中，表示求平均值操作；
表示最终定位解；
表示最终定位解/>中的第一个元素；
表示最终定位解/>中的第二个元素。
本发明提供了一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法。该发明方法可行性与创新性的根本原因为：由于观测数据中部分数据存在非视距误差，如果采用所有基站数据进行定位，则会受到非视距误差的影响而导致系统定位精度降低。故而，采用分组定位与估计距离和值筛选优质解的思想，可以降低定位解受非视距误差污染的程度，间接起到提高系统定位精度的作用。并且，分组定位解的精度越高，对应的估计距离和值就会越小，最终可以实现较高的定位性能。
该方法具有理解容易、工程实现简单和定位精度较高等优点，对于室内外无缝定位系统中的室内定位性能提升具有一定参考价值与意义。
附图说明
本发明方法的具体实施过程请参考图1的流程图；本发明方法在按照流程图的实施过程中，获得的效果图请参考图2的定位精度图。
图1为本发明方法流程图；
图2为不同噪声场景下两种定位方法定位精度图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的具体实施方式，所述具体实施方式的流程在附图中示出，其中自始至终相同标号表示相同参数。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明具体为一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，如图1所示，包含如下步骤：
S1、UWB固定位置的基站共有N个，其对应的基站坐标分别为，且/>，原始观测距离向量为/>，其中/>表示UWB移动站与第/>个固定基站之间的观测距离值；
对N个基站进行随机等概率抽取k个，故而分组总个数为：
（1）
其中表示从N个位置已知的基站中随机抽取k个的组合个数；
k值介于3到之间。
S2、j为P个分组中的第j组， ；因为每个分组均含有k个UWB基站，故第j组中含有k个基站，基站编号从/>到/>，且当/>时存在关系/>；
利用第j个分组的基站参与UWB传感器TOA模式下的定位，则存在基本定位方程为：
（2）
其中，表示第j个分组中的第e个基站；
表示标号为/>对应的基站坐标；
表示标号为/>对应的观测距离；
将公式（2）转化为的线性模型，则有：
，
， /> （3）
故而，利用最小二乘算法获取当前第j个分组下的定位解为：
（4）
其中，定位解中包含三个元素；
代表UWB移动站的第一个元素；
代表UWB移动站的第二个元素。
S3、遍历S2获得的所有定位解，具体对于第j个分组下的定位解，获得其与对应参与定位过程中基站之间的估计距离，相应的计算公式为：
（5）
故而，当前分组定位解对应的估计距离向量为；
将所有分组对应的估计距离向量组合成一个矩阵，即有：
（6）
其中，T表示转置操作。
S4、遍历S3中所有定位解对应的估计距离向量，对于第j个分组对应估计距离向量，计算其估计距离和值，则有：
（7）
将向量中的元素代入公式（7），则公式（7）的另一种表达方式为：
（8）
将所有分组的估计距离向量之和构造成一个向量C，即：
（9）。
S5、对上一步的估计距离和值序列C进行排序操作，即：
（10）
其中，sort为从小到大排序函数；
和b分别表示对序列C从小到大排序后的新序列与对应下标；
然后，将新序列的前一半值的下标取出来，记为序列/>，其个数为/>，其中/>表示向下取整函数。
S6、根据新序列将对应分组定位解取出来，即：
（11）
其中，表示分组定位解X中的下标为/>对应的定位解；
表示序列/>中的第u个元素；
最后，将公式（11）中的分组定位解进行求平均值操作，即：
（12）
其中，mean表示求平均值操作；
表示最终定位解；
表示最终定位解/>中的第一个元素；
表示最终定位解/>中的第二个元素。
实施例1:在一个具体实施例中，给定基站个数为5个，即N=5。5个基站坐标分别为（-1，-1）、（9，-1）、（-1，-10）、（9，-11）和（6，-15）。UWB移动站在5个基站依次连接而围成的区域内随机生成蒙特卡洛仿真位置点，记蒙特卡洛仿真次数为1000次。在每次蒙特卡洛仿真实验中，移动站到5个基站之间的欧式距离基础上添加均值为0方差为的高斯白噪声，故而可以从5个基站中任选2个基站添加噪声序列最大绝对值的5到9倍之间的非视距误差。而取值在实验中分别取值为0.01、0.05、0.1、0.3和0.5。考虑到TOA模式定位至少需要3个基站，故而可以从5个基站中随机选取3个进行组合，即K=3和组合总数P为/>。
为了凸显本发明方法的先进性，将采用传统最小二乘算法作为对比算法，传统最小二乘算法采用所有基站数据进行定位；而本发明对所有基站进行分组后，采用部分基站定位，并选取部分符合筛选条件的定位结果的平均值作为最终定位结果。
本发明实施例1对比传统最小二乘算法的实验仿真结果如图2所示。由图2可知，本发明方法在所有方差噪声场景下均优于传统最小二乘算法，故而验证了本发明方法的有效性与高定位精度特性。
以上对本发明的一个实施例进行了非常详细的运用说明，但所述内容仅为本发明的一个具体例子，不能被认为用于限定本发明应用的实施范围。凡依据本发明内容提出的其他方法或改变等，均应归属于本发明的专利保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，其特征在于，包含如下详细步骤：
S1、根据接收机接收到的基站数量与观测数据，对所有基站进行随机等概率分组；
S2、计算S1中所述分组下所有的定位解；
S3、遍历S2中获得的所有定位解，计算每个定位解到对应参与定位过程中基站之间的估计距离，每个定位解均会得到一个估计距离向量；
S4、计算每个分组下S3所述估计距离向量的和值；
S5、对S4所述的估计距离和值序列进行从小到大排序操作，取出排序结果中前半部分所有值对应的下标；
S6、将S5中取出的下标对应的分组定位解进行求平均操作，得到的平均解作为最终定位结果；
所述的S2中，记为/>个分组中的第/>组，/>，第/>组中含有/>个基站，基站编号从到/>，且当/>时存在关系/>；
利用第个分组的基站参与UWB TOA定位，则存在基本定位方程为：
（1）
其中，表示第/>个分组中的第/>个基站；
表示标号为/>对应的基站坐标；
表示标号为/>对应的观测距离；
将公式（1）转化为的线性模型，则有：
，
， /> （2）
故而，利用最小二乘算法获取当前第个分组下的定位解为：
（3）
其中，定位解中包含三个元素；
代表UWB移动站的第一个元素；
代表UWB移动站的第二个元素；
所述的S3中，遍历S2中的所有定位解，具体对于第个分组下的定位解，获得其与对应参与定位过程中基站之间的估计距离，相应的计算公式为：
（4）
其中，表示第/>个分组中的第/>个基站；
表示标号为/>对应的基站坐标；
表示标号为/>对应的观测距离；
故而，当前分组定位解对应的估计距离向量为；
将所有分组对应的估计距离向量组合成一个矩阵，即有：
（5）
其中，表示转置操作。
2.根据权利要求1所述一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，其特征在于：所述的S1中，基站共有个，其对应的基站坐标分别为/>，且/>，原始观测距离向量为，其中/>表示UWB移动站与第/>个基站之间的观测距离值；
现在对个基站进行随机等概率抽取/>个，故而分组总数为：
（6）
其中，表示从/>个位置已知的基站中随机抽取/>个的组合个数；
值介于3到/>之间。
3.根据权利要求1所述一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，其特征在于：所述的S4中，对于第个分组对应的估计距离向量，计算其估计距离和值，则有：
（7）
将向量中的元素代入公式（7），则公式（7）的另一种表达方式为：
（8）
将所有分组的估计距离向量之和构造成一个向量，即：
（9）。
4.根据权利要求1所述一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，其特征在于：所述的S5中，对S4中获得的估计距离和值序列进行从小到大排序操作，即：
（10）
其中，为从小到大排序函数；
和/>分别表示对序列/>从小到大排序后的新序列与对应下标；
然后，将新序列的前一半值对应的下标取出来，记为序列/>，其个数为/>，其中/>表示向下取整函数。
5.根据权利要求4所述一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法，其特征在于：所述的S6中，根据新序列将对应分组定位解取出来，即：
（11）
其中，表示分组定位解/>中的对应下标为/>的定位解；
表示序列/>中的第/>个元素；
的取值范围在1到/>之间；
最后，将公式（11）中的分组定位解进行求平均值操作，即：
（12）
其中，表示求平均值操作；
表示最终定位解；
表示最终定位解/>中的第一个元素；
表示最终定位解/>中的第二个元素。
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