JP7150229B1 - RSS-AoA測定に基づく無線センサネットワークの目標位置決め方法 - Google Patents
RSS-AoA測定に基づく無線センサネットワークの目標位置決め方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7150229B1 JP7150229B1 JP2022046151A JP2022046151A JP7150229B1 JP 7150229 B1 JP7150229 B1 JP 7150229B1 JP 2022046151 A JP2022046151 A JP 2022046151A JP 2022046151 A JP2022046151 A JP 2022046151A JP 7150229 B1 JP7150229 B1 JP 7150229B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rss
- equation
- aoa
- formula
- wireless sensor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 23
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 3
- 230000004807 localization Effects 0.000 abstract description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/0257—Hybrid positioning
- G01S5/0258—Hybrid positioning by combining or switching between measurements derived from different systems
- G01S5/02585—Hybrid positioning by combining or switching between measurements derived from different systems at least one of the measurements being a non-radio measurement
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
Description
線センサネットワークの目標位置決め方法に関する。
る。ワイヤレスセンサネットワークは、センサからなるワイヤレスネットワークである。
ワイヤレスセンサネットワークは、既知の位置にあるアンカーと、未知の位置にあるター
ゲットとから構成される。ターゲットの位置はアンカーの位置と無線信号によって決定さ
れる。一般的な無線信号は、到着時間(TOA)、到着時差(TDOA)、到着角(AOA)、および受信
信号強度(RSS)を含む。距離ベースの混合位置決めは、4つの無線信号の任意の組合せであ
ってもよい。センサハードウェアによってどの測定方法を採用するかを決定する。TOAとT
DOAは測定中の正確なタイミング同期に厳しい要求があるため,コストが大幅に増加する
。従って,AOA/RSS混合位置決めは,低コスト測定のための魅力的な解決策を提供する。
差により,位置決め問題は最適化問題となる。RSS/AoA混合測定に基づく目標位置推定は
,測定雑音を克服することが困難な非凸系最適化問題である。半定計画(SDP)と二次テ
ーパ計画(SOCP)はこの問題を効果的に解決できるが,それらの複雑さはあまりにも大き
い。ソースノードとアンカー間の距離だけで変化するウェイトは、最適なウェイトではな
い。ECWLS法は重みを変え,まず最小二乗法を用いて目標の近似位置を計算し,次に近似
位置から近似誤差共分散行列を計算する。近似誤差共分散行列を重みとして使用する。ア
ンカー数の制限により,測定ノイズ分散の推定に大きな誤差がある。この方法は、推定値
の逆数に直接重みを乗算し、誤差を低減する。TELS法はAoA測定に基づいている。まずLS
を用いてソースノードの概略位置を計算し,次に重みとして分散を計算する。上記2つの方
法は,評価関数項のノイズ分散の影響のみを考慮するが,測定ノイズ値の影響は考慮しない
。ノイズ標準差が同じである場合、ノイズ値が小さいほど重みが大きくなる。
が最適ではない。ECWLS法では,アンカーノード数が限られているため,測定雑音分散の
推定が不正確であり,最終精度に影響を与える。TELS法では,測定ノイズの分散が同じで
あると仮定し,重みに対する測定ノイズの影響は考慮しない。
[先行技術文献]
[特許文献]
[特許文献1]中国特許公開第109342993号公報
ンサネットワークターゲット位置決め方法をどのように提供するかである。
ワークの目標位置決め方法は、
ステップS1:第1計算フローをプリセットしてRSSとAoAの真値を取得、第2計算
フローをプリセットしてRSSとAoAの実際の測定値を取得する測定モデル構築するス
テップと、
ステップS2:近似値に基づいて重み行列C,Sを算出し、重み行列C,Sによってソー
スノードの位置を算出するWLS法によるソースノードの近似値を算出するするステップ
と、
ステップS3:ソースノードの位置に基づいて、各アンカーと各評価関数の標準偏差を計
算し、測定値のノイズ値を算出するするステップと、
ステップS4:標準偏差とノイズ値を各アンカーおよび各評価関数の重みとして用いるす
るステップと、
を含む。
プS12とを含み、
S11:RSSの真値は式1により示し、
[式1]
S12:AoAの真値は式2により示し、
[式2]
ただし、
,
はNのアンカーノード、
は既知位置のソースノード、
はソースノードと第iのアンカーノードの距離、
は方位角の真値、
はピッチ角の真値をそれぞれ示す。
ステップS13:実際測定誤差を加味すると、RSSとAoAの実際測定値は式3により
示し、
[式3]
;
ただし、
,
,
はそれぞれ受信パワー、方位角、ピッチ角の独立ゼロ平均のガウスノイズを示す。
さらに、重み行列Cは、各アンカーと各評価関数の分散に相関し、
球座標
は
によって
に対して示され、単位スペクル
は実際測定のRSS値により定義され、式1、式2および式3は式4に変換でき、
[式4]
;
、
,
=1とすると、一次テイラー展開をして、
,
,
は式5に示し、
[式5]
;
式5の分散は式6となり、
[式6]
である。
反映し、式6は等価的に式7に表し、
[式7]
各アンカーと各評価関数項目の重みは分散に反比例し、重み行列Cは式8により表し、
[式8]
である。
[式12]
そのうち、
,
,
,
,
,
,
,
,
;
重み行列CとSの最終的な推定値は式13により計算し、
[式13]
である。
誤差分散と測定ノイズの加重最小二乗(ENWLS)に基づくRSS/AoA混合位置決
め法。この方法は、計算精度が高いだけでなく、計算の複雑さを大幅に軽減させる。加重
最小二乗法(WLS)により、複雑さを増すことなく計算精度が向上する。測定モデルが
線形化されると、最小二乗(LS)法を使用して位置を推定するほうが実用的になる。こ
の方法は、三次元無線センサネットワークに基づいて、複雑さを増すことなく高精度な位
置決めを実現する。1次テイラー近似を使用して線形WLS誤差を近似するとともに、W
LS法を用いてターゲットの位置を推定する。そして、線形WLS誤差分散とセンサノー
ドの測定ノイズ値を推定して重み行列を決定する。この方法の二乗平均平方根誤差(RM
SE)は、既存のRSS/AoAハイブリッド位置決め方法よりも優れている。
明の具体的な実施形態について詳細に説明する。
RSS-AoA測定に基づく無線センサネットワークの目標位置決め(確定)方法は、図1
に示すように、下記のステップを含む。
ステップS1:第1計算フローをプリセットしてRSSとAoAの真値を取得、第2計算
フローをプリセットしてRSSとAoAの実際の測定値を取得する測定モデル構築するス
テップと、
ステップS2:近似値に基づいて重み行列C,Sを算出し、重み行列C,Sによってソー
スノードの位置を算出するWLS法によるソースノードの近似値を算出するするステップ
と、
ステップS3:ソースノードの位置に基づいて、各アンカーと各評価関数の標準偏差を計
算し、測定値のノイズ値を算出するするステップと、
ステップS4:標準偏差とノイズ値を各アンカーおよび各評価関数の重みとして用いるす
るステップと、を含む。
1とステップS12とを含み、
S11:RSSの真値は式1により示し、
[式1]
S12:AoAの真値は式2により示し、
[式2]
ただし、
,
はNのアンカーノード、
は既知位置のソースノード、
はソースノードと第iのアンカーノードの距離、
は方位角の真値、
はピッチ角の真値をそれぞれ示す。
ステップS13:実際測定誤差を加味すると、RSSとAoAの実際測定値は式3により
示し、
[式3]
;
ただし、
,
,
はそれぞれ受信パワー、方位角、ピッチ角の独立ゼロ平均のガウスノイズを示す。
さらに、重み行列Cは、各アンカーと各評価関数の分散に相関し、
球座標
は
によって
に対して示され、単位スペクル
は実際測定のRSS値により定義され、式1、式2および式3は式4に変換でき、
[式4]
;
、
,
=1とすると、一次テイラー展開をして、
,
,
は式5に示し、
[式5]
;
式5の分散は式6となり、
[式6]
である。
反映し、式6は等価的に式7に表し、
[式7]
各アンカーと各評価関数項目の重みは分散に反比例し、重み行列Cは式8により表し、
[式8]
である。
[式12]
そのうち、
,
,
,
,
,
,
,
,
;
重み行列CとSの最終的な推定値は式13により計算し、
[式13]
である。
ノードからなる大規模ネットワークが現在使用されている。無線センサネットワークはヒ
ューマンマシンインタラクションにおいて自主性があり,センサノードが比較的安価であ
るため、その応用潜在力は大きい。これらは、モニタリング(医療、工業、環境、農業)、
事件検出(洪水、雹、火災)、探索(外層空間、深水、地下)、監視など、多くの異なる分野
で使用される。
機からランダムに落下することができる。火災を検出するために近くの温度を測定するた
めに使用される。いずれかが高温(火災の危険)を検出すると、消防士に位置と有効な警告
情報を伝えることができる。それらの位置は本発明のアルゴリズムによって計算される。
本アルゴリズムは,既知の位置のアンカーノードがソースノードに送信する信号によりソ
ースノードの位置を算出する。
め法。この方法は、計算精度が高いだけでなく、計算の複雑さを大幅に軽減させる。加重
最小二乗法(WLS)により、複雑さを増すことなく計算精度が向上する。測定モデルが
線形化されると、最小二乗(LS)法を使用して位置を推定するほうが実用的になる。こ
の方法は、三次元無線センサネットワークに基づいて、複雑さを増すことなく高精度な位
置決めを実現する。1次テイラー近似を使用して線形WLS誤差を近似するとともに、W
LS法を用いてターゲットの位置を推定する。そして、線形WLS誤差分散とセンサノー
ドの測定ノイズ値を推定して重み行列を決定する。この方法の二乗平均平方根誤差(RM
SE)は、既存のRSS/AoAハイブリッド位置決め方法よりも優れている。
Claims (8)
- RSS-AoA測定に基づく無線センサネットワークの目標位置決め方法であって、
ステップS1:第1計算フローをプリセットしてRSSとAoAの真値を取得して、第
2計算フローをプリセットしてRSSとAoAの実際の測定値を取得する測定モデル構築
するステップと、
ステップS2:近似値に基づいて重み行列C,Sを算出して、重み行列C,Sによって
ソースノードの位置を算出するWLS法によるソースノードの近似値を算出するステップ
と、
前記近似値について、
niは、受信パワーの独立ゼロ平均のガウスノイズを示し、miは、方位角の独立ゼロ平
均のガウスノイズを示し、viは、ピッチ角の独立ゼロ平均のガウスノイズを示し、
それぞれ
を用いて
を近似し(
を計算するときにおいて)、
を用いて
を近似し,
を用いて
を近似し,
を用いて
を近似し(
を計算するときにおいて)、そのうち、
,
,
,
であり、
前記重み行列C,Sについて、
,
,
,
であり、
は
によって構成されるN×1次元の行ベクトルであり、
,
もN×1次元の行ベクトルであり、関数(
は
とする対角線上の要素であり、3 N×3 Nの対角行列を構成し、
は、
とする対角線上の要素であり、3 N×3 Nの対角行列を構成し、
前記ソースノードの近似値について、
を用いて
を近似した値であり、
ステップS3:ソースノードの位置に基づいて、各アンカーと各評価関数の標準偏差を
計算して、測定値のノイズ値を算出するステップと、
前記各評価関数について、
評価関数とは
であり、評価関数の計算において
を用い、
ステップS4:標準偏差とノイズ値を各アンカーおよび各評価関数の重みとして用いる
ステップと、
前記重みは、重み行列Cと重み行列Sの積である、
を含むことを特徴とするRSS-AoA測定に基づく無線センサネットワークの目標位
置決め方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210069673.7A CN114609583A (zh) | 2022-01-21 | 2022-01-21 | 一种基于RSS-AoA测量的无线传感器网络目标定位方法 |
CN202210069673.7 | 2022-01-21 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7150229B1 true JP7150229B1 (ja) | 2022-10-11 |
JP2023107177A JP2023107177A (ja) | 2023-08-02 |
Family
ID=81858061
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022046151A Active JP7150229B1 (ja) | 2022-01-21 | 2022-03-22 | RSS-AoA測定に基づく無線センサネットワークの目標位置決め方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7150229B1 (ja) |
CN (1) | CN114609583A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116017281A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-04-25 | 深圳市中承科技有限公司 | 一种基于超宽带通信技术的室内定位方法 |
CN117473455A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 多源定位数据的融合方法、装置和电子设备 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6208297B1 (en) * | 1998-10-09 | 2001-03-27 | Cell-Loc Inc. | Methods and apparatus to position a mobile receiver using downlink signals, part I |
JP2016014608A (ja) * | 2014-07-02 | 2016-01-28 | 眞吉 西本 | アレイアンテナビーム幅内の量子化多重・狭ビーム形成方法、アレイアンテナビーム幅内の量子化多重・狭ビーム形成装置およびレーダシステム |
CN112887903A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-06-01 | 东南大学 | 一种基于软信息融合的通信定位感知一体化方法 |
-
2022
- 2022-01-21 CN CN202210069673.7A patent/CN114609583A/zh active Pending
- 2022-03-22 JP JP2022046151A patent/JP7150229B1/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6208297B1 (en) * | 1998-10-09 | 2001-03-27 | Cell-Loc Inc. | Methods and apparatus to position a mobile receiver using downlink signals, part I |
JP2016014608A (ja) * | 2014-07-02 | 2016-01-28 | 眞吉 西本 | アレイアンテナビーム幅内の量子化多重・狭ビーム形成方法、アレイアンテナビーム幅内の量子化多重・狭ビーム形成装置およびレーダシステム |
CN112887903A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-06-01 | 东南大学 | 一种基于软信息融合的通信定位感知一体化方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116017281A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-04-25 | 深圳市中承科技有限公司 | 一种基于超宽带通信技术的室内定位方法 |
CN116017281B (zh) * | 2022-12-30 | 2023-10-24 | 深圳市中承科技有限公司 | 一种基于超宽带通信技术的室内定位方法 |
CN117473455A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 多源定位数据的融合方法、装置和电子设备 |
CN117473455B (zh) * | 2023-12-27 | 2024-03-29 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 多源定位数据的融合方法、装置和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114609583A (zh) | 2022-06-10 |
JP2023107177A (ja) | 2023-08-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7150229B1 (ja) | RSS-AoA測定に基づく無線センサネットワークの目標位置決め方法 | |
CN101424737B (zh) | 一种基于信号强度距离的无线传感器网络信号图定位方法 | |
Ni et al. | UWB indoor positioning application based on Kalman filter and 3-D TOA localization algorithm | |
CN104080165B (zh) | 一种基于tdoa的室内无线传感器网络定位方法 | |
CN102231912A (zh) | 一种基于rssi测距的室内无线传感器网络定位方法 | |
CN111757256A (zh) | 室内定位方法及装置 | |
CN103249144B (zh) | 一种基于c型的无线传感器网络节点定位方法 | |
US10782402B2 (en) | Method for determining a position of at least two sensors, and sensor network | |
CN103135094A (zh) | 基于bfgs拟牛顿法的信号源定位方法 | |
CN105467370A (zh) | 一种复合双基地雷达进动目标isar图像横向定标方法 | |
CN107861096A (zh) | 基于声音信号到达时间差的最小二乘测向方法 | |
Kang et al. | Analysis of localization for drone-fleet | |
CN105353351A (zh) | 一种基于多信标到达时间差改进型定位方法 | |
CN107884743A (zh) | 适用于任意结构声音阵列的波达方向智能估计方法 | |
WO2018068562A1 (zh) | 一种定位系统和定位方法 | |
Chan et al. | Received signal strength localization with an unknown path loss exponent | |
Chengdong et al. | A RSSI-based probabilistic distribution localization algorithm for wireless sensor network | |
Zheng et al. | The study of RSSI in wireless sensor networks | |
CN105388470A (zh) | 一种估计目标运动参数的方法 | |
Liu et al. | Delay-estimation-based asynchronous particle filtering for passive target tracking in underwater wireless sensor networks | |
Matharu et al. | An efficient approach for localization using trilateration algorithm based on received signal strength in wireless sensor network | |
CN113727433A (zh) | 一种未知信号传播速度下远近场到达时间差测量定位方法 | |
Zhao et al. | Research on the signal random attenuation coefficient based on RSSI in WSN localization technology | |
CN110515076A (zh) | 一种基于相推测距和相推测角的宽带雷达目标定位方法 | |
CN115308685B (zh) | 一种基于多基站通信伪距信息的外辐射源目标定位方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220322 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220322 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220511 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220530 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220615 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220618 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220819 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220823 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7150229 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |