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一种基于应急蜂窝通信网络的精确定位方法技术

技术编号:12404853 阅读:107 留言:0更新日期:2015-11-28 19:19
本发明专利技术基于时间测量值来进行无线定位,首先要获取较精确的TDOA值,然后利用这些参数根据合适的定位算法进行计算,确定移动终端的具体位置。在获得较精确的TDOA值基础上,提出了一种结合衰减因子的TDOAChan定位算法,对该定位算法所进行的仿真表明它们能够适应复杂的信道环境,在TDOA测量误差较小的情况下可以达到很高的精度。Chan算法是一种具有解析表达式的非递归双曲线方程组解法。该算法的特点是计算量小,在TDOA误差噪声服从高斯分布的环境下,定位精度高。但是,由于障碍物的阻挡,往往使定位误差变大。为了消除障碍物的影响,本发明专利技术采用肖维勒的方法去除计算结果的粗大误差。肖使得估计精度进一步提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号处理和移动通信等领域,特别涉及到一种基于应急蜂窝通信网络 的精确定位方法。
技术介绍
全球定位系统(GPS :Global Positioning System)的使用大幅度的提高了无线定 位精度,使定位精度可达到米级,但是在没有GPS信号的地方无法实现定位。比如在地震等 灾害现场,由于障碍物的阻挡,往往会丢失GPS信号,不利于救灾工作的展开。 我国是个自然灾害频发的国家,目前,我们还未建立一套完善的应急通信和定位 系统,救援技术的发展相对缓慢,救援通信和定位设备比较落后,例如在2008年5月12日 的四川特大地震救援行动中,卫星通信网络在前期完全瘫痪,严重阻碍了救助行动的开展。 采用应急蜂窝移动通信系统可以在救灾现场实现定位,而如何对人员、车辆的准 确定位,进而迅速开展救援则是目前急需解决的问题。
技术实现思路
为解决上述问题,本专利技术的目的提供一种基于应急蜂窝通信网络的精确定位方 法,该方法可以在现有无线定位的基础上,利用肖维勒的方法进一步提高定位精度,为救灾 提供更有力的帮助。 为实现上述目的,本专利技术,主要基 于时间测量值来实现无线定位,首先获取精确的到达时间差(TD0A:Time Difference of Arrival)的估计值;然后利用这些参数根据合适的定位算法进行计算,确定移动终端的具 体位置。其具体内步骤如下: 1)定位服务器收取M个基站转发的移动台信息,定位服务器获得M个基站地理位 置信息;其中M大于等于4; 设第i个基站的位置信息为(Xl,yi),其中i e ; 2)定位服务器提取所有M个基站收到移动台信息的接收时间,并计算第j号基站 与第1号基站的信息到达时间差t u,其中2彡j彡M ; 利用电磁波在大气中的传播速度c可以计算出第j号基站与第1号基站的距离差 rU ; ru = tu*c ; 3)利用以下公式⑴计算估计位置矢量za, x、y分别为移动台的x坐标和y坐标值;Γ]为第j号基站与所述移动台的距离,Γι 为第1号基站与所述移动台的距离;ru为移动台到第j号基站与移动台到第1号基站的距 离差;Xp乃分别为第j号基站的X坐标和y坐标值;x u为Xj与X1之差,yu为乃与Y1之 差; 其中η为服从正态分布的噪声向量; 4)利用欧拉公式计算每个基站与移动台的距离; 设第i个基站与移动台的距离为F1,则Γι第一次估算值为 Γι°,则: 5)计算M个基站与移动台的距离均值和均方根值,并判断均方根值与均值的比值 是否大于0. 8 ; 6)如果步骤5)中所述比值满足不等式,则采用公式(2)重新计算估计位置矢量 Za,然后将估计位置矢量Za代入入公式(3)计算z' a ; 因为Za中的^与待定位节点的位置有关系,利用这个关系可以进行最小均方加权 估计;即: 7)如果所述比值不满足不等式,则由公式(1)计算出移动台的估计位置矢量za, 直接令Z' a = Za,代入公式⑷计算移动台位置Zp ; 8)定位服务器获取M个基站发来的同一移动台的新信息,并重复步骤1)到7)继 而获得 η 个 zp,即 zpl、zp2、......zpn, 查表获取肖维勒系数ωη,并判断以下不等式是否成立: ν;| > ωησ ; νρ2| > ωησ ; ...... νρη| > ωησ ; 去除不满足以上不等式的残值所对应的移动台位置值, 即,如果第i个位置信息满足|VP1| > ω1(]。,则去除对应的估计位置矢量 假设剩余K个估计位置矢量,将剩余的估计位置矢量表示为~=(X)1,乂d、 求均值,计算并获得移动台的最终位置(Xf,yf) 进一步,所述步骤9)中的η为50-200。 本专利技术通过测量电磁波传播时间来进行无线定位,首先要估计TDOA值,然后利用 这些参数根据合适的定位算法进行计算,确定移动终端的具体位置。本专利提出了一种结 合衰减因子的TDOA Chan定位算法,对该定位算法所进行的仿真表明它们能够适应复杂的 信道环境,在TDOA测量误差较小的情况下可以达到很高的精度。Chan算法是一种具有解析 表达式的非递归双曲线方程组解法。该算法的特点是计算量小,在TDOA误差噪声服从高斯 分布的环境下,定位精度高。但是,由于障碍物的阻挡,往往使定位误差变大。 为了消除障碍物的影响,本专利采用肖维勒的方法去除计算结果的粗大误差。肖 维勒准则的思想是在η次测量中取不可能发生的个数为0. 5那么对正态分布而言误差不 可能出现的概率为利用标准正态函数表根据等式右端的已知 值η可查表求出肖维勒系数ωη对于数据点Xd若其残差Vd满足|Vd| > ωη〇则剔除否则 xd应保留。由此使得估计精度进一步提【具体实施方式】 以下通过具体实施例来进一步对本专利技术说明。 本实施例对于移动台的定位方法具体步骤如下: 1)定位服务器收取M个基站转发的移动台信息,定位服务器获得M个基站地理位 置信息;其中M大于等于4; 设第i个基站的位置信息为(Xl,yi),其中i e ; 2)定位服务器提取所有M个基站收到移动台信息的接收时间,并计算第j号基站 与第1号基站的信息到达时间差t u,其中2彡j彡M ; 利用电磁波在大气中的传播速度c可以计算出第j号基站与第1号基站的距离差 rU ; ru = tu*c ; 3)利用以下公式⑴计算估计位置矢量za, x、y分别为移动台的X坐标和y坐标值&为第j号基站与所述移动台的距离,Γι 为第1号基站与所述移动台的距离;ru为移动台到第j号基站与移动台到第1号基站的距 离差;Xp乃分别为第j号基站的X坐标和y坐标值;x u为Xj与X1之差,yu为乃与Y1之 差; 其中η为服从正态分布的噪声向量; 4)利用欧拉公式计算每个基站与移动台的距离; 设第i个基站与移动台的距离为F1,则Γι第一次估算值为Γι°,则: 其中 i e ; 5)计算M个基站与移动台的距离均值和均方根值,并判断均方根值与均值的比值 是否大于0. 8 ; 6)如果步骤5)中所述比值满足不等式,则采用公式(2)重新计算估计位置矢量 Za,然后将估计位置矢量Za代入公式(3)计算z' a ; 因为Za中的Γι与待定位节点的位置有关系,利用这个关系可以进行最小均方加权 估计;即: 最后,可以计算出最终的移动台位置Zp如下:(64) 7)如果所述比值不满足不等式,则由公式(1)计算出移动台的估计位置矢量za, 直接令Z' a = Za,代入公式⑷计算移动台位置Zp ; 8)定位服务器获取M个基站发来的同一移动台的新信息,并重复步骤1)到7)继 而获得 100 个 Zp,即 zpl、zp2、......zpl。。, 查表获取肖维勒系数ω1(]。,并判断每个残值的绝对值是否大于ω_σ ;如果大于, 则剔除该残值所对应的移动台位置值,否则,保留该残值所对应的移动台位置值。 对保留下来的移动台位置值求平均值,该则平均值则为移动台的最终位置。 以上结合附图仅描述了本申请的几个优选实施例,但本申请不限于此,凡是本领 域普通技术人员在不脱离本申请的精神下,做出的任何改进和/或变形,均属于本申请的 保护范围。【主权项】1. ,其特征在于,该方法具体步骤如下: 1) 定位服务本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于应急蜂窝通信网络的精确定位方法,其特征在于,该方法具体步骤如下:1)定位服务器收取M个基站转发的移动台信息,定位服务器获得M个基站地理位置信息;其中M大于等于4;设第i个基站的位置信息为(xi,yi),其中i∈[1,M];2)定位服务器提取所有M个基站收到移动台信息的接收时间,并计算第j号基站与第1号基站的信息到达时间差tj,1,其中2≤j≤M;利用电磁波在大气中的传播速度c可以计算出第j号基站与第1号基站的距离差rj,1;rj,1=tj,1*c;3)利用以下公式(1)计算估计位置矢量za,za=[x,y,r1]T≈(GaTQ-1Ga)-1GaTQ-1h---(1)]]>在上式中:h=12r2,12-x22-y22+x12+y12r3,12-x32-y32+x12+y12...rj,12-xj2-yj2+x12+y12...rM,12-xM2-yM2+x12+y12]]>Ga=x2,1y2,1r2,1x3,1y3,1r3,1..................xj,1yj,1rj,1xM,1yM,1rM,1]]>其中:rj‑r1=rj,1xj‑x1=xj,1;yj‑y1=yj,1x、y分别为移动台的x坐标和y坐标值;rj为第j号基站与所述移动台的距离,r1为第1号基站与所述移动台的距离;rj,1移动台到第j号基站与移动台到第1号基站的距离差;xj、yj分别为第j号基站的x坐标和y坐标值;xj,1为xj与x1之差,yj,1为yj与y1之差;Q=E(nnT)=10...001...0.........00...1,]]>其中n为服从正态分布的噪声向量;4)利用欧拉公式计算每个基站与移动台的距离;设第i个基站与移动台的距离为ri,则ri第一次估算值为ri0,则:ri0=(x0-xi)2+(y0-yi)2]]>其中i∈[1,M];5)计算M个基站与移动台的距离均值和均方根值,并判断均方根值与均值的比值是否大于0.8;即,(r10-r‾0)2+(r20-r‾0)2+...+(rM0-r‾0)2r‾0>0.8;]]>其中r‾0=r10+r20+...+rM0M;]]>6)如果步骤5)中所述比值满足不等式,则采用公式(2)重新计算估计位置矢量za,然后将估计位置矢量za代入公式(3)计算z′a;za=(GaTψ-1Ga)-1GaTψ-1h---(2)]]>其中,Ψ=BQB;B=diag{r20,r30,...,rM0};]]>因为za中的r1与待定位节点的位置有关系,利用这个关系可以进行最小均方加权估计;即:za′≈(Ga′TB′-1GaTQ-1GaB′-1Ga′)-1×(Ga′TB′-1GaTQ-1GaB′-1)h′---(3)]]>式中,h′=(za,1-x1)2(za,2-y1)2za,32]]>其中za,1,za,2,za,3为za=za,1za,2za,3]]>的各分量,za,1=x0+e1;za,2=y0+e2;za,3=r10+e3;e1,e2,e3为的估计误差;Ga′=100111,]]>B'=diag{za(1)‑x1,za(2)‑y1,za(3)};最后,可以计算出最终的移动台位置zp如下:zp=za′+x1y1---(4)]]>7)如果步骤5)中所述比值不满足不等式,则由公式(1)计算出移动台的估计位置矢量za,直接令z'a=za,代入公式(4)计算移动台位置zp;8)定位服务器获取M个基站发来的同一移动台的新信息,并重复步骤1)到7)继而获得n个zp,即zp1、zp2、……zpn,其中zp1=(xp11,yp11),zp2=(xp21,yp21)......zpn=(xpn1,ypn1);]]>计算出移动台坐标的平均估值:xp‾=xp11+xp21+...+xpn1n]]>yp‾=xp11+xp21+...+xpn1n]]>(其中n为自然数);9)然后计算残差Vp1=(xp11-x‾p)2+(yp11-y‾p)2;]]>Vp2=(xp21-x‾p)2+(xp21-y‾p)2]]>……Vpn=(xpn1-x‾p)2+(ypn1-y‾p)2,]]>查表获取肖维勒系数ωn,并判断以下不等式是否成立:|vp1|>ωnσ;|vp2|>ωnσ;……|vpn|>ωnσ;去除不满足以上不等式的残值所对应的移动台位置值,即,如果第i个位置信息...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:郑静晨李明李晓雪郝昱文李争平秦朝亮
申请(专利权)人:郑静晨李明李晓雪郝昱文
类型:发明
国别省市:北京;11

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