基于分层射频成像的无线网络被动定位方法技术

本发明专利技术公开一种基于分层射频成像的无线网络被动定位方法，根据无线网络中链路的长度将无线链路分成若干组，为每一组链路设置一个优先级，并按照优先级从高到低的顺序，利用链路组的信息计算限定区域格栅的概率值；将每个链路组计算的格栅概率定义为一层射频图像，针对每层射频图像利用方形人体模型定位目标的位置；如果连续两层射频图像确定的目标位置之差小于给定的误差，本次目标定位结束。实验证明本发明专利技术不仅大大降低了计算复杂度，而且具有较高的定位精度和稳定性。

Wireless network passive location method based on layered radio frequency imaging

The invention discloses a passive location method for wireless network based on layered radio frequency imaging. The wireless links are divided into several groups according to the length of the links in the wireless network, a priority is set for each group of links, and the probability of the limited area grid is calculated by the information of the link group in the order of priority from high to low. The grid probability calculated by each link group is defined as one layer of radio frequency image, and the location of the target is located by square human body model for each layer of radio frequency image. If the difference between two consecutive layers of radio frequency image is less than the given error, the target location is completed. Experiments show that the method not only greatly reduces the computational complexity, but also has high positioning accuracy and stability.

【技术实现步骤摘要】
基于分层射频成像的无线网络被动定位方法
本专利技术属于无线网络
，尤其是一种可提高定位精度和稳定性、降低计算复杂度的基于分层射频成像的无线网络被动定位方法。
技术介绍
随着无线网络（WN，WirelessNetworks）的发展，无线定位技术在安全监控系统、应急救援系统、智能建筑系统、医疗保健系统等商业和军事领域得到了广泛的应用。基于RSS（ReceivedSignalStrength）的无线网络被动定位技术所要跟踪的是不携带无线设备的目标，例如银行窃贼、监狱囚犯、在火灾或地震中等待救援的被困人员以及医院的病人。该定位技术的主要原理是：将无线节点部署在监控区域的四周，形成大量穿过监控区域的无线链路。当目标进入监控区域时，由于目标对无线信号的反射、折射、绕射和吸收作用，无线节点间通信链路的RSS测量值会发生变化，跟据RSS的变化规律和无线链路的位置对目标进行定位。目前主要的无线网络被动定位方法可分为三类。第一类是把被动定位构建成指纹匹配问题，该方法分为离线训练和在线匹配两个阶段。离线训练阶段需要放置目标物体在部署区域的每个可能的位置，测量所有链路的RSS值，并将目标位置和相应的RSS值保存到数据库中；在线匹配阶段需要实时测量所有链路的RSS值，通过与数据库中的离线RSS值进行比较，对目标位置进行评估。第二类是把被动定位构建成射频层析成像问题。当目标进入该区域时，无线链路发生的RSS值变化符合给出的统计模型，因此可以根据RSS值的变化规律以及信号处理技术进行目标位置的估计。第三类是在利用信号动态模型描述无线链路特征的基础上，采用几何法和基于动态分簇的概率覆盖法来解决无线网络被动定位问题，该系统把定位区域分成许多网格，在每个网格中采用支持向量回归模型对目标进行定位。然而，现有无线网络被动定位方法均存在着定位精度低和计算复杂度高等问题。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种可提高定位精度和稳定性、降低计算复杂度的基于分层射频成像的无线网络被动定位方法。本专利技术的技术解决方案是：一种基于分层射频成像的无线网络被动定位方法，其特征在于按照如下方法进行：步骤1：计算监控区域有无目标时RSS差值，并将监控区域分成边长为的K个格栅，计算所有格栅的中心坐标；步骤2：根据无线链路长度将无线链路进行分组并设置优先级：计算监控区域中所有无线链路的长度，将长度相同的链路分为一组，记为链路组g，并为链路组g设置优先级，优先级计算公式如下：式中：PRIg表示链路组g的优先级，ng为链路组g的链路数，nmax表示所有链路组中最大链路数，dg为链路组g的链路长度，dmax表示所有链路组中最大链路长度，sg为链路组g的平均衰减，smax表示所有链路组中最大平均衰减；步骤3：由前一时刻目标的评估位置确定本时刻目标位置的范围：假设t-1时刻目标位置为格栅的中心坐标，所述a是格栅的行号，b是格栅的列号；在t时刻定位目标时，目标位置的范围是以中心坐标为格栅和中心坐标格栅为对角顶点格栅的方形区域M，所述r是大于的最小整数，所述velocity为目标运动的最大速度，所述cycle为定位周期时长；若中心坐标为或的格栅超出监控区域边界，则以监控区域相对应的顶点格栅坐标为方形区域M的顶点格栅坐标；步骤4：以优先级最高的链路组g的数据计算目标位置范围内所有格栅的格栅概率：所述格栅概率按如下步骤计算：步骤4-1：按如下公式计算链路组g中一条链路作用下的格栅影响系数：式中：j是链路组g的链路号，k是格栅号，是利用链路组g中的链路j的数据计算的目标可能处于格栅k的影响系数，是链路组g中的链路j的RSS差值，表示格栅k的中心坐标与链路组g中的链路j的两个节点之间距离之和，表示链路组g中的链路j的长度，是定义椭圆宽度的截断参数；步骤4-2：累加每个链路的格栅影响系数，得到链路组g的所有链路作用下的格栅影响系数为，所述J表示链路组g的链路总数；步骤4-3：对格栅影响系数按照如下公式进行归一化处理，得到每个格栅k在t时刻的格栅概率：式中H是方形区域M内的格栅总数；步骤5：利用方形人体模型搜索最大平均概率的格栅区域并确定第一目标位置m1：将所有格栅概率定义为一层射频图像，根据方形人体模型，在所述H个格栅内搜索具有最大平均概率的格栅区域M1，并将格栅区域M1的中心坐标作为根据本层射频图像定位的目标位置m1；步骤6：以下一个优先级的链路组g的数据计算目标位置范围内所有格栅的格栅概率并利用方形人体模型搜索最大平均概率的格栅区域及确定第二目标位置m2：以下一个优先级的链路组g的数据按照步骤4-1~步骤4-3计算所述格栅概率，定义为一层射频图像，根据方形人体模型，在所述H个格栅内搜索具有最大平均概率的格栅区域M2，并将格栅区域M2的中心坐标作为根据本层射频图像定位的目标位置m2；步骤7：如果目标位置m1和目标位置m2之差小于给定的误差，本次目标定位结束；否则将现有目标位置m2作为目标位置m1，返回步骤6。本专利技术根据无线网络中链路的长度将无线链路分成若干组，为每一组链路设置一个优先级，并按照优先级从高到低的顺序，利用链路组的信息计算限定区域格栅的概率值；将每个链路组计算的格栅概率定义为一层射频图像，针对每层射频图像利用方形人体模型定位目标的位置；如果连续两层射频图像确定的目标位置之差小于给定的误差，本次目标定位结束。实验证明本专利技术不仅大大降低了计算复杂度，而且具有较高的定位精度和稳定性。附图说明图1是本专利技术实施例的流程框图。图2是本专利技术实施例的监控区域部署示意图。图3是本专利技术实施例的定位误差累积概率图。具体实施方式本专利技术的基于分层射频成像的无线网络被动定位方法，其流程框图如图1所示，按照如下方法进行：步骤1：计算监控区域有无目标时RSS差值，并将监控区域分成边长为的K个格栅，计算所有格栅的中心坐标；按照现有技术的方法，如图2所示将无线节点部署在6.3×6.3米的监控区域，在该监控区域周围等间隔部署28个无线节点，各节点位置已知，位置为（0，0）的节点的ID号为1，按照顺时针方向节点ID号依次为1~28。任意两个节点都能通信，并形成一条无线链路，在整个监控区域中共有(28*28-28)/2=378条无线链路。在监控区域中没有目标时，从ID号为1的节点开始向其它节点发送信号，其它节点接收信号并测量接收信号的RSS值进行储存，按照ID号递增的顺序依次发送。当每个节点均接收了其它所有节点的信号，并获得对应信号的RSS之后，将存储这些值的向量R0传输给基站节点（BS，BaseStation），再由BS节点将所有节点的R0传送给计算机。在监控区域中有目标时，所有无线节点采用同上的方法获得RSS值向量Rt，并传送给计算机。计算机获得这些信息后，计算各链路的RSS差值，并将监控区域划分成边长为0.15米的1764个格栅，计算所有格栅的中心坐标。步骤2：根据无线链路长度将无线链路进行分组并设置优先级：计算监控区域中378条无线链路的长度，将所有长度相同的链路分为一组，例如16条长度为6.3米的无线链路分为一组，记为链路组g，并为链路组g设置优先级，优先级计算公式如下：,式中：PRIg表示链路组g的优先级，ng为链路组g的链路数，nmax表示所有链路组中最大链路数，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分层射频成像的无线网络被动定位方法，其特征在于按照如下方法进行：步骤1：计算监控区域有无目标时RSS差值，并将监控区域分成边长为

【技术特征摘要】
1.一种基于分层射频成像的无线网络被动定位方法，其特征在于按照如下方法进行：步骤1：计算监控区域有无目标时RSS差值，并将监控区域分成边长为的K个格栅，计算所有格栅的中心坐标；步骤2：根据无线链路长度将无线链路进行分组并设置优先级：计算监控区域中所有无线链路的长度，将长度相同的链路分为一组，记为链路组g，并为链路组g设置优先级，优先级计算公式如下：式中：PRIg表示链路组g的优先级，ng为链路组g的链路数，nmax表示所有链路组中最大链路数，dg为链路组g的链路长度，dmax表示所有链路组中最大链路长度，sg为链路组g的平均衰减，smax表示所有链路组中最大平均衰减；步骤3：由前一时刻目标的评估位置确定本时刻目标位置的范围：假设t-1时刻目标位置为格栅grid(a，b)的中心坐标，所述a是格栅的行号，b是格栅的列号；在t时刻定位目标时，目标位置的范围是以中心坐标为grid(a-2r,b-2r)格栅和中心坐标grid(a+2r,b+2r)格栅为对角顶点格栅的方形区域M，所述r是大于(velocity*cycle)/l的最小整数，所述velocity为目标运动的最大速度，所述cycle为定位周期时长；若中心坐标为grid(a-2r,b-2r)或grid(a+2r,b+2r)的格栅超出监控区域边界，则以监控区域相对应的顶点格栅坐标为方形区域M的顶点格栅坐标；步骤4：以优先级最高的链路组g的数据计算目标位置范围内所有格栅的格栅概率：所述格栅概率按如下步骤计算：步骤4-1：按如...

【专利技术属性】
技术研发人员：田勇，丁学君，
申请(专利权)人：辽宁师范大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21