目标定位的方法、系统及检测节点技术方案
Target location method, system and detection node
The invention is applicable to the communication field and provides a method, system and node location detection, the method is applied to the detection node and contains a number of unknown nodes of network architecture, including: the detection point detection section of other nodes and the area within the scope of a neighborhood; the detection node access the measurement data of neighbor detection node sharing; measurement data of the detection node on the measurement data obtained and its detection to obtain processing results related to treatment; the detection node according to the processing result target position vector of the nodes to be positioned for iteration reconstruction and average consistency in data fusion, iterative update the results meet the preset iteration termination condition, the results of the nodes to be positioned as the final positioning result. Through the invention, the location of the target can be realized under the non centralized scene, and the existing technology is completely dependent on the centralized fusion center or the base station, resulting in low robustness of the system.
【技术实现步骤摘要】
目标定位的方法、系统及检测节点
本专利技术属于通信
，尤其涉及一种目标定位的方法、系统及检测节点
技术介绍
压缩感知（CompressiveSensing，CS）技术，也称压缩采样技术，将该技术运用于目标定位场景旨在利用待定位目标在网格空间内的天然稀疏性（即待定位目标仅在若干个网格点上出现），通过较少的检测节点的测量数据实现对观测区域内多个目标高效且准确的定位。然而，现有的CS目标定位技术是基于集中式的场景，即各本地检测节点将所在位置处的测量数据上报给场景内的集中式融合中心或基站，然后所述集中式融合中心或基站根据所收集的各测量数据对待定位目标的位置向量进行重建，并依据重建结果对观测区域内的待定位目标进行定位。虽然集中式的目标定位技术可获得较好的定位效果，但在实际应用中，当面临无集中式融合中心或基站的非集中场景时，现有的CS目标定位技术将无法实现目标定位。而且，现有的CS目标定位技术完全依赖集中式的融合中心或基站，系统鲁棒性较低，当集中式的融合中心或基站出现异常时，整个定位系统将无法运行。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种目标定位的方法，以解决现有CS目标定...
【技术保护点】
一种目标定位的方法，应用于包含若干个检测节点以及待定位节点的网络架构，其特征在于，所述方法包括：所述检测节点与其所在区域范围内的其它检测节点建立邻居关系，与所述检测节点建立邻居关系后的所述其它检测节点为所述检测节点的邻居检测节点；所述检测节点获取其邻居检测节点共享的测量数据，所述邻居检测节点共享的测量数据为各邻居检测节点在其所在位置对所述待定位节点进行检测获得的数据；所述检测节点对所获取的其邻居检测节点共享的测量数据及其自身检测到的测量数据进行去相关处理获得处理结果，所述自身检测到的测量数据为所述检测节点在其所在位置对所述待定位节点进行检测获得的数据；所述检测节点根据所述处...
【技术特征摘要】
1.一种目标定位的方法，应用于包含若干个检测节点以及待定位节点的网络架构，其特征在于，所述方法包括：所述检测节点与其所在区域范围内的其它检测节点建立邻居关系，与所述检测节点建立邻居关系后的所述其它检测节点为所述检测节点的邻居检测节点；所述检测节点获取其邻居检测节点共享的测量数据，所述邻居检测节点共享的测量数据为各邻居检测节点在其所在位置对所述待定位节点进行检测获得的数据；所述检测节点对所获取的其邻居检测节点共享的测量数据及其自身检测到的测量数据进行去相关处理获得处理结果，所述自身检测到的测量数据为所述检测节点在其所在位置对所述待定位节点进行检测获得的数据；所述检测节点根据所述处理结果对待定位节点的目标位置向量进行重建的迭代更新和平均一致性数据融合，直至迭代更新的结果满足预设的迭代终止条件；将该迭代更新得到的所述待定位节点的目标位置向量所对应的位置坐标信息作为所述待定位节点的最终定位结果；所述检测节点与其所在区域范围内的其它检测节点建立邻居关系具体包括：所述检测节点将与其所在区域范围内距离小于或者等于预设距离门限的其它检测节点作为其邻居节点；所述检测节点根据所述处理结果对待定位节点的目标位置向量进行重建的迭代更新和平均一致性数据融合,直至迭代更新的结果满足预设的迭代终止条件具体包括:根据所述处理结果对待定位节点的目标位置向量进行重建的迭代更新，向所述检测节点的邻居检测节点共享迭代更新的所述检测节点自身的目标位置向量重建结果，并获取所述检测节点的邻居节点共享的迭代更新的目标位置向量重建结果，并对所述检测节点的自身的目标位置向量重建结果与获取的所述检测节点的邻居检测节点的目标位置向量重建结果的差异进行权重求和，以将权重求和的结果以及所述检测节点的自身的目标位置向量重建结果作为所述检测节点下一次迭代更新中目标位置向量重建的约束条件，直至迭代更新的结果满足预设的迭代终止条件。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测节点对所获取的测量数据及其自身检测到的测量数据进行去相关处理获得处理结果具体包括：所述检测节点对所获取的测量数据及其自身检测到的测量数据根据以下公式进行去相关处理获得处理结果mi：mi＝TiΦiΨθ+ni；其中，Φi表示采样矩阵，所述采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其它元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为检测节点i在网格中的位置，其它各行中取值为1的元素的位置分别对应为所述检测节点i的邻居检测节点在网格中的位置，为检测节点i的邻居检测节点的集合；Ti表示去相关矩阵，Ψ表示稀疏表示矩阵，θ表示目标位置向量，Ψθ表示所述待定位节点在网格内所有网格格点处的辐射信号向量，ΦiΨθ表示测量数据向量,所述测量数据向量中包含表示检测节点i自身的测量数据的元素和表示检测节点i的邻居检测节点共享的测量数据的元素，ni表示测量加性噪声，i＝1,2...,L，L为检测节点的个数。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述检测节点根据所述处理结果对待定位节点的目标位置向量进行重建的迭代更新和平均一致性数据融合的公式为：t＝0:s.t.,{||mi-Aiθi(t)||2≤ε}t>0:其中，表示检测节点i在约束条件下求解令目标函数达到最小值的目标位置向量重建结果argmin后的{·}内为目标函数||θi(t)||1表示未知的目标位置向量θi(t)的1范数，t为时刻索引号用于指示当前时刻的迭代更新，当t＝0时，即迭代更新的初始化时刻，s.t.,后的{·}内为约束条件||mi-Aiθi(t)||2≤ε，ε表示误差容忍因子，mi＝Aiθ+ni,Ai＝TiΦiΨ，mi表示所述去相关处理获得的处理结果，Φi表示采样矩阵，所述采样矩阵中每一行只有一个元素取值为1而其它元素均为0，且其中一行取值为1的元素的位置对应为检测节点i在网格中的位置，其它各行中取值为1的元素的位置分别对应为所述检测节点i的邻居检测节点在网格中的位置，为检测节点i的邻居检测节点的集合；Ti表示去相关矩阵，Ψ表示稀疏表示矩阵，θ表示目标位置向量，Ψθ表示所述待定位节点在网格内所有网格格点处的辐射信号向量，ΦiΨθ表示测量数据向量,所述测量数据向量中包含表示检测节点i自身的测量数据的元素和表示检测节点i的邻居检测节点共享的测量数据的元素，ni表示测量加性噪声，i＝1,2...,L，L为检测节点的个数，当t>0时，s.t.,后的{·}内为约束条件||mi-Aiθi(t)||2≤ε和约束条件表示上一时刻检测节点i的目标位置向量重建结果，表示上一时刻检测节点i的邻居检测节点j的目标位置向量重建结果，表示上一时刻检测节点i和其邻居检测节点j的目标位置向量重建结果的差异向量，表示上一时刻检测节点i和其邻居检测节点j的目标位置向量重建结果的差异向量的权重和，权重系数为其中，和分别表示检测节点i的邻居检测节点个数和其邻居检测节点j的邻居检测节点个数，i＝1,2...,L，L为检测节点的个数，j＝1,2...g，g为检测节点i的邻居检测节点的个数，表示将上一时刻检测节点i的目标位置向量重建结果以及权重和的结果进行平均一致性数据融合，表示通过上一时刻检测节点i和其邻居检测节点j的目标位置向量重建结果的平均一致性数据融合来约束当前时刻的目标位置向量进行重建，其中ξ表示约束因子。4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预设的迭代终止条件包括：所述检测节点前后两次迭代更新过程中获得的目标位置向量重建结果相等；或者，所述检测节点前后两次迭代更新过程中获得的目标位置向量所对应的待定位节点的位置坐标信息相等；或者，所述检测节点与其邻居节点在当前迭代更新过程中获得的目标位置向量所对应的待定位节点的位置坐标信息相等。5.一种检测节点，应用于包含若干个检测节点以及待定位节点的网络架构，其特征在于，所述检测节点包括...
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