非均匀UWB定位误差集网络构建方法及定位误差建模方法技术

本发明专利技术提供一种非均匀UWB定位误差集网络构建方法及定位误差建模方法。非均匀UWB定位误差集网络构建方法包括建立均匀采集网络步骤、均匀采集网络定位误差数据采集步骤以及建立非均匀采集网络步骤。定位误差建模方法，通过获取所有所述数据采集点的平均定位误差、协方差矩阵以及权重并结合二维高斯分布来进行建模形成非均匀UWB定位误差网格模型。本发明专利技术可以解决现有技术存在的UWB在固定结构化的室内环境中的定位干扰的技术问题，可以准确进行无线定位。

【技术实现步骤摘要】
非均匀UWB定位误差集网络构建方法及定位误差建模方法
本专利技术属于室内定位导航领域，具体涉及UWB无线定位相关技术，特别是涉及一种非均匀UWB定位误差集网络构建方法及定位误差建模方法。
技术介绍
无线定位方法一直以来都是室内定位研究中的热点。目前UWB(UltraWide-Band，超宽带)技术的兴起对于无线移动定位领域有着较大的促进作用，其定位精度相比其他无线网络定位方法，有了较大的提高，同时成本及数据处理量又远小于激光定位等昂贵的定位方法。UWB在定位上具有低成本、抗多径干扰、穿透能力强等优势，因此可以应用于静止或者移动物体以及人员的定位跟踪，能够提供十分精确的定位精度。然而作为无线定位方法，UWB依然存在一定的局限性，其定位精度也受到了时间同步、多径效应、传感器布设、NLOS、信号穿透等方面的影响，因此需要对UWB定位数据进行进一步的数据处理，以提高其定位精度以及稳定性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种非均匀UWB定位误差集网络构建方法及定位误差建模方法，可以解决现有技术存在的UWB在固定结构化的室内环境中的定位干扰的技术问题，可以准确进行无线定位。为实现上述目的，本专利技术提供一种非均匀UWB定位误差集网络构建方法，包括如下步骤：S10、建立均匀采集网络步骤，至少三个超宽带标签节点被设置于一封闭空间内，多个数据采集点呈阵列式均匀分布于所述封闭空间内，所述数据采集点在所述封闭空间内连接形成网格化的均匀采集网络；S20、均匀采集网络数据采集步骤，在所述均匀采集网络的每一数据采集点采集多组定位数据，并计算每一数据采集点的平均定位误差；以及S30、建立非均匀采集网络步骤，根据所述平均定位误差的大小重新分布所述数据采集点，所述数据采集点的分布密度与所述平均定位误差的大小呈正相关。进一步地，在所述均匀采集网络数据采集步骤S20之后以及在所述建立非均匀采集网络步骤S30之前还包括：S22、细分误差精度步骤，使用三次样条插值的方法在所述数据采集点之间进行插值，用以细分每一数据采集点的误差精度；在所述建立非均匀采集网络步骤S30中，根据所述误差精度的高低重新分布所述数据采集点，所述数据采集点的分布密度与所述误差精度的高低呈正相关。进一步地，在所述细分误差精度步骤S22之前还包括：S21、建立粗精度定位误差网络模型步骤，在所述封闭空间内连接数据采集点形成网格化的平面地图，在所述平面地图中的每一个数据采集点标注平均定位误差值形成粗精度定位误差网络模型。进一步地，在所述细分误差精度步骤之后S22还包括：S23、建立粗拟合定位误差网络模型步骤，通过在每一所述数据采集点上的定位数据测量结果以及在所述粗精度定位误差网络模型的整体趋势，通过数据拟合形成一粗拟合定位误差网络模型。进一步地，在所述建立粗拟合定位误差网络模型步骤之后S23还包括：S24、计算定位误差梯度步骤，计算每一所述数据采集点与周围数据采集点之间的罗伯特梯度；在所述建立非均匀采集网络步骤S30中，根据所述误差变化率的大小重新分布所述数据采集点，所述数据采集点的分布密度与所述罗伯特梯度的大小呈正相关。进一步地，在所述计算定位误差梯度步骤S24之后还包括：S25、建立粗拟合定位误差梯度网络模型步骤，以相邻所述数据采集点的罗伯特梯度作为定位误差变化率对所述粗拟合定位误差网络模型进行转化形成粗拟合定位误差梯度网络模型。进一步地，在所述建立非均匀采集网络步骤S30之前还包括：S26、建立集成定位误差网络模型步骤，将所述粗拟合定位误差网络模型与所述粗拟合定位误差梯度网络模型组合形成集成定位误差网络模型。进一步地，在所述建立非均匀采集网络步骤S30之后还包括：S40、建立非均匀采集网格的定位误差概率模型步骤，其具体包括S41、非均匀采集网络数据采集步骤，在所述非均匀采集网络的每一数据采集点采集多组定位数据；S42、定位数据分簇步骤，根据所述每一数据采集点的多组定位数据的离散分布情况进行分簇，使得每一簇所述定位数据服从二维正态分布；S43、加权求和计算获取所述每一数据采集点的定位误差概率密度步骤；以及S44、通过所述每一数据采集点的每一簇的定位误差概率密度的二维高斯分布来进行建模，形成非均匀采集网络的定位误差概率模型。进一步地，所述加权求和计算获取所述每一数据采集点的定位误差概率密度步骤S43具体包括步骤：S431、计算获取所述每一数据采集点每一簇的定位误差概率密度；S432、计算获取每一簇定位数据的权重，所述权重为每一簇中所述定位数据的数量占该数据采集点的所述定位数据的总数量比例；以及S433、加权求和所有簇的定位误差概率密度计算获取所述每一数据采集点的定位误差概率密度。本专利技术还提供一种定位误差建模方法，包括步骤：S50、采用上述非均匀UWB定位误差集网络构建方法，构建非均匀采集网络；S51、获取每一数据采集点的每一簇的定位误差；S52、计算获取每一数据采集点的每一簇的平均定位误差；S53、计算获取每一数据采集点的每一簇的协方差矩阵；S54、计算获取每一簇定位数据的权重，所述权重为每一簇中所述定位数据的数量占该数据采集点的所述定位数据的总数量比例；S55、整理获取所有所述数据采集点的平均定位误差、协方差矩阵以及权重；以及S56、通过对每一个所述数据采集点所采集得到的数据结合二维高斯分布来进行建模，形成非均匀UWB定位误差网格模型。本专利技术的有益效果在于，提供一种非均匀UWB定位误差集网络构建方法及定位误差建模方法，可以解决现有技术存在的UWB在固定结构化的室内环境中的定位干扰的技术问题，可以准确进行无线定位。附图说明图1为本专利技术实施例中所述封闭空间的结构示意图；图2为本专利技术实施例中所述非均匀UWB定位误差集网络构建方法的流程图；图3为本专利技术实施例中所述非均匀采集网络结构示意图；图4为本专利技术实施例中所述粗精度定位误差网络模型；图5为本专利技术实施例中所述粗拟合定位误差网络模型；图6为本专利技术实施例中所述粗拟合定位误差梯度网络模型；图7为本专利技术实施例中所述建立非均匀采集网格的定位误差概率模型步骤的流程图；图8为本专利技术实施例中所述加权求和计算获取所述每一数据采集点的定位误差概率密度步骤的流程图；图9为本专利技术实施例中所述定位误差建模方法的流程图。图中各个部件标号如下：10、封闭空间，20、超宽带标签节点，30、数据采集点。具体实施方式以下参考说明书附图完整介绍本专利技术的优选实施例，使其
技术实现思路
更加清楚和便于理解。本专利技术可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，其保护范围并非仅限于文中提到的实施例。在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的部件以相似数字标号表示。本专利技术所提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非均匀UWB定位误差集网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS10、建立均匀采集网络步骤，至少三个超宽带标签节点被设置于一封闭空间内，多个数据采集点呈阵列式均匀分布于所述封闭空间内，所述数据采集点在所述封闭空间内连接形成网格化的均匀采集网络；/nS20、均匀采集网络数据采集步骤，在所述均匀采集网络的每一数据采集点采集多组定位数据，并计算每一数据采集点的平均定位误差；以及/nS30、建立非均匀采集网络步骤，根据所述平均定位误差的大小重新分布所述数据采集点，所述数据采集点的分布密度与所述平均定位误差的大小呈正相关。/n

【技术特征摘要】
1.一种非均匀UWB定位误差集网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10、建立均匀采集网络步骤，至少三个超宽带标签节点被设置于一封闭空间内，多个数据采集点呈阵列式均匀分布于所述封闭空间内，所述数据采集点在所述封闭空间内连接形成网格化的均匀采集网络；
S20、均匀采集网络数据采集步骤，在所述均匀采集网络的每一数据采集点采集多组定位数据，并计算每一数据采集点的平均定位误差；以及
S30、建立非均匀采集网络步骤，根据所述平均定位误差的大小重新分布所述数据采集点，所述数据采集点的分布密度与所述平均定位误差的大小呈正相关。


2.如权利要求1所述的非均匀UWB定位误差集网络构建方法，其特征在于，在所述均匀采集网络数据采集步骤S20之后以及在所述建立非均匀采集网络步骤S30之前还包括：
S22、细分误差精度步骤，使用三次样条插值的方法在所述数据采集点之间进行插值，用以细分每一数据采集点的误差精度；
在所述建立非均匀采集网络步骤S30中，根据所述误差精度的高低重新分布所述数据采集点，所述数据采集点的分布密度与所述误差精度的高低呈正相关。


3.如权利要求2所述的非均匀UWB定位误差集网络构建方法，其特征在于，在所述细分误差精度步骤S22之前还包括：
S21、建立粗精度定位误差网络模型步骤，在所述封闭空间内连接数据采集点形成网格化的平面地图，在所述平面地图中的每一个数据采集点标注平均定位误差值形成粗精度定位误差网络模型。


4.如权利要求3所述的非均匀UWB定位误差集网络构建方法，其特征在于，在所述细分误差精度步骤之后S22还包括：
S23、建立粗拟合定位误差网络模型步骤，通过在每一所述数据采集点上的定位数据测量结果以及在所述粗精度定位误差网络模型的整体趋势，通过数据拟合形成一粗拟合定位误差网络模型。


5.如权利要求4所述的非均匀UWB定位误差集网络构建方法，其特征在于，在所述建立粗拟合定位误差网络模型步骤之后S23还包括：
S24、计算定位误差梯度步骤，计算每一所述数据采集点与周围数据采集点之间的罗伯特梯度；
在所述建立非均匀采集网络步骤S30中，根据所述误差变化率的大小重新分布所述数据采集点，所述数据采集点的分布密度与所述罗伯特梯度的大小呈正相关。


6.如权利要求5所述的非均匀UWB定位误差集网络构建方法，其特征在于，在所述计算定位误差梯度步骤S24之后还包括：
S25、建立粗拟合定位误差梯度网络模...

【专利技术属性】
技术研发人员：易建军，朱晓民，贺亮，王卓然，丁洪凯，钟天奕，顾钧诚，
申请(专利权)人：华东理工大学，上海航天控制技术研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31