一种基于到达角的近远场统一定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于到达角的近远场统一定位方法，其通过建立修正极坐标系来重新表示目标源的位置，建立近远场统一的定位模型；通过泰勒展开将基于到达角的近场非线性定位3D模型转化为线性模型，利用凸松弛技术建立混合半正定/二阶锥规划问题，求解得到近场时目标源的坐标位置估计及远场时目标源的方位角估计和俯仰角估计；通过求得基于到达角的近场非线性定位3D模型的偏差均值的理论值，获得近场时目标源的坐标位置的近似无偏估计值；优点是不需要知道目标源位于近场还是远场的先验知识，能够得到近似无偏估计的目标源位置，且计算量较小。

【技术实现步骤摘要】
一种基于到达角的近远场统一定位方法
本专利技术涉及一种近远场统一定位方法，尤其是涉及一种无线传感器网络中基于到达角(Angle-of-Arrive，AOA)的近远场统一定位方法。
技术介绍
目标定位是无线传感器网络中一项十分重要的技术。待定位的目标被称为源。在传统的目标定位中，近场定位和远场定位被视为两种不同的定位场景。在近场定位中，目标源距离传感器阵列较近，传感器到目标源的信号传播路径交叉得到目标源位置，因此近场定位通常被视为点定位。在远场定位中，目标源距离传感器阵列较远，传感器到目标源的信号传播路径近似于平行线，无法交叉获得目标源位置，只能估计信号到达方向。近场定位方法往往无法定位远场目标，会产生阈值效应；远场定位方法在目标源不够远时，会出现较大的偏差。目前，业内人员提出了基于到达时间差的近远场统一定位模型(参见G.WangandK.C.Ho,"ConvexRelaxationMethodsforUnifiedNear-FieldandFar-FieldTDOA-BasedLocalization"(基于TDOA的统一近远场定位的凸松弛方法).IEEETransactionsonWirelessCommunications[J].,vol.18,no.4,pp.2346-2360)，但并未研究过基于到达角(Angle-of-Arrive，AOA)的近远场统一定位模型。在实际应用中，基于到达角的定位由于具有较高的定位精度和不需要严格的时间同步，因而被广泛地应用。但是，基于到达角的定位的测量模型是高度非线性的。对非线性问题求解可以利用尝试所有可能的目标源位置以实现最优估计的直接网格搜索方法，然而这样虽然可以获得最优值，但是计算量庞大。非线性问题的另一种求解方法是通过迭代算法，迭代算法需要一个可靠的初始值开启迭代，初始值的选取决定了整个迭代算法性能的好坏，而合适的初始值的选取是比较困难的。因此，有必要研究一种定位精度高、计算量小、不需要选取合适的迭代初始值的基于到达角的近远场统一定位方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于到达角的近远场统一定位方法，其定位精度高，计算量小，无需选取迭代初始值。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于到达角的近远场统一定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：在无线传感器网络中建立一个笛卡尔坐标系作为参考坐标系；设定无线传感器网络中存在一个用于发射测量信号的目标源和N个用于接收测量信号的接收传感器；将N个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值对应记为s1,s2,…,si,...,sN，将目标源在参考坐标系中的坐标位置的真实值记为uo；其中，N＞1，s1表示第1个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，s2表示第2个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，si表示第i个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，sN表示第N个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，si＝(xi,yi,zi)，xi,yi,zi对应表示si在x轴上的分量、si在y轴上的分量、si在z轴上的分量，1≤i≤N，uo＝(xo,yo,zo)，xo,yo,zo对应表示uo在x轴上的分量、uo在y轴上的分量、uo在z轴上的分量；步骤二：将基于到达角的近场非线性定位3D模型描述为：并将第i个接收传感器到目标源的带噪声的方位角测量值记为θi，将第i个接收传感器到目标源的带噪声的俯仰角测量值记为φi，然后将代入基于到达角的近场非线性定位3D模型中，得到再分别对中的两个三角函数式用泰勒展开式进行展开，并忽略泰勒展开式中的二阶噪声项使基于到达角的近场非线性定位3D模型转化为线性表达式，描述为：其中，表示第i个接收传感器到目标源的方位角的真实值，表示表示第i个接收传感器到目标源的俯仰角的真实值，表示第i个接收传感器到目标源的方位角的噪声，表示第i个接收传感器到目标源的俯仰角的噪声，和均服从均值为零和方差为σ2的高斯分布，σ2即为噪声功率；步骤三：建立一个修正极坐标系，其包括方位角分量、俯仰角分量、长度倒数分量；然后获取目标源在修正极坐标系中的坐标位置的真实值，记为其中，θo为的方位角分量，θo表示在参考坐标系中目标源相对于原点的方位角的真实值，φo为的俯仰角分量，φo表示在参考坐标系中目标源相对于原点的俯仰角的真实值，go为的长度倒数分量，go表示在参考坐标系中目标源相对于原点的距离的倒数的真实值，符号“||||”为求欧几里德范数符号；步骤四：将代入线性表达式中，得到线性模型，描述为：步骤五：将线性模型转化为一个约束问题，描述为：其中，min表示最小化，s.t.表示“受约束于……”，v为引入的中间向量，v＝[g,ρT,t1,...,ti,...,tN]T，g表示在参考坐标系中目标源相对于原点的距离的倒数的估计值，ρ为引入的中间向量，ρ＝[cosθcosφ,sinθcosφ,sinφ]，θ表示在参考坐标系中目标源相对于原点的方位角的估计值，φ表示在参考坐标系中目标源相对于原点的俯仰角的估计值，t1,...,ti,...,tN均为引入的中间变量，t1,...,ti,...,tN中的t1和tN均通过ti＝||ρ(1:2)-si(1:2)g||计算得到，x1、y1、z1对应表示s1在x轴上的分量、s1在y轴上的分量、s1在z轴上的分量，xN、yN、zN对应表示sN在x轴上的分量、sN在y轴上的分量、sN在z轴上的分量，θ1表示第1个接收传感器到目标源的带噪声的方位角测量值，θN表示第N个接收传感器到目标源的带噪声的方位角测量值，φ1表示第1个接收传感器到目标源的带噪声的俯仰角测量值，φN表示第N个接收传感器到目标源的带噪声的俯仰角测量值，W表示加权矩阵，W＝BTQ-1B，B和Q均为引入的中间矩阵，B＝diag(t1,...,ti,...,tN)，diag(t1,...,ti,...,tN)表示以t1,...,ti,...,tN为对角元素的矩阵，Qθ表示nθ的协方差矩阵，Qφ表示nφ的协方差矩阵，0N×N表示维数为N×N且元素全为0的矩阵，nθ表示由构成的向量，nφ表示由构成的向量，ρ(1:2)表示由ρ中的第1个元素和第2个元素构成的新向量，si(1:2)表示由si中的第1个元素和第2个元素构成的新向量，si(1:2)＝[xi,yi]，上标“T”表示向量或矩阵的转置；步骤六：引入一个中间矩阵V，令V＝vvT，将约束问题等价转化为一个优化问题，描述为：其中，Tr()表示求矩阵的迹，F、D0、Di均为引入的中间矩阵，F＝ATQ-1A，C0为引入的中间矩阵，C0＝[03×1,I3,03×N]，03×1表示维数为3×1且元素全为0的列向量，I3表示维数为3×3的单位矩阵，03×N表示维数为3×N且元素全为0的矩阵，Ci为引入的中间矩阵，Ci＝[-si(1:2),I2,02×N]，I2表示维数为2×2的单位矩阵，02×N表示维数为2×N且元素全为0的矩阵，V(4+i,4+i)表示V中第4+i行第4+i列的元素，V≥0表示V是半正定的，rank(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于到达角的近远场统一定位方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤一：在无线传感器网络中建立一个笛卡尔坐标系作为参考坐标系；设定无线传感器网络中存在一个用于发射测量信号的目标源和N个用于接收测量信号的接收传感器；将N个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值对应记为s

【技术特征摘要】
20200923 CN 20201100818331.一种基于到达角的近远场统一定位方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：在无线传感器网络中建立一个笛卡尔坐标系作为参考坐标系；设定无线传感器网络中存在一个用于发射测量信号的目标源和N个用于接收测量信号的接收传感器；将N个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值对应记为s1,s2,...,si,...,sN，将目标源在参考坐标系中的坐标位置的真实值记为uo；其中，N＞1，s1表示第1个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，s2表示第2个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，si表示第i个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，sN表示第N个接收传感器在参考坐标系中的坐标位置的真实值，si＝(xi,yi,zi)，xi,yi,zi对应表示si在x轴上的分量、si在y轴上的分量、si在z轴上的分量，1≤i≤N，uo＝(xo,yo,zo)，xo,yo,zo对应表示uo在x轴上的分量、uo在y轴上的分量、uo在z轴上的分量；
步骤二：将基于到达角的近场非线性定位3D模型描述为：并将第i个接收传感器到目标源的带噪声的方位角测量值记为θi，将第i个接收传感器到目标源的带噪声的俯仰角测量值记为φi，然后将代入基于到达角的近场非线性定位3D模型中，得到再分别对中的两个三角函数式用泰勒展开式进行展开，并忽略泰勒展开式中的二阶噪声项使基于到达角的近场非线性定位3D模型转化为线性表达式，描述为：其中，表示第i个接收传感器到目标源的方位角的真实值，表示表示第i个接收传感器到目标源的俯仰角的真实值，表示第i个接收传感器到目标源的方位角的噪声，表示第i个接收传感器到目标源的俯仰角的噪声，和均服从均值为零和方差为σ2的高斯分布，σ2即为噪声功率；
步骤三：建立一个修正极坐标系，其包括方位角分量、俯仰角分量、长度倒数分量；然后获取目标源在修正极坐标系中的坐标位置的真实值，记为其中，θo为的方位角分量，θo表示在参考坐标系中目标源相对于原点的方位角的真实值，φo为的俯仰角分量，φo表示在参考坐标系中目标源相对于原点的俯仰角的真实值，go为的长度倒数分量，go表示在参考坐标系中目标源相对于原点的距离的倒数的真实值，符号“||||”为求欧几里德范数符号；
步骤四：将代入线性表达式中，得到线性模型，描述为：
步骤五：将线性模型转化为一个约束问题，描述为：其中，min表示最小化，s.t.表示“受约束于……”，v为引入的中间向量，v＝[g,ρT,t1,...,ti,...,tN]T，g表示在参考坐标系中目标源相对于原点的距离的倒数的估计值，ρ为引入的中间向量，ρ＝[cosθcosφ,sinθcosφ,sinφ]，θ表示在参考坐标系中目标源相对于原点的方位角的估计值，φ表示在参考坐标系中目标源相对于原点的俯仰角的估计值，t1,...,ti,...,tN均为引入的中间变量，t1,...,ti,...,tN中的t1和tN均通过ti＝||ρ(1:2)-si(1:2)g||计算得到，x1、y1、z1对应表示s1在x轴上的分量、s1在y轴上的分量、s1在z轴上的分量，xN、yN、zN对应表示sN在x轴上的分量、sN在y轴上的分量、sN在z轴上的分量，θ1表示第1个接收传感器到目标源的带噪声的方位角测量值，θN表示第N个接收传感器到目标源的带噪声的方位角测量值，φ1表示第1个接收传感器到目标源的带噪声的俯仰角测量值，φN表示第N个接收传感器到目标源的带噪声的俯仰角测量值，W表示加权矩阵，W＝BTQ-1B，B和Q均为引入的中间矩阵，B＝diag(t1,...,ti,...,tN)，diag(t1,...,ti,...,tN)表示以t1,...,ti,...,tN为对角元素的矩阵，Qθ表示nθ的协方差矩阵，Qφ表示nφ的协方差矩阵，0N×N表示维数为N×N且元素全为0的矩阵，nθ表示由构成的向量，nφ表示由构成的向量，ρ(1:2)表示由ρ中的第1个元素和第2个元素构成的新向量，si(1:2)表示由si中的第1个元素和第2个元素构成的新向量，si(1:2)＝[xi,y...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈娴静，王刚，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33