一种改进TDOA/FDOA算法的多运动目标定位方法技术

本发明专利技术涉及一种改进TDOA/FDOA算法的多运动目标定位方法，主要解决传统算法对多个动态目标定位时噪声误差的适应能力较差和定位精度有限的问题。本发明专利技术首先在三维空间中设定K个互不重合的移动目标，部署M个传感器，获取目标信息的测量向量；然后构建关于目标和传感器位置信息的TDOA/FDOA定位方程组，以此估计目标的速度与位置；根据目标和附加变量间的关系构建全局约束条件，引入拉格朗日乘子技术，采用拟牛顿的BFGS迭代公式求解定位方程。本发明专利技术全面系统的考虑了约束条件，并引入了拉格朗日乘子技术以及拟牛顿的BFGS迭代公式，从而避免了对Hessian矩阵进行计算，极大的缩减了计算量，且提升了定位精度。且提升了定位精度。且提升了定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种改进TDOA/FDOA算法的多运动目标定位方法


[0001]本专利技术涉及无线传感器网络
，具体的说是一种改进TDOA/FDOA算法的多运动目标定位方法。

技术介绍

[0002]在现实生活中，不论是国防军事、医疗救助、智能交通、环境监测、工业或者是农业控制等方面，WSN(无线传感器网络)应用广泛且发挥的作用越发重要，而基于位置的服务是所有应用的关键核心部分，而定位目标一般发生在噪声环境中，测量误差较大，采用单一TDOA测距技术来实现目标定位时误差也较大。为了提高算法的定位精度，通常采用混合定位技术来估算目标的位置信息，针对运动的多目标同时开展位置信息估计时，通常需要运用TDOA同FDOA结合的定位模型去估算目标速度及位置，从而有效提升运动目标其定位精度。但对动态目标实施定位时，传感器位置误差会产生较大定位偏差，故传感器的位置误差成为估算目标位置时，应当重点考虑的重要因素。
[0003]在当前技术中，基于TDOA/FDOA联合测量技术，结合传感器的位置误差，通过TSWLS算法来定位多运动目标时，实验结果表明：仅当高信噪比的条件下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进TDOA/FDOA算法的多运动目标定位方法，其特征在于，包括：步骤1:在三维空间中设定K个互不重合的移动目标，分别为目标1，目标2
……
目标K，在三维空间内部署M个传感器，分别为传感器1，传感器2
……
传感器M，把传感器1当成参考传感器，构建目标i速度信息的FDOA测量向量：其中，i＝1,2
……
K，j＝1,2
……
M，r
j1,i
为目标i到传感器1和传感器j之间距离差的真实值，为目标i与传感器j间其真实距离，为目标i与传感器1之间真实距离，Δr
j1,i
为目标i到传感器1和传感器j之间距离差的真实值与测量值之间的差值即误差值；步骤2：构建关于目标i和传感器位置信息的TDOA/FDOA定位方程组，引入附加变量其中u
i
为目标i的位置，为传感器j的真实位置，把和代入式且两边取平方运算，整理后得到TDOA方程组：步骤3：将在传感器噪声位置s1处做一阶泰勒级数展开，而且忽略二阶以上的高次项后代入TDOA方程组，得到新方程组，将新方程组对时间求微分得到FDOA方程组，综合新方程组和FDOA方程组得到矩阵形式的定位方程组：(A+ΔA)θ＝b+Δb；式中，数据矩阵数据向量数据向量为r
1,i
的估计值，为的估计值；步骤4：考虑到方程中所有系数矩阵存在的误差，并结合附加变量以及与w和间的约束条件，得到约束条件θ
T
Σ1θ＝0,θ
T
Σ2θ＝0；步骤5：构造待求向量θ的价值函数，将求解定位方程组的向量θ的总体最小二乘解变为CTLS解；步骤6：引入拉格朗日乘子技术λ1和λ2，求解CTLS解约束优化最小值的问题，得到向量θ的最终估计值为θ＝[(A
‑
D)
T
W
θ
A+λ1Σ1+λ2Σ2]
‑1(A
‑
D)
T
W
θ
b
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)再次将式(18)代入θ
T
Σ1θ＝0,θ
T
Σ2θ＝0得到：θ
T
Σ1θ＝0,θ
T
Σ2θ＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)；其中，θ是θ的估计值；
步骤7：定义λ＝[λ
1 λ2]
T
,f＝[f
1 f2]
T
，采用拟牛顿迭代公式求解式(19)中的λ：λ
(k+1)
＝λ
(k)
‑
α
(k)
H
(k)
g
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)式中，λ
(k)
为λ的第k次迭代，α
(k)
为步长，H
(k)
为相应维数的对称矩阵，由BFGS公式更新为：设参数δ∈(0,1),σ∈(0,0.5),W
θ
＝Q
‑1，置精度ε＝10
‑3，取初始点λ
(1)
＝[0,0]
T
，初始矩阵H
(1)
为单位阵I，k＝0；步骤8：计算若||g
(k)
||≤ε则停止迭代，输出λ
k
作为近似解；步骤9：计算搜索方向p
(k)
＝
‑
H
(k)
g
(k)
，并设m
k
是满足f(λ
(k)
)+δ
m
p
(k)
≤f(λ
(k)
)+σδ
m
g
(k)T
p
(k)
的最小非负整数；步骤10：用拟牛顿法的BFGS公式更新H
(k+1)
，置k＝k+1，转向步骤8；步骤11：最终将得到的λ
k
最优值代入k＝1,2，以此得到待求向量θ的最优估计值，θ即为目标i的最终估计位置信息。2.根据权利要求1所述的改进TDOA/FDOA算法的多运动目标定位方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤：设第i个目标其真实的位置以及速度分别记是u
i
与i＝1,2,
…
,K，令表示传感器真实坐标，表示传感器真实的速度，和(j＝1，2，...，M)分别表示第j个传感器其真实位置与速度，[
·
]0是[
·
]的真实值，[<...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴昊，吴中红，邱元燃，石章松，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：