一种基于变中心最大熵准则的鲁棒TDOA定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于变中心最大熵准则的鲁棒TDOA定位方法，其根据TDOA测量模型构建距离测量模型，在距离测量模型的基础上基于高斯核的变中心最大熵准则构建两个问题，第一个问题是假设已知源目标的位置求解核函数中心与核带宽，第二个问题是假设已知核函数中心与核带宽求解源目标位置；将第一个问题改写成仅关于核带宽的子问题，并求解得到核带宽估计值；同样改写成仅关于核函数中心的子问题，并求解得到核函数中心估计值；在核带宽的估计值和核函数中心的估计值的基础上，将第二个问题转化为增广问题，将增广问题分解为两个子问题，对两个子问题进行交替迭代求解，得到源目标位置的估计值；优点是无需任何关于非视距误差的先验信息，且鲁棒性好。且鲁棒性好。且鲁棒性好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于变中心最大熵准则的鲁棒TDOA定位方法


[0001]本专利技术涉及一种源目标定位技术，尤其是涉及一种基于变中心最大熵准则(Maximum Correntropy Criterion with Variable Center，MCC
‑
VC)的鲁棒TDOA(Time Difference of Arrival，到达时间差)定位方法。

技术介绍

[0002]近几十年来，源目标定位技术引起了很多人的关注，例如，它被广泛应用于资产管理、活动监测、目标跟踪等领域。基于无线电信号的时间测量模型被广泛用于精确定位问题，如到达时间(Time of Arrival，TOA)和到达时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)。在室内或城市环境中，传感器与源目标之间存在各种静态或动态的障碍物，可能会在测量值中引入非视距误差，从而将大大降低定位性能。减轻非视距误差对定位精度的影响一直是一个热门话题。
[0003]在一些早期的研究中，最大似然(Maximum Likelihood，ML)和最小二乘(Least本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于变中心最大熵准则的鲁棒TDOA定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：在一个室内定位场景中，建立一个K维坐标系作为参考坐标系；在该室内定位场景中，存在N+1个已知真实坐标位置且可以接收信号的传感器及1个未知真实坐标位置且可以发射信号的源目标；在该室内定位场景中，各个传感器与源目标之间信号收发传播的路径为视距路径或为非视距路径；在该室内定位场景中，设定第1个传感器为参考传感器，而其余N个传感器为非参考传感器，将参考传感器在参考坐标系中的真实坐标位置记为s0，将第i个非参考传感器在参考坐标系中的真实坐标位置记为s
i
，将源目标在参考坐标系中的真实坐标位置记为x
o
；其中，K的值为2或3，即参考坐标系为二维坐标系或三维坐标系，N≥3，1≤i≤N；步骤2：收集源目标发射的信号被每个非参考传感器接收所经历的飞行时间；然后计算每个非参考传感器与源目标之间的距离测量值，将第i个非参考传感器与源目标之间的距离测量值记为d
i
，d
i
的值为源目标发射的信号被第i个非参考传感器接收所经历的飞行时间与信号传播速度的乘积；步骤3：根据TDOA测量模型，构建距离测量模型，描述为：d
i
＝||x
‑
s
i
||
‑
||x
‑
s0||+n
i
+e
i
,i＝1,...,N；其中，x表示源目标的未知位置，符号“|| ||”为二范数符号，||x
‑
s
i
||表示源目标到第i个非参考传感器的距离，||x
‑
s0||表示源目标到参考传感器的距离，n
i
表示d
i
中引入的测量噪声，e
i
表示d
i
中出现的非视距误差；步骤4：基于高斯核的变中心最大熵准则构建两个问题，第一个问题是假设已知源目标的位置求解核函数中心与核带宽，第二个问题是假设已知核函数中心与核带宽求解源目标的位置；第一个问题的构建过程为：将d
i
＝||x
‑
s
i
||
‑
||x
‑
s0||+n
i
+e
i
,i＝1,...,N中的
‑
||x
‑
s0||+n
i
+e
i
移到等式左边，将等式两边平方后同时除以2(d
i
+||x
‑
s0||)，经过推导后得到误差样本模型，描述为：然后根据误差样本模型，使用x的估计值得到与d
i
,i＝1,...,N相关的误差样本，记为i＝1,...,N，再采用高斯核的变中心最大熵准则，得到估计核函数中心c与核带宽σ的优化问题，即第一个问题，描述为：其中，ε
i
(x)表示与d
i
相关的未知误差样本，表示与d
i
相关的误差样本，表示核函数中心c的估计值，表示核带宽σ的估计值，exp()表示以e为底的指数函数，e表示自然基数，表示求使得
最小时c和σ的值；第二个问题的构建过程为：使用c的估计值和σ的估计值得到估计源目标的未知位置x的优化问题，即第二个问题，描述为：其中，表示求使得最小时的x的值；步骤5：首先将第一个问题改写成仅关于核带宽σ的子问题，将关于核带宽σ的子问题转化为关于η的最小化凸优化问题，求解关于η的最小化凸优化问题得到σ的估计值具体过程为：步骤5_a1：给定的初始值为s0，并给定的初始值为0；步骤5_a2：将第一个问题改写成仅关于核带宽σ的子问题，描述为：其中，min()为取最小值函数，为引入的中间量，步骤5_a3：令则将关于核带宽σ的子问题的目标函数记为g(η)，然后将近似为接着令接着令再根据
及将关于核带宽σ的子问题的目标函数g(η)近似为最后将关于核带宽σ的子问题转化为关于η的最小化凸优化问题，描述为：其中，η、a1、a2、a3、a4均为引入的中间量，g()为函数表示形式；步骤5_a4：优化方法求解关于η的最小化凸优化问题的全局最优解，将该全局最优解作为σ的估计值其次将第一个问题改写成仅关于核函数中心c的子问题，将关于核函数中心c的子问题转化为最小二乘问题，求解最小二乘...

【专利技术属性】
技术研发人员：王刚，王威，陈华，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：