一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法制造技术

本发明专利技术提供了一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法，属于室内定位技术领域。本算法的流程如下：先构建天线接收信号和导向矢量之间的关系式；构建导向矢量矩阵，确定信号源的方向向量；计算天线接收信号的相关矩阵；对信号空间进行平滑分解，利用相关矩阵进行特征值分解提取信号子空间；利用信号空间带入SSS算法，从天线接收信号中获取入射角；最后利用最小二乘法估算发射信号的具体位置。本发明专利技术具有资源利用少、定位精度高等优点。定位精度高等优点。定位精度高等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法


[0001]本专利技术属于室内定位
，涉及一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法。

技术介绍

[0002]由于室内空间结构越来越复杂，人们对获取室内位置的实时性、精确度要求越来越高。例如在停车场反向寻车、查找室内特定的物品、定位室内走散的亲人等变得越来越困难，室内定位的需求前所未有高涨。由于卫星信号到达地面时信号较弱、不能穿透建筑物的问题，室内环境无法使用卫星定位。而目前常用的的室内定位方法有：蓝牙，WIFI，UWB，可见光，惯性导航等。其中尤以蓝牙成本低，功耗低，便于和手机交互，作为室内定位的设备优势明显。而室内定位，目前算法有很多，比如我们常见的MUSIC、PDDA算法等。
[0003]室内无线定位的方法包括基于到达时间(T0A)、到达时间差(TD0A)、到达角度(AOA)、到达信号强度(RSS)和到达相位差(PDOA)等。然而,在带宽很窄的UHFFRID系统中，T0A和TD0A的方法很难被实现；基于RSS的方法对多径的信号衰落很敏感，所以基于单纯的RSS方法的定位系统，定位精度不是很高；基于PDOA的方法也受到多径的影响,使得测距结果不准确；同时,基于AOA的方法受到非视距(NLOS)和多径的影响；基于MUSIC方法的计算负担太多，速度也相对也比较慢；传播子直接数据采集(PDDA)虽已经提出直接从接收数据估计接收信号的方向，不需要构造协方差矩阵、计算矩阵的逆矩阵，但是PDDA方法依赖于计算传播向量，该传播向量表示来自第一天线单元和其它天线单元的测量数据之间的互相关。然而，在存在多径效应的情况下，它们的性能会恶化。目前基于信号子空间分解技术的AoA估计技术被广泛应用，例如多信号分类(MUSIC)、Root
‑
MUSIC和经由旋转不变性技术(ESPRIT)的信号参数估计，这些技术已经被提出作为超分辨率AoA估计技术。
[0004]空间的稀疏表示已被大量部署在AoA估计领域。采用基于稀疏性的最小化的AoA估计技术可以基于单个接收样本(单基站)提供精确的AoA估计。这些技术还可以估计相干信号的AoA。然而缺点是这些技术严重依赖于凸极小化技术。但是它们需要大量的计算能力。本专利技术旨在当精确估计所需信号和干扰信号的方向时，为减小计算负担和加快运算速度，可以应用合适的波束形成算法来增强有用信号的增益，抑制噪声和干扰，且能有效的应用于伪谱并在其中提取出正确的峰值，进而确定具体的位置坐标。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对现有的技术存在的上述问题，提供一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法，本专利技术所要解决的技术问题是如何有效地消除相干信号的影响，使估计值接近真实值，提高定位精度。
[0006]本专利技术的目的可通过下列技术方案来实现：一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法，其特征在于，包括如下步骤：
[0007]1)构建天线接收信号和导向矢量之间的关系式；
[0008]X(t)＝A(θ)s(t)+n(t)；
[0009]其中s(t)是空中发送的信号，A(θ)是天线阵列的导向矢量，n(t)表示高斯噪声信号；
[0010][0011]其中d是相邻天线之间的距离；λ是信号的波长；M是天线中元素的数量，θ代表到达角；导向矢量A(θ)描述了每个天线上的信号因到发射机的距离变化发生的相移；
[0012]如果当有N个发射信号时,那么导向矢量可以表示为：
[0013]A＝[a(θ1)，a(θ2)，a(θ3)，......，a(θ
n
)]；
[0014]其中：
[0015]2)构建导向矢量矩阵，确定方向向量；
[0016]对于任意阵列，假设阵元整列位于任意的三维空中中，那么当有N个发射信号时，导向矢量矩阵：
[0017][0018]定义天线阵列中的第m个传感器为r
m
＝(x
m
，y
m
，z
m
),那么导向矢量中是第n个信号源的方向向量，可以表示如下：
[0019][0020]3)计算天线接收信号的相关矩阵；
[0021]当有N个快拍数时，数据样本协方差矩阵采用采样协方差矩阵近似可以通过下式计算：
[0022][0023]当在各个信号之间互不相关、且信号和噪声之间相互无关的前提下，由于接收信号矢量矩阵内由M个接收天线构成，在较小的室内空间中，可能存在多径传播产生的相干信号，此时需要空间平滑技术去关联信号；
[0024]当天线阵列在x轴和y轴方向上分成p
x
和p
y
子阵列时，光滑采样正向空间的数据协方差矩阵可表示为:
[0025][0026]其中表示天线阵列的(i
x
，i
y
)子阵列的协方差矩阵；
[0027]x(k)矩阵模型是Mx1的矢量矩阵，同理根据发射信号的特性，由D个发射信号组成的s(k)为Dx1的矢量矩阵；
[0028]4)利用相关矩阵进行特征值分解，提取信号子空间；
[0029][0030]根据信号的特征值大小对信号的特征值大小重新进行排序，按从大到小进行排序；
[0031]5)根据步骤3)的相关矩阵表示最大的D特征值，对应的特征向量为：
[0032]Q
ss
＝[q1，q2，q3，q4，......，q
D
]；
[0033]其中，Q
SS
为信号子空间；
[0034]6)根据1)中接收信号矩阵和导向矢量之间的关系，可以通过SSS算法获取信号源的位置信息：
[0035][0036]对上述进行峰谱搜索可得到信号方向角θ和仰角
[0037]根据所得信号方向角θ和仰角带入定位公式
[0038]中，即可估算得到发射信号的具体位置。
[0039]在较小的室内空间中，电磁反射会形成大量相干信号。当入射信号以一定角度入射时，反射形成的相干信号将被判断为真实信号。因此会出现虚假的信号估计。改进型的SSS算法可以有效地消除相干信号的影响，使估计值接近真实值。该方法适用于计算资源有限的低功耗蓝牙处理器上运行，同时适用于各种形状的阵列天线。
附图说明
[0040]图1是本专利技术的整体流程图。
[0041]图2是本专利技术的多信号源入射原理。
[0042]图3是本专利技术算法原理解释图。
[0043]图4是实际中我们对仰角精度测试的结果图。
[0044]图5是实际中我们对方位角精度测试的结果图。
[0045]图6是接收设备天线板的实物图尺寸。
具体实施方式
[0046]以下是本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。
[0047]下面利用均匀线性阵列，对本专利技术所述的算法进行详细的描述，
[0048]1)构建天线接收信号和导向矢量之间的关系式；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法，其特征在于，本算法的流程如下：先构建天线接收信号和导向矢量之间的关系式；构建导向矢量矩阵，确定信号源的方向向量；计算天线接收信号的相关矩阵；对信号空间进行平滑分解，利用相关矩阵进行特征值分解提取信号子空间；利用信号空间带入SSS算法，从天线接收信号中获取入射角；最后利用最小二乘法估算发射信号的具体位置。2.根据权利要求1所述一种基于改进型SSS的蓝牙室内定位算法，其特征在于，具体计算步骤如下：1)构建天线接收信号和导向矢量之间的关系式；X(t)＝A(θ)s(t)+n(t)；其中s(t)是空中发送的信号，A(θ)是天线阵列的导向矢量，n(t)表示高斯噪声信号；其中d是相邻天线之间的距离；λ是信号的波长；M是天线中元素的数量，θ代表到达角；导向矢量A(θ)描述了每个天线上的信号因到发射机的距离变化发生的相移；如果当有N个发射信号时,那么导向矢量可以表示为：A＝[a(θ1)，a(θ2)，a(θ3)，......，a(θ
n
)]；其中：2)构建导向矢量矩阵，确定方向向量；对于任意阵列，假设阵元整列位于任意的三维空中中，那么当有N个发射信号时，导向矢量矩阵：定义天线阵列中的第m个传感器为r
m
＝(x
m
，y
m
，z
m
),那么导向矢量中是第n个信号源的方向向量，可...

【专利技术属性】
技术研发人员：万青，张康桦，陈锴，吴桐，刘星宇，刘江华，
申请(专利权)人：湖北科技学院，
类型：发明
国别省市：