【技术实现步骤摘要】
一种使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法及系统
[0001]本专利技术涉及超声定位
，尤其涉及一种使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法及系统。
技术介绍
[0002]基本的定位系统由一个定位服务器、多个接收器、标签组成。标签固定在定位对象上，接收器分散安装在场所各处，并与定位服务器有通信链路，在定位系统中，标签常称为终端，接收器常称为基站。
[0003]利用超声等测距技术进行测距时，空气温度、密度等对声速有明显影响。如果基站的部署平面不与终端运动平面在同一个平面上，特别是基站部署平面都在终端运动平面的同一侧的话，那么这种影响造成的定位误差无法抵消。比如，当测距值大于实际值时，相当于定位推算得到的终端位置都会远离基站。在沙盘定位中，仿真对象（即终端）如果在平面上进行运动且略有高低起伏，而超声接收器（即基站）按现有的超声定位系统进行定位，存在定位误差大，精准度不够的技术问题。
技术实现思路
[0004]专利技术的目的是针对上述技术问题，提出一种使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法及系统，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法，用于定位服务器通过多个基站定位终端，其特征在于，包括以下步骤：在预设阶段，根据所述终端的空间位置坐标和预设声速校准因子得到表示所述终端初步定位的四维向量；根据所述终端的空间位置坐标确认所述终端与所述基站的第一估计距离；根据所述声速校准因子和所述第一估计距离确定第二估计距离，更新所述终端的四维雅可比矩阵；所述定位服务器接收到各个所述基站发送的终端位置信息进行定位时，结合当前时刻所述终端的空间位置坐标计算与各个所述基站的当前时刻的所述第一估计距离，后计算当前时刻的所述第二估计距离，更新当前时刻的四维的所述雅可比矩阵，利用更新的四维所述雅可比矩阵计算四维矩阵的卡尔曼增益，结合前一时刻的变化计算观测噪声协方差矩阵和当前时刻的所述终端精准定位。2.由权利要求1所述的使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法，其特征在于，更新四维的所述雅可比矩阵具体为：确认终端X的估计位置与所述基站i的第一估计距离；，其中，所述k为所述终端X的编号，所述i为所述基站的编号，所述是所述终端X在空间中的位置坐标，所述是所述基站i在空间中的位置坐标；确定按照以下公式更新所述终端X的雅可比矩阵，所述雅可比矩阵为M*4维的雅可比矩阵；；其中，所述k为所述终端X的编号，所述i为所述基站的编号，所述是所述终端X在空间中的位置坐标；所述是基站i在空间中的位置坐标。3.由权利要求2所述的使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法，其特征在于：确定所述第二估计距离进一步包括：确定所述终端X的估计位置与所述基站i的所述第二估计距离，；其中，所述 为所述终端X的估计位置与所述基站i的所述第一估计距离，所述为预设所述声速校准因子。4.由权利要求3所述的使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法，其特征在于，还包括对协方差矩阵在内的信息进行状态初始化：当前时刻k=0时，初始化所述观测噪声协方差矩阵、确定过程噪声矩阵和测量噪声矩阵在内的常数矩阵，其具体为：初始化所述观测噪声协方差矩阵，设置为4x4维的单位对角阵：，
其中；确认所述过程噪声矩阵，设置为4x4维的常数矩阵，单位对角阵：；初始化所述四维向量，设置为：；确认所述测量噪声矩阵，设置为单位对角阵：，所述R为M*M维的常数矩阵。5.由权利要求4所述的使用扩展卡尔曼滤波估计声速的超声定位方法，其特征在于，结合当前时刻所述终端的空间位置坐标计算与各个所述基站的当前时刻的所述第一估计距离，后计算当前时刻的所述第二估计距离，更新当前时刻的四维的所述雅可比矩阵，进一步包括：所述定位服务器接收到各个所述基站传送的当前时刻k中所述终端的空间坐标信息，并获得各个所述基站对应的每一所述基站空间坐标信息；计算所述所述第一估计距离、所述第二估计距离和所述雅可比矩阵。6.由权利要求1或5所述的使用扩展卡尔曼滤波估计声速的...
【专利技术属性】
技术研发人员：董雁适，朱长华，张婧，杨雯，
申请(专利权)人：至控湖州智能系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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