一种多目标三维协同定位方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种多目标三维协同定位方法及系统，包括S1：构建多目标三维协同定位模型；S2：通过S1中的模型获取待定位的多目标的初始三维坐标；S3：对初始三维坐标进行聚类和滤除处理，得到聚类后的三维坐标；S4：对聚类后的三维坐标进行算法融合处理和更新处理，得到高精度的三维坐标。本发明专利技术充分利用卫星、无人机和基站的通信优势，针对定位误差在融合过程中累积问题，提出DBSCAN

【技术实现步骤摘要】
一种多目标三维协同定位方法及系统


[0001]本专利技术涉及物联网及无线通信
，尤其涉及一种多目标三维协同定位方法及系统。

技术介绍

[0002]随着物联网技术(IoT)和无线通信技术的快速发展，将定位和通信技术有机结合起来，推动了各行业的快速发展，使人们的生活更加智能、高效和便捷，但也对定位的精度已经提出了更高的要求。而传统的定位方法，仅仅获得目标粗略的轨迹、方向，无法满足人们高精度定位需求。因此在多种场合，如何获取高精度的目标位置成为研究者不得不考虑的一个问题，如军事应用、智能交通系统(ITS)、搜索救援(S&R)、自动驾驶、智慧城市以及工业4.0等。
[0003]GNSS定位技术广泛应用在室外定位，但在城市、峡谷等地理环境较复杂的定位区域，由于遮挡、多径的影响，无法提供连续高质量的定位，甚至无法提供定位服务。而地面网络具有覆盖范围广、通信质量可靠等特点，且5G、6G通信技术的研究为高精度定位提供理论支持，因此常常使用地面网络对GNSS定位进行补充以减小目标的定位误差，但有时存在部署困难、成本高的缺点。以UAV为代表的空中网络，由于部署比较灵活、机动性高、经济成本较低等优点很好的弥补了地面网络存在一些问题。与GNSS定位相比，UAV所处的高度更低，能提供大概率的LOS链路，具有较高的可靠性，信号的信噪比更高，从而提高定位的准确性和鲁棒性。
[0004]而多源网络的融合协同定位技术的出现，有效的克服了锚节点及定位精度不足的问题。同时，空天地一体化网络(Space
>‑
Air
‑
Ground Integrated Network,SAGIN)作为未来通信网络重要的发展趋势，将上面的三种独立的通信网络有机的融合在一起，充分利用卫星覆盖范围广，基站定位精度高，UAV机动性强、灵活度高的优势，构建成高能效、广覆盖、高可靠、全天候的网络架构。另外，与单目标定位相比，多目标之间进行协同定位，可以在不知道锚节点的位置的情况下，能精确的进行定位。网络与目标/设备之间的协同技术共同用来减小目标的定位误差，满足用户高精度定位需求。网络之间的协同定位是利用通信网络进行融合或者利用网络中的多个锚节点或基站进行定位。现有技术存在未完善考虑多个目标之间信息共享、定位源之间的信息融合，以及多目标定位时异常值以及定位误差累积问题，且部分方法只适用于特定的场景，定位系统扩展性欠佳。
[0005]同时目标/设备间的协同是指多个终端设备或节点之间交换定位信息，如大型网络中，为每个设备单独配备定位设备是不现实的，因此该方法也可以使设备进行精确的定位，但现有技术随着定位目标的增多，计算复杂度指数上升且在复杂环境下，定位性能显著下降。
[0006]同时由于通信技术的快速发展，D2D通信技术因具有更高的LOS路径概率、更大的信噪比、更快的信息共享等优点，已成功在网络协同定位中得到应用，基于D2D协同定位技术，非常有利于在设备间进行定位信息的共享，不仅可以降低目标的定位延迟还可以扩大
定位的覆盖范围，即使目标由于遮挡等情况无法与锚节点进行通信，仍可以通过D2D与其他定位节点交换信息完成自身的定位。现有技术同样存在定位源可用数据量少、定位精度不足、计算复杂度高且部分方法局限于小规模网络和二维定位场景。
[0007]因此，有必要研究多目标三维协同定位方法及系统来应对现有技术的不足，以解决或减轻上述一个或多个问题。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术提供了一种多目标三维协同定位方法及系统，充分利用卫星、无人机和基站的通信优势，针对定位误差在融合过程中累积问题，提出DBSCAN
‑
CKF算法，得到误差更小的坐标，进一步提高目标的定位精度，且在定位误差、定位稳定性上均有着较好的性能。
[0009]一方面，本专利技术提供一种多目标三维协同定位方法，所述多目标三维协同定位方法包括以下步骤：
[0010]S1：构建多目标三维协同定位模型；
[0011]S2：通过S1中的模型获取待定位的多目标的初始三维坐标；
[0012]S3：对初始三维坐标进行聚类和滤除处理，得到聚类后的三维坐标；
[0013]S4：对聚类后的三维坐标进行算法融合处理和更新处理，得到高精度的三维坐标。
[0014]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S1具体为：通过天基网络、空基网络和地基网络构建包含卫星、基站、UAV以及地面多目标的多目标三维协同定位模型。
[0015]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S2中初始三维坐标的获取具体为：通过GNSS获取初始位置。
[0016]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S3中聚类处理具体为：通过DBSCAN聚类算法分别对多目标的初始三维坐标进行TOA/AOA聚类后，将聚类结果按方差加权的方法进行合并处理。
[0017]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S3中的滤除处理具体为：将聚类处理过程中的均值和方差的异常值进行剔除。
[0018]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S4中算法融合处理具体为：将聚类后的三维坐标输入到CKF算法中进行融合。
[0019]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述更新处理具体包括：时间更新，量测更新和方程更新。
[0020]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，多目标三维协同定位模型中协同节点之间通过D2D通信技术进行位置信息交换。
[0021]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种多目标三维协同定位系统，所述多目标三维协同定位系统包括：
[0022]模型建立模块，用于构建多目标三维协同定位模型；
[0023]坐标获取模块，用于获取待定位的多目标的初始三维坐标；
[0024]聚类处理模块，用于对初始三维坐标进行聚类和滤除处理，得到聚类后的三维坐标；
[0025]融合更新模块，用于对聚类后的三维坐标进行算法融合处理和更新处理，得到高精度的三维坐标。
[0026]与现有技术相比，本专利技术可以获得包括以下技术效果：
[0027]1.本专利技术提出空天地一体化网络模型，充分利用三种网络的通信优势，在地面多目标之间采用D2D通信进行目标间的测量和定位信息共享，并采用TOA/AOA联合测量方式来克服单一测量误差大问题；
[0028]2.本专利技术针对定位过程中误差累积问题，提出DBSCAN算法，选择合适的定位参考节点并对偏差较大的异常值进行滤除，使用簇内的每个点的均值作为定位节点的坐标，减小定位误差累积问题；
[0029]3.本专利技术为充分利用多源定位信息，提出了CKF算法，对基站、协同节点以及TOA/AOA聚类结果进行融合，进一步提高定位性能。
[0030]当然，实施本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多目标三维协同定位方法，其特征在于，所述多目标三维协同定位方法包括以下步骤：S1：构建多目标三维协同定位模型；S2：通过S1中的模型获取待定位的多目标的初始三维坐标；S3：对初始三维坐标进行聚类和滤除处理，得到聚类后的三维坐标；S4：对聚类后的三维坐标进行算法融合处理和更新处理，得到高精度的三维坐标。2.根据权利要求1所述的多目标三维协同定位方法，其特征在于，所述S1具体为：通过天基网络、空基网络和地基网络构建包含卫星、基站、UAV以及地面多目标的多目标三维协同定位模型。3.根据权利要求1所述的多目标三维协同定位方法，其特征在于，所述S2中初始三维坐标的获取具体为：通过GNSS获取初始位置。4.根据权利要求3所述的多目标三维协同定位方法，其特征在于，所述S3中聚类处理具体为：通过DBSCAN聚类算法分别对多目标的初始三维坐标进行TOA/AOA聚类后，将聚类结果按方差加权的方法进行合并处理。5.根据权利要求4所述的多目标三维协同定位方法，其特征在于，所述S3...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，张晖，李朝辉，罗易，
申请(专利权)人：内蒙古大学，
类型：发明
国别省市：