【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到一种基于多径识别的uwb单基站混合定位方法，属于uwb信号处理与定位领域。
技术介绍
1、在实际生产生活应用中，uwb具有穿透力强、功耗低、抗干扰效果好、空间容量大、精确定位等诸多优点，在智能建设、养老医疗、物流运输等行业应用广泛。在实际未知观测环境下，基站自身运动状态的变化使得多站定位技术的难度大幅增加。基于距离的定位精度在很大程度上受到估计参量的影响，而参数估计的精度往往受到信号传播的视线(los)路径的影响，这限制了其在实际场景中的应用。因此，实现高精度定位的前提是如何进行有效的系统路径识别，并根据识别结果设计更有效的定位算法。
2、在实际环境中，由于障碍的存在，如建筑物和树木，信号将在基站与移动站间反射或折射，导致nlos环境，同时产生大偏差的测量传播时间和传播距离。此时，基于距离的定位方法将会有较大的定位误差，并且目前在nlos环境下的定位，现有的研究大多使用多个基站，对单基站定位的研究仍然有限，所以研究在复杂未知环境下的单基站uwb混合定位是非常有意义的。
技术实现思路
1、本专利技术针对复杂未知定位环境中的精确定位问题，提出一种基于多径识别的uwb单基站混合定位方法。
2、本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于多径识别的uwb单基站混合定位方法，包括以下过程：
4、步骤1，建立系统模型，包括一个具有已知位置的基站bs和一个具有未知位置的移动终端ms，并且在bs和ms之间随机分布了一些散射体，bs和ms
5、步骤2，利用提取的特征和加权k近邻方法进行实时分类识别，来确定为los环境或nlos环境；
6、步骤3，若步骤2识别结果为los环境，则使用music算法求解目标到达角及到达时的估计值，用于进行单基站角度时延联合定位，解出目标位置信息；若步骤2识别结果为nlos环境，则使用自适应遗传算法，经过多次选择、交叉和变异得到nlos环境下单基站定位结果；
7、步骤4，若设定时间内，目标运动经过los和nlos不同环境，则运用卡尔曼滤波对不同时刻的los和nlos定位结果进行组合滤波，补充各自结果精度。
8、进一步的，步骤2的具体实现过程为：
9、将步骤1提取的特征作为测试集数据，每个特征作为一个待测样本点，将测试集数据和已知的训练集数据分别进行加权归一化处理，然后计算每个待测样本点与训练集数据间的绝对距离并排列，选择k个距离最小的训练点，将选择的k个训练点出现次数最多的类别做为待测样本点的预测信道状态，其中，k值选取随着数据集容量大小调整，训练集及测试数据集越大，k值相应增加，同时考虑计算量及实时性选取合适的k值；
10、其中加权归一化处理的具体过程为：将特征参量归一化处理，然后根据每个特征参量与分类类别标签的相关性赋予每个特征参量不同的权值，选用relief算法计算权重：ai权值r(a1)、r(a2)......r(an)分别为测试集特征a1、a2、…an与分类标签的相关性，n为特征参量总个数，1≤i≤n。
11、进一步的，步骤3中若步骤2识别结果为nlos环境，则使用自适应遗传算法，经过多次选择、交叉和变异得到nlos环境下单基站定位结果，具体实现过程为：
12、(301)根据移动终端ms、基站bs和散射体的几何关系及最小化测量误差的要求得到优化模型，对随机生成的多个个体初始化并根据优化模型计算各自个体适应度；其中，个体表示随机产生的假设目标ms’可能位置；
13、(302)将选择算子、交叉算子和变异算子分别作用于群体，群体经过选择、交叉和变异得到下一代群体；
14、其中，进行交叉算子计算时，自适应交叉概率调整函数为：
15、
16、式中，pc max是交叉概率pc的最大值，pc min是交叉概率pc的最小值，t是种群的总迭代数量，t是当前种群迭代数量，f是当前种群的个体适应度，fmax是个体的最大适应度，favg是个体的平均适应度，交叉概率pc在区间[pc min，pc max]内被自适应调整和变化；
17、进行变异算子计算时，自适应突变概率调整函数为：
18、
19、式中，pm max为突变概率pm的最大值，pm min为pm的最小值，突变概率pm在区间[pm min，pm max]内被自适应地调整和变化；
20、(303)重复步骤(302)设定次数后将进化过程中得到的最大适应度个体作为最优解输出，得到nlos环境下的最终定位结果。
21、本专利技术的优点主要有以下两点：
22、(1)本专利技术依托实际环境与uwb设备情况，对目标cir特征信息进行识别，根据los/nlos识别结果，使用不同定位算法实现了目标位置的估计功能，保障定位方法的收敛性，不但提升了目标节点的定位精度，而且减小系统的定位误差，提升系统性能。
23、(2)在一些射频频段中，来自同时运行的雷达系统的干扰是一个日益严重的问题。uwb单基站定位受益于协调的发射和接收元件，可以较好抵抗干扰，得到更准确的目标信息。
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1.一种基于多径识别的UWB单基站混合定位方法，其特征在于，包括以下过程：
2.根据权利要求1所述的一种基于多径识别的UWB单基站混合定位方法，其特征在于，步骤2的具体实现过程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于多径识别的UWB单基站混合定位方法，其特征在于，步骤3中若步骤2识别结果为NLOS环境，则使用自适应遗传算法，经过多次选择、交叉和变异得到NLOS环境下单基站定位结果，具体实现过程为：
【技术特征摘要】
1.一种基于多径识别的uwb单基站混合定位方法，其特征在于，包括以下过程：
2.根据权利要求1所述的一种基于多径识别的uwb单基站混合定位方法，其特征在于，步骤2的具体实现过程为：
3.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏润佳，蔚保国，鲍亚川，赵军，杨梦焕，田润泽，李建佳，崔宋祚，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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