【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及移动通信，具体是一种城市复杂环境中的多点协同定位方法。
技术介绍
1、定位技术在现代社会中扮演着至关重要的角色，广泛应用于导航系统、物流管理、智能交通、智能手机定位等领域。为了实现高精度和实时的定位，目前已经有多种定位技术得到广泛应用；如全球定位系统(global positioning system，gps)、蓝牙定位、wi-fi(wireless fidelity,wi-fi)定位、惯性导航系统、基于地磁场的定位、视觉定位等。
2、如gps是目前最常用的定位技术之一，其利用一组卫星发射的信号，通过接收器接收并计算信号传播时间来确定接收器的位置；然而，gps在室内或密集城市等遮挡物较多的环境中精度较低，并且对电池寿命要求较高。蓝牙定位是另一种常见的定位技术，它利用蓝牙信号的强度来确定设备的位置；通过在环境中部署多个蓝牙信标，并结合接收设备接收到的信号强度，可以实现室内定位；然而其精度受到多径效应和信号衰减等干扰的影响，且在大范围区域中需要大量的信标来提供足够的覆盖。wi-fi定位是利用wi-fi信号进行定位的技术，通过测量接收设备与多个wi-fi接入点之间的信号强度和延迟来计算设备的位置；其可以在室内和室外环境中实现较高的定位精度，但其精度受到信号干扰和信号遮挡等因素的影响；每种定位技术都有其独特的优点和局限性，在不同的应用场景中可能有不同的适用性。
3、然而，现有的定位技术在某些方面仍存在一些挑战和限制。例如，城市环境由于其丰富的环境组成，复杂的地形遮挡，无线电波的传播会受到严重的多径效
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，包括以下步骤：
4、s1、首先建立城市模型，布置若干个每个接收机，并确定每个接收机在城市模型中的位置；接着，记录每个位置处发射机发射的信号强度，以及接收机接收到的信号强度，记录信号的衰减量；并绘制能量衰减地图和关于城市模型的随机森林场景地图；
5、s2、通过接收机接收发射机发出的信号，并将接收到的信号强度与能量衰减地图叠加，得到修正后的辐射源功率图；
6、s3、对辐射源功率图中所有的辐射源功率点进行筛选，选取功率差值在规定范围的点，分别列出筛选出的点的定位横坐标值和定位纵坐标值，以及对应点位置处根据接收机计算出的两台发射机的功率差值，并判断该点是否为定位有效点；
7、s4、删除明显坏点后，得到有效点，计算出所有有效点的定位横坐标值和定位纵坐标值的平均值，得到定位坐标；再计算出定位坐标与实际坐标的差值；
8、s5、重复s3和s4步骤，计算不同位置发射机的定位坐标，以及定位坐标与实际坐标的差值，并绘制累积分布函数绘制出cdf曲线，以分析定位精度。
9、作为本专利技术再进一步的方案：在所述s1步骤中，随机森林场景地图的要素包括整体型建筑、分层型建筑、常规体型建筑、小型建筑、道路和树木，随机森林场景地图的地形包括建筑群、空地和公园。
10、作为本专利技术再进一步的方案：在所述s1步骤中，发射机用于提供有效的无线信号传输，接收机用于接收和解码无线信号。
11、作为本专利技术再进一步的方案：在所述s1步骤中，随机森林场景地图的模型为城市峡谷，其参数包括射线间距、反射数、衍射数，输出结果包括路径损耗、路径增益、传播路径和接收能量。
12、作为本专利技术再进一步的方案：在所述s4步骤中，定位坐标的公式如下：
13、
14、在上式(1)中，表示定位坐标中有效点的横坐标平均值，表示定位坐标中有效点的纵坐标平均值，n表示有效点的个数，xi表示定位坐标中第i个点的横坐标值，yi表示定位坐标中第i个点的纵坐标值；
15、定位坐标与实际坐标的差值的计算公式如下：
16、
17、在上式(2)中，δ表示定位坐标与实际坐标的差值，x表示实际坐标中的横坐标值，y表示实际坐标中的纵坐标值。
18、作为本专利技术再进一步的方案：累积分布函数的计算公式如下：
19、fx(x)＝p(x≤x) (3)
20、在上式(3)中，x表示随机变量，x表示定位坐标与实际坐标的差值；fx(x)表示累积分布函数，p(x≤x)表示随机变量x不大于x的概率。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
22、本专利技术在面临城市复杂介质环境以及非视距时造成通信速率不佳、连通性差时，对环境适应性强，可靠性高，定位精确度较高，且可以满足大范围区域的定位需求。
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1.一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，在所述S1步骤中，随机森林场景地图的要素包括整体型建筑、分层型建筑、常规体型建筑、小型建筑、道路和树木，随机森林场景地图的地形包括建筑群、空地和公园。
3.根据权利要求1所述的一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，在所述S1步骤中，发射机用于提供有效的无线信号传输，接收机用于接收和解码无线信号。
4.根据权利要求1所述的一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，在所述S1步骤中，随机森林场景地图的模型为城市峡谷，其参数包括射线间距、反射数、衍射数，输出结果包括路径损耗、路径增益、传播路径和接收能量。
5.根据权利要求1所述的一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，在所述S4步骤中，定位坐标的公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，累积分布函数的计算公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，在所述s1步骤中，随机森林场景地图的要素包括整体型建筑、分层型建筑、常规体型建筑、小型建筑、道路和树木，随机森林场景地图的地形包括建筑群、空地和公园。
3.根据权利要求1所述的一种城市复杂环境中的多点协同定位方法，其特征在于，在所述s1步骤中，发射机用于提供有效的无线信号传输，接收机用于接收和解码无线信号...
【专利技术属性】
技术研发人员：张焱，秦德状，张万成，吴嘉明，何遵文，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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