【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及传感器网络目标定位，具体涉及一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法。
技术介绍
1、主动定位系统比被动定位具有更大的灵活性和鲁棒性，近年来受到了广泛的关注。发射机发射探测信号，经过一段时间的传播后，经目标反射重新被接收机接收。在不同的情况下，得到了几种测量方法。利用发射信号和接收信号的互相关技术，可以很容易地获得时延测量。
2、当信号传播期间传感器发生运动时，即：传感器发射信号的位置与传感器接收信号的位置不同时，如何实现对目标的位置估计，是一个值得研究的问题。现有的文献，往往忽略了传感器的运动效应以简化定位方法。当信号以光速传播时，在主动定位中这种运动效应是可以忽略的，但在以1500m/s左右(远小于光速)的声速传播的声纳定位系统中，如果忽略传感器运动，定位性能将大大下降。
3、人们提出了大量的定位方法来从非线性测量中估计位置，如最大似然估计(mle)、最小二乘(ls)方法和半定松弛(sdr)方法。然而，现有的大多数文献并没有考虑到传感器的运动效应。扩展卡尔曼滤波器(ekf)用于auv定位，以补偿在询问-接收周期期间的auv运动。由于ekf是一个递归的自修正估计器，因此它需要在不同的时间进行一系列的测量，并且在收敛到一个好的结果之前会出现一个有限的过渡周期。
4、因此亟需一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法。考虑到定位过程
2、本专利技术的目的可以通过采取如下技术方案达到：
3、本专利技术提供一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，包括：
4、构造基于近似模型的时延测量线性方程并得到目标位置的初始估计值；
5、构造目标初始估计值的修正变量方程，并得到目标初始估计值的修正值；
6、根据目标位置的初始估计值和目标初始估计值的修正值计算基于时延的目标位置估计的近似值；
7、构造基于精确模型的时延估计修正变量方程，并得到目标位置估计偏差；
8、根据目标位置估计的近似值和目标位置估计偏差得到基于时延估计的最终目标位置。
9、作为本专利技术的进一步的技术方案为，所述构造基于近似模型的时延测量线性方程并得到目标位置的初始估计值；具体包括：
10、构造基于近似模型的时延测量方程；
11、求解时延估计的测量线性方程的加权最小二乘解，得到目标位置的初始估计值。
12、进一步的，所述构造基于近似模型的时延测量方程；具体为：
13、根据式(1)构造基于近似模型的时延测量方程：
14、b1,τδτ＝h1,τ-a1,τθo (1)
15、已知传感器发射位置为ti∈rk(i＝1,2,…,n)，信号传播速度为c，τi为第i个传感器的时延测量值，δτi为零均值高斯随机噪声，时延测量模型可表示为：τ＝[τ1,τ2,…,τn]t＝τo+δτ；
16、其中τo表示无噪声时延向量，δτ为测量噪声向量，其协方差矩阵为qτ；θo＝[uot,γo]t，γo＝uotuo，uo∈rk(k＝2或k＝3是定位空间的维数)为目标位置；则式(1)中的各变量为：
17、
18、式中：“t”表示转置；
19、求解式(1)的加权最小二乘解，根据式(2)得到基于近似模型的目标位置的初始估计值u1,τ；
20、
21、式中：为式(1)中θo的解，为加权矩阵。
22、作为本专利技术的进一步的技术方案为，所述构造目标初始估计值的修正变量方程，并得到目标初始估计值的修正值；具体包括：
23、根据式(3)构造修正变量方程，对基于近似模型的目标位置初始估计进行修正；
24、
25、式中：表示对θ1,τ的修正量(其它类似)，i表示单位矩阵；
26、求解式(3)的加权最小二乘解，根据式(4)得到目标估计值的修正变量δu1,τ；
27、
28、式中：w2,τ＝(cov(θ1,τ))-1为加权矩阵，(“cov”表示协方差，“e”表示期望)，δu1,τ是的解。
29、作为本专利技术的进一步的技术方案为，所述根据目标位置的初始估计值和目标初始估计值的修正值计算基于时延估计的目标位置估计的近似值；具体包括：
30、联合式(2)、(4)，得到目标位置估计的近似值
31、
32、作为本专利技术的进一步的技术方案为，所述构造基于精确模型的时延估计修正变量方程，并得到目标位置估计偏差；具体包括；
33、基于精确模型，根据式(6)构造目标位置的估计偏差方程；
34、b3,τδτ＝h3,τ-a3,τδu (6)
35、假设每个传感器在询问期间都以匀速vi∈rk进行运动，因此第i个传感器将在位置si∈rk上检测到反射信号；式(6)中，表示被估计量的估计偏差；a3,τ的第i行为表示向量的单位向量；h3,τ的第i个元素为b3,τ为对角阵，其第i个元素为b3,τ(i,i)＝||vi||2-c2；
36、求式(6)的加权最小二乘解，得到基于精确模型的目标位置估计偏差值δuτ；
37、
38、式中：δuτ是δu的解，是加权矩阵。
39、作为本专利技术的进一步的技术方案为，根据目标位置估计的近似值和目标位置估计偏差得到基于时延估计的最终目标位置；具体包括：
40、联合式(5)、(7)，根据式(8)，得到基于时延测量模型的最终目标位置估计值；
41、
42、作为本专利技术的进一步的技术方案为，还包括：根据mse对最终目标位置进行检验；
43、mse＝ε(||u-uo||2) (9)
44、式中：u表示基于时延和多普勒频移测量的最终目标位置。
45、进一步的，所述mse是使用2000次蒙特卡罗运行获得；信号的传播速度为1500m/s；协方差矩阵是其中是时延协方差，简单起见，被用于仿真设置。
46、本专利技术相对于现有技术具有如下的有益效果：
47、本专利技术利用运动传感器获取的时延测量实现了对静止目标的主动定位。该定位方法在模型上，考虑到了传感器运动对目标定位模型的影响，构建了一个基于运动传感器的时间延迟测量模型，该模型可以补偿测量期间传感器运动。
48、在具体目标估计时，首先推导了基于忽略传感器运动的近似模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述构造基于近似模型的时延测量线性方程并得到目标位置的初始估计值；具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述构造基于近似模型的时延测量方程；具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述构造目标初始估计值的修正变量方程，并得到目标初始估计值的修正值；具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述根据目标位置的初始估计值和目标初始估计值的修正值计算基于时延估计的目标位置估计的近似值；具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述构造基于精确模型的时延估计修正变量方程，并得到目标位置估计偏差；具体包括；
7.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，还包括：根据MSE对最终目标位置进行检验；
9.根据权利要求8所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述MSE是使用2000次蒙特卡罗运行获得；信号的传播速度为1500m/s；协方差矩阵是其中是时延协方差，简单起见，被用于仿真设置。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述构造基于近似模型的时延测量线性方程并得到目标位置的初始估计值；具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述构造基于近似模型的时延测量方程；具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述构造目标初始估计值的修正变量方程，并得到目标初始估计值的修正值；具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于时延估计的运动传感器主动定位方法，其特征在于，所述根据目标位置的初始估计值和目标初始估计值的修正值计算基于时延估计的目标位置估计的近似...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。