【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，具体涉及一种针对无线自组网通信的非视距信号识别方法及装置。
技术介绍
1、无线自组网通信技术是无线(移动)通信和计算机网络融合发展的产物，adhoc网络、无线传感网(wsn)和无线网状网(wmn)均属于无线自组网范畴。简单的说，无线自组网就是由一组带有无线收发装置的移动终端组成的一个多跳的临时性自治系统，移动终端兼备路由器和主机两种功能，可以通过无线连接构成任意的网络拓扑，这种网络可以独立工作，也可以与internet或蜂窝无线网络连接。在无线自组网中，节点间的路由通常由多个网段(跳)组成，由于终端的无线传输范围有限，两个无法直接通信的终端节点往往通过多个中间节点的转发来实现通信。
2、在非常规突发事件环境较为恶劣、人力无法到达的现场，借助无线传感网快速、精确化、近距离的方式获取现场环境数据，进行环境监测，为现场和后方指挥人员提供现场环境实时数据信息。但是在复杂环境情况下，无线电收到环境干扰，会导致通信信号变差，影响数据传输的准确性以及通信带宽，如何通过信号本身识别当前信号是否良好，传播过程中是否存在障碍物，是保障自组网通信高效、高质的有效前提。
3、目前在自组网通信
，主要通过信号强度变化来判断信号是否为非视距信号或者视距信号，即简单的通过一个阈值来判断，当信号强度低于某一阈值时，该信号即是非视距信号，需要特殊处理。但是信号强度会随两个节点之间的距离、环境等发生变化，准确性不高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种能够准
2、为实现上述目的，本专利技术一方面提供一种针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，包括：
3、将待测节点周围的可用节点进行分组；
4、基于三边定位算法分别对分组后的节点进行计算，得到所述待测节点的位置估计点分布；
5、基于所述待测节点的位置估计点分布得到置信度圆，基于置信度圆内部所述待测节点的位置估计点的密度识别非视距信号节点。
6、作为本专利技术进一步的方案，所述将待测节点周围的可用节点进行分组，包括：
7、待测节点周围的可用节点按照任意三个节点为一组进行分组，得到若干个节点计算组。
8、作为本专利技术进一步的方案，所述基于三边定位算法分别对分组后的节点进行计算，得到所述待测节点的位置估计点分布，包括：
9、基于到达时间定位解算算法分别计算出每一个节点计算组对应的待测节点的位置估计点，得到所述待测节点的位置估计点分布。
10、作为本专利技术进一步的方案，所述基于到达时间定位解算算法分别计算出所述每一个节点计算组对应的待测节点的位置估计点，包括：
11、分别测量待测节点ms(x,y)与三个节点bs1(x1,y1)，bs2(x2,y2)，bs3(x3,y3)的到达时间；
12、基于速度恒定的传播模型将待测节点ms(x,y)与三个节点bs1(x1,y1)，bs2(x2,y2)，bs3(x3,y3)的到达时间转换为距离信息；
13、基于最小二乘法对所述距离信息和三个节点bs1(x1,y1)，bs2(x2,y2)，bs3(x3,y3)进行计算，得到待测节点ms(x,y)的信息。
14、作为本专利技术进一步的方案，所述基于最小二乘法对所述距离信息和三个节点bs1(x1,y1)，bs2(x2,y2)，bs3(x3,y3)进行计算，得到待测节点ms(x,y)的信息，包括：
15、(xi-x)2+(yi-y)2＝ri2,i＝1,2,...,3 (1)
16、把上述公式展开可得：
17、
18、设r＝x2+y2，则有：
19、ri2-ki＝-2xix-2yiy+r (3)
20、将上述公式写成矩阵的形式：
21、
22、则上式可以进一步写成：y＝ax，
23、待测节点的坐标(x,y)，即求得的x，利用最小二乘法可得：
24、x＝(ata)-1aty (5)。
25、作为本专利技术进一步的方案，所述基于所述待测节点的位置估计点分布得到置信度圆，基于置信度圆内部所述待测节点的位置估计点的密度识别非视距信号节点，包括：
26、基于待测节点的位置估计点分布结合误差模型确定置信度圆的半径；
27、基于预先设置的节点密度阈值计算置信度圆半径内所述待测节点的位置估计点的个数占位置估计点总数的比例，判断是否存在非视距信号。
28、作为本专利技术进一步的方案，所述基于待测节点的位置估计点分布结合误差模型确定置信度圆的半径，包括：
29、使用核密度估计方法来估计所述待测节点的位置估计点分布的密度，视距信号环境中，测量噪声对位置估计点的计算干扰较小，位置估计点呈现密集分布，非视距信号环境中，测量噪声对位置估计点的计算干扰较大，位置估计点呈现稀疏分布。
30、另一方面，本专利技术提供一种针对无线自组网通信的非视距信号识别装置，包括：
31、节点分组模块，将待测节点周围的可用节点进行分组；
32、位置估计点分布计算模块，基于三边定位算法分别对分组后的节点进行计算，得到所述待测节点的位置估计点分布；
33、非视距信号节点识别模块，基于所述待测节点的位置估计点分布得到置信度圆，基于置信度圆内部所述待测节点的位置估计点的密度识别非视距信号节点。
34、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
35、本专利技术提出了一种基于置信度圆的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，该算法通过三边定位原理解算出待测节点的估计点，并且计算出在该待测节点的置信度圆内估计节点的密度，在nlos误差的干扰下，nlos误差对该方法的干扰比较大，离群的估计点的个数增多，估计点呈现稀疏现象，估计点密度较小。在los环境下，测量噪声对该定位方法的干扰比较小，估计点呈现密集现象，估计点密度较大。以此来判断这一时刻的待测节点是否会受到nlos误差的干扰。该方法可以部署于设备终端，实现实时计算。本方法避免了现有技术中通过信号强度变化来判断信号是否为非视距信号信号强度随着节点之间距离、环境变化造成的准确度不高的技术问题，提高了对于非视距信号的判断精准度。
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1.一种针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述将待测节点周围的可用节点进行分组，包括：
3.根据权利要求2所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述基于三边定位算法分别对分组后的节点进行计算，得到所述待测节点的位置估计点分布，包括：
4.根据权利要求3所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述基于到达时间定位解算算法分别计算出所述每一个节点计算组对应的待测节点的位置估计点，包括：
5.根据权利要求4所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述基于最小二乘法对所述距离信息和三个节点BS1(x1,y1)，BS2(x2,y2)，BS3(x3,y3)进行计算，得到待测节点MS(x,y)的信息，包括：
6.根据权利要求1所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述基于所述待测节点的位置估计点分布得到置信度圆，基于置信度圆内部所述待测节点的位置估计点的密度识
7.根据权利要求6所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述基于待测节点的位置估计点分布结合误差模型确定置信度圆的半径，包括：
8.一种针对无线自组网通信的非视距信号识别装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述将待测节点周围的可用节点进行分组，包括：
3.根据权利要求2所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述基于三边定位算法分别对分组后的节点进行计算，得到所述待测节点的位置估计点分布，包括：
4.根据权利要求3所述的针对无线自组网通信的非视距信号识别方法，其特征在于，所述基于到达时间定位解算算法分别计算出所述每一个节点计算组对应的待测节点的位置估计点，包括：
5.根据权利要求4所述的针对无线自组网通信的非视距信号识...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐正国，冯建辉，胡健，姜虹云，杨修正，普碧才，和春元，宋登峰，杨永森，赵正平，杨杰，杨永平，杜海燕，何欧涯，张玉梅，刘江雄，李均宏，杨征鸿，王啸虎，杨文益，秦建明，王陈喜，陈永忠，刘慧，耿座学，王培继，解立秀，孔碧光，肖翠，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司怒江供电局，
类型：发明
国别省市：
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