[發(fā)明專利]一種用于無線定位個(gè)人輻射劑量儀的定位坐標(biāo)算法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710376998.9 | 申請日： | 2017-05-25 |
| 公開（公告）號： | CN108931806A | 公開（公告）日： | 2018-12-04 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 劉立業(yè);汪嶼;于偉躍;曹勤劍;趙日;趙原;肖運(yùn)實(shí);夏三強(qiáng);衛(wèi)曉峰;李華;金成赫;熊萬春;潘紅娟 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國輻射防護(hù)研究院 |
| 主分類號： | G01T1/18 | 分類號： | G01T1/18;G01S5/10;H04W64/00 |
| 代理公司： | 北京天悅專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11311 | 代理人： | 任曉航;周敏毅 |
| 地址： | 030006 山*** | 國省代碼： | 山西;14 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 定位坐標(biāo) 無線定位 算法 輻射劑量 人員位置 測距結(jié)果 協(xié)方差 核電廠 漂移 卡爾曼濾波器 輻射劑量儀 輻射監(jiān)控 過程噪聲 基站獲取 算法計(jì)算 現(xiàn)場環(huán)境 大誤差 噪聲 測量 | ||
1.一種用于無線定位個(gè)人輻射劑量儀的定位坐標(biāo)算法，其特征在于：所述的定位坐標(biāo)算法以卡爾曼濾波器為基礎(chǔ)，通過設(shè)置過程噪聲協(xié)方差Qk和測量噪聲協(xié)方差Rk參數(shù)，準(zhǔn)確的給出人員位置坐標(biāo)的估計(jì)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于：所述的卡爾曼濾波器由預(yù)測方程與校正方程實(shí)現(xiàn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于，所述的預(yù)測方程為：
其中，
k代表迭代次數(shù)，k＝0,1,2,3….；xk為系統(tǒng)的狀態(tài)向量，即卡爾曼濾波器算法所需要估計(jì)的量，包含人員位置及其速度值，可以用離散的列向量表示為xk＝(px vx py vy)T；
px,py代表人員當(dāng)前位置；vx,vy代表人員當(dāng)前速度；函數(shù)f為系統(tǒng)的過程函數(shù)，描述k時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)與k+1時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)之間的關(guān)系；Ak+1為過程函數(shù)f對系統(tǒng)狀態(tài)向量xk+1的偏微分矩陣；表示對k+1時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)的先驗(yàn)估計(jì)；為該先驗(yàn)估計(jì)的誤差協(xié)方差矩陣；Pk為k時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)的誤差協(xié)方差矩陣；Qk為過程噪聲協(xié)方差矩陣。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于：所述的校正方程包括卡爾曼增益方程和測量校正方程。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于，所述的卡爾曼增益方程為：
其中，
Rk+1為測量噪聲的協(xié)方差矩陣；函數(shù)h為測量函數(shù)，描述系統(tǒng)狀態(tài)xk與測量值yk之間的關(guān)系；Hk為測量函數(shù)h對系統(tǒng)狀態(tài)向量xk的偏微分矩陣；Kk+1為k+1時(shí)刻的卡爾曼增益。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于，所述的測量校正方程為：
其中，
yk為測量向量，代表對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行的測量，即劑量儀與基站之間的測距，也即劑量儀與基站之間距離的測量值ri，可用列向量表示為yk＝(r1 r2 r3 r4)T，I為單位矩陣。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于，所述的卡爾曼濾波器的運(yùn)行流程包括預(yù)測與校正方程，包括如下步驟：
(1)卡爾曼濾波器的初始化，由于系統(tǒng)初始值通常不能直接獲取或測量得到，因此需要一個(gè)系統(tǒng)狀態(tài)初始化值的估計(jì)以及該估計(jì)的協(xié)方差P0；
(2)根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻k時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)計(jì)算出下一時(shí)刻k+1時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)的先驗(yàn)估計(jì)值以及該估計(jì)的協(xié)方差
(3)計(jì)算卡爾曼增益Kk+1。
(4)根據(jù)先驗(yàn)估計(jì)值和實(shí)際測量值yk+1，計(jì)算出下一時(shí)刻的后驗(yàn)估計(jì)值認(rèn)為該后驗(yàn)估計(jì)值即為所求的下一時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)xk+1；
(5)計(jì)算后驗(yàn)估計(jì)的協(xié)方差Pk+1，然后回到(2)開始下一次迭代過程。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于：所述的過程噪聲協(xié)方差Qk的范圍為0.0216·I到0.354·I，其中I為單位矩陣。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的定位坐標(biāo)算法，其特征在于：所述的測量噪聲協(xié)方差Rk選為Rk＝0.1328·I，其中I為單位矩陣。
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