[發(fā)明專利]一種對(duì)偶空間反投影射頻層析成像方法、定位方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710731787.2
• 申請(qǐng)日: 2017-08-23
• 公開（公告）號(hào): CN107666705B
• 公開（公告）日: 2020-04-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王國(guó)利;王震;郭雪梅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W64/00
• 分類號(hào): H04W64/00;G01S5/02
• 代理公司: 廣東翰銳律師事務(wù)所 44442
• 代理人: 楊炳財(cái)

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及免持目標(biāo)定位領(lǐng)域，具體為涉及對(duì)偶空間反投影射頻層析成像方法，本發(fā)明還包括利用該成像實(shí)現(xiàn)定位的方法，以及應(yīng)用上述方法的裝置。

背景技術(shù)

窄帶射頻層析成像是一種利用射頻信號(hào)實(shí)現(xiàn)投影測(cè)量，從射頻鏈路陰影衰落信息重構(gòu)環(huán)境陰影衰落影像進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)免持定位與穿墻透視成像的環(huán)境感知方法。借助于射頻信號(hào)提供的非侵入式、不受光照變化和障礙物遮擋影響的傳感模式，射頻層析成像在室內(nèi)或隱蔽的興趣目標(biāo)檢測(cè)、定位和跟蹤等方面，有著其它傳感技術(shù)所不可替代的優(yōu)勢(shì)。深入挖掘和廣泛利用射頻層析成像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和潛力正成為智能感知和相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

由于電磁傳播多徑效應(yīng)的存在，當(dāng)免持目標(biāo)阻擋射頻鏈路時(shí)，不同鏈路表現(xiàn)出不同的衰落特性，有的鏈路甚至出現(xiàn)RSS不變或者增強(qiáng)的情況。因此如何篩選有效的鏈路，去除無(wú)效、冗余的鏈路，即對(duì)觀測(cè)值y進(jìn)行篩選，也是窄帶射頻層析成像非常關(guān)鍵的一個(gè)技術(shù)。

目前的重構(gòu)方法集中在衰落影像向量x構(gòu)成的信號(hào)原空間，即:通過不同的方法，利用RSS得到的觀測(cè)值y直接推斷衰落影像向量x。重構(gòu)方法主要包括正則化方法、貪婪算法、凸優(yōu)化方法、貝葉斯壓縮感知方法、字典學(xué)習(xí)方法等。但是直接在原信號(hào)空間進(jìn)行重構(gòu)面臨著一些問題。首先，由于原信號(hào)空間x的維數(shù)比較高，利用正則化方法、貪婪算法、凸優(yōu)化方法、貝葉斯壓縮感知方法、字典學(xué)習(xí)等方法來(lái)重構(gòu)衰落影像向量時(shí)計(jì)算量比較大；其次，從稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的角度分析，原信號(hào)空間魯棒損失函數(shù)只可以處理異常數(shù)據(jù)，處理冗余、無(wú)效鏈路的數(shù)據(jù)需要額外借助于其他的鏈路選擇策略。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種對(duì)偶空間反投影射頻層析成像方法、定位方法及裝置，通過將原信號(hào)空間的衰落信號(hào)映射到對(duì)偶空間中進(jìn)行重構(gòu)的方法，以達(dá)到降低計(jì)算量，并且去除冗余、無(wú)效鏈路的目的。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案有：

一種對(duì)偶空間反投影射頻層析成像方法，實(shí)現(xiàn)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，所述無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間構(gòu)成射頻鏈路，所述方法包括以下步驟：

A1:建立定位系統(tǒng)；

A2:測(cè)量無(wú)目標(biāo)時(shí)射頻鏈路的RSS與有目標(biāo)時(shí)的RSS，兩者相減得到觀測(cè)值y；

A3:將原空間的衰落影像向量x通過x＝Φ^Tz映射到對(duì)偶空間，其對(duì)應(yīng)表示為向量z；

A4:結(jié)合測(cè)量方程y＝Φx+n和上述的映射關(guān)系，得到對(duì)偶空間的測(cè)量方程y＝Ψz+n，其中Ψ＝ΦΦ^T；

A5:將由步驟A2得到的觀測(cè)值y結(jié)合A4得到的對(duì)偶空間測(cè)量方程y＝Ψz+n在對(duì)偶空間進(jìn)行重構(gòu)得到信號(hào)z；

A6:將重構(gòu)結(jié)果z利用映射方程x＝Φ^Tz反投影到原信號(hào)空間，得到衰落影像向量x；

A7:將衰落影像向量x轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的二維圖像矩陣。

進(jìn)一步的，所述步驟A3和A4具體為：

將原空間信號(hào)x映射到對(duì)偶空間下的表示z，即：

信號(hào)x是由M條鏈路的測(cè)量向量加權(quán)疊加而成。其中表示第j條鏈路的測(cè)量向量，其維數(shù)為N*1，與原空間信號(hào)x的維數(shù)一致，注意在射頻層析成像中滿足N>M；z_j(j＝1,2…M)表示第j條鏈路的測(cè)量向量對(duì)衰落影像向量x的加權(quán)權(quán)值；通過這種映射，將原空間維數(shù)為N*1的信號(hào)x轉(zhuǎn)化為對(duì)偶空間的表示z，其維數(shù)降為M*1。在對(duì)偶空間下，信號(hào)z的維數(shù)與觀測(cè)值y以及噪聲n的維數(shù)相同，即dim(z)＝dim(y)＝dim(n)＝M；

對(duì)偶空間下的測(cè)量方程，即觀測(cè)值y與信號(hào)z之間滿足：

y＝ΦΦ^Tz+n

＝Ψz+n

此處Ψ＝ΦΦ^T，維數(shù)為M*M，為對(duì)偶空間下的測(cè)量矩陣，映射到對(duì)偶空間后實(shí)現(xiàn)了降維，減小了運(yùn)算量，使得矩陣運(yùn)算更加快捷。

優(yōu)選的，所述步驟A5中，y結(jié)合對(duì)偶空間的測(cè)量方程y＝Ψz+n利用正則化、貪婪算法、凸優(yōu)化方法或貝葉斯壓縮感知方法，在對(duì)偶空間重構(gòu)得到z。

優(yōu)選的，所述步驟A5中的重構(gòu)方法為吉洪諾夫正則化和兩層異構(gòu)稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法。

進(jìn)一步的，所述步驟A7后為步驟A8：在二維圖像中利用像素最大值法或者區(qū)域增長(zhǎng)算法得到免持目標(biāo)的估計(jì)位置。

更進(jìn)一步的，所述步驟A8后為步驟A9：基于目標(biāo)的估計(jì)位置，利用卡爾曼濾波對(duì)免持目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

進(jìn)一步的，還包括中央處理單元，適用于實(shí)現(xiàn)各指令；存儲(chǔ)設(shè)備，適于存儲(chǔ)多條指令，所述指令適用于由中央處理單元加載并執(zhí)行：

A1:建立定位系統(tǒng)；