[發(fā)明專利]一種基于LoRa信號(hào)的非接觸式檢測(cè)定位方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911088665.1
• 申請(qǐng)日: 2019-11-08
• 公開（公告）號(hào): CN110927666B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳麗麗;陳凱;韓典賀;房鼎益;陳曉江;陳峰;王安文;徐丹
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S5/02
• 分類號(hào): G01S5/02
• 代理公司: 西安恒泰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61216
• 代理人: 王芳

1.一種基于LoRa信號(hào)的非接觸式檢測(cè)定位方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：采用輪詢的方式切換信號(hào)的接收模式接收信號(hào)，得到第一模式信號(hào)、第二模式信號(hào)和第三模式信號(hào)；

步驟2：對(duì)當(dāng)前時(shí)間段的任一模式信號(hào)進(jìn)行采樣、低通濾波和幅值化處理得到幅度序列A，對(duì)A進(jìn)行分段獲得Q個(gè)目標(biāo)窗口，然后對(duì)包含Q個(gè)目標(biāo)窗口的序列A中進(jìn)行自相關(guān)和傅里葉變換后得到序列F，選取F每個(gè)目標(biāo)窗口的最大峰值頻率得到峰值頻率集合表示第q個(gè)目標(biāo)窗口的最大峰值頻率q∈[1,Q]且Q為正整數(shù)；

步驟3：將與目標(biāo)存在閾值δ進(jìn)行比較；

若則當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)在當(dāng)前接收模式下檢測(cè)到活動(dòng)目標(biāo)，將/存入存在目標(biāo)的峰值頻率集合/判斷當(dāng)前/中元素的個(gè)數(shù)，若個(gè)數(shù)大于等于4則執(zhí)行步驟4，否則令q＝q+1返回執(zhí)行步驟3；

若當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)在當(dāng)前接收模式下沒有檢測(cè)到活動(dòng)目標(biāo)，切換至其他接收模式下的信號(hào)，返回執(zhí)行步驟2；

步驟4：根據(jù)步驟3得到的計(jì)算當(dāng)前目標(biāo)窗口時(shí)目標(biāo)所在位置，按照步驟4.1到4.3執(zhí)行：

步驟4.1：根據(jù)式Ⅰ建立當(dāng)前目標(biāo)窗口的目標(biāo)定位模型；

其中，L表示發(fā)送端Tx與接收端Rx之間連線的長(zhǎng)度，λ表示LoRa信號(hào)的波長(zhǎng)，v表示目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度，d_m表示第m個(gè)目標(biāo)窗口時(shí)目標(biāo)與L的垂線，θ_Rm表示第m個(gè)目標(biāo)窗口時(shí)目標(biāo)反射到Rx的連線與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的夾角，θ_Tm表示第m個(gè)目標(biāo)窗口時(shí)Tx到目標(biāo)的連線與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的夾角，θ_0m表示第m個(gè)目標(biāo)窗口時(shí)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向與d_m的夾角，表示/中第m個(gè)目標(biāo)窗口的最大峰值頻率，m∈[1,M]且M≥4；

步驟4.2：根據(jù)式Ⅰ獲取第(m+1)、(m+2)、...、(m+i)、...和(m+I)共I個(gè)目標(biāo)窗口對(duì)應(yīng)的目標(biāo)定位模型，其中，i∈[1,I]且I≥3，將當(dāng)前目標(biāo)窗口的目標(biāo)定位模型與當(dāng)前目標(biāo)窗口后的I個(gè)目標(biāo)窗口對(duì)應(yīng)的目標(biāo)定位模型聯(lián)立，再根據(jù)式II獲得θ_T(m+i)與θ_Tm、d_m+i與d_m和θ_R(m+i)與θ_Rm的關(guān)系，然后通過粒子群算法和全局最優(yōu)搜索算法對(duì)聯(lián)立的目標(biāo)定位模型進(jìn)行求解，得到d_m、v、θ_Tm、θ_Rm和θ_0m；

其中，Δθ_T和Δθ_R表示夾角變化增量；

步驟4.3：根據(jù)d_m、v、θ_Tm、θ_Rm和θ_0m獲得當(dāng)前目標(biāo)窗口時(shí)目標(biāo)所在位置。

2.如權(quán)利要求1所述的基于LoRa信號(hào)的非接觸式檢測(cè)定位方法，其特征在于，步驟2中幅值化處理為：

對(duì)濾波后的信號(hào)求模，然后將求模后的信號(hào)劃分為等長(zhǎng)窗口，對(duì)每個(gè)窗口內(nèi)所有采樣點(diǎn)的幅度取平均值，得到幅度序列A。

3.如權(quán)利要求1所述的基于LoRa信號(hào)的非接觸式檢測(cè)定位方法，其特征在于，步驟4.3中根據(jù)定位模型計(jì)算當(dāng)前目標(biāo)窗口時(shí)目標(biāo)所在位置(x_m,y_m)，其中，x_m＝y(tǒng)_Tx+d_m，y_m＝x_Tx+d_mtan(θ_Tm-θ_0m)，x_Tx和y_Tx表示Tx的橫縱坐標(biāo)。

4.如權(quán)利要求1所述的基于LoRa信號(hào)的非接觸式檢測(cè)定位方法，其特征在于，步驟3中δ＝0.1。

5.如權(quán)利要求1所述的基于LoRa信號(hào)的非接觸式檢測(cè)定位方法，其特征在于，所述目標(biāo)窗口的窗寬等于4000倍幅度窗口窗寬。