[發明專利]基于調頻連續波的多基站超寬帶定位方法

有效

• 申請號: 202010314494.6
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111212476B
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 陳文曉;吳極;董宗宇
• 申請（專利權）人: 杭州優智聯科技有限公司
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00;G01S5/12
• 代理公司: 無錫市匯誠永信專利代理事務所(普通合伙) 32260
• 代理人: 張歡勇

1.基于調頻連續波的多基站超寬帶定位方法，其特征在于：包括以下步驟：

（1）、令移動標簽向多基站超寬帶定位系統發送調頻連續波信號，多基站超寬帶定位系統中由M個基站分別各自接收調頻連續波信號，其中 M≥3；

（2）、根據M個基站中任意兩個基站所接收的信號之間差頻信號的頻率f₀，計算得到移動標簽到任意兩個基站的距離差；

（3）、基于雙曲線定位原理，并采用基于最小二乘法和卡爾曼濾波的融合算法來融合多個基站的信息，以得到定位標簽的位置，具體過程如下：

（3.1）、在M個基站中以其中一個基站為參考基站，參考基站設為BS₁，參考基站BS₁的坐標為(x₁,y₁)，其余基站設為BS_i，i=2、3…M，基站BS_i的位置坐標為(x_i,y_i)；移動標簽設為MS，移動標簽MS的位置坐標為(x,y)；d_i為基站BS_i和移動標簽MS之間的距離，則有；d₁為參考基站BS₁和移動標簽MS之間的距離，則有；

則移動標簽MS到基站BS_i、參考基站BS₁的距離差d_i,1方程為：

，

其中移動標簽MS到基站BS_i、參考基站BS₁的距離差d_i,1的具體數值可根據步驟（2）求得，對于M個基站除去參考基站后共得到M-1個距離差d_i,1的方程；

（3.2）、對于距離差d_i,1的方程，引入中間變量，使步驟（3.1）求得的距離差d_i,1的方程線性化，得到線性化表達式如下：

；

上述公式中，x_i,₁表示基站BS_i與參考基站BS₁兩者X軸坐標差，y_i,₁表示基站BS_i與參考基站BS₁兩者Y軸坐標差，；上述公式中；

（3.3）、根據最小二乘法原理，將步驟（3.2）建立的線性化表達式矩陣化，得到如下公式：

，

其中，，，，；

基于最小二乘法原理對矩陣H進行估計，得到矩陣H的估計值H_LS為：

；

（3.4）、引入加權矩陣W對步驟（3.3）得到的矩陣H的估計值進行加權處理，得到矩陣H加權后的估計值H_WLS，其中加權矩陣采用測量值即距離差誤差的協方差矩陣，則矩陣H加權后的估計值H_WLS如下：

；

（3.5）、采用卡爾曼濾波模型對步驟（3.4）得到的矩陣H加權后的估計值H_WLS進行進一步處理，以求解得到移動標簽的位置，具體過程如下：

假設k時刻的真實狀態x_k是從k-1時刻的狀態x_k-1轉換的結果，過程方程如下：

，

其中F_k是作用在狀態x_k-1上的狀態變遷矩陣，B_k是作用在控制器上的向量ｕ_k上的輸入控制模型，ｗ_k是過程噪聲，并假定過程噪聲ｗ_k符合均值為0、協方差矩陣為Ｑ_k的多元正態分布；

在時刻k，真實狀態x_k的一個測量數據z_k滿足觀測方程如下：

，

其中H_k是觀測模型，觀測模型H_k把真實狀態空間映射成觀測空間，ｖ_k是觀測噪聲，觀測噪聲ｖ_k均值為0、協方差為R_k且服從正態分布，測量數據z_k即為真實狀態x_k的觀測值；

建立卡爾曼濾波模型中的預測方程和更新方程，其中預測方程為：

，

；

更新方程為：

，

，

，

，

；

預測方程和更新方程中，為先驗估計誤差協方差矩陣；為后驗估計誤差協方差矩陣；表示k-1時刻先驗估計誤差協方差矩陣；表示測量值與估計值的誤差；K_k為卡爾曼增益或混合因數，K_k作用是使后驗估計誤差協方差最小；S_k用于計算K_k的臨時變量，可直接合并到K_k公式中；是根據k-1時刻的信息對真實狀態的預測值，表示經過校正后的k-1時刻真實狀態的估計值，表示經過校正后的k時刻真實狀態的估計值，I是二階單位矩陣；

預測方程和更新方程中取狀態變遷矩陣F_k為二階單位矩陣，過程噪聲ｗ_k和觀測噪聲ｖ_k均為均值為0，且相互獨立，過程噪聲ｗ_k、觀測噪聲ｖ_k的協方差矩陣分別為、，其中，；

由步驟（3.4）得到的估計值H_WLS，用估計值H_WLS作為卡爾曼濾波的測量值來進一步預測并校正移動標簽的坐標，通過最小二乘算法得到的估計值H_WLS其實就是未知變量，在用卡爾曼濾波時，只取H_WLS中的[x,y]，即取對第n-1次的估計值，將其代入到預測方程，則得到第n次估計值的一個預測值，然后依據卡爾曼濾波模型中的預測和更新的七個方程依次迭代求解，得出移動標簽精確的坐標位置。