[發(fā)明專利]基于磁異??倛銎ヅ涠ㄎ凰惴ǖ乃履繕朔植际浇M網(wǎng)定位方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110370151.6 | 申請日: | 2021-04-06 |
| 公開(公告)號: | CN113218393B | 公開(公告)日: | 2023-06-13 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 高俊奇;沈瑩;王嘉增 | 申請(專利權(quán))人: | 青島海月輝科技有限公司 |
| 主分類號: | G01C21/20 | 分類號: | G01C21/20;G01C21/08 |
| 代理公司: | 哈爾濱市陽光惠遠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23211 | 代理人: | 張宏威 |
| 地址: | 266400 山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 異常 匹配 定位 算法 水下 目標 分布式 組網(wǎng) 方法 | ||
1.基于磁異??倛銎ヅ涠ㄎ凰惴ǖ乃履繕朔植际浇M網(wǎng)定位方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
步驟一:異常區(qū)域檢查,所述目標分布式組網(wǎng)為磁傳感器觀測網(wǎng),所述磁傳感器觀測網(wǎng)由多個觀測節(jié)點組成,所述觀測節(jié)點為磁傳感器,通過相鄰觀測節(jié)點劃分為多個檢測區(qū)域,當入侵鐵磁目標物出現(xiàn)在磁傳感器觀測網(wǎng)的監(jiān)控范圍內(nèi)時,目標物周圍的多個觀測節(jié)點均會檢測到相應(yīng)的磁異常信號,進而初步確定入侵鐵磁目標物所在的檢測區(qū)域;
步驟二:區(qū)域內(nèi)定位,在初步確定入侵鐵磁目標物所在的檢測區(qū)域后,利用異常節(jié)點的數(shù)據(jù)在所述檢測區(qū)域內(nèi)展開進一步的搜索,獲得更為精確的目標位置;
步驟三:設(shè)定入侵鐵磁目標物與傳感器處于同一平面,即2維模型,使用求取最小平方誤差e的方式來估算目標物位置
在步驟三中,入侵目標物的位置為Lm(xm,ym),異常區(qū)域邊緣的第i個異常節(jié)點的坐標位置為Li(xi,yi),所觀測到的總場信號為|Bi|,根據(jù)所述的2維模型假設(shè),則有:
將μ0|m|k/4π看作為一未知常量,同時設(shè)不同的傳感器節(jié)點的ρ均為常量,推導(dǎo)出兩個異常傳感器節(jié)點信號滿足以下公式:
其中,N為異常節(jié)點的個數(shù),入侵物的位置至少需要三個異常節(jié)點的數(shù)據(jù)即可進行求解;
假定入侵目標出現(xiàn)在異常區(qū)域內(nèi),對公式(4)解的范圍進行限定,即xm∈[min(xi),max(xi)],ym∈[min(yi),max(yi)];對解的范圍劃分網(wǎng)格,使用求取最小平方誤差e的方式來估算目標物位置
步驟四:利用卡爾曼濾波算法,提高總場定位算法在進行目標跟蹤時的準確性;
在步驟四中,仍設(shè)定目標物與傳感器都處于同一平面上,即2維模型;設(shè)定入侵物在采樣間隔為△T情況的真實狀態(tài)s(k)為:
s(k)=[xm(k)?ym(k)?vx(k)?vy(k)]T????(6)
其中,k為當前時刻,vx(k)為在2維模型中,x軸向k時刻的運動速度,vy(k)為2維模型中,y軸向k時刻的運動速度;
經(jīng)過步驟一至步驟三的異常節(jié)點定位算法,給出了該時刻的入侵物估計位置z(k)為:
z(k)=Hs(k)+N(k)??????(7)
其中,上角標^表示為對參數(shù)的估計;N(k)為觀測噪聲,是由于傳感器觀測噪聲及定位算法的誤差所引起的,且滿足均值為0,方差為Q的高斯分布;H為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,描述了觀測位置量與真實狀態(tài)量之間的關(guān)系:
假定目標物在一定時間內(nèi)滿足勻速直線運動,得到兩個相鄰觀測時刻的狀態(tài)信息s(k|k-1)滿足如下公式:
s(k|k-1)=As(k-1)+W(k)????????(9)
其中W(k)為過程噪聲,A表示前后兩個狀態(tài)之間的預(yù)測矩陣:
公式(7)與(9)構(gòu)成了該入侵物的運動狀態(tài)方程;
使用卡爾曼濾波算法來進一步降低目標跟蹤的誤差,所述卡爾曼濾波算法分為以下預(yù)測過程公式(11)和(12),校正過程公式(13)、(14)和(15);
P(k|k-1)=AP(k-1)AT+Q????(12)
K(k)=P(k|k-1)HT(HP(k|k-1)HT+R)-1????(13)
P(k)=(I-K(k)H)P(k|k-1)????(15)
其中,P(k)為估計誤差協(xié)方差矩陣,P(k|k-1)是預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣,K為卡爾曼增益;為卡爾曼濾波后的最終輸出結(jié)果。
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