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    重庆时时彩规则介绍后一直选: 一种基于AOA和PDOA的阵列天线室内定位算法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 AOA PDOA 阵列 天线 室内 定位 算法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201710156453.7

    申请日:

    2017.03.16

    公开号:

    CN106793087A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):H04W 64/00申请日:20170316|||公开
    IPC分类号: H04W64/00(2009.01)I; G01C21/20 主分类号: H04W64/00
    申请人: 天津大学
    发明人: 马永涛; 裴曙阳
    地址: 300072 天津市南开区卫津路92号
    优先权:
    专利代理机构: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 程毓英
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710156453.7

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于AOA和PDOA的阵列天线室内定位算法,包括:利用阵列天线来区分多径信号;根据接收到的信号的能量大小来选取出两条能量最强的信号路径,并且从天线中获取两条信号路径的相位信息;利用AOA估计方法来计算两条信号的到达角度;利用PDOA估计方法来计算两条信号的传播距离;根据定位场景总障碍物的位置,能够建立虚拟基站,将非视距NLOS路径转化为视距LOS路径;利用加权最小二乘WLS算法计算待定位物体的位置坐标;利用残差加权LS算法对得到更加准确的位置坐标。

    权利要求书

    1.一种基于AOA和PDOA的阵列天线室内定位算法,包括如下步骤:
    1)利用阵列天线来区分多径信号。
    2)根据接收到的信号的能量大小来选取出两条能量最强的信号路径,并且从天线中获
    取两条信号路径的相位信息;
    3)利用AOA估计方法来计算两条信号的到达角度;
    4)利用PDOA估计方法来计算两条信号的传播距离;
    5)根据定位场景总障碍物的位置,能够建立虚拟基站,将非视距NLOS路径转化为视距
    LOS路径;
    6)根据步骤3)中得到的角度信息、步骤4)中得到的距离信息,联合步骤5)中建立的虚
    拟基站,利用加权最小二乘WLS算法计算待定位物体的位置坐标(x′,y′):
    Z1=[x′,y′,x′2+y′2]T=(GTWG)-1GTWH
    其中diag{·}表示对角矩阵,
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    Z=[x,y,x2+y2]T,Xk=[xk,yk]T,k=1,2,...,N,是与第k条信号路径相对应的虚拟基站,
    dk是由PDOA估计出来的第k条信号路径的路径长度,并且dk≤dk+1,θk是第k条信号路径的到
    达角度;
    7)利用残差加权LS算法对步骤6)得到的位置进行优化,得到更加准确的位置坐标(x,
    y)。

    说明书

    一种基于AOA和PDOA的阵列天线室内定位算法

    技术领域

    本发明属于室内定位算法技术领域,特别针对多径和非视距的室内定位环境。

    背景技术

    定位技术的研究和应用十分广泛,渗透于军事、商业、生活等各个方面,全球定位
    系统(GPS)提供了良好的全球定位服务,但是它在室内环境下无法使用。无源超高频射频识
    别(UHF RFID)室内定位技术受到越来越多的人的关注,因为无源标签具有体积小、部署简
    单、无需供电、价格低廉、读取距离较远、较快的读写速度等优势,无源超高频RFID定位技术
    已逐步被应用到情景感知领域,如物流管理、智能交通、机器人、自动化办公等方面。

    室内无线定位的方法包括基于到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达角度
    (AOA)、到达信号强度(RSS)和到达相位差(PDOA)等。然而,在带宽很窄的UHF FRID系统中,
    TOA和TDOA的方法很难被实现;基于RSS的方法对多径的信号衰落很敏感,所以基于单纯的
    RSS方法的定位系统,定位精度不是很高;基于PDOA的方法也受到多径的影响,使得测距结
    果不准确;同时,基于AOA的方法受到非视距(NLOS)和多径的影响。

    常见的减弱多径和非视距对室内定位精度影响的方法分为统计学办法和几何学
    办法。这两类方法不论在前端的建?;方?,还是在后端的定位算法环节都有着广泛的应用。
    对于建?;方谝种莆蟛畹姆椒?,统计建模一般是针对非视距误差进行建模,用某种统计特
    征来描述非视距误差,或者是对造成多径问题的散射体进行建模;而几何建模,如射线跟踪
    (Ray-tracing),主要是利用无线信号传播特性与光的传播特性相近,分析信号在具体环境
    下传播的路径。对于定位算法环节抑制误差的方法,统计学的方法是通过测量接收信号误
    差分布来确定信号路径是视距还是非视距;而几何学的方法是通过几何关系来确定信号路
    径是视距还是非视距。

    统计学方法最大的缺点是需要已知信号在某种环境下的统计特性,这就需要通过
    大量的实际测量来获得这种统计特性。当环境改变时,统计特性会发生变化,需要重新大量
    的测量来修正参数。而几何学的方法不需要大量的测量,只需已知室内布局图即可。但是现
    有的方法都是利用直射路径或一次散射路径进行定位,对于多次散射问题,或者假设不存
    在,或者通过算法判断来滤除。

    发明内容

    本发明提供一种可以很好地改善多径和非视距对室内定位的影响、有效地提高定
    位精度的室内定位算法,技术方案如下:

    一种基于AOA和PDOA的阵列天线室内定位算法,包括如下步骤:

    1)利用阵列天线来区分多径信号;

    2)根据接收到的信号的能量大小来选取出两条能量最强的信号路径,并且从天线
    中获取两条信号路径的相位信息;

    3)利用AOA估计方法来计算两条信号的到达角度;

    4)利用PDOA估计方法来计算两条信号的传播距离;

    5)根据定位场景总障碍物的位置,能够建立虚拟基站,将非视距NLOS路径转化为
    视距LOS路径;

    6)根据步骤3)中得到的角度信息、步骤4)中得到的距离信息,联合步骤5)中建立
    的虚拟基站,利用加权最小二乘WLS算法计算待定位物体的位置坐标(x′,y′):

    Z1=[x′,y′,x′2+y′2]T=(GTWG)-1GTWH

    其中diag{·}表示对角矩阵,


    Z=[x,y,x2+y2]T,Xk=[xk,yk]T,k=1,2,...,N,是与第k条信号路径相对应的虚拟
    基站,dk是由PDOA估计出来的第k条信号路径的路径长度,并且dk≤dk+1,θk是第k条信号路径
    的到达角度;

    7)利用残差加权LS算法对步骤6)得到的位置进行优化,得到更加准确的位置坐标
    (x,y)。

    本发明利用天线阵列来区分多径信号,利用虚拟基站来将非视距路径转化为视距
    路径。选取两条能量最强的信号路径,利用AOA和PDOA估计算法,联合加权最小二乘和残差
    加权算法来计算待定位物体的位置??梢院芎玫馗纳贫嗑逗头鞘泳喽允夷诙ㄎ坏挠跋?、有
    效地提高定位精度。

    附图说明

    图1是本发明的整体流程框图。

    图2是本发明的定位场景示意图。

    图3利用虚拟基站将非视距路径转化为视距路径的示意图。

    图4是利用本发明中的算法的定位精度的仿真图,仿真的环境是一个10m*10m的屋
    子,在高斯白噪声的环境下,利用本发明的算法,定位精度以80%的概率小于0.5m。

    具体实施方式

    下面利用均匀线性阵列,对本发明所述的算法进行详细的描述。

    1)利用阵列天线来区分多径信号。

    2)根据接收到的信号的能量大小来选取出两条能量最强的信号路径,并且从天线
    中获取两条信号路径的相位信息。

    3)利用AOA估计方法来计算两条信号的到达角度,根据步骤2)中得到的相位信息,
    利用AOA估计方法中经典的基于空间平滑的MUSIC算法就能计算信号的到达角度。

    4)利用PDOA估计方法来计算两条信号的传播距离,PDOA方法测距的公式如下所
    示:


    其中,c是光在空气中的传播速度,Δφ表示信号从阵列天线传播到待定位物体产
    生的相位差,π=3.14,Δf是两个不同频率的信号之间的频率差,d是计算得到的信号的传
    播距离。

    5)根据定位场景总障碍物的位置,能够建立虚拟基站,将非视距(NLOS)路径转化
    为视距(LOS)路径。如图3所示,Xb是阵列天线的位置,Xt是待定位物体的位置,Xv是根据障碍
    物l建立的位置建立的虚拟基站。从虚拟基站向待定位的物体看去,我们就会得到一条视距
    路径。

    6)根据步骤3)中得到的角度信息、步骤4)中得到的距离信息,联合步骤5)中建立
    的虚拟基站,利用加权最小二乘(WLS)算法计算待定位物体的位置:

    设有N条信号路径的距离d和角度θ被实体基站估计出来,Xk=[xk,yk]T,k=1,
    2,...,N是与第k条信号路径相对应的虚拟基站,dk是由PDOA估计出来的第k条信号路径的
    路径长度,并且dk≤dk+1,θk是第k条信号路径的到达角度。用X=[x,y]T代表待定位物体的位
    置,则:


    x sin(θi)-y cos(θi)=xi sin(θi)+yi cos(θi)

    将上面的两个公式写成矩阵形式,可以得到GZ=H,其中:


    Z=[x,y,x2+y2]T。

    利用加权最小二乘算法计算待定位物体的位置,得到待定位物体的初始位置坐标
    (x′,y′):

    Z1=[x′,y′,x′2+y′2]T=(GTWG)-1GTWH,

    其中diag{·}表示对角矩阵,

    7)设利用残差加权(LS)算法
    对步骤6)得到的位置进行优化,得到更为准确的待定位物体的位置X=[x,y]T,其中:



    X′i=[x′i,y′i]T i=1,2,...,N是从第i条信号路径中推导出来的待定位物体的
    位置。

    关于本文
    本文标题:一种基于AOA和PDOA的阵列天线室内定位算法.pdf
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