[发明专利]一种基于迭代的最小二乘定位方法

权利要求书

1.一种基于迭代的最小二乘定位方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、对蜂窝基站数据进行分组；

参与移动站定位且位置已知的蜂窝基站数量为M个，M≥3，其中服务基站为BS₁，其它各蜂窝基站以BS_m表示，2≤m≤M；以BS₁作为定位参考点，设置BS₁位置坐标为二维列向量x₁=(x₁,y₁)^T=(0,0)^T；第m个基站的位置坐标为已知向量x_m=(x_m,y_m)^T；

利用服务基站BS₁接收移动站信号的到达时延为τ₁，第m个基站接收到的来自移动站的信号的到达时延为τ_m，将所有τ_m分别与τ₁作差，获得其余M-1个蜂窝基站相对于服务基站BS₁的M-1个TDOA数据

从M-1个TDOA数据中，任取其中3个TDOA数据作为一个组合，将该组合中TDOA数据的下标首位作为集合S_k，共有N个满足该条件的集合S_k，1≤k≤N，

步骤二、对步骤一得到的分组数据进行中间估计；

对N个下标首位集合S_k所对应的TDOA数据利用球面相交技术分别进行单次SSI-LS估计，得到N个中间估计值：

步骤三、利用步骤二得到的中间估计值计算残差，得到相应的权值；

对每个S_k的中间估计值求全集残差：

J(x^k)=Σm=2MJm(x^k)]]>

=Σm=2M{[r^m1-(||x^k-xm||-||x^k-x1||)2]}]]>

得到N个全集残差，对其求倒，得到相应的权值w_k：

wk=1J(x^k)∀k;]]>

步骤四、对中间估计值做归一化加权，得到该移动站的3BS2估计值；

对步骤二获得的中间估计值以步骤三得到的相应的权值w_k加权，并作归一化处理，得到移动站的位置(x，y)的估计值

x^3BS2=Σk=1Nx^kwkΣk=1Nwk;]]>

步骤五、将位置估计值作为初始值代入残差Taylor法，并通过迭代得到最终位置估计值；

所述残差Taylor法为：

步骤5.1，将位置估计值作为初始值，计算定位误差：

ΔxΔy=(GtTW-1Gt)-1GtTW-1ht]]>

W=Q·F

其中，W为M-1维加权矩阵，符号·为矩阵乘积；Q为M-1维噪声协方差矩阵；F为M-1维残差向量构成的对角方阵：

F=diag{J2(x^3BS2),J3(x^3BS2),...,Jm(x^3BS2),...,JM(x^3BS2)}]]>

数据向量h_t和系数矩阵G_t分别为：

ht=r^21-(r^2-r^1)r^31-(r^3-r^1)...r^M1-(r^M-r^1)]]>

Gt=(x1-x)/r^1-(x2-x)/r^2(y1-y)/r^1-(y2-y)/r^2(x1-x)/r^1-(x3-x)/r^3(y1-y)/r^1-(y3-y)/r^3......(x1-x)/r^1-(xM-x)/r^M(y1-y)/r^1-(yM-y)/r^M.]]>

距离值n=1,2,...,M，x＝x_3BS2，y＝y_3BS2；

步骤5.2，令x=x_3BS2+Δx，y=y_3BS2+Δy，重复步骤5.1，一直迭代到Δx和Δy满足系统要求的精度；此时所得的x_3BS2和y_3BS2即为横坐标值和纵坐标值最终的估计值x^=(x3BS2final,y3BS2final);]]>

至此，所述的TR3BS2法处理完毕。