[发明专利]基于非视距环境下超宽频测距实现室内定位方法

权利要求书

1.一种基于非视距环境下超宽频测距实现室内定位方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

1)建立室内测试系统：被定位目标上的一个标签和n个基站组成，标签与基站均采用超宽带模块，每个基站与标签之间通信采用超宽频传输技术，所有的基站安装在同一水平面上，被定位目标与基站可在同一水平面，也可不在同一水平面上，但被定位目标运动平面与基站平面要求定高，每个基站与标签之间采用飞行时间TOF原理测距；

2)将所有基站和被测目标设在同一水平面，针对二维环境下进行定位计算：

A:对步骤1)建立的室内测试系统进行预测模型估计：

预测阶段如下：

X_k|k-1＝AX_k-1|k-1

P_k|k-1＝AP_k-1|k-1A^T+Q

其中，X＝[x y v_x v_y]^T，X_k-1|k-1为k-1时刻状态变量X的最优估计，X_k|k-1为k时刻对于状态变量X的预测向量，P_k|k-1为k时刻的预测误差协方差矩阵，P_k-1|k-1为k-1时刻的校正误差协方差矩阵，Q为过程噪声协方差矩阵，设置为对角矩阵；

校正阶段如下：

其中(x_i,y_i)为第i个基站的位置信息，h(X_k|k-1)为k时刻每个基站与被测目标之间的估计距离所组成的列向量；

B：通过建立一个矩阵，让多组测量距离信息与系统预测模型所估计出的距离信息进行比较，判定出非视距测距数据：

根据基站个数n，定义一个矩阵满足：

C＝I-C_A·C_B

其中，I为n×n维度的单位阵，

对于c_Ai，满足

其中，d_var为距离差阈值，为正数，d_k,i为第k时刻第i个基站与被测目标之间的水平距离，h_k,i为第k时刻h(X_k|k-1)中第i行元素；

对于

其中，为的模，e_var为误差阈值，

其中，为根据第i个基站所测量的误差所估计出的目标坐标误差列向量，r_i为第i个基站与被测目标之间的距离；

C:定位运算：

定义H为h的雅克比矩阵：

H′_k＝CH_k+(I-C)H_k-1

卡尔曼增益如下所示：

其中R为测量协方差矩阵，设置为对角矩阵，

状态校正式如下：

X_k|k＝X_k|k-1+K_kC(d_k-h_k)

P_k|k＝P_k|k-1-K_kH′_kP_k|k-1

其中，d_k为第k时刻测量的距离向量，P_k|k为校正误差协方差矩阵，X_k|k即为在第k时刻的坐标最优估计列向量；

3)若被测目标与基站不在同一水平面上，采用直角三角形的几何关系来求解出被测目标与基站之间的水平距离：

其中，d_测为实际测量距离，Δh为基站与目标的高度差，d为目标与基站的水平距离。

2.根据权利要求1所述基于非视距环境下超宽频测距实现室内定位方法，其特征在于，步骤2)中的c_Bi具体求取方式如下：

首先得出各个基站与目标之间的坐标方程：

其中，r_i为第i个基站与被测目标之间的距离，

将(13)式中前n-1个方程分别与第n个方程相减，并整理得到(14)式，

并整理成(15)式形式，

其中

为被测目标的坐标列向量；

由于非视距误差的存在，会使得实际测量值大于真实值，因此有：

其中：

Δr_i为测量距离与真实距离的差，i＝1,2,...,n,为使用最小二乘法所得的目标坐标列向量；

(18)式减(15)式，根据最小二乘法，得到

其中，ΔB＝B′-B＝f(r₁,...,r_n,Δr₁,...Δr_n)，

因此，有

其中，为根据第i个基站所测量的误差所估计出的目标坐标误差列向量；

因此，

其中，为的模，e_var为误差阈值。