[发明专利]一种基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法

说明书

本发明公开了一种基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法，步骤包括：建立定位问题的优化模型，并将定位问题转化为获取该优化模型的最优解问题；根据TDOA和AOA确定适应度函数；基于适应度函数利用混沌粒子群优化算法获取优化模型最优解；输出最优解作为移动目标的定位坐标。该TDOA和AOA混合定位方法将TDOA和AOA混合定位的函数作为适应度函数进行寻优，找到最佳适应度对应的坐标点，有效的解决了TDOA和AOA混合定位中受误差影响较大，以及非线性优化的问题。

技术领域

本发明涉及一种混合定位方法，尤其是一种基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法。

背景技术

目前传感器网络具有优越的信息采集能力、融合与处理能力，针对变电站中存在的误入间隔、不巡视，人员定位跟踪等问题，传感器网络可以应用到自动实时对变电站的设备和人员识别、定位监控中，实现对设备和人员的实时管理与控制，同时能够自动记录入站人员在站内的实时运动路径，便于日后考核，传感器网络的运用大大提变电站的电力现场作业管理能力，而电力现场作业能力的提升，能够有效保证设备安全运行，减少误操作的出现，降低了安全隐患对设备的威胁。

超宽带(UWB)技术是基于窄脉冲的无线技术，由于UWB能够分别检测反射脉冲，因此可以通过在已知环境中仅使用一个发射器和一个接收器进行多点定位来执行定位任务。这种技术被称为“虚拟锚”，其具有高传输率、低功耗、穿透能力强等优点，其基本原理是从墙上反射的信号在这些墙后创建了另一个虚拟发射器，UWB的定位技术一般包含有TOA、AOA、TDOA等算法。基于UWB定位技术，研究人员提出了TDOA和AOA混合定位算法，TDOA和AOA混合定位算法相对于单独的TDOA算法或AOA算法具有更加精确的定位性能。TDOA是通过电波到达时间差对MS的位置建立方程，AOA是通过信号到达角度对MS的位置建立方程，如何求解这两种不同类型非线性方程组成的非线性方程组，是各类TDOA和AOA混合定位方法的重点和难点。

发明内容

发明目的：提供一种基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法，能够使粒子群算法能够快速收敛，达到寻优的目的。

技术方案：本发明所述的一种基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法，包括如下步骤：

步骤1，建立定位问题的优化模型，并将定位问题转化为获取该优化模型的最优解问题；

步骤2，根据TDOA和AOA确定适应度函数；

步骤3，基于适应度函数利用混沌粒子群优化算法获取优化模型最优解；

步骤4，输出最优解作为移动目标的定位坐标。

进一步地，在步骤1中，建立优化模型的具体步骤为：

建立TDOA和AOA混合定位的三维直角坐标系，设基站坐标为(x_i,y_i,z_i)，移动目标坐标为(x,y,z)，令z取值为0，则基站和移动目标在同一二维平面内，设在二维平面布置了M个基站，第i个基站的位置坐标为(x_i,y_i)，二维平面中移动目标的位置坐标为(x,y)，移动目标到基站的距离为r_i，则根据TOA测量值可列出距离方程为：

式(1)中，c为电波传播速度，τ_i为时间差，选择参考基站为基站1，将到达时差TDOA的测量值转换为距离差r_i,1，r_i,1表示移动目标到第i个基站与到基站1的距离差，即：