[发明专利]一种基于TOF和位置指纹融合的LoRa定位方法有效

专利信息
申请号: 201911214120.0 申请日: 2019-12-02
公开(公告)号: CN110996387B 公开(公告)日: 2021-05-11
发明(设计)人: 彭大芹;赵雪志;何彦琦;王倩;蒋析澄;王懋;宋佳霖 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: H04W64/00 分类号: H04W64/00;G01S5/02
代理公司: 重庆辉腾律师事务所 50215 代理人: 王海军
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 tof 位置 指纹 融合 lora 定位 方法
【权利要求书】:

1.一种基于TOF和位置指纹融合的LoRa定位方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、利用TOF测距技术测量用户终端UE与至少3个网关GW之间的距离,得到测距值;

S2、利用高斯分布函数模型优化测距值,得到优化的测距值[dT];

S3、建立离线指纹定位,获取无线访问点AP接收到网关GW的信号强度和AP的位置坐标,根据AP接收到网关GW的信号强度和AP的位置坐标建立AP接收到网关GW的信号强度与位置之间的对应关系数据库,完成离线指纹定位;

S4、建立在线指纹定位,将UE从网关GW接收到的RSSI值与其最邻近的至少4个AP点从网关GW接收到的RSSI值进行加权融合,得到加权后的信号强度RU',将加权后的信号强度RU'作为终端的信号强度;从离线指纹定位中根据对应关系找出RU'所对应的终端位置坐标,根据终端位置和网关位置坐标得到终端与网关之间距离,即将终端的信号强度值RU'转换为终端与网关之间的距离值,以此类推计算出UE距离第一网关GW1、第二网关GW2和第三网关GW3的距离值[dR];

S5、利用[dR]对[dT]进行修正融合,得到修正后的距离值数组[dC];

S6、利用三点定位算法,将[dC]转化为UE第一组位置;将RU'与位置指纹库AP信号强度、位置信息进行融合对比,得到UE第二组位置;

S7、对得到的UE第一组位置和UE第二组位置进行加权融合,得到最佳位置信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于TOF和位置指纹融合的LoRa定位方法,其特征在于,用户终端UE与网关GW之间的距离的计算方式包括:

d=c*Tf

其中,d表示用户终端UE和网关GW之间的距离,c表示电磁波传播速度,Tf表示信号在用户终端、网关之间的单向飞行时间,Tt表示用户终端UE发出数据信号和接收到网关GW应答信号的时间间隔,Tr表示GW收到用户终端UE的数据信号和发出应答信号的时间间隔。

3.根据权利要求1所述的一种基于TOF和位置指纹融合的LoRa定位方法,其特征在于,利用高斯分布函数模型优化测距值包括:通过高斯分布函数模型选取系统中发生在高概率区的测量值,取其统计平均值,记为数组[dT]。

4.根据权利要求1所述的一种基于TOF和位置指纹融合的LoRa定位方法,其特征在于,利用[dR]对[dT]进行修正融合的计算方式包括:

[dC]=β[dT]+(1-β)[dR]

其中,[dC]表示修正后的距离值数组,[dT]表示优化的测距值,β为加权因子,β在不同的距离段取值有差异,[dR]表示UE距离GW1,GW2,GW3的距离值。

5.根据权利要求1所述的一种基于TOF和位置指纹融合的LoRa定位方法,其特征在于,所述三点定位算法的计算方式包括:

其中,(x,y)表示UE的坐标,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)分别是GW1,GW2,GW3的坐标,dC1表示UE与GW1的距离,dC2表示UE与GW2的距离,dC3表示UE与GW3的距离。

6.根据权利要求1所述的一种基于TOF和位置指纹融合的LoRa定位方法,其特征在于,所述对得到的UE第一组位置和UE第二组位置进行加权融合,得到最佳位置信息,包括:

L=αLC+(1-α)LF

其中,LF为位置指纹得到的最优值,LC为TOF测距方法得到的最优值,α为加权因子,α在不同的距离段取值有差异。

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