[发明专利]一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法

说明书

本发明公开了一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，包括步骤：获取仿蝎振动信号采集装置采集的振源的振动信号；其中，所述振动信号包括纵波信号和瑞利波信号；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入Izhikevich神经元模型，得到所述振源对应的两路脉冲信号，并根据所述两路脉冲信号，确定所述振源的振源距离信息；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入LIF神经元模型，得到所述振源的振源方向信息；根据所述振源方向信息和所述振源距离信息，得到所述振源的位置坐标。由于在测试时根据双层复合脉冲神经模型输出振源的方向与距离，对振源进行位置估计，以提高现有振源定位算法对振源方向及距离估计的整体精度模型。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，尤其涉及的是一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法。

背景技术

定位技术是发展人工智能的基础支撑技术之一，获取人、物、设备的位置是智能链条中不可或缺的关键信息。振动定位作为定位技术的一个重要组成部分，在复杂的地形地质条件下甚至是严密伪装的情况下仍能充分发挥其作用，而这正是光学、无线技术和雷达等现代技术的盲区。

目前室内振动定位方法主要有基于到达时间(Time of Arrival,TOA)、基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)等。但这些方法对信号的质量具有较强的依赖性，如果信号稍微衰减或者不稳定，都会导致定位准确度降低，而且在复杂的室内环境中，计算比较困难。同时一些定位算法需要估计目标信号到达各传感器的时间和时间差，但对到达时间和到达时间差的估计往往不够精确，导致定位误差较大。目前仿蝎子的振源定位方法能够在一定程度解决上述问题，但目前的仿蝎子振源定位算法偏向于振源的方向估计，对振源距离估计往往依赖于传统振源定位算法，这导致仿蝎子振源定位算法的距离估计精度较低。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，旨在解决现有技术中距离估计精度较低的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，其中，包括步骤：

获取仿蝎振动信号采集装置采集的振源的振动信号；其中，所述振动信号包括纵波信号和瑞利波信号；

将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入Izhikevich神经元模型，得到所述振源对应的两路脉冲信号，并根据所述两路脉冲信号，确定所述振源的振源距离信息；

将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入LIF神经元模型，得到所述振源的振源方向信息；

根据所述振源方向信息和所述振源距离信息，得到所述振源的位置坐标。

所述的基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，其中，所述根据所述两路脉冲信号，确定所述振源的振源距离信息，包括：

提取所述两路脉冲信号的首发脉冲发放的时间差作为编码信息；

根据所述编码信息、预设的编码信息与振源距离的映射关系，得到所述振源的振源距离信息。

所述的基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，其中，所述两路脉冲信号包括：膜电位和负反馈变量；

所述提取所述两路脉冲信号的首发脉冲发放的时间差作为编码信息，包括：

当膜电位大于或等于预设电位时，提取所述膜电位对应的首发脉冲发放的时间、所述负反馈变量对应的首发脉冲发放的时间；

将所述膜电位对应的首发脉冲发放的时间以及所述负反馈变量对应的首发脉冲发放的时间之间的差值作为编码信息。