[发明专利]一种基于UWB的隧道内车辆定位方法

说明书

本发明提供了一种基于UWB的隧道内车辆定位方法，首先构架主机站、至少三个从基站和若干标签，主基站定时向从基站发送时钟校验包,从基站则根据自主设计的时钟同步算法时刻与主基站保持时钟同步，标签定时向基站发送Blink包,基站接收到Blink包后，将数据传回后台服务器，再通过基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的TDOA算法计算出标签的精确坐标。本发明利用基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的TDOA算法，定位精度上明显提升，测距的结果的稳定性上效果较好。

技术领域

本发明涉及隧道定位系统领域，具体是一种基于UWB的隧道内车辆定位方法。

背景技术

基于卫星定位导航技术是下一代列车信号控制系统及自动驾驶ATO等系统的重要组成部分，北斗卫星导航系统是中国自主实施、独立运行的全球卫星导航系统，具备高安全性和精确性，推广北斗卫星定位在铁路应用已经纳入铁路总公司实现智能铁路的重要工作。

在铁路隧道和车站内等受到遮挡和干扰的区域，列车无法正常接收卫星信号实现列车定位，因此开展隧道内北斗卫星信号覆盖和列车精确定位是北斗卫星铁路应用亟待解决的课题，也是青藏铁路新一代列车ITCS控制系统的重要研究内容。

超宽带(UItra-WideBand,UWB)定位技术是一种全新的、与传统通信技术区别较大的脉冲无线电新技术。UWB优越于其他传统的通信定位技术，就是具有穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等鲜明的技术优点。现代通信技术所面的的关键技术问题就是优化数据的传输率，以及基于位置信息服务的精确性。具体地说就是基站(Base Station,BS)与节点或服务终端(Service Terminal,ST) 的位置信息数据的优化。在室外，如需定位服务终端(Service Terminal,ST的位置可以从全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systerm,GNSS)，如全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS),或从独立的蜂窝系统获得且精度很高，但在室内往往发挥不了其应有的作用。这也凸显了室内定位技术的特点及其重要性，室内定位技术中常见的几种方法有基于到达时间(Time of Arrival,ToA)、到达时差(CTime Difference of Arrival,TDoA)、接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)和到达角度(Angle of Arrival,AoA)等。

发明内容

本发明为了解决现有技术的问题，提供了一种基于UWB的隧道内车辆定位方法，利用基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的TDOA算法，定位精度上明显提升，测距的结果的稳定性上效果较好。

本发明首先构架主机站、至少三个从基站和若干标签，主基站定时向从基站发送时钟校验包,从基站则根据自主设计的时钟同步算法时刻与主基站保持时钟同步，标签定时向基站发送Blink包，基站接收到Blink包后，将数据传回后台服务器，再通过基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的TDOA算法计算出标签的精确坐标，所述的基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的TDOA算法具体包括以下步骤：

1)选择NLOS传播环境下，测定K组TDOA测量值作为测试样本，建立CS-BP模型，使用常规TDOA方法测定的存在-定误差的值进行样本训练；

2)对步骤1)中所训练完成的TDOA值数据，将BP神经网络的--组权值和阈值作为布谷鸟算法中的鸟巢，BP神经网络中的均方误差的倒数作为布谷鸟算法中的适应度函数，利用布谷鸟搜索算法找到一个近似全局最优解，也就是--组使适应度函数近似最大的权值和阈值，用这组权值和阀值初始化BP神经网络，再对BP神经网络进行训练，优化修正该组TDOA值数据；

3)将修正好的数据值，采用Chan氏算法对移动台再次进行位置估计。