[发明专利]一种基于二维AOA定位系统的辅助节点分步部署方法有效
申请号: | 201410543177.6 | 申请日: | 2014-10-15 |
公开(公告)号: | CN104298880A | 公开(公告)日: | 2015-01-21 |
发明(设计)人: | 史伟光;于洋;冯鑫;李建雄;李德冲 | 申请(专利权)人: | 天津工业大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 300160*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明属于移动通信技术领域,涉及一种基于二维AOA定位系统的辅助节点分步部署方法。该方法以几何精度因子最小化为目的,步骤为:依据跟踪节点和服务节点的位置关系,获取二维AOA系统的正向方位角、反向方位角、正弦方位因子和余弦方位因子;获取辅助节点的最优布设距离,依据余弦方位因子的属性选取首增辅助节点的布设方位;依据惯性依赖因子的属性选取非首增辅助节点的布设方位。本发明能够实现二维AOA系统中的辅助节点快速布设,相比于穷举寻优法,计算速度快,且计算量小。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 二维 aoa 定位 系统 辅助 节点 分步 部署 方法 | ||
【主权项】:
一种基于二维AOA定位系统的辅助节点部署方法,包括下列步骤: 一种基于二维AOA定位的辅助节点分步部署方法,其具体步骤如下: 步骤1:在二维AOA定位系统中,为提高跟踪节点定位精度,拟采用分布部署方式引入M个辅助节点进行协作定位,定义引入的第一个辅助节点为首增辅助节点,定义其他M‑1个辅助节点为非首增辅助节点,系统收集跟踪节点与N个服务节点之间的测距信息r1,r2,...,rN,设定跟踪节点与首增辅助节点的距离为d1,以跟踪节点的坐标(x,y)为观测向量,先引入首增辅助节点构建二维AOA协作定位系统的观测向量期望的雅克比矩阵
其中,αi表示第i个服务节点的方位角,β1表示首增辅助节点的方位角,sinαi=‑(y‑yi)/ri,(xi,yi)表示第i个服务节点的位置坐标,(x,y)表示跟踪节点的位置,i∈[1,K];步骤2:计算并获取二维AOA协作定位系统的几何精度因子GAOA
由于跟踪节点和服务节点的位置已经固定,因此,此时二维AOA协作定位系统的几何精度因子仅与首增辅助节点的方位角β1以及其到 跟踪节点的距离d1有关; 步骤3:为使GAOA取得最小值,先分析β1对GAOA的影响,选取GAOA中与β1有关的部分,
求解
得到Q(β1)的两个驻点
分别定义
为正向方位角和反向方位角,分别将
代入Q(β1)关于β1的二阶导数Q″(β1),得到
其中方向矢量![]()
γ1表示
与
之间的方向夹角,γ2表示
与
之间的方向夹角,定义
sin2αi为正弦方位因子,
cos2αi为余弦方位因子,显然当
与
同向时,cosγ1=1,cosγ2=‑1,
此时
取得极大值;当
与
反向时,cosγ1=‑1,
此时
取得极大值;步骤4:由式(1)可知GAOA是关于β1周期为π的连续函数,因此在单周期
范围内,不考虑d1对GAOA的影响,若余弦方位因子为负,选取正向方位角作为首增辅助节点的最优方位角;若余弦方位因子为正,选取反向方位角作为首增辅助节点的最优方位角;步骤5:分析d1对GAOA的影响,令跟踪节点对辅助节点的最大布设距离和最小布设距离分别为dmax和dmin,且对辅助节点的布设距离有, dmin≤d≤dmax,令![]()
![]()
H=P‑Q≥0,求解GAOA关于d1的一阶导数,有
化简得到![]()
由于
故
从而
使得B‑AY≤0,因此
取dmin作为首增辅助节点的最优布设距离;步骤6:在AOA系统引入首增辅助节点后,由于
系统的正向方位角和反向方位角并无变化,但系统的余弦方位因子已更新为
由于方向矢量
与初始
反向,因此,随着新增辅助节点的继续布设,系统的余弦方位因子的绝对值将逐步减小,且存在一个临界新增辅助节点的数目,使得当新增辅助节点的数目超过该临界数目后,随着辅助节点的布设,更新后的余弦方位因子与更新前的余弦方位因子乘积为一负数;步骤7:定义步骤6中的临界新增辅助节点的数目为部署因子D,经计算推导得到
定义惯性依赖因子T=D‑M;步骤8:采用分步部署方式布设剩余的非首增辅助节点,由步骤5可知,应将全部非首增辅助节点布设于最小布设距离以保证二维AOA协作定位系统的几何精度因子最小化,由步骤7可知,若惯性依赖因子为正,采用惯性布设方式,即M‑1个非首增辅助节点布设的方位角与首增辅助节点保持一致,若惯性依赖因子为负,采用非惯性布设方式,即前D个非首增辅助节点的布设方位角与首增节点保持一致,而剩余非首增辅助节点交替布设于正、反向方位角。
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G06F 电数字数据处理
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G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
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