[发明专利]多基站逐次逼近定位方法

权利要求书

1.一种多基站逐次逼近定位方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、获得M+N个有效的定位信号参量，其中移动终端的到达时间差TDOA的测量值个数为M，且该移动终端的到达角度AOA的测量值个数为N，M、N均为大于零的整数，且(N-1)+M≥3；

S2、从该M+N个有效的定位信号参量中选取个定位信号参量，根据该个定位信号参量计算获得移动终端的l个位置估计值P_v(x_v，y_v，z_v)，从而形成由该l个位置估计值P_v(x_v，y_v，z_v)构成的三维目标区域，其中z_v表示移动终端的高度信息，且v≥2，l为大于零的整数；

S3、采用逐次逼近定位方法，从该三维目标区域中确定该移动终端的最佳位置估计值。

2.根据权利要求1所述的多基站逐次逼近定位方法，其特征在于所述步骤S1采用地理信息系统GIS定义的前哨功能SF函数对定位信号参量进行非视距识别，从而获得有效的定位信号参量，其中根据该到达时间差TDOA可以确定该基站与移动终端之间的距离d且根据该到达角度AOA可以确定θ：

设定一个基站与移动终端之间的距离为d_A，另一个基站与移动终端之间的距离为d_B，两基站之间的距离为d_AB，如果成立，则表示该定位信号参量处于可视路径传播LOS条件下，该定位信号参量为有效的定位信号参量，否则表示该定位信号参量处于非可视路径传播NLOS条件下，该定位信号参量为无效的定位信号参量。

3.根据权利要求1所述的多基站逐次逼近定位方法，其特征在于所述步骤S2采用TDOA/AOA最小二乘混合定位方法计算获得移动终端的多个位置估计值P_v(x_v，y_v，z_v)，具体由以下步骤组成：

A1、建立TDOA伪线性双曲方程Ri,1=Ri-R1=(Xi-x)2+(Yi-y)2+(Zi-z)2-(X1-x)2+(Y1-y)2+(Z1-z)2,]]>其中(x，y，z)表示移动终端的实际位置的三维坐标，(X_i，Y_i，Z_i)表示第i个基站的位置的三维坐标，(X₁，Y₁，Z₁)表示第1个基站的位置的三维坐标，R_i，1表示第i个基站与第1个基站与该移动终端之间的距离差值，i≥M且为大于零的整数；

建立AOA方位角、俯仰角联合伪线性方程组：

该式数学变换后表示为

其中θ_k、分别表示AOA的方位角、俯仰角，(x_k，y_k，z_k)表示第k个基站的位置的三维坐标，(x，y，z)表示移动终端的实际位置的三维坐标，分别表示AOA的方位角、俯仰角的实际测量值，分别表示AOA测量方位角、俯仰角的误差；

A2、分别对该TDOA伪线性双曲方程以及AOA方位角、俯仰角联合伪线性方程组在初始位置(x₀，y₀，z₀)处做泰勒级数展开，并略掉二阶以上分量，得线性方程组：G_TDOAδ＝h_TDOA，G_AOAδ＝h_AOA，其中δ＝(Δx，Δy，Δz)^T，

GTDOA=[(X1-x0)/R1]-[(X2-x0)/R2][(Y1-y0)/R1]-[(Y2-y0)/R2][(Z1-z0)/R1]-[(Z2-z0)/R2][(X1-x0)/R1]-[(X3-x0)/R3][(Y1-y0)/R1]-[(Y3-y0)/R3][(Z1-z0)/R1]-[(Z3-z0)/R3].........[(X1-x0)/R1]-[(XN-x0)/RN][(Y1-y0)/R1]-[(YN-y0)/RN][(Z1-z0)/R1]-[(ZN-z0)/RN],]]>

hTDOA=R2,1-(R2-R1)R3,1-(R3-R1)...RN,1-(RN-R1),]]>

A3、联合泰勒级数展开后获得的线性方程组，由加权最小二乘法得：δ＝(G^TQ^-1G)^-1G^TQ^-1h，其中G=GTDOAGAOA,]]>h=hTDOAhAOA,]]>Q=QTDOA00QAOA,]]>Q_TDOA表示TDOA的协方差矩阵，Q_AOA表示AOA的协方差矩阵；

A4、判断|Δx|+|Δy|+|Δx|＜ε是否成立：如果不成立，则令x_v＝x₀+Δx，y_v＝y₀+Δy，z_v＝z₀+Δz，并且令x₀＝＝x_v，y₀＝＝y_v，z₀＝＝z_v，重复执行步骤A2～A4，如果成立则P_v(x_v，y_v，z_v)为该移动终端的位置估计值。

4.根据权利要求1所述的多基站逐次逼近定位方法，其特征在于所述步骤S3由以下步骤组成：

B1、求取多个位置估计值P_v(x_v，y_v，z_v)中z_v的平均值并且将该l个位置估计值P_v(x_v，y_v，z_v)投影至平面z＝z_q上，对应的投影点为P′_v(x′_v，y′_v，z′_v)，将平面z＝z_q作为xoy平面，则该投影点P′_v(x′_v，y′_v，z′_v)表示为P″_v(x″_v，y″_v)，其中z′_v＝z_q，v≥2且为整数；

B2、确定圆心P₀(x₀，y₀)，其中表示该l个投影点P″_v(x″_v，y″_v)中x″_v的平均值，表示该l个投影点P″_v(x″_v，y″_v)中y″_v的平均值；

B3、确定在该l个投影点P″_v(x″_v，y″_v)中距离该圆心P₀(x₀，y₀)最远的投影点P_Li(x_li，y_li)的个数m，并求取该投影点P_Li(x_li，y_li)与圆心P₀(x₀，y₀)之间的距离δ=max(P0Pv′′)=P0Pli=(x0-xli)2+(y0-yli)2,]]>其中i≥m且初始值为1，i、m均为大于零的整数；

B4、沿着向量的方向，以为单位移动该圆心P₀(x₀，y₀)，则移动后的圆心P′₀(x′₀，y′₀)的坐标为(x0′,y0′)=(x0,y0)+ψ*I→=(x0,y0)+ψ*(ix,jy),]]>其中ψ表示移动步长且ψ＞0，I→=(ix,jy)=P0PLi→/||P0PLi||=[(xli-x0)/||P0PLi||,(yli-y0)/||P0PLi||],]]>||||表示求取范数；

B5、求取该l个投影点P″_v(x″_v，y″_v)中距离该圆心P′₀(x′₀，y′₀)最远的投影点P′_L(x′_l，y′_l)与该圆心P′₀(x′₀，y′₀)之间的距离δi′=max(P0′Pv′)=P0′PL′=(x0′-xl′)2+(y0′-yl′)2;]]>

B6、判断i是否等于m：如果i≠m则i++并重复执行步骤B4～B6，如果i＝m则将δ与δ′_i之间差值最大，即max(δ-δ′_i)时对应的δ′_i记为δ′，对应的向量记为

B7、将δ′与δ进行比较：

如果δ′＜δ则进一步判断ψ≤ψ₀是否成立：如果不成立则将P₀(x₀，y₀)＝＝P′₀(x′₀，y′₀)，δ＝＝δ′，重复执行步骤B3～B7，如果成立则移动终止，该圆心P′₀(x′₀，y′₀)为该移动终端在二维空间的最佳位置估计值；

如果δ′≥δ则沿着向量的方向，以为单位移动该圆心P₀(x₀，y₀)，移动后的圆心P′₀(x′₀，y′₀)的坐标为n++并且重新执行步骤B5～B7，其中I→=(ix,jy)=P0PL→/||P0PL||=[(xl-x0)/||P0PL||,(yl-y0)/||P0PL||],]]>||||表示求取范数，n为大于零的整数且初始值为1；

B8、该移动终端在三维空间的最佳位置估计值为P′₀(x′₀，y′₀，z_q)。