[发明专利]基于TDOA的CSS精确定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于TDOA的CSS精确定位方法，属于室内定位技术领域。

背景技术

随着无线传感器网络技术的发展，其低成本、低能量消耗、多功能等特点吸引了大量研究，已经被广泛应用于物联网、人员定位、机器人定位等众多领域。在无线传感器网络的众多应用中，传感器节点的位置信息是至关重要的，因为没有节点位置信息的监测数据往往是没有意义的。节点自身的精确定位是提供监测事件位置信息的前提，也是实现移动目标定位、轨迹跟踪预测、网络拓扑控制以及网络路由优化的基础。定位功能是无线传感器网络的一大特点，与传统定位技术相比有组网灵活、成本低等特点。本文所采用的线性调频扩频技术(Chirp Spread Spectrum，CSS)在中短距离内具有良好的定位精度和稳定性。不仅支持低的能量消耗，还支持精确测距，非常适合应用于无线传感器网络节点定位。但是该技术应用于无线传感器网络节点定位中仍存在以下问题函需解决：(1)由于周围恶劣环境对无线信号的影响，CSS测距样本存在随机测量噪声和异常测距点污染问题，严重恶化了测距精度；(2)由于传感器节点能量有限，如何设计简单高效的滤波算法提高定位性能是一大难题；(3)目前视距范围内减少误差的方法一般是取测距测试所拟合的测距误差模型方程作为修正方程对测量结果进行修正，即在整个定位中不考虑节点之间的差异、环境特点等导致测距误差模型方程的差异，而采用同一方程对结果进行修正，导致最终定位精度不高；(4)现实中，各个基站和移动终端通常是不在一个平面的，各基站和移动终端的高程差(有的高程差能达到100m)对定位精度的影响是绝对不可忽略的。

发明内容

为了解决上述现有技术的问题，本发明公开了一种基于TDOA的CSS精确定位方法。其特征在于，所述的CSS精确定位方法包括如下步骤：

(1)移动终端向CSS定位基站发送测试信号，CSS定位基站的各基站天线在接收到所述的测试信号后，分别发送应答信号给移动终端；

(2)确定移动终端接收到各所述应答信号的实际时刻，并根据无线信号在空气中的传播速度，得到待定位节点与每个参考节点之间的距离测量值；

(3)利用CSS技术，根据步骤(1)和(2)，N次测量待定位节点与各参考节点之间的距离，获得该待定位节点与对应参考节点的N个测距值；

(4)使用投票平均联合滤波算法对所述的N个测距值进行干扰处理，即通过高斯概率分布函数计算每个所述测距值的投票概率，当所述的投票概率小于设定的置信值时，CSS就抛弃该测距值，否则就保留；

(5)对保留下来的测距值利用动态误差修正算法进行动态修正；

(6)将步骤(5)修正后的测距值取平均值，然后对得到的平均值使用TDOA的三维定位算法，求得待定位节点的位置坐标，最终实现精确定位。

CSS信号的测距过程，具体实现步骤如下：

(1)移动终端向CSS定位基站发送测试信号，并启动终端定时器；

(2)各基站天线收到测试信号后，分别经天线导线传送到后台处理器，后台处理器接收到所述的测试信号后，启动基站定时器；

(3)各基站天线自动返回一个应答信号，并停止基站定时器，同时读取处理时延T2和计算测试信号在天线导线上的传输时间t；

(4)移动终端收到基站天线传来的应答信号后停止终端定时器，读取处理时延T1；

(5)移动终端接收应答信号的实际时刻根据无线信号在空气中的传播速度是光速c，可计算得到待定位节点与每个参考节点之间的距离即

所述的投票平均联合滤波算法包括以下步骤：

(1)建立直角坐标系，获得每个参考节点的位置坐标，并通过距离矢量交换协议，使待定位节点获得所有参考节点的ID、位置坐标以及待定位节点与相应参考节点的跳数，待定位节点建立对应的参考节点信息表；

(2)待定位节点查询自身的参考节点信息表，当其1跳范围内具有的参考节点数目大于或者等于3个时，利用CSS技术，N次测量该待定位节点自身与各参考节点之间的距离，对每个参考节点均获得N个测距值；

(3)求取所述N个测距值的均值，采用高斯概率分布函数，计算每个测距值的投票概率，并设定置信值，对每个测距值进行投票，当相应测距值的投票概率小于置信值时，CSS就抛弃该测距值，否则就保留，保留下的测距值的数目用m表示；

(4)使用动态误差修正算法对保留下的m个测距值进行动态修正，以减少测距误差。