1.一种无线网络中基于信号到达时间的非视距稳健定位方法,其特征在于包括以下步骤:
①在无线网络非视距环境中建立一个平面坐标系或空间坐标系作为参考坐标系,并假设在无线网络非视距环境中存在一个未知目标源和N个传感器,且未知目标源在参考坐标系中的坐标为x,N个传感器在参考坐标系中的坐标对应为s1,s2,...,sN,其中,N≥3,s1表示第1个传感器在参考坐标系中的坐标,s2表示第2个传感器在参考坐标系中的坐标,sN表示第N个传感器在参考坐标系中的坐标;
②在无线网络非视距环境中,由未知目标源发射测量信号,测量信号经过非视距环境传播后由每个传感器接收,确定测量信号从未知目标源发射到每个传感器接收所经历的时间,将测量信号从未知目标源发射到第i个传感器接收所经历的时间记为ti,单位为秒,其中,1≤i≤N;然后计算测量信号从未知目标源发射到每个传感器接收的传输距离测量值,将测量信号从未知目标源发射到第i个传感器接收的传输距离测量值记为di,di=c×ti,单位为米,其中,c为光速;
③对每个传感器相对应的距离测量模型进行重新描述,对于第i个传感器相对应的距离测量模型di=||x-si||+ni+ei,对其进行重新描述的具体过程为:③-1、将ei移到等号左边,然后对等号两边进行平方,并省略ni的二次项ni2,得到di2-2diei+ei2≈||x-si||2+2||x-si||ni;]]>③-2、将di2-2diei+ei2≈||x-si||2+2||x-si||ni]]>重新表示为其中,符号“||||”为欧几里德2范数符号,si表示第i个传感器在参考坐标系中的坐标,ni表示第i个传感器的测量噪声,ei表示测量信号从未知目标源发射到第i个传感器接收的非视距误差;
④根据重新描述后的距离测量模型,建立一个初始的稳健最小二乘问题,描述为:然后令f(ei)=|ni|≈|di2-2diei+ei2-||x-si||2|2||x-si||,]]>根据和f(ei)=|ni|≈|di2-2diei+ei2-||x-si||2|2||x-si||]]>得到再根据得到最终的稳健最小二乘问题,描述为:其中,表示取使得的值最小的x,表示取使得的值最大的{ei},{ei}是指测量信号从未知目标源发射到N个传感器接收的非视距误差的集合,表示取使得f(ei)的值最大的ei,表示第i个传感器的测量噪声的功率,符号“||”为取绝对值符号;
⑤确定f(ei)的最大值,如果ρ>di,则f(ei)的最大值为max(f(ρ),f(0),f(di));如果ρ≤di,则f(ei)的最大值为max(f(ρ),f(0));然后根据和f(ei)的最大值,得到的上镜图形式,描述为:
minx,{ηi}Σi=1Nηis.t.(f(ρ))2σi2≤ηi,i=1,...,N,(f(0))2σi2≤ηi,i=1,...,N,(f(di))2σi2≤ηi,i=1,...,N.(if ρ>di);]]>其中,ρ表示非视距误差的上界,max()为取最大值函数,f(ρ)≈|di2-2diρ+ρ2-||x-si||2|2||x-si||,]]>f(0)≈|di2-||x-si||2|2||x-si||,]]>f(di)≈|di2-2didi+di2-||x-si||2|2||x-si||=||x-si||2,]]>表示取使得的值最小的x,{ηi},ηi为minx,{ηi}Σi=1Nηis.t.(f(ρ))2σi2≤ηi,i=1,...,N,(f(0))2σi2≤ηi,i=1,...,N,(f(di))2σi2≤ηi,i=1,...,N.(if ρ>di)]]>中引入的第i个优化变量,{ηi}为引入的N个优化变量的集合,“s.t.”表示“受约束为”;
⑥令A=-2s1T1······-2sNT1,]]>且令f=d12-||s1||2···dN2-||sN||2;]]>然后根据A、f和
minx,{ηi}Σi=1Nηis.t.(f(ρ))2σi2≤ηi,i=1,...,N,(f(0))2σi2≤ηi,i=1,...,N,(f(di))2σi2≤ηi,i=1,...,N.(if ρ>di),]]>得到
minx,y,{ηi}Σi=1Nηis.t.(di2-2diρ+ρ2-y+2siTx-||si||2)24(y-2siTx+||si||2)≤σi2ηi,(di2-y+2siTx-||si||2)24(y-2siTx+||si||2)≤σi2ηi,y-2siTx+||si||2≤4σi2ηi,(if ρ>di),i=1,...,NAxy≤f,||x||2=y.;]]>其中,s1T为s1的转置矩阵,siT为si的转置矩阵,sNT为sN的转置矩阵,d1表示测量信号从未知目标源发射到第1个传感器接收的传输距离测量值,dN表示测量信号从未知目标源发射到第N个传感器接收的传输距离测量值,表示取使得的值最小的x,y,{ηi},y为
minx,y,{ηi}Σi=1Nηis.t.(di2-2diρ+ρ2-y+2siTx-||si||2)24(y-2siTx+||si||2)≤σi2ηi,(di2-y+2siTx-||si||2)24(y-2siTx+||si||2)≤σi2ηi,y-2siTx+||si||2≤4σi2ηi,(if ρ>di),i=1,...,NAxy≤f,||x||2=y.]]>中引入的优化变量,Axy≤f]]>为线性约束条件,xy]]>为x和y组成的向量;
⑦利用二阶锥松弛技术将minx,y,{ηi}Σi=1Nηis.t.(di2-2diρ+ρ2-y+2siTx-||si||2)24(y-2siTx+||si||2)≤σi2ηi,(di2-y+2siTx-||si||2)24(y-2siTx+||si||2)≤σi2ηi,y-2siTx+||si||2≤4σi2ηi,(if ρ>di),i=1,...,NAxy≤f,||x||2=y.]]>中的约束条件||x||2=y松弛为||x||2≤y,得到二阶锥规划问题,描述为:
minx,y,{ηi}Σi=1Nηis.t.||2(di2-2diρ+ρ2-y+2siTx-||si||2)4(y-2siTx+||si||2)-σi2ηi||≤4(y-2siTx+||si||2)+σi2ηi,||2(di2-y+2siTx-||si||2)4(y-2siTx+||si||2)-σi2ηi||≤4(y-2siTx+||si||2)+σi2ηi,y-2siTx+||si||2≤4σi2ηi,(if ρ>di),i=1,...,NAxy≤f,||x||2=y.;]]>
⑧利用内点法技术对minx,y,{ηi}Σi=1Nηis.t.||2(di2-2diρ+ρ2-y+2siTx-||si||2)4(y-2siTx+||si||2)-σi2ηi||≤4(y-2siTx+||si||2)+σi2ηi,||2(di2-y+2siTx-||si||2)4(y-2siTx+||si||2)-σi2ηi||≤4(y-2siTx+||si||2)+σi2ηi,y-2siTx+||si||2≤4σi2ηi,(if ρ>di),i=1,...,NAxy≤f,||x||2=y.]]>进行求解,得到x,y,{ηi}对应的估计值,对应记为