[发明专利]基于GLMB滤波的多传感器TDOA无源定位方法

权利要求书

1.基于GLMB滤波的多传感器TDOA无源定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

1.1系统建模

状态方程：X_k＝AX_k-1+Bω_k(1)

观测方程：

其中，X_k＝{x_k,1,x_k,2,…,x_k,N(k)}∈F(X)，表示多目标状态集合，N(k)＝|X_k|表示k时刻存活的目标个数，x_k,i是k时刻单个目标i的状态向量，p_(k,i),x,p_(k,i),y分别为k时刻目标i在直角坐标平面上的X轴和Y轴上的坐标，分别为k时刻目标i在直角坐标平面上的X轴和Y轴方向上的速度,A是目标状态转移矩阵,B是噪声矩阵.是系统量测，表示k时刻来自第q对传感器的量测，α_k表示k时刻目标的位置，u_1,q,u_2,q表示第q对传感器的位置，ω_k,分别为过程噪声和量测噪声，服从标准的高斯分布；

1.2无源定位方法

采用到达时间差定位法，简称TDOA，具体包括以下步骤：

假设在定位区域内每一时刻只有一个目标存在，则传感器对接收到的信号可以表示为：

y₁(t)＝s(t)+v₁(t)(3)

y₂(t)＝s(t-τ)+v₂(t) (4)

其中，s(t)是由信号源产生的信息，v_i(t),i＝1,2是环境噪声，τ是两个传感器检测到的信号的时间差；用α∈R²表示信号源在笛卡尔坐标系下的位置，时间差τ的值取决于位置向量α，存在以下的非线性关系：

其中，||·||表示2范数，c表示声音的传播速度，u₁和u₂表示一对传感器在笛卡尔坐标系下的位置；在信号处理中，寻找两路信号之间的相似性，通过广义互相关函数来估计得到，表示如下：

其中，R_gcc(τ)是广义互相关函数，是TDOA的最大可能取值，是y₁(t)和y₂(t)的互谱密度，Φ(ω)是权重函数，Φ(ω)比较常用的一种选择是使用相位转移，即

由于信号源的位置α随着时间的变化而改变，我们把对目标进行定位跟踪的时间段离散为若干个区间长度趋于零的区间，在每一个区间内认为α的值是几乎不变的，以此来估计时间差τ，用下式来估计互谱密度：

其中T表示时间戳的长度，k表示时间戳的下标；

我们用表示通过第q对传感器在第k个时间戳得到的TDOA；测量得到的TDOAs可以表示为：

在这里，是时不变噪声，假设对于任意的q≠p，与是相互独立的，任意的服从均值为0，方差为的高斯分布。