[发明专利]一种节点传输误差分析方法及系统

说明书

本申请涉及室内定位技术领域，特别涉及一种节点传输误差分析方法及系统。一种节点传输误差分析方法包括：步骤a：利用影响信号传输的环境影响参数建立单节点传输误差模型；步骤b：对所述单节点传输误差模型进行迭代分析，并建立多跳模型；步骤c：根据所述多跳模型的多跳传输线路建立协同模型，通过所述协同模型分析信号传输过程中的节点传输误差。本申请实施例通过融合各环境影响参数建立单节点对单节点传输的单节点传输误差模型，通过单节点传输误差模型迭代的方式建立节点传输时的多跳模型，根据多跳传输线路建立协同模型，利用协同模型分析节点传输误差，并计算误差补偿值进行定位误差校正，从而提升定位精度。

技术领域

本申请涉及室内定位技术领域，特别涉及一种节点传输误差分析方法及系统。

背景技术

随着移动互联网的发展，导致基于位置感知的应用激增，对于位置服务的需求也与日俱增，而室内定位成为时下又一研究热潮。随着移动互联网的快速发展和移动设备终端的日益更新，定位节点间可完成通信，信息交流等功能，由此提出了基于室内多跳网络下的协同定位模式。协同定位下的信息共享使得定位所需有效信息增加，融合相应的定位算法，其精度得到很大程度上的提升。

然而，节点间的信息传递伴随着有用信息丢失，一定程度上，在保证定位过程有效的情况下，决定定位性能往往取决于节点间的信息传递效率。但室内无线网络下，其节点的性能，数量等有限，再加上室内环境的特殊分布，如墙壁遮挡、信号源干扰等环境因素，都是影响节点信息传递的干扰因子，并且此类因素又是无法避免的。所以为了提升定位精度，在保证成本的前提下，对节点信息传递进行分析，并融入一些可能造成干扰的环境因素，构建有效的传输模型，远比盲目增加节点数，增强节点性能有效。

现有的节点信息传递分析方式主要包括：

一、克拉美罗下限(CRLB)分析：克拉美罗定位下限分析是使用最为广泛的一种下限分析方法，CRLB是费希尔矩阵(FIM)的逆；

CRLB＝J(θ)^-1 (1)

CRLB能够反映出一无偏估计量所能达到的临界最小值，为比较无偏估计量的性能提供了一个标准，无偏估计量的方差只能无限制的逼近克拉美罗界，而不会低于克拉美罗界。

二、一致最小方差无偏估计(UMVUE)：设是θ的一个无偏估计，如果对另外一个θ的无偏估计在参数空间Θ＝{θ}上都有

则称是θ的一致最小方差无偏估计，其中如果对任意一个满足E(Φ)＝0的Φ，都有

三、最佳线性无偏估计(BLUE)：该无偏估计具有以下性质：1.线性，即这个估计量是随机变量；2.无偏性，即这个估计量的均值或者期望值 E(α)等于真实值α；3.具有有效估计值，即这个估计量在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差。

四、最小二乘估计(LSE)：最小二乘估计是高斯在1975年提出的参数估计法，其特点是算法简单，不必知道被估计量及量测量有关的统计信息。设第次实测量α_i为

α_i＝Ψ_iβ+δ_i (4)

在公式(4)中，参数Ψ,δ分别为量测矩阵和随机量测噪声。最小二乘估计使各次量测与由无偏估计量确定的量测估计的估计均方和最小，即

Min((α-Ψβ)^T(α-Ψβ)) (5)

最小二乘估计量为