[发明专利]一种基于渐变阴影权重模型的射频层析成像定位方法有效

专利信息
申请号: 201810530929.3 申请日: 2018-05-29
公开(公告)号: CN108828510B 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 王婷婷;柯炜;葛益娴 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G01S5/02 分类号: G01S5/02
代理公司: 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 代理人: 张立荣
地址: 210019 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 渐变 阴影 权重 模型 射频 层析 成像 定位 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于渐变阴影权重模型的射频层析成像定位方法,根据目标对无线链路影响的空间关系提出一种渐变阴影权重模型,建立目标位置与信号强度变化之间的精确关系,并克服了现有权重模型中椭圆短轴长度靠经验取值的缺点,用以提高射频层析成像质量;同时根据异常链路上接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)变化通常偏小或偏大的特点,在实现定位时,利用双门限法挑选出有效链路进行成像,这样不仅可以减少所需计算资源和存储资源,而且在求解过程中可以去除野值链路对定位结果的影响,以提高定位结果的准确性,并减少伪目标的干扰。

技术领域

本发明涉及一种基于渐变阴影权重模型的射频层析成像定位方法,属于无线定位技术领域。

背景技术

当前,以卫星导航定位技术、蜂窝定位技术和WiFi定位技术等为代表的众多无线定位技术,均有被定位目标需要携带与定位系统相匹配定位设备的要求,例如GPS接收机或手机等,否则就无法实现定位。这种要求被定位目标主动参与定位过程的定位方式,被称为主动定位方式。这类定位方式往往可以通过定位系统和定位装置之间的合作实现到达时间(Time of Arrival,TOA)、到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)、到达角(Angle of Arrival,AOA)等参数测量,进而解算出位置坐标。然而,在如入侵者检测、灾后救援、战场侦测、人质解救等应用场合下,要求被定位目标携带与定位系统相匹配的定位装置往往是不现实的或者是不可能的,此时TOA、TDOA、AOA等参数将无法测量,主动定位方式也将无法实现。

针对这种情况,无需被定位目标携带任何定位装置的被动定位方式成为无线定位领域的研究热点和难点之一,也被称为无设备目标定位(Device-Free Localization,DFL)。目前国内外用于解决无设备目标定位问题的技术主要分为两类:一类是基于非射频技术的定位方法,另一类是基于射频技术的定位方法。非射频技术主要包括视频技术、红外技术和压力技术等。其中,视频技术利用多个摄像头采集图像信息,然后通过图像处理算法进行定位分析。这种定位技术通常成本较高,而且由于摄像装置对光线的要求,不能在夜晚和黑暗环境中使用,也无法穿透障碍物。尽管红外目标定位系统无需光线的要求,但由于红外线的穿透距离有限,而且红外线比无线电信号更易受环境变化的影响,因此在很多场合无法适用。压力技术是通过放置在地板上的加速度传感器和气压传感器来检测是否有人的脚印来实现定位,这项技术需要比较密集的节点布置才能在要求范围内有效定位,因而成本较高。以上这些因素极大限制了非射频类技术在无设备目标定位领域中的应用。

在基于射频技术的DFL方法中,除去成本高昂的超宽带雷达外,人们利用低成本的无线传感网,根据目标引起的射频信号强度变化来进行定位,并借鉴医学CT的思想,提出射频层析成像(Radio Tomographic Imaging,RTI)技术。RTI利用无线传感器网络来测量定位区域内射频电磁信号分布,并由此得到待定位目标对电磁场影响后的图像,进而根据该图像来推断目标的位置。实现RTI的关键之一是需要利用阴影权重模型来建立目标位置与信号强度变化之间的关系。在最初的RTI中,是采用椭圆阴影权重模型来构建这种关系,该模型假设在以一对无线节点为椭圆焦点构成的椭圆内所有格点的权重与这对节点的距离成反比,而椭圆外所有格点的权重为零。虽然这种模型有一定的合理性,但椭圆内所有格点的权重相同并不符合实际,而且该模型的椭圆短轴长度靠经验选取,同样缺乏理论依据。因此,基于椭圆阴影权重模型的RTI成像结果往往成像质量不高,容易出现伪目标,影响DFL精度。

发明内容

本发明为了解决现有技术中存在的问题,提出一种基于渐变阴影权重模型的DFL定位方法,该方法利用渐变阴影权重模型建立目标位置与信号强度变化之间的精确关系,并用于提高射频层析成像定位的成像质量;同时利用双门限法挑选出有效链路进行成像,以提高定位结果的准确性,减少伪目标的干扰。

为了达到上述目的,本发明提出的技术方案为:一种基于渐变阴影权重模型的射频层析成像定位方法,包括以下步骤:

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