[发明专利]一种TDOA定位方法及系统

权利要求书

1.一种TDOA定位方法，其特征在于，包括：

确定若干锚节点位置信息，并获取待定位标签节点；

基于增强chan算法计算所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息之间的到达时间差信息，得到第一待定位标签节点位置信息；

基于局部空间搜索算法对所述第一待定位标签节点位置信息进行收敛处理，得到第二待定位标签节点位置信息；

采用基于历史信息的迭代均衡算法计算所述第二待定位标签节点位置信息的概率分布，得到待定位标签节点目标位置信息；

所述确定若干锚节点位置信息，并获取待定位标签节点，具体包括：

确定所述若干锚节点位置p_ai(i＝1,2,3…N)，N为锚节点的个数；

获取所述待定位标签节点p₁；

所述基于增强chan算法计算所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息之间的到达时间差信息，得到第一待定位标签节点位置信息，具体包括：

采用坐标平移变换消除所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息的负值，并将所述若干锚节点位置信息构造为新的坐标原点；

基于chan算法计算消除负值后的所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息，得到初始差值信息；

采用等价坐标反变换将所述初始差值信息进行处理，得到所述第一待定位标签节点位置信息。

2.根据权利要求1所述的TDOA定位方法，其特征在于，所述基于局部空间搜索算法对所述第一待定位标签节点位置信息进行收敛处理，得到第二待定位标签节点位置信息，具体包括：

计算所述若干锚节点位置p_ai和所述待定位标签节点p₁的TDOA结果为Δd_i,j＝‖p₁-p_ai‖-‖p₁-p_aj‖(i≠j)，其中的i和j表示所述若干锚节点位置中不同的锚节点；

获取TDOA测量结果得到与测量结果最接近的结果对应的位置信息

以所述位置信息为起始点，在预设半径范围r内采用梯度下降算法求解最终收敛值，得到所述第二待定位标签节点位置信息。

3.根据权利要求2所述的TDOA定位方法，其特征在于，所述采用基于历史信息的迭代均衡算法计算所述第二待定位标签节点位置信息的概率分布，得到待定位标签节点目标位置信息，具体包括：

根据预设信息值的约束确定所述位置信息在预设范围内各方向出现的概率；

将所述概率作为权重值赋予所述第二待定位标签节点位置信息进行迭代计算，得到所述待定位标签节点目标位置信息。

4.根据权利要求3所述的TDOA定位方法，其特征在于，所述预设信息值包括位置和速度。

5.一种TDOA定位系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于确定若干锚节点位置信息，并获取待定位标签节点；

第一处理模块，用于基于增强chan算法计算所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息之间的到达时间差信息，得到第一待定位标签节点位置信息；

第二处理模块，用于基于局部空间搜索算法对所述第一待定位标签节点位置信息进行收敛处理，得到第二待定位标签节点位置信息；

第三处理模块，用于采用基于历史信息的迭代均衡算法计算所述第二待定位标签节点位置信息的概率分布，得到待定位标签节点目标位置信息；

所述获取模块具体用于：

确定所述若干锚节点位置p_ai(i＝1,2,3…N)，N为锚节点的个数；

获取所述待定位标签节点p₁；

所述第一处理模块具体用于：

采用坐标平移变换消除所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息的负值，并将所述若干锚节点位置信息构造为新的坐标原点；

基于chan算法计算消除负值后的所述待定位标签节点和所述若干锚节点位置信息，得到初始差值信息；

采用等价坐标反变换将所述初始差值信息进行处理，得到所述第一待定位标签节点位置信息。