[发明专利]一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法

权利要求书

1.一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1)分别使用ToA算法和AoA算法解算UWB定位标签到基站的距离，步骤1)包括以下步骤：

步骤1.1)使用ToA算法得出定位标签到基站i的距离d_iT；

步骤1.2)使用AoA算法解算出标签与基站之间的夹角，并推算出UWB标签到基站i的距离d_iA；

根据正弦定理：

则

其中α_i为AoA得到的角度信息，l_i,i+1为基站i到i+1的距离，因此

即可得出距离d_iA；

步骤2)基于Wylie识别算法的LOS可信度，即可被判定为视距环境的可能性，步骤2)包括以下步骤：

步骤2.1)根据Wylie识别算法分别计算来自各个基站信道中定位信息的方差为

其中为来自基站i信道定位信息的方差，s_i(t)是t时刻到第i个基站的距离测量值，而r_i(t)是进行多项式平滑后的测量值；

步骤2.2)将最小方差对应的基站设置为基站m，其方差为选取方差最小的四个基站分别为BS_m，BS₁，BS₂，BS₃，对应的方差为大小关系为基站BS_m，BS₁，BS₂，BS₃的LOS可信度高低为BS_mBS₁BS₂BS₃，即基站m的信号为LOS环境下的可信度最高；

步骤3)对步骤1)中得到的距离信息进行重构，步骤3)包括以下步骤：

步骤3.1)以ToA测距信息与AoA推导测距信息构造新的距离信息

d_i＝λ_i1d_iT+λ_i2d_iA

其中λ_i1+λ_i2＝1；

步骤3.2)根据步骤2)中所得基站m,1,2,3信道中定位信息的方差值，令

其中i＝m,1,2,3；

步骤3.3)当时，各基站受到NLOS影响程度近似，则令

当时，各基站受到NLOS影响程度差距明显，则令

当时，将放缩到区间同时皆要等程度放缩，再返回步骤3.3)进行赋值；

步骤4)根据前述步骤得出的距离信息，运用Talor-BFGS联合算法进行最终位置解算，步骤4)包括以下步骤：

步骤4.1)运用Talor级数展开算法进行迭代，其中TDOA方程组为步骤2)和步骤3)得到的基站与距离重构值得出，其中Talor级数展开算法的迭代初值由ToA算法解算得出；

步骤4.2)采用Talor级数展开算法得到的定位信息作为BFGS拟牛顿迭代算法的迭代初值，进行BFGS拟牛顿迭代，输出最终位置。

2.根据权利要求书1所述的一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法，其特征在于：

所述步骤2)中基于Wylie识别算法的LOS可信度判定中，其是根据Wylie识别算法中测量噪声方差的大小排序进行基站选择的，并不进行NLOS与否的判定。

3.根据权利要求书1所述的一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法，其特征在于：

所述步骤3)中距离重构的基础是ToA和AoA测距数据，其中AoA所得的测距数据是根据测量角度以及基站之间的距离计算所得。