[发明专利]基于UWB的TOA与位置指纹联合室内定位方法

权利要求书

1.基于UWB的TOA与位置指纹联合定位方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

(1)在无线传感器网络中建立二维直角坐标系作为参考系，并布置3个参考锚节点，其位置坐标分别被记作(x₁,y₁),(x₂,y₂)，(x₃,y₃)；另外将待定位移动标签的位置坐标记为(a,b)。

(1a)选取定位区域为50m*50m的一个方形区域。

(1b)选取每个指纹位置的长为1m，宽为1m，即将无线传感器网络所在的区域划分为50行50列的网格，共计2500个网格。

(2)离线阶段，选取较为准确的指纹构建离线指纹数据库。

(2a)在每个网格点上的中心位置进行TOA信息采集，TOA是根据测量移动标签TP与参考锚节点AP之间的到达时间，对每个指纹点信息采集20次。

(2b)将每个网格上的TOA信息与网格二维坐标对应成指纹向量。

(2c)通过k-means聚类算法对采集到的指纹进行处理，把每一个指纹点所采集到的同一个AP的一组TOA信号值作为一个聚类，共有3*2500个聚类。将指纹采集点处采集到来自锚节点AP_k的第j次测量的TOA值记为TOA^kj，判断TOA^kj与聚类中心的距离是否在阈值范围内，是则保留，否则删除。

(3)通过三边测距法计算得移动标签位置所在范围。根据不同锚节点接收移动标签所发出信号获得对应的TOA值，但由于存在测量误差，三个圆不会交在同一点，因此将得到一个重合的区域S。

(3a)选取网络中三个锚节点记为AP1、AP2和AP3，其坐标分别为(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃)，测得移动标签发出信号时间为t₀，到达参考锚节点的时间分别为t1、t2和t3，信号传播的速度为c。根据欧式距离公式得：

(3b)将上式两两结合可解得第i个圆与第j个圆的两个不同的交点(a_i,j,b_i,j)，进而可以近似表示三圆的重合区域，为了减少计算，将该区域近似为矩形，记为S。其S可表示为：

(4)在线阶段，在(3b)的基础上，使用改进的WKNN算法进行位置匹配。

(4a)将在线阶段锚节点接收移动标签发出信号所获得对应的TOA向量记为TOA，选取离线指纹库中S区域m个指纹向量，将指纹向量记为计算定位点指纹数据和位置点指纹数据之间的欧式距离：

(4b)根据m个欧式距离的大小，将D_j从小到大进行排序，排序完成后，即最小距离为D₁,求其平均距离。定义P_s为D₁与D_s(s＝2,3,4....m)差值，即P_s＝D_s-D₁。则平均距离可表示为：

(4c)去除欧式距离大于平均距离E(P)的指纹点，最终保留指纹库中距离小于平均距离的最终集合A。

(4d)选取集合A中的位置指纹数据，将欧式距离的倒数进行计算作为权值，再对集合指纹A赋予权值。

(4e)将权值赋予离线指纹库中指纹信息所对应的参考坐标进行加权计算，最后得出移动标签的估计位置坐标(a,b)并保存，实现了位置匹配。