[发明专利]基于UWB的TOA与位置指纹联合室内定位方法

说明书

本发明公开了一种基于UWB的TOA与位置指纹联合室内定位方法，其包括：在无线传感网络中采集指纹信息，对指纹信息进行处理获取离线指纹信息库，在线实时定位阶段使用三边测距法先确定移动标签的估计位置范围，在估计范围内使用改进的增强加权K邻近算法获取移动标签的估计位置坐标。该方法通过采集到达时间信息作为指纹向量，减小了环境等因素对指纹的干扰，在进行指纹匹配之前使用三边测距算法减小了匹配计算量，可提高定位精度。

技术领域

本发明涉及一种基于UWB的TOA与位置指纹联合室内定位方法，属于定位技术领域和公共安全领域。

背景技术

随着社会的日益进步以及无线网络的发展，位置服务已拥有广阔的应用市场。由于全球导航定位系统(GNSS)对于室内定位有信号缺失、信号弱的问题，对于养老机构，大型医院、商场、地铁站以及地下停车场等公共领域，需要精确的位置信息，所以提高室内定位精度显得尤为重要。目前，已有的室内定位技术主要有蓝牙、无线射频技术(RFID)、WI-FI、紫峰(Zigbee)、计算机视觉以及超宽带(UWB)等。其中，超宽带(UWB)技术是一项UWB技术是采用非正弦的窄脉冲信号在接收端和发射端进行信息的交互。由于超宽带具有极其窄的脉冲信号，是属于脉冲无线电通信技术。超宽带(UWB)技术由于其信号有极高的时间分辨率，抗干扰能力强，传输速率高等优势，引起目前研究者的极大关注。

由于UWB定位系统中，使用TOA定位有一个前提条件是所有基站节点的时钟必须高度同步，但目前的技术还难以实现，这将导致测距时TOA测量值有时钟偏差，这将会对定位结果产生一定的定位误差。

发明内容

针对以上问题，本发明的目的是为了提供一种基于UWB的TOA与位置指纹联合室内定位方法。本发明针对环境对指纹定位精度影响严重以及在实时定位阶段进行指纹匹配其工作量较大的问题，通过使用TOA值作为指纹信息，在使用改进的WKNN算法进行指纹匹配之前先使用三边测距算法获得移动标签坐标的估计范围，一定程度上减少计算量的同时提高室内定位精度。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

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、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。