[发明专利]无线通信系统中的标签定位方法

说明书

本发明描述了一种在无线通信系统中对标签进行定位的方法，所述无线通信系统包括第一基站、第二基站、第三基站和所述标签，所述方法包括：所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站分别经由第一超宽带信号、第二超宽带信号和第三超宽带信号与所述标签进行双向通信；分别基于所述第一超宽带信号、所述第二超宽带信号和所述第三超宽带信号在所述双向通信中的第一双向飞行时间、第二双向飞行时间和第三双向飞行时间，确定所述标签与所述第一基站之间的第一预测距离、所述标签与所述第二基站之间的第二预测距离和所述标签与所述第三基站之间的第三预测距离；基于所述第一预测距离、所述第二预测距离和所述第三预测距离，确定所述标签在所述无线通信系统中的位置。

技术领域

本发明涉及室内定位领域，尤其涉及一种基于超宽带无线通信的高精度室内定位方法。

背景技术

超宽带(ultra-wide band,UWB)通信定位系统是一种利用相位、飞行时间以及接收信号强度等信息完成测距从而进行定位的技术，测距过程主要包括基于到达角度(angleof arrival,AOA)、基于接收信号强度(received signal strength indication,RSSI)、基于到达时间(time of arrival,TOA)以及基于到达时间差(time deference of arrival,TDOA)等。TOA算法利用信号双向传播时间进行测距，需要收发节点之间协作来记录信号的往返时间，充分利用UWB信号的高时间分辨率。

在求解被测目标坐标的过程中，三边定位算法是一种常见的定位算法，在理想环境下，目标的位置存在唯一的解，通过罗列方程组即可求得。但实际上，在无线电波的传播过程中，发射端和接收端之间由于障碍物的阻碍会使得信号无法按照直射路径进行传播，只能通过衍射、折射、反射等方式部分被接收端所接收，这种方式称为非视距(NLOS)传播，由此带来的误差称为NLOS误差。NLOS误差使飞行时间的测量值产生超量时延，使得角度的测量值产生弥散效应。若使用存在NLOS误差的测量值对目标进行直接估计，必然会存在估计的不准确度，所以需要对测量值处理再实施定位。

卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)是一种根据随时间变化所观察到的一系列噪声等不确定性的测量值，通过每个时间段变量的联合概率分布对未知变量进行估计的算法，它得到的估计值往往比单一测量的估计值更准确。但由于卡尔曼滤波只适用于线性系统中，所以实际定位环境往往是非视距的，在这种环境下，根据定位信息而建立的数学模型方程组是非线性的，卡尔曼滤波具有较大的局限性，因此，如何对关于标签位置的方程组进行求解是一个重要的问题。

Chan算法旨在解决根据TDOA算法罗列的非线性方程组，当噪声服从高斯分布时，该算法算量小且精度高，可采用多个基站以此提高定位精度。Chan算法和卡尔曼滤波相结合，并应用于TOA算法中，既可以对原始测距值进行处理，剔除噪声粗差，降低NLOS环境的影响，又可以利用Chan算法在求解非线性方程组中的优秀性能，极大地提高超宽带通信定位精度，具有较大潜力。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种基于超宽带无线通信的高精度室内定位方法。在该方法中，在测距阶段，利用TOA与卡尔曼滤波结合，消除NLOS带来的正向时间偏移量，对基站和标签之间的距离进行初步优化，从而提高测距精度。在定位过程中，引入Chan算法，利用两次加权最小二乘法以得到边界向量、误差向量等约束条件，利用约束条件对求解标签坐标的非线性方程组进行处理，提高定位精度。