[发明专利]一种同时定位和跟踪的协同定位方法

说明书

本发明公开了一种同时定位和跟踪的协同定位方法，应用于用户终端，包括：确定通信范围内邻居节点的数量；当邻居节点数量大于等于预设值时，获取自身的运动方向角以及与邻居节点之间的距离，并接收锚节点的位置信息；若当前迭代次数未达到预设次数，确定预测信息和测量信息，测量信息包括根据从邻居节点接收到的第一输出概率信息确定的输入概率信息，和根据输入概率信息、预测信息确定的第二输出概率信息；根据预测信息和输入概率信息确定自身在n时刻的定位信息；将最后一次迭代得到的定位信息确定为n时刻的定位结果，并输入至预设的双向长短期记忆网络模型，得到自身在n时刻之后的预测轨迹。该方法不仅提高了协同定位的精度，也能够拓宽其应用场景。

技术领域

本发明属于无线定位技术领域，具体涉及一种同时定位和跟踪的协同定位方法。

背景技术

随着IoT(Internet of Things，物联网)技术的普及，获取精确定位信息的需求迫在眉睫。目前，节点定位问题已受到移动网络的极大关注，其主要利用GNSS(GlobalNavigation Satellite System，全球导航卫星系统)获得位置信息，但是，受到覆盖范围和信号强度的限制，GNSS并不适合物联网应用中的所有节点。为此，本领域技术人员提出了多种定位方法，如蜂窝定位、基于UWB(Ultra Wide Band，超宽带)和Wi-Fi的定位方法、基于无线定位技术和5G技术的定位方法等。

在上述不同定位方法中，由于无处不在的5G无线信号有利于获取用于协作定位的准确测量，因此基于无线定位技术和5G技术的定位方法受到广泛关注。具体而言，该定位方法通过毫米波频率中的TDOA(time difference of arrival，到达时间差)或TOA(time ofarrival，到达时间)测量不同节点之间的距离，并且更多的天线可以准确地估计AOA(Angleof Arrival，到达角)，进而在获得测距信息后利用节点之间交换的信息进行位置估计。

然而，上述基于无线定位和5G技术的定位方法中，网络规模、锚节点分布和邻居的选择均对定位精度有很大影响，特别是邻居节点的数量会严重影响定位精度。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种同时定位和跟踪的协同定位方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明提供一种同时定位和跟踪的协同定位方法，其特征在于，应用于用户终端，包括：

确定自身通信范围内邻居节点的数量，所述邻居节点包括锚节点；

当自身通信范围内的邻居节点数量大于等于预设值时，分别获取自身的运动方向角、以及与每个所述邻居节点之间的距离，并接收所述锚节点的位置信息；

判断当前迭代次数是否达到预设次数；若否，则确定自身在n时刻的预测信息和测量信息；其中，所述测量信息包括：根据从所述邻居节点接收到的第一输出概率信息确定的输入概率信息，以及根据所述输入概率信息和所述预测信息确定的第二输出概率信息；

根据所述预测信息和所述输入概率信息确定置信度，并利用所述置信度确定自身在n时刻的定位信息；

在当前迭代次数达到预设次数时，将本次迭代得到的定位信息确定为自身在n时刻的定位结果，并输入定位结果至预设的双向长短期记忆网络模型，得到自身在n时刻之后的预测轨迹。

在本发明的一个实施例中，所述预设值为3。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述预测信息和所述输入概率信息确定置信度，并利用所述置信度确定自身在n时刻的定位信息的步骤，包括：

根据所述预测信息和所述输入概率信息，确定自身在n时刻的置信度；

根据所述置信度，利用最小二乘法确定自身在n时刻的定位信息。