[发明专利]一种基于无线网络的移动节点组合定位方法

摘要

本发明公开了一种基于无线网络的移动节点组合定位方法，包括如下步骤：步骤1，进行CSS线性调频扩频测距，获得测距样本并计算样本均值步骤2，利用步骤1得到的样本均值进行非视距判决，获得移动节点在t时刻的可视状态；步骤3，建立移动节点的运动模型，求取移动节点在t+1时刻的位置；步骤4，对移动节点进行组合定位。该方法通过设计一种基于马尔可夫Markov模型的非视距(non‑line‑of‑sight)检测算法，来实现非视距状态检测以消除非视距误差对定位的影响；同时，提出基于卡尔曼滤波KF的组合定位方法，实现CSS(Chirp‑Spread‑Spectrum)定位和惯性传感器定位的融合，实现了一种高精度、低复杂度的组合定位方法。

主权项

1.一种基于无线网络的移动节点组合定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，进行CSS线性调频扩频测距，获得测距样本并计算样本均值步骤2，利用步骤1得到的样本均值进行非视距判决，获得移动节点在t时刻的可视状态；步骤3，建立移动节点的运动模型，求取移动节点在t+1时刻的位置；步骤4，对移动节点进行组合定位；步骤1包括如下步骤：步骤1‑1，采用CSS线性调频扩频测距的双边双向测距技术测量移动节点与参考节点之间的距离，获得N个测距样本，用表示，其中表示该移动节点与参考节点j之间第k次测距样本；步骤1‑2，采用如下公式求取N个测距样本的样本均值样本均值表示移动节点与参考节点在t时刻的测距距离；步骤2包括如下步骤：步骤2‑1，利用样本均值和移动节点与参考节点之间的估计距离计算移动节点与参考节点间的可视概率P_t，计算模型采用高斯概率分布函数，并定义标准差σ，可视概率P_t的计算公式为：步骤2‑2，根据概率阈值P，利用可视概率Pt，通过下式计算移动节点在t时刻的可视状态st：其中p(st＝1|st‑1)表示可视状态转移概率，st＝1表示移动节点为可视，st＝0表示移动节点为非可视；步骤2‑1中，移动节点与参考节点之间的估计距离通过下式计算获得：其中(x_r,y_r)表示第r个参考节点的位置坐标，表示t‑1时刻移动节点的位置坐标；步骤2‑2中，可视状态转移概率p(st＝1|st‑1)通过下式计算：步骤3包括如下步骤：步骤3‑1，将集成了三维加速度计和三维磁强计的移动节点定义到一个x‑y‑z坐标系，称为移动节点坐标系，取移动节点的重心为移动节点坐标系原点，三个轴分别与移动节点的纵轴、横轴和竖轴相重合；步骤3‑2，三维加速度计传感器测量获得移动节点在x，y，z轴上的加速度，通过加速度求取移动节点的速度信息vt；步骤3‑3，三维磁强计测量获得地球磁场在x，y，z轴上的磁场强度分量，求取移动节点的航向角步骤3‑4，利用下式所示的运动模型，求取移动节点在t+1时刻的位置坐标(xt+1,yt+1)：其中T_s为t时刻与t+1时刻之间的时间间隔，(x_t,y_t)表示移动节点在t时刻的位置坐标，和为分别表示t时刻移动节点在x轴方向上的加速度和t时刻移动节点在y轴方向上的加速度，移动节点的加速度用零均值的高斯噪声模拟；步骤4包括如下步骤：步骤4‑1，定义卡尔曼滤波KF的状态矢量Xk，如下式所示：Xk＝[sx,vx,ax,sy,vy,ay]T，其中sx和sy分别表示移动节点在一段时间通过的距离，vx和vy分别表示移动节点沿x轴的速度和移动节点沿y轴的速度，通过步骤3‑2中的速度信息vt获得，ax和ay分别表示移动节点的三维加速度计沿x轴的加速度和三维加速度计沿y轴的加速度，T表示矩阵转置；步骤4‑2，利用下式对卡尔曼滤波KF的状态矢量Xk作进一步预测：Xk＝Φk,k‑1Xk‑1+Wk‑1，其中，Φk,k‑1为状态转移矩阵，Xk‑1为状态矢量Xk前一时刻的状态矢量，Wk‑1为系统过程噪声矢量；步骤4‑3，计算卡尔曼滤波KF的测量矢量Zk，如下式所示：Zk＝[lx,ly]T，其中lx,ly分别表示利用CSS定位获得的移动节点在x和y轴上的位置；步骤4‑4，利用下式测量方程获得移动节点的位置估计：Zk＝HkXk+Vk，其中测量转移矩阵Hk如下式所示：测量噪声矢量Vk的方差Rk如下式所示：其中方差值和根据实验仿真数据进行定义；步骤4‑2中所述状态转移矩阵Φk,k‑1计算公式如下：其中diag表示构建对角矩阵，表示从第k‑1步到第k步的时间间隔；系统过程噪声Wk‑1的方差矩阵Qk‑1的计算公式如下：