申请/专利权人：桂林电子科技大学

申请日：2020-11-11

公开（公告）日：2023-07-18

公开（公告）号：CN112462332B

主分类号：G01S5/18

分类号：G01S5/18;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.07.18#授权;2021.03.26#实质审查的生效;2021.03.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于相遇机制与群体智能的智能终端用户室内外定位方法，所述方法包括如下步骤：1）基于相遇机制的声测距；2）基于群体智能的声锚点选择；3）基于二次分簇的声接收点定位。这种方法不依赖于应用环境的基础设施布置，不受限于室内或室外单一应用场景，可充分利用实际应用场景中多用户的动态优势，准确有效实现室内外智能终端用户的无缝定位。

主权项：1.一种基于相遇机制与群体智能的智能终端用户室内外定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1基于相遇机制的声测距：当两位智能终端用户处于视距范围时，他们所携带的智能终端通过Chirp声APP，调用智能终端的扬声器与麦克风进行Chirp声信号的发射与录制，该发射声信号包括发射终端的ID与发声时间Te这两项信息，而录制的声信号则隐含着对应着各声事件的接收时间Tr，采用时域广义互相关算法得到时间Tr，对于任一节点而言，从任一节点接收到的信号中，提取发射终端的ID与发声时间Te，以及接收到该ID声信号的时间Tr，设任意两个邻居节点A和节点B，节点A和节点B对应的终端ID分别为IDa和IDb，发声时间为Tae和Tbe，接收到对方所发出声信号的时间分别为Tbr和Tar，节点A和B可以直接计算Chirp声信号的单程飞行时间ETOAb和ETOAa如公式1所示：ETOAb＝Tbr-Tbe,ETOAa＝Tar-Tae1，节点A和B之间的距离为：D＝ETOAa+ETOAb·c2，其中c为声速，目标节点从接收信号解算出来的距离值以集合表示：v表示场景中节点总数量，知道集合中较优的视距距离值即基于群体智能的声锚点选择结果对应的锚点距离，那么目标节点位置P由到达时间差TDOA算法得到；2基于群体智能的声锚点选择：采用萤火虫算法完成从集合每个集合元素所对应的节点中选择较优节点作为声锚点，以执行基于TDOA算法的目标节点位置的P值估计:每个萤火虫的位置代表了集合中每个距离值所对应的节点位置，表示了待求问题即视距距离值的一个可行解，而萤火虫的亮度表示该萤火虫位置即节点位置的适应度，每只萤火虫都采用轮盘赌法则，朝着所有亮度比自己高的所有萤火虫移动，第i个萤火虫移向第j个萤火虫的转移概率为公式2所示： 公式2中，ljq、liq与lkq分别表示第j个萤火虫、第i个萤火虫与第k个萤火虫在第q代的荧光素值，由第q-1代荧光素值和当前位置适应度共同决定：liq＝1-ρliq-1+γJxiq3，公式3中，ρ∈[0,1]表示荧光素的挥发因子，γ∈[0,1]表示荧光素的更新率，xiq表示第q代时第i个萤火虫所处位置，萤火虫所处位置决定了萤火虫的荧光素值，即萤火虫的亮度，而亮度又直接反映了该萤火虫位置的适应度，适应度对应着所涉及的视距距离值，因此，集合中v个节点即萤火虫在第q代时，各节点对应的视距距离具有萤火虫位置的相同指代，表示为X＝x1q,…,xvq，萤火虫群体中亮度最大的个体，对应着适应度更优的个体，即视距距离更优的个体，萤火虫位置更新公式4所示： 公式4中，α表示扰动的步长因子，取值范围为[0,1]，‖·‖表示欧几里得范数算子，采用更新方程公式4，计算萤火虫向所有比自己亮度高的其它个体飞行后所到的新位置的适应度值，若新位置优于飞行之前的位置，则该萤火虫将飞行到新的位置，否则萤火虫将停留在原处，当到达最大迭代次数时，将搜索到的最优的萤火虫位置作为解集合输出，否则回到公式3，继续再一轮迭代更新，是的子集，3基于二次分簇的声接收点定位：对内各距离值进行从小到大排序，选取4个最小距离值，采用TDOA算法得到目标节点的位置P，但是，得到目标节点的位置的应用前提是目标节点与它的视距范围邻居节点的相对位置保持不变，假设在时段t{Δt1,…Δtm}内，目标节点移动了n步，其中，n值由智能手机内置的加速度计读数获取，认为是己知值，目标节点于各单位时间Δtm内的位置估值由步骤1、步骤2提供的最优视距邻居4个节点、基于声到达时间差即TDOA算法的三点定位模型得到，最后，对各个单位时间Δtm内的位置估值基于K均值Kmeans算法进行二次分簇后，可得到当前时刻t，目标节点的最优位置估值Pt。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学 基于相遇机制与群体智能的智能终端用户室内外定位方法

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