申请/专利权人：河海大学

申请日：2022-08-11

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN115278875B

主分类号：H04W64/00

分类号：H04W64/00;G01S5/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.11.18#实质审查的生效;2022.11.01#公开

摘要：本发明是一种基于超多维标度的混合TOAAOA定位方法，定位方法包括通过UWB技术获取定位网络中节点之间的距离信息和角度信息；根据节点之间的距离信息和角度信息，构建定位网络有向图，并根据顶点集合与有向边集合构建复域中的格拉姆核矩阵；然后对格拉姆核矩阵采用低秩截断的方法来获取边缘向量；最后根据节点和边缘向量的对应关系，结合锚节点信息获取节点相对坐标。本发明只需一个锚节点的坐标就可以计算出其他节点的坐标信息，降低了对定位网络中的节点布局要求，极大减少了定位成本。

主权项：1.一种基于超多维标度的混合TOA-AOA定位方法，其特征在于：所述定位方法包括如下步骤：步骤1：依托的硬件平台主要由计算机主机、GNSS接收机以及UWB测量模块组成，根据UWB测量信息，获取节点之间的距离信息dij和角度信息θij,并获取至少一个锚节点的信息；步骤2：用有向图Gη,NX,V,D表示定位网络，其中X为定位网络中的节点集合即图中的顶点，V表示节点间有向边的集合，D表示权重集合；步骤3：根据步骤1获取的节点之间的距离信息dij与角度信息θij和步骤2中的节点件的有向边的集合V，构建出格拉姆核矩阵K；步骤4：根据步骤3构建的格拉姆核矩阵K，得到边缘向量的估计表达式；步骤5：结合步骤1中定位网络中锚节点的信息得到节点的绝对坐标以实现定位；其中：在所述步骤1中，UWB测量所获取的信息，需要构建误差模型，所述误差模型的构建包括如下步骤：步骤1-1：构建测距信息误差模型：设测距信息遵循Gamma随机分布，其测距平均值由真实距离d和标准偏差σd给出，给定Gamma分布中的形状参数尺度参数构建与真实距离信息相关联测距信息的概率密度函数pD如下：pD＝d；α,β＝βαΓα-1·dα-1·edβ其中，d表示节点在定位网络中的真实距离，其标准偏差为σd；表示Gamma分布的形状参数；表示Gamma分布的尺度参数；表示参数α的Gamma函数；为测距信息；e为自然常数；步骤1-2：构建测角信息误差模型：设测角信息遵循Thkhonov分布，其测角平均值由真实角度θ和标准偏差δθ给出，即测角信息构建与真实角度信息相关联测角信息的概率密度函数pT如下： 其中，角度值θ∈[-π,π]，分布密度参数ρ≥0，并且ρ与角度误差δθ成反比，当ρ→0时，随着ρ的增加，pT分布逐步服从正态分布，当ρ→∞时，分布逐渐成为一个以0位中心的狄克拉δ函数，I0ρ为0阶Bessel修正函数，e为自然常数；步骤1-3：在所述步骤1-2的基础上重新定义了一个占概率分布函数百分比为90％的角度误差εθ，定义如下： 步骤2中，假设节点个数为N，有向边个数为M，顶点集合X和有向边集合V的具体表示为： 其中xii＝1...N表示定位网络中第i个节点的坐标，表示其坐标转置；表示由N个节点坐标组成的二维实数集， 其中，vm＝xi-xj,j＞i表示mm＝1...M个边缘向量，即定向网络中的有向边，为其转置；C表示变换矩阵，X为顶点集合；表示由M个边缘向量组成的二维实数集；所述变换矩阵C的推导步骤为：步骤2-1：对于有向边集合V的边缘数量定义为M个，且对应的节点和边缘向量之间的下标系数也有相应的转换，节点1→2对应边缘向量中的1,1→3对应2，以此类推，N-1→N对应M，其中，M与N的关系满足下式： 步骤2-2：根据步骤2-1中的节点和边缘数量的推导，可知变换矩阵C可由多个单位矩阵和零矩阵组成： 其中，I表示单位矩阵，0表示零矩阵；步骤2-3：根据步骤2-2，节点之间的欧式距离di和边缘向量vii＝1,…M之间的关系表示为： 其中，xn和xm表示任意两个节点的坐标，且m和n都是小于节点数N的正整数；表示内积；所述步骤4中获取边缘向量估计表达式的具体方法为：步骤4-1：对步骤3得到的格拉姆核矩阵采用低秩截断的方法，得到边缘向量的估计表达式： u和λ分别表示对格拉姆核矩阵特征分解得到的特征值和特征向量；步骤4-2：根据节点与边缘向量的对应关系得到节点的估计坐标值： 其中C表示变换矩阵，是边缘向量估计值；步骤3中，所述格拉姆核矩阵K具体构建公式为： 其中，V表示有向边集合，VT为其转置，vi表示第ii＝1,…M个边缘向量即定位网络中的有向边；vi,vj表示边缘向量vi和vj之间的内积；diii＝1,…M表示节点之间的欧式距离；θiji,j＝1,…M表示边缘向量vi和vj之间的测角信息；格拉姆核矩阵中的元素kij由边缘向量之间的内积给定：kij＝vi,vj＝didjcosθij。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学 一种基于超多维标度的混合TOA-AOA定位方法

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