[发明专利]一种基于支持向量回归机的时差定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于支持向量回归机的时差定位方法，尤其涉及一种用于蜂窝网网络移动台基于支持向量回归机的时差定位方法。

背景技术

无线定位技术是用来判定移动用户位置的测量方法和计算方法。基于到达时间差(TDOA)的定位技术(即时差定位技术)是蜂窝网中最为流行的一种的定位技术，它已成为第三代移动通信应用的一个重要方面，在国防和民用等领域都蕴藏着巨大应用价值。

时差定位技术主要是利用平面或空间中的多个(三个或三个以上)基站，测出由同一目标(移动台)发出(或反射)的同一辐射信号到达各位置已知基站的时间差TDOA，通过相应的定位算法确定移动台目标在平面或空间中的位置。

求解位置算法常用双曲线算法实现。根据几何原理可知，由平面上一动点到两定点距离差的绝对值为一常数的轨迹是一条双曲线。一个TDOA测量值对应的是以两个基站为焦点的一对双曲线，多个TDOA测量值对应的多对双曲线的交点即为目标移动台的估计位置。该算法需求解非线性方程组，求解复杂且一般存在多解。

由障碍物阻挡引起的多径干扰和非视距误差以及蜂窝通信系统中“远近效应”引起的多址干扰都会极大地影响TDOA测量精度，导致定位准确度不高。为减小定位误差的影响，求解时虽然可以使用泰勒级数展开法、球面交叉法、球面插值法、分治法、chan方法等，但都可能存在迭代计算不收敛、初值要求高、定位精度低、可行解不唯一等问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于支持向量回归机的时差定位方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于支持向量回归机的时差定位方法，包括以下步骤：

A对移动台目标区域进行网格化，计算移动台在网格顶点位置时到基站间的无误差的信号到达时间差，并按顺序组成时差向量；

B各网格顶点计算的时差向量和网格点坐标的二维分别形成二组训练样本集；

C通过采用径向基核函数的最小二乘支持向量回归机对训练样本集进行学习，得到分别估计移动台位置X、Y坐标的两个最小二乘支持向量回归机；

D由移动台到各基站间的信号到达时间差测量值组成时差测量向量分别输入训练后的两个回归机得到移动台的坐标估计值。

本发明的有益效果是：通过最小二乘支持向量回归机对目标区域位置中移动台到各基站间的电波信号到达时间差与移动台位置的坐标的非线性关系进行学习，定位时将移动台到各基站间的信号到达时间差作为最小二乘支持向量回归机输入，回归机的输出值则可以作为目标坐标估计值；利用最小二乘支持向量回归良好的容噪能力和泛化能力，能够极大地抑制信号到达时间差测量误差的影响，明显地提高位置估计的准确度，且避免迭代计算不收敛、解不唯一的问题。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的流程图；

图2是本发明训练样本集计算示意图；

图3是本发明估计X、Y坐标的最小二乘支持向量回归机模型示意图；

图4是本发明移动台定位示意图。

具体实施方式

参照图1，本发明提供了一种基于支持向量回归机的时差定位方法，该方法利用最小二乘支持向量回归机估计移动台位置坐标。主要包括以下步骤：

步骤101：对移动台目标区域进行网格化，由已知位置的基站坐标、网格顶点坐标和信号传播速度计算移动台在网格顶点位置时到基站两两间的无误差的信号到达时间差；

步骤102：由移动台在网格顶点位置时到基站两两间的无误差的信号到达时间差按顺序组成时差向量；

步骤103：以时差向量作为训练样本输入值，网格顶点X坐标作为训练样本输出值，由各个网格顶点计算的时差向量和X坐标组成关于X坐标的训练样本集；以时差向量作为训练样本输入值，网格顶点Y坐标作为训练样本输出值，由各个网格顶点计算的时差向量和Y坐标组成关于Y坐标的训练样本集；

步骤104：通过采用径向基核函数的最小二乘支持向量回归机对训练样本集进行学习，得到分别估计移动台位置X、Y坐标的两个最小二乘支持向量回归机；

步骤105：定位时，由移动台到各定位基站两两间的信号到达时间差测量值按训练样本集时差向量组成顺序组成时差测量向量；

步骤106：，将时差测量向量输入训练后用于估计X坐标的最小二乘支持向量机得到移动台坐标估计值；将时差测量向量输入训练后用于估计Y坐标的最小二乘支持向量机得到移动台Y坐标估计值。