[发明专利]基于Capon波束形成定位方法及装置

说明书

本发明提供一种基于Capon波束形成定位方法及装置，设定K个接收天线构成信号接收阵列和M个信号发射点；利用信号接收阵列输出的信号矩阵计算协方差矩阵R_xx，通过求解线性约束最小方差准则的约束优化问题，构造谱函数，搜索出M个最大谱峰，计算出波达方向。该方法通过部署在监测区域的beacon点和无线网关组网通信，数据经无线通信模块传输至云端，进行协作感知、采集和定位网络覆盖区域内信号发射点的信息，使得云端监控数据与地图等进行匹配，实现智慧停车。该方法不需要先验已知或估计车辆数目，减少采样数据长度；通过增强期望信号、抑制干扰，达到提高系统输出信干噪比的目的；通过改写具有鲁棒Capon算法改善方向向量存在偏差实际环境，提高定位估计性能。

技术领域

本发明涉及一种基于Capon波束形成定位方法及装置。

背景技术

随着个人车辆的增加，现在反向寻车是个大难题，有时候转了几圈都找不到停车点，有的商场与小区都建有地下停车场，这样增加了不少的停车位，但是有一些朋友都不愿把车停到地下停车场，其原因是不太熟悉地址停车场的停车规则，停车找车难这已成为生活中遇到的常见问题之一。如何高效反向寻车，通过实时的监测并辅以有效的定位控制措施，可以有效的解决停车找车难的问题。

现有的超声波定位整体定位精度较高，结构简单，但超声波受多径效应和非视距传播影响很大，同时需要大量的底层硬件设施投资，成本太高。WIFI应用于小范围的室内定位，成本较低。但无论是用于室内还是室外定位，Wi-Fi收发器都只能覆盖半径90米以内的区域，而且很容易受到其他信号的干扰，从而影响其精度，定位器的能耗也较高。ZigBee定位方法通过测算对象到多个已知位臵的参考节点的距离，来确定对象所在的位臵。测算的方法包括接收信号强度、链路质量指示(LQI)等。也可以通过“临近法”大概地判定终端处在哪一个参考节点附近，这种做法的定位精度较低，在实际应用中并不常见。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于Capon波束形成定位方法及装置，能够通过部署在监测区域的beacon点和无线网关组网通信，数据经无线通信模块传输至云端，进行协作感知、采集和定位网络覆盖区域内信号发射点的信息，解决现有技术中存在的上述问题。

本发明的技术解决方案是：

一种基于Capon波束形成定位方法，包括以下步骤：

S1、在待定位区域内部署K个beacon点构成信号接收阵列；

S2、由M个无线移动设备构成M个信号点，M个无线移动设备与步骤S1构成的信号接收阵列直接进行通信；

S3、利用信号接收阵列输出的信号矩阵计算协方差矩阵

S4、求解线性约束最小方差准则的约束优化问题，计算最佳权向量；

S5、利用Capon波束形成算法构造谱函数，搜索出谱函数的M个最大谱峰，从而计算出波达方向，定位出M个信号点的地理位置，M个无线移动设备将与其对应的信号点的地理位置和Mac地址传输到无线网关，由无线网关传输到云端监控中心；

S6、当M个无线移动设备移动到其他的位置时，重复执行步骤S2～S4，得到M个无线移动设备的新的地址位置；

S7、云端监控中心找出具有相同Mac地址的2个不同的地理位置，进行路线规划，并发送给无线移动设备，实现室内定位。

进一步地，步骤S4中，应用拉格朗日乘子法求解最佳权向量：

其中，为接收信号相关矩阵求逆，H表示共轭转置，a_r(θ)为接收阵列导向矢量，a_r(θ)＝exp[j2πd(i-1)sinθ]，式中，θ为入射角，d为信号间距，j为根号-1的虚数。