[发明专利]基于线性校正的TOA联合同步与定位方法在审
申请号: | 201910341672.1 | 申请日: | 2019-04-26 |
公开(公告)号: | CN110133586A | 公开(公告)日: | 2019-08-16 |
发明(设计)人: | 冯大政;陶雨停;田强 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G01S5/04 | 分类号: | G01S5/04;G01S5/02 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 王品华 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 目标位置 时钟偏差 初始估计 最小二乘准则 联合同步 线性校正 传感器 加权 定位精度低 目标信号源 辅助变量 目标节点 位置估计 计算量 锚节点 可用 逼近 引入 外部 | ||
1.基于线性校正的TOA联合同步与定位方法,其特征在于,包括如下:
(1)根据多个时钟相互同步传感器节锚点的到达时间TOA定位模型,得到目标信号到达传感器的TOA定位方程组A;
(2)引入关于目标位置坐标x和时钟偏差τ的辅助变量θ,将TOA定位方程组A转化为关于辅助变量θ的矩阵方程B;
(3)对矩阵方程B进行加权最小二乘估计,得到辅助变量θ的估计值由估计值得到目标位置的初始估计值和时钟偏差初始估计值
(4)设的估计偏差为Δx,设的估计偏差为Δτ,将这两个偏差代入(1)中的方程组A,得到关于Δx和Δτ的方程组C:
其中,ri表示第i个传感器对应的距离测量数据,距离测量数据由光速乘以到达时间得到,si表示第i个传感器的位置,||si-x||2表示目标到第i个传感器的距离,ni表示距离测量误差,i=1,2,...,M,M表示传感器的个数,||·||2表示取二范数操作,T表示转置操作;
(5)引入关于Δx和Δτ的辅助变量ξ,由方程组C得到关于辅助变量ξ的矩阵方程D:
其中,h2=[h2,1,...,h2,i,...,h2,M]T,ξ=[Δτ,ΔxT]T,
(6)对矩阵方程D进行加权最小二乘估计,得到辅助变量ξ的估计值
其中,W为加权矩阵,W由计算得到;
(7)由估计值得到Δx的估计值和Δτ的估计值
(8)将初始估计值与Δτ估计值相减,得到偏差校正后的时钟偏差估计值将初始估计值与Δx的估计值相减,得到偏差校正后的目标位置估计值
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(1)中的TOA定位模型,是假设在二维平面内分布了M个时钟相互同步的传感器锚节点,设待测目标节点坐标为x=[x,y]T,假设目标节点与传感器网络不同步,且时钟偏差为τ,其中锚节点的坐标分别为si=[xi,yi]T,i=1,2,...,M,x为目标位置的横坐标,y为目标位置的纵坐标,xi为第i个传感器位置的横坐标,yi为第i个传感器位置的纵坐标。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(1)中的TOA定位方程组A,表示如下:
其中i=1,2,...,M。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(2)中的矩阵方程B,表示如下:
其中,G1为M×4的矩阵,其第i行为辅助变量θ=[τ,xT,η]T,变量η=xTx-τ2,等式右边表示数据误差,n是距离测量误差矢量,n=[n1,n2,...,nM]T,B是对角矩阵,B=diag(||s1-x||2,||s2-x||2,...,||sM-x||2),diag(·)表示对角化操作。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,(3)中根据矩阵方程B进行加权最小二乘估计,得到辅助变量θ的估计值通过如下公式进行:
其中,G1为M×4的矩阵,其第i行为为中间变量,W为加权矩阵,W=I,I为单位矩阵。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学,未经西安电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910341672.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。