[发明专利]基于线性校正的TOA联合同步与定位方法

说明书

本发明公开了一种基于线性校正的TOA联合同步与定位方法，主要解决传统到达时间TOA定位中出现的目标节点与传感器锚节点不同步和定位精度低的问题。其实现方案是：1)根据TOA定模型得到关于目标位置和时钟偏差的方程；2)通过引入辅助变量,根据加权最小二乘准则求出时钟偏差和目标位置的初始估计值；3)根据加权最小二乘准则，求出时钟偏差和目标位置的初始估计值偏差；4)利用初始估计值和估计值偏差得到时钟偏差和目标位置的最终估计值。实验结果表明：与传统方法相比，本发明稳定性好，计算量低，在目标位于传感器内部和外部两种情况下都可以逼近克拉美罗界，具有较高的定位精度，可用于目标信号源的位置估计。

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种目标定位方法，可用于目标信号源的位置估计。

背景技术

目标定位技术在雷达、导航、目标跟踪和无线通信等领域都有着广泛的应用。其中多站目标定位是一种重要的定位方法，多站目标定位是指处理中心利用多个传感器锚节点接收到的目标定位参数信息估计出目标节点的位置。当前流行的多站定位技术比较多，根据定位参数的不同可以分为：为到达时间TOA定位技术、到达时间差TDOA定位技术、到达角度AOA定位技术和信号到达强度RSS定位技术。其中基于TOA的定位技术具有实施成本低、定位精度高等优点，因而受到了广泛的关注。

TOA定位技术是利用目标信号到达多个传感器的传输时延来确定目标的位置，而传输时延的计算通常需要已知目标信号的发射时间，因此目标与传感器之间必须是精确同步的。然而在实际应用中，尤其对于非合作目标，目标与传感器之间往往存在时钟偏差。一些研究表明，即便是纳米级的时钟偏差都会严重影响传统TOA算法的定位精度。针对以上不同步的问题，目前主要有两种解决方法：一种是将传感器锚节点测量的TOA数据相减，消除未知的时钟偏差，转化为TDOA定位模型。然而该方法会增加定位方程的非线性程度，而且减法处理会引入有色噪声，导致性能下降；另一种是利用TOA测量数据对时钟偏差和目标位置进行联合估计，因为联合估计算法能够获得更高的定位精度，所以应用的也越来越广泛。

联合同步与定位问题本质上是一个非线性、非凸的参数估计问题。利用最大似然估计MLE能够得到非线性问题的渐进最优解，但需要进行格点搜索，计算量很大。通常的做法是利用泰勒级数TS法进行迭代求解，然而该方法需要一个迭代初始值，其收敛性过分依赖于初始值的选取，在初始值选取不好的情况下，很容易落入局部极小点，甚至出现发散的情况。

Zhu S等人在《Joint synchronization and localization using TOAs:Alinearization based WLS solution》文章中提出一种算法，将原联合同步与定位问题转化为对二次方程的求解，有效避免了非线性运算，并且得到了目标位置和时钟偏差的闭式解。然而该算法只适用于目标位于传感器内部的情况，当目标位于传感器阵列外部时，二次方程会出现多解甚至虚数解，对解的选取会严重影响算法的估计性能。

Huang J等人在《An efficient closed-form solution for jointsynchronization and localization using TOA》文章中通过引入辅助变量克服非线性问题，并利用两步加权最小二乘TSWLS算法得到了目标参数估计的解析解，该方法在测量误差较小时可以逼近CRLB，但测量误差较大时估计性能较差。

近年来，一些学者引入凸优化方法，利用半正定松弛SDR技术，将目标函数转化为凸函数进行优化求解。然而由于松弛近似后的目标函数不再是紧的，因此该方法并不能得到最优解，而且优化过程计算量较大。

发明内容

针对现有TOA定位算法存在的不足，提出一种基于线性校正的TOA联合同步与定位方法，以减小计算量，提高定位精度，实现当目标在传感器阵列外部的准确定位。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：