[发明专利]一种基于多径辅助的室内目标定位方法

说明书

本发明提出一种基于多径辅助的室内定位方法。首先，利用多径信号的差分TOF构建关于散射体以及目标位置的目标方程；然后，利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对散射体位置以及目标位置进行联合搜索，其中利用散射体与目标的AOA及房间尺寸大小确定搜索范围，减小搜索空间；其次，选取搜索到的散射体以及对应的差分TOF构建定位方程，对方程进行线性化后求解目标位置。最后，对所有散射体估计到的目标位置进行聚类检测检测散射体中的离群点，当出现离群散射体时重新进行上述步骤直到不出现离群点，此时将搜索到的目标位置作为最终估计值。该发明方法有效地利用了多径信号并且消除了相位误差的影响，实现了单站定位。

技术领域

本发明属于室内定位技术，一种基于多径辅助的室内目标定位方法。

背景技术

随着人类经济社会的发展，出现了智慧工厂、智慧城市、智慧医疗等智能型产业，这些产业的发展无不依赖于先进的智能计算。因此，智能计算的出现将极大地改变人类的生产生活，同时也推动了经济的转型与升级。由于地理位置信息是许多智能计算例如无人驾驶、机器人导航等不可或缺的部分，定位技术得到了极大的关注。另一方面，由于现在人们的生产生活大部分发生在室内环境下，室内定位技术显得越来越重要。以室内位置解决方案将为智慧工厂建设提供更多的应用价值，助力工业转型。在智慧城市中，室内定位将为智能家居、公共安全以及城市管理提供重要的技术支撑。智慧医疗方面，室内位置信息可以提高病人管理效率、降低管理成本以及增强服务质量。因此，研究室内定位技术有着重要的意义。

至今，在众多的室内定位技术中无线定位技术发展尤为迅速，其中基于WiFi和LTE(Long Term Evolution,LTE)信号的定位技术已经突破了亚米级的定位精度。无线定位技术主要可分为以下几类：一、基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)；二、基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)或者飞行时间(Time of Flight,TOF)；三、基于到达角(Angle of Arrival，AOA)。基于RSS的定位技术最为常用，主要原因是RSS易于获取，其定位精度在2-4米左右。主要的方法有：一、基于传播模型测距的定位方法；第二、基于指纹的定位方法。对于第一种方法，首先要在离线阶段训练传播模型，而传播模型主要依赖于衰减因子。因此，衰减因子的精确程度影响到最终测距的结果。由于室内环境存在多径信号，造成观测的RSS存在波动，因此训练的衰减因子精度较差。虽然指纹定位方法提高了定位精度，但是仍然需要进行离线数据采集构建指纹数据库。当环境发生变化则需要对指纹库进行更新。基于TDOA的定位技术通常需要接收端之间进行时钟同步，另外利用TDOA通常需要三个及其三个以上的接收节点才能实现目标的定位。TOF主要是获得无线信号从发送端到接收端的传播时间，然而现有的WiFi或者LTE等商用网络中接收信号存在大量的相位误差，相位误差的消除也是其关键技术之一。基于AOA的定位技术是利用目标与多个接收端之间形成的角度进行定位，因此信号的AOA可以利用其在阵列天线之间的相位差进行估计。由于多径信号的存在，通常需要利用超分辨算法例如多重信号分类(MultipleSignal Classification,MUSIC)对多径信号进行分辨，以获得直射路径的AOA，多径信号AOA的估计精度要受到天线数量的影响。一般地，要求天线数量要多于路径的个数，且天线数量越多估计的精度就越高。对利用TDOA和TOF的定位方法，相位误差消除则是其关键问题。对利用AOA的定位方法来说，对目标定位需要多个基站。但是在室内环境下，由于目标的移动性以及环境的复杂性使得这一条件得不到满足，因此基于AOA的定位方法有着一定的局限性。