[发明专利]一种基于TDoA的搜索加权定位方法

说明书

本发明公开了一种基于TDoA的搜索加权定位方法，当基站数目等于3时，通过建立方程直接求得一个解析解，该解析解即为最终目标估计位置；当基站数目大于3时，计算三基站的组合个数，并针对每个组合基于TDoA求解出目标位置的解析解；基于目标位置的解析解，构造矩形搜索区域；然后选取候选位置，针对所有的候选位置计算对应候选位置的权重；将权重代入构建的目标函数中，计算得到所有候选位置对应的目标函数值；从计算得到的所有候选位置对应的目标函数值中找到最小值，该最小值对应的候选位置就是最终目标估计位置。该方法不仅考虑了测量误差的影响，还考虑了几何条件对位置估计的影响，充分利用了冗余信息，提高了位置估计精度。

技术领域

本发明涉及定位与导航技术领域，尤其涉及一种基于TDoA的搜索加权定位方法。

背景技术

信号到达时间差(Time Difference of Arrival，TDoA)是定位领域被广泛使用的测量之一，它是指目标接收到不同基站发射信号的时间差，或者是不同的基站接收到目标发射信号的时间差。基于TDoA的定位系统的优点是不需要基站和目标间的时间同步，从而降低了系统设计的成本和复杂度。

基于TDoA的定位算法已得到广泛的研究，主要分为3类：非线性优化方法、线性方法和几何方法。非线性优化方法有高斯-牛顿法、梯度下降法等，缺点是性能与选择的初值有关，在迭代求解过程中可能陷入局部最优解；线性方法主要有两步加权最小二乘算法、约束加权最小二乘算法和分离的约束加权最小二乘算法等，两步加权最小二乘算法和约束加权最小二乘算法在噪声较小的情况下达到克拉美罗下界，但是在特殊的几何条件下时定位效果很差，分离的约束加权最小二乘算法通过把位置坐标与辅助变量分离在等式的两边，可避免系统矩阵的病态。总之，由于加权最小二乘类方法忽视了噪声的高次项，它在较小的量测噪声下可以接近获得克拉美罗下届的估计性能，但是随着量测噪声的增加，估计的误差会偏离克拉美罗下届，尤其在基站呈均匀圆形阵列分布且目标靠近基站时，抗噪能力较差；几何方法主要包括缩圆法，这类方法计算计算复杂度低，但无法利用冗余的量测信息来提高定位精度。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于TDoA的搜索加权定位方法，该方法不仅考虑了测量误差的影响，还考虑了几何条件对位置估计的影响，充分利用了冗余信息，提高了位置估计精度。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于TDoA的搜索加权定位方法，所述方法包括：

步骤1、当基站数目等于3时，通过建立方程直接求得一个解析解，该解析解即为最终目标估计位置；

步骤2、当基站数目大于3时，计算三基站的组合个数，并针对每个组合基于TDoA求解出目标位置的解析解；

步骤3、基于步骤2求出的目标位置的解析解，构造矩形搜索区域；

步骤4、然后在所构造的矩形搜索区域内选取候选位置，针对所有的候选位置计算对应候选位置的权重；

步骤5、将步骤4计算的权重代入构建的目标函数中，计算得到所有候选位置对应的目标函数值；其中，所述目标函数是测量值与真实值之间偏差的加权平方和；

步骤6、从计算得到的所有候选位置对应的目标函数值中找到最小值，该最小值对应的候选位置就是最终目标估计位置。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，上述方法不仅考虑了测量误差的影响，还考虑了几何条件对位置估计的影响，充分利用了冗余信息，提高了位置估计精度，能反映众多测量中是否存在异常，并具有屏蔽异常测量的能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。