[发明专利]一种基于重构算法的60GHz脉冲室内定位方法

摘要

本发明公开了一种基于重构算法的60GHz脉冲室内定位方法，包括数据预处理步骤和定位步骤，数据预处理步骤包括对待定位区域进行网格划分，计算各大网格和小网格对应的距离特征向量，以及根据各大网格和小网格对应的距离特征向量建立用于粗定位和精定位的观测矩阵，定位步骤中包括粗定位步骤和精定位步骤，分别对目标进行粗定位和精定位，本发明的基于重构算法的60GHz脉冲室内高精度定位方法，通过划分网格，分别进行粗定位和精定位，粗定位用于大致确定目标位置，精定位用于对目标进行精确定位，实现了60GHz脉冲在NLOS环境下的精确定位，定位精度可以达到厘米级。

主权项

1.一种基于重构算法的60GHz脉冲室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：数据预处理步骤，包括：(11)、对待定位区域进行网格划分，所述网格包括用于粗定位的大网格和将所述大网格进一步划分、用于精定位的小网格，以网格的中心坐标作为该网格的坐标值，并保存，随机选择M1个参考基站，确定各参考基站的坐标值，其中，M1为大于1的整数；(12)、计算大网格n1对应的距离特征向量D_n1，为待定位区域建立用于粗定位的过完备字典F，所述过完备字典F包括大网格n1的坐标值、大网格n1对应的距离特征向量D_n1和大网格n1对应的子过完备字典F_n1，其中，所述大网格n1对应的距离特征向量D_n1为第n1个大网格与各参考基站的实际测量距离所组成的向量，n1为大于0小于或等于N1的整数，N1为总的大网格数，为大于1的整数；(13)、根据各大网格对应的距离特征向量建立用于粗定位的观测矩阵Φ₁；(14)、计算大网格n1中各小网格对应的距离特征向量L_n2，为每个大网格建立用于精定位的子过完备字典F_n1，所述子过完备字典F_n1由小网格n2的坐标值和小网格n2对应的距离特征向量L_n2组成，其中，所述小网格n2对应的距离特征向量L_n2为第n2个小网格与各参考基站的实际测量距离所组成的向量，n2为大于0小于或等于N2的整数，N2为大网格n1中总的小网格数，为大于1的整数；(15)、根据大网格n1中各小网格对应的距离特征向量为大网格n1建立用于精定位的观测矩阵Φ2_n1；定位步骤，包括：(21)、粗定位步骤，包括：(211)、对K个目标点建立稀疏定位模型，K为大于或者等于1的整数；(212)、在目标点发射60GHz脉冲信号，分别在所述M1个参考基站处接收，得到目标点的测量向量Y₁；(213)、根据用于粗定位的观测矩阵Φ₁和目标点的测量向量Y₁，利用l₁范数最小化重构稀疏信号中K个非零最大值对应的索引last1就是目标点所在大网格的索引；其中，l₁范数即1‑范数；(22)、精定位步骤，包括：(221)、从用于精定位的观测矩阵Φ2_n1中找出索引last1相对应的观测矩阵Φ2_last1；(222)、目标点在小网格中的位置用稀疏向量X₂表示，根据观测矩阵Φ2_last1和目标点的测量向量Y₁，利用l₁范数最小化对向量X₂重构，得到稀疏信号目标点所在小网格的索引last2即为精定位结果，last2为稀疏信号中最大值所对应的索引号。