[发明专利]基于MDS模型的修正代价函数的到达时间差迭代定位方法

摘要

一种基于MDS模型的修正代价函数的到达时间差迭代定位方法，通过采集平面分布的传感器的位置信息和时间信息，建立基于MDS模型的代价函数，得到信号源位置的初始估计值，并作为迭代初始估计值，通过计算噪声协方差矩阵对代价函数进行加权修正，得到修正代价函数，运用迭代法得到修正代价函数的最优解，实现对信号源位置的定位；本发明无需对测量矩阵做求逆运算，避免了病态矩阵求逆问题，并且与原始方法相比，定位精度有明显提升。

主权项

一种基于MDS模型的修正代价函数的到达时间差迭代定位方法，其特征在于，通过采集平面分布的传感器的位置信息和到达时间差信息，建立基于MDS模型的代价函数，得到信号源位置的初始估计值，并作为迭代初始估计值，通过计算噪声协方差矩阵对代价函数进行加权修正，得到修正代价函数，并运用迭代法得到修正代价函数的最优解，实现对信号源位置的定位；所述的位置信息为传感器的位置坐标；所述的到达时间差信息为信号源发出的信号到达各传感器的时间与到达第一号传感器的时间之差，即到达时间差；所述的加权修正是指：将代价函数改写为其中：W为加权矩阵，W＝Ψ‑1，tr{A}为矩阵A的迹；B为标量乘积矩阵，为有噪声标量乘积矩阵；Ψ为噪声协方差矩阵：其中：Q为到达时间差测量量所对应的到达距离差测量量的测量误差协方差矩阵，其中:IM‑1为M‑1阶单位矩阵，1M‑1为M‑1维列向量，且元素全部为1，qD为由矩阵Q的对角元所组成的M维列向量；2σ2是到达距离差的测量误差的方差，其中到达距离差等于到达时间差乘以信号传播速度；M是传感器的个数，是信号源位置的迭代估计值[x,y]T到达各传感器(位置坐标为um＝[xm,ym]T(m＝1,...,M))的距离，这里um＝[xm,ym]T(m＝1,...,M)已知，[x,y]T是事先求出的信号源位置的初始估计值。