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專利名稱：一種具有非視距誤差消除功能的魯棒定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種在視距和非視距混合條件下，進(jìn)行無線定位的方法，可應(yīng)用于各類無線定位系統(tǒng)中，屬于通信信號(hào)處理的技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
無線定位技術(shù)在公共安全服務(wù)(如緊急醫(yī)療，緊急定位，緊急報(bào)警服務(wù))，犯罪偵查，位置敏感付費(fèi)以及船舶管理，導(dǎo)航和智能交通系統(tǒng)等多方面都有廣泛的應(yīng)用。高精度無線定位技術(shù)具有很高的研究價(jià)值，越來越受到關(guān)注。然而，在現(xiàn)有的無線定位系統(tǒng)中，無論是基于衛(wèi)星的定位系統(tǒng)，如美國的全球定位系統(tǒng)(GPS)、歐洲的伽利略(Galileo)系統(tǒng)、俄羅斯的GLONASS系統(tǒng)以及我國的“北斗”定位系統(tǒng)，還是基于蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)的定位系統(tǒng)，抑或是基于超寬帶(UWB)信號(hào)的室內(nèi)定位系統(tǒng)，非視距(NLOS)環(huán)境直接影響了定位精度的提高。在NLOS環(huán)境下，無線電波由于受到發(fā)射站和移動(dòng)臺(tái)之間障礙物的遮擋，經(jīng)折射，反射，散射后才得以到達(dá)移動(dòng)臺(tái)。若按照傳統(tǒng)的定位方法，根據(jù)接收到的NLOS信號(hào)對(duì)移動(dòng)臺(tái)進(jìn)行定位，定位誤差將大大增大。已有場(chǎng)測(cè)表明，由NLOS信號(hào)產(chǎn)生的定位誤差符合均值513米，標(biāo)準(zhǔn)差為436米的高斯分布。
為提高定位精度，現(xiàn)有的NLOS消除方法主要有以下幾種 第一種方法是多項(xiàng)式平滑、殘差比對(duì)法。Wylie提出了一種根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)的距離測(cè)量值，采用N階多項(xiàng)式平滑，計(jì)算距離的標(biāo)準(zhǔn)差，與已知測(cè)量噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差比較，并進(jìn)一步根據(jù)距離測(cè)量值的殘差進(jìn)行分析、比較，最后進(jìn)行LOS重構(gòu)的方法。
第二種方法是卡爾曼濾波重構(gòu)法。該方法根據(jù)各段時(shí)間內(nèi)的測(cè)量值，用卡爾曼濾波方法平滑距離值，通過分析噪聲方差判斷NLOS信號(hào)，并重構(gòu)LOS信號(hào)，得到位置的估計(jì)值。方法一和二均假設(shè)在NLOS環(huán)境下的距離的標(biāo)準(zhǔn)差大于LOS環(huán)境，但是標(biāo)準(zhǔn)差的閾值設(shè)定比較主觀。閾值設(shè)定不當(dāng)容易錯(cuò)誤檢測(cè)LOS信號(hào)。
第三種方法是模型誤差法。AL-Jazzar利用不同的散射模型(圓環(huán)傳播模型、圓盤模型、截?cái)喔咚狗植寄Ｐ?獲得基于TOA信號(hào)的不同模型的計(jì)算概率密度函數(shù)。利用基于3種模型的概率密度函數(shù)得到NLOS的計(jì)算統(tǒng)計(jì)特性，進(jìn)而估計(jì)MS位置。然而，實(shí)際情況下，復(fù)雜多變的通信環(huán)境很難較好的滿足上述三種概率模型。因此該方法不具有普適性。
第四種方法是依靠交互多模方法(IMM)對(duì)測(cè)量得到的距離值進(jìn)行平滑，然后再根據(jù)平滑后的距離求得位置。該方法將距離平滑和最后的位置解算分成不相關(guān)的兩個(gè)步驟，不利于定位精度的提高以及對(duì)最終定位誤差的分析。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種利用勞-布萊克威爾粒子濾波(Rao-Blackwellized Particle Filtering，RBPF)方法同時(shí)估計(jì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)(位置和速度)和視距條件(LOS或NLOS環(huán)境)。該方法能在LOS/NLOS混合環(huán)境下估計(jì)MS的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，有效提高定位精度，減少定位誤差，同時(shí)對(duì)不同環(huán)境下的LOS/NLOS轉(zhuǎn)移概率模型具有魯棒性。
本發(fā)明的技術(shù)方案是 一種具有非視距誤差消除功能的魯棒定位方法，該方法包括以下幾個(gè)步驟 1.建立移動(dòng)臺(tái)的運(yùn)動(dòng)方程，建立描述LOS、NLOS環(huán)境相互轉(zhuǎn)換的一階Markov模型，在此基礎(chǔ)上，建立含有目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和LOS/NLOS環(huán)境變量的測(cè)量方程； 2.根據(jù)來自各基站的測(cè)量信號(hào)，估計(jì)視距條件后驗(yàn)概率分布； 3.采用分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波器的方法，在步驟2的粒子集的基礎(chǔ)上，估計(jì)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)； 4.重復(fù)2-3步驟，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)(包括位置和速度)的序貫估計(jì)結(jié)果。
所述步驟2中進(jìn)一步可以采用基于隨機(jī)采樣的粒子濾波方法，得到視距條件后驗(yàn)概率分布的近似解，由粒子集和對(duì)應(yīng)的權(quán)重表示。
本發(fā)明采用的技術(shù)方案通過多次測(cè)量，序貫估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位和跟蹤。同時(shí)，考慮到在典型的無線通信環(huán)境下，信號(hào)的LOS和NLOS環(huán)境的通常是相互轉(zhuǎn)換的。因此，本發(fā)明采用一階Markov模型來描述LOS和NLOS的相互轉(zhuǎn)換。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)來自各個(gè)基站的測(cè)量信號(hào)，分別利用RBPF方法同時(shí)估計(jì)移動(dòng)臺(tái)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及當(dāng)前的視距條件(LOS或NLOS環(huán)境)。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)如下 ①能有效的在LOS/NLOS混合環(huán)境下有效的進(jìn)行移動(dòng)臺(tái)的定位。該方法移動(dòng)臺(tái)并不預(yù)先假設(shè)在LOS或是NLOS條件接收到某個(gè)基站的信號(hào)，而是根據(jù)信號(hào)的測(cè)量值，估計(jì)LOS/NLOS環(huán)境變量的后驗(yàn)概率。估計(jì)方法采用基于隨機(jī)采樣的粒子濾波方法，可以有效的得到視距變量的后驗(yàn)概率估計(jì)，為后續(xù)對(duì)移動(dòng)臺(tái)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的高精度估計(jì)奠定了基礎(chǔ)。
②采用分布式EKF方法，對(duì)移動(dòng)臺(tái)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)采用分析的方法進(jìn)行計(jì)算，減少了算法復(fù)雜度。由于該部分沒有參與到粒子濾波的狀態(tài)估計(jì)中，減小了粒子濾波中變量估計(jì)的維數(shù)，從而能夠有效的提高定位精度。

具體實(shí)施例方式 為了更好的理解本發(fā)明的技術(shù)方案，以下結(jié)合實(shí)施例作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
實(shí)施例1 一種具有非視距誤差消除功能的魯棒定位方法，具體包括下列步驟 1)建立移動(dòng)臺(tái)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程 設(shè)移動(dòng)臺(tái)在二維平面內(nèi)運(yùn)動(dòng)，k時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)為Xk，其中(xk，yk)表示移動(dòng)臺(tái)在x和y坐標(biāo)的位置，

為對(duì)應(yīng)的速度。則帶有隨機(jī)加速的的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程表示為 式中，Δt為離散采樣時(shí)間，為隨機(jī)加速度，其協(xié)方差矩陣式(1)的矢量形式可以表述為 Xk＝ΦXk-1+ΓWk(10) 2)建立LOS/NLOS的轉(zhuǎn)移概率模型 LOS/NLOS的轉(zhuǎn)移概率模型可以采用一階Markov鏈描述。定義在第i基站k時(shí)刻視距條件變量

在LOS條件下，si，k＝0，在NLOS條件下，si，k＝1。并且，將視距(LOS)和非視距(NLOS)狀態(tài)隨機(jī)轉(zhuǎn)換視為一階馬爾可夫(Markov)的轉(zhuǎn)移模型si，k-MC(πi，Ai)，其中πi 為轉(zhuǎn)移矩陣初始值；為傳輸概率矩陣， 3)建立觀測(cè)方程 在k時(shí)刻，移動(dòng)臺(tái)接收來自第i基站信號(hào)，距離測(cè)量方程為 zi，k＝di，k+m(si，k)+R(si，k)·vi，k(11) 其中，在LOS條件下，觀測(cè)噪聲ni，k～N(0，σm2)，在NLOS條件下，觀測(cè)噪聲ni，k～N(mNLOS，σNLOS2)。則有 4)假定當(dāng)前接收機(jī)(移動(dòng)臺(tái))能夠接收M個(gè)基站信號(hào)，定義初始至k時(shí)刻觀測(cè)序列為其中對(duì)應(yīng)的離散視距條件序列其中以及待估計(jì)的連續(xù)狀態(tài)序列根據(jù)測(cè)量信號(hào)Z1k，采用粒子濾波方法估計(jì)視距條件后驗(yàn)概率分布p(S1.k/Z1:k)。其步驟又包括 4.1)根據(jù)運(yùn)動(dòng)方程，預(yù)測(cè)移動(dòng)臺(tái)的狀態(tài)均值和方差 4.2)根據(jù)上一時(shí)刻(k-1)的粒子集Sk-1(i)，采用一階Markov模型的先驗(yàn)轉(zhuǎn)移概率作為重要分布，獲得當(dāng)前時(shí)刻粒子集Sk(i)。考慮到接收機(jī)到不同的基站之間視距條件是互相獨(dú)立的，則重要分布可以表示為 4.3)計(jì)算對(duì)應(yīng)粒子的權(quán)值，由于4.2)采用先驗(yàn)概率作為粒子采樣的重要分布，其對(duì)應(yīng)的權(quán)值為 其中， 4.4)根據(jù)權(quán)值大小，進(jìn)行粒子重采樣，刪除小權(quán)值的粒子，而保留并復(fù)制大權(quán)值的粒子。該步驟得到的粒子和權(quán)值集合，即為對(duì)視距條件后驗(yàn)概率P(S1.k/Z1k)的近似估計(jì) 5)采用分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波(decentralized EKF)方法，得到當(dāng)前移動(dòng)臺(tái)最終的狀態(tài)估計(jì)。
在步驟(4)，將視距條件后驗(yàn)概率P(S1k/Z1k)表述為對(duì)應(yīng)的粒子集{S1k(i)，wk(i)}i＝1N后，當(dāng)前移動(dòng)狀態(tài)的后驗(yàn)估計(jì)實(shí)際上可以看成高斯混合分布 其中，p(X1k/Z1:k，S1:k(i)可以采用基于分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波器的方法，分析計(jì)算得到，其均值矩陣計(jì)算方法為 式中卡爾曼增益而協(xié)方差矩陣可以計(jì)算為 6)重復(fù)步驟4)-5)，得到對(duì)移動(dòng)臺(tái)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)(位置和速度)的序貫估計(jì)。
權(quán)利要求
1、一種具有非視距誤差消除功能的魯棒定位方法，其特征是，該方法包括以下幾個(gè)步驟
1)建立移動(dòng)臺(tái)的運(yùn)動(dòng)方程，建立描述LOS、NLOS環(huán)境相互轉(zhuǎn)換的一階Markov模型，在此基礎(chǔ)上，建立含有目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和LOS/NLOS環(huán)境變量的測(cè)量方程；
2)根據(jù)來自各基站的測(cè)量信號(hào)，估計(jì)視距條件后驗(yàn)概率分布；
3)采用分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波器的方法，在步驟2)的粒子集的基礎(chǔ)上，估計(jì)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；
4)重復(fù)2)-3)步驟，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)的序貫估計(jì)結(jié)果。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的魯棒定位方法，其特征是，所述步驟2)進(jìn)一步采用基于隨機(jī)采樣的粒子濾波方法，得到視距條件后驗(yàn)概率分布的近似解，由粒子集和對(duì)應(yīng)的權(quán)重表示。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的魯棒定位方法，其特征是，所述步驟2)進(jìn)一步包括下列步驟假定當(dāng)前接收機(jī)(移動(dòng)臺(tái))能夠接收M個(gè)基站信號(hào)，定義初始至k時(shí)刻觀測(cè)序列為其中對(duì)應(yīng)的離散視距條件序列其中以及待估計(jì)的連續(xù)狀態(tài)序列根據(jù)測(cè)量信號(hào)Z1k，采用粒子濾波方法估計(jì)視距條件后驗(yàn)概率分布p(S1k/Z1.k)。
4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的魯棒定位方法，其特征是，所述步驟2)具體包括下列步驟
4.1)根據(jù)運(yùn)動(dòng)方程，預(yù)測(cè)移動(dòng)臺(tái)的狀態(tài)均值和方差，其中
4.2)根據(jù)上一時(shí)刻(k-1)的粒子集Sk-1(i)，采用一階Markov模型的先驗(yàn)轉(zhuǎn)移概率作為重要分布，獲得當(dāng)前時(shí)刻粒子集Sk(i)；考慮到接收機(jī)到不同的基站之間視距條件是互相獨(dú)立的，則重要分布表示為
4.3)計(jì)算對(duì)應(yīng)粒子的權(quán)值，由于4.2)采用先驗(yàn)概率作為粒子采樣的重要分布，其對(duì)應(yīng)的權(quán)值為
其中，
4.4)根據(jù)權(quán)值大小，進(jìn)行粒子重采樣，刪除小權(quán)值的粒子，而保留并復(fù)制大權(quán)值的粒子；該步驟得到的粒子和權(quán)值集合，即為對(duì)視距條件后驗(yàn)概率P(S1k/Z1k)的近似估計(jì)
5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的魯棒定位方法，其特征是，所述步驟3)進(jìn)一步包括下列方法采用分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波方法，得到當(dāng)前移動(dòng)臺(tái)最終的狀態(tài)估計(jì)。
6、根據(jù)權(quán)利要求4所述的魯棒定位方法，其特征是，所述步驟3)具體包括下列方法將當(dāng)前移動(dòng)狀態(tài)的后驗(yàn)估計(jì)看成高斯混合分布
其中，p(X1k/Z1·k，S1:k(i))采用基于分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波器的方法分析計(jì)算得到，其均值矩陣計(jì)算方法為
式中卡爾曼增益而協(xié)方差矩陣可以計(jì)算為
全文摘要
本發(fā)明涉及一種具有非視距誤差消除功能的魯棒定位方法，該方法能在LOS/NLOS混合環(huán)境下估計(jì)移動(dòng)臺(tái)(MS)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，有效提高定位精度，減少定位誤差，同時(shí)對(duì)不同環(huán)境下的LOS/NLOS轉(zhuǎn)移概率模型具有魯棒性。該方法包括以下幾個(gè)步驟1)建立移動(dòng)臺(tái)的運(yùn)動(dòng)方程，建立描述LOS、NLOS環(huán)境相互轉(zhuǎn)換的一階Markov模型；2)在此基礎(chǔ)上，建立含有目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和LOS/NLOS環(huán)境變量的測(cè)量方程；根據(jù)來自各基站的測(cè)量信號(hào)，估計(jì)視距條件后驗(yàn)概率分布；3)采用分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波器的方法，在步驟2)的粒子集的基礎(chǔ)上，估計(jì)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；重復(fù)2)-3)步驟，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)的序貫估計(jì)結(jié)果。
文檔編號(hào)G01S5/02GK101526605SQ200910030018
公開日2009年9月9日 申請(qǐng)日期2009年3月31日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月31日
發(fā)明者亮 陳, 胡紅梅 申請(qǐng)人:江蘇大學(xué)