文摘

本文提出了两点协调定位算法。基于假设的两个点之间的距离是常数,融合算法引入到定位过程提高定位精度。仿真结果表明,该算法能减少的均方根误差约50%的改进sinc interpolation-based定位算法采样频率500 MHz和插值时19岁。

1。介绍

准确的定位是非常重要的对于机器人应用程序(1]。有几种类型的室内定位系统。non-radio-based技术主要采用摄像头;定位精度低当有障碍在摄像机前;和图像处理算法需要高速处理器的成本和能耗非常高。常用的方法是同技术,如wi - fi和超宽带(UWB)。Wi-Fi-based室内定位系统主要采用的强度wi - fi接入点(APs),和准确性是约2米,过低是由许多室内应用程序使用(2- - - - - -4]。UWB-based定位系统由于大带宽测量精度高,但由于阴影衰落和随机干扰,定位结果是不稳定的。此外,基于时间的测距技术用于超宽频定位系统,和几个握手过程是需要两个节点之间的距离,使定位频率低,不能满足一些应用的要求。许多研究已经完成UWB-based本地化(5- - - - - -8)来提高定位的稳定性。一些研究使用过滤器来提高定位精度(8),一些研究集中在测距误差消除(5),和其他人试图融合数据如移动状态和IMU数据与超宽频假定数据消除的不稳定性6,7),这个问题还没有解决。本文提出了两点定位数据融合算法应用程序与多个目标节点的对象(9]。

本文设计了一种改进的定位系统,采用该改进sinc插值算法来提高目标辐射源的定位系统的频率值。则系统估计目标节点的位置使用陈的算法和使用两点协调方法来优化定位的结果。作为结果,我们可以减少采样频率的前提下最大限度地确保准确性。

剩下的纸是组织如下。部分2描述了相关的调查研究;第三节描述了该算法的相关原理;第四部分解释了算法的模拟和分析;和第五节的结论。

2。相关的工作

快速增长的数据和多媒体服务,定位和导航的需求越来越多,尤其在复杂的室内环境,如机场大厅、展厅、仓库,超市,图书馆,和地下停车场。

辐射源脉冲到达时间差定位是一种无线定位。通过测量信号的到达时间参考节点,可以确定目标节点的距离(10]。使用目标节点之间的距离和不同的参考节点,可以确定目标节点的位置。然而,绝对时间是难以衡量;通过比较参考节点的信号之间的时间差异,我们可以重点参考节点的双曲线和长轴的距离不同。双曲的交集是目标节点的位置11]。

基于目标辐射源,李和王提出一个新算法,该算法能极大地提高定位精度。系统采用匹配滤波器计算辐射源脉冲值和不需要精确的发射器和接收器之间的同步,使目标辐射源的值更准确(12]。在本文中,我们提出了两点协调算法来提高数据处理。两点协调算法使用两点信息来计算目标节点的位置,而在小范围高精度定位算法基于改进Sinc只有一点信息用于计算目标节点的位置,所以当我们使用两点协调算法处理定位结果,它可以提高定位精度。

3所示。定位过程和相关算法

3.1。定位过程

定位步骤如下:步骤1:l固定目标节点收到参考节点,调频波信号的l是一个正整数。调频波的调制信号是一个锯齿波信号,因此,调频波被称为锯齿波调频波。锯齿波调频信号的一个周期被称为唧唧声。步骤2:我们进行振幅限制接收到的信号,采样米在区间连续啾啾T,取得了样本函数在这我= 1,2,…米和n= 0,1,…,N N是每个唧唧喳喳的采样点数量。第三步:通过改进sinc插值算法重构样本函数,我们可以重建功能其中k= 0,1,…,(N−1)(米+ 1)+M。步骤4:抽样原始锯齿波调频波间隔T/ (米+ 1)和实现样本函数 ,在哪里k= 0,1,…,(N−1)(米+ 1)+M。然后,我们把和进行互相关运算,获得了相关峰的位置其中我= 0,1,…,l第五步:使用相关峰位置的差距,我们可以计算出信号到达时间的差异 之间的 参考节点和参考节点。在他们中间 辐射源脉冲值的吗 。T采样点的时间间隔 。第六步:辐射源脉冲值和参考节点的坐标到成龙的算法来计算目标节点的位置。第七步:两点协调被用来优化定位结果。

3.2。相关的算法

在步骤3中,提到了一种改进的sinc插值算法,提出了改进sinc插值算法的详细描述小范围高精度定位算法基于改进Sinc插值。在步骤6中,成龙的算法被提及和陈的详细描述的算法提出了精度在小范围无线定位方案基于一阶差分和相关性检验。因此,在这里我们不需要重复算法。

在步骤7中,提到的两点协调算法,提出了改进sinc插值算法的详细描述在这一节中。

假设两个目标节点的距离被称为 ;两个目标节点的坐标 和 使用位置估计算法。

如果两个点之间的距离大于一定距离,这组数据被认为是一个严重错误,应该删除。也就是说, 在哪里是一个大于1的经验值。

如果 和 可以被保留,据吗 和 ,我们估计目标节点的位置两次。例如,根据目标节点的坐标1 来估计目标节点2的坐标 ,两个节点之间的距离是已知的,假设目标节点2 是圆的中心点 和一个半径 ,和目标节点2也在两个点的直线 和 。

我们知道有两个交点的直线和一个圆,我们选择接近的点 作为目标节点2 。我们可以估计 根据以下方程:

方程有两个解决方案,我们选择最终的解决方案,更接近 。同样可以用来解决第二次估计坐标 的目标节点1。

到目前为止,这两个估计为每个目标节点坐标。然后融合算法融合数据的两组。下面是计算重量的方法。

设置目标节点的实际水平坐标1 : 在哪里 是一个随机错误和 ,两个观察是相互独立的。

假设最终的评估结果的与第一个估计线性关系和第二个估计 ,和无偏估计的吗 : 在哪里 是估计的重量值值。

设置估计误差:

把成本函数均方误差:

随着无偏估计的吗 ,

作为 和 ,

成本函数可以写成

作为 和 , 和是独立的; 。

然后,

为了获得最小值和衍生品,

最优权重值

最优估计

同样,垂直坐标也可以解决。

两点协调算法使用两点信息来计算目标节点的位置,而在小范围高精度定位算法基于改进Sinc只有一点信息用于计算目标节点的位置,所以当我们使用两点协调算法处理定位结果,它可以提高定位精度。

4所示。系统仿真与分析

在仿真系统中,定位区域是由参考节点的数量,参考节点的数量越多,定位区域越大。参考节点是固定的,他们应该尽可能均匀分布在定位区域,这样系统可以获得更好的定位效果。

在这种仿真系统,它认为,定位范围 。7参考节点的坐标是(0,0)、(0,20),(10−4),(20,0)、(24),(20、20)和(−4、10)。目标节点充当一个发射机。目标节点的调制信号的频率是1 MHz。仿真假设传输通道是6-path Rician频道,有1视距(LOS)路径和5反射路径。反射路径是由于多路径效应的信号反射、衍射和散射。的额外延迟6路径是[0,31/1e9日,71/1e9日,109/1e9日,173/1e9日,251/1e9)(s);附加衰减是[0 1−−9,10−−15日和−20](db);这是一个常见的室内通道。此外,接收到的信号是洛杉矶和反射信号的总结在一起。如果《道路上的障碍,它应该影响辐射源脉冲值,导致目标辐射源的错误。

定位精度测量与定位结果的均方根误差(RMSE),这是目前常用的(数据1- - - - - -4)。定位系统仿真是通过MATLAB(表在不同条件下完成的1- - - - - -3):(1)定位精度和时间与不同sinc插值算法如图1。在图1,横坐标是三个不同的算法:该算法没有任何插值算法,供水情况好于没有改进算法和插值算法,该算法与改进的插补算法。纵坐标是RMSE和时间。表1列出了每个点的细节图1。三种算法在图的采样频率1是500 MHz,载波频率为100 MHz。从仿真结果可以看到,在数据处理的过程中,定位精度和定位的不同程度的改善比较Chauvenet标准之间的协调算法。当我们不使用任何插值算法,该算法定位精度较低。因此,可以显著提高定位精度,当我们使用协调算法的数据处理。然而,算法的定位时间很短,所以它不明显,定位时间缩短后我们使用协调算法(13,14]。当我们使用改进的插值算法,该算法具有较低的定位时间。因此,可以显著提高定位时间当我们使用协调算法的数据处理。然而,算法的定位精度很低,所以它不明显,我们使用后的定位精度是提升协调算法。然后我们将详细分析在不同的情况下定位精度。(2)定位精度在不同的采样频率和插值点如图2:在图2,横坐标是载波频率,值是10 MHz, 20 MHz, 30 MHz, 40 MHz, 50 MHz, 60 MHz, 70 MHz、80 MHz、90 MHz和100 MHz。纵坐标是RMSE。表2列出了每个点的细节图2。目标节点是固定的,它可以在任何地方定位区域。从仿真结果可以看到,该算法通过改进sinc插值与sinc插值算法没有改善定位精度有很大的提高。RMSE减少从约3米到0.01米。从仿真结果,可以看出该算法与改进sinc与两点协调与插值算法与改进sinc插值Chauvenet标准的定位精度有一定的提高。RMSE下降约0.015米到0.010米。从结果我们可以看出,载波频率没有影响载波频率时的定位精度变化从10兆赫到100兆赫。(3)不同数量的插值点的定位精度是图所示3。在图3横坐标是插值点的数量,和的值是0,9日和19日。纵坐标是RMSE。我们将载波频率设置为50 MHz。表3列出了每个点的细节图3。从仿真结果可以看到,当没有插值点,Chauvenet的标准或两点是否协调,定位精度相对较低。RMSE超过3.0米。当我们插入9点到500 MHz / 1 GHz采样芯片,定位精度明显提高。两点协调的算法相比,该算法与Chauvenet标准的定位精度有一定的提高。自定位精度采样频率与9插值点1 GHz采样芯片足够高,几乎没有当我们插值精度提高1 GHz采样芯片19分。(4)定位精度在不同的采样频率如图4。

在图4横坐标是采样频率,和值是250 MHz, 500 MHz和1000 MHz (1 GHz)。纵坐标是RMSE (m)。我们将载波频率设置为50 MHz。表4列出了每个点的细节图4。从仿真结果可以看到,定位精度不高在所有三个取样频率没有插值点,Chauvenet的标准或两点是否协调。采样频率250 MHz的准确性与9/19插值点接近2.5 GHz和5 GHz采样频率没有插值点。定位精度相对较低时,利用两点协调改善定位精度的影响显然是相比于Chauvenet的标准。当精度大约3.0米,使用两点协调可以提高定位精度约0.2米- 0.3米。由于改进的sinc算法,定位精度明显提高。利用两点协调改善的影响定位精度不明显与Chauvenet的准则进行比较。当精度在1.0米,使用两点协调可以提高定位精度约0.001米- 0.003米。

的定位精度和定位时间有不同程度的改善Chauvenet之间的标准相比,使用的小范围高精度定位算法基于改进Sinc和协调算法。

5。结论

介绍了无线定位的现状和未来发展,总结了相关技术和算法,提出了一种协调定位算法。分析和仿真结果表明,如果协调算法用于数据处理,可以提高系统的定位精度。的主要贡献是两点协调算法可以大大提高定位精度,当采样频率很低。

问题是,当我们用改进的sinc插值定位算法,定位精度可以满足要求,但是我们需要等待一定的时间组建一个新的芯片计算辐射源脉冲值即使我们使用协调算法来优化定位时间。当有多个目标节点的定位区域,将会花费更长的时间来估计一个位置。接下来的工作将继续研究定位精度和定位时间之间的关系。

数据可用性

的数据支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本文是国家重点支持的研究和发展项目(项目ID: 2020 yfc0811004)。