大范围场景中基站自主筛选的UWB加权融合定位方法与流程

本发明属于无线通信定位，具体涉及一种大范围场景中基站自主筛选的uwb加权融合定位方法。

背景技术：

1、近年来，高精度无线通信定位技术在机场、高铁站、商场、化工生产线、灾后救援、智能制造生产车间等不同的定位场景中得到越来越多的应用。在这些定位场景中，实时的高精度定位的目的是实时得到定位目标的位置估计，知晓定位目标位于场景中的何处，确保完成场景中的既定任务。面对错综复杂的定位环境和实时高效的定位需求，超宽带(ultrawide band，uwb)技术以其部署简单、低功耗、低成本、高安全性、实时性强、有较强的多径分辨能力和定位精度高等优点，在众多无线通信定位技术中脱颖而出，成为越来越多研究者和开发人员首选的定位方案。

2、目前基于uwb进行无线通信定位的系统一般包含以下三个部分：已知位置的基站、未知位置的标签和数据处理终端。在一般情况下，场景中部署的基站数量会随着场景面积的增大而增多，这是因为uwb设备之间是通过超窄脉冲信号进行通信的，该无线信号会随着距离的增加而衰减，尤其在场景中物体较多，遮挡较为严重时，信号衰减得更为明显，这就会导致定位结果误差变大，而增加场景中的基站数量并让基站在场景中尽可能均匀分布能直接有效的缩短信号的传输距离，从而缓解信号传输衰减的影响。所以显然在大范围场景中，基站数量会很多，达到几十甚至几百个，这么多已知位置基站如何完成相互之间的通信，以及未知位置的标签如何知道自己应该和哪些已知位置基站进行通信，从而完成未知位置标签的定位就成为一个难题。

3、现有的uwb定位算法中，基于信号到达角度(angle ofarrival，aoa)的定位方法定位精度高，但是，在定位场景存在多径效应的情况下，得到的角度误差会变大导致定位效果变差；基于时间的定位方法，可以提升信噪比，让带宽得到有效利用，提升定位精度，包括基于到达时间(time ofarrival，toa)的定位方法和基于到达时间差(time differenceofarrival，tdoa)的定位方法两种方案。基于aoa的方法和基于时间的方法各有优劣，在这种情况下如何实现实时高效的高精度定位也是该领域面临的一个难题。

4、因此，亟需发明一种大范围场景中基站自主筛选的uwb加权融合定位方法以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明公开了一种大范围场景中基站自主筛选的uwb加权融合定位方法，其能够在大范围场景中找到合适的基站部署筛选方法，从而按照一定的时序和安排完成已知位置基站和未知位置标签之间的通信，并采用合适高效的定位算法，利用通信得到的测距信息进行定位解算，解算出未知位置标签的坐标，完成对未知位置标签的定位，从而可以有效解决背景技术中涉及的至少一项技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案为：

3、一种大范围场景中基站自主筛选的uwb加权融合定位方法，包括以下步骤：

4、s1：根据定位场景大小确定基站数量，然后确定合理的部署方案，将基站部署在定位场景中；

5、s2：将定位场景中的已知位置基站进行分组，未知位置标签依照分组情况依次与定位场景中所有组内的已知位置基站进行无线通信，得到未知位置标签与定位场景中每个组内所有已知位置基站的测距信息；

6、s3：利用未知位置标签与定位场景中每个组内所有已知位置基站的测距信息，筛选出最适合与未知位置标签进行后续无线通信定位的已知位置基站组，得到最优基站组；

7、s4：未知位置标签只与最优基站组内的已知位置基站进行无线通信，记录通信过程中的数据信息；

8、s5：分别使用toa、tdoa和aoa三种定位方式对未知位置标签的坐标进行解算，将解算结果进行加权融合得到最终的定位结果。

9、作为本发明的一种优选改进，步骤s1，具体包括以下步骤：

10、s11：考虑现实定位场景的面积大小和基站的覆盖范围，选定合适的基站数量，结合基站数量和现实定位场景分布情况，确定所有基站在定位场景中的行列分布；

11、s12：确定基站间的距离，并在实际场景中合理部署基站；

12、s13：将基站部署好后，选定基站所在二维平面坐标系并确定该坐标系下每个基站的坐标值。

13、作为本发明的一种优选改进，步骤s13中，采用人工使用激光测距仪测量的方式确定坐标系下每个基站的坐标值。

14、作为本发明的一种优选改进，步骤s2中，将定位场景中的已知位置基站根据分组规则进行分组，所述分组规则具体包括：

15、考虑未知位置标签和基站的通信效率与遍历效率，初步确定每组基站中包含的基站个数；

16、考虑uwb设备的id寄存器位数限制的硬件条件，最终确定每组基站中包含m个基站；

17、将相邻行的相邻几列的m个基站划分为一个组，在保证基站重叠率的前提下，在同一行上不连续进行组的划分，总共将现实定位场景中的所有基站划分为p组。

18、作为本发明的一种优选改进，步骤s2中，采用基于双边双向测距的无线通信测距方式得到未知位置标签与基站的测距信息，具体包括：

19、测量未知位置标签与基站am单次通信的距离表达式如下所示：

20、

21、式中，tp为未知位置标签首次广播信息与未知位置标签接收到基站am应答消息的时间差，rp为基站am接收到信息与发送应答消息的时间差，tf为未知位置标签接收到应答消息与再次广播信息的时间差，rf为基站am发送应答消息与接收到再次广播信息的时间差；

22、未知位置标签与基站am进行nbl次通信测量，则未知位置标签与基站am的最终测距结果为：

23、

24、式中，nbl为通信次数；

25、将未知位置标签与第i组基站进行无线通信测距的结果记为distancei，将所有测距结果记录下来，共得到p组distance数据。

26、作为本发明的一种优选改进，步骤s3中，利用自主筛选规则筛选出最适合与未知位置标签进行后续无线通信定位的已知位置基站组，所述自主筛选规则具体包括：

27、已知位置基站组中的基站与未知位置标签的测距结果不为0的基站个数越多，即有效基站数越多，该基站组的优先级越高；

28、已知位置基站组中的基站离未知位置标签越近，该基站组的优先级越高。

29、作为本发明的一种优选改进，利用自主筛选规则筛选出最优基站组的具体步骤包括：

30、统计每组distance数据中测距结果不为0的基站个数，记为valid，valid∈[0,m]，对p组distance数据进行数据统计后得到p个valid值，将p个valid值按大小进行排序；

31、对p组distance数据进行惩罚求和操作，和最小的基站组优先级最高，表达式如下式所示：

32、

33、式中，sum为追加惩罚求和结果，punlishment为惩罚数值；

34、根据排序结果和求和结果，筛选出最优基站组。

35、作为本发明的一种优选改进，步骤s4中，数据信息包括双边双向测距结果、飞行时间差数据和信号到达角度数据。

36、作为本发明的一种优选改进，步骤s5具体包括：

37、s51：针对双边双向测距结果，采用基于toa的定位解算方式计算未知位置标签坐标；

38、s52：针对飞行时间差数据，采用基于tdoa的定位解算方式计算未知位置标签坐标；

39、s53：针对信号到达角度数据，采用基于aoa的定位解算方式计算未知位置标签坐标；

40、s54：将基于toa、tdoa和aoa三种定位方式得到的解算结果进行加权融合，得到未知位置标签的最终定位位置。

41、本发明的有益效果如下：

42、1、本发明采用多基站自主筛选方法，即先进行基站遍历、基站筛选、确定最优基站组，然后再进行后续无线通信定位的方法，可以实现在大范围场景成百上千的基站中根据未知位置标签所处位置自主选择基站进行无线通信定位的功能，未知位置标签不再需要全程和所有基站进行无线通信，也不会存在数据冗余问题，从而可以极大提升大范围场景中的uwb定位效率；

43、2、本发明采用相邻行列不连续组别划分的方法，能在保证遍历到定位场景中每一个基站的同时，尽可能减少组别数，从而提升了基站遍历阶段的遍历效率；

44、3、本发明采用综合考虑距离与有效基站的思想，采用有效基站统计和追加惩罚求和方法在基站筛选阶段有效筛选出最优基站组，筛选结果更加准确且筛选效率非常高；

45、4、本发明采用toa、tdoa、aoa多方式加权融合定位的方式，有效缓解了单一uwb定位方式的局限性，进一步提升了uwb定位精度，同时定位结果稳定性也得到了提高。