一种运动加无线的融合定位方法技术

本发明专利技术公开了一种运动加无线的融合定位方法，具体方法如下：步骤1）获取无线定位信息，计算定位误差，若定位误差超出设定范围，则分析定位误差，鉴定误差来源；步骤2）将超出设定误差范围的定位节点剔除，保留其他剩余定位节点，通过用户随身携带的运动传感器获取用户的运动信息，并融合剩余定位节点，计算用户当前位置；本发明专利技术的优点在于，即不需要用户的运动方向信息，也不需要对用户运动的准确描述和测量，同时将用户在过去某一时刻的位置和运动距离作为先验知识，融入到当前的无线定位中，帮助用户在无线信号受到干扰的情况下实现高精度定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线定位
，具体设及。
技术介绍
现有技术中无线定位指的是通过无线网络定位用户位置，从早期的飞行器导航到 如今的电子地图、社交网络、交通控制、环境监测等应用，无线定位技术正在被越来越广泛 的应用于社会生产生活的各个方面。 常用的无线定位系统包括卫星定位(如GPS)、基站定位(如3G定位）、无线局域网定 位(如WiFi定位)和无线传感器网络定位。运些系统各有不同，但原理基本类似。它们都拥有 一套完整的无线网络架构，如卫星网络、手机基站网络、无线局域网和无线传感器网等。网 络中的一些定位节点，如卫星、基站、接入点、和错节点等位置都是确定的。运些定位节点能 够向用户发送或接受来自用户的无线电信号。通过测量信号，可W推算出用户相对于定位 节点的位置，既实现对用户的定位。 在实际应用中，无线定位信号的常常会受到干扰，干扰可W来自于自然环境，如障 碍物的阻挡;也可W来自恶意用户，如恶意用户发送的欺骗信号，运些干扰将影响到无线定 位信号的测量，进而导致定位结果出现偏差，严重时甚至导致无法定位。
技术实现思路
本专利技术目的是：提供一种即不需要用户的运动方向信息，也不需要对用户运动的 准确描述和测量的运动加无线的融合定位方法，将用户在过去某一时刻的位置和运动距离 作为先验知识，融入到当前的无线定位中，帮助用户在无线信号受到干扰的情况下实现高 精度定位。 本专利技术的技术方案是:，具体方法如下： 步骤1)获取无线定位信息，计算定位误差，若定位误差超出设定范围，则分析定位 误差，鉴定误差来源；[000引步骤2)将超出设定误差范围的定位节点剔除，保留其他剩余定位节点，通过用户 随身携带的运动传感器获取用户的运动信息，并融合剩余定位节点，计算用户当前位置； 假设在t-1时刻，用户的无线定位结果已知，且不存在误差，那么在此后的t时刻， 无线定位信息和运动信息的融合定位方法如下： 1)获取用户在t-1时刻位置； 2) W t-1时刻用户为基础，建立虚拟节点； 3)利用虚拟节点+剩余定位节点构建定位网络； 4)基于虚拟节点的最小二乘位置计算方法如下：假设用户的位置为(x，y，z)，定位节点、虚拟节点的位置为X(Xi，yi，Zi)i=(i,2..n)，定 位节点到用户的距离为ri(i4,2, . . .η),假设跨(讀)，改进后的最小二乘算法形式如下： (x，y，z) = WTH)-iHTb进部分。 作为优选的技术方案，所述无线定位信息包括各定位节点的位置，W及无线定位 信号的传播特征，所述传播特征包括定位信号的到达时间、到达时间差、到达角度。 作为优选的技术方案，所述鉴定误差来源的具体方法如下： 把无线定位节点分组，对比不同组别的定位结果，发现偏差超过设定范围的定位 节点组。作为优选的技术方案，所述鉴定误差来源的具体方法如下： 对定位信号进行时间序列分析，发现存在时间不连贯性的定位节点信号。 作为优选的技术方案，所述运动传感器选自车速表或计步器。 作为优选的技术方案，所述运动信息为运动速度或距离信息。 本专利技术的具体工作原理如下：与无线定位节点相比，虚拟节点到用户的距离要小 得多，前者通常是1〇7米数量级的，而后者通常是1〇1米数量级，运种巨大的差别在，可能会造 成非线性计算过程中的奇点，从而造成传统的最小二乘算法失效，然后改进后的算法在遇 到奇点时不是采用传统的线性优化，而是选取了线性优化结果相垂直的估计作为最优估 计，其垂直的特性确保了方程组的可解，从而确保了位置的可计算性。本专利技术的优点是： 1.本专利技术运动加无线的融合定位方法即不需要用户的运动方向信息，也不需要对 用户运动的准确描述和测量，同时将用户在过去某一时刻的位置和运动距离作为先验知 识，融入到当前的无线定位中，帮助用户在无线信号受到干扰的情况下实现高精度定位。【附图说明】 下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步描述： 图1为本专利技术定位网络示意图； 图2为实施例一现有技术车载GPS信号受到干扰的定位轨迹示意图； 图3为实施例一本专利技术方法车载GPS信号受到干扰的定位轨迹示意图； 图4为实施例二现有技术行人GI^信号受到干扰的定位轨迹示意图； 图5为实施例二本专利技术方法行人GI^信号受到干扰的定位轨迹示意图；【具体实施方式】 WSiRF GPS忍片组为平台，对本专利技术方法进行了实地验证，同时采取对比测试，即 在同样环境下，比较现有技术最小二乘定位算法和本专利技术方法的性能差别，两类方法将同 时获得GPS测量信息，计算定位结果，具体的测量信息包括卫星星座和伪距信息。 试验分别选取了城市高楼环境中的车载定位和丘陵环境中的行人定位两个场景， 具体实施如下： 实例一:车载定位，实验环境选取在城市密集高楼： GPS信号由于受到建筑物的干扰产生了较大的波动，运种波动会造成现有技术的 最小二乘定位算法的定位误差，体现在本实施例中就是行驶轨迹的不连续性，如图2显示了 一段在高楼密集区域行驶的车辆轨迹，箭头所指处出现了明显的轨迹跳跃即定位误差。 本方案的实施方法如下：W车辆最初时刻的定位结果为基础，建立虚拟定位节点， 虚拟定位节点到用户的距离(米）=车辆行驶速度(公里/小时)/3.6。虚拟节点每1秒更新一 次。定位计算使用改进的最小二乘算法。通过上述方案获得的车辆行驶轨迹如图3。显然，此 段轨迹没有明显的跳跃。运说明本专利技术方法能够有效改善车载GPS在城市环境下的定位精 度。 在实施例中，车辆运动距离通过从车速表获得的速度乘W运动时间获得。 实例二:行人定位，实验环境选取在紧邻山丘的室外运动场： 当远离山丘时，GPS信号稳定，获得的定位轨迹有较好的连续性；当靠近山丘一侧 时，由于GI^信号受到阻挡，定位轨迹出现了严重的跳跃，如图4所示。 本方案的实施方法如下：W行人最初时刻的定位结果为基础，建立虚拟定位节点。 虚拟定位节点到用户的距离由之前的运动轨迹推算获得，具体数值为0.98米/秒。虚拟节点 每1秒更新一次。定位计算使用改进的最小二乘算法。通过上述方案获得的步行轨迹如图5。 显然，此段轨迹没有明显的跳跃。运说明本专利技术方法能够有效改善行人GI^在山丘环境下的 定位精度。 本实施例用到的运动距离为行人步行距离，由于直接测量比较困难，我们首先设 计了一种基于卡尔曼滤波的步行速度估算方法，它在GPS定位没有收到严重干扰时推算行 人的步行速度，步行距离通过速度乘时间获得。通过实地验证我们发现，即使没有准确的步 行速度信息，而是简单的将其设置为1-2米每秒，本算法仍然能够获得几乎相同的定位结 果，运说明伪节点的距离测量误差不会严重影响本专利技术方法的定位性能。 综合上述两个实施例，本专利技术方法可W成功用于车载和行人，在GPS信号收到干扰 的时候消除干扰的影响，改善定位精度。 上述实施例仅例示性说明本专利技术的原理及其功效，而非用于限制本专利技术。任何熟 悉此技术的人±皆可在不违背本专利技术的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因 此，举凡所属
中具有通常知识者在未脱离本专利技术所掲示的精神与技术思想下所完 成的一切等效修饰或改变，仍应由本专利技术的权利要求所涵盖。【主权项】1. ，其特征在于，具体方法如下： 步骤1)获取无线定位信息，计算定位误差，若定位误差超出设定范围，则分析定位误 差，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种运动加无线的融合定位方法，其特征在于，具体方法如下：步骤1)获取无线定位信息，计算定位误差，若定位误差超出设定范围，则分析定位误差，鉴定误差来源；步骤2)将超出设定误差范围的定位节点剔除，保留其他剩余定位节点，通过用户随身携带的运动传感器获取用户的运动信息，并融合剩余定位节点，计算用户当前位置；假设在t‑1时刻，用户的无线定位结果已知，且不存在误差，那么在此后的t时刻，无线定位信息和运动信息的融合定位方法如下：1)获取用户在t‑1时刻位置；2)以t‑1时刻用户为基础，建立虚拟节点；3)利用虚拟节点+剩余定位节点构建定位网络；4)基于虚拟节点的最小二乘位置计算方法如下：假设用户的位置为(x，y，z)，定位节点、虚拟节点的位置为X(xi，yi，zi)i＝(1，2..n)，定位节点到用户的距离为ri(i＝1，2，..n)，假设改进后的最小二乘算法形式如下：(x，y，z)＝(HTH)‑1HTb其中，H=x2-x1y2-y1z2-z1.........xn-x1yn-y1zn-z1,]]>其中b为改进部分。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘大为，
申请(专利权)人：西交利物浦大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32