非均匀媒质中联合DOA/TOA海洋多径环境定位方法与流程

本发明属于水下定位中的算法设计领域，特别是解决针对水下信道的特性所带来的定位误差问题。

背景技术：

随着世界各国对海洋权益的日益重视、发展海洋经济热潮的兴起，水声传感器网络的研究成为新的研究热点。节点位置获取技术是海洋环境检测、海底资源探索、灾难预警检测、辅助导航定位及海域安全保证等海洋应用的前提。而由于电磁波在水下环境衰减严重，陆地无线传感器网络定位技术并不适用于水下场景，无法满足定位需求。

在水下环境定位中，声信号速度会根据介质的盐度、压力和温度发生变化，由此造成信号传播路径发生弯曲，从而对定位的精度产生影响；水的流动性也会影响传感器网络的拓扑结构，由此影响目标的定位精度；信号在水下传播会出现多径现象，信号传输的非视距问题也会对定位产生较大影响。

在当前的定位技术中，大多数的算法设定声信号传播速度为常数，但是这种算法定位误差会根据定位距离的增大而不断加大。之后基于toa、doa和rss的曲线路径的定位算法被提出，而海洋环境变化无常，对rss算法影响较大，联合toa和doa的定位算法只需要一个锚节点，能够有效避免动态环境中多个锚节点定位分布问题，有利于提高定位的准确度，而且设立锚节点的虚拟节点有利于将多径下的非视距问题转化为视距问题，方便数据的处理。

技术实现要素：

本发明主要是提出一种在海水媒质不均匀的多径环境下联合toa和doa的节点定位算法，以此提高目标节点的定位精度。本发明的技术方案如下：

一种非均匀媒质中联合doa/toa海洋多径环境定位方法，包括下列步骤：

1)海洋环境参数获取：在所需定位的海洋区域测量包括海水盐度、压力和温度在内的海洋环境参数，根据声音速度随海洋环境参数变化的公式绘制声速变化曲线；

2)布置定位场景、分析信号参数：在所需定位的海洋区域布置目标节点和锚节点，在目标节点处发送的信号经海水传输到达锚节点，锚节点上带有的传感器可测信号到达时间和到达角度；

3)构建虚拟节点，获得锚节点位置坐标：根据锚节点接收到的信号的到达时间和到达角度，判断海底反射路径、海面反射路径和直射路径，分别以海底、海面为反射面建立锚节点的虚拟节点并得到其坐标位置；

4)锚节点与目标节点之间距离估计：根据锚节点位置坐标、接收到的信号信息以及获取到的声速变化曲线，求取路径弯曲常数c，随后利用曲线积分估计目标节点与锚节点之间的水平与竖直距离；

5)不同路径下的坐标融合：信号可信度随传播距离增大而减小，根据信号传输时间赋予不同路径以不同的权重，根据路径权重的大小进行坐标融合，得到目标节点的最终估计坐标。

本发明只用单独锚节点即可完成定位，有效的减少了水下硬件的成本，并能有效地较少移动的拓扑结构对定位产生的影响；同时利用费马原理求出信号的传输曲线方程，解决了水下海水分层效应的影响，避免信号曲线传输增大定位误差；最后将不同的路径坐标融合得到最终目标位置，进一步减小了定位误差。

附图说明

图1示出了本发明定位场景示意图；

图2示出了本发明声音速度变化曲线图；

图3示出了本发明的联合doa/toa海洋多径环境定位算法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明创造做进一步的纤细说明，本实例仅限于说明本发明的一种实施方法，不代表对本发明覆盖范围的限制。

如图1所示，为本发明的联合doa/toa海洋多径环境定位算法的场景示意图。在所需定位的区域中，放置了一个目标节点，目标节点为有源节点，在固定的时间发送信号；锚节点放置在已知坐标的位置，接收由目标发出的信号。

1.海洋环境参数获取。首先获得目标区域海洋的盐度、压力和温度，根据声音速度与参数的关系确定速度变化情况。速度随盐度、压力和深度变化关系式可表示为

v＝1448.96+4.591t-5.304×10^-2t²+2.374×10^-4t³+1.340(s-35)+1.630×10-2d+1.675×10^-7d²-1.025×10^-2t(s-35)-7.139×10^-13td³

其中t表示温度，s表示盐度，d表示深度。图2为本发明设定的声音速度变化曲线图。

2.布置定位场景分析信号参数。信号从目标节点发出，经海水的传输由锚节点接收。因信号经海底海面多次反射的信号较弱，故本发明只分析了直射路径和一次反射的信号路径。信号在反射面反射时，由于海底和海面的不规则性，反射后的信号会出现一簇散射多径，因此可把海面和海底的反射点等效为分布式信源。鉴于信号的分布对称特性，取中心波达方向作为到达角θ；又因同一簇的不同散射信号具有近似相同的波达时间，故取一簇散射信号波达时间的均值为信号到达时间t，因此dp、srp、drp三条路径传输的信号到达时间和到达角度分别表示为(tdp,θdp)、(tsrp,θsrp)和(tbrp,θbrp)。估计参数表示为

其中nt和nθ分别表示高斯白噪声并且互不相关。

3.构建虚拟节点。选择接收到达角度最大的一组信号作为海面反射信号，并且构建虚拟节点vn1，记其坐标为vn1(y0,-z0)，且转换角度表示方法θ'＝π-θ；选择接收到达角度最小的一组信号作为海底反射信号，并且构建虚拟节点vn2，记其坐标为vn2(y0,2h-z0)，且转换角度表示方法θ'＝π-θ，其中h为海底深度。

4.锚节点与目标节点之间距离估计。信号沿曲线传播的真实时间可由曲线积分得到

式中s表示曲线路径，将其表达式用y＝f(z)表示，则上述公式可以转化为

式中z0和zs分别表示锚节点和目标的深度，令根据费马原理，使时间最小化可以获得信号传播路径的方程f(z)，由此可以得到公式

即上式的原函数是一个常数，用公式表示为

转换形式为

由于f'(z)是路径方程的一阶导数，又是在路径上的点(z,f(z))的正切值，则有tanθ＝f'(z)。θ是路径的俯仰角，所以c表达式可以改写为

由此t可以表示为

在锚节点接收信号之后，到达角度θ(z0)可以通过测量得到，常数c可以求出。根据上式目标深度zs可以根据测量时间求得。锚节点与目标之间的水平和竖直距离由下式可得

δz＝|z0-zs|

5.不同路径下的坐标融合。经过三条路径估计出的三个坐标用加权平均法进行信息融合，最后得到的坐标即为目标位置。由于信号传输可信度与传输路径长度有关，可用传输时间的长短来判断权值的大小。即有

则最终目标估计位置坐标表示为

整个算法流程如图3所示。