一种基于最大斜率的超宽带无线定位方法
【专利摘要】本发明属于无线定位【技术领域】，具体是一种基于最大斜率的超宽带无线定位方法。主要分为四个步骤:A.采集积分能量块、计算得到最大斜率，并建立最大斜率、T0A估计误差、归一化门限三个参数的指纹数据库；B.对指纹数据库进行曲线拟合，建立对应于最小T0A估计误差的最大斜率与归一化门限的对应关系F;C.根据采集的实时信号的最大斜率，利用对应关系F，计算得到最佳归一化门限，根据此门限得到T0A估计值；D.根据T0A估计值，再利用传统的UWB定位算法，进行基于WB的无线定位。本发明首次将最大斜率用于UWB定位，具有定位精度高、稳定性好的优点，可用于物联网、无线传感网等应用中的高精度无线定位。
【专利说明】一种基于最大斜率的超宽带无线定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线定位【技术领域】，可用于物联网、无线传感网等应用中的高精度无 线定位，具体是一种基于最大斜率的超宽带无线定位方法。
【背景技术】
[0002] 超宽频带无线通信技术是一种不用载波，采用小于纳秒时长的不连续脉冲进行通 信的一种无线通信技术。由于UWB使用小于纳秒时长的超短脉冲进行通信，其信号功率被 扩散在从〇到数十GHz的超宽频带范围内，这种独特的通信机制使其与目前频域通信技术 相比具有对信道衰落不敏感、发射功率低、与其它无线系统可以共存、多径分辨能力强、抗 干扰能力强、系统复杂度低、穿透能力强等优点，因而在全球范围内受到广泛关注，在精确 测距和定位、短距离高速通信（100Mbps - lGbps)、雷达探测、防侦听抗干扰保密通信等多个 军用和民用领域均有广泛的应用前景。
[0003] 目前较常用的定位技术大都是基于测距进行的，这是因为，非基于距离的定位 技术一般定位精度较差，且需要大量基站（位置已知的终端）的配合。最常用的定位方 法有基于接收信号到达时间估计的TOA(Time of Arrival)和TDOA(Time Difference of Arrival)、基于接收信号强度估计的RSS(Received Signal Strength)和基于到达角度估 计的AOA (Angle of Arrival)。UWB脉冲由于具有极高的带宽，持续时间达到ns级，因而 具有很强的时间分辨能力。所以为了充分利用UWB时间分辨能力强这个特性，使用Τ0Α、 TD0A估计的定位技术是最适合于UWB的。
[0004] 无线测距定位可以分为几何定位算法和指纹定位算法，前者适合用于信道环境好 的情况下，例如：视距、极少反射等；后者可以用在多径、非直视等恶劣的信道环境下。
[0005] 本专利提出使用最大斜率的算法，可以实现多径、非直视等恶劣的信道环境下的 超宽带无线定位。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是提供一种基于最大斜率的高精度的信号指纹超宽带无线定位方 法，以克服现有信号指纹超宽带无线定位精度不高的问题。特别是在恶劣环境下通过提高 Τ0Α估计精度从而提1?指纹定位的精度。
[0007] -种基于最大斜率的超宽带无线定位方法主要包括以下四个步骤：
[0008] A.建立指纹数据库：通过采集积分能量块的信息，建立最大斜率Κ、Τ0Α估计 误差E、归一化门限Threshold三个参数的指纹数据库，方法为：对于给定范围的信噪 比[ENR min, ENRmax]按照StepENK的步长，循环测试Timesmax次，每次循环时均需要根据从 Thresholds到Thresholds，步长为StepTtoestold的多个不同的门限，分别判断其Τ0Α估计 误差，其中最大斜率定义为：
[0009] 假设所有能量块被分为Nb_Mb+l组，其中Nb为所有能量块的总个数，M b为每个分组 里的能量块的个数；每组斜率的计算使用的是基于最小二乘法的直线拟合linefit，所以最 大的斜率⑷可以表示为：
[0010]
【权利要求】
1. 一种基于最大斜率的超宽带无线定位方法其特征在于： A. 建立指纹数据库：通过采集积分能量块的信息，建立最大斜率K、TOA估计误 差E、归一化门限Threshold三个参数的指纹数据库，方法为：对于给定范围的信噪 比[ENR min, ENRmax]按照StepENK的步长，循环测试Timesmax次，每次循环时均需要根据从 Thresholds到Thresholds，步长为StepTtoestold的多个不同的门限，分别判断其T0A估计 误差；其中最大斜率定义为： 假设所有能量块被分为Nb-Mb+1组，其中Nb为所有能量块的总个数，M b为每个分组里的 能量块的个数；每组斜率的计算使用的是基于最小二乘法的直线拟合linefit，所以最大斜 率⑷可以表示为：
建立指纹数据库具体包括以下主要步骤： 1. UWB信号的产生、发送和接收：按照当前设定的ENR完成信号的发送和接收，整个建 立指纹数据库的过程需要执行Times MXX (ENR^-ENU/St印ENK次； 2) 计算每个能量块的大小：主要包括一个低噪声放大器（LNA)、平方器（(.）2)、积分器 和判决器；接收信号r经过低通滤波放大器后，信号再通过平方器，然后进行积分，积分步 长为T b ;积分器的第η个输出Z[n]即为第η个能量块的能量大小； 3) 统计所有能量块的最大斜率Κ ; 4) 找出第一个超过Threshold的能量块对应的中间时刻，即为Τ0Α估计时间； 5) 计算T0A估计误差E ; 6) 将最大斜率K、归一化门限Threshold和T0A估计误差E三个参数保存到指纹数据 库中； B. 曲线拟合：对指纹数据库进行曲线拟合，建立对应于最小T0A估计误差EK_min的不同 最大斜率K与归一化门限Thresh 〇ldK_min的对应关系F，即Thresh〇ld K_min = F(Kmin)，具体包 括以下主要步骤： 1) 统计所有相同最大斜率K在不同阈值Threshold下的误差的平均值Εκ ; 2) 统计不同K的误差最小值EK_min所对应的阈值Thresh〇ld K_min ; 3) 将K和阈值Thresh〇ldK_min进行曲线拟合，得到二者对应关系F ; C. T0A估计：在第i次定位时，根据采集的实时信号的最大斜率I，利用对应关系 F〇g，计算得到最佳归一化门限Thresholdi，根据此门限再搜索能量块，并定位到第一个超 过门限的能量块所对应的中间时刻，该时刻即为T0A估计值1\，当在进行第i次定位时具体 包括以下主要步骤： 1) 接收UWB信号； 2) 计算每个能量块的大小； 3) 统计所有能量块的最大斜率& ; 4) 将&代入拟合的曲线F中得到门限值Threshold ; 5) 根据门限值Thresholdi找出第一个超过Thresholdi的能量块对应的中间时刻，即 为T0A估计时间凡； D. UWB无线定位：根据T0A估计值1\，再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无 线定位。
【文档编号】H04W64/00GK104219761SQ201410525514
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年10月9日 优先权日:2014年10月9日
【发明者】崔学荣, 李娟 , 李忠伟, 张 浩, 吴春雷, 刘建航, 叶兴根 申请人:中国石油大学(华东), 北京中斗科技股份有限公司