一种基于应急蜂窝通信网络的精确定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及信号处理和移动通信等领域，特别涉及到一种基于应急蜂窝通信网络 的精确定位方法。
【背景技术】
[0002] 全球定位系统（GPS :Global Positioning System)的使用大幅度的提高了无线定 位精度，使定位精度可达到米级，但是在没有GPS信号的地方无法实现定位。比如在地震等 灾害现场，由于障碍物的阻挡，往往会丢失GPS信号，不利于救灾工作的展开。
[0003] 我国是个自然灾害频发的国家，目前，我们还未建立一套完善的应急通信和定位 系统，救援技术的发展相对缓慢，救援通信和定位设备比较落后，例如在2008年5月12日 的四川特大地震救援行动中，卫星通信网络在前期完全瘫痪，严重阻碍了救助行动的开展。
[0004] 采用应急蜂窝移动通信系统可以在救灾现场实现定位，而如何对人员、车辆的准 确定位，进而迅速开展救援则是目前急需解决的问题。
【发明内容】
[0005] 为解决上述问题，本发明的目的提供一种基于应急蜂窝通信网络的精确定位方 法，该方法可以在现有无线定位的基础上，利用肖维勒的方法进一步提高定位精度，为救灾 提供更有力的帮助。
[0006] 为实现上述目的，本发明一种基于应急蜂窝通信网络的精确定位方法，主要基 于时间测量值来实现无线定位，首先获取精确的到达时间差（TD0A:Time Difference of Arrival)的估计值；然后利用这些参数根据合适的定位算法进行计算，确定移动终端的具 体位置。其具体内步骤如下：
[0007] 1)定位服务器收取M个基站转发的移动台信息，定位服务器获得M个基站地理位 置信息；其中M大于等于4;
[0008] 设第i个基站的位置信息为（Xl，yi)，其中i e [1，M];
[0009] 2)定位服务器提取所有M个基站收到移动台信息的接收时间，并计算第j号基站 与第1号基站的信息到达时间差t u，其中2彡j彡M ;
[0010] 利用电磁波在大气中的传播速度c可以计算出第j号基站与第1号基站的距离差 rU ；
[0011] ru = tu*c ；
[0012] 3)利用以下公式⑴计算估计位置矢量za，
[0021] x、y分别为移动台的x坐标和y坐标值；Γ]为第j号基站与所述移动台的距离，Γι 为第1号基站与所述移动台的距离；ru为移动台到第j号基站与移动台到第1号基站的距 离差；Xp乃分别为第j号基站的X坐标和y坐标值；x u为Xj与X1之差，yu为乃与Y1之 差；
[0023] 其中η为服从正态分布的噪声向量；
[0024] 4)利用欧拉公式计算每个基站与移动台的距离；
[0025] 设第i个基站与移动台的距离为F1，则Γι第一次估算值为 Γι°，则：
[0028] 5)计算M个基站与移动台的距离均值和均方根值，并判断均方根值与均值的比值 是否大于0. 8 ;
[0031] 6)如果步骤5)中所述比值满足不等式，则采用公式（2)重新计算估计位置矢量 Za，然后将估计位置矢量Za代入入公式（3)计算z' a ;
[0034] 因为Za中的^与待定位节点的位置有关系，利用这个关系可以进行最小均方加权 估计；即：
[0041] 7)如果所述比值不满足不等式，则由公式（1)计算出移动台的估计位置矢量za， 直接令Z' a = Za，代入公式⑷计算移动台位置Zp ;
[0042] 8)定位服务器获取M个基站发来的同一移动台的新信息，并重复步骤1)到7)继 而获得 η 个 zp，即 zpl、zp2、......zpn,
[0051] 查表获取肖维勒系数ωη，并判断以下不等式是否成立：
[0052] ν；| > ωησ ；
[0053] νρ2| > ωησ ；
[0054] ......
[0055] νρη| > ωησ ；
[0056] 去除不满足以上不等式的残值所对应的移动台位置值，
[0057] 即，如果第i个位置信息满足|VP1| > ω1(]。，则去除对应的估计位置矢量
[0059] 假设剩余K个估计位置矢量，将剩余的估计位置矢量表示为~=(X)1，乂d、
[0061] 求均值，计算并获得移动台的最终位置（Xf，yf)
[0064] 进一步，所述步骤9)中的η为50-200。
[0065] 本发明通过测量电磁波传播时间来进行无线定位，首先要估计TDOA值，然后利用 这些参数根据合适的定位算法进行计算，确定移动终端的具体位置。本专利提出了一种结 合衰减因子的TDOA Chan定位算法，对该定位算法所进行的仿真表明它们能够适应复杂的 信道环境，在TDOA测量误差较小的情况下可以达到很高的精度。Chan算法是一种具有解析 表达式的非递归双曲线方程组解法。该算法的特点是计算量小，在TDOA误差噪声服从高斯 分布的环境下，定位精度高。但是，由于障碍物的阻挡，往往使定位误差变大。
[0066] 为了消除障碍物的影响，本专利采用肖维勒的方法去除计算结果的粗大误差。肖 维勒准则的思想是在η次测量中取不可能发生的个数为0. 5那么对正态分布而言误差不 可能出现的概率为
利用标准正态函数表根据等式右端的已知 值η可查表求出肖维勒系数ωη对于数据点Xd若其残差Vd满足|Vd| > ωη〇则剔除否则 xd应保留。由此使得估计精度进一步提
【具体实施方式】 [0067]
[0068] 以下通过具体实施例来进一步对本发明说明。
[0069] 本实施例对于移动台的定位方法具体步骤如下：
[0070] 1)定位服务器收取M个基站转发的移动台信息，定位服务器获得M个基站地理位 置信息；其中M大于等于4;
[0071] 设第i个基站的位置信息为（Xl，yi)，其中i e [1，M];
[0072] 2)定位服务器提取所有M个基站收到移动台信息的接收时间，并计算第j号基站 与第1号基站的信息到达时间差t u，其中2彡j彡M ;
[0073] 利用电磁波在大气中的传播速度c可以计算出第j号基站与第1号基站的距离差 rU ；
[0074] ru = tu*c ；
[0075] 3)利用以下公式⑴计算估计位置矢量za，
[0084] x、y分别为移动台的X坐标和y坐标值&为第j号基站与所述移动台的距离，Γι 为第1号基站与所述移动台的距离；ru为移动台到第j号基站与移动台到第1号基站的距 离差；Xp乃分别为第j号基站的X坐标和y坐标值；x u为Xj与X1之差，yu为乃与Y1之 差；
[0086] 其中η为服从正态分布的噪声向量；
[0087] 4)利用欧拉公式计算每个基站与移动台的距离；
[0088] 设第i个基站与移动台的距离为F1，则Γι第一次估算值为Γι°，则：
[0090] 其中 i e [1，Μ];
[0091] 5)计算M个基站与移动台的距离均值和均方根值，并判断均方根值与均值的比值 是否大于0. 8 ;
[0094] 6)如果步骤5)中所述比值满足不等式，则采用公式（2)重新计算估计位置矢量 Za，然后将估计位置矢量Za代入公式（3)计算z' a ;
[0097] 因为Za中的Γι与待定位节点的位置有关系，利用这个关系可以进行最小均方加权 估计；即：
[0102] 最后，可以计算出最终的移动台位置Zp如下：
(64)
[0104] 7)如果所述比值不满足不等式，则由公式（1)计算出移动台的估计位置矢量za， 直接令Z' a = Za，代入公式⑷计算移动台位置Zp ;
[0105] 8)定位服务器获取M个基站发来的同一移动台的新信息，并重复步骤1)到7)继 而获得 100 个 Zp,即 zpl、zp2、......zpl。。，
[0114] 查表获取肖维勒系数ω1(]。，并判断每个残值的绝对值是否大于ω_σ ;如果大于， 则剔除该残值所对应的移动台位置值，否则，保留该残值所对应的移动台位置值。
[0115] 对保留下来的移动台位置值求平均值，该则平均值则为移动台的最终位置。
[0116] 以上结合附图仅描述了本申请的几个优选实施例，但本申请不限于此，凡是本领 域普通技术人员在不脱离本申请的精神下，做出的任何改进和/或变形，均属于本申请的 保护范围。
【主权项】
1. 一种基于应急蜂窝通信网络的精确定位方法，其特征在于，该方法具体步骤如下： 1) 定位服务器收取M个基站转发的移动台信息，定位服务器获得M个基站地理位置信 息；其中M大于等于4; 设第i个基站的位置信息为（Xl，yi)，其中ie[1，M]; 2) 定位服务器提取所有M个基站收到移动台信息的接收时间，并计算第j号基站与第 1号基站的彳目息到达时间差tu，其中2 <j<M; 利用电磁波在大气中的传播速度c可以计算出第j号基站与第1号基站的距离差ru ;ru= ； 3) 利用以下公式（1)计算估计位置矢量za，其中： r「ri=ru xrxi=xu; y.ryi=y.u x、y分别为移动台的x坐标和y坐标值；r]为第j号基站与所述移动台的距离，ri为第 1号基站与所述移动台的距离；ru移动台到第j号基站与移动台到第1号基站的距离差； xPyj分别为第j号基站的x坐标和y坐标值；xu为\与Xi之差，yu为yj与yi之差；其中n为服从正态分布的噪声向量； 4) 利用欧拉公式计算每个基站与移动台的距离； 设第i个基站与移动台的距离为A，则rl第一次估算值为rl°，则：其中ie[1，M]; 5) 计算M个基站与移动台的距离均值和均方根值，并判断均方根值与均值的比值是否 大于0. 8 ;6) 如果步骤5)中所述比值满足不等式，则采用公式（2)重新计算估计位置矢量^，然 后将估计位置矢量za代入公式（3)计算z'a ;(2) 其中，W=BQB; 5 =c//6'gV，; 因为za中的A与待定位节点的位置有关系，利用这个关系可以进行最小均方加权估 计；即：其中zail,za,2,za,3 为的各分量，Zail =x°+ei;za,2 =y°+e2 ;za,3 =ri°+e3 ; e:，e2,e3为的估计误差；B' =diag{za(l)-x1，z^2)-y1，za(3)}; 最后，可以计算出最终的移动台位置zp如下：(4) 7) 如果步骤5)中所述比值不满足不等式，则由公式（1)计算出移动台的估计位置矢量 Za，直接令z'a =za，代入公式⑷计算移动台位置zp ; 8)定位服务器获取M个基站发来的同一移动台的新信息，并重复步骤1)到7)继而获 得n个zp，即zpl、zp2、......zpn，查表获取肖维勒系数，并判断以下不等式是否成立： Vpl| > ?n〇 ； Vp2| > ?n〇 ； Vpn| > ?n〇 ； 去除不满足以上不等式的残值所对应的移动台位置值， 艮P，如果第i个位置信息满足|VP1| > 。，则去除对应的估计位置矢量假设剩余K个估计位置矢量，将剩余的估计位置矢量表示为心=(xL.vh)、求均值，计算并获得移动台的最终位置（xf，yf)2.如权利要求1所述精确定位方法，其特征在于，所述步骤9)中的n为50-200。
【专利摘要】本发明基于时间测量值来进行无线定位，首先要获取较精确的TDOA值，然后利用这些参数根据合适的定位算法进行计算，确定移动终端的具体位置。在获得较精确的TDOA值基础上，提出了一种结合衰减因子的TDOAChan定位算法，对该定位算法所进行的仿真表明它们能够适应复杂的信道环境，在TDOA测量误差较小的情况下可以达到很高的精度。Chan算法是一种具有解析表达式的非递归双曲线方程组解法。该算法的特点是计算量小，在TDOA误差噪声服从高斯分布的环境下，定位精度高。但是，由于障碍物的阻挡，往往使定位误差变大。为了消除障碍物的影响，本发明采用肖维勒的方法去除计算结果的粗大误差。肖使得估计精度进一步提高。
【IPC分类】H04W64/00
【公开号】CN105101403
【申请号】CN201410211579
【发明人】郑静晨, 李明, 李晓雪, 郝昱文, 李争平, 秦朝亮
【申请人】郑静晨, 李明, 李晓雪, 郝昱文
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2014年5月19日