专利名称：一种基于支持向量回归机的时差定位方法
技术领域：
本发明涉及一种基于支持向量回归机的时差定位方法，尤其涉 及一种用于蜂窝网网络移动台基于支持向量回归机的时差定位方法。
背景技术：
无线定位技术是用来判定移动用户位置的测量方法和计算方
法。基于妾!J达时间差(TDOA)的定位技术(即时差定位技术)是蜂 窝网中最为流行的一种的定位技术，它已成为第三代移动通信应用的 一个重要方面，在国防和民用等领域都蕴藏着巨大应用价值。
时差定位技术主要是利用平面或空间中的多个(三个或三个以 上)基站，测出由同一目标(移动台)发出(或反射)的同一辐射 信号到达各位置已知基站的时间差TDOA，通过相应的定位算法确 定移动台目标在平面或空间中的位置。
求解位置算法常用双曲线算法实现。根据几何原理可知，由平 面上一动;^、到两定点距离差的绝对值为一常数的轨迹是一条双曲 线。 一个TDOA测量值对应的是以两个基站为焦点的一对双曲线， 多个TDOA测量值对应的多对双曲线的交点即为目标移动台的估计 位置。该算法需求解非线性方程组，求解复杂且一般存在多解。
由障碍物阻挡引起的多径干扰和非视距误差以及蜂窝通信系统 中"远近效应"引起的多址干扰都会极大地影响TDOA测量精度，导 致定位准确度不高。为减小定位误差的影响，求解时虽然可以使用
4泰勒级数展开法、球面交叉法、球面插值法、分治法、chan方法等， 但都可能存在迭代计算不收敛、初值要求高、定位精度低、可行解 不唯一等问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于支持向量回 归机的时差定位方法。
本发明采用的技术方案是
一种基于支持向量回归机的时差定位方法，包括以下步骤
A对移动台目标区域进行网格化，计算移动台在网格顶点位置
时到基站间的无误差的信号到达时间差，并按顺序组成时差向量；
B各网格顶点计算的时差向量和网格点坐标的二维分别形成二
组训练样本集;
C通过采用径向基核函数的最小二乘支持向量回归机对训练样 本集进行学习，得到分别估计移动台位置X、 Y坐标的两个最小二乘 支持向量回归机；
D由移动台到各基站间的信号到达时间差测量值组成时差测量 向量分别输入训练后的两个回归机得到移动台的坐标估计值。
本发明的有益效果是通过最小二乘支持向量回归机对目标区域 位置中移动台到各基站间的电波信号到达时间差与移动台位置的坐 标的非线性关系进行学习，定位时将移动台到各基站间的信号到达时 间差作为最小二乘支持向量回归机输入，回归机的输出值则可以作为 目标坐标估计值；利用最小二乘支持向量回归良好的容噪能力和泛化能力，能够极大地抑制信号到达时间差测量误差的影响，明显地提高 位置估计的准确度，且避免迭代计算不收敛、解不唯一的问题。
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图l是本发明的流程图2是本发明训练样本集计算示意图3是本发明估计X、 Y坐标的最小二乘支持向量回归机模型示 意图4是本发明移动台定位示意图。
具体实施例方式
参照图1，本发明提供了一种基于支持向量回归机的时差定位方 法，该方法利用最小二乘支持向量回归机估计移动台位置坐标。主要 包括以下步骤
步骤101:对移动台目标区域进行网格化，由已知位置的基站坐 标、网格顶点坐标和信号传播速度计算移动台在网格顶点位置时到基 站两两间的无误差的信号到达时间差；
步骤102:由移动台在网格顶点位置时到基站两两间的无误差的 信号到达时间差按顺序组成时差向量；
步骤103:以时差向量作为训练样本输入值，网格顶点X坐标作 为训练样本输出值，由各个网格顶点计算的时差向量和X坐标组成 关于X坐标的训练样本集；以时差向量作为训练样本输入值，网格 顶点Y坐标作为训练样本输出值，由各个网格顶点计算的时差向量和Y坐标组成关于Y坐标的训练样本集；
步骤104:通过采用径向基核函数的最小二乘支持向量回归机对 训练样本集进行学习，得到分别估计移动台位置X、 Y坐标的两个最 小二乘支持向量回归机；
步骤105:定位时，由移动台到各定位基站两两间的信号到达时 间差测量值按训练样本集时差向量组成顺序组成时差测量向量；
步骤106:，将时差测量向量输入训练后用于估计X坐标的最小 二乘支持向量机得到移动台坐标估计值；将时差测量向量输入训练后
用于估计Y坐标的最小二乘支持向量机得到移动台Y坐标估计值。
下面将结合附图对本发明实施方式作进详细数学描述 ①参照图2，移动台目标区域『=
><
，有JV个已知位置
并参与定位的基站&(、，少,)(z'-l,2,3，…A0，采用大小为^ 的网格对 目标区域进行网格化，得到M个网格顶点& (xM ，尺)(m = 1,2，…,M); c为电波传播速度，计算各网格顶点G^到各到基站S,的电波传播时间 (TOA) rm,
例如，ru即为网格顶点G,到基站^的电波传播时间。 ②计算各个网格顶点&到定位基站两两之间的信号到达时间 差(TDOA) 7;,,
,y = L,. -、,乂(/w = 1...M,/，_/ = 1…AUj < /)
由于；,」是由基站坐标、网格顶点坐标和信号传播速度计算得
到，可认为是无误差的。以网格顶点GJweM)计算得到的信号到达时间差7;，,，,按一定顺 序组成时差向量^
= Ki,1,2 ， 1,1,3 ，…二,1,W ， ;2,3,…^z,2,JV ， " ]
③ 以网格顶点&(附e M)计算的时差向量^作为训练样本输入 值，并将Gw的坐标值&、凡分别作为训练样本输出，得到训练样本
根据M个网格顶点可以得到关于网格顶点X、 Y坐标值的训练 样本集，它们分别为^={7為1^=(已,^)，附=1,2,'"，的、 A = i W附=(7附，凡)，附=h. .，w 。
④ 参照图3，使用最小二乘支持向量回归机(采用径向基核函
数i^，KJ-exp(-t^t)， 5为核函数参数)对训练样本集A、 ；^进
行学习，其中由最小二乘支持向量回归机训练样本集&得出了 Lagrange乘子^和偏差^的值，由最小二乘支持向量回归机训练样 本集A得出了 Lagrange乘子^和偏差^的值，最后得到训练后的最
小二乘支持向量回归机的决策函数a==IXa(k，「j+夂、
^=/r(「) = 2>y,,(F，KM) + ~。 a、力分别用于估计移动台的X
坐标&、 Y坐标a。
参照图4，定位时，获得移动台&到各定位基站两两间的信号 到达时间差TDOA T^("-iV,","y')后，按训练样本集时差向量
组成顺序组成时差测量向量R =[巧2，7;3,...，；，713，...,；，. J;uv]，将K 分别输入训练后的最小二乘支持向量机决的策函数/x、 a，函数输出值A、 A作为移动台s,的坐标估计值。
以上所述仅为本发明较佳的具体实施方式
，本发明创造并不局限
于上述实施方式，只要其以基本相同的手段达到本发明的技术效果， 都应属于本发明的保护范围。
权利要求
1、一种基于支持向量回归机的时差定位方法，其特征在于，包括以下步骤A对移动台目标区域进行网格化，计算移动台在各网格顶点位置时分别到达各基站间的无误差的信号到达时间差，并按顺序组成时差向量；B各网格顶点计算的时差向量和网格顶点坐标的二维分别形成二组训练样本集；C通过最小二乘支持向量回归机对训练样本集进行学习，得到分别估计移动台位置X、Y坐标的两个最小二乘支持向量回归机；D由移动台到各基站间的信号到达时间差测量值组成时差测量向量分别输入训练后的两个回归机得到移动台的坐标估计值。
2、 根据权利要求1所述的基于支持向量回归机的时差定位方法，其 特征在于，其中所述A包括移动台在网格顶点位置时到各基站两两 间的无误差的信号到达时间差由已知位置的基站坐标、网格顶点坐标 和信号传播速度计算得到。
3、 根据权利要求1所述的基于支持向量回归机的时差定位方法，其 特征在于，其中所述B包括以时差向量作为训练样本输入值，网 格顶点X坐标作为训练样本输出值，由各个网格顶点计算的时差向 量和X坐标组成关于X坐标的训练样本集；以时差向量作为训练样 本输入值，网格顶点Y坐标作为训练样本输出值，由各个网格顶点 计算的时差向量和Y坐标组成关于Y坐标的训练样本集。
4、 根据权利要求1所述的基于支持向量回归机的时差定位方法，其 特征在于，所述方法C具体包括采用径向基核函数将训练样本非 线性映射到高维特征空间，并采用最小二乘支持向量回归机在高维特 征空间中对训练样本集进行学习，得到分别估计X、 Y坐标的两个最小二乘支持向量回归机。
5、 根据权利要求1所述基于支持向量回归机的时差定位方法，其特 征在于，所述方法D具体包括将移动台到各个基站的信号到达时 间差测量值，按训练样本集时差向量组成顺序组成时差测量向量；将 时差测量向量输入训练后用于估计X坐标的最小二乘支持向量机得 到移动台X坐标估计值；将时差测量向量输入训练后用于估计Y坐 标的最小二乘支持向量机得到移动台Y坐标估计值。
全文摘要
本发明公开了一种基于支持向量回归机的时差定位方法，包括对移动台目标区域网格化，计算移动台在各网格顶点位置时分别到达各基站间的无误差的信号到达时间差，按顺序组成时差向量；由各网格顶点计算的时差向量和网格顶点坐标形成二组训练样本集；采用径向基核函数的最小二乘支持向量回归机对训练样本进行学习，得到分别估计移动台位置二维坐标的两个最小二乘支持向量回归机；定位时由移动台到各基站间的信号到达时间差测量值组成时差测量向量分别输入训练后的两个回归机得到移动台的坐标估计值。本发明可以极大抑制信号到达时间差测量误差的影响，明显提高位置估计的准确度，且避免迭代计算不收敛、解不唯一的问题。
文档编号H04W64/00GK101631383SQ200910041720
公开日2010年1月20日 申请日期2009年8月7日 优先权日2009年8月7日
发明者洋 刘, 周松斌, 林创鲁, 钟震宇 申请人:广东省科学院自动化工程研制中心