专利名称：一种基于偏度和最大斜率的超宽带无线定位方法
技术领域：
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，具体是一种基于偏度和最大斜率的超宽带无线定位方法。
背景技术：
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O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(IOOMbps-IGbps)、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。 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(TimeDifference ofArrival)、基于接收信号强度估计的RSS (Received SignalStrength)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TOA、TDOA估计的定位技术是最适合于UWB的。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。针对于指纹定位方法，Guvenc,I.和 Z. Sahinoglu 在期刊《I EEECommunicationsLetters))的论文((Threshold selection for UffB TOAestimation based on kurtosisanalysis》中对IEEE802. 15. 4a信道进行模拟通过统计信号强度的峭度分布得到峭度与TOA门限的对应关系。但是该算法只有在信噪比SNR(Signal to Noise Ratio)高(大于27分贝)的时候，TOA估计精度才较好(可以达到10纳秒左右)，而在低、中信噪比环境下的精度并不闻。在IEEE802. 15. 4a的CMl和CM2信道下分别对峭度、偏度、方差和最大斜率在不同的信噪比下进行仿真分析可以发现，在不同的信道下同一参数随着不同信噪比的走势基本相同，而且可发现峭度和偏度均随着SNR的增加而增加，但是偏度增加更快；最大斜率和标准差均随着信噪比的减小而减小，但是最大斜率减小更快。因为偏度和最大斜率比峭度和标准差变化更快，所以他们更能反映不同的信噪比，所以更加适合用来选择门限值。同时可以发现当信噪比大于15dB时偏度变化较快，但低于15dB时，偏度变化较慢，但此时最大斜率变化较快；相反当信噪比小于15dB时，最大斜率变化较快，但大于15dB时最大斜率变化较慢，但此时偏度变化较快。所以没有单个参数能够在任何信噪比下准确反映信噪比的变化，因此本专利提出使用偏度和最大斜率的联合估计算法，这样可以保证在各个信噪比下能够准确地反映信号的变化情况。联合参数定义如下J = S-M其中J为联合参数，S为偏度，M为最大斜率。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于偏度和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。特别是在中低信噪比环境下通过提闻TOA估计精度从而提闻指纹定位的精度。一种基于偏度和最大斜率的超宽带无线定位方法主要包括以下四个步骤A.建立指纹数据库通过采集积分能量块的信息，建立联合参数J、TOA估计误差E、归一化门限Threshold三个参数的指纹数据库；·B.曲线拟合对指纹数据库进行曲线拟合，建立对应于最小TOA估计误差&__的不同联合参数J与归一化门限Thresholdpmin的对应关系F,即Thresholdpmin = F(Jmin)；C. TOA估计在第i次定位时，根据采集的实时信号的偏度Si和最大斜率Mi，得到联合参数Ji,利用对应关系F(Ji),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TOA估计值Ti;D. UffB无线定位根据TOA估计值Ti,再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无线定位。进一步，在上述步骤A中需要对于给定范围的信噪比[ENRmin，ENRmaJ按照St印ENK的步长，循环测试Timesmax次,每次循环时均需要根据从Thresholdmin到Thresholdmax,步长为StepThresh()ld的多个不同的门限，分别判断其TOA估计误差，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TimesniaxX (ENRmax-ENRmin) /StepENE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Tb ;积分器的第η个输出Ζ[η]即为第η个能量块的能量大小；3)统计所有能量块的偏度和最大斜率，并计算联合参数J ;4)找出第一个超过Threshold的能量块对应的中间时刻，即为TOA估计时间；5)计算TOA估计误差E ； 6)将联合参数只归一化门限Threshold和TOA估计误差E三个参数保存到指纹数据库中。进一步，在上述步骤B中需要在已经建立的指纹数据库中执行如下的步骤I)统计所有相同联合参数J在不同阈值Threshold下的误差的平均值Ej ；2)统计不同J的误差最小值Ejwn所对应的阈值Thresh0Ic^min ；3)将J和阈值Thresholdhlin进行曲线拟合，得到二者对应关系F。进一步，在上述步骤C中当在进行第i次定位时需执行如下的步骤I)接收UWB信号；2)计算每个能量块的大小；
3)统计所有能量块的偏度Si和最大斜率Mi,并计算联合参数Ji ；4)将Ji代入拟合的曲线F中得到门限值Thresholdi ；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TOA估计时间凡。本发明对比已有技术具有以下显著优点I.显者提闻了 TOA估计的精度,从而可以提闻基于UWB定位系统的定位精度。2.无论在低信噪比环境下还是高信噪比环境下，TOA估计精度均优于常用的其他的方法，从而可以提高基于UWB定位系统的定位稳定性。
图I是本发明的总体流程图。图2是建立指纹数据库的流程图。图3是基于能量检测接收的原理图。图4是计算最大斜率的原理图。图5是曲线拟合的流程图。图6是TOA估计的流程图。图7是在CMl信道下对TOA估计误差的对比分析。图8是在CM2信道下对TOA估计误差的对比分析。
具体实施方式
下面结合
本发明的实施方式。图I是本发明的基于偏度和最大斜率的超宽带无线定位方法的总体流程图，本定位方法分为四个阶段，具体包括A.建立指纹数据库通过采集积分能量块的信息，建立联合参数J、TOA估计误差E、归一化门限Threshold三个参数的指纹数据库；B.曲线拟合对指纹数据库进行曲线拟合，建立对应于最小TOA估计误差Epmin的不同联合参数J与归一化门限ThreshoIw_min的对应关系F,即Threshold^min = F(Jmin)；C. TOA估计在第i次定位时，根据采集的实时信号的偏度Si和最大斜率Mi，得到联合参数Ji,利用对应关系F(Ji),计算得到最佳归一化门限Threshold」，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TOA估计值Ti;D. UffB无线定位根据TOA估计值Ti,再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无线定位。如图2所示，在上述步骤A中需要对于给定范围的信噪比[ENRmin，ENRmaJ按照StepENK的步长，循环测试Timesmax次，每次循环时均需要根据从Thresholdmin到Thresholds,步长为Skpltoestold的多个不同的门限，分别判断其TOA估计误差，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TimesniaxX (ENRmax-ENRmin) /StepENE次；
2)计算每个能量块的大小接收到步骤I)发送的信号后，按照积分步长Tb计算每个能量块的大小；用图3所示的原理图，主要包括一个低噪声放大器(LNA)、平方器(C)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Tb ;积分器的第η个输出Z [η]可以表示为
权利要求
1.一种基于偏度和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，建立联合参数J、TOA估计误差E、归一化门限Threshold三个参数的指纹数据库； B.曲线拟合对指纹数据库进行曲线拟合，建立对应于最小TOA估计误差Ej_min的不同联合参数J与归一化门限Thresholdpmin的对应关系F,即Thresholdpmin = F (Jmin)； C.TOA估计在第i次定位时，根据采集的实时信号的偏度Si和最大斜率Mi,得到联合参数Ji,利用对应关系F(Ji)，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TOA估计值Ti ； D.UffB无线定位根据TOA估计值Ti,再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无线定位。
2.根据权利要求I所述的定位方法，其特征在于上述步骤A中需要对于给定范围的信噪比[ENRmin, ENRmaJ按照StepENK的步长,循环测试Timesmax次,每次循环时均需要根据从Thresholdmin到Threshold.,步长为Stepltoestold的多个不同的门限，分别判断其TOA估计误差，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TimeSmaxX (ENRmax-ENRmin)/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Tb ;积分器的第η个输出Ζ[η]即为第η个能量块的能量大小； 3)统计所有能量块的偏度和最大斜率，并计算联合参数J; 4)找出第一个超过Threshold的能量块对应的中间时刻，即为TOA估计时间； 5)计算TOA估计误差E； 6)将联合参数J、归一化门限Threshold和TOA估计误差E三个参数保存到指纹数据库中。
3.根据权利要求I所述的定位方法，其特征在于上述步骤B中需要在已经建立的指纹数据库中执行如下的步骤 1)统计所有相同联合参数J在不同阈值Threshold下的误差的平均值Ej； 2)统计不同J的误差最小值Epmin所对应的阈值Thresh0Ic^min； 3)将J和阈值Thresholdhlin进行曲线拟合，得到二者对应关系F。
4.根据权利要求I所述的定位方法，其特征在于上述步骤C中当在进行第i次定位时需执行如下的步骤 1)接收UWB信号； 2)计算每个能量块的大小； 3)统计所有能量块的偏度Si和最大斜率Mi,并计算联合参数Ji； 4)将Ji代入拟合的曲线F中得到门限值Thresholdi； 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TOA估计时间凡。
全文摘要
本发明属于无线定位技术领域，具体是一种基于偏度和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偏度和最大斜率，进而得到联合参数，并建立联合参数、TOA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TOA估计误差的联合参数与归一化门限的对应关系F；C.根据采集的实时信号的偏度和最大斜率得到联合参数，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TOA估计值；D.根据TOA估计值，再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无线定位。本发明首次将偏度和最大斜率融合，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。
文档编号H04W64/00GK102905367SQ20121039031
公开日2013年1月30日 申请日期2012年9月29日 优先权日2012年9月29日
发明者崔学荣, 张 浩, 李娟 , 张国平, 吴春雷, 王景景, 吕婷婷, 王辛杰 申请人:中国石油大学(华东)