一种室内移动目标定位方法及系统

1.本发明涉及室内定位技术领域，特别是涉及一种室内移动目标定位方法及系统。


背景技术：

2.随着现代通信技术的改革创新，以及更多新型移动设备比如手机、平板电脑、可穿戴设备等物联网设备性能的飞速增长，人类进入万物互联时代，许多基于位置感知功能的应用如室内外导航、商品导购、抢险救援、医疗监护等在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用，人们对定位服务的需求不断增加，而一切基于位置感知应用的基础便是能连续可靠地为其提供位置信息，即可以在多种复杂环境下获取设备或用户的位置。
3.室外定位和基于位置的服务已经成熟，基于全球卫星导航定位系统和地图的位置服务被广泛应用，其原理是利用用户终端与已知卫星之间的距离来测量用户的准确位置信息，可以很好地满足室外环境下的定位需求。对于室外场景，美国的全球定位系统(gps)、俄罗斯的格洛纳斯系统(glonass)、欧盟的伽利略(galileo)和中国的北斗卫星导航系统(bds)己覆盖全球，相关导航定位服务已广泛应用在室外场景。
4.但是随着社会现代化的推进，人们的主要活动越来越集中在室内。据统计，人们每天80％的时间都是在室内环境中度过，这一实际需求也促使了室内定位技术的研究。但通常室内环境复杂，卫星信号在室内环境下衰减严重，且卫星定位精度较差，无法满足室内定位的需求。除此之外，待测目标与探测器之间障碍物多，这使得传输信号表现为多径密集，非视距传播。因此传统室外定位系统，无法很好满足室内定位应用的需求。一系列基于室内定位的技术应运而生，如红外(infrared)技术，无线局域网(wlan)技术，蓝牙(bluetooth)技术，超宽带(uwb)技术，射频识别(rfid)技术等，在室内场景中均有广泛应用。
5.但其实现在并没有一套完善的系统可以很好的满足室内定位的需求，现有的大多数定位系统都是针对静止目标的室内定位，通过对定位算法的改进优化，从而提高静止目标室内定位系统的定位精度。而针对移动目标的定位系统，则是侧重于提出优化不同的室内定位跟踪算法以及移动节点的路径规划等，由是否需要测距又可以将定位算法分为基于测距的定位算法和无需测距的定位算法。传统的基于测距的定位算法主要有三边测量法、三角测量法、最大似然估计法等。无需测距的定位算法主要有质心算法(centroid localizationalgorithm)、凸规划定位算法(convex programming localization algorithm)、dv-hop(distancevector-hop)算法、amorphous算法、mds(multidimensional scaling)算法、apit(approximate point-in-triangulationtext)算法等。
6.对于基于测距的室内定位系统而言，不论是静止目标室内定位系统还是移动目标室内定位系统，在理论分析上，任一时刻多个参考节点(reference node，rn)与某一目标节点(blindnode，bn)之间的通信测距过程都是在该时刻同时进行的，即任一时刻可以进行多组参考节点与同一待测目标的通信测距。然而在室内定位系统的实际应用中，当采用时分复用方式实现多个参考节点与待测目标的测距过程时，由于信道、频率以及硬件模块等的限制，除广播通信外，在任一时刻各个参考节点与待测目标之间只能进行点对点通信，因此
在任一时刻多个参考节点无法同时与待测目标进行通信过程，即各个参考节点需分时与待测目标进行测距，以避免通信冲突。对于静止目标的室内定位系统而言，参考节点的分时测距对其并无影响，然而对于移动目标的室内定位系统而言，由于参考节点的分时以及待测目标的移动性，在任一参考节点与待测目标进行测距过程中，待测目标也在不断运动，因此当下一参考节点再对待测目标进行测距时，待测目标的位置已经发生改变。因此在整个定位过程中，参考节点与待测目标进行多组分时测距时待测目标的移动则成为了引起定位误差的主要因素。
7.基于此，亟需一种能够提高定位精度的定位方法及系统。


技术实现要素：

8.本发明的目的是提供一种室内移动目标定位方法及系统，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模，使其更加适用于室内移动目标定位系统的实际应用，提高室内移动目标的定位精度。
9.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
10.一种室内移动目标定位方法，所述定位方法包括：
11.考虑多个参考节点的分时测距过程中待测目标的移动性，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模，得到改进后室内定位系统模型；
12.根据所述改进后室内定位系统模型对经典室内定位算法进行改进，得到改进后室内定位算法；
13.利用所述改进后室内定位算法对所述改进后室内定位系统模型进行求解，得到所述待测目标的定位结果。
14.一种室内移动目标定位系统，所述定位系统包括：
15.模型改进模块，用于考虑多个参考节点的分时测距过程中待测目标的移动性，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模，得到改进后室内定位系统模型；
16.算法改进模块，用于根据所述改进后室内定位系统模型对经典室内定位算法进行改进，得到改进后室内定位算法；
17.定位模块，用于利用所述改进后室内定位算法对所述改进后室内定位系统模型进行求解，得到所述待测目标的定位结果。
18.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
19.本发明用于提供一种室内移动目标定位方法及系统，先考虑多个参考节点的分时测距过程中待测目标的移动性，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模，得到改进后室内定位系统模型。再根据改进后室内定位系统模型对经典室内定位算法进行改进，得到改进后室内定位算法。最后利用改进后室内定位算法对改进后室内定位系统模型进行求解，得到待测目标的定位结果。本发明针对室内移动目标定位系统，将任意时刻多个参考节点对待测目标的分时测距以及在进行多组分时测距过程中待测目标的移动性考虑在内，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模以及算法研究，使其更加适用于室内移动目标定位系统，实现定位误差的有效抑制，提高系统定位性能。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1为本发明实施例1所提供的点对点通信模式下的测距时序图；
22.图2为本发明实施例1所提供的定位方法的方法流程图；
23.图3为本发明实施例1所提供的改进后室内定位系统模型的示意图；
24.图4为本发明实施例1所提供的改进后taylor定位算法的流程图；
25.图5为本发明实施例1所提供的两种模型下taylor定位算法定位性能基于距离偏量的变化曲线图；
26.图6为本发明实施例1所提供的两种模型下taylor定位算法定位性能基于运动速度的变化曲线图；
27.图7为本发明实施例1所提供的两种模型下taylor定位算法定位性能基于测距间隔时间的变化曲线图；
28.图8为本发明实施例1所提供的dw1000的芯片结构图；
29.图9为本发明实施例1所提供的sds-twr测距流程图；
30.图10为本发明实施例1所提供的基于速度时间的测距模型下taylor定位算法定位性能基于测距间隔时间的变化曲线图；
31.图11为本发明实施例2所提供的定位系统的系统框图。
具体实施方式
32.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
33.本发明的目的是提供一种室内移动目标定位方法及系统，涉及物联网领域、无线传感器领域以及室内定位领域，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模，使其更加适用于室内移动目标定位系统的实际应用，提高室内移动目标的定位精度。
34.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
35.实施例1：
36.对于基于测距技术的室内定位系统而言，不论是静止目标室内定位系统还是移动目标室内定位系统，在经典室内定位系统的理论模型中，认为任意时刻某一待测目标可以与多个参考节点同时通信进行距离测量，然而在室内定位系统的实际应用中，当采用时分复用方式实现多个参考节点与待测目标的测距过程时，由于信道、频率以及硬件模块等的限制，除广播通信外，在任一时刻各个参考节点与待测目标之间只能进行点对点通信，即任一时刻待测目标并没有办法同时与多个参考节点进行通信测距。
37.如图1所示，其为m个参考节点(rn
1-rnm)与待测目标节点bn在点对点通信模式下的
测距时序过程(在二维坐标系下，至少需要三个参考节点才能实现对待测目标的定位，即m需大于等于3；在三维坐标系下，m≥4)。在t0时刻参考节点rn1与待测目标节点bn进行通信测距，在t1时刻rn1完成与bn的通信测距过程，开始进行参考节点rn2与bn的通信测距，在t2时刻完成。以此类推，在t
m-1
时刻开始进行参考节点rnm与bn的通信测距，在tm时刻完成。至此，所有参考节点才完成与待测目标节点的通信测距过程，测距周期为t，通过各个参考节点获取到与待测目标节点的测距信息，服务器可以对待测目标节点的位置进行定位。
38.由上述的时序分析可知，在基于时分复用方式的室内定位系统的实际应用中，在点对点通信模式下，任意时刻，多个参考节点rn
1-rnm对待测目标的测距需分时进行，以避免通信冲突。在广播通信模式下，对于多目标定位系统，当任一待测目标通过广播与多个参考节点进行通信测距时，为避免通信冲突，其他待测目标只能等候，即在广播模式下，涉及的则是待测目标的分时测距，是本实施例研究问题的另一种情况。然而在经典室内定位系统模型的理论分析中，却认为任意时刻多个参考节点与某一待测目标之间的通信测距过程都是在该时刻同时进行的，即认为多个参考节点对待测目标的测距周期t为单位时间，任一时刻可以进行多组参考节点与待测目标的通信测距过程。在k时刻下，经典室内定位系统的测距模型(即本实施例所述的经典室内定位系统模型)如下：
[0039][0040]
式(1)中，d
i,k
表示在k时刻下，第i个参考节点与待测目标之间的距离；(xk，yk，zk)为在k时刻，待测目标的位置坐标；(xi，yi，zi)为在k时刻，第i个参考节点的位置坐标；vk表示测量噪声，且vk服从n(0，rk)分布。
[0041]
对于静止目标的室内定位系统而言，参考节点的分时测距对其并无影响。然而对于移动目标室内定位系统，由于参考节点的分时测距以及待测目标的移动性，在任一参考节点与目标进行测距的过程中，待测目标也在不断运动，因此当下一参考节点再对目标进行测距时，待测目标的位置已经发生改变，从而导致上述经典室内定位系统模型并不适用于移动目标定位系统的实际应用，其参考节点与待测目标进行多组分时测距时待测目标的移动性也成为了引起移动目标定位系统定位误差较大的关键因素。
[0042]
因此，本实施例针对室内移动目标定位系统，将任意时刻多个参考节点对待测目标的分时测距以及在进行多组分时测距过程中待测目标的移动性考虑在内，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模，从而使其更加适用于室内移动目标定位系统的实际应用，并且基于新建立的系统模型进行经典室内定位算法的理论推导，进而分析室内移动目标定位系统中主要系统参数对其定位性能的影响，从而为实际移动目标室内定位系统的应用提供理论基础以及参数指标。
[0043]
具体的，本实施例用于提供一种室内移动目标定位方法，如图2所示，所述定位方法包括：
[0044]
s1：考虑多个参考节点的分时测距过程中待测目标的移动性，对经典室内定位系
统模型重新进行系统建模，得到改进后室内定位系统模型；
[0045]
具体的，本实施例建立了应用于三维坐标系下的m个固定参考节点对任一个待测移动目标的改进后室内定位系统模型，如图3所示，矩形代表移动目标的运动起始点，三角形代表移动目标的运动终止点，实线代表移动目标的实际运动轨迹，而虚线则代表m个参考节点在对待测目标进行分时测距过程中待测目标的运动轨迹，用以形象的表明将多个参考节点的分时测距以及待测目标的移动性考虑在内而建立的室内移动目标定位系统模型。本实施例根据移动目标室内定位系统中多个参考节点的分时测距以及在进行多组分时测距期间待测目标的移动性特性，对经典室内定位系统模型(如式(1)所示)重新进行系统建模，建立了基于距离偏量的测距模型和基于速度时间的测距模型。即本实施例所述的改进后室内定位系统模型包括基于距离偏量的测距模型和基于速度时间的测距模型。
[0046]
(1)基于距离偏量的测距模型
[0047]
由于多个参考节点的分时测距以及待测目标的移动性，在任一参考节点与待测目标进行通信测距的过程中，待测目标仍在不断运动，因此当下一参考节点对待测目标进行测距时，待测目标的位置已经发生改变，参考节点观测的目标位置也随着其运动而不断变化。定义第i个参考节点(rni)的位置坐标为rni＝(xi,yi,zi)，在任意时刻k，参考节点观测待测目标的第i个位置坐标为bn
k(i)
＝(x
k(i)
,y
k(i)
,z
k(i)
)，则m个参考节点对待测目标的测距观测模型如下：
[0048][0049]
式(2)中，d
i,k
表示在k时刻，第i个参考节点观测到的待测目标距离，即第i个参考节点与待测目标之间的距离，i＝1,2,
…
,j,
…
,m，m为参考节点的个数；vk表示测量噪声，vk服从n(0,rk)分布。
[0050]
然而在实际的定位理论分析中，认为在任意时刻k，通过求解参考节点观测的与待测目标的多个距离方程组成的上述方程组(即式(2))，得出的待定位节点(即待测目标)在该时刻下的位置仅为单个点坐标(xk,yk,zk)，因此k时刻，在参考节点与待测目标进行多组测距过程中，将参考节点测得的第一个待测目标位置定义为待测目标的实际位置，也就是式(2)中的待求位置，即bn
k(1)
(x
k(1)
,y
k(1)
,z
k(1)
)＝bn(xk,yk,zk)。那么在测距过程中由于待测目标的不断移动，后续参考节点观测到的待测目标位置的偏移即为在移动目标定位系统中引起定位误差的关键因素。
[0051]
定义后续任意两个参考节点观测的待测目标位置之间的距离偏移量均相等，为δd，其中δd＝(δ
x
,δy,δz)，则后续参考节点测得的待测目标位置均可由第一个参考节点测得的待测目标位置推导，即k时刻，参考节点观测的第i个待测目标位置为bn
k(i)
＝bn
k(i-1)
δd，
则m个参考节点对移动目标的观测模型(也即本实施例所述的基于距离偏量的测距模型)变成：
[0052][0053]
式(3)中，d
i,k
为在k时刻，第i个参考节点与待测目标之间的距离，i＝1,2,
…
,j,
…
,m，m为参考节点的个数；(xk，yk，zk)为在k时刻，待测目标的位置坐标；(δ
x
，δy，δz)为在k时刻，两个参考节点测得的待测目标位置坐标之间的距离偏移量；(xi，yi，zi)为在k时刻，第i个参考节点的位置坐标；vk为测量噪声。
[0054]
(2)基于速度时间的测距模型
[0055]
任意两个参考节点观测的待测目标位置之间的距离偏移量δd还可以表示为待测目标运动速度与任意两个参考节点间的测距间隔时间的乘积，在基于距离偏量的测距模型中定义任意待测目标位置之间的距离偏移量δd均相等，则在基于速度时间的测距模型中则定义待测目标一直保持匀速运动，速度为v，且任意两个参考节点间的测距间隔时间相等，均为δ
t
，则δd＝(v
x
×
δ
t
,vy×
δ
t
,vz×
δ
t
)，建立待测目标运动模型如下：
[0056][0057]
式(4)中，(p
x,k
,p
y,k
,p
z,k
)表示待测目标在k时刻的位置；(v
x,k
,v
y,k
,v
z,k
)表示待测目标在k时刻的速度；t表示单位采样间隔；ωk表示过程噪声，ωk服从n(0,qk)分布。
[0058]
由以上研究可知，在任意时刻k，参考节点观测到的第一个目标节点位置即为待测目标的真实位置，即z
k,1
＝sk，则其他参考节点观测的待测目标位置模型为：
[0059][0060]
式(5)中，由于本实施例建立的系统模型中共有m个固定参考节点，且参考节点观
测到的第一个移动目标位置已经给出，因此在这里i为正整数，且2≤i≤m；z
k,i
为k时刻第i个参考节点观测到的待测目标的位置。
[0061]
由上述的待测目标运动模型和参考节点观测到的待测目标位置模型，可以建立待测目标的观测模型(即本实施例所述的基于速度时间的测距模型)为：
[0062][0063]
式(6)中，d
i,k
为在k时刻，第i个参考节点与待测目标之间的距离，i＝1,2,
…
,j,
…
,m，m为参考节点的个数；(p
x,k
，p
y,k
，p
z,k
)为在k时刻，待测目标的位置坐标；δ
t
为两个参考节点间的测距间隔时间；(v
x,k
，v
y,k
，v
z,k
)为在k时刻，待测目标的速度；(xi，yi，zi)为在k时刻，第i个参考节点的位置坐标；vk为测量噪声。
[0064]
s2：根据所述改进后室内定位系统模型对经典室内定位算法进行改进，得到改进后室内定位算法；
[0065]
由于经典室内定位算法是基于经典室内定位系统模型(即式(1))而求解出待测目标的位置，而通过上述分析，可以知道经典室内定位系统模型并不适用于本实施例所述的室内移动目标的定位场景，因此s1针对室内移动目标，对经典室内定位系统模型进行了系统的重新建模，建立了两种测距模型，因测距模型的改进，经典室内定位算法已不适用，因此，本实施例对经典室内定位算法进行改进，使其更加适用于移动目标定位系统的实际应用，并且能大大减小由参考节点的分时测距以及待测目标的移动而引起的定位误差。总而言之，本实施例的定位算法是基于测距模型而进行推导研究的，因测距模型的改进，定位算法也进行了相应的改进。
[0066]
s3：利用所述改进后室内定位算法对所述改进后室内定位系统模型进行求解，得到所述待测目标的定位结果。
[0067]
本实施例的经典室内定位算法可为taylor定位算法，基于s1新建立的改进后室内定位系统模型，进行了一种室内经典定位算法的理论研究，对taylor定位算法进行重新推导，改进后室内定位算法为改进后的taylor定位算法，则s3可以包括：
[0068]
(1)对待测目标的位置进行初始化，得到初始估计位置；
[0069]
(2)用taylor级数将改进后室内定位系统模型中的距离表达式在初始估计位置处展开，并忽略二次以上展开项，得到测量值误差矢量；
[0070]
(3)令测量值误差矢量为0，利用加权最小二乘法计算得到误差；
[0071]
(4)判断误差是否小于预设门限值；
[0072]
(5)若是，则以初始估计位置作为待测目标的定位结果；
[0073]
(6)若否，则以初始估计位置和误差的和作为下一循环中的初始估计位置，返回“用taylor级数将改进后室内定位系统模型中的距离表达式在初始估计位置处展开”的步骤。
[0074]
具体的，本实施例以基于速度时间的测距模型为例，对taylor定位算法的改进过程进行进一步的说明：基于式(6)的测距模型得到距离表达式，将待测目标的运动速度v以及测距间隔时间等引入taylor定位算法中，得到改进后的taylor定位算法，使其更加适用于移动目标定位系统的实际应用，并且能大大减小由参考节点的分时测距以及待测目标的移动而引起的定位误差。
[0075]
taylor定位算法(taylor级数展开算法)是一种需要初始估计位置的递归算法，每一次递归中，通过求解测距误差的局部最小二乘(ls)解来改进对标签的位置估计。如图4所示，其为改进后的taylor定位算法的流程图，包括如下步骤：
[0076]
①
假设待测目标的真实位置为(x,y,z)，初始估计位置为与真实值误差是δ
x
，δy，δz，那么有：
[0077]
②
由上述基于速度时间的系统建模，可得到距离表达式，距离表达式如下：
[0078][0079]
将上述距离表达式在处用taylor级数展开，忽略二次以上的展开项则有：
[0080][0081]
式(8)中，di为参考节点到目标节点(即待测目标)的真实距离值。
[0082]
各项偏导项值为：
[0083][0084]
则有：
[0085][0086]
令
[0087][0088]
则可以得到测量值误差矢量为：
[0089]
ψ
t
＝h
t-g
t
δ；
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0090]
式(12)中，ψ
t
为测量值误差矢量；h
t
为距离偏差矩阵；g
t
为偏导矩阵；δ为误差。
[0091]
③
令误差函数(即测量值误差矢量)ψ
t
＝0，根据加权最小二乘法求得：
[0092]
δ＝(g
tt
q-1gt
)-1gtt
q-1ht
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0093]
式(13)中，q是测量误差的协方差矩阵。
[0094]
④
判断是否小于给定门限值，若小于门限值，则是目标节点的定位结果；如果δ大于门限值，则继续进行第
⑤
步。
[0095]
⑤
令转到第
②
步继续执行。
[0096]
进一步的，本实施例基于上述步骤中建立的系统测距模型以及推导的理论算法，对整个移动目标定位系统进行仿真研究，验证上述系统模型下定位算法的有效性，并且分析移动目标室内定位系统中主要系统参数对待测目标定位性能的影响。具体的，针对新建立的测距模型和定位算法对整个移动目标室内定位方案进行仿真分析，通过具体的数据分析，验证了本实施例重新推导的taylor定位算法的正确性、适用性以及有效性，可以有效抑制由多个参考节点对待测目标的分时测距以及在进行多组测距过程中待测目标的移动性而产生的定位误差。
[0097]
通过对经典室内定位系统模型和基于移动目标室内定位系统模型(即本实施例建立的两种改进后室内定位系统模型)的定位算法进行仿真分析，以均方根误差(rootmean square error，rmse)，即位置真实值与估计值差值平方的均值的算数平方根作为判定标准，分析针对移动目标，在经典室内定位系统模型和基于本实施例所提的改进后室内定位系统模型下taylor定位算法的性能表现，以及几个系统参数对该算法定位性能的影响，为后续实际移动目标定位系统的应用提供理论基础和参数指标。
[0098]
在三维坐标系下，均方根误差(rmse)的公式如下：
[0099][0100]
式(14)中，(x,y,z)为待测目标的真实位置；为由定位算法得出待测目标的估计位置。
[0101]
在三维坐标系下，参考节点的位置固定不变，在本实施例的仿真实验中设置参考节点的位置坐标分别为rn1＝(20,0,0)，rn2＝(0,20,0)，rn3＝(0,0,20)，rn4＝(20,20,20)。任一待测目标在四个参考节点的覆盖范围内随机移动，待测目标的运动起始点为bn1(5,5,1.5)，待测目标以v
x
＝1m/s,vy＝1m/s,vz＝1m/s做匀速运动，单位采样间隔为t＝0.1s，采样次数为n＝120，过程噪声wk的协方差矩阵qk如下式左，测量噪声vk的协方差矩阵rk如下式右。
[0102][0103]
(1)基于距离偏量的测距模型的仿真分析
[0104]
针对室内移动目标定位系统，分别仿真了a.经典室内定位系统测距模型和b.基于距离偏量的测距模型下的taylor定位算法，并分析了两种不同系统模型下定位算法在基于距离偏量的模|δd|变化的定位性能表现。s1中定义任意两个参考节点观测到的待测目标位
置之间的距离偏移量为δd，且δd＝(δ
x
,δy,δz)，则
[0105]
如图5所示，其为在经典室内定位系统测距模型和基于距离偏量的测距模型下taylor定位算法随着|δd|变化的定位性能变化曲线图，变化曲线图的自变量为任意两个参考节点观测的待测目标位置之间的距离偏移量|δd|，变化范围为0-2(m)，变化曲线图的因变量为均方根误差rmse值，用以评估定位系统定位性能的好坏，均方根误差的值越小，定位精度越高，定位性能的表现越好。图5中的部分仿真数据如下表1所示，表1随机选取了30组数据，表中deltad代表任意两个参考节点观测的待测目标位置之间的距离偏移量|δd|，rmse1代表经典taylor算法的均方根误差值，rmse2代表基于距离偏量的测距模型下的taylor算法的均方根误差值。
[0106]
表1
[0107][0108][0109]
(2)基于速度时间的测距模型的仿真分析
[0110]
在基于速度时间的测距模型中，可以用待测目标的运动速度v与任意两个参考节点间的测距间隔时间δ
t
的乘积，来表示基于距离偏量的测距模型中任意两个参考节点观测的待测目标位置之间的距离偏移量δd，即δd＝v
×
δ
t
。因此，在这一部分，可将δd分解为两部分，分别探究待测目标的运动速度v和测距间隔时间δ
t
这两个系统参数对定位性能的影响。
[0111]
①
待测目标的运动速度v
[0112]
针对室内移动目标定位系统，分别仿真了a.经典室内定位系统测距模型和b.基于速度时间的测距模型下的taylor定位算法，并分析了上述两种不同系统模型下定位算法在基于待测目标运动速度v变化的性能表现。
[0113]
如图6所示，其为在经典室内定位系统模型和基于速度时间的测距模型下taylor定位算法随着待测目标的运动速度v变化的定位性能变化曲线图，变化曲线图的自变量为待测目标的运动速度变化范围为1-10(m/s)，变化曲线图的因变量为均方根误差rmse值，用以评估定位系统定位性能的好坏，设定任意两个参考节点间的测距间隔时间为δ
t
＝0.05s。图6中的部分仿真数据如下表2所示，表2是随机选取了30组数据，表中v代表待测目标的运动速度，rmse1代表经典taylor算法的均方根误差值，rmse2代表基于速度时间的测距模型下的taylor算法的均方根误差值。
[0114]
表2
[0115][0116][0117]
②
任意两个参考节点间的测距间隔时间δ
t
[0118]
在这一部分，针对室内移动目标定位系统，分别仿真了a.经典室内定位系统测距模型和b.基于速度时间的测距模型下的taylor定位算法，并分析了上述两种不同系统模型下定位算法在基于任意两个参考节点间的测距间隔时间δ
t
变化的性能表现。
[0119]
如图7所示，其为在经典室内定位测距模型和基于速度时间的测距模型下taylor
定位算法随着δ
t
变化的定位性能变化曲线图，变化曲线图的自变量为任意两个参考节点间的测距间隔时间δ
t
，变化范围为0-1(s)，变化曲线图的因变量为均方根误差rmse值，用以评估定位系统定位性能的好坏。图7中的部分仿真数据如下表3所示，表3随机选取了30组数据，表中deltat代表任意两个参考节点间的测距间隔时间，rmse1代表经典taylor算法的均方根误差值，rmse2代表基于速度时间的测距模型下的taylor算法的均方根误差值。
[0120]
表3
[0121][0122][0123]
从以上三个基于不同系统参数而变化的定位性能曲线图可以看出，随着几种不同系统参数(距离偏移量|δd|、待测目标运动速度v、测距间隔时间δ
t
)的不断变化，几种系统模型下的taylor定位算法的均方根误差值rmse均随着自变量的增大而增大。此外，不论是基于距离偏量的测距模型还是基于速度时间的测距模型下的taylor定位算法的定位性能均明显优于经典室内定位系统测距模型下的算法，说明本实施例所提出的基于移动目标室内定位系统测距模型下的定位算法可以有效抑制由多个参考节点对待测目标的分时测距以及在进行多组测距过程中待测目标的移动性而产生的定位误差。
[0124]
综上所述，通过建立更加符合实际情况下的室内移动目标定位系统模型，从而将多个参考节点对待测目标的分时测距以及在进行多组测距过程中待测目标的移动性引入其中，重新进行系统建模和算法理论推导，通过仿真分析验证了重新建模的系统模型以及定位算法的有效性，可以更好的抑制由于移动目标定位系统实际应用过程中的复杂性而带
来对其定位性能的影响。
[0125]
根据上述研究分析，还可探究在满足不同室内定位系统性能要求的前提下，系统的参数设置问题等，为实际的移动目标室内定位系统的搭建部署提供理论基础以及参数指标。具体的，根据几种系统参数如：距离偏量|δd|、待测目标的运动速度v、参考节点的测距间隔时间δ
t
等对定位性能的影响曲线图，在满足不同室内定位系统性能要求的前提下，探究对于不同运动速度的移动目标，其任意两个参考节点间的测距间隔时间的参数设置问题，使待测目标在这段间隔时间内，可以移动满足系统定位性能的距离偏移量，从而使得对于移动目标定位系统的研究更具实际意义，可以为实际的定位系统搭建过程以及参考节点的轮询时间等提供理论基础和参数指标。
[0126]
本实施例针对采用时分复用方式下的室内移动目标定位系统，将任一时刻在基于点对点通信模式下多个参考节点对待测目标的分时测距以及在进行多组分时测距期间待测目标的移动性考虑在内，对经典室内定位系统模型进行了系统的重新建模，从而使其更加适用于移动目标定位系统的实际应用。并且基于新建立的系统模型进行了经典室内定位算法的理论推导以及仿真研究，进而分析了室内移动目标定位系统中主要系统参数对其定位性能的影响，从而为实际移动目标室内定位系统的应用提供理论基础以及参数指标。本实施例对经典室内定位系统进行了重新建模，建立了基于距离偏量的测距模型和基于速度时间的测距模型。基于距离偏量的测距模型将多个参考节点进行分时测距期间由于待测目标移动而产生的距离偏量δd引入测距模型；而基于速度时间的测距模型是将距离偏量δd分解为待测目标的运动速度v和测距间隔时间δ
t
两部分，将运动速度v和测距间隔时间δ
t
引入测距模型，基于上述测距模型，对经典的taylor定位算法进行了理论的重新推导以及仿真分析，相较于经典室内定位系统模型下的taylor定位算法，验证了基于上述系统模型下定位算法的有效性。此外，根据主要系统参数对定位性能的影响，为实际室内移动目标定位系统的搭建部署提供理论基础以及参数指标。
[0127]
本实施例所建立的适用于室内移动目标定位系统的测距模型可以应用于各种室内定位技术以及系统中，超宽带(ultra-wideband，uwb)技术是近年来发展起来的无线电技术，它不需要使用传统通信体制中的载波，而是使用纳秒至皮秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，信号具有ghz量级的带宽。超宽带室内定位利用脉冲波的良好抗多径效应和精确测距特性，可以实现具有高精度、高可靠性的室内定位系统。因此在此简单介绍本实施例中的测距模型在uwb室内定位系统中的应用：
[0128]
超宽带技术是一种无载波的无线通信技术，具有传输速率快、测距精度高、功耗低、抗多径干扰能力强等特点。20世纪60年代，uwb最初用于军事目的，直到2002年美国联邦通信委员会(fcc)才发布商业化规范。fcc给出了超宽带信号的两种定义：一种为相对带宽大于20％的电磁波信号，另一种则基于绝对带宽，信号的10db带宽大于500mhz即可。其表达式如下所示：
[0129]
1.相对带宽大于20％，则信号满足：
[0130][0131]
2.绝对带宽大于500mhz，则信号满足：
[0132]fh-f
l
≥500mhz；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0133]
上式中，fh、f
l
是信号衰减为10db时的上限截止频率、下限截止频率，fc为中心频率，计算公式为(f
h-f
l
)/2。为了避免对其他无线波通信系统的相互干扰，fcc规定超宽带信号的规范工作频谱为3.1ghz-10.6ghz(可用频谱为7.5ghz)，辐射功率不超过41.25dbm/mhz。
[0134]
本实施例使用decawave公司的dw1000超宽带芯片开发了超宽带接收发射模块。dw1000是一款低功耗单芯片cmos无线接收发射芯片，符合ieee802.15.4-2011超宽带(uwb)标准，跨越了从3.5ghz到6.5ghz的6个射频频段，支持110kbps、850kbps、6.8mbps的数据速率。
[0135]
如图8所示，其为dw1000的芯片结构图，dw1000由一个包含接收器和发送器的模拟前端和一个与主机连接的数字后端组成。接收器和发射器共用一个天线，可以通过选择开关来进行发送和接收模式的切换。接收器由rf模拟信号接收端和数字信号接收端组成，接收器可在低噪声放大器中放大接收到的信号，然后将其直接下变频为基带信号，最后基带信号被解调并导入到接收缓冲寄存器中，并通过spi接口传输给主机控制器。与接收器类似，发射器由rf模拟信号发射端和数字信号发射端组成。发射器通过将数字编码的待发送数据通过模拟脉冲发生器来生成发送脉冲序列，之后由双平衡混频器上变频为合成器生成的载波，并按照ieee 802.15.4-2011规定的uwb信道中心频率调制，最终得到的rf信号将会在发射之前进行放大处理。
[0136]
dw1000通过spi与主机控制器进行通信。状态控制单元包含控制逻辑电路和寄存器组，寄存器组主要分为配置寄存器、状态寄存器、控制寄存器、数据缓冲寄存器和诊断寄存器。主机通过spi接口访问和写入寄存器组来对dw1000进行控制。此外，dw1000还具有片上一次性可编程(otp)存储器。该存储器可用于存储校准数据，例如发射功率电平、晶体初始频率误差调整和范围精度调整，这些调整值可以在需要时自动检索。
[0137]
dw1000内部具有一个片上晶体振荡器，该晶振以38.4mhz的频率工作，dw1000支持以外部38.4mhz的振荡源来代替该片上晶振。由片上晶振器引出的rf pll和clkpll两个锁相环时钟分支电路分别用于rf前端的信号生成、获取和数字后端的信号处理、ic控制。此外dw1000还有一个内部13khz振荡器，用于低功耗睡眠状态的唤醒控制。主机接口包括与主机控制器通信的spi接口和mac功能单元，包括循环冗余码(fcs)生成、循环冗余校验(crc)过程和接收帧过滤等。
[0138]
对于基于测距技术的室内定位系统而言，测距信息的准确与否直接影响定位系统的定位精度。dw1000芯片支持双边双向测距(double-sided two-way ranging，ds-twr)方法，其作为传播时间(time offlight，tof)测距过程中常用的方法之一，以严格的时间对称约束来消除时钟漂移的影响，定位精度可达厘米级，因此采用sds-twr测距方法作为本实例的测距信息的获取方式。如图9所示，其为sds-twr的测距流程图，首先，待测目标节点发送poll帧给参考节点，发送时间为t0；参考节点接收poll帧，接收时间为a1，并于a2时刻发送response帧给待测目标，计算出a1到a2的时间间隔t
replya
(参考节点a的消息处理时延)；待测目标于t1时刻接收到response帧，并在t2时刻发送final帧，其中final帧中包含了t0到t1的时间间隔t
roundt
(待测目标t的消息往返时延)，以及t1到t2的时间间隔t
replyt
(待测目标t的消息处理时延)；参考节点于a3接收到final帧，记录final帧中的t
roundt
和t
replyt
值，并计算出a2到a3的时间间隔t
rounda
(参考节点a的消息往返时延)，此外，图9中t0到t3的时间间隔tc代表
待测目标完成一次与参考节点的测距过程所需要的时间。此时，在参考节点处，通过计算出信号的飞行时间t
prop
，用t
prop
乘以信号的飞行速度c并可以计算出待测目标到参考节点的距离d。
[0139][0140]
如将上述定位系统应用于室内场所下任一房间内的行人定位，根据统计经验，行人的行走的速度介于1.1-1.5m/s之间，因此设置待测目标三维坐标系下的运动速度分别为v
x
＝1m/s,vy＝1m/s,vz＝0m/s，则该待测目标的实际速度为在系统状态噪声的影响下，便可以模拟实际情况下的行人行走速度。系统的其他参数设置也仍和仿真分析中相同。仿真得出的基于速度时间测距模型下的taylor定位算法随着测距间隔时间δ
t
变化的定位性能曲线图如图10所示。设计该室内定位系统的定位性能要求为rmse≤0.5m，则要求任意两个参考节点间的测距间隔时间小于等于ts，而由上述ds-twr测距的流程可知，待测目标与任一参考节点完成测距过程至少需要的时间为tc。因此，在该应用实例中，应设置任意两个参考节点的测距间隔时间为tc≤δ
t
≤ts。
[0141]
以上针对行人定位系统下参考节点测距间隔时间设计的简单例子，通过有效的测距间隔时间参数设计，不仅很好的满足了定位系统的性能要求，而且有利于参考节点的轮询调度。因此，可将本实施例内容应用于各种移动目标的室内定位系统中，不仅可以有效降低系统的定位误差，而且可以探究在满足不同室内定位系统性能要求的前提下，其任意两个参考节点间的测距间隔时间的参数设置问题，使待测目标在这段时间间隔内，可以移动满足系统定位性能的距离偏移量，进而使得对于移动目标定位系统的研究更加具有实际意义，可以为实际的定位系统搭建过程以及参考节点的轮询时间设置问题等提供理论基础和参数指标。
[0142]
实施例2：
[0143]
本实施例用于提供一种室内移动目标定位系统，如图11所示，所述定位系统包括：
[0144]
模型改进模块m1，用于考虑多个参考节点的分时测距过程中待测目标的移动性，对经典室内定位系统模型重新进行系统建模，得到改进后室内定位系统模型；
[0145]
算法改进模块m2，用于根据所述改进后室内定位系统模型对经典室内定位算法进行改进，得到改进后室内定位算法；
[0146]
定位模块m3，用于利用所述改进后室内定位算法对所述改进后室内定位系统模型进行求解，得到所述待测目标的定位结果。
[0147]
其中，改进后室内定位系统模型包括基于距离偏量的测距模型和基于速度时间的测距模型。
[0148]
本实施例设计了一种基于移动目标的室内定位系统，针对室内移动目标定位系统，当其在任一时刻对待测目标进行定位时，将该时刻多个参考节点对待测目标的分时测距以及在进行多组分时测距期间待测目标的移动性考虑在内，对经典室内定位系统模型进行了系统的重新建模，建立了基于距离偏量的测距模型和基于速度时间的测距模型，将距离偏量δd、待测目标的运动速度v和测距间隔时间δ
t
等引入测距模型，使其更加适用于移动
目标定位系统的实际应用；并基于上述测距模型，进行了经典taylor定位算法的重新推导和仿真研究，验证了基于上述系统模型下定位算法的有效性。此外，根据主要系统参数对定位性能的影响，探究在满足不同室内定位系统性能要求的前提下，对于不同运动速度的移动目标，其任意两个参考节点间的测距间隔时间的参数设置问题，使待测目标在这段时间间隔内，可以移动满足系统定位性能的距离偏移量，进而使得对于移动目标定位系统的研究更加具有实际意义，可以为实际的定位系统搭建过程以及参考节点的轮询时间设置问题等提供理论基础和参数指标。
[0149]
本说明书中每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0150]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。