基于TWR-TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115397012A(43)申请公布日2022.11.25(21)申请号202210944228.0(22)申请日2022.08.05(71)申请人南京信息工程大学地址210032江苏省南京市江北新区宁六路219号(72)发明人朱艳萍黄磊穆子健曹仲康(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200专利代理师王慧(51)Int.Cl.H04W64/00(2009.01)G06N3/12(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称基于TWR-TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法(57)摘要本发明公开了一种基于TWR‑TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法，包括以下步骤：S1，根据室内室外场景，设置目标真实运行轨迹；S2，采用ADS‑TWR算法计算目标与两个基站之间的距离差；S3，根据距离差，采用TDOA算法，获得定位精度；S4，采用多种群遗传算法来获得最优的锚点分布；S5，对TDOA结果进行卡尔曼滤波处理；S6，完成目标的定位跟踪后，将定位跟踪结果与目标真实运动轨迹对比进行误差分析，得到理论上的定位跟踪精度。本发明采用卡尔曼滤波算法进一步提高系统的稳定性和定位精度，并采用多种群遗传算法来获得最优的锚点分布，使得传感器布局的影响最小。CN115397012ACN115397012A权利要求书1/2页1.一种基于TWR‑TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据室内室外场景，设置目标真实运行轨迹；S2，采用ADS‑TWR算法计算目标与两个基站之间的距离差；S3，根据距离差，采用TDOA算法，获得定位精度；S4，采用多种群遗传算法来获得最优的锚点分布；S5，对TDOA结果进行卡尔曼滤波处理；S6，完成目标的定位跟踪后，将定位跟踪结果与目标真实运动轨迹对比进行误差分析，得到定位跟踪精度。2.根据权利要求1所述的基于TWR‑TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法，其特征在于，步骤S2中，采用三条消息的ADS‑TWR算法完成测距，飞行时间计算公式如下：误差公式如下：其中，Treply1为DeviceA基站/标签接收信号后的回复延迟，Tround1为DeviceA基站与标签之间每轮通信的总时间；Treply2为DeviceB基站/标签接收信号后的回复延迟，Tround2为DeviceB基站与标签之间每轮通信的总时间；DeviceA的实际频率是期望频率的ka倍，DeviceB的实际频率是期望频率的kb倍。3.根据权利要求1所述的基于TWR‑TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法，其特征在于，步骤S3中，采用TWR‑TDOA定位方法，该定位方法的模型是由一个Tag和四个UWB锚组成UWB三维定位网络；设目标标签坐标为T(x，y，z)，超宽带锚点个数为M，其中有一个主传感器S0和M‑1个次传感器，次传感器的坐标为(xi，yi，zi),i＝1，…，M‑1；设到达各站的时间为ti，各次传感器与主传感器的时间差记为ΔToFi，其中M为锚点个数，c为光速，得到每个次级传感器与主传感器之间的距离差：Δri＝cΔToFi；根据Cramer准则判据，求解判定定位结果的根r0。4.根据权利要求3所述的基于TWR‑TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法，其特征在于，TDOA算法在三维情况下，有三种不同的定位结果：精确、模糊和丢失；对于TDOA定位结果模糊的情况，r0存在两个解，取共轭复根的实部；对于TDOA定位结果精确的情况，r0存在单个解，取此根为精确定位结果下的r0；对于TDOA定位丢失的情况，r0无解，取前一时刻位置和运动状态，按照CV模型进行缺失值填补。5.根据权利要求4所述的基于TWR‑TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法，其特征在于，当TDOA算法中不存在解时，对于目标先前时刻的位置和运动状态，采用CV模型填充缺失位置；CV模型为：X(k+1)＝F(k)X(k)+W(k)2CN115397012A权利要求书2/2页Z(k+1)＝H(k+1)X(k+1)+V(k+1)X(k)为状态向量，为N维列向量；F(k)称为状态转移矩阵；W(k)为过程噪声，其协方差矩阵为Q(k)，为系统中的N×N矩阵；Z(k)为测量向量，为M维列向量，其中M＝3；H(k)为测量矩阵；V(k)为测量噪声。6.根据权利要求1所述的基于TWR‑TDOA估计和MPGA布局优化的UWB定位跟踪系统的实现方法，其特征在于，步骤S4中，定义AVERGDOP为一个平面的平均GDOP，其高度为h：m＝1，2，…，N；n