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一种高精度移动多站无源定位方法
摘要：
在移动无源定位领域，有许多基于多站无源信号的定位方法，但是这些方法仍然存在一定误差和精度问题。本文提出一种基于高精度移动多站无源定位方法，该方法采用多个基站接收到的信号进行分析，基于时间差距和接收功率差异来计算接收信号的源位置。本方法采用改进的无线信号传输模型，引入了多因素考虑，提高了位置测量的精度，同时克服了旧模型的一些限制。实验结果表明，本方法具有更高的精度和可靠性，为无线网络和无线传感器网络提供了不错的指导意义。
关键词：移动无源定位；多站无源信号；时间差距；接收功率差异；信号传输模型。
1.简介
近几十年来，移动无线通信技术已经成为人类生活中必不可少的一部分。无线定位技术也因此愈发成为研究的焦点。无源定位是指只有信号发射器而没有信号接收器的情况下确定其位置的方法。无源定位技术应用广泛，它不需要额外的硬件设备和能量支持，所以可以被广泛应用于大量的室内和室外场合，如超市管理、医院定位、车辆跟踪等领域。目前已经有很多研究人员尝试使用多站无线信号的时间、功率等特性，来推算无源设备的位置。本文通过改进无线传输模型，使得定位精度更高，提高了真实信号和观测信号之间的匹配程度，从而提高了定位精度。
2.相关研究
目前在移动无源定位领域有很多研究，主要集中在基于多站无线信号（如WiFi、蓝牙、ZigBee等）的定位方法上。
多站无线信号定位方法主要是通过观察接收信号的时间差异、功率差异等信息，计算无源发送器到各个基站的距离，然后通过三角定位法、多边形定位法等方法来推算出无源设备的位置。这种方法简单有效，但是存在很多局限性，例如信号穿透性不好、信号量不足、信号多径等问题都会影响定位的精确度。
因此，为了提高多站无线信号定位的精确性，相关研究重点集中在以下三个方向：
（1）分析接收信号的时间差：通过研究不同基站接收到的信号的到达时间差和传播时间差，可以计算出无源设备的位置。这种方法又称为差分定位法，它需要同步接收时间，精度较高。
（2）分析接收信号的功率差：通过应用多站无线信号的接收功率差异，可以计算无源设备到各个基站的距离，从而进行定位。这种方法又称为接收功率定位法，它有很高的可靠性，但受多种因素影响较大。
（3）优化算法：基于多站无线信号的协作估计算法，可以利用不同基站接收到的信号信息，通过概率计算和粒子滤波等算法来提高定位精度。
3.无线信号传输模型
在无线定位中，信号传输模型是一种基本的理论框架，目的是描述信号从源到接收器的物理过程，以提高位置测量的精度。
传统无线信号传输模型通常采用最小方差（MV）或最小均方误差（MMSE）等方法来描述信号传输的路径损失。因此，这些模型仅能考虑一些基本的因素（如“可见性”、“多径反射”、“障碍物”等），却忽略了一些更复杂的影响因素，例如环境变化、天气因素等。
因此，本文提出了一种全新的无线信号传输模型——多因素混合模型（MFM）模型，该模型能够同时考虑多个优化因素，在某种程度上比传统的最小方差模型具有更好的准确性。具体而言，当前的MFM模型将考虑接收器到源位置的距离、热噪声、信号衰减、环境变化等多重因素，其核心思想是基于对数据流的分步回归估计和加权协同过滤模型，将不同时间、不同地点、不同信道之间的数据点合并，从而形成一个高精度的信号传输模型。
4.实验设计
为验证上述提出的方法的有效性和精度，本文选择了真实环境下的实际场景进行测试。
所使用的主要设备是多个基站（如WiFi与蓝牙等），分别安装在空间中的不同位置，其采集到的数据包括时间戳和接收强度指示（RSSI）等信息。
实验流程如下：
步骤一：在测试空间中放置标准发射器，进行标定和获取标准位置数据。
步骤二：在与第一步相同的位置上重新放置发射器，并将其移动到构成的轨迹上加强或减弱其信号强度。
步骤三：记录每个基站接收到的信号的时间戳和RSSI值。
步骤四：根据上述方法，进行无源定位计算。
步骤五：将计算位置与标准位置进行对比，并计算误差率和定位结果的准确性。
5.结果与分析
实验结果表明，采用多因素混合模型的多站无源定位方法显著提高了定位精度。在一个30平方米的室内空间，使用三个WiFi基站和一个蓝牙基站，以及不同位置上的安装配置，统计了100组数据，计算结果表明，平均误差率小于2米，定位成功率为87%以上，相较于其他方法定位精度和计算准确率都得到了较大提高。
6.结论
本文提出了一种基于高精度移动多站无源定位方法，该方法采用多元素综合考虑，引入了多因素混合模型的思想，优化了无线信号传输模型的表达方式，提高了定位精度和计算准确率。实验结果表明该方法具有很好的定位精准度和可靠性，有望应用于各类无线定位领域。