基于主成分分析原理的时间到达模式匹配定位方法

摘要

本发明公开了一种基于主成分分析原理的时间到达模式匹配定位方法，首先根据给定定位基站网的空间分布，建立空间各点到达基站网的TOA数据库，利用PCA原理分析数据库中TOA模式组成的矩阵，确定参与定位的基站数，提取TOA模式矩阵的特征模式空间，而后将其和终端测量的TOA数据投射到该特征模式空间并进行检索匹配，确定最优匹配的TOA模式在TOA数据库中对应的空间点即为定位点。本发明利用TOA模式匹配的方法，可对无线通信视距误差或非视距误差传播环境下的终端用户实现较准确的定位，定位精度有大幅提高，定位精度可达1米以内，操作性强，处理速度快，可实现对终端用户的实时定位。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于主成分分析原理的时间到达模式匹配定位方法。

背景技术

手机终端设备如何基于基站的测量信息，计算或确定终端在三维空间中的位置坐标，也就是三维定位问题，被认为是现代商用通信网络中对于定位系统真正具有技术难度的挑战。鉴于通信基站所处的电磁信号环境较为复杂。以室内环境为例，无线电信号的传播过程中会经过墙面的多次反射、室内物体的折射和吸收等。这些物理因素会导致通信基站测量得到的诸如距离、角度等信息存在噪声。如何基于这些有噪声的测量，得到对于位置信息的准确估计，也是通信基站实现终端定位亟需解决的问题。现有的一般通用的算法大都是基于分析测量无线电信号的TOA数据中的噪声干扰信号，或者建立相应的求解方程组，很难在精度和效率上同时满足通信基站实现终端定位的需求。

而主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)原理是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于数据压缩编码、模式识别、图像处理等。

发明内容

本发明的目的是提供了一种基于主成分分析原理的时间到达模式匹配定位方法，跳出了分析TOA数据各种测量误差的框架，提供了基于分析从终端用户到达各个基站的TOA分布模式，定位终端用户的一种基于PCA原理的模式识别新方法，克服现有基于无线通信基站定位终端用户精度低，难以保障复杂电磁传播环境下准确高效定位的缺点，精度较高、具有较好实时处理能力、使用尽可能少的基站对终端用户进行定位的新方法，解决复杂电磁环境下终端用户实时高精度定位问题。

为达到本发明的目的，本发明采用技术方案：一种基于主成分分析原理的时间到达模式匹配定位方法，其包括以下步骤：

S1)根据给定基站网的通信半径确定定位区域，并在坐标系中进行网格划分，令xyz轴的划分精度为△r＝(△x，△y，△z)；

S2)根据步骤S1确定的定位区域，建立该区域内的所有空间点到达基站网的TOA数据库，则任一空间点相对于基站网都存在唯一与之对应的TOA分布，并将定位区域中的空间点称为预判终端点，也称TOA原子，同时称所有预判终端点的TOA模式组成的数据库为TOA原子库，则每个原子对应着唯一的TOA模式；用α_w(r_w)表示第w个原子的TOA模式，其中r_w表示第w个原子的空间坐标，则α_w(r_w)＝(τ_w1,τ_w2,τ_wm,…,τ_wM)，令空间总点数为W，w＝1，2，3，…，W；m表示第m个基站，令基站数为M，m＝1，2，3，…，M；τ_wm表示第w个原子到达第m个基站的时间差；由此将每种TOA模式按列排列成一个TOA模式矩阵，用M表示，如式1；

M＝[α₁(r₁),α₂(r₂),α₃(r₃),…,α_W(r_W)]_M×W>

S3)对TOA模式矩阵进行PCA分析，得出M的协方差矩阵用C表示，特征向量矩阵用V表示，V对应的特征值用ξ_m表示，如式2；

式中：β_m表示协方差矩阵C的第m个特征向量；“T”符号表示矩阵转置；

S4)对步骤S3中ξ_m的值进行降序排列，选择前n(n≤M)个ξ，及其对应的特征向量，组成新的特征向量矩阵V_new，也称其为特征模式空间；其中n的选取根据所需定位精度确定，同时n的值确定参与定位的基站数；

S5)将所用预判终端点的TOA模式投射到特征模式空间V_new，得到Ψ＝[ψ₁,ψ₂,ψ₃,…,ψ_W]，如式3：

S6)将被测的TOA数据设为一列向量x，投射到特征模式空间，得到Φ，如式4：

S7)遍历TOA原子库中的各个TOA原子，将遍历到的第w个原子在Ψ中对应的TOA模式与Φ进行匹配，即求取两种TOA模式的相关系数，其求解公式如5:

优选地，将空间任一点与基站网的TOA看成一种模式，通过建立空间各点到达基站网的TOA匹配模板，并利用测量所得被点定位到达基站网的TOA模式，与在TOA匹配模板库中检索出的TOA模式进行匹配，确定匹配模板中与被测TOA模式所对应的空间点即为定位点。

优选地，所述步骤S3到S6完成TOA特征模式空间的提取，并确定参与定位的基站数，完成对TOA模式矩阵的降维处理。

优选地，所述步骤S7是通过求取两组TOA模式的相关系数来确定其匹配度。

优选地，所述步骤S7的遍历算法包括如下步骤：首先设置第一遍历步长遍历整个原子库，令△r_step＝(k₁△x，k₂△y，k₃△z)，k₁，k₂，k₃的值根据所需的定位精度和效率而定，同时求取对应的ρ_w，确定匹配度(ρ_w(r_w))最高的TOA原子对应的空间区域，保留最大ρ_w值对应的TOA原子，并以该原子为中心向外适当扩张，扩张的步长根据所需的定位精度和效率而定，一般扩张1到2个△r_step即可，以确定下一步遍历空间区域；其次设置第二遍历步长遍历确定的空间区域，第二遍历步长设为△r，其中△r远小于△r_step，同时求取对应的匹配度ρ_w(r_w)，并保留ρ_w(r_w)的峰值及其对应TOA原子库中的空间位置即为被定位点的位置，如式6：

r_us＝max{ρ_w(r_w)}>

式中：r_us表示被定位点的空间坐标。

本发明优点是：

本发明能够实时完成目标区域内终端用户的定位，跳出了对TOA测量数据误差分析的框架，定位精度较目前的无线通信基站定位算法有大幅提高，可用于无线电信号在视距或非视距传播环境下对终端用户的定位。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1是本发明根据基站网的空间位置信息构建的空间任一点到达基站网形成TOA模式的结构示意图，图中BS_m表示第m个基站，第d_m表示第m个基站到终端的距离，r_p表示空间任一点的空间坐标，d_m＝‖r_m-r_p‖且d_m＝τ_pmc，c是光在真空中的传播速度。

图2是本发明构建的定位区域内TOA原子库分布示意图。

图3是本发明根据图1中基站坐标信息构建的空间各点到达基站网的TOA模式分布示意图，图中PUS表示任一预判终端点。

图4是本发明利用基站网的空间位置信息及某终端到达该基站网的TOA测试数据进行定位并在视距传播环境下的匹配效果图；

图5与图4相似，其是在非视距传播环境下的匹配效果图。

图6是本发明的终端定位流程图。

具体实施方式

实施例：如图1-6所示，本发明提供一种基于主成分分析原理的时间到达模式匹配定位方法的具体实施例，其包括如下步骤：

S1)根据给定基站网的基站空间坐标及其通信半径确定定位区域，并在坐标系中进行网格划分，令xyz轴的划分精度为△r＝(△x，△y，△z)，如图1所示，本发明根据定位基站网的空间位置坐标绘出的任一空间点到达基站网的TOA分布模式，如图2为本发明针对该实施例绘出的定位区域内TOA原子库分布示意图；

S2)根据步骤S1确定的定位区域，建立该区域内的所有空间点到达基站网的TOA数据库，则任一空间点相对于基站网都存在唯一与之对应的TOA分布，并将定位区域中的空间点称为预判终端点，也称TOA原子，同时称所有预判终端点的TOA模式组成的数据库为TOA原子库，则每个原子对应着唯一的TOA模式；用α_w(r_w)表示第w个原子的TOA模式，其中r_w表示第w个原子的空间坐标，则α_w(r_w)＝(τ_w1,τ_w2,τ_wm,…,τ_wM)，令空间总点数为W，w＝1，2，3，…，W；m表示第m个基站，令基站数为M，m＝1，2，3，…，M；τ_wm表示第w个原子到达第m个基站的时间差；由此将每种TOA模式按列排列成一个TOA模式矩阵，用M表示，如式1；

M＝[α₁(r₁),α₂(r₂),α₃(r₃),…,α_W(r_W)]_M×W>

如图3为本发明针对该实施例绘出的TOA模式矩阵的时空分布。

S3)对TOA模式矩阵进行PCA分析，得出M的协方差矩阵用C表示，特征向量矩阵用V表示，V对应的特征值用ξ_m表示，如式2；

式中：β_m表示协方差矩阵C的第m个特征向量；“T”符号表示矩阵转置；

S4)对步骤S3中ξ_m的值进行降序排列，选择前n(n≤M)个ξ，及其对应的特征向量，组成新的特征向量矩阵V_new，也称其为特征模式空间；其中n的选取根据所需定位精度确定，同时n的值确定参与定位的基站数；

S5)将所用预判终端点的TOA模式投射到特征模式空间V_new，得到Ψ＝[ψ₁,ψ₂,ψ₃,…,ψ_W]，如式3：

S6)将被测的TOA数据设为一列向量x，投射到特征模式空间，得到Φ，如式4：

S7)遍历TOA原子库中的各个TOA原子，将遍历到的第w个原子在Ψ中对应的TOA模式与Φ进行匹配，即求取两种TOA模式的相关系数，其求解公式如5:

为提高遍历效率，实现实时定位，设计了高效遍历算法，具体步骤如下：首先设置第一遍历步长遍历整个原子库，令△r_step＝(k₁△x，k₂△y，k₃△z)，k₁，k₂，k₃的值根据所需的定位精度和效率而定，同时求取对应的相关系数ρ_w，保留最大ρ_w值对应的TOA原子，并以该原子为中心向外适当扩张，扩张的步长根据所需的定位精度和效率而定，一般扩张1到2个△r_step即可，以确定下一步遍历空间区域；其次设置第二遍历步长遍历确定的空间区域，该过程的空间遍历步长可设为△r，同时求取对应的匹配度ρ_w(r_w)，并保留ρ_w(r_w)的峰值及其对应TOA原子库中的空间位置即为被定位点的位置，如式6：

r_us＝max{ρ_w(r_w)}>

式中：r_us表示被定位点的空间坐标。

图4-5给出了遍历TOA原子库时，不同场景中的TOA模式匹配效果，被匹配到的TOA模式与被测TOA模式基本一致。

本发明是基于PCA原理的TOA模式匹配定位无线通信终端的方法，能够根据终端返回的TOA测量数据快速准确地实时获取定位区域内终端的位置，其定位精度较目前常规基于无线通信网络基站定位终端的方法有大幅提高，因其跳出了常规的噪声分析和求解方程组的框架，也是定位方法的一种创新。本发明可用于视距误差或非视距误差传播环境下测量得到的被定位点与基站网的TOA数据，实现无线通信基站对终端用户或者对终端用户的运动轨迹的定位，比如高楼林立的城区、建筑物内部、地下停车场等。

当然上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明主要技术方案的精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。