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CN104519570B - 一种基于射频识别技术的二维tdoa协作节点部署方法 - Google Patents

一种基于射频识别技术的二维tdoa协作节点部署方法 Download PDF

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CN104519570B
CN104519570B CN201410809030.7A CN201410809030A CN104519570B CN 104519570 B CN104519570 B CN 104519570B CN 201410809030 A CN201410809030 A CN 201410809030A CN 104519570 B CN104519570 B CN 104519570B
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于洋
李建雄
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Abstract

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法。该方法以几何精度稀释因子最小化为目标，包括：依据阅读器和标签的既有位置关系，采用分步方式引入协作节点，以标签的坐标为观测向量，更新观测向量的雅克比矩阵和协方差矩阵，获取系统的几何精度稀释因子表达式，建立协作节点目标方位角的驻点求解方程，采用四元二次型转换方法求解获取全部驻点信息，选取取得几何精度稀释因子最小值对应的驻点作为协作节点的最优布设方位。本发明能够提升定位系统精度，实现协作节点的快速精确布设。

Description

一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法
技术领域
本发明属于移动无线通信技术领域，涉及一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法。
背景技术
随着移动通信网络和近距离通信技术的广泛应用，室内无线定位技术获得了广泛的应用空间，在军事、医疗、物流等领域扮演者积极重要的角色。目前，两种典型的室内无线定位技术分别是无线传感器定位技术和射频识别定位技术。其中，频识别定位通过测量标签与多个阅读器之间电波信号的传输特征信息(如时间、相位、幅度等)，获取标签与多个阅读器的之间的空间位置信息，建立特征方程组，求解标签的坐标位置。
射频识别定位技术采用的求解方案主要有收信场强法(Received SignalStrength Indicator，RSSI)、到达角度法(Angle Of Arrival，AOA)、到达时间法(TimeOfArrival，TOA)、到达时间差法(Time Difference Of Arrival，TDOA)四种。相比于其他求解方案，TDOA无需考虑环境复杂度对传输信道造成的影响、无需标签和阅读器之间的精确时钟，无需安装昂贵的天线阵列，且具有良好的定位精度，优势明显。
近年来，将协作通信技术应用于射频定位已经成为业界提高射频识别定位精度和定位稳定性的主流方法。射频识别协作定位的核心思想是借助异构网络体系，通过引入额外的协作节点(如无线传感器节点、超声波节点、超宽带节点)为射频识别系统提供定位辅助信息。研究表明，影响射频识别协作定位系统性能的主要因素有射频系统的硬件性能以及协作节点的部署方式。业界常用几何精度稀释因子(Geometric Dilution OfPrecision，GDOP)反映节点分布对定位精度的影响。相关研究已证明，增加参与定位运算的协作节点数量可以有效地降低GDOP，针对TOA、AOA的协作节点优化部署也已经进入业界研究的视线。
需要指出，合理部署TDOA求解方案中的协作节点对于提高射频识别的定位精度也极具重要意义，但相关研究尚处于起步阶段。
发明内容
本发明需解决的问题是提供一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法
基于该方法，定位系统能够快速、准确地获取多个协作节点的最优布设方式及布设位置，并有效降低移动台的GDOP值，最大程度提升移动台的定位精度。
1、一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法，包括下列步骤：
步骤1：射频识别定位系统采用二维TDOA算法，拟引入W个协作节点提高定位精度，采用分步部署方式，定义引入的第一个协作节点为首增协作节点，定义其他协作节点为非首增协作节点，初始化节点计数器i＝1。
步骤2：定位系统收集标签与N个阅读器之间的测距信息l1，l2，...，lN，设定各阅读器的时间测量信息相互独立，阅读器测量误差均为零均值、误差为的随机变量，所有协作节点测量误差为零均值、误差为的随机变量，以标签的坐标(x，y)为观测向量，引入首增协作节点并将其作为参考节点，构建二维TDOA协作定位系统的观测向量期望的雅克比矩阵HN和协方差矩阵QN。
步骤3：计算并得到二维TDOA协作定位系统的几何精度稀释因子依据Woodbury定理，获得的表达式：
从而有
G11＝N cos2β1-2P cosβ1+(N+1)R-KP2
G12＝G21＝N cosβ1sinβ1-Q cosβ1-P sinβ1-KPQ+(NK+1)F (3)
G22＝N sin2β1-2Qsinβ1+(N+1)S-KQ2
其中，由式(2)可知，GTDOA仅与β1有关。
步骤4：以GTDOA最小化为目标，选取GTDOA中与β1有关的部分，并建立目标函数Q(β1)，求解Q(β1)关于β1的一阶偏导数g为
步骤5：依据万能公式，建立β1求解的六次目标方程
其中，ki的值与系统中阅读器的布设方位有关。
步骤6：通过四元二次型转换方法求解六次目标方程，获得Q(β1)的全部驻点，将全部驻点分别代入Q(β1)，选取取得Q(β1)最小值对应的β1作为首增协作节点的最优布设方位。
步骤7：判断节点计数器的值i和W的关系：若i≤W，更新节点计数器的值i＝i+1，更新N＝N+1，跳转至步骤2，更新系统的雅克比矩阵和协方差矩阵，逐个引入其他非首增协作节点；若i＞W，跳转至步骤8；步骤8：完成全部节点的布设，终止程序。
附图说明：
图1是本发明流程框图；
图2是协作节点布设示意图
具体实施方式：
本发明的主旨是提出一种基于射频识别技术的、适用于二维定位环境协作节点部署方法，该方法采用TDOA定位机制，通过快速、准确地获取多个协作节点的最优布设方式及布设位置，有效降低待定位标签的GDOP值，提升系统定位精度。
下面结合附图1对本发明实施方式作进一步地详细描述。
首先设定本发明的应用场景。基于二维TDOA的射频识别定位系统拟引入W个协作节点，采用分步部署方式逐个布设协作节点，定义引入的第一个协作节点为首增协作节点，定义其他协作节点为非首增协作节点，并以首增协作节点作为参考节点。定位系统收集标签与N个阅读器之间的测距信息l1，l2，...，lN，以标签的坐标(x，y)为观测向量。阅读器测量误差均为零均值、误差为的随机变量，首增协作节点测量误差为零均值、误差为的随机变量。
为便于叙述，设定阅读器测量误差和首增协作节点的测量误差的方差相等，即取K＝1。先介绍首增协作节点的最优布设方法。
一)首增协作节点的最优布设
初始化节点计数器i＝1，构建出观测向量期望的雅克比矩阵HN和协方差矩阵QN：
其中，θi表示第i个阅读器的方位角，φ1表示首增伙伴节点的布设方位角， 其中，(xi，yi)表示第i个基站的位置坐标，(x，y)表示移动台的位置，表示新增伙伴节点的位置坐标，i∈[1，K]。
此时，系统的几何精度稀释因子更新为：
其中，
A1＝NR-P2
A2＝NS-Q2
A3＝PQ-NF
A4＝QR-PF (8)
A5＝(N+1)(PS-QF)
A6＝(N+1)(SR-F2)-(SP2+RQ2-2PQF)
由式(6)可知，GTDOA仅与首增协作节点的布设方位角有关，而与首增协作节点的布设距离无关。
以GTDOA最小化为目标，选取GTDOA中与β1有关的部分，并建立目标函数Q(β1)，求解Q(β1)关于β1的一阶偏导数函数为其中
G＝K1 cos3α+K2 sin3α+K3 cos 2α+K4 sin 2α (9)
+K5 cosα+K6 sinα+K7
K1＝4PA3+2A2Q-2QA1
K2＝2PA2-2PA1-4QA3
K3＝-2A3H
K4＝(A2H-A1H) (10)
K5＝(2A4H-2QA6+2QA1-4A2Q)
K6＝2PA6-2A5H+4PA1-2PA2
K7＝4QA5-4A4P
依据万能公式，建立基于G的β1求解的六次目标方程
其中x＝tan(β1/2)，通过四元二次型转换方法求解六次目标方程，获得Q(β1)的全部驻点，将全部驻点分别代入Q(β1)，选取取得Q(β1)最小值对应的β1作为首增协作节点的最优布设方位即
二)非首增协作节点的最优布设
判断节点计数器的值i和W的关系：如果i≤W，更新节点计数器的值i＝i+1，更新N＝N+1，更新系统的雅克比矩阵和协方差矩阵，获得对应的六次目标方程，依据上述方法获取余下的非首增协作节点的最优布设方位；如果i＞W，完成全部节点的布设，终止程序。
图2给出了一种基于本发明方法的协作节点布设示意图。如图所示，假设定位系统拟引入四个服务节点来提高定位精度，五个已知服务节点的方位角分别为15°、70°、80°、210°、300°。建立二维TDOA协作定位系统GDOP方程，通过求导，获得求解驻点的六次目标方程，计算得到第一个协作节点放置的最优角度为将第一个协作节点作为已知服务节点，更新系统的雅克比矩阵和协方差矩阵，计算得到第二个协作节点放置的最优角度为同理可得第三个协作节点放置的最优角度为第四个协作节点放置的最优角度为此时协作定位系统的几何精度因子达到最小。

Claims (3)

1.一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法，包括下列步骤：
步骤1：射频识别定位系统采用二维TDOA算法，拟引入W个协作节点提高定位精度，采用分步部署方式，定义引入的第一个协作节点为首增协作节点，定义其他协作节点为非首增协作节点，初始化节点计数器i＝1；
步骤2：定位系统收集标签与N个阅读器之间的测距信息l1，l2，...，lN，设定各阅读器的时间测量信息相互独立，阅读器测量误差均为零均值、误差为的随机变量，所有协作节点测量误差为零均值、误差为 的随机变量，以标签的坐标(x，y)为观测向量，引入首增协作节点并将其作为参考节点，构建二维TDOA协作定位系统的观测向量期望的雅克比矩阵HN和协方差矩阵QN；
步骤3：计算并得到二维TDOA协作定位系统的几何精度稀释因子G11、G12、G21、G22均是关于首增协作节点布设方位角β1的函数，因此，GTDOA仅与β1有关；
步骤4：以GTDOA最小化为目标，选取GTDOA中与β1有关的部分，并建立目标函数Q(β1)，求解Q(β1)关于β1的一阶偏导数函数g为
步骤5：依据万能公式，建立β1求解的六次目标方程其中，ki的值与系统中阅读器的布设方位有关；
步骤6：通过四元二次型转换方法求解六次目标方程，获得Q(β1)的全部驻点，将全部驻点分别代入Q(β1)，选取取得Q(β1)最小值对应的β1作为首增协作节点的最优布设方位
步骤7：判断节点计数器的值i和W的关系：若i≤W，更新节点计数器的值i＝i+1，更新N＝N+1，跳转至步骤2，更新系统的雅克比矩阵和协方差矩阵，逐个引入其他非首增协作节点；若i＞W，跳转至步骤8；步骤8：完成全部节点的布设，终止程序。
2.根据权利要求1所述的一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法，其特征在于，步骤3中，依据Woodbury定理，的表达式是：
3.根据权利要求1所述的一种基于射频识别技术的二维TDOA协作节点部署方法，其特征在于，步骤3中，G11、G12、G21、G22的表达式分别为G11＝N cos2β1-2P cosβ1+(N+1)R-KP2；
G12＝N cosβ1sinβ1-Q cosβ1-P sinβ1-KPQ+(NK+1)F；
G21＝N cosβ1sinβ1-Q cosβ1-P sinβ1-KPQ+(NK+1)F；
G22＝N sin2β1-2Q sinβ1+(N+1)S-KQ2；
其中
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