專利名稱：基于td-scdma系統(tǒng)的井下人員精確定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于移動(dòng)通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于TD-SCDMA系統(tǒng)的井下人員精確定位方法。
背景技術(shù)：
煤礦井下生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜、惡劣，各種自然災(zāi)害造成的礦井重大災(zāi)害及傷亡事故時(shí)有發(fā)生。通過對(duì)各種礦難的分析，造成重大人員傷亡的原因有多種，其中一個(gè)重要的原因是缺乏精確的定位系統(tǒng)，使得對(duì)井下各種生產(chǎn)信息和人員信息無法做到及時(shí)的了解和掌握，當(dāng)突發(fā)事故即將發(fā)生時(shí)不能及時(shí)疏導(dǎo)和撤離工作人員，從而造成人員傷亡。由此可見，礦難發(fā)生后及時(shí)獲得井下工作人的精確位置對(duì)救援工作至關(guān)重要，然而，煤礦井下環(huán)境的特殊性使得對(duì)井下人員的精確定位難以實(shí)現(xiàn)。目前，井下人員的定位基本上采用的是RFID。這種方法是在礦井井口處或其它井下一些關(guān)鍵通道口，使用射頻卡(RFID)讀取的方法對(duì)下井人員進(jìn)行記錄跟蹤。這種方法存在有效工作時(shí)間短、漏讀、定位精度低和功能單一等弊端，因而無法滿足井下高精度、高效率的人員定位要求。3G網(wǎng)絡(luò)在井下人員定位中的應(yīng)用則彌補(bǔ)了傳統(tǒng)定位系統(tǒng)的缺點(diǎn)，TD-SCDMA系統(tǒng)獨(dú)有的智能天線技術(shù)使得TD0A/A0A混合定位方法成為了可能，再加上kalman濾波器在平滑濾波上的優(yōu)勢(shì)和數(shù)據(jù)融合理論的不斷發(fā)展，因此，采用基于TD-SCDMA的混合數(shù)據(jù)融合定位方法是具有可行性且容易實(shí)現(xiàn)的方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了基于TD-SCDMA系統(tǒng)的井下人員精確定位方法，旨在解決目前井下人員的定位基本上采用的是在礦井井口處或其它井下一些關(guān)鍵通道口，使用射頻卡(RFID)讀取的方法對(duì)下井人員進(jìn)行記錄跟蹤，這種方法有效工作時(shí)間短、漏讀、定位精度低和功能單一，無法滿足井下高精度、高效率的人員定位要求的問題。本發(fā)明的目的在于提供基于TD-SCDMA系統(tǒng)的井下人員精確定位方法，該井下人員精確定位方法包括以下步驟:步驟一，獲取信號(hào)到達(dá)基站的時(shí)間TOA和到達(dá)角度AOA ；步驟二,利用改進(jìn)的kalman濾波算法對(duì)獲取的TOA值進(jìn)行去噪處理；步驟三，由去噪處理后獲得的TOA值求得信號(hào)到達(dá)時(shí)間差TDOA值；步驟四，用TD0A/A0A混合Chan算法和TD0A/A0A混合Taylor算法進(jìn)行移動(dòng)臺(tái)的位置估計(jì)；步驟五，利用殘差加權(quán)法對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合，求出新的位置估計(jì)值；步驟六，利用貝葉斯推論對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第二次數(shù)據(jù)融合，求得最終的位置估計(jì)值。進(jìn)一步，在步驟一中，由于TD-SCDMA采用智能天線技術(shù)，可通過MUSIC算法獲得的獲得比較精確的AOA值，TOA值可通過基站直接獲得。進(jìn)一步,在步驟二中,對(duì)TOA值的濾波過程以及kalman濾波算法的改進(jìn)如下:表示在&時(shí)刻從移動(dòng)臺(tái)MS到基站BSm的距離測(cè)量值,則rjti)等于真實(shí)距離(Uti)、系統(tǒng)測(cè)量誤差njti)和NLOS誤差NLOSai)之和，即:^(ti) = dm(ti)+nm(ti)+NL0S(ti) (I)其中njti)為服從均值為零的高斯噪聲，NLOSai) 一般認(rèn)為是符合基于均方根時(shí)延擴(kuò)展T rms的服從指數(shù)、均勻或Delta分布的正隨機(jī)變量；卡爾曼濾波器通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和系統(tǒng)測(cè)量方程把某一時(shí)刻的狀態(tài)值與當(dāng)前以及以前時(shí)刻的測(cè)量值聯(lián)系起來，從而得到當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)值，假設(shè)每隔周期T獲取一次TOA數(shù)據(jù)，則Kalman濾波的狀態(tài)方程為:
權(quán)利要求
1.基于TD-SCDMA系統(tǒng)的井下人員精確定位方法，其特征在于，該井下人員精確定位方法包括以下步驟: 步驟一，獲取信號(hào)到達(dá)基站的時(shí)間TOA和到達(dá)角度AOA ； 步驟二，利用改進(jìn)的kalman濾波算法對(duì)獲取的TOA值進(jìn)行去噪處理； 步驟三，由去噪處理后獲得的TOA值求得信號(hào)到達(dá)時(shí)間差TDOA值； 步驟四，用TD0A/A0A混合Chan算法和TD0A/A0A混合Taylor算法進(jìn)行移動(dòng)臺(tái)的位置估計(jì)； 步驟五，利用殘差加權(quán)法對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合，求出新的位置估計(jì)值； 步驟六，利用貝葉斯推論對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第二次數(shù)據(jù)融合，求得最終的位置估計(jì)值。
2.如權(quán)利要求1所述的井下人員精確定位方法，其特征在于，在步驟一中，由于TD-SCDMA采用智能天線技術(shù)，可通過MUSIC算法獲得的獲得比較精確的AOA值，TOA值可通過基站直接獲得。
3.如權(quán)利要求1所述的井下人員精確定位方法，其特征在于，在步驟二中，對(duì)TOA值的濾波過程以及kalman濾波算法的改進(jìn)如下: 若Ijt1)表示在\時(shí)刻從移動(dòng)臺(tái)MS到基站BSm的距離測(cè)量值，則I^ti)等于真實(shí)距離(Uti)、系統(tǒng)測(cè)量誤差njti)和NLOS誤差NLOSai)之和，即:
4.如權(quán)利要求3所述的井下人員精確定位方法，其特征在于，如果測(cè)量噪聲V(k)受到NLOS的影響，則濾波估計(jì)值文(ArA)也會(huì)收到影響而高于正常值，由于卡爾曼濾波器具有記憶性，這種影響會(huì)一直持續(xù)下去，為減小NLOS誤差對(duì)TOA估計(jì)值的影響，在迭代過程中，首先設(shè)定一個(gè)門限值，然后將最優(yōu)濾波值與該門限值進(jìn)行比較，如果大于門限值，則舍去該值，用上一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值來代替該時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值；反之，則保留該值，重復(fù)迭代，可有效地克服NLOS影響。
5.如權(quán)利要求1所述的井下人員精確定位方法，其特征在于，在步驟三中，由去噪處理后獲得的TOA值求得信號(hào)到達(dá)時(shí)間差TDOA值時(shí)，由于TD-SCDMA系統(tǒng)具有精確的時(shí)鐘同步，可直接利用kalman濾波處理后的TOA值相減得到TDOA值。
6.如權(quán)利要求1所述的井下人員精確定位方法，其特征在于，在步驟四中，用TD0A/A0A混合Chan算法和TD0A/A0A混合Taylor算法進(jìn)行移動(dòng)臺(tái)的位置估計(jì)時(shí)，利用TD-SCDMA的智能天線技術(shù)獲得較精確的AOA值，結(jié)合TDOA值，建立相應(yīng)的方程組，再利用Chan算法和Taylor算法分別進(jìn)行求解，得到移動(dòng)臺(tái)的位置估計(jì)值。
7.如權(quán)利要求1所述的井下人員精確定位方法，其特征在于，在步驟五中，利用殘差加權(quán)法對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合，求出新的位置估計(jì)值時(shí)，利用殘差公式
8.如權(quán)利要求1所述的井下人員精確定位方法，其特征在于，在步驟六中，利用貝葉斯推論對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第二次數(shù)據(jù)融合，求得最終的位置估計(jì)值時(shí)，根據(jù)貝葉斯推論計(jì)算出方差為O的向量X的加權(quán)向量為
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于TD-SCDMA系統(tǒng)的井下人員精確定位方法，獲取信號(hào)到達(dá)基站的時(shí)間TOA和到達(dá)角度AOA；利用改進(jìn)的kalman濾波算法TOA值去噪處理；由去噪處理后的TOA值求得信號(hào)到達(dá)時(shí)間差TDOA值；用TDOA/AOA混合Chan算法和TDOA/AOA混合Taylor算法進(jìn)行移動(dòng)臺(tái)的位置估計(jì)；利用殘差加權(quán)法對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合，求出新的位置估計(jì)值；利用貝葉斯推論對(duì)位置估計(jì)值進(jìn)行第二次數(shù)據(jù)融合，求得最終的位置估計(jì)值；該井下人員精確定位方法利用TD-SCDMA系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和數(shù)據(jù)融合的優(yōu)越性，采用TDOA/AOA混合數(shù)據(jù)融合定位算法，定位精度高，解決了煤礦井下人員定位困難的問題。
文檔編號(hào)H04W4/02GK103152695SQ20131005490
公開日2013年6月12日 申請(qǐng)日期2013年2月4日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月4日
發(fā)明者李燈熬, 馮丁, 趙菊敏, 趙寶峰 申請(qǐng)人:太原理工大學(xué)