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申请/专利权人：武汉科技大学

摘要：本发明公开了一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法，步骤包括：分别使用ToA和AoA算法得出UWB标签到定位基站的初始距离信息，再进行基于Wylie识别算法的LOS可信度排序，筛选基站后进行距离重构，进而构造出合适的目标方程组，而重新选取的基站运用ToA算法解算出的初始位置作为Talor‑BFGS联合算法的迭代初值，进行多次迭代逐步逼近UWB标签的真实坐标信息，直至满足预先设定好的误差阈值，输出最终结果。本发明定位方法可以有效减弱在室内定位中NLOS误差对定位精度的影响，在进行Talor‑BFGS联合算法迭代过程中可以为其提供更加可靠的目标方程组和定位初始值，因此，本发明中迭代算法可以输出更高精度的位置信息。

主权项：1.一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1分别使用ToA算法和AoA算法解算UWB定位标签到基站的距离，步骤1包括以下步骤：步骤1.1使用ToA算法得出定位标签到基站i的距离diT；步骤1.2使用AoA算法解算出标签与基站之间的夹角，并推算出UWB标签到基站i的距离diA；根据正弦定理： 则 其中αi为AoA得到的角度信息，li,i+1为基站i到i+1的距离，因此 即可得出距离diA；步骤2基于Wylie识别算法的LOS可信度，即可被判定为视距环境的可能性，步骤2包括以下步骤：步骤2.1根据Wylie识别算法分别计算来自各个基站信道中定位信息的方差为 其中为来自基站i信道定位信息的方差，sit是t时刻到第i个基站的距离测量值，而rit是进行多项式平滑后的测量值；步骤2.2将最小方差对应的基站设置为基站m，其方差为选取方差最小的四个基站分别为BSm，BS1，BS2，BS3，对应的方差为大小关系为基站BSm，BS1，BS2，BS3的LOS可信度高低为BSmBS1BS2BS3，即基站m的信号为LOS环境下的可信度最高；步骤3对步骤1中得到的距离信息进行重构，步骤3包括以下步骤：步骤3.1以ToA测距信息与AoA推导测距信息构造新的距离信息di＝λi1diT+λi2diA其中λi1+λi2＝1；步骤3.2根据步骤2中所得基站m,1,2,3信道中定位信息的方差值，令 其中i＝m,1,2,3；步骤3.3当时，各基站受到NLOS影响程度近似，则令 当时，各基站受到NLOS影响程度差距明显，则令 当时，将放缩到区间同时皆要等程度放缩，再返回步骤3.3进行赋值；步骤4根据前述步骤得出的距离信息，运用Talor-BFGS联合算法进行最终位置解算，步骤4包括以下步骤：步骤4.1运用Talor级数展开算法进行迭代，其中TDOA方程组为步骤2和步骤3得到的基站与距离重构值得出，其中Talor级数展开算法的迭代初值由ToA算法解算得出；步骤4.2采用Talor级数展开算法得到的定位信息作为BFGS拟牛顿迭代算法的迭代初值，进行BFGS拟牛顿迭代，输出最终位置。

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