买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明公开一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统及方法，包括异常值剔除单元、观测数据精细筛选单元及目标定位单元；所述异常值剔除单元用于对观测数据进行聚类并在此基础上进行异常值剔除；所述观测数据精细筛选单元对每个超宽带设备的观测值进行最小化筛选；所述目标定位单元用以实现目标位置的高精度估计定位。本发明能准确地从干扰环境中估计出目标的坐标位置，抑制干扰并可靠地检测出干扰中的目标，采用本发明提供的方法及系统装置，能有效地从强干扰环境下，准确地估计出目标靶点的位置，极大提高超宽带设备在室内复杂环境下的抗干扰性能。

主权项：1.一种抗强干扰的超宽带高精度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：异常数据剔除；所述步骤一异常数据剔除的具体方式为：首先，假设4个超宽带设备获取得到目标的观测距离分别为R0，R1，R2，R3，已知观测集O1,O2,...,On，其中每个观测都是一个4维向量,即第n次观测On＝[R0n,R1n,R2n,R3n]，数据聚类的目标是找到满足下式的聚类Si，i＝1，2，…，6， 式中ui是Si中所有观测集的均值；通过下式把每个观测分配到聚类中，使得到聚类观测中心的平方和最小； 式中t是迭代次数，mi是聚类观测值的中心，具体计算如下： 对于上一步得到的每一个聚类，以聚类中观测值的中心，作为新的观测均值中心点；在干扰对情况下都存在异常值，这些观测数据数量总数远远少于正常数值的观测数据，因此对某个聚类对数据数量少于整个文件数据数量十分之一，就可判定为该类为异常值的数据聚类，并接下来剔除；反之，则提取该聚类的第一个观测数据作为该类的观测数据代表值；步骤二：观测数据精细筛选；所述步骤二观测数据精细筛选的具体计算为Rk＝min[RkS1,RkS2,RkS3,RkS4,RkS5]，k＝1，2，…，4，min为取最小值函数；步骤三：目标高精度定位；所述步骤三中目标高精度定位的具体方法为：设置目标位置xt,yt,zt，四个超宽带设备的坐标分别为x0,y0,z0、x1,y1,z1、x2,y2,z2、x3,y3,z3，由四个超宽带设备可提供四个观测方程： 进一步化简可得：Ap＝b5式中观测矩阵为： 目标位置向量p为： b向量为： 传统采用最小二乘法进行求解可得到目标位置估计值为： 实际情况下，由于测量误差，观测方程组为：Ap≈b10随后引入L2范数正则化的方法，对上述最小二乘法进行改进，建立优化对目标函数如下： 式中模型参数λ0；对上式求导可得： 由上式等于0可推导得到改进最小二乘法模型的解为: 最终得到目标位置估计值为:

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南通大学 一种抗强干扰的超宽带高精度定位系统及方法