[发明专利]基于超宽带能量谱特征向量的被动式定位算法

摘要

本发明提供一种基于超宽带能量谱特征向量的被动式定位算法，包括以下步骤：设置多个超宽带信号发射机和多个超宽带信号接收机；所述超宽带信号接收机接收所述超宽带信号发射机发送的UWB信号，并提取与目标人员有关的接收信号，采用最大能量选择算法选择目标人员所处信号传输路径的接收信号，并通过小波包构造该接收信号的能量谱特征向量；通过神经网络算法和该接收信号的能量谱特征向量计算目标人员所在的所述超宽带信号接收机到所述超宽带信号发射机的信号传输路径的距离；根据多个目标人员所在的所述超宽带信号接收机到所述超宽带信号发射机的信号传输路径的距离计算目标人员的位置坐标。 1

主权项

1.一种基于超宽带能量谱特征向量的被动式定位算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，设置多个超宽带信号发射机和多个超宽带信号接收机；

步骤2，所述超宽带信号接收机接收所述超宽带信号发射机发送的UWB信号，并从所述UWB信号中提取与目标人员有关的接收信号；

步骤3，所述超宽带信号接收机通过最大能量选择算法选择能量最大的接收信号作为目标人员所处信号传输路径的接收信号；

步骤4，所述超宽带信号接收机采用小波包分解目标人员所处信号传输路径的接收信号，并根据分解所得的小波包系数构造目标人员所处信号传输路径的接收信号的能量谱特征向量；

步骤5，所述超宽带信号接收机通过神经网络算法和目标人员所处信号传输路径的接收信号的能量谱特征向量，计算目标人员所在的所述超宽带信号接收机到所述超宽带信号发射机的信号传输路径的距离；

步骤6，根据多个目标人员所在的所述超宽带信号接收机到所述超宽带信号发射机的信号传输路径的距离计算目标人员的位置坐标。

2.根据权利要求1所述的基于超宽带能量谱特征向量的被动式定位算法，其特征在于，步骤2中，从所述UWB信号中提取与目标人员有关的接收信号的具体步骤为：

根据超宽带信道中无人时超宽带信号接收机接收的UWB信号的先验知识，提取由于目标人员的存在而产生的接收信号：

r_p(t)＝r(t)‑r_np(t)

其中，r_np(t)为超宽带信道中无人时的UWB信号；α_k和τ_k为与目标人员无关的第k条路径的幅度和到达时延，n₁(t)为超宽带信道中无人时的环境噪声；r_p(t)为与目标人员有关的接收信号，其包含噪声；

对r_p(t)做归一化处理，得到：

R(t)即为从所述UWB信号中提取的与目标人员有关的接收信号。

3.根据权利要求2所述的基于超宽带能量谱特征向量的被动式定位算法，其特征在于，步骤3的具体步骤为：

步骤3.1，对R(t)进行N层小波包分解，得到第N层从低频到高频各频带成分系数构成的特征信号S_Nj(N＝i,j＝1,2,…2ⁿ)；

步骤3.2，计算特征信号的频带局部能量E_sj：

步骤3.3，构造特征向量：对每一信号进行小波包分解，计算各频带的局部能量，得到一组与信号相对应的能量{E_ij,j＝1,2,……2ⁿ}，即可确定与此能量序列对应的特征向量P＝(E₁,E₂,……E_n)；

步骤3.4，对特征向量进行归一化处理：

令则即为归一化的小波包特征向量。