多个锚点定位时的锚点优选方法（附公式和python代码讲解）

news2024/11/23 18:59:19

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以下是将上述 MATLAB 代码转化为 Python 代码的版本。我们使用 NumPy 库进行数值计算，并使用 itertools 库生成锚点组合。

1. 基于几何分布的选择

锚点的几何分布影响定位的可辨识性。选择位置均匀分布的锚点组合可以提高定位精度。具体来说，锚点之间的角度和距离应该尽可能大。

可以通过计算锚点之间的最小角度来评估锚点组合的几何分布：

import numpy as np
from itertools import combinations

def geometric_selection(anchors):
    best_combination = []
    max_angle = 0
    
    num_anchors = anchors.shape[0]
    
    for k in range(3, num_anchors + 1):  # 至少选择3个锚点
        for combo in combinations(range(num_anchors), k):
            selected_anchors = anchors[list(combo), :]
            angles = []
            # 计算每个锚点组合的角度
            for j in range(len(selected_anchors)):
                idx = [(j + i) % len(selected_anchors) for i in range(2)]
                angle = np.arccos(np.clip(np.dot(selected_anchors[j] - selected_anchors[idx[0]], 
                                                    selected_anchors[j] - selected_anchors[idx[1]]) /
                                           (np.linalg.norm(selected_anchors[j] - selected_anchors[idx[0]]) * 
                                            np.linalg.norm(selected_anchors[j] - selected_anchors[idx[1]])), -1.0, 1.0))
                angles.append(np.degrees(angle))
            min_angle = min(angles)
            # 更新最佳组合
            if min_angle > max_angle:
                max_angle = min_angle
                best_combination = combo
                
    return best_combination

2. 基于距离最小化的选择

选择能够最小化定位误差的锚点组合。通过计算锚点位置与真实位置之间的距离，选择误差最小的组合。

可以通过求解定位误差来评估锚点：

def trilateration(baseP, R_calcu):
    baseX, baseY = baseP[:, 0], baseP[:, 1]
    len_base = baseP.shape[0]
    H = np.array([[baseX[1] - baseX[0], baseY[1] - baseY[0]]])
    
    a = 0.5 * (baseX[1] ** 2 + baseY[1] ** 2 - R_calcu[1] ** 2 - baseX[0] ** 2 - baseY[0] ** 2 + R_calcu[0] ** 2)
    
    for i in range(2, len_base):
        H = np.vstack((H, [baseX[i] - baseX[0], baseY[i] - baseY[0]]))
        a = np.append(a, 0.5 * (baseX[i] ** 2 + baseY[i] ** 2 - R_calcu[i] ** 2 - baseX[0] ** 2 - baseY[0] ** 2 + R_calcu[0] ** 2))
    
    X = np.linalg.inv(H.T @ H) @ H.T @ a  # 左逆求解
    return X

def distance_minimization(anchors, true_position):
    best_combination = []
    best_position = None
    best_error = float('inf')
    
    num_anchors = anchors.shape[0]
    
    for k in range(3, num_anchors + 1):
        for combo in combinations(range(num_anchors), k):
            selected_anchors = anchors[list(combo), :]
            distances = np.linalg.norm(selected_anchors - true_position, axis=1)
            position = trilateration(selected_anchors, distances)
            error = np.linalg.norm(position - true_position)
            if error < best_error:
                best_error = error
                best_combination = combo
                best_position = position
                
    return best_combination, best_position, best_error

3. 加权优化选择

根据锚点的信号质量（如RSSI值）为锚点赋权重，选择权重较高的锚点组合。权重可以根据接收到的信号强度进行调整。

权重计算可以使用以下公式：

def weighted_selection(anchors, RSSI, RSSI_0, n):
    num_anchors = anchors.shape[0]
    weights = 10 ** ((RSSI_0 - RSSI) / (10 * n))  # 根据RSSI计算权重
    best_combination = []
    max_weighted_sum = 0
    
    for k in range(2, num_anchors + 1):
        for combo in combinations(range(num_anchors), k):
            selected_weights = weights[list(combo)]
            weighted_sum = np.sum(selected_weights)
            if weighted_sum > max_weighted_sum:
                max_weighted_sum = weighted_sum
                best_combination = combo
                
    return best_combination