CN103987117A - 一种基于移动终端监测的信号发射台站定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于移动终端监测的信号发射台站定位方法，包括如下步骤：在不同地理位置接收目标台站的信号，获取地理位置信息和时间信息；按照不同地理位置的信号在多个监测点中选取参考点；通过地理位置信息和时间信息构建TDOA方程；化简TDOA方程估计目标站台坐标。本发明利用单一可移动的移动终端完成对目标台站的定位，得到精准的定位结果。

Description

一种基于移动终端监测的信号发射台站定位方法

技术领域

本发明涉及一种信号发射台站定位方法，特别涉及一种基于移动终端监测的信号发射台站定位方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

目前，随着现阶段无线电业务的爆炸性增长，空中频谱环境变得越发复杂，对于无线电频谱的监管变得极具挑战。在复杂多变的频谱环境下，无论对于政府还是民用，对与无线电频谱环境的监管变得尤为重要。不但要对接收到的信号进行存储和分析同时还需要对信号发射台站位置的估计。而在无线电频谱监管中所应用的定位技术可以称之为被动定位技术。

传统的定位技术一般分为两个步骤，首先需要获得定位目标的相关参数，之后需要根据获得的参数对目标的位置进行估计。根据获得目标的参数不同，有分为波达时间差估计(Time Difference of Arrival，简称TDOA)，波达时间估计(TOA)，波达角度估计(AOA)以及接收信号强度估计(RSS)。传统的定位技术中，TDOA技术最常被人们使用，这种方法可以有效减小获取时戳时产生的误差的影响，并能够获得非常准确的估计结果。

传统的TDOA技术关键问题是获得不同监测位置之间延时的时差。通过时差信息，结合光速等常量构建双曲线方程，对方程求解以达到对发射台位置估计的目的。由于最小二乘法是非常经典的方法用于最大似然估计求解，故一般在TDOA的技术方案中通常采用最小二乘法来估计目标的位置。首先将高次方程化简为线性方程，之后再应用最小二法，采用矩阵的方式对方程求解。

在专利号为00805796.6的中国专利中，公开了一种同步网中移动台定位的方法和装置，也是被动定位技术。其中在远端台利用参考导频信号到达时间差作为时间基准进行定位。其中根据这些测量决定远端台的位置，将该发明归为TDOA问题。该技术主要创新点在于通过导频信号的到达时间差来构建TDOA方程，从而达到对目标台位置估计的目的。从该项专利可以看出，如何获得目标台与接收台之间的时间差是TDOA技术的重点。另外，在专利号为201010598701.1的中国发明专利中，公开了一种基于监测节点呈圆周分布的的TDOA算法。该专利中则主要解决的是，在利用最小二乘法解决线性方程的时候，如果监测节点呈圆周分布且目标节点处于圆心0.2倍半径范围内会造成定位误差比较大的问题。从这篇专利中可以看出，在能够获得时差信息的同时，需要通过一些技术的创新点来解决在求解方程中可能遇到的问题。

综上，针对现有的TDOA技术进行分析，发现现阶段所有的TDOA定位技术都是针对于多个监测站点同时接收信号，从而达到定位目标台站的目的。也就是说，传统的TDOA技术要求多个监测站点，互相同步，同时接收到的信号进行处理，从而获取信号到达各个监测点时延差的信息。在获得时差信息后，则构建方程求解，估计目标台站的位置。然而有些时候，需要对非法的台站进行位置估计，建立起多个监测点对信号进行监测耗费资源。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：采用单一可移动的移动终端完成对目标台站的定位，得到精准的定位结果。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于移动终端监测的信号发射台站定位方法，包括如下步骤：

在不同地理位置接收目标台站的信号，获取地理位置信息和时间信息；

按照不同地理位置的信号在多个监测点中选取参考点；

通过地理位置信息和时间信息构建TDOA方程；

化简TDOA方程估计目标站台坐标。

其中较优地，所述参考点是信号强度最强的监测点。

其中较优地，所述通过地理位置信息和时间信息构建TDOA方程的步骤进一步包括：

计算出其他监测点与参考点之间的时延差信息；

获得每个监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离之差；

结合TDOA技术构建双曲线方程并化简。

其中较优地，所述时延差信息通过下式计算：

Δτ_i.1＝d_i-d₁

其中，Δτ_i.1表示监测点与参考点之间的时延差，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时，d₁表示目标台站到参考点时间信号的传输延时。

其中较优地，所述监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离之差按下式计算：

r_i,1＝r_i-r₁＝Δτ_i,1c＝(d_i-d₁)c

其中，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示表示目标台站到参考点的距离，Δτ_i.1表示当前的监测点与参考点之间的时延差，c表示电磁波的传播速度常量，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时，d₁表示目标台站到参考点时间信号的传输延时。

其中较优地，所述构建双曲线方程并化简的步骤进一步包括：

(1)、根据监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离之差，结合TDOA技术构建双曲线方程如下：

(x_i-x)²+(y_i-y)²+(z_i-z)²＝r_i,1 ²+2r_i,1r₁+(x₁-x)²+(y₁-y)²+(z₁-z)²

其中，其中(x,y,z)表示目标台站的真实坐标，(x₁,y₁,z₁)表示参考点的真实坐标，(x_i,y_i,z_i)表示第i个监测点的真实坐标，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点的距离；

(2)、采用CHAN算法化简双曲线方程如下：

$\left\{\begin{array}{c}{r_{i,1}}^2+2r_{i,1}{r}_1=-2x_{i,1}x-2y_{i,1}y-2z_{i,1}z+K_i-K_1\\ K_i=x_i^2+y_i^2+z_i^2\end{array}\right.$

其中(x,y,z)表示目标台站的真实坐标，(x_i,y_i,z_i)表示第i个监测点的真实坐标，K_i表示第i个监测点离坐标原点距离的平方，K₁表示参考点点离坐标原点距离的平方，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点时间信号的距离，x_i,1表示第i个监测点与参考点的横坐标距离差，y_i,1表示第i个监测点与参考点的纵坐标距离差，z_i,₁表示第i个监测点与参考点的竖坐标距离差；

(3)、转换双曲线方程如下：

G·Ψ＝h

其中，h表示常数向量，Ψ表示目标台站坐标信息向量，G表示系数矩阵；

(4)、根据最小二乘法，求得最大似然的估计值如下：

Ψ＝(G^T·G)^-1·G·h

其中，Ψ表示目标台站坐标信息向量，G^T表示矩阵G的转置矩阵。

其中较优地，所述化简TDOA方程的步骤包括：

去掉监测点的地理位置纵坐标。

其中较优地，，目标站台坐标按下式计算：

r_i,1 ²+2r_i,1r₁＝-2x_i,1x-2y_i,1y+K_i-K₁

其中，(x,y)表示目标台站的坐标，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，K_i表示第i个监测点离坐标原点的距离，K₁表示参考点点离坐标原点的距离。

其中较优地，所述化简TDOA方程估计目标站台坐标的步骤还进一步包括对监测点采集的数据筛选的步骤，具体包括：

计算监测点与目标站台之间的最大距离；

按照监测点到参考点之间的距离与监测点与目标站台之间的最大距离之间的关系筛选监测点采集的数据。

其中较优地，所述监测点与目标站台之间的最大距离按下式计算：

r_max＝T_frame·c

其中，r_max表示监测点与目标站台之间的最大距离，T_frame表示已知信号周期，c表示电磁波的传播速度常量。

(三)有益效果

本发明的提供的基于移动终端监测的信号发射台站定位方法，通过一台移动终端，获得自身的位置以及准确的时间信息，以获得的时差信息构建TDOA方程，并化简TDOA方程之后通过最小二乘法进行求解。通过一种简化方程的方式来免除纵坐标较大误差对结果的影响，对宽带无线数字信号发射台站的位置进行准确估计。

附图说明

图1是本发明基于移动终端监测的消除误差定位方法流程示意图；

图2是本发明车载移动终端系统功能模块示意图；

图3是本发明监测点与目标台站位置关系示意图；

图4是本发明基于移动终端监测的消除误差定位间时序示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

本发明提供一种基于移动终端监测的消除误差定位方法，如图1所示，具体包括如下步骤：在不同地理位置接收目标台站的信号，获取地理位置信息和时间信息；通过不同地理位置的信号选取参考点；通过地理位置信息和时间信息构建TDOA方程；化简TDOA方程估计目标站台坐标。下面对本发明展开详细的说明。

首先，介绍在不同地理位置接收目标台站的信号，获取地理位置信息和时间信息的步骤。

如图2所示，为了避免多个监测点对信号进行检测耗费资源，本发明利用单一的车载移动终端(每个移动终端是一个信号接收机)，在不同的地理位置对通用无线宽带数字信号发射台站(以下简称目标台站)发射的信号进行接收。该车载移动终端主要包括射频接收模块、时间获取模块、同步模块、位置获取模块、信息记录模块。其中位置获取模块获取当前监测点的位置信息可以采用搭载GPS实现。如图3所示，具体过程如下：

1、利用位置获取模块获取每个接收地点的地理位置信息。将每个接收点的地理位置信息通过记录模块记录下来，之后对接收的信号进行分析。本发明将每个接收点的位置定义为(x_i,y_i,z_i)。其中下角标i表示第i个接收地点。一般只需要5到6个地理位置分布比较分散的接收点的信息，即可定位目标台站。

2、对接收到的信号数据利用同步模块同步。由于目标台站发射的是中国数字电视广播信号，通过现有的技术，通过同步模块能够对接收到的信号进行同步。利用本地生成的伪随机序列与接收信号序列进行同步，获取接收信号序列中每个帧头在整个接收信号序列中第几个比特位，即该帧头的时戳信息。

3、通过每个监测点的时戳信息得到每个监测点同步到每个帧头的具体时戳信息。本发明结合每个监测点的时间获取模块得到的接收时具体的时戳信息，利用接收机接收到信号序列的第一个比特的时间，以及每个帧头在整个接收信号序列中的位置，可以获取每个帧头在被接收机接收到时的精确时间。最终可以获得每个监测点同步到每个帧头的具体时戳信息。将每个监测点上接收到的具体的帧头的时间定义为t_{sync_i}，并假设目标台站发射该信号的时间为t_{trans_i}，目标台站到监测点时间信号的传输延时为d_i。三者之间的关系如式(1)所示

t_{sync_i}＝t_{trans_i}+d_i  (1)

其中，t_{sync_i}表示具体的帧头接收的时间，t_{trans_i}表示目标台站发射该信号的时间，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时。

由于通用无线宽带数字信号发射台站发射的信号具有周期性，并且目标台站发射信号是连续不断发送的。可以通过信号的周期性以及连续性，可以获得两个不同监测点之间的时延差，具体如下。假设将第i个监测点与第j个监测之间的同步时戳做差可以得到如式(2)所示的结果：

t_{sync_i}-t_{sync_j}＝t_{trans_i}-t_{trans_j}+d_i-d_j  (2)

其中，t_{sync_i}表示第i个监测点具体的帧头接收的时间，t_{trans_i}表示目标台站发射第i个监测点接收到的该信号的时间，d_i表示目标台站到第i个监测点时间信号的传输延时。

根据目标台站发射信号具有连续性和周期性可以得到式(3)的结论，具体如式(3)所示：

t_{trans_i}-t_{trans_j}＝n·T_frame  (3)

其中，t_{trans_i}表示目标台站发射第i个监测点接收到的该信号的时间，t_{trans_j}表示目标台站发射第j个监测点接收到的该信号的时间，T_frame表示已知信号周期，n为一个整数。

将式(3)的结论换一种方式说，每个信号帧的发射的时间差一定为信号周期的整数倍。如此，本发明计算不同监测点与目标台站之间的时延差，具体如式(4)计算：

d_i-d_j＝(t_{sync_i}-t_{sync_j})modT_frame  (4)

其中，t_{sync_i}表示第i个监测具体的帧头接收的时间，t_{trans_i}表示目标台站发射第i个监测点接收到的该信号的时间，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时，modT_frame表示求模运算。具体地，利用两个监测点接收帧头时间差，再对信号帧周期求模，即可获得两个监测点接收相同信号的时间差。

其次，介绍通过不同地理位置的信号选取参考点的步骤。

由于可以选取地理位置分散的5到6个监测点的信息来构建TDOA方程，故可以得出信号到达每个监测点的幅度衰落差别较大。因此，为了避免出现较大的误差，需要先假设选取一个监测点作为参考点，也就是i＝1的点。在构建TDOA方程时，本发明需要选取距离目标台站最近的点为参考点。所以可以通过接收到信号幅度的强弱来选取一个信号强度最强的点作为TDOA方程的参考点。

再次，介绍通过地理位置信息和时间信息构建TDOA方程的步骤。

在选取了参考点之后，可以计算出其他监测点与参考点之间的时延差信息Δτ_i.1，Δτ_i.1可以通过式(5)计算：

Δτ_i.1＝d_i-d₁  (5)

其中，Δτ_i.1表示当前的监测点与参考点之间的时延差，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时，d₁表示目标台站到参考点时间信号的传输延时。

在计算出每个监测点与参考点的时延差信息Δτ_i.1之后，本发明通过电磁波的传播速度常量c(光速，即电磁波的传播速度为光速)，获得每个监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离差。首先，定义第i点到基站的距离为r_i，第i个监测点与参考点的距离差定义如式(6)所示：

r_i,1＝r_i-r₁＝Δτ_i,1c＝(d_i-d₁)c  (6)

其中，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点时间信号的距离，r_i表示目标台站到第i个监测点的距离，Δτ_i.1表示当前的监测点与参考点之间的时延差，c表示电磁波的传播速度常量，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时，d₁表示目标台站到参考点时间信号的传输延时。

通过式(6)可以说明，本发明通过准确的同步时间，结合信号的周期性和连续性就可以获得每个监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离之差。这样就可以根据距离之差，结合传统TDOA技术方案构建双曲线方程。构建的TDOA方程具体如式(7)所示：

(x_i-x)²+(y_i-y)²+(z_i-z)²＝r_i,1 ²+2r_i,1r₁+(x₁-x)²+(y₁-y)²+(z₁-z)²  (7)

其中，其中(x,y,z)表示目标台站的真实坐标，(x₁,y₁,z₁)表示参考点的真实坐标，(x_i,y_i,z_i)表示第i个监测点的真实坐标，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点时间信号的距离。

本发明采用传统的技术方案(例如CHAN算法)可以将式(7)化简，化简后的结果如式(8)所示：

$\left\{\begin{array}{c}{r_{i,1}}^2+2r_{i,1}{r}_1=-2x_{i,1}x-2y_{i,1}y-2z_{i,1}z+K_i-K_1\\ K_i=x_i^2+y_i^2+z_i^2\end{array}\right.\text{---}\left(8\right)$

其中，(x,y,z)表示目标台站的真实坐标，(x_i,y_i,z_i)表示第i个监测点的真实坐标，K_i表示第i个监测点离坐标原点距离的平方，K₁表示参考点点离坐标原点距离的平方，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点时间信号的距离，x_i,1表示第i个监测点与参考点的横坐标距离差，y_i,1表示第i个监测点与参考点的纵坐标距离差，z_i,1表示第i个监测点与参考点的竖坐标距离差。

可以将式(8)表达为矩阵的形式，具体如式(9)所示：

G·Ψ＝h (9)

其中，h表示常数向量，Ψ表示目标台站坐标信息向量，G表示系数矩阵。

$G=\left[\begin{array}{cccc}{x}_{\mathrm{2,1}}& y_{\mathrm{2,1}}& z_{\mathrm{2,1}}& r_{\mathrm{2,1}}\\ x_{\mathrm{3,1}}& y_{\mathrm{3,1}}& z_{\mathrm{3,1}}& r_{\mathrm{3,1}}\\ ...& ...& ...& ...\\ x_{M,1}& y_{M,1}& z_{M,1}& r_{M,1}\end{array}\right],\mathrm{\Ψ}=[x,y,z,r_1],h=\left[\begin{array}{c}{r_{\mathrm{2,1}}}^2-K_2+K_1\\ {r_{\mathrm{3,1}}}^2-K_3+K_1\\ ..................\\ {r_{M,1}}^2-K_M+K_M\end{array}\right]---\left(10\right),$

其中，K_M表示第M个监测点到坐标原点距离的平方，r_M,1表示当前第M个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点时间信号的距离。G矩阵和h矩阵中所有的数值都是已知的，故只需要估计Ψ矩阵，并取选取估计结果的前三项作为目标台站的三维坐标。根据最小二乘法，可以按照式(11)求得最大似然的估计值，并在TDOA计算模块中实现。

Ψ＝(G^T·G)^-1·G·h  (11)

其中，h表示常数向量，Ψ表示目标台站坐标信息向量，G表示系数矩阵，G^T表示对G矩阵求转置矩阵；

$G=\left[\begin{array}{cccc}{x}_{\mathrm{2,1}}& y_{\mathrm{2,1}}& z_{\mathrm{2,1}}& r_{\mathrm{2,1}}\\ x_{\mathrm{3,1}}& y_{\mathrm{3,1}}& z_{\mathrm{3,1}}& r_{\mathrm{3,1}}\\ ...& ...& ...& ...\\ x_{M,1}& y_{M,1}& z_{M,1}& r_{M,1}\end{array}\right],\mathrm{\Ψ}=[x,y,z,r_1],h=\left[\begin{array}{c}{r_{\mathrm{2,1}}}^2-K_2+K_1\\ {r_{\mathrm{3,1}}}^2-K_3+K_1\\ ..................\\ {r_{M,1}}^2-K_M+K_M\end{array}\right].$

最后，介绍化简TDOA方程估计目标站台坐标的步骤。

在本发明中，计算三维坐标时，每个监测点的纵坐标几乎不发生任何变化。换种方式说，本发明通过车载移动终端对目标台站发射的信号接收时，单一的移动终端在地面对不断的移动对目标信号进行采集并同步。采用这样的方式有可能会导致选取的监测点的地理位置的纵坐标不会产生很大的变化。因此，这种情况也有可能就导致了G矩阵的第三列数值几乎都为零。这样就会导致矩阵G不可逆，从而导致通过最小二乘法求得的解误差较大。因此，需要通过化简TDOA的方程来解决这个导致最小二乘法解误差较大的问题。

由于选取的监测点的地理位置的纵坐标不会产生很大的变化，有可能导致在式(10)中矩阵G中的第三列数值几乎全部为零，这样就会导致矩阵G不可逆，直接估计目标台站的三维坐标，会产生非常大的误差，使得估计的结果不准确。通过分析，发明人发现，在矩阵G第三列几乎为零的情况下，可以直接将第三列去掉，这样估计目标台站的(x,y)坐标不会产生任何影响。也就是说可以将式(8)化简为式(12)的形式，具体如式(12)所示：

r_i,1 ²+2r_i,1r₁＝-2x_i,1x-2y_i,1y+K_i-K₁  (12)

其中，(x,y)表示目标台站的坐标，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，K_i表示第i个监测点离坐标原点距离的平方，K₁表示参考点点离坐标原点距离的平方。

从式(11)估计的结果取前两项，这样就得到了目标台站坐标。

在本发明中，由于本发明采用单一的车载移动终端，在不同的地理位置接收目标台站的信号，有可能获取的数据与实际的监测数据由较大差距。为了避免定位结果和实际位置出现较大偏差，在多个监测点记录了信号信息、地理位置信息和时间信息后，需要对各个监测点采集的数据作相应筛选。具体筛选过程如下：

由于信号传输都有可能造成监测点接受的信号有延迟，需要通过式(4)计算出目标台站距离监测点的延时差。如果延迟差过大，大过信号的一个周期T_frame，则有可能会产生周期模糊，无法得到准确的时延信息，最终使计算后的定位结果有误差。为避免这种情况需要在最后计算目标台站坐标之前，对各个监测点的数据做一定的筛查处理。当定位目标台站时，发射的都为通用的宽带无线数字信号，已知信号周期T_frame，同时可以定义监测点与目标站台之间的最大距离是r_max，监测点与目标站台之间的最大距离和已知信号周期T_frame的关系如式(13)所示：

r_max＝T_frame·c  (13)

其中，r_max表示监测点与目标站台之间的最大距离，T_frame表示已知信号周期，c表示电磁波的传播速度常量。

下面以中国数字电视地面广播系统为例对监测点与目标站台之间的最大距离说明。中国数字电视地面广播系统的最小的周期为555.56μs，按照式(13)计算出相应的监测点与目标站台之间的最大距离为1.6668×10⁵m。每个监测点与目标台站的位置关系如图4所示，由三角形不等式可以得出监测点与参考点之间的距离l_i,1与第i点到基站的距离为r_i的关系如式(14)所示：

r_i-r₁<l_i,1  (14)

其中，r_i表示当前第i个监测点与目标台站的距离，r₁差表示参考点与目标台站的距离，l_i,1表示第i个监测点与参考点之间的距离。

由此可以推断为了保证不产生相位模糊，只需要在选择监测点时，每个监测点与参考点之间的距离l_i,1都小于r_max，就可以保证它们距离参考点之间的距离差小于r_max，这样就不会产生周期模糊的情况。如果出现了大于的情况，那么就会造成时间差信息错误。例如，根据实际情况，如果监测点与参考点之间的距离l_i,1大于r_max，则两点的传播距离差至少是1.6668×10⁵m，显然对于DTMB信号的测量这样的距离是不可能达到的，所以这样的假设是肯定能够满足的。因此需要将有可能导致定位结果的监测节点数据筛选丢弃。

综上所述，本发明通过一台汽车搭载移动终端的方式，对通用宽带无线数字信号发射台站进行定位。移动终端在每个监测点获得自身的位置以及准确的时间信息，并根据这些信息构建TDOA方程。并化简之TDOA方程后通过最小二乘法进行求解。这样在所有监测点的纵坐标几乎没有任何变化的情况下，通过化简方程的方式，只对目标台站的二维坐标进行估计，来免除纵坐标较大误差对结果的影响。也可以得到准确的定位结果。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种基于移动终端监测的信号发射台站定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

在不同地理位置接收目标台站的信号，获取地理位置信息和时间信息；

按照不同地理位置的信号在多个监测点中选取参考点；

通过地理位置信息和时间信息构建TDOA方程；

化简TDOA方程估计目标站台坐标。

2.如权利要求1所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述参考点是信号强度最强的监测点。

3.如权利要求1所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述通过地理位置信息和时间信息构建TDOA方程的步骤进一步包括：

计算出其他监测点与参考点之间的时延差信息；

获得每个监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离之差；

结合TDOA技术构建双曲线方程并化简。

4.如权利要求3所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述时延差信息通过下式计算：

Δτ_i.1＝d_i-d₁

其中，Δτ_i.1表示监测点与参考点之间的时延差，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时，d₁表示目标台站到参考点时间信号的传输延时。

5.如权利要求3所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离之差按下式计算：

r_i,1＝r_i-r₁＝Δτ_i,1c＝(d_i-d₁)c

其中，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示表示目标台站到参考点的距离，Δτ_i.1表示当前的监测点与参考点之间的时延差，c表示电磁波的传播速度常量，d_i表示目标台站到监测点时间信号的传输延时，d₁表示目标台站到参考点时间信号的传输延时。

6.如权利要求3所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述构建双曲线方程并化简的步骤进一步包括：

(1)、根据监测点到目标台站的距离与参考点到目标台站的距离之差，结合TDOA技术构建双曲线方程如下：

(x_i-x)²+(y_i-y)²+(z_i-z)²＝r_i,1 ²+2r_i,1r₁+(x₁-x)²+(y₁-y)²+(z₁-z)²

其中，(x,y,z)表示目标台站的真实坐标，(x₁,y₁,z₁)表示参考点的真实坐标，(x_i,y_i,z_i)表示第i个监测点的真实坐标，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点的距离；

(2)、采用CHAN算法化简双曲线方程如下：

$\left\{\begin{array}{c}{r_{i,1}}^2+2r_{i,1}{r}_1=-2x_{i,1}x-2y_{i,1}y-2z_{i,1}z+K_i-K_1\\ K_i=x_i^2+y_i^2+z_i^2\end{array}\right.$

其中，(x,y,z)表示目标台站的真实坐标，(x_i,y_i,z_i)表示第i个监测点的真实坐标，K_i表示第i个监测点离坐标原点距离的平方，K₁表示参考点点离坐标原点距离的平方，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，r₁表示目标台站到参考点时间信号的距离，x_i,1表示第i个监测点与参考点的横坐标距离差，y_i,1表示第i个监测点与参考点的纵坐标距离差，z_i,1表示第i个监测点与参考点的竖坐标距离差；

(3)、转换双曲线方程如下：

G·Ψ＝h

其中，h表示常数向量，Ψ表示目标台站坐标信息向量，G表示系数矩阵；

(4)、根据最小二乘法，求得最大似然的估计值如下：

Ψ＝(G^T·G)^-1·G·h

其中，Ψ表示目标台站坐标信息向量，G^T表示矩阵G的转置矩阵。

7.如权利要求1所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述化简TDOA方程的步骤包括：

去掉监测点的地理位置纵坐标。

8.如权利要求1或6所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，目标站台坐标按下式计算：

r_i,1 ²+2r_i,1r₁＝-2x_i,1x-2y_i,1y+K_i-K₁

其中，(x,y)表示目标台站的坐标，r_i,1表示当前第i个监测点与参考点的距离差，K_i表示第i个监测点离坐标原点的距离，K₁表示参考点点离坐标原点的距离。

9.如权利要求1所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述化简TDOA方程估计目标站台坐标的步骤还进一步包括对监测点采集的数据筛选的步骤，具体包括：

计算监测点与目标站台之间的最大距离；

按照监测点到参考点之间的距离与监测点与目标站台之间的最大距离之间的关系筛选监测点采集的数据。

10.如权利要求9所述的信号发射台站定位方法，其特征在于，所述监测点与目标站台之间的最大距离按下式计算：

r_max＝T_frame·c

其中，r_max表示监测点与目标站台之间的最大距离，T_frame表示已知信号周期，c表示电磁波的传播速度常量。