宮峰勛　馬艷秋　車業(yè)蒙

(中國民航大學(xué)電子信息工程學(xué)院,天津 300300)

?

場面信道特征重構(gòu)的非視距多點(diǎn)定位性能研究

宮峰勛馬艷秋車業(yè)蒙

(中國民航大學(xué)電子信息工程學(xué)院,天津 300300)

摘要任何有關(guān)非視距(Non-Line-of-Sight, NLOS)的先驗信息知識都可顯著提高定位精度．基于國內(nèi)某機(jī)場場面實(shí)際NLOS環(huán)境,借鑒移動通信和航空信道研究成果,建立了一種基于已知先驗信息的、低空場面信道傳輸特征重構(gòu)的多點(diǎn)定位信道模型．推導(dǎo)了入射波在高斯分布下的多普勒功率譜的解析式,得到信道中相對運(yùn)動產(chǎn)生的頻率擴(kuò)散情況．對比了信道相關(guān)系數(shù)的實(shí)際值和理論值,來描述所建立信道的相關(guān)性．分析了不同天線配置下的信道容量,和先驗知識比較對所建立的信道進(jìn)行評估．仿真結(jié)果表明,所建立信道能夠準(zhǔn)確地描述出機(jī)場場面NLOS環(huán)境的特征,可用于多點(diǎn)定位系統(tǒng)設(shè)計和時間差定位算法的研究．

關(guān)鍵詞非視距;信道模型;特征重構(gòu);定位性能;多點(diǎn)定位

資助項目: 國家自然科學(xué)基金(No.U1233112,61079008)； 天津市應(yīng)用基礎(chǔ)及前沿技術(shù)研究計劃(重點(diǎn))

(No.11JC2DJC25200)； 中央高?？蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項目(No.3122014P001)

聯(lián)系人： 宮峰勛 E-mail：fxgong@cauc.edu.cn

引言

由于低空非視距(Non-Line-of-Sight, NLOS)傳輸是機(jī)場場面區(qū)域航空無線電傳輸?shù)闹饕问?NLOS問題則是提高場面低空監(jiān)視系統(tǒng)(特別是多點(diǎn)定位(Multilateration,MLAT)系統(tǒng))定位精確度亟待解決的關(guān)鍵問題之一．當(dāng)無線電波在目標(biāo)與接收基站之間只能以NLOS方式傳播時,采用到達(dá)時間差(Time Difference of Arrival,TDOA)算法的定位系統(tǒng)的時間測量值中會出現(xiàn)超量時延,該時延不僅引起定位精確度下降,還會造成定位覆蓋范圍降低(即定位盲區(qū)增加),增加運(yùn)行成本．如我國首都機(jī)場為減少由NLOS引起的定位盲區(qū),MLAT定位基站數(shù)量從初期的15個過渡到26個,再增加至37個．任何有關(guān)NLOS的先驗信息知識都可顯著提高定位精度[1]．

建立在LOS條件下的經(jīng)典定位算法如CHAN、Fang、Taylor級數(shù)展開等都較難滿足NLOS下的精確定位要求,即通過提高基站接收機(jī)對TDOA的測量精確度無法消除NLOS誤差,因為NLOS誤差僅與無線電波的傳播信道特性有關(guān)．2001年Mcguire M等提出采用觀測數(shù)據(jù)再處理的方法提取傳輸時延、實(shí)現(xiàn)移動目標(biāo)定位[2],2004年謝紅等提出根據(jù)信道先驗信息和Greenstein模型估計NLOS誤差均值[3]．國際上對NLOS誤差分析已逐步由測量數(shù)據(jù)估計向信道特性估計方向發(fā)展,如Damien B. Jourdan等提出通過中斷概率來描述NLOS特征等．因此,構(gòu)造終端區(qū)低空非視距傳輸信道模型、獲取NLOS的傳播先驗信息知識,對提高場面低空定位精確度具有重要意義．

Bello P A等分析了飛機(jī)在“停泊”、“巡航”、“滑行”和“任務(wù)區(qū)盤旋”四種狀態(tài)下的航空信道特征[4-6],并進(jìn)行了仿真;朱秋明等基于入射角對航空信道統(tǒng)計模型進(jìn)行改進(jìn)[7],但該模型對測角角度精確度要求極高;潘群華等提出一種航空無線信道衰落混合應(yīng)用模型[8],利用該模型可模擬信號各種衰落;譚征等提出適用于無人機(jī)的信道統(tǒng)計模型[9];Jensen M A等則重點(diǎn)分析多徑引起的信道間干擾和多天線收發(fā)情況[10]．上述文獻(xiàn)中的信道環(huán)境都包含直射分量,未體現(xiàn)NLOS環(huán)境下信道的適用性驗證問題．

對系統(tǒng)連續(xù)性、可靠性與完好性等要求高的行業(yè)需要專用的無線信道模型．為此,在詳盡分析低空場面NLOS傳輸環(huán)境基礎(chǔ)上,結(jié)合MLAT定位算法與技術(shù)提出一種可描述場面區(qū)域低空NLOS傳輸?shù)男诺滥Ｐ?并從多普勒功率譜、信道相關(guān)性、信道容量等方面給出所構(gòu)建適于定位的信道評估結(jié)果．

1非視距信道模型構(gòu)建

1.1　機(jī)場場面實(shí)際環(huán)境描述

機(jī)場場面MLAT系統(tǒng)1 090ES射頻信號的傳輸采用多智能天線陣技術(shù),多天線通信結(jié)合天線分集和空時編碼等技術(shù),可以有效對抗低空多徑衰落,提高頻譜利用率．將多天線技術(shù)應(yīng)用于場面低空航空信道的研究是近幾年得到廣泛關(guān)注的[11-12]．

機(jī)場場面NLOS誤差的來源是由于場面飛機(jī)與飛機(jī)、飛機(jī)與地面車輛以及飛機(jī)與建筑物之間的視距遮擋,如圖1所示．當(dāng)1 090ES射頻信號在飛機(jī)與基站之間的傳播方式為視距(Line-of-Sight, LOS)模式時,多對TDOA雙曲線公共相交點(diǎn)即為目標(biāo)位置;當(dāng)NLOS傳播模式時,多對TDOA雙曲線相交區(qū)域為目標(biāo)位置區(qū)域．于是NLOS對TDOA定位的影響如圖2所示的AB陰影部分．

圖1　多點(diǎn)定位的NLOS示意圖

以國內(nèi)某典型樞紐機(jī)場場面運(yùn)行環(huán)境為例．基站天線陣Tx和目標(biāo)天線陣Rx之間的散射環(huán)境由場面建筑物、往返車輛、降落和起飛的飛機(jī)構(gòu)成,基站和目標(biāo)之間的距離為d．抽取單個傳輸路徑,假設(shè)目標(biāo)的移動方向為φν,1 090ES信號經(jīng)過散射環(huán)境反射、衍射或散射后以角度φi到達(dá)目標(biāo)接收端天線．

圖2　NLOS對TDOA定位的影響

1.2　場面信道模型描述

通常,機(jī)場地理位置一般在城市偏遠(yuǎn)低空地帶或城郊低空環(huán)境,選用高斯信道模型比均勻模型更符合實(shí)際．根據(jù)場面散射體分布狀態(tài),假設(shè)入射波角度服從高斯分布．令其標(biāo)準(zhǔn)差為σ,低空信道概率密度函數(shù)為

-π+φ0≤φi≤π+φ0.

(1)

式中: K是歸一化系數(shù),可以推導(dǎo)得到K=1/erf

定位基站與目標(biāo)均采用多天線陣收發(fā)信號,α(φi)為第i(i=1,2,…,Nr)個目標(biāo)天線以入射波角度φ1發(fā)送的導(dǎo)向矢量,如式(2)所示

(2)

式中:D表示天線之間的間距,D=0.5λ,λ為信號波長．

第j(j=1,2,…,Nt)個發(fā)射天線陣元的發(fā)射信號經(jīng)過定位基站和目標(biāo)之間的散射環(huán)境到達(dá)第i個目標(biāo)接收天線陣元所經(jīng)歷信道的沖激響應(yīng)矢量hi,j(t,τ)可以表示為

(3)

信道模型中的時延擴(kuò)展可依據(jù)Greenstein模型產(chǎn)生,即τmax=Tldξy,其中,Tl=0.3 μs是d=1 km處時延擴(kuò)展的中值,d是目標(biāo)和定位主站之間的距離,ξ取值為0.5,y是一個標(biāo)準(zhǔn)差為σy=4 dB的對數(shù)正態(tài)分布隨機(jī)變量．

場面低空信道矩陣可表示為

H=[hi,j]Nt×Nr．

(4)

1.3　低空場面信道模型構(gòu)建

信道模型中的主要參數(shù):信道多普勒功率譜、信道功率時延分布(Power Delay Profile,PDP)等表征信道時域和頻域衰落特征的參數(shù),到達(dá)方向角(Angle of Arrival,AOA)、信號的角度功率譜(Power Azimuth Spectrum,PAS)等表征每一可分辨徑的空間特性參數(shù),定位基站和目標(biāo)端天線的數(shù)目、天線陣元間距等．低空場面信道建模的構(gòu)建過程就是將上述參數(shù)融入信道矩陣的過程．基于機(jī)場場面、低空非視距傳輸特征的修正高斯信道模型建立步驟如下:

1) 計算天線之間的相關(guān)系數(shù)ρ

第m根天線和第n根天線之間的相關(guān)系數(shù)ρm,n與信號的PAS有關(guān)．信號的PAS如式(1)所示,其從φ方向平行射入間距為D的兩根天線上,角度擴(kuò)展為σ,不考慮天線之間的互耦,假定各個天線單元是全向的,則兩根天線接收到信號的實(shí)部和虛部之間的互相關(guān)函數(shù)為

(5)

實(shí)部和實(shí)部之間的相關(guān)函數(shù)為

(6)

則兩根天線之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)ρm,n為

ρm,n=ρxx+jρxy．

(7)

根據(jù)發(fā)送(或接收)信號的PAS分布、天線間距D、信號的AOA及波長就可以確定兩天線之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)ρm,n．

2) 計算相關(guān)矩陣R

按照步驟1)求出基站端每兩個天線之間的相關(guān)系數(shù)后,組成基站相關(guān)矩陣RBS

(8)

同理可求得目標(biāo)相關(guān)矩陣RMS,則相關(guān)矩陣表達(dá)式為

R=RBS?RMS．

(9)

式中: ?表示矩陣的Kronecker乘積,且非視距低空場面?zhèn)鬏斝诺缊鼍皾M足Kronecker假設(shè); R為NtNr×NtNr維的矩陣．

3) 計算信道衰落系數(shù)矩陣β

對R進(jìn)行平方根或喬斯基分解得到一個對稱映射矩陣C,即

R=CCT,

(10)

則計算可得第l個可分辨徑下信道衰落系數(shù)矩陣βl為

(11)

式中: vec(·)是矩陣向量化操作,即將矩陣按列堆疊成一個列向量; al是NtNr×l的列向量,它是均值為0、方差為1的獨(dú)立同分布復(fù)高斯變量,反映了信道的時域衰落特性;Pl為路徑l的平均功率增益．

4) 構(gòu)建信道矩陣

根據(jù)上述步驟求得的各參數(shù),通過式(3)可以得到信道矩陣H．

2多普勒功率譜的分析

為描述散射體分布引起的多徑和相對運(yùn)動帶來的頻率擴(kuò)散,本文基于入射波角度分布推導(dǎo)多普勒功率譜[14]的解析式,推導(dǎo)過程如下:

假設(shè)目標(biāo)(Movement Station,MS)以速度ν移動,載波頻率fc=c/λ,如圖2所示可知MS的移動方向為φν．第i徑分量的多普勒頻率fi與波達(dá)角φi以及MS移動方向φν有關(guān),可以表示為

fi=fdcos(φi-φν)+fc．

(12)

式中,fd為最大多普勒頻移,則有

(13)

假設(shè)有Ns個入射波,p(φ)為入射波角度分布的概率密度函數(shù),則p(φ)dφ表示入射角在φ～φ+dφ內(nèi)的能量．A表示全向天線的平均接收功率,G(φ)表示φ方向的天線增益．當(dāng)散射體分布非常密集時,p(φ)dφ接近連續(xù)分布,并且把φi表示成φ,fi表示成f．則全部的入射能量表示為

(14)

對式(12)求導(dǎo)得到

df=-fdsin(φ-φν)dφ．

(15)

由式(13)可得

(16)

假設(shè)S(f)為多普勒功率譜,則

S(f)df=A[G(φ)p(φ)+G(-φ)p(-φ)]dφ．

(17)

把式(15)、(16)代入式(17)得到多普勒功率譜的完整表達(dá)式為

S(f)=

(18)

假設(shè)天線增益G(φ)在全方向上為常數(shù),即G(φ)=1．把式(13)代入式(18),對φν和φ的關(guān)系分情況分析后,可得到多普勒功率譜為

(19)

該解析式的參數(shù)包括角度分布的概率密度函數(shù)、目標(biāo)運(yùn)動方向和最大多普勒頻移．多普勒功率譜受角度概率密度的影響．當(dāng)角度為在[0,2π]的均勻分布時,則多普勒功率譜成為經(jīng)典譜．

為方便以下推導(dǎo),定義

(20)

將式(1)代入式(19)得到

|f-fc|

(21)

式(21)表明多普勒功率譜與目標(biāo)移動角度φν、移動速度v、載波頻率fc、入射波概率密度函數(shù)p(φ)有關(guān),即多普勒功率譜是由移動特征與環(huán)境特性共同決定的．

3NLOS信道仿真結(jié)果和分析

為對本文構(gòu)建的基于多普勒功率譜修正的高斯信道模型定位性能進(jìn)行驗證與評估,進(jìn)行以下四類仿真．仿真中通用的參數(shù)有:載波頻率2GHz、目標(biāo)移動速度200km/h．

3.1　不同運(yùn)動方向下的多普勒功率譜

入射波服從高斯分布,平均入射角φ0=0°,仿真目標(biāo)移動方向分別為0°、90°、180°時,多普勒功率譜與σ、φν的關(guān)系如圖3所示．

圖3(a)表明:當(dāng)運(yùn)動方向為0°時,MS向基站移動,σ較小時,即入射波擴(kuò)展角較小,此時散射體主要分布在MS和BS之間,功率譜能量主要分布在正向頻移上;當(dāng)σ 變大,入射波擴(kuò)展角變大,在背離BS一側(cè)(機(jī)場內(nèi)部)的散射體增加,所以在反向頻移上的能量逐漸增大．

圖3(b)表明:當(dāng)運(yùn)動方向為90°時,MS垂直于MS和BS之間的連線運(yùn)動,散射體的分布產(chǎn)生正向和反向的頻移,σ較小時,散射體相對集中在平均入射角附近,小的頻移有較大的能量,而大的頻移能量較小;隨著σ 變大,散射體分布趨向于[-π,π]的均勻分布,功率譜向經(jīng)典譜逼近．

圖3(c)表明:當(dāng)運(yùn)行方向為180°時,MS背離BS運(yùn)動,會產(chǎn)生反向的頻移,產(chǎn)生的多普勒功率譜曲線主要集中在負(fù)半軸．σ較小時,功率譜能量主要分布在反向頻移上;當(dāng)σ 變大,正向頻移上的能量逐漸增大．

(a) φν=0°

(b) φν=90°

(c) φν=180°圖3　高斯分布下不同運(yùn)動方向的多普勒功率譜

3.2　信道的空間相關(guān)系數(shù)

設(shè)天線配置為2×2,機(jī)場場面為典型非視距環(huán)境,即基站與目標(biāo)之間不存在直接的傳播路徑．圖4給出了4條不同路徑下各個收發(fā)天線對和第一個收發(fā)天線對之間的空間相關(guān)系數(shù)．其中(1,2)表示第一個接收天線和第二個發(fā)射天線組成的天線對,其它以此類推;虛線表示真實(shí)的空間相關(guān)系數(shù),是通過環(huán)境參數(shù)得到信道相關(guān)矩陣中的值;實(shí)線表示仿真得到的空間相關(guān)系數(shù),是通過計算信道矩陣H中各個元素之間的相關(guān)系數(shù)得到的．從仿真結(jié)果可以看出,實(shí)際得到的各個元素之間的空間相關(guān)系數(shù)和理論值誤差較?。?/p>

(a) 第1徑

(b) 第2徑

(c) 第3徑

(d) 第4徑圖4　各徑空間相關(guān)系數(shù)

3.3　不同天線配置下模型的信道容量對比

在基站與目標(biāo)間不存在直接傳播路徑條件下,仿真給出天線配置為2×2、3×3、4×4時信道容量及每維信道容量的對比情況．

如圖5(a)所示“左”表示圖中的點(diǎn)構(gòu)成的虛線部分,“中”表示圖中點(diǎn)劃線部分,“右”表示圖中的實(shí)線部分．如圖5所示結(jié)果表明:隨著信道信噪比的提高,信道容量隨之增加;隨著天線數(shù)目的增多,總的信道容量增加,但每維的信道容量呈下降趨勢．這是因為:天線數(shù)目越多,天線彼此的相關(guān)性也越大,使信道傳遞函數(shù)矩陣的秩有額外缺失,最終導(dǎo)致每維的信道容量下降,仿真結(jié)果與文獻(xiàn)[14]的圖12所示仿真結(jié)果一致．仿真結(jié)果表明本文建立的信道模型與預(yù)設(shè)的場面先驗知識相吻合,因此可以用于MLAT系統(tǒng)在NLOS時的場面目標(biāo)定位．

(a) 信道容量的累計分布函數(shù)信道容量/(bit/s/Hz), SNR為10(左), 15(中), 20(右) dB

(b) 每維信道容量的累積分布函數(shù)每維信道容量/(bit/s/Hz), SNR為15 dB圖5　不同配置下信道容量的累計分布函數(shù)圖

3.4　不同信道模型下的定位精確度分析

假設(shè)目標(biāo)高度為2 km,定位基站(主站)采用星型布站方式,監(jiān)視區(qū)域為10 km×10 km,定位精確度采用幾何精確度因子(Geometric Dilution of Precision,GDOP)衡量[15]．得到不同信道下定位精確度的覆蓋情況,如圖6所示．

圖6是根據(jù)不同信道模型產(chǎn)生的不同TDOA誤差,采用相同的基站布局方式得到的定位精確度的GDOP等高線．可以看出,采用本文建立的信道模型進(jìn)行目標(biāo)定位時定位覆蓋率高于瑞利信道和文獻(xiàn)[8]的信道．因此,本文信道能夠用于定位算法精確度的分析．

(a) 瑞利信道下結(jié)果

(b) 文獻(xiàn)[5]信道下結(jié)果

(c) 本文信道下結(jié)果圖6　不同信道下的GDOP等高線

4結(jié)論

建立符合實(shí)際NLOS環(huán)境的機(jī)場場面信道模型對于提高多點(diǎn)定位系統(tǒng)的精確度具有重要意義．本文針對場面MLAT系統(tǒng)中普遍存在的定位射頻信號NLOS問題,根據(jù)實(shí)際機(jī)場場面環(huán)境建立了基于多普勒功率譜修正的高斯信道模型．該模型具有以下特點(diǎn):

1) 明確的基于先驗知識的多普勒功率譜修正信道模型,可根據(jù)目標(biāo)的不同運(yùn)動方向修正多普勒功率譜實(shí)現(xiàn)NLOS環(huán)境下的機(jī)場場面定位最優(yōu)．同時給出信道模型建立的具體步驟,為本文信道模型的實(shí)現(xiàn)提供依據(jù)．

2) 在NLOS環(huán)境下,本信道模型多徑傳輸?shù)目臻g相關(guān)系數(shù)與實(shí)際多徑傳輸符合度好,實(shí)際各個元素之間的空間相關(guān)系數(shù)和理論值誤差較?。?/p>

3) 可以根據(jù)實(shí)際環(huán)境選擇相應(yīng)信道模型參數(shù)的修正,使該NLOS信道模型廣泛適用于各種典型的低空終端區(qū)無線通信環(huán)境．

4) 修正的信道模型特別適用于機(jī)場場面多點(diǎn)定位的NLOS信道．仿真結(jié)果表明:該模型能夠很好描述出相對運(yùn)動造成的多普勒頻移情況,信道的相關(guān)性描述和不同天線配置下的信道容量增減趨勢和先驗知識相吻合,能夠用于MLAT系統(tǒng)設(shè)計和TDOA定位算法的研究．

參考文獻(xiàn)

[1]JOURDAN D B, DARDARI D, WIN M Z. Position error bound for UWB localization in dense cluttered environments[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2008, 44(2), 613-628.

[2] MCGUIRE M, PLATANIOTIS K, VENETSANOPOULOS A. Estimating position of mobile terminals from delay measurements with survey data[J]. IEEE Electrical and Computer Engineering, 2001(1): 129-134.

[3]謝紅, 蔚娜. 基于TDOA的一種簡化的非視距誤差抑制算法[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報, 2006, 26(1): 114-118.

XIE Hong, WEI Na. A simple NLOS error mitigation algorithm based on TDOA mobile location[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2006, 26(1): 114-118.(in Chinese)

[4] 劉留, 陶成, 余立,等. 高速鐵路無線信道測量與信道模型探討[J].電信科學(xué), 2011, 27(5): 54-59.

LIU Liu, TAO Cheng, YU Li, et al. Discussion on the channel measurement and channel model under high speed railway environment[J]. Telecommunications Science, 2011, 27(5): 54-59.(in Chinese)

[5] BELLO P A. Aeronautical channel characterization [J]. IEEE Trans on Communication, 1973, 21(5): 548-563.

[6] HAAS E. Aeronautical channel modeling[J]. IEEE Trans on Vehicular Technology, 2002, 51 (2): 254-264.

[7] 朱秋明, 徐大專, 呂衛(wèi)華, 等. 航空信道統(tǒng)計模型的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)[J].應(yīng)用科學(xué)學(xué)報, 2009, 27 (6): 569-573.

ZHU Qiuming, XU Dazhuan, Lü Weihua, et al. Modified stochastic model of aeronautical channel[J]. Journal of Applied Sciences, 2009, 27 (6): 569-573. (in Chinese)

[8] 潘群華, 趙雷鳴, 徐明, 等. 航空無線信道衰落混合應(yīng)用模型分析及仿真[J]. 計算機(jī)仿真, 2011, 28(6): 52-55.

PAN Qunhua, ZHAO Leiming, XU Ming, et al. Analysis and Simulation of a Composite Aeronautical Fading Channel[J]. Computer Simulation, 2011, 28(6): 52-55. (in Chinese)

[9] 譚征, 張曉林. 無人直升機(jī)多天線通信信道建模及性能分析[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報, 2010, 36(10): 1171-1175.

TAN Zheng, ZHANG Xiaolin. Modeling and performance analysis ofmultiple-antennae communication channel for pilotless helicopter[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(10): 1171-1175. (in Chinese)

[10]JENSEN M A, RICE M D, ANDERSON A L. Aeronautical telemetry using multiple-antenna transmitters [J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems, 2007, 43(l): 262-272.

[11]YU Xinle, SONG Dandan, YANG Zhanxin. Aeronautical channel modeling in frequency-domain for block-data transmission systems[C]//IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering, 2011, 11(4): 719-723.

[12]CZINK N, RICHTER A, BONEK E, et al. Including diffuse multipath parameters in MIMO channel models[J]. IEEE Trans on Vehicular Technology, 2007, 66(6): 874-878.

[13]LU Yao, AN Jianping, WU Yanbo. A differential MIMO-beamforming scheme for transmission over aeronautical channels[C]//4th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2008: 1-4.

[14]YU K, BENGTSSON M, OTTERSTEN B, et al. Modeling of wide-band MIMO radio channels based on NLOS indoor measurements [J]. IEEE Trans on Vehicular Technology, 2004, 53(3): 655-665.

[15]宮峰勛,雷艷萍,馬艷秋. 主站偏心的場面監(jiān)視系統(tǒng)及性能分析[J]. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報, 2011, 38(2): 173-179.

GONG Fengxun, LEI Yanping, MA Yanqiu. Surface surveillance system ofmain station off-center and performance analysis[J]. Journal of Xidian University, 2011, 38(2): 173-179. (in Chinese)

宮峰勛 (1965-),男,吉林人,教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事通信與信息系統(tǒng)、民航通信導(dǎo)航監(jiān)視、數(shù)據(jù)融合研究.

馬艷秋 (1964-),女,遼寧人,副教授,主要從事數(shù)據(jù)融合、電磁兼容研究.

車業(yè)蒙 (1987-),男,山東人,工學(xué)碩士,主要從事機(jī)場非視距多點(diǎn)定位系統(tǒng)研究.

聞新, 李新, 王爾申. 單隱含層模糊遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的觀測器設(shè)計[J]. 電波科學(xué)學(xué)報,2015,30(6):1197-1204.doi: 10.13443/j.cjors.2014101401

WEN Xin, LI Xin， Wang Ershen. Observer design for the single hidden layer fuzzy recurrent wavelet neural network[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2015,30(6):1197-1204. (in Chinese). doi: 10.13443/j.cjors. 2014101401

Performance analysis of multilateration in NLOS environments

based on reconstructions channel characteristics

GONG FengxunMA YanqiuCHE Yemeng

(CollegeofElectronicandInformationEngineering,CivilAviation

UniversityofChina,Tianjin300300,China)

AbstractAny priori knowledge on non-line-of-sight (NLOS) beacons can significantly improve the localization accuracy. A prior information known and low altitude surface channel characteristics reconstructions model is established by analyzing the characteristics of the non-line-of-sight environment in a domestic airport surface and referencing mobile communication and air channel research. Through deducing the analytical formula of Doppler spectrum that incident angle in Gaussian distribution we got the spread of frequency that produced by relative motion, and we describe the relevance of the established channel by contrasting the actual value and theoretical value of the channel correlation coefficient. Channel evaluation is also done by analyzing channel capacity in different antenna configuration to compare priori knowledge. The simulation results show that the established channel model can accurately describe the characteristics of the non-line-of-sight environment in the airport surface, and it can be used for the design of mul-tilateration (MLAT) system and the research of time difference of arrival (TDOA) localization algorithm.

Key wordsNLOS; channel model; Characteristics Reconstruction; positioning performance; MLAT

作者簡介

收稿日期：2014-12-15

中圖分類號TN971

文獻(xiàn)標(biāo)志碼A

文章編號1005-0388(2015)06-1189-08