［趙全軍 張媛媛 張志森 涂樸］

?

基于SADOA和TDOA的雙模數(shù)據(jù)融合定位研究*

［趙全軍 張媛媛 張志森 涂樸］

摘要文章結(jié)合雙模終端的特點對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合模型進行了一定的改變，選擇了雙模終端能獲得的到達信號強度差（SADOA）和到達時間差（TDOA）等測量參數(shù)，并給出了一種三層定位數(shù)據(jù)融合模型，并將其應(yīng)用于基于雙模終端的定位中，通過假想終端位于小區(qū)中的近、中、遠三個位置區(qū)域進行仿真分析驗證了其性能。

關(guān)鍵詞：雙模終端到達時間差數(shù)據(jù)融合到達信號強度差

趙全軍

男，碩士研究生學歷，2008年畢業(yè)于重慶郵電大學通信與信息系統(tǒng)專業(yè)，現(xiàn)為四川文理學院物理與機電工程學院教師。主要從事電子信息專業(yè)的教學和科研工作，研究方向：移動通信技術(shù)、OFDM、無線資源管理以及WIMAX網(wǎng)絡(luò)等。

張媛媛

四川文理學院，物理與機電工程學院。

張志森

四川文理學院，物理與機電工程學院。

涂樸

四川文理學院，物理與機電工程學院。

引言

在蜂窩移動通信系統(tǒng)中，系統(tǒng)對終端的定位通常采用TDOA、TOA、SOA和AOA等多種定位技術(shù)來估計移動終端的位置。進二十年來學術(shù)界對定位技術(shù)做了大量的研究，不同的技術(shù)由于應(yīng)用場景不同都存在自身的缺點。由

當雙模終端收到臨近三個或三個以上基站的信號時，可以測量到較多的定位參數(shù)，可以采用多參數(shù)數(shù)據(jù)融合方法來進行定位。基于到達信號強度差（SADOA）的定位就是以多個基站位置為參照，通過測量移動終端到達多個不同基站的信號強度差值來估算出終端的具體位置。和到達時間差定位算法（TDOA）和信號到達角度定位算法等方法相比，基于信號強度定位方法易于實現(xiàn)，且對現(xiàn)有通信系統(tǒng)的設(shè)備影響較少，成本較低。

1　基于SADOA/TDOA的混合定位方法

混合的TDOA/SADOA定位算法的核心就是線性化SADOA和TDOA的測量方程。我們采用文獻［10］中提出的LOP方法，來得出移動終端的估計位置。通過分析可以看出，移動終端位于以移動終端到兩個基站的距離比定義的圓上：

其中。

根據(jù)上節(jié)所得的TDOA線性化矩陣，構(gòu)造多用戶情況下的混合方法的線性矩陣，可得：

2　基于SADOA和TDOA的雙模數(shù)據(jù)融合定位

當雙模終端同時收到來自三個或三個以上基站的信息時，就可以SOA定位算法得到該位置下的信號強度值，然后通過計算不同基站間的到達信號強度差值得到SADOA值；通過測量達到時間差定位算法可得到應(yīng)需要的測量參數(shù)。假設(shè)每個終端模塊都可以收到三個或三個以上基站的信息，則每個模塊都可以得到一個定位結(jié)果，然后通過加權(quán)處理把TD-SCDMA模塊得到的定位結(jié)果和CDMA2000模塊得到的定位結(jié)果進行融合，就可以得到相對更加準確的定位結(jié)果。下面詳細介紹其過程。

2.1數(shù)據(jù)融合模型

結(jié)合雙模終端的特點，對Kleine-Ostmann模型［11］進行了一定的改變，給出了基于到達時間差和到達信號強度差的數(shù)據(jù)融合模型，如圖1，在融合模型中，CELL-ID主要作為先驗信息。模型的主要特點有：

圖1　多基站情況下數(shù)據(jù)融合模型

① 該融合定位技術(shù)首先基于2種基本的定位技術(shù)，即SOA定位和TOA定位。系統(tǒng)根據(jù)這兩個技術(shù)得到被定位終端到周圍基站的信號到達強度值和信號達到時間，通過系統(tǒng)的進一步計算得出終端到達各個基站的型號強度差和信號到達時間差，通過系統(tǒng)進一步估計最終得得三種估計值：SADOA、TDOA、SADOA/TDOA。

② 第一層融合

由SOA定位算法得到所測參數(shù)通過轉(zhuǎn)化得到的SADOA數(shù)據(jù)，將SADOA數(shù)據(jù)與TDOA算法測得的數(shù)據(jù)按照文獻［2］的融合技術(shù)進行處理，進一步得到SADOA/ TDOA融合后的數(shù)據(jù)。

③ 第二層融合

將SADOA與TDOA的定位結(jié)果（方差，均值）分別采用貝葉斯推論按方差加權(quán)，產(chǎn)生1種新的定位估計值。

④ 第三層數(shù)據(jù)融合

第三層融合處理SADOA測得值、第一層估計結(jié)果、第二層估計結(jié)果進行再一次融合出來，選擇最恰當?shù)奈恢霉烙嬜鳛橄到y(tǒng)模型輸出。在第三層的融合估計中主要考慮的因素有：基站幾何位置的先驗信息，對各估計器輸出的觀測值，誤差分布的概率等。一般地說，系統(tǒng)可將具有最小方差的估計認為是最可靠的估計值，但第三層的選擇不僅要考慮到方差值，還應(yīng)考慮MS靠近不同基站過程信號質(zhì)量相對較差的情況，這是可能具有最小方差的估計也不予與考慮。

2.2雙模定位的數(shù)據(jù)融合

假定通過第三層數(shù)據(jù)融合處理，TD-SCDMA模塊得到的定位結(jié)果的均值為，方差為，CDMA2000模塊得到的定位結(jié)果所得的方差為、均值為。分別將兩個系統(tǒng)得到的均值和方差采用貝葉斯推論按如下公式（6）方式進行方差加權(quán)，可得雙模終端最終的定位結(jié)果。加權(quán)方程為：

3　仿真結(jié)果

為了驗證算法的性能，我們仿真的網(wǎng)絡(luò)布局采用理想的正六邊形蜂窩結(jié)構(gòu)，如圖2。BS1作為服務(wù)基站，基站BSi（i=2，3，4，5，6）作為定位信息基站，相鄰兩基站距離2R。其中R為小區(qū)半徑，當小區(qū)半徑為1m時，七基站坐標分布如下：BS1：（0，0）、BS2：（0，）、BS3：（-1.5，）、BS4：（-1.5，）、BS5：（0，）、BS6：（1.5，）、BS7：（1.5，）。為了便于仿真分析，我們假設(shè)移動終端位置固定在服務(wù)基站所在的小區(qū)中。

圖2　基站分布圖

在仿真中，假設(shè)小區(qū)半徑為2km，由系統(tǒng)造成的測量誤差服從均值為0，標準差為60m的高斯分布。信道環(huán)境為繁華市區(qū)環(huán)境，非視距誤差服從指數(shù)分布［12］，指數(shù)分布概率密度函數(shù)為：

數(shù)據(jù)融合模型過程中，連接終端MS的服務(wù)BS及臨近2個BS完成終端的各種參數(shù)值的測量。當終端MS提出一次定位請求時，假定可以對各種測量值進行200次測量，再分別按不同的定位方法和融合方法，產(chǎn)生SADOA、TDOA、第一層融合數(shù)據(jù)（1f）、第二層融合數(shù)據(jù)（2f）共4種定位估計值，供第三層融合進行最佳選擇。為了分析MS在小區(qū)內(nèi)所處的位置不同會對融合技術(shù)造成的影響。在性能分析過程中，我們重點考察MS靠近服務(wù)BS附近，即（50，50）；MS與服務(wù)基站距離接近小區(qū)半徑一半位置，即（500，）和MS靠近小區(qū)邊界位置，即（800，550）三個典型位置系統(tǒng)性能，得出融合模型中四種定位估計值的平均定位誤差、均方根誤差RMSE的概率等，并對他們進行了比較分析。從圖1的模型框圖我們?nèi)菀卓闯?，融合系統(tǒng)的整體定位輸出是根據(jù)SADOA、TDOA、第一層融合數(shù)據(jù)（1f）、第二層融合數(shù)據(jù)（2f）四個估計值中選擇最優(yōu)的作為最終定位結(jié)果的輸出。

圖3　MS靠近BS附近時的性能比較

圖3的兩圖分別是MS靠近服務(wù)BS（50，50）時模型中得到的四種估計值的平均定位誤差和均方根誤差RMSE的概率。從圖3（a）中可以看出，通過第一層和第二層融合后的數(shù)據(jù)比直接得到的定位數(shù)據(jù)在均方根誤差RMSE的更優(yōu)，尤其是第一層融合后的均方根誤差優(yōu)于其他三種。從圖3（b）中雖第一層融合后的定位精度比第二層或者TDOA略低，但是差別不大，而且第一層融合后的線性更好，因此當MS靠近服務(wù)BS（50，50）附近時，定位結(jié)果可以選擇第一層的數(shù)據(jù)融合結(jié)果。

圖4　MS與服務(wù)BS距離接近小區(qū)半徑一半位置時的性能比較

圖4的兩圖分別是MS與服務(wù)BS距離接近小區(qū)半徑一半位置（500，）時的模型中得到的四種估計值的平均定位誤差和均方根誤差RMSE。從仿真的結(jié)果來看，第二層融合的均方根誤差和平均誤差都最小，因此選擇第二層融合的結(jié)果作為最后輸出。

圖5　MS靠近小區(qū)邊界位置時的性能比較

圖5顯示的是MS靠近小區(qū)邊界位置（800，550）時的四種估計值的平均定位誤差和均方根誤差RMSE。仿真結(jié)果顯示，第一層融合定位均方根誤差比第二層融合的稍大，但第二層融合的平均定位誤差最小，綜合兩種因素考慮，因此仍然選擇第二層融合的結(jié)果作為最后輸出。

4　小結(jié)

從以上分析我們可以看出，在定位中采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以結(jié)合小區(qū)信息的先驗信息，根據(jù)終端的事實信道或使用環(huán)境情況，選擇多種有利于當前狀態(tài)的定位結(jié)果，從而取得比單一技術(shù)性能更好的數(shù)據(jù)輸出。本文詳細介紹了基于SADOA和TDOA的雙模數(shù)據(jù)融合定位方法，通過仿真可以看出，該方法可以充分利用雙模終端能測量到的定位參數(shù)，有效的提高了定位精度。

參考文獻

1Tawan Panichcharoenrat ，Wilaiporn Lee.Two hybrid RSS/TOA localization techniques in cognitive radio system［J］.2014 6th International Conference on Knowledge and Smart Technology （KST）2014:23-28

2R.T.Juang，D.B.Lin ，H.P.Lin. Hybrid SADOA/TDOA mobile positioning for cellular networks［J］.IET Communications .2007，（2）:282-287

3JuYong Do，Rabinowitz M，Enge.P. Robustness of TOA and TDOA positioning under suboptimal weighting conditions［J］.IEEE Transaction.2007，43（3）:1177-1180

4Mohammad Reza Gholami，Sinan Gezici，ErikG.Strom，etal.Hybrid TW-TOA/TDOA positioning algorithms for cooperative wireless networks.The direction of IEEE communications society subject matter experts for publication in the IEEE ICC 2011 proceedings.PP.1-5

5Saleh Al-Jazzar，Mounir Ghogho，and Desmond McLernon.A joint TOA/AOA constrained minimization method for locating wireless devices in Non-Line-of-Sight environment［J］.IEEE transactions on vehicular technology， 2009，58（1）: 468-472

6L.Cong ，W.Zhuang.Hybrid TDOA/AOA mobile user location for wideband CDMA cellular systems［J］.IEEE Trans.Wireless Communications.2002: 439-447

7Ali Broumandan，Tao Lin，John Nielsen，etal.Practical results of hybrid AOA/TDOA geolocation estimation in CDMA wireless networks.Vehicular Technology Conference，2008.VTC 2008-Fall.IEEE 68th .21-24 Sept.2008:1-5

8孫國林，郭偉.基于數(shù)據(jù)融合的蜂窩無線定位算法研究［J］.通信學報，2003，24（1）:137-142

9D.L.Hall，J.Linas.An introduction to multisensor data fusion Proceding［J］.IEEE.1997，85:856-23

10J.Caffery.A new approach to the geometry of TOA location in Proc.IEEE Vehicular Technology Conf.（VTC’00）.2000.:1943-1949

11T.Kleine-Ostmann，A.Bell.A data fusion architecture for enhanced position estimation in wireless networks［J］.IEEE communications letters.2001，5（8）:343- 345

12L.J.Greeenstein et.al.A new path-gain /delay-spread propagation model for digital cellular channels［J］.IEEE Trans.on VT.1997，46:477-484

13鄧平.蜂窩網(wǎng)絡(luò)移動臺定位技術(shù)研究［D］.西南交通大學博士學位論文.2002，5

DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2016.05.006

基金項目：四川省教育廳一般科研項目《移動WiMAX通信系統(tǒng)多層協(xié)作資源分配技術(shù)的研究》 （項目編號:12ZB119）；四川文理學院重點項目《無線雙模數(shù)據(jù)融合定位技術(shù)研究》 （項目編號:2010A04Z）于終端的移動特性，往往終端在較短的時間內(nèi)會經(jīng)歷多個應(yīng)用場景。在定位過程中，若采用單一的定位技術(shù)幾乎不可能在不同信道和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下都能始終達到滿意的定位效果。因此，基于多個定位算法融合后的混合定位方法，比如TOA/RSS［1］，TDOA/SADOA［2］，TOA/TDOA［3，4］，TOA/ AOA［5］，TDOA/AOA［6，7］，數(shù)據(jù)融合［8，9］等得到了廣泛的研究。

收稿日期：（2016-03-24）