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        基于5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)的城市列車(chē)高精度定位探討

        2020-10-22 01:12:54莊凌凡張嘉馳邱佳慧
        導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2020年5期
        關(guān)鍵詞:蜂窩定位精度高精度

        莊凌凡,劉 留,張嘉馳,邱佳慧

        (1. 北京交通大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,北京 100044;2. 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院,北京 100048)

        0 引言

        國(guó)際電信聯(lián)盟無(wú)線電通信局(The International Telecommunications Union-Radio, ITU-R)定義了第5 代移動(dòng)通信系統(tǒng)(the fifth generation mobile communication system, 5G)3 類(lèi)典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景[1]:增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶(enhance mobile broadband, eMBB)、大規(guī)模機(jī)器類(lèi)通信( massive machine type communications, mMTC)、超可靠低時(shí)延通信(ultrareliable and low latency communications,uRLLC)。隨著5G 技術(shù)不斷滲透到各個(gè)垂直行業(yè),相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)高精度定位的需求也越來(lái)越高;同時(shí),5G中的一些關(guān)鍵技術(shù)(如大帶寬、大規(guī)模天線陣列等)也為高精度定位提供了物理層的保障,這將會(huì)給軌道交通定位領(lǐng)域帶來(lái)一場(chǎng)重大的技術(shù)革命。

        對(duì)城市軌道交通而言,可靠、高效、精確的列車(chē)定位技術(shù)尤為重要。傳統(tǒng)的列車(chē)定位方法存在如下缺點(diǎn):定位精度較低,只能在某些固定點(diǎn)提供位置信息,不能實(shí)現(xiàn)連續(xù)定位,須在沿線配置大量的軌旁設(shè)備等[2-4]。而無(wú)線定位方法也存在累積誤差較大、易受干擾、成本高等問(wèn)題,難以達(dá)到亞米級(jí)的列車(chē)定位要求[5-6]。當(dāng)今的蜂窩網(wǎng)基站部署廣泛[7],且網(wǎng)絡(luò)自身存在對(duì)終端定位的需求(例如,通過(guò)用戶設(shè)備位置信息的實(shí)時(shí)獲取,可以輔助基站合理調(diào)度上行傳輸資源或?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的波束賦形),若能充分利用現(xiàn)有蜂窩通信系統(tǒng),并將其與列車(chē)定位技術(shù)進(jìn)行有效融合,可以大大降低系統(tǒng)建設(shè)和運(yùn)營(yíng)維護(hù)的費(fèi)用,同時(shí)實(shí)現(xiàn)通信、定位雙向需求的一體化承載。然而目前國(guó)內(nèi)外城市軌道交通領(lǐng)域?qū)?G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的列車(chē)可信定位[8-11]研究仍處于探索階段,從理論、方法、技術(shù)、驗(yàn)證等層面并沒(méi)有完整的解決方案。

        本文針對(duì)城市軌道交通列車(chē)定位的問(wèn)題,旨在利用5G 通信技術(shù)和決策理論交叉學(xué)科前沿知識(shí),通過(guò)對(duì)基站網(wǎng)絡(luò)層、信道物理層和定位決策層進(jìn)行挖掘,結(jié)合通信定位一體化思想,探究基于非嚴(yán)格時(shí)間同步5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)的列車(chē)高精度低時(shí)延定位方案,為城市軌道交通定位領(lǐng)域提供參考。

        1 列車(chē)定位技術(shù)演進(jìn)

        精準(zhǔn)地獲取列車(chē)位置信息是列車(chē)安全運(yùn)行的保障[12-14],位置信息為列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)提供了準(zhǔn)確的判斷決策參數(shù),保證列車(chē)間的安全間隔,提高區(qū)間列車(chē)運(yùn)行速度,是基于列車(chē)速度曲線的行車(chē)控制、列控系統(tǒng)中車(chē)載及軌旁設(shè)備的故障分析、列車(chē)的定點(diǎn)停車(chē)、超速防護(hù)以及車(chē)站停車(chē)后車(chē)門(mén)開(kāi)閉等功能的重要依據(jù)。對(duì)于位置信息的需求,催生出了適用于不同場(chǎng)景的定位方法,本節(jié)將列車(chē)定位技術(shù)的演進(jìn)分為傳統(tǒng)列車(chē)定位、無(wú)線定位和融合定位3 個(gè)階段,并對(duì)5G 定位進(jìn)行展望。

        1)傳統(tǒng)列車(chē)定位方式。傳統(tǒng)的列車(chē)定位方式通過(guò)軌道、車(chē)輪等物理媒介來(lái)獲取列車(chē)的位置信息,如利用“信標(biāo)”的查詢-應(yīng)答器定位[15-16]、軌道電路定位[17]以及計(jì)軸器[18]等定位方式。查詢-應(yīng)答器定位法是世界上應(yīng)用最為廣泛的列車(chē)定位方法之一,通過(guò)在地面和列車(chē)上分別部署應(yīng)答器和查詢器來(lái)完成定位,維修簡(jiǎn)便、使用壽命長(zhǎng),但存在設(shè)置間距和投資規(guī)模的矛盾;軌道電路定位通過(guò)將鋼軌分割成不同的區(qū)段,在每個(gè)區(qū)段的始端與終端加上發(fā)送/接收器,從而構(gòu)成1 個(gè)信息傳輸回路,以完成列車(chē)檢測(cè)及定位,但定位精度受列車(chē)運(yùn)行速度和軌道完整程度影響;計(jì)軸器通過(guò)車(chē)輪經(jīng)過(guò)記軸點(diǎn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生脈沖信號(hào)進(jìn)行定位,需要經(jīng)過(guò)后續(xù)數(shù)據(jù)處理,這種定位方式安全性較差,且需要增設(shè)信道來(lái)傳遞位置信息。傳統(tǒng)定位方式的使用范圍廣,技術(shù)相對(duì)成熟,但最大的缺點(diǎn)在于其投資規(guī)模和定位精度的矛盾。

        2)無(wú)線定位方式。隨著無(wú)線通信技術(shù)的蓬勃發(fā)展,列車(chē)定位技術(shù)也隨之演進(jìn),具有代表性的有衛(wèi)星定位技術(shù)和基站蜂窩定位。以全球定位系統(tǒng)(global positioning system, GPS)[19]和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BeiDou navigation satellite system, BDS)[20]為代表的衛(wèi)星定位技術(shù),在大多數(shù)場(chǎng)景下的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟,具有定位精度高、無(wú)需大量軌旁設(shè)備等優(yōu)點(diǎn)[21],但其定位精度高度依賴于可視衛(wèi)星的數(shù)目以及其幾何分布;因此在列車(chē)運(yùn)行的幾個(gè)典型非視距場(chǎng)景(如隧道、車(chē)站等)的表現(xiàn)不佳。另1 種比較流行的定位方式是基于蜂窩網(wǎng)的定位[22-23],該方式主要利用現(xiàn)有的蜂窩網(wǎng)絡(luò),包括第2 代移動(dòng)通信系統(tǒng)(the second generation mobile communication system, 2G)、第3 代移動(dòng)通信系統(tǒng)(the third generation mobile communication system, 3G)和第4 代移動(dòng)通信系統(tǒng)(the forth generation mobile communication system, 4G)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)測(cè)量信號(hào)的特征參數(shù),如時(shí)間(差)和信號(hào)強(qiáng)度等來(lái)完成定位。該方式無(wú)需額外的定位設(shè)備,但受制于時(shí)間同步等因素,導(dǎo)致定位精度受影響。不同無(wú)線制式定位精度和反應(yīng)時(shí)間如表1 所示。

        表1 不同無(wú)線制式定位參數(shù) 單位:m

        表1 中:CID(cell-ID)為小區(qū)身份認(rèn)證;TA(time advance)為時(shí)間提前量定位;E-OTD(enhanced-observation time difference)為增強(qiáng)型觀測(cè)時(shí)間差定位;RTT(round trip time)為往返時(shí)間定位;ECID(enhanced cell-ID)為增強(qiáng)小區(qū)身份認(rèn)證;A-GPS(assisted-global positioning system)為輔助GPS;PRS(positioning reference signals)為定位參考信號(hào);OTDOA(observed time difference of arrival)為到達(dá)時(shí)間差定位;UTDOA(uplink time difference of arrival)為上行鏈路到達(dá)時(shí)間差;AGNSS(assisted-global navigation satellite system)為輔助全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(global navigation satellite system, GNSS)。

        3)融合定位方式。融合定位包括衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)之間的融合、傳感器網(wǎng)絡(luò)的融合以及衛(wèi)星與傳感網(wǎng)絡(luò)的融合[24]。文獻(xiàn)[25]提出以輪軸速度傳感器、加速度傳感器和衛(wèi)星定位等多傳感器信息融合的列車(chē)定位算法。文獻(xiàn)[26]提出將BDS 與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network, WSN)的接收信號(hào)強(qiáng)度指示(received signal strength information, RSSI)相融合,以提升定位精度。在多型衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)融合方面,文獻(xiàn)[27]實(shí)現(xiàn)了BDS 和GPS 載波相位的數(shù)據(jù)融合和高精度聯(lián)合定位算法。這些融合方式充分發(fā)揮不同傳感器的特點(diǎn),以提高列車(chē)定位精度,但缺點(diǎn)在于算法復(fù)雜度偏高,實(shí)現(xiàn)也較為困難。

        4)5G 定位。下一代無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟(next generation mobile networks, NGMN)發(fā)布的垂直行業(yè)白皮書(shū)中,定義了5G 垂直行業(yè)相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景所需的定位精度[28],大部分應(yīng)用場(chǎng)景如智能倉(cāng)儲(chǔ)、車(chē)輛??康龋蠖ㄎ痪仍? m 以下。5G 將繼續(xù)支持4G 的定位方式,但5G 新技術(shù)和新特性將有效地提高定位性能:超密集組網(wǎng)技術(shù)將增加定位端和基站間視距(line of sigh, LOS)條件的概率,同時(shí)使得定位端可接入更多的參考基站;豐富的頻帶資源使得定位系統(tǒng)的時(shí)間分辨率進(jìn)一步提升,從而使基站間的同步誤差降低;毫米波因其良好的方向性和LOS 場(chǎng)景特性,使基站能獲取精度更高的角度信息;5G 對(duì)多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的支持,使融合多種異構(gòu)定位系統(tǒng)成為可能。

        2 基于5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)的列車(chē)可信定位解決方案探討

        5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)具有超密集異構(gòu)組網(wǎng)特點(diǎn),如以其海量的基站作為基礎(chǔ)來(lái)構(gòu)建通信定位一體化網(wǎng)絡(luò),既能最大限度地降低定位網(wǎng)絡(luò)的部署成本,更能滿足城市軌道列車(chē)高精度定位需求,提高定位終端兼容性。

        針對(duì)城市軌道交通列車(chē)的定位問(wèn)題,本節(jié)對(duì)基于5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)的列車(chē)可信定位解決方案展開(kāi)探討:1)討論在列車(chē)實(shí)時(shí)定位和建站時(shí),基于幾何精度因子進(jìn)行基站選擇和基站選址,為通信-定位一體化網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)提供思路;2)研究基于非嚴(yán)格時(shí)間同步的5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)架構(gòu),構(gòu)建基于密集分布基站和列車(chē)側(cè)具有固定幾何約束關(guān)系的多定點(diǎn)站的高精度定位方案,為高精度定位提供網(wǎng)絡(luò)層的理論依據(jù);3)研究基于5G 特征技術(shù)(大帶寬、大規(guī)模陣列天線)的高精度時(shí)延和角度參數(shù)的估計(jì)算法,在物理層為后續(xù)提供高精度定位的保障;4)提出可信的定位策略,通過(guò)有效的決策機(jī)制,從多源定位結(jié)果中尋求出可信度最高的定位結(jié)果,進(jìn)一步保障定位結(jié)果的可信性和可靠性。

        2.1 幾何精度因子

        蜂窩網(wǎng)定位系統(tǒng)的定位精度主要取決于2 方面:1)測(cè)量的精度,可以通過(guò)降低基站間的時(shí)間同步誤差來(lái)提高;2)定位基站在空間的幾何分布。幾何精度因子(geometric dilution of precision, GDOP)表征用戶和定位基站在空間幾何分布的好壞,表示定位定時(shí)總誤差gσ 對(duì)測(cè)距誤差σ 的放大倍數(shù),即

        式中: gii(i =1, … , 4)為 G = ( HT?Η )-1的對(duì)角線元素,H 為觀測(cè)矩陣。

        為了提高定位精度,應(yīng)使定位基站和列車(chē)上的定位終端有較好的幾何分布,即GDOP 最小。在上述的蜂窩網(wǎng)定位網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中,至少需要3 個(gè)基站來(lái)進(jìn)行定位計(jì)算,當(dāng)列車(chē)在軌道上高速移動(dòng)時(shí),參考GDOP 來(lái)實(shí)時(shí)選擇定位基站的數(shù)量和位置,可以很好地提高定位精度[29],如圖1 所示。

        圖1 基于GDOP 的基站選擇算法示意

        列車(chē)在位置1 時(shí),選擇基站A、B、C 進(jìn)行定位,在位置2 時(shí),選擇基站C、D 、E 進(jìn)行定位?;具x擇方法包括傳統(tǒng)算法、直接選擇法以及遞推選擇法:傳統(tǒng)算法有最佳幾何精度因子法、最大矢端四面體體積法等,但其共同的缺點(diǎn)是,當(dāng)定位基站數(shù)目較大時(shí),計(jì)算量大,在列車(chē)高速移動(dòng)時(shí)難以保證實(shí)時(shí)性;直接選擇法為計(jì)算出每個(gè)基站的GDOP 貢獻(xiàn)值,從大到小依次選取定位基站,計(jì)算量較小,但結(jié)果與傳統(tǒng)方法有一定的偏差;遞推選擇法是基于直接選擇法進(jìn)行的改進(jìn),在計(jì)算出每個(gè)基站的GDOP 貢獻(xiàn)值并將其排序后,將GDOP貢獻(xiàn)值最小的基站排除,再重新計(jì)算剩余每個(gè)基站的GDOP 貢獻(xiàn)值。利用這種方法可以獲得比直接選擇法更好的性能,但因其選擇結(jié)果受到之前 選擇結(jié)果的限制,因此得出的也是次優(yōu)解。

        除了在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中利用GDOP 進(jìn)行動(dòng)態(tài)基站選擇外,在建設(shè)蜂窩網(wǎng)絡(luò)時(shí),也可以參考GDOP 來(lái)進(jìn)行基站選址以提高定位精度。在建設(shè)蜂窩基站時(shí),考慮GDOP 的同時(shí)并使建站成本最低,而GDOP 與建站成本分別與體積和基站間距離相關(guān),因此用最優(yōu)化問(wèn)題表示為:

        式中:d 為小區(qū)復(fù)用距離;h 為基站高度;R 為基站覆蓋范圍;maxR 為最大基站覆蓋范圍;maxd 、mind分別為最大、最小小區(qū)復(fù)用距離。

        前面提出的定位網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)際上包含了通信-定位一體化的思想,即無(wú)須增建定位網(wǎng),只須利用原有通信網(wǎng)設(shè)施,即基站便可完成定位。但通信-定位一體化網(wǎng)絡(luò)也面臨諸多挑戰(zhàn),通信網(wǎng)的主要目的是滿足用戶的通信需求,定位功能處于其功能模塊的邊緣,通信網(wǎng)在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃上要求基站覆蓋的小區(qū)范圍盡量少重合,從而減少基站數(shù)量,降低布網(wǎng)成本。定位網(wǎng)則是需要定位網(wǎng)元覆蓋的小區(qū)盡量重合,從而使定位終端能夠收到來(lái)自多個(gè)小區(qū)的信號(hào)。在干擾控制方面,通信網(wǎng)要求鄰區(qū)信號(hào)盡量弱,從而減少干擾,保障可靠通信,而定位網(wǎng)希望來(lái)自鄰區(qū)的信號(hào)盡量強(qiáng),來(lái)保證定位精度。因此在基站選址時(shí),應(yīng)在保證列車(chē)通信需求的基礎(chǔ)上,利用GDOP 對(duì)列車(chē)的定位需求進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)定位網(wǎng)和通信網(wǎng)的一體化建設(shè)。

        2.2 基于非嚴(yán)格時(shí)間同步的5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)架構(gòu)

        在現(xiàn)有的蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,基站之間存在數(shù)十納秒的時(shí)鐘同步誤差,導(dǎo)致定位精度只能達(dá)到10 m 級(jí),這從根本上制約著基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的定位的精度。要提供符合定位需求的高精度定位服務(wù),且無(wú)須額外建設(shè)專(zhuān)有定位網(wǎng),最重要的是解決基站間的時(shí)鐘同步問(wèn)題。本文提出1 種基于密集分布的基站和列車(chē)側(cè)具有固定幾何約束關(guān)系定位終端的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),為基站間非嚴(yán)格同步下的列車(chē)定位提供理論依據(jù),具體如圖2 所示。

        圖2 基于非嚴(yán)格時(shí)間同步的5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)列車(chē)定位

        假設(shè)3 個(gè)基站具體位置如圖2 所示,坐標(biāo)為( xA, yA)、( xB, yB)、( xC, yC),在列車(chē)上配置多個(gè)定位終端,終端間的幾何約束關(guān)系和相對(duì)于列車(chē)的位置關(guān)系已知,具體坐標(biāo)為未知,分別為 ( x1, y1)、( x2, y2)、 ( x3, y3) ,幾何約束關(guān)系為

        式中: lj,j ∈{1 , 2, 3} 為3 個(gè)終端所構(gòu)成約束三角形的邊長(zhǎng);假設(shè)3 個(gè)基站同時(shí)在時(shí)刻 t0發(fā)送信號(hào),ti,j為終端 j ∈{1 , 2, 3} 接收到基站 i ∈ { A, B,C}所發(fā)信號(hào)的時(shí)刻。在理想狀況下應(yīng)有

        式 中: Di,j為 基 站i 到 終 端 j 的 真 實(shí) 距 離,i ∈ { A, B ,C}, j ∈{1 , 2, 3} ;c 為 真 空 中 光 的 傳 播 速度。實(shí)際情況中,由于3 個(gè)基站時(shí)間并不同步,設(shè)基站i與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)鐘相差 Δti,即

        則式(5)修改為

        定位的最終目標(biāo)是要通過(guò) Δti求解( xj, yj), j =1, 2, 3。但由于各基站間的時(shí)間始終不同步,實(shí)際求解過(guò)程中并不能得到終端坐標(biāo)的唯一確切解,而是得到1 個(gè)可行解的區(qū)域,即

        圖2 所示3 個(gè)不同的灰色區(qū)域分別為3 個(gè)終端的可行解區(qū)域。但很顯然在該區(qū)域中,符合對(duì)應(yīng)幾何約束關(guān)系的終端坐標(biāo)組有無(wú)窮多個(gè)解,因此還缺少1 個(gè)角度約束條件。

        5G 通信系統(tǒng)采用的毫米波通信和波束賦形技術(shù),具有相當(dāng)好的方向性,因此可以利用該技術(shù),并通過(guò)大規(guī)模天線陣列[30-31]來(lái)獲得終端精確的角度信息,并通過(guò)下行鏈路將角度信息傳輸給終端。在使用這種方式測(cè)量角度信息時(shí),終端和基站距離越遠(yuǎn),誤差就越大;因此對(duì)于每1 個(gè)基站,僅用它來(lái)測(cè)量最近終端的角度,記作 θi, i ={ A, B, C}。利用角度約束條件以及終端間的幾何約束條件,可以將終端定位問(wèn)題歸納優(yōu)化問(wèn)題,即:

        式中:( xi, yi), i ∈ { A, B,C}為基站坐標(biāo);( xj, yj),j= {1 ,2,3}表示終端坐標(biāo)。

        由式(9)~式(12)可知,本節(jié)最終將非嚴(yán)格時(shí)間同步5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)中列車(chē)定位問(wèn)題,轉(zhuǎn)化為在3 個(gè)區(qū)域(即可行解區(qū)域)中的3 條直線上(即根據(jù)基站天線陣列測(cè)得的角度)尋找出1 個(gè)具有固定約束幾何關(guān)系三角形的最優(yōu)化問(wèn)題,根據(jù)幾何原理就可求得其解。

        列車(chē)側(cè)3 個(gè)定位終端和所選參考基站的幾何位置關(guān)系直接影響定位參數(shù)GDOP,從而影響定位精度。當(dāng)3 個(gè)定位終端與其參考基站(每個(gè)定位終端至少需要3 個(gè)參考基站)進(jìn)行列車(chē)定位時(shí),總GDOP 最?。炊ㄎ唤K端和參考基站構(gòu)成的3 個(gè)四面體總體積最?。r(shí)列車(chē)定位精度是最高的。因此當(dāng)列車(chē)寬度一定,即3 個(gè)定位終端所構(gòu)成三角形的1 條邊長(zhǎng)長(zhǎng)度固定時(shí),其余定位端的位置應(yīng)參考沿線基站的分布來(lái)確定。受列車(chē)形狀所限,如定位終端所構(gòu)成三角形的構(gòu)型不夠好而導(dǎo)致樣本相關(guān)度過(guò)高(三角形退化為線段)時(shí),其定位精度將受到影響;因此需要結(jié)合GDOP 來(lái)選定合適的參考基站,以獲得更理想的定位結(jié)果。理想情況下,列車(chē)布滿定位點(diǎn)時(shí)的定位效果肯定是最好的,但其計(jì)算量和回報(bào)不成正比。本節(jié)提出的定位方案即希望獲取特征最明顯、相關(guān)度最低、信息量最大的3 個(gè)定位點(diǎn)來(lái)進(jìn)行列車(chē)定位,從而使計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)和定位精度達(dá)到相對(duì)滿意的狀態(tài)。

        2.3 基于5G 特征技術(shù)的高精度時(shí)延和角度參數(shù)的估計(jì)算法

        高精度的參數(shù)估計(jì)是列車(chē)精確定位的基礎(chǔ),城市軌道交通快速列車(chē)經(jīng)歷的場(chǎng)景主要包括高架橋和隧道2 種場(chǎng)景:高架橋的實(shí)際電波傳播環(huán)境為直射徑和反射多徑共存的環(huán)境;在隧道內(nèi),一般選擇采用漏泄電纜實(shí)現(xiàn)電波覆蓋,由于隧道是1 種受限的狹長(zhǎng)密閉空間,其勢(shì)必會(huì)對(duì)漏泄電纜輻射的電波傳播產(chǎn)生一定的影響。

        基于此,本節(jié)主要從以下2 個(gè)方面展開(kāi)探究:1)列車(chē)高速移動(dòng)時(shí),直射徑/反射多徑共存時(shí)的高精度時(shí)延和角度參數(shù)提取算法;2)隧道內(nèi)部基于漏泄電纜的1 維時(shí)延和角度的高精度參數(shù)提取算法。

        2.3.1 列車(chē)高速移動(dòng)時(shí)直射徑/反射多徑共存時(shí)的高精度時(shí)延和角度參數(shù)提取算法

        1)時(shí)延估計(jì)。不同的時(shí)延估計(jì)方法與理論適用于實(shí)際定位不同的需求,根據(jù)列車(chē)高速移動(dòng)時(shí)直射徑和反射徑多徑共存的條件下的估計(jì)精度,時(shí)延估計(jì)大致分為2 類(lèi),即傳統(tǒng)方法和超分辨方法,其中超分辨方法又包括最大似然(maximum likelihood, ML)方法和子空間類(lèi)方法。

        傳統(tǒng)時(shí)延估計(jì)方法包括互相關(guān)法、模糊度圖法、解卷積法等,但這些方法受限于帶寬和多徑效應(yīng),估計(jì)精度常常達(dá)不到要求,例如互相關(guān)法,當(dāng)多徑分量之間的時(shí)延差較小時(shí),往往無(wú)法分辨多徑時(shí)延。超分辨方法性能估計(jì)良好,如最大似然法,但其峰值搜索的計(jì)算復(fù)雜度隨參數(shù)維度增加呈指數(shù)級(jí)增大,且容易陷入局部收斂;子空間類(lèi)方法中的多重信號(hào)分類(lèi)(multiple signal classification, MUSIC)時(shí)延估計(jì)算法是1 種值得研究和改進(jìn)的方法。文獻(xiàn)[32]給出1 種多徑條件下的超分辨率時(shí)延估計(jì)算法,該算法利用已知發(fā)射信號(hào)和接收信號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,再將計(jì)算結(jié)果變化到頻域并分解出噪聲子空間,然后構(gòu)造偽譜函數(shù)進(jìn)行譜峰搜索,得到時(shí)延估計(jì);文獻(xiàn)[33]給出1 種給予傳播算子的時(shí)延估計(jì)算法,該算法的噪聲子空間無(wú)須特征分解,但低信噪比時(shí)的時(shí)延估計(jì)精度不如MUSIC 算法。

        2)角度估計(jì)。角度估計(jì)方法可以分為以下幾類(lèi):傳統(tǒng)算法、經(jīng)典超分辨率法、告誡累積量法、子空間擬合類(lèi)算法以及系數(shù)重構(gòu)類(lèi)算法。傳統(tǒng)算法大多都是基于波束成型的原理提出的,因此分辨率有限,不能很好地應(yīng)用到列車(chē)運(yùn)行中的角度參數(shù)提取中;20 世紀(jì)80 年代提出了超分辨率法即子空間分解類(lèi)方法。文獻(xiàn)[34]首次提出MUSIC 方法,其分辨率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法;文獻(xiàn)[35-36]提出的求根MUSIC(Root-MUSIC)方法,避免了MUSIC 方法中的譜峰搜索過(guò)程,大大降低了復(fù)雜度。但無(wú)論是傳統(tǒng)方法、MUSIC 算法還是基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)的信號(hào)參數(shù)估計(jì)(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法等,都有其無(wú)法避免的缺點(diǎn),主要是計(jì)算復(fù)雜度和辨別精度的矛盾。

        3)時(shí)延和到達(dá)角聯(lián)合估計(jì)。通過(guò)對(duì)時(shí)延和角度參數(shù)估計(jì)的分析,可以看出它們均可以被描述成非線性的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,因此,利用時(shí)延和到達(dá)角的聯(lián)合估計(jì)成為研究的熱點(diǎn)。時(shí)延和到達(dá)角的聯(lián)合估計(jì)主要分為3 類(lèi):2 步聯(lián)合估計(jì)方法、時(shí)延和到達(dá)角獨(dú)立估計(jì)并配對(duì)方法以及空時(shí)2 維聯(lián)合估計(jì)法。2 步聯(lián)合估計(jì)方法利用2 個(gè)陣元分別進(jìn)行高精度的時(shí)延估計(jì),利用時(shí)延差構(gòu)建三角幾何關(guān)系,從而估計(jì)出到達(dá)角。高精度的時(shí)延估計(jì)依賴于較大的系統(tǒng)帶寬,因此運(yùn)用場(chǎng)景有一定的限制。配對(duì)法需要較多的陣元數(shù)目,并且往往需要進(jìn)行峰值搜索,復(fù)雜度較高。文獻(xiàn)[37]在多徑信道條件下給出了1 種時(shí)延和到達(dá)角聯(lián)合估計(jì)算法,通過(guò)對(duì)接受信號(hào)與參考信號(hào)進(jìn)行相關(guān),再利用普羅克魯斯忒斯(Procrustes)ESPRIT(PRO-ESPRIT)算法實(shí)現(xiàn)到達(dá)角估計(jì),然后利用互相關(guān)功率譜估計(jì)時(shí)延,分辨率較高。文獻(xiàn)[38]在單個(gè)天線上的頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行MUSIC 時(shí)延估計(jì),然后利用陣列天線上的數(shù)據(jù)進(jìn)行MUSIC 到達(dá)角估計(jì)。

        綜上所述,不同的時(shí)延和角度參數(shù)提取方法各有利弊,可以總結(jié)為這些方法是計(jì)算復(fù)雜度和精度之間矛盾。在城市軌道列車(chē)場(chǎng)景下,高精度、低時(shí)延是最重要的要求;因此應(yīng)針對(duì)信道特性和設(shè)備運(yùn)算力來(lái)選擇合適的算法進(jìn)行參數(shù)提取,以求既達(dá)到規(guī)定的亞米級(jí)定位精度和規(guī)定的時(shí)延,又能將設(shè)備成本控制在1 個(gè)合適的范圍。

        2.3.2 基于5G 通信網(wǎng)絡(luò)的隧道內(nèi)漏泄電纜1 維定位方法探究

        對(duì)于隧道這一特殊場(chǎng)景的通信,現(xiàn)在大多使用漏泄電纜[39]進(jìn)行電波覆蓋。漏泄電纜集信號(hào)傳輸、發(fā)射與接收等功能于一體,兼有同軸電纜和天線的雙重功能。漏泄電纜具有如下優(yōu)點(diǎn):1)信號(hào)覆蓋均勻,尤其適合隧道等狹小空間;2)屬于寬頻帶系統(tǒng),某些型號(hào)的漏纜可同時(shí)用于CDMA800、GSM900、GSM1800、WCDMA、WLAN 等移動(dòng)通信系統(tǒng);3)在隧道內(nèi)大規(guī)模部署漏泄電纜時(shí),其總體造價(jià)相對(duì)較低。

        與室外蜂窩定位方式不同,基于隧道內(nèi)部的漏纜定位有漏泄波導(dǎo)定位[40]、場(chǎng)強(qiáng)定位、到達(dá)時(shí)間(time of arrival, TOA)定位??紤]使用1 維的方式進(jìn)行定位,即使用TOA 的方法,確定沿著漏纜方向的距離,同時(shí)配合隧道入口的參考位置信息,完成基于隧道內(nèi)部的定位。當(dāng)隧道內(nèi)部只有1 條漏泄電纜時(shí),無(wú)法完成定位,但由于隧道中往往會(huì)同時(shí)部署3 大運(yùn)行商的基站,因而,在某一位置時(shí),可以利用有源天線處理單元(active antenna unit,AAU)接受多運(yùn)營(yíng)商的信號(hào),利用功分/合路器以及多系統(tǒng)接入平臺(tái)(point of interface, POI),并結(jié)合 TOA 或觀察到達(dá)時(shí)間差(observed time difference of arrival, OTDOA)等算法,來(lái)估計(jì)出列車(chē)的位置信息,隧道場(chǎng)景如圖3 所示。

        圖3 隧道場(chǎng)景通信示意圖

        2.4 基于5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)的多基站聯(lián)合可信定位保障方法與機(jī)制

        從列車(chē)定位系統(tǒng)決策層看,當(dāng)決策輸入信息出現(xiàn)錯(cuò)誤,或輸入信息包含多源測(cè)量結(jié)果時(shí),合適的決策層定位算法對(duì)于列車(chē)定位的精度有著決定性的作用。本節(jié)探討幾種多基站協(xié)同、多傳感器融合的決策層算法對(duì)高精度列車(chē)定位的幫助。

        2.4.1 基于重疊覆蓋的可信投票定位算法

        投票法是集成學(xué)習(xí)中的1 種策略,其核心思想是選擇成員中輸出結(jié)果最多的那一類(lèi),從而增加輸出結(jié)果的可信度。5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的定位是從列車(chē)側(cè)或者基站網(wǎng)絡(luò)側(cè),利用不同基站的電波傳播時(shí)延和電波到達(dá)角度來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。電波在傳播過(guò)程中,變化的列車(chē)運(yùn)行場(chǎng)景會(huì)造成信號(hào)功率衰落;同時(shí),密集組網(wǎng)的相鄰基站間可能出現(xiàn)干擾,甚至受到“偽基站”的干擾。這些都嚴(yán)重影響 到基站定位的可信性和安全性。因此在實(shí)際場(chǎng)景下,不同的基站常常會(huì)得到不同的定位可行解區(qū),使用投票算法可以排除非安全定位集,提高定位可信性。

        假設(shè)定位系統(tǒng)采用TOA 算法,可以畫(huà)出每個(gè)基站對(duì)待定位目標(biāo)的環(huán)狀可行解區(qū)域,如圖4 所示。將可行解區(qū)域網(wǎng)格化,對(duì)于每個(gè)網(wǎng)格,判斷其是否為其他基站的可行解,如果是,則投1 票。統(tǒng)計(jì)所有區(qū)域的得票數(shù)目(簡(jiǎn)稱隸屬度),隸屬度最高的區(qū)域即為可信度最高的定位區(qū)間。從圖4 可以看出,基站E 對(duì)待定位目標(biāo)是有干擾的,但通過(guò)這種投票決策的方式,降低了干擾,得到了更準(zhǔn)確的定位區(qū)域。

        圖4 投票法示意圖

        借助投票機(jī)制來(lái)降低惡意“偽基站”攻擊的傷害,提高定位準(zhǔn)確度,保障從多個(gè)定位位置中得到可信的定位位置,是從決策層來(lái)提高列車(chē)定位精度的1 個(gè)重要思路。

        2.4.2 基于二取二型的5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)組合定位糾錯(cuò)方法

        二取二系統(tǒng)以其實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、安全性及可靠性高的優(yōu)點(diǎn),在鐵路、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,其擁有2 個(gè)關(guān)鍵指標(biāo):安全性指標(biāo)和可靠性指標(biāo)。安全性指標(biāo)是衡量系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)不至于產(chǎn)生危險(xiǎn)輸出的能力;可靠性指標(biāo)是衡量系統(tǒng)在規(guī)定的時(shí)間、條件下完成規(guī)定功能的能力。實(shí)現(xiàn)二取二系統(tǒng)的方式有很多,例如共享輸入型二取二、獨(dú)立輸入型二取二等,其原理結(jié)構(gòu)大同小異,但具有不同的可靠性和安全性。本節(jié)討論獨(dú)立輸入型的二取二系統(tǒng),如圖5 所示,實(shí)際應(yīng)用中可以一系正常運(yùn)行,一系調(diào)試升級(jí),并結(jié)合5G 定位和傳統(tǒng)定位的輸出結(jié)果,從而有效提高定位的安全可靠性。

        圖5 二取二型可信定位

        列車(chē)初始位置已知,5G 蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)和列車(chē)定位系統(tǒng)分別獲取實(shí)時(shí)定位信息,對(duì)這2 個(gè)系統(tǒng)得到的信息進(jìn)行判決。如果2 種信息都通過(guò)驗(yàn)證,系統(tǒng)將2 種信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,并判決融合信息,通過(guò)則輸出定位結(jié)果,否則認(rèn)為結(jié)果失效,等待獲取下一時(shí)刻傳感器信息;僅有1 種系統(tǒng)獲取到信息時(shí),采取獨(dú)立定位策略;如無(wú)信息通過(guò)判決,則認(rèn)為結(jié)果失效,系統(tǒng)等待獲取下一時(shí)刻的信息。當(dāng)定位結(jié)果連續(xù)失效的次數(shù)達(dá)到上限時(shí),系統(tǒng)將自動(dòng)重啟。

        通過(guò)對(duì)列車(chē)定位系統(tǒng)決策層的探討,可以知道蜂窩網(wǎng)信息融合定位是切實(shí)可行的,無(wú)論是基站間協(xié)同定位還是異類(lèi)多傳感器融合定位,相比于傳統(tǒng)定位方式都存在著多方面的優(yōu)勢(shì),其根本原因是多源信息帶來(lái)的冗余性和互補(bǔ)性。通過(guò)這種方式,可以提高定位系統(tǒng)的環(huán)境感知能力,增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性,輔助系統(tǒng)做出合理的決策。因此將信息融合技術(shù)引入蜂窩網(wǎng)定位是一項(xiàng)具有重要意義的工作,是在決策層上突破蜂窩網(wǎng)定位技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵。

        3 下一步研究方向

        傳統(tǒng)列車(chē)定位技術(shù)的發(fā)展已較為成熟,但存在投資規(guī)模和定位精度的矛盾,大多需要另行鋪設(shè)定位設(shè)備,并與通信定位一體化思想背道而馳;無(wú)線定位方法和融合定位方式仍存在很大的潛力,尚未挖掘,尤其是基于蜂窩網(wǎng)的定位方式,有著覆蓋面廣、可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。但在目前,要構(gòu)建 1 個(gè)完善的、高精度和高可信度的5G 蜂窩列車(chē)定位網(wǎng)絡(luò),還有很長(zhǎng)一段路要走。因此未來(lái)研究方向應(yīng)從以下3 個(gè)方面入手:

        1)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層。未來(lái)列車(chē)定位的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)應(yīng)與5G 新技術(shù)緊密結(jié)合,如大規(guī)模天線陣列、移動(dòng)邊緣計(jì)算以及毫米波等,并且有良好的可擴(kuò)展性。多基站協(xié)同定位是未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層主要的研究方向,探索更好的異構(gòu)融合一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),是解決定位精度和覆蓋范圍2 大難題的重要思路。

        2)信道物理層。提取高精度的時(shí)延和角度信息是列車(chē)定位的基礎(chǔ),但傳統(tǒng)參數(shù)提取算法只在特定的信道條件下有較好的表現(xiàn),缺少普適性,且算法普遍存在計(jì)算復(fù)雜度和參數(shù)提取精度之間的矛盾,而利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行參數(shù)提取(如在基站擁有大規(guī)模天線陣列,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)高精度的角度信息),可以自動(dòng)適應(yīng)復(fù)雜的列車(chē)運(yùn)行環(huán)境,節(jié)約計(jì)算資源,這是未來(lái)重要的研究方向。

        3)定位決策層。未來(lái)列車(chē)定位技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是多傳感器融合定位、多定位方式協(xié)同工作,因此依據(jù)不同定位信源之間的互補(bǔ)信息,基于位置可行域?qū)α熊?chē)的位置進(jìn)行融合決策是很重要的。未來(lái)列車(chē)定位領(lǐng)域決策算法可以結(jié)合人工智能,通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出合適的決策算法。算法應(yīng)著重考慮是否符合列車(chē)軌道運(yùn)行的特征,是否能較好地融合多傳感器的特征信息,是否能較好地利用多定位系統(tǒng)的定位結(jié)果。

        此外,從定位方式的演進(jìn)來(lái)看,現(xiàn)有的大部分定位方式都需要通過(guò)到達(dá)時(shí)間差(time difference of arrival, TDOA)方式來(lái)獲取距離信息,因此基站的時(shí)間同步精度決定了定位精度。文獻(xiàn)[41]選擇了OTDOA 方式來(lái)驗(yàn)證5G 蜂窩基站間同步誤差對(duì)定位精度的影響,結(jié)果表明:當(dāng)基站間同步誤差在100 ns 時(shí),多數(shù)時(shí)間只能達(dá)到10 米級(jí)的定位精度;當(dāng)同步誤差為10 ns 時(shí),定位精度在1 m 左右;當(dāng)同步誤差為1 ns 時(shí),定位系統(tǒng)在大部分時(shí)間能提供10 厘米級(jí)的定位精度。這充分說(shuō)明,基站間的時(shí)間同步誤差對(duì)定位精度有著決定性作用。因此,降低基站間的同步誤差,或提出基站間非嚴(yán)格時(shí)間同步的定位方案,來(lái)滿足未來(lái)列車(chē)定位領(lǐng)域?qū)Ω呔任恢眯畔⒌男枨?,也是未?lái)重要 的研究方向。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文通過(guò)對(duì)列車(chē)定位技術(shù)演進(jìn)的梳理,總結(jié)出在5G 通信定位一體化及異構(gòu)定位系統(tǒng)融合的趨勢(shì)下,5G 蜂窩網(wǎng)定位是富有活力、值得不斷研究探索的定位方式,并從基站網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手,嘗試降低因基站間非嚴(yán)格時(shí)間同步而引起的定位誤差;從信道物理層入手,探討了幾種多徑條件下提取高精度參數(shù)的方法;從定位決策層入手,探討了利用投票機(jī)制削弱惡意基站對(duì)定位可信度的影響的方法以及融合異種傳感器信息的二取二型糾錯(cuò)方法。

        列車(chē)定位技術(shù)在5G 時(shí)代不斷演進(jìn),密集組網(wǎng)、大規(guī)模天線陣列、毫米波等關(guān)鍵技術(shù)的涌現(xiàn),為列車(chē)定位提供了新的方法。5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì),更為深度融合定位提供了強(qiáng)有力的支撐,這2 者是構(gòu)建5G 通信定位一體化網(wǎng)絡(luò)的重要基礎(chǔ)。雖然基于5G新技術(shù)的列車(chē)定位已取得了一定的成果,但仍面臨著許多挑戰(zhàn),例如保障定位的實(shí)時(shí)性、可靠性,因此在未來(lái)的研究工作中,還須特別關(guān)注定位算法的效率和定位誤差的校準(zhǔn)方法。

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