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        NLOS環(huán)境下5G毫米波定位方法

        2022-12-06 09:52:10張千坤陳任翔鐘志剛周國棟中訊郵電咨詢設(shè)計院有限公司北京00048中訊郵電咨詢設(shè)計院有限公司鄭州分公司河南鄭州450007
        郵電設(shè)計技術(shù) 2022年10期
        關(guān)鍵詞:信號環(huán)境用戶

        張千坤,陳任翔,鐘志剛,周國棟(.中訊郵電咨詢設(shè)計院有限公司,北京 00048;.中訊郵電咨詢設(shè)計院有限公司鄭州分公司,河南鄭州 450007)

        1 概述

        隨著智能設(shè)備與無線網(wǎng)絡(luò)的普及,人們對于場景感知、環(huán)境智能等應(yīng)用需要在不斷增加,同時對用戶位置信息精度的要求也在不斷提高。目前在室內(nèi)定位方面,無線網(wǎng)[1-3]、藍(lán)牙[4]、超寬帶(UWB)[5]等的定位技術(shù)開始普及,但是對于運營商來說,這些技術(shù)需要專門建立一個定位網(wǎng)絡(luò),成本比較高。針對室內(nèi)定位的特點,目前室內(nèi)定位的方法主要圍繞提高定位精度、降低定位成本、提高系統(tǒng)定位魯棒性(適應(yīng)復(fù)雜多變的室內(nèi)環(huán)境)等方面展開,如何利用運營商自有的5G 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高精度定位一直是需要攻克的難題。目前在5G 定位[6-7]方面使用比較多的是UTDOA(Uplink Time Difference Of Arrival)定位技術(shù),這種定位技術(shù)需要基站之間同步,實現(xiàn)起來比較困難,而且需要終端同時接收到3個射頻拉遠(yuǎn)單元(PRRU)才能實現(xiàn)定位,在NLOS 環(huán)境下無法進(jìn)行定位,這種定位條件在室內(nèi)環(huán)境下很難達(dá)到。5G 毫米波[8]波束窄、方向性好,有極高的空間分辨力,信號傳輸周期小,時間精度高,基于此,本文研究了在NLOS 環(huán)境下的5G 毫米波室內(nèi)定位方法,首選進(jìn)行混合波束賦形下的信道估計,其次采用OMP 算法對AOA、TOA 以及AOD 進(jìn)行估計,最后在室內(nèi)環(huán)境下建立NLOS 環(huán)境模型,并對終端進(jìn)行定位。

        2 大規(guī)模MIMO信道估計

        2.1 毫米波信道模型

        毫米波大規(guī)模MIMO 為了減少硬件成本,降低功耗,采用數(shù)模混合波束成形架構(gòu)[9],如圖1所示。

        圖1 混合波束賦形架構(gòu)

        假設(shè)基站端和用戶端分別有NBS和NMS根天線,同時有根RF 鏈路,數(shù)據(jù)流Ns需要滿足Ns≤≤NMS,上行鏈路基站端接收的信號可以表示為:

        式中:

        (·)H——共軛轉(zhuǎn)置

        W、F——混合波束賦形生成器,W=WRFWBB以及F=FRFFBB

        WRF和FRF——模擬波束形成器

        WBB和FBB——數(shù)字波束形成器

        H——上行信道矩F=FRFFBB陣

        s——用戶發(fā)射的基帶信號

        n——復(fù)高斯白噪聲AWGN,

        由于毫米波在非直射路徑(NLOS)環(huán)境下路損嚴(yán)重,接收機只能接收到有限個顯著散射體的多徑信號,假設(shè)有L個路徑信道矩陣可以寫為:

        式中:

        αl——信道的復(fù)增益

        θl和φl——到達(dá)角和離開角

        aBS(θl)和aMS(φl)——導(dǎo)向矢量,可以表示為:

        2.2 毫米波信道估計

        利用OMP[10]對AOA、AOD 和TOA 進(jìn)行估計,首先構(gòu)造字典矩陣,利用字典矩陣對信號參數(shù)進(jìn)行估計,因此字典矩陣中應(yīng)該包括AOA、AOD、TOA 3 個參數(shù)。假設(shè)天線陣列天線數(shù)為M,子載波數(shù)為N,AOA、AOD、TOA 3 個參數(shù)的搜索范圍和搜索步長確定,AOA 的搜索范圍和搜索步長確定的搜索角度值組成向量searching_aoa,AOD 的搜索范圍和搜索步長確定的搜索角度值組成向量searching_aod,TOA 的搜索范圍和搜索步長確定的搜索角度值組成向量searching_toa,因此,由AOA 的第i_aoa[1≤i_aoa≤length(searhcing_aoa)]個搜索角度構(gòu)造的原子為:

        其中,Θaoa(i_aoa)的維度為M×length(searching_aoa),f為信號頻點,d為天線之間的間距,c為光速。

        由 AOA 的第i_aod[1≤i_aod≤length(searhcing_aod)]個搜索角度構(gòu)造的原子為:

        其中,Θaod(i_aod)的維度為M×length(searching_aod),f為信號頻點,d為天線之間的間距,c為光速。

        由AOA 的第i_toa[1≤i_toa≤length(searhcing_toa)]個搜索角度構(gòu)造的原子為:

        其中,Θtoa(i_toa)的維度為M×length(searching_toa),f為信號頻點,d為天線之間的間距,c為光速。

        因此,由第i_aoa 個搜索角度、i_aod 個搜索角度和第i_toa個搜索時延構(gòu)造的字典矩陣為:

        其中,Θ的維度為(MN)×[length(searching_toa)×length(searching_toa)]。假設(shè)接收陣列接收到的接收信號為y,初始化殘差r0=y,索引集Λ0=?,將字典矩陣中的每一個原子,即字典矩陣的每一列分別與殘差進(jìn)行內(nèi)積運算,找到字典矩陣中與殘差的投影系數(shù)最大的原子,并將該原子從字典矩陣中刪掉。然后更新殘差值。直到滿足迭代終止條件t>K,此時,K表示待估計的信源個數(shù)。因此待估計的信號的AOA、AOD 和TOA 3 個參數(shù)就等于依次找出的字典矩陣中與殘差的投影系數(shù)最大的原子對應(yīng)的AOA、AOD和TOA。

        3 毫米波NLOS環(huán)境室內(nèi)定位

        3.1 模擬LOS環(huán)境虛擬基站

        NLOS 環(huán)境如圖2所示,由于基站與用戶之間受干擾源遮擋,不存在直射路徑,信號經(jīng)過散射體的反射、折射將信號傳送到用戶。

        圖2 NLOS環(huán)境

        為了方便計算,本文將AOA、AOD、TOA 的數(shù)學(xué)公式表示為:

        根據(jù)空間幾何關(guān)系,利用AOD、時鐘偏移量B、以及基站的位置xBS,飛行時間τl可以確定一個點sl,表示為:

        sl=xBS+ρl,其中ρl=τl-B,表示的是信號從基站到達(dá)用戶的真正時間。散射體xs,l即在基站xBS與sl2點之間的線段上。

        根據(jù)AOAθl以及sl的位置可以確定另外一個點,表示為:

        用戶的位置x即在點sl和之間的線段上。則點sl可以表示為和用戶處于LOS環(huán)境的虛擬基站。

        3.2 多虛擬基站聯(lián)合定位

        根據(jù)參數(shù)[φl,θl,α,B],可以確定用戶位置x所處的線段,即點sl和之間的線段l,假設(shè)有L條路徑,L條路徑的交點即是用戶x的位置。

        為了避免噪聲的干擾,本文在同一個位置進(jìn)行多次采樣求平均值,對每個采樣點n=1,2,…,Ns,得到sl和之間的線段l后,可以計算虛擬基站與用戶之間的AOA,表示為γ,則可利用虛擬基站與用戶通過聯(lián)合多個虛擬基站的AOA 信息對目標(biāo)進(jìn)行定位,這里假設(shè)有R個虛擬基站,利用最小二乘算法[11-12]得到目標(biāo)的位置為:

        其中x(n)表示的是第n個采樣點得到的UE 的位置表示第i個虛擬基站到位置p的角度,γi為位置p估計的角度。

        圖3 不同[α,B]對應(yīng)的UE的位置

        將(α,B)的誤差表示為:

        計算終端UE位置的期望和方差:

        則最優(yōu)的(α,B)可以表示為:

        在得到最優(yōu)(α*,B*)以后可以解算出準(zhǔn)確的用戶位置,再結(jié)合AOA即可以得到散射體SP的位置。

        4 仿真分析

        本文假定一種場景,有5個散射體,TOA 的標(biāo)準(zhǔn)差為10 cm(換算為距離),AOA 和AOD 的標(biāo)準(zhǔn)差為0.01弧度,(α,B)的值設(shè)為α=π/3,B=20 m,基站的位置已知,AOA、AOD、TOA 可以通過信道估計得到,采樣點的數(shù)量設(shè)定為10,首先對(α,B)的最優(yōu)值(α*,B*)進(jìn)行估計,結(jié)果如圖4所示,其中藍(lán)色的點表示的為真實的(α,B),紅色的點表示的是估計的(α*,B*)。

        圖4 仿真結(jié)果——真實的[α,B]以及估計的[α*,B*]

        在得到(α*,B*)以后,即可對UE 的位置以及散射 體的位置SP進(jìn)行估計,如圖5所示。

        圖5 仿真結(jié)果——UE的位置以及SP的位置

        其中紅色的點為真實的位置,藍(lán)色的點為估計出的位置,由于(α,B)是未知的,因此其準(zhǔn)確性對UE 的位置以及SP 的位置有很大的影響,本文對(α,B)進(jìn)行粗略的估計,主要解決的是在NLOS 環(huán)境下無法定位的問題。

        5 結(jié)論

        本文提出一種算法復(fù)雜度低的5G 毫米波NLOS環(huán)境下的室內(nèi)定位方法,在用戶位置、時鐘誤差、終端航向偏差未知的情況下,通過信道估計得到的AOA、AOD、TOA 信息,構(gòu)造虛擬基站,規(guī)避嚴(yán)重NLOS 場景下障礙物的遮擋現(xiàn)象,并根據(jù)空間位置關(guān)系推導(dǎo)出UE的位置以及散射體SP 的位置,仿真結(jié)果表明,該算法可以估計出用戶的位置以及散射體SP的位置,解決在NLOS環(huán)境下無法定位的問題。

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