許 偉，郭曉娜，陳 康，姚志強

(1. 湖南矩陣電子科技有限公司，湖南 長沙 410200；2.湘潭大學(xué) 智能可信導(dǎo)航與定位湖南省重點實驗室 湖南 湘潭 411105；3.湘潭大學(xué) 自動化與電子信息學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

0 引言

2030年，全國的時空信息服務(wù)市場預(yù)計達3萬億的規(guī)模.位置的精準描述和定位已成為社會各領(lǐng)域正常運行的基本需求，也是構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系和提升國民經(jīng)濟信息化服務(wù)水平的關(guān)鍵[1].常見的定位系統(tǒng)可以分為室內(nèi)與室外兩類.在室外，全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)、基站定位系統(tǒng)(BTS)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)等可以提供較高的定位精度和覆蓋范圍.在室內(nèi)環(huán)境中，則可以選擇視覺即時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)、Wi-Fi、藍牙、近場通信(NFC)、超寬帶(UWB)、無線射頻識別(RFID)等技術(shù).隨著移動通信技術(shù)的更新迭代，基站定位系統(tǒng)(BTS)有抗干擾能力強、無須部署基站的明顯優(yōu)勢，吸引眾多研究人員探索發(fā)現(xiàn)了大量未來移動網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景，如：基礎(chǔ)設(shè)施智能化的超能交通；超高帶寬、超低時延和超可靠性等需求的人機物協(xié)同高精度智能工業(yè)；超高移動性、全覆蓋的空中高速聯(lián)網(wǎng)；極高吞吐量和極低時延需求的全息通信；全覆蓋、超低功耗、超高精度的應(yīng)急搶險等[2].

移動通信信號，特別是當(dāng)前大規(guī)模商用的4G長期演進(LTE)和5G新無線電(NR)，具備豐富性、幾何多樣性、高傳輸功率和大帶寬等特點，可被用于提取時間和定位信息，是十分具有吸引力的導(dǎo)航定位候選信號之一.基于4G信號的蜂窩定位，受信號帶寬、同步和網(wǎng)絡(luò)部署等問題的影響，定位精度通常在十幾米.隨著5G的商用，以及高載波頻率、大帶寬、多天線和高精度同步技術(shù)的支撐，目前大量仿真測試與實際測量表明，基于5G信號的移動通信定位系統(tǒng)精度可達亞米級.移動通信定位已成為最近和正在進行的標準的組成部分，例如第三代合作伙伴計劃(3GPP)和美國電氣電子工程師學(xué)會(IEEE).位置精度要求也從監(jiān)管機構(gòu)規(guī)定的數(shù)十米增加到未來用例的分米級[3].

本文重點研究4G、5G主流定位技術(shù)演進過程，分析其性能、優(yōu)缺點，總結(jié)了移動通信網(wǎng)絡(luò)的定位方法.在4G中，討論了基于信號強度、下行鏈路估計到達時間/到達時間差(TOA/TDOA)和LTE-MR的定位技術(shù).在5G中，討論了基于參考信號估計到達時間(TOA)、指紋匹配和波達方向(DOA)的定位技術(shù).此外，還探討移動通信定位面臨的主要關(guān)鍵問題.最后展望了移動通信定位的發(fā)展新趨勢.

1 3GPP協(xié)議中的定位需求

移動通信定位業(yè)務(wù)早在GSMR 98中已有定義，但真正具有實用價值的則是在3GPP R4中.3GPP定義的位置業(yè)務(wù)系統(tǒng)利用了原有移動網(wǎng)絡(luò)資源，并根據(jù)需求對某些節(jié)點進行升級，以增添某些新功能，同時還引入了新的功能實體，如：GMLC、SMLC和LMU，以實現(xiàn)測量數(shù)據(jù)的計算，實現(xiàn)移動臺的定位.隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展，3GPP已將增強型小區(qū)ID(E-Cell ID)、檢測到達時間差(OTDOA)、輔助全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(A-GNSS)定位技術(shù)寫入LTE定位標準[4].在LTE R9中，針對正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)設(shè)計了定位參考信號(PRS)，用于下行鏈路無線幀配置，通過對PRS的處理進行信號時延估計[5].3GPP R16協(xié)議中定義了6種定位方案來達到米級甚至亞米級別精度.具體發(fā)展過程如表1所示：

表1 3GPP協(xié)議中定位需求發(fā)展

2 4G網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)

2.1 基于信號強度的定位

接收信號強度指示(RSSI)定位方法原理如圖1所示.RSSI是指接收機測量的實際信號強度，通常以分貝毫瓦(dBm)或毫瓦(mW)為單位進行測量.

圖1 RSSI 定位方法原理Fig.1 RSSI Positioning method principle

利用電磁波在空間中的衰落模型，建立信號強度觀測量與距離之間的對應(yīng)關(guān)系，進行定位解算.電磁波在空氣中的傳播損耗模型與其頻率相關(guān)，一般認為滿足如下模型：

(1)

式中：L為功率衰減值，單位dB；PRX為接收功率的數(shù)值，單位W；PTX為發(fā)射功率的數(shù)值，單位W；GRX為接收天線增益的數(shù)值，單位dB；GTX為發(fā)射天線增益的數(shù)值，單位dB；f為頻率的數(shù)值，單位MHz；r為傳播距離的數(shù)值，單位km.此方法優(yōu)點在于結(jié)構(gòu)簡單、計算復(fù)雜度低，且不需要任何時間同步.但在現(xiàn)實情況中，電磁波環(huán)境極其復(fù)雜，傳播過程受室內(nèi)物品擺放、墻體遮擋以及人員走動等諸多因素影響，多徑效應(yīng)嚴重，定位效果不夠理想.雖然可以配合濾波算法或迭代算法來提升精度，但如此又會增加計算復(fù)雜度，降低定位結(jié)果實時性.

在移動通信信號導(dǎo)航定位系統(tǒng)中，基于信號強度的定位技術(shù)主要有3種：1)近鄰定位技術(shù)：通過用戶攜帶的設(shè)備和已知發(fā)射機位置的遠近程度聯(lián)合估計用戶位置；2)三邊測量技術(shù)：使用從至少3個參考節(jié)點接收的RSSI估計用戶設(shè)備與參考節(jié)點之間的絕對距離，然后從參考節(jié)點獲取相對坐標；3)指紋匹配技術(shù)：收集樣本位置的信號強度特征信息，建立信號離線地圖，通過對待測點與樣本點特征對比匹配實現(xiàn)位置估計.其中因深度學(xué)習(xí)方法蓬勃發(fā)展，基于信號強度的定位中，指紋匹配技術(shù)得到廣泛應(yīng)用.

軟件定義無線電(SDR)可以不更換硬件，加載不同的軟件定義通信協(xié)議接收不同類型的無線電信號，是目前移動通信信號導(dǎo)航定位系統(tǒng)接收平臺的最佳選擇.SDR提取RSSI信息時，通常采用非相干檢測，利用快速傅里葉變換(FFT)將信號轉(zhuǎn)換至頻域處理，將所檢測接收信號頻域最高能量附近3 dB范圍內(nèi)的能量累加，從而得到RSSI，如圖2所示：

(2)

圖2 接收信號強度RSSI獲取Fig.2 Receive signal strength RSSI acquisition

采用滑動平滑濾波技術(shù)從陰影衰落中分離出快衰落和慢衰落，并在一定時間范圍內(nèi)對接收信號的幅值和包絡(luò)求取區(qū)域平均值，自動增益模塊(AGC)可降低噪聲對信號功率的影響，這種反饋的方式可較好地分離噪聲、補償信號、穩(wěn)定接收.

在室內(nèi)環(huán)境中，接收機與基站之間的視距條件難以達成，并且由于多徑衰落會出現(xiàn)嚴重的RSSI波動，導(dǎo)致定位精度極度下降.而在室外環(huán)境下，由于環(huán)境因素如電離層，也會引起RSSI測量一定的誤差.因此，該方法適用于數(shù)米級短距離定位.此外，基于LTE信號RSSI的定位需要提前獲取基站的相關(guān)信息，如地理坐標、發(fā)射功率等.韓國Shin等[6]在長隧道內(nèi)利用LTE信號的RSSI測量構(gòu)建指紋后確定用戶位置，實際測量結(jié)果的均方根誤差(RMSE)為30～40 m.

2.2 基于下行鏈路信號估計TOA/TDOA

在移動通信網(wǎng)中，TOA定位是指依靠測量基站端到用戶(UE)端間信號傳播時間換算成距離信息，將其作為三圓的半徑，最終求得三圓的交點，交點即為終端位置.在二維平面上，至少需要3個基站作為發(fā)射端；在三維空間中，至少需要4個基站作為發(fā)射端.其原理如圖3所示.時間提前量(TA)表征的是UE與天線端口之間的距離，根據(jù)3GPPTS 36.213中定義：1個采樣周期(Ts=32.55 ns)對應(yīng)的時間提前量(TA=16Ts=0.52 μs)距離為4.89 m.計算方法為：距離=傳播速度(光速)×Ts/2(上下行路徑和).eNode B測量到上行PRACH前導(dǎo)序列，在隨機接入響應(yīng)(RAR)的MACpayload中攜帶11 bit信息，TA的范圍為0～1 282.根據(jù)RAR中的TA值，UE調(diào)整上行發(fā)射時間Nta=TA×16.如TA=1，那么Nta=1×16Ts，表征的距離為16×4.89 m=78.24 m，UE與網(wǎng)絡(luò)的最大接入距離為：1 282×78.24 m≈100.304 km.所以定位精度要求不高時，UE到基站的距離可以近似認為是78×TA.

圖3 TOA 定位方法原理Fig.3 TOA positioning method principle

實際上，在通信領(lǐng)域TOA的獲得問題是一個時延估計問題，利用接收信號與接收機生成的序列做相關(guān)獲得估計的時延，具體的時延估計過程基于對幾個導(dǎo)頻符號中的時間延遲估計和載波頻率偏移估計的輸出進行積分[7-8]，以減少初始捕獲偏移，TOA估計方法工作流程圖如圖4所示.

圖4 TOA估計方法工作流程圖Fig.4 Workflow diagram of TOA estimation method

在通信過程中，對接收信號利用傅里葉變換的時移特性，互相關(guān)算法描述為：

(3)

式中：N是幀長度；y(n)是接收信號；s(n)是接收機生成的序列；(·)*是共軛復(fù)數(shù)運算；(·)N是循環(huán)移位運算；#N是循環(huán)卷積運算符.

從頻域角度將互相關(guān)算法描述為：

R(m)=IFFT{Y(k)S*(k)}，

(4)

式中，Y(k)和S(k)分別是接收信號和訓(xùn)練序列傅里葉變換后的結(jié)果.時延的估計值為：

(5)

到達時間差(TDOA)定位如圖5所示，在移動通信定位中，該方法是將兩路信號到達時間之差代入雙曲線方程求解，UE位置為多條雙曲線的交點處.因此，確定一個待測點的位置至少需要接收4個基站的信號.TDOA定位相比于TOA定位的顯著優(yōu)勢在于不要求UE端與各基站間保持精準的時鐘同步.利用該方法提供位置信息的準確度主要取決于定時測量的精度與基站和UE間非視距(NLOS)誤差的影響.

圖5 TDOA 定位方法原理Fig.5 TDOA positioning method principle

TDOA有兩種獲取方式：1)對兩基站到達待測目標的到達時間做差[9]；2)直接獲取兩基站的相對時延.當(dāng)兩個信號源發(fā)射相同的信號或相同的序列內(nèi)容，理想情況下接收機收到的信號應(yīng)該只有幅度和時移的差別，同理，如果第i個和第j個移動通信信號源發(fā)送的都是x(t)，而接收機接收到第i個和第j個信號源的信號分別為yi(t)和yj(t)，那么

yj(t)=αyi(t+Δτi，j)+Δei，j，

(6)

式中：Δτi，j為時間差；Δei，j為兩接收信號除幅值和波形以外的誤差，則Δτi，j依然可以通過對yi(t)和yj(t)互相關(guān)得到.

Δτi，j=arg{yi(t) #yj(-t)}.

(7)

可用于測距的LTE下行鏈路信號有5種，分別是循環(huán)前綴(CP)和主同步信號(PSS)、輔同步信號(SSS)、小區(qū)參考信號(CRS)、PRS[10].在LTE系統(tǒng)中會傳輸CP以減少符號間的干擾(ISI).CP是將每個符號最后的Lcp個采樣點復(fù)制到符號的開頭.因此，可以估計時間和頻率的偏移[11].LTE信號傳輸中，為保護用戶隱私、減少帶寬等，運營商可能不傳輸PRS，使用CRS估計TOA[12].在文獻[13]中實驗比較了SSS和CRS在具有多徑的半城市環(huán)境中的測距精度，這表明CRS對多徑更具魯棒性.從基站傳播到接收機的信號所遇到的多徑信道可以用以下信道脈沖響應(yīng)(CIR)和信道頻率響應(yīng)(CFR)來建模[14]：

(8)

式中：δ(·)表示狄拉克函數(shù)；hl是與第l條路徑的復(fù)信道增益；τl是對應(yīng)的延遲，其中l(wèi)∈(0，L-1).符號定時誤差是信道脈沖響應(yīng)的第一個峰值發(fā)生的時移.圖6表示從CRS中提取TOA的框圖.

圖6 從CRS中提取TOAFig.6 Extracting TOA from CRS

使用LTE信號進行TOA定位的主要挑戰(zhàn)就是LTE基站與接收機是異步的，會存在一個初始時鐘偏差，該時鐘偏差的存在導(dǎo)致估計出異步TOA后不能用常規(guī)的定位算法直接進行定位，而要考慮對時鐘偏差的處理.為了消除基站與接收機間未知的時鐘偏差對定位的影響，一些文獻會考慮使用同步的基站[15]，但這是通過模擬LTE信號實現(xiàn)的.另一種方法便是使用GNSS信號獲得已知距離測量值(作為真實距離)，以后處理的方式就是估計并消除時鐘偏差的影響.Driusso等[16]分析了OFDM信號的TOA估計性能，搭建LTE信號SDR接收平臺，提取CRS估計TOA，驗證了旋轉(zhuǎn)因子不變法和卡爾曼濾波器的到達時間跟蹤算法(EKAT)的抗多徑性能，并應(yīng)用于LTE的多徑TOA提取，定位結(jié)果與全球定位系統(tǒng)(GPS)軌跡的均方根誤差(RMSE)為31.09 m[17].Shamaei等[18]針對地面車輛和空中無人機等不同定位環(huán)境使用不同性能的SDR接收機，接收環(huán)境中的LTE信號，提取相應(yīng)的TOA測距信息，并使用擴展卡爾曼(EKF)實現(xiàn)動態(tài)跟蹤.該無人機的GPS導(dǎo)航方案與3個基站的LTE信號之間的RMSE為8.15 m.在地面車輛使用的惡劣多徑環(huán)境下，GPS導(dǎo)航解決方案與6個基站的LTE信號之間的RMSE為5.80 m.

2.3 基于LTE-MR的定位

測量報告(MR)是移動設(shè)備上報給基站用于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與評估的實時測量數(shù)據(jù)所生成的文件.其中，信號接收功率(RSRP)可反映網(wǎng)絡(luò)覆蓋和通話質(zhì)量等情況，之后通過調(diào)整小區(qū)功率、增加載頻和調(diào)整站址分布等方式得出相應(yīng)的優(yōu)化方案.另外，MR數(shù)據(jù)中包含了可以定位出位置坐標的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，如：用戶信號的到達時間、角度和強度等.

LTE用戶向網(wǎng)絡(luò)反饋的MR包含了海量數(shù)據(jù)信息，使數(shù)據(jù)驅(qū)動的定位方法得以實現(xiàn).通過MR進行定位時，主要包含3個內(nèi)容：特征提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法設(shè)計.特征提取時常選取服務(wù)小區(qū)與鄰小區(qū)的物理小區(qū)識別碼、參考信號接收功率、參考信號接收質(zhì)量、終端經(jīng)緯度等.為了提高定位精度和避免過擬合，數(shù)據(jù)預(yù)處理會剔除離群數(shù)據(jù)，同時將數(shù)據(jù)集合理分配為訓(xùn)練集與測試集.在算法設(shè)計的過程中用機器學(xué)習(xí)的方法進行MR位置信息重構(gòu)，本質(zhì)上是一個預(yù)測數(shù)值型問題.在提取數(shù)據(jù)特征后利用常用機器學(xué)習(xí)算法(AdaBoost算法、KNN算法、XGBoost算法、Bagging算法等)進行實驗測試，誤差對比如表2所示[19].

表2 常用機器學(xué)習(xí)算法誤差對比

同濟大學(xué)提出的電信位置恢復(fù)框架(TLOC)是第一個證明遷移學(xué)習(xí)在電信戶外位置恢復(fù)中的有效性框架[20].在上海的2G GSM和4G LTE-MR數(shù)據(jù)集上，TLOC比非轉(zhuǎn)移方法的中值誤差分別少27.58%和26.12%，比N型埋層(NBL)新的指紋方法的中值誤差少47.77%和49.22%，其平均誤差達到40 m左右.

3 5G網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)

3.1 基于參考信號估計TOA

5G NR中引入了4個主要參考信號：解調(diào)參考信號(DMRS)、相位跟蹤參考信號(PTRS)、探測參考信號(SRS)和信道狀態(tài)信息參考信號(CSI-RS).這些參考信號只有在必要之時才被發(fā)送，所以通過5G信號進行導(dǎo)航定位的方法大部分會利用同步廣播塊(SSB).SSB由主同步信號(PSS)、輔同步信號(SSS)、PBCH三部分共同組成，在時域上由4個連續(xù)OFDM符號組成，編號為0、1、2、3.

Shamaei等[21]從5G下行信道中的SS/PBCH提取測距信息估計TOA.首先，接收機在所有可能的頻率上進行搜索，以便找到任何可用的SS/PBCH塊.一旦確定了SS/PBCH塊的中心頻率，就開始進行采樣.接下來，通過PSS和SSS過程獲取小區(qū)ID.小區(qū)ID映射分配給DM-RS的子載波.當(dāng)檢測到DM-RS序列后，就可以使用它來估計信道頻率響應(yīng)(CFR).接下來就可以解碼PBCH消息.解碼完成后，用SS/PBCH塊的第2個或第4個符號來估計CFR和細化幀開始時間，由此得到TOA估計值.實測結(jié)果表明，使用SS/PBCH信號的估計偽距在去除時鐘偏差后的標準偏差為1.19 m.文獻[22]同樣通過利用5G下行信道中的SSB，提出了一種基于載波相位的5G NR信號TOA估計算法用于室內(nèi)定位，主要包括粗同步、多徑捕獲、延遲跟蹤和基于載波相位的TOA測距估計4個步驟.首先通過檢測PSS和SSS來初步估計SSB幀的開始，提取DM-RS.然后通過LS-MP方法迭代地獲取多徑的時延從而獲取更精確的時間估計.使用延遲鎖相環(huán)以跟蹤第一路徑的到達時間.再根據(jù)載波相位測量獲得TOA估計.測試結(jié)果表明，在靜態(tài)場景中，TOA精度約為0.5 m，在行人移動場景，精度約為0.8 m.

3.2 基于DOA的定位

基于到達角度(DOA)算法是當(dāng)基站與待測點的位置處于同一水平面時，通過測量待測點發(fā)射信號到達定位基站的方位角，再根據(jù)兩條射線交點可以估計出待測點的真實位置.DOA定位方法原理如圖7所示.該方法的優(yōu)勢在于不涉及時間同步問題，同時兩個及以上的基站就能實現(xiàn)定位.

圖7 DOA 定位方法原理Fig.7 DOA Positioning method principle

在第五代移動通信技術(shù)中，通過在發(fā)射器和接收器上使用多個天線，MIMO技術(shù)可以有效地利用空間復(fù)用技術(shù)來提高通信質(zhì)量并增加系統(tǒng)傳輸容量.隨著天線數(shù)量的增加，它可以提供更好的分集增益，從而增強傳輸鏈路的可靠性并提高傳輸速率.隨著MIMO技術(shù)在5G系統(tǒng)中的使用，基于天線陣列的DOA方法具有了更多優(yōu)勢.

文獻[23]提出一種基于正交匹配追蹤(OMP)的相鄰角功率差(AAPD)方法.首先使用OMP得到DOA方向的粗略估計，然后通過計算初始值點處相鄰點的功率差來對估計進行調(diào)整，得到高精度的DOA估計.在連續(xù)運動的場景中，進一步應(yīng)用波束成形，從而減少了計算量.仿真和實驗結(jié)果表明，所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)高精度估計，消除誤差抖動.與傳統(tǒng)的多信號分類(MUSIC)DOA估計方法相比，精度提高了46%.在多徑室內(nèi)環(huán)境中，靜態(tài)角度測量的平均誤差在2°以內(nèi)，實際運動測試中測量誤差不超過5°的概率為97.5%.

3.3 基于指紋匹配的定位

指紋匹配定位方法，即基于信號指紋的定位方法，原理如圖8所示.此方法不需要解算，其基本思想在于：離線定位階段，事先標定待測區(qū)域的標記點并采集該點處的環(huán)境指紋信息，建立離線指紋庫；在線定位階段，通過實時獲取待測點的環(huán)境信息并與離線指紋庫中的數(shù)據(jù)項進行匹配，得到待測點的位置.

圖8 指紋定位方法原理Fig.8 Fingerprint positioning method principle

人們可以選擇RSSI、信道狀態(tài)信息(CSI)或其他物理量作為指紋[24].在無線通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，同一個待測定位點往往會收到多個基站(已知節(jié)點)發(fā)出的信號.并且，這些信號的RSSI或CSI受傳輸距離、傳播路徑以及遮擋物等因素影響，結(jié)果也不盡相同；將不同的特征組合在一起，即具備了區(qū)分各個不同待測定位點的能力.由于CSI可以展示出各個信道背后的相位響應(yīng)和振幅響應(yīng)，CSI指紋可以獲得比RSSI更好的時間分辨率、頻率分辨率和穩(wěn)定性[25].

此方法優(yōu)點在于不需要信號解算，可以通過更密集地布置指紋采集點來提升定位的分辨精度、不受NLOS誤差影響.缺點是離線采集指紋階段，時間和人力成本較高，環(huán)境、物品、人員等因素的變化都會對信號采集、匹配造成干擾，不適用于動態(tài)環(huán)境和人員密集場所.

文獻[26]從商用5GNR的下行物理廣播信道(PBCH)中的DMRS中提取CSI，開發(fā)出一種名為Hi-Loc的混合室內(nèi)定位系統(tǒng).通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和雙向長短期記憶(BiLSTM)的雙注意力機制深度網(wǎng)絡(luò)，分別設(shè)計基于特征的注意力機制和基于樣本的注意力機制，提取CSI的隱式空間和時間信息.于在線階段，通過應(yīng)用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCNN)，根據(jù)相應(yīng)的CSI特征估計二維坐標.在典型的辦公室和走廊場景中進行室內(nèi)現(xiàn)場測試.結(jié)果表明，Hi-Loc在辦公場景和走廊場景的內(nèi)部測試用例中分別實現(xiàn)了2.0 m和65.1 m的平均絕對誤差，在辦公場景和走廊場景的外部測試用例中分別實現(xiàn)了0.31 m和93.3 m的平均絕對誤差.

文獻[27]針對傳統(tǒng)指紋庫構(gòu)建和匹配算法成本高的問題，提出了一種基于矩陣填充的5G超密網(wǎng)絡(luò)指紋定位方法(MC-FPL)，首先，建立部分指紋數(shù)據(jù)庫，通過加速鄰近梯度算法對指紋數(shù)據(jù)庫進行填充，從而建立完整的指紋數(shù)據(jù)庫.然后，通過一種基于最強接收信號強度的指紋庫劃分方法，將指紋庫劃分為若干個子指紋庫.最后，使用分類加權(quán)K近鄰指紋匹配算法.通過對子指紋數(shù)據(jù)庫進行匹配從而估計待定位點的坐標.仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)指紋算法相比，MC-FPL算法降低了建庫和指紋匹配的復(fù)雜度，具有更高的定位精度.

4 移動通信定位技術(shù)主要關(guān)鍵問題

衛(wèi)星導(dǎo)航在城市峽谷、室內(nèi)、地下等環(huán)境中難以提供高精度且可靠的導(dǎo)航定位，而移動通信信號廣泛存在于用戶活動環(huán)境中，可提取與定位相關(guān)的信號參數(shù)，而上節(jié)所利用的移動通信信號并非為導(dǎo)航定位設(shè)計.以4G和5G為例，雖然PRS信號在3GPP R8與R16標準中就作為一種用于定位和同步的特殊參考信號被引入，但由于許多原因，并沒有被商用.其中最主要的兩個原因在于：1)需要額外帶寬來容納PRS，大約占1%～4%的帶寬，這導(dǎo)致大多數(shù)運營商選擇不發(fā)射PRS從而將更多帶寬用于其他業(yè)務(wù)；2)這種基于網(wǎng)絡(luò)的定位會侵犯用戶的隱私.因此，想要利用移動通信進行高精度定位存在諸多問題需要去解決.

4.1 時鐘同步

信號導(dǎo)航定位系統(tǒng)中，接收機接收的信號來自不同的無線系統(tǒng)，系統(tǒng)與系統(tǒng)之間存在時鐘同步問題.此外，同一通信系統(tǒng)中，因移動通信信號并非為導(dǎo)航定位而設(shè)計，基站存在未知的時鐘偏置和漂移，絕大多數(shù)通信系統(tǒng)內(nèi)并沒有同步到納秒級.對導(dǎo)航定位來說，參與解算的信號源時鐘同步至關(guān)重要，因此，解決移動通信信號源的時鐘同步問題對移動通信信號導(dǎo)航定位系統(tǒng)來說是必不可少的一項工作.

目前的基站時間同步技術(shù)主要有兩類：基于GNSS的授時和基于IEEE 1588的精密時間協(xié)議(PTP)同步.基于GNSS的授時技術(shù)通過GNSS信號實現(xiàn)接收機的高精度定時，其接收機定時精度在百納秒量級；基于IEEE 1588的精確時間協(xié)議技術(shù)將主參考時鐘通過1588光纖網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高精度的時間傳遞，通過有限跳數(shù)保持站點間時間同步，其每跳的時間同步精度損失在3～5 ns[28].但若要實現(xiàn)基于基站的高精度定位，目前的時間同步技術(shù)以及設(shè)備還存在較大的提升空間，無法滿足導(dǎo)航定位需求.例如在TOA/TDOA等方法中，需要將到達時間的測量值轉(zhuǎn)換為距離，這樣的測量值需要發(fā)射機與接收機內(nèi)部時鐘的緊密同步.無線電信號在真空中以接近光速c傳播，c=299 792 458 m/s.1 ns的時間誤差就轉(zhuǎn)化成了30 cm的距離誤差.因此，要實現(xiàn)亞米級別的定位精度，至少需要3 ns量級的時間同步精度.

文獻[29]提出從OFDM信號的到達時間提取出偽距的公式，其中時鐘偏差就是求解偽距重要的部分.

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文獻[30]發(fā)現(xiàn)雖然基站時鐘與GPS之間沒有完全同步，但是它們的時鐘之間相對穩(wěn)定.蜂窩基站收發(fā)器站(BTS)時鐘之間有一定的“松散”同步，蜂窩基站的拍頻穩(wěn)定性接近原子標準.時鐘偏差可以實現(xiàn)為一個穩(wěn)定的自回歸移動平均模型.以此實現(xiàn)無人機定位米到亞米級別的定位精度.

文獻[31]發(fā)現(xiàn)即使是同一小區(qū)的不同扇區(qū)，由于扇形天線的相位中心之間的未知距離，射頻連接器導(dǎo)致的延遲，以及布線、濾波器、放大器等其他因素也會導(dǎo)致時鐘偏差有些許不同.

文獻[32]分析了蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶設(shè)備的基于TOA的定位，考慮了用戶設(shè)備時鐘偏差統(tǒng)計的先驗知識的3種不同情況.針對3種情況評估了4G和5G網(wǎng)絡(luò)中UE定位的平方位置誤差界(SPEB)：1)UE偏置統(tǒng)計是已知的并且僅估計UE位置；2)UE偏置統(tǒng)計是未知的并且UE聯(lián)合地估計其位置和時鐘偏置；3)UE時鐘偏置統(tǒng)計是未知的并且僅估計UE位置.

4.2 源關(guān)聯(lián)

在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，一個基站可以同時接受多個信號，服務(wù)多個終端，這些信號通常來自相干分布源或非相干分布源.通?？梢允褂酶鞣N到達角度(AOA)估計算法去估計信號參數(shù).但是，這種終端位置估計是根據(jù)與每個終端相關(guān)的參數(shù)去估計的.因此源關(guān)聯(lián)是大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中多源定位的關(guān)鍵問題[33].文獻[34]針對多徑環(huán)境下的源關(guān)聯(lián)(SA)、DOA和衰落系數(shù)(FCs)的估計提出的有效方法，基于多組相干下多徑信號模型的秩降低特性信號.利用多路徑結(jié)構(gòu)的信息，可以估計任意幾何形狀的陣列，與傳統(tǒng)方法相比，可以顯著提高性能.

文獻[35]研究了復(fù)雜多徑傳播環(huán)境下的源定位和關(guān)聯(lián)問題，提出一種基于半酉稀疏約束和子空間技術(shù)的最小均方估計(MMSE)框架迭代實現(xiàn)的廣義JSLA算法，可估計空間路徑中各自的DOA.與不考慮多路徑信道信息的方案相比，該方法進一步提高了源定位精度.

文獻[36]提出了一種基于迭代優(yōu)化、半酉約束和特征分解技術(shù)的目標定位與關(guān)聯(lián)方法.該方法無須事先了解傳播環(huán)境，直接定位空間源，并將入射路徑關(guān)聯(lián)到每個源.在多徑傳播場景下可以實現(xiàn)相當(dāng)不錯的源關(guān)聯(lián)和定位性能，且不需要任何與環(huán)境相關(guān)的先驗信息.

4.3 實時定位

目前有關(guān)定位的研究往往側(cè)重于通過開發(fā)各種算法例如卡爾曼濾波器及其改進來提高定位精度.但是定位的實時性能研究同樣也是不可或缺的一部分.目前采集LTE或者5G信號大多使用通用軟件無線電外設(shè)(USRP)進行，數(shù)據(jù)采集后在電腦上進行離線處理.以移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)在無人機上的應(yīng)用舉例，定位誤差與延遲和無人機速度成正比，無人機速度越快，定位誤差就越大.因此需要考慮如何在現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)等硬件中實現(xiàn)基于SDR的定位收發(fā)器，并且整個系統(tǒng)中軟件和硬件部分所引入的延遲都需要納入考量.

4.4 室內(nèi)外越區(qū)切換

衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)在空曠環(huán)境下定位精度較高，而移動通信信號導(dǎo)航定位系統(tǒng)主要用于彌補GNSS的不足，在GNSS失效時使用，從而實現(xiàn)不分時間、不分地點的高精度定位.然而在復(fù)雜環(huán)境的交匯處，存在乒乓效應(yīng)，導(dǎo)致接收機功耗變大、定位系統(tǒng)穩(wěn)定性差.因此，研究和關(guān)注信號切換存在的問題，是提高移動通信信號導(dǎo)航定位系統(tǒng)穩(wěn)定性、實現(xiàn)高精度無縫定位的一個關(guān)鍵因素.對于單環(huán)境，室內(nèi)或室外，已經(jīng)有許多定位技術(shù)可以針對該環(huán)境實現(xiàn)不同精度的定位，然而當(dāng)室內(nèi)外環(huán)境切換時，會產(chǎn)生定位誤差.對于室內(nèi)/室外無縫切換的定位，要求在室內(nèi)室外環(huán)境的運動過程中，能根據(jù)室內(nèi)外環(huán)境不同的特征，選擇最佳的定位技術(shù)來保證定位的精度.同時在進行室內(nèi)外定位技術(shù)切換時要滿足定位過程的無縫切換、平滑穩(wěn)定.能夠?qū)崿F(xiàn)室內(nèi)室外以及室內(nèi)外中間區(qū)域全覆蓋的高精度定位.

4.5 基站位置準確度

基站的位置也是定位中的重要部分之一，大部分定位算法都需要已知基站的經(jīng)緯度.同時，定位服務(wù)中使用的基站越多，就可以提供更多的位置信息，定位的準確度也會提高.在實驗中，若無法直接從運營商處獲取基站GPS位置，就需要通過人工測量獲得基站的GPS位置.而基站宏站天線布設(shè)通常是多個運營商多個天線布設(shè)在同一樓頂，人工難以獲取精準的位置，通常取基站的位置為多天線的中心點或者樓的中心點，這也是誤差來源之一.目前GPS定位模塊定位精度在1～3 m之間.如果使用實時動態(tài)(RTK)定位模塊，精度則可以提升到20 cm之內(nèi).

5 6G網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)展望

2019年11月，中國科技部正式啟動了6G研究，并成立了IMT-2030(6G)推進組，以推動6G技術(shù)研究.目前，面向2030年商用的6G仍處于愿景需求研究及概念形成階段，6G技術(shù)方向及方案仍在探索中.但已經(jīng)有許多有關(guān)6G的愿景被提出[37].

目前，許多標準化組織針對6G的一些潛在技術(shù)開展了標準化工作.

在太赫茲頻段方面，IEEE 802.15.3d標準發(fā)布了300 GHz的太赫茲頻段[38].中國航天科工二院25所在北京完成國內(nèi)首次太赫茲軌道角動量的實時無線傳輸通信實驗，利用高精度螺旋相位板天線在110 GHz頻段實現(xiàn)4種不同波束模態(tài)，通過4模態(tài)合成在10 GHz的傳輸帶寬上完成100 Gbit/s的無線實時傳輸.太赫茲頻譜保證6G定位精度在室外場景下能夠達到1 m以下，在室內(nèi)場景下達到10 cm以下.同時6G能夠?qū)崿F(xiàn)三維全空間覆蓋，以每秒太比特(Tbit/s)的數(shù)據(jù)速率和亞毫秒(sub-ms)的時延提供智能泛在的無線連接[39].

在語義通信方面，IMT-2030 6G推進組已開展語義通信相關(guān)的技術(shù)規(guī)范化和標準化工作.2021年以來，IMT-2030 6G推進組在已發(fā)布的系列白皮書中均將語義通信和語義認知網(wǎng)絡(luò)定義為6G的潛在技術(shù)和架構(gòu)之一.IMT-2030《6G智能內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)》白皮書中(“智能內(nèi)生的關(guān)鍵技術(shù)”章節(jié))和《6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)愿景與關(guān)鍵技術(shù)展望》白皮書中，明確提出“語義通信：語義驅(qū)動、萬物智聯(lián)”.2023年4月，IMT-2030(6G)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)工作組已接近完成“語義通信及語義認知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)研究”白皮書，準備正式發(fā)布.

在光無線通信(OWCs)方面，IEEE 802.11標準中包含可見光通信相關(guān)內(nèi)容，IEEE 802.11標準針對短距離可見光通信發(fā)布，IEEE 802.15.13對于高帶寬可見光通信進行了定義說明.

在超大規(guī)模MIMO方面，IMT-2030(6G)推進組于2021年發(fā)布了超大規(guī)模MIMO天線研究報告.同時該技術(shù)也在3GPP R18與R19中得到說明.

在通信感知一體化(ISAC)方面，IEEE 802.11bf于2020年成立，專注于無線局域網(wǎng)(WLAN)傳感與感知.并且，3GPP SA1于2022年3月也開始了關(guān)于ISAC的研究項目.

由于通信技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和業(yè)務(wù)需求的不斷豐富，6G將提供更加全面和高質(zhì)量的通信體驗，并將擁有在導(dǎo)航定位、通信等各個方面遠超5G的性能.

6 總結(jié)

本文基于國內(nèi)外研究成果，旨在通過總結(jié)移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)的發(fā)展，對定位原理與數(shù)據(jù)進行分析.重點研究4G LTE、5G NR到6G的主流定位技術(shù)演進過程，分析了其性能、優(yōu)缺點和關(guān)鍵技術(shù).總結(jié)了移動通信網(wǎng)絡(luò)中的定位方法，以及正在使用的協(xié)議標準中移動通信定位的需求變化.同時，分析了移動通信定位過程中的關(guān)鍵問題.隨之說明移動通信信號導(dǎo)航定位系統(tǒng)在未來的發(fā)展中將大放異彩.研究結(jié)果表明：

1)移動通信系統(tǒng)越來越注重定位與通信相結(jié)合，以提高用戶的空間感知能力.一方面可在移動通信的接收信號中提取定位所需參數(shù)用于定位解算，如利用下行鏈路信號(PSS、SSS等)估計TOA/TDOA；另一方面移動通信信號在信號體制設(shè)計中考慮了定位精度，如利用提前設(shè)計好的參考信號(SRS、SSB等)估計TOA，3GPP協(xié)議中對降低移動通信網(wǎng)絡(luò)端到端延遲不斷提出新要求.從信號結(jié)構(gòu)層面提升定位性能，未來通信和定位結(jié)合將更加緊密.

2)在全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)受到挑戰(zhàn)時，使用地面豐富的移動通信信號進行定位無疑是一個最佳選擇.截至2022年底，全國移動通信基站總數(shù)達1 083萬個.其中5G基站為231.2萬個，全年新建5G基站88.7萬個，占移動基站總數(shù)的21.3%.網(wǎng)絡(luò)覆蓋能力的持續(xù)增強為移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)的發(fā)展夯實了可靠基礎(chǔ).移動通信技術(shù)可以直接利用手機或其他移動設(shè)備的硬件進行定位，無須額外的硬件設(shè)備，具有便捷性等優(yōu)點.移動通信標準的升級還帶來了更高的安全性和隱私保護，如LTE Release 14引入的安全和隱私增強技術(shù)和5G NR Release 16引入的私有網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，可以更好地保護用戶的通信安全和隱私.