CN103002576A - 一种基于脉冲幅度比值指纹的天线阵列单基站定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于脉冲幅度比值指纹的天线阵列单基站定位方法，包括以下步骤：1)建立指纹数据库：2)利用指纹数据库进行AOA估计：3)进行TOA估计：使用传统的方法测得TOA，进而计算出距离；4)进行UWB无线定位：根据AOA和TOA估计值，再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无线定位。通过以上方法，使用脉冲幅度的测量替代了以往脉冲到达微量时间差的测量，可以避免因使用微量时间差的测量来计算信号到达角度所需要的高精度时钟，从而简化了基站的设备要求，同时因为幅度的测量比较简单且精度较高，亦可提高系统的定位精度。仿真的结果表明，使用脉冲幅度测量来计算AOA的误差可控制在0.1度以内。

Description

一种基于脉冲幅度比值指纹的天线阵列单基站定位方法

技术领域

本发明涉及的是一种基于脉冲幅度比值指纹的天线阵列单基站定位方法。

背景技术

随着无线通信技术的发展，21世纪的世界将很快从网络时代进入无线互联时代。新兴的无线网络技术，例如WiFi、WiMax、ZigBee、Ad hoc、BlueTooth和UltraWideBand(UWB)，在办公室、家庭、工厂、公园等大众生活的方方面面得到了广泛应用，基于无线网络的定位技术的应用更加具有广阔的发展前景。根据投资银行Rutberg公司、无线数据研究集团和国际数据公司等的预测，网络新技术将在未来的3年内达到几百亿甚至上千亿美元的营业收入，而无线定位技术的应用将在其中占有至少上百亿美元的份额。除了全球定位系统(GPS)在导航和室外环境的应用定位以外，人们对室内定位、短距离定位等应用不甚了解。未来无线定位技术的趋势是室内定位与室外定位相结合，实现无缝的、精确的定位。现有的网络技术还不能完全满足这个要求，而UWB技术由于功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等优点，在众多无线定位技术中脱颖而出，成为未来无线定位技术的热点。

目前，UWB定位技术的理论研究与应用开发在美国与欧洲均受到广泛的关注。在美国，已经有了广泛的军事应用，而民用市场也正在发展之中。目前一个典型的UWB定位系统需要用3个以上参考基站来确定一个UWB标签的3维位置，为保证精度，所有基站使用时钟电缆互联以保持精确的纳秒级别的时间同步。定位参考基站接收定位标签所发送的UWB脉冲，测量脉冲到达的时间(TOA)或到达不同基站之间的时间差(TDOA)或到达各个基站的到达角度(AOA)，则可以确定定位标签到各个参考基站的距离，从而可以通过标签与参考基站之间的位置关系确定定位标签的三维位置。

而该系统存在许多误差源。发送端的误差包括待测点传送代码序列的处理时间、从MAC层到信道的等待时间以及在物理层比特的传输时间；空间传播误差主要是无线链路的传播环境带来的时延；接收端误差包括物理层比特的接收时间和代码序列传送到应用层的时间。此外，还有NLOS影响、接收噪声与参考点之间的同步以及求解方程带来的误差等，都是在设计系统时需要注意的问题。

发明内容

鉴于目前现有的TDOA/AOA UWB多参考基站定位机制的局限与不足，本发明提出了一种基于脉冲幅度比值指纹的基于天线阵列的单参考基站的高精度UWB定位方法，来克服多参考基站系统在安装部署、时间同步等方面的不足。从而可以降低对系统时钟精度的要求，降低成本及系统复杂度，降低安装与部署的难度。

本发明的技术方案如下：

一种基于脉冲幅度比值指纹的天线阵列单基站定位方法，包括以下步骤：

1)建立指纹数据库：

(1)从已知入射角θ发射UWB信号，测得每个天线接收到的信号强度，找到信号强度最大的两个天线，并确定所属的角度区间；

(2)根据公式(7)得到一个归一化的比值R，即R＝(最大幅度-次大幅度)/次大幅度，在每个角度区间内，R为一单调函数，均匀分布在0～1之间；

$R=\frac{F_n\left(\mathrm{\θ}\right)-F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)}{F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)}---\left(7\right)$

其中： $F_n\left(\mathrm{\θ}\right)={\mathrm{Ae}}^{{-k(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}^2}$

$F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)={\mathrm{Ae}}^{{-k(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2}$

其中θ₀为天线波束的轴线间距，k是与半功率波束宽度有关的一个常量，接收信号幅度最大的天线序号为n号，次强的天线序号为(n-1)号；A为UWB信号到达天线序号为n号和天线序号为(n-1)号天线处的幅度；

(3)在每个角度区间内，用曲线拟合或者神经网络的方式建立入射角θ与R的指纹对照关系；

2)利用指纹数据库进行A0A估计：

(1)在估计AOA时，首先测量所有天线接收到的信号强度，找到信号强度最大的两个天线，根据这两个天线的序号，确定在哪个角度区间；

(2)根据所述公式(7)得到一个归一化的比值R；

(3)在所述角度区间通过一定的指纹比对方法查询与比值对应的角度，即为估计的AOA；

3)进行TOA估计：使用传统的方法测得TOA，进而计算出距离；

4)进行UWB无线定位：根据AOA和TOA估计值，再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无线定位。

通过以上方法，使用脉冲幅度的测量替代了以往脉冲到达微量时间差的测量，可以避免因使用微量时间差的测量来计算信号到达角度所需要的高精度时钟，从而简化了基站的设备要求，同时因为幅度的测量比较简单且精度较高，亦可提高系统的定位精度。仿真的结果表明，使用脉冲幅度测量来计算AOA的误差可控制在0.1度以内。

附图说明

图1为基于天线阵列的单基站超宽带无线定位方法示意图；

图2为使用天线阵列测量入射角示意图；

图3为天线阵列理想方向图；

图4为天线的归一化增益示意图；

图5为天线幅度归一化比值R；

具体实施方式

以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。

1.基于天线阵列的单基站定位原理

基于天线阵列的单基站超宽带无线定位算法是通过TDOA和AOA联合定位技术弥补两种技术的缺点实现单基站、精确定位。系统由天线阵列、6-1交换机(即射频交换器)、目标节点、参考基站(内含射频模块、基带模块及主处理器CPU等)，系统架构如图1所示。该方法使用带天线阵列的单个参考基站同时测量目标节点与参考基站之间的距离和目标节点所发射脉冲到达参考基站的到达角度，从而获得标签的三维位置。

其中参考基站与目标节点之间的距离测量与传统的系统一样，例如：通过测量脉冲从参考基站到目标节点、再从目标节点反射回参考基站、减去参考基站与目标节点内部电路处理时间所用的总时长，从而确定标签与基站之间的距离。

使用天线阵列的一个关键问题就是如何测量目标节点所发射脉冲到达参考基站的角度，这也是影响定位精度的主要因素。目前测量AOA的主要手段是通过测量脉冲信号到达两个不同天线的时间差Δd计算实现的，如图2和公式

所示。由于天线之间的距离l不会非常大，因此测得AOA的精度将非常差，相应的定位精度也非常差，同时由于需要测量距离差，所以还对时钟精度要求非常高。

为了解决该问题，我们提出了采用脉冲幅度的测量来取代脉冲到达时间的测量，从而实现了高精度AOA的测量。如图1所示，系统工作时，依次使UWB信号通过各个天线接收通道进入系统；UWB信号被天线接收后，通过6-1交换机进行放大、滤波、AD量化后送到参考基站的主处理器进行处理；主处理器主要完成信号的检测、方向估算和开关控制等功能；通过比较当前各个天线信号幅度中最大的两个天线的信号幅度，进而得到AOA。

为了说明通过信号幅度测量AOA的基本原理，假设天线阵列采用六单元圆形阵列，即由6面定向天线组成的天线阵列覆盖360°空间，天线阵列通过6到1的射频交换相连至参考基站，各天线幅度特性完全一致。实际使用中也可以采用四天线、八天线或十天线系统。6面定向天线阵列理想方向图如图3所示。

假设按照图3所示的角度，即X轴正方向为0度，逆时针旋转为正方向，第0、1、2、3、4、5号天线波束的轴线角分别为0、60度、2*60度、3*60度、4*60度、5*60度。假设每个天线具有一致的幅度特性，其方向图对应的函数为F(θ)，因此第n个天线对应的方向图为F(θ+n*60)，可以得到表1，各天线归一化增益示意图如图4所示。

表1天线阵列工作特性

通过图3和图4可以看出在每个30度的区间内，均有2个相邻天线的接收信号最强，如表2所示，根据这两个最强的天线即可得到到达角度。主要有两种方法：一种为公式法，另一种为信号指纹法。对于信道环境良好，无恶劣的多径、反射、干扰等或者未建立信号指纹数据库时可以使用公式法。对于信道环境恶劣，例如室内环境时，无法建立入射角与接收到的信号强度的几何关系式时应该使用信号指纹法。

表2各角度区间内信号最强的两个天线

区间	接收信号最强的两个天线
		0～30度	天线0信号最强，其次是天线1
30～60度	天线1信号最强，其次是天线0
		60～90度	天线1信号最强，其次是天线2
90～120度	天线2信号最强，其次是天线1
		120～150度	天线2信号最强，其次是天线3

150～180度	天线3信号最强，其次是天线2
		180～210度	天线3信号最强，其次是天线4
210～240度	天线4信号最强，其次是天线3
		240～270度	天线4信号最强，其次是天线5
270～300度	天线5信号最强，其次是天线4
		300～330度	天线5信号最强，其次是天线0
330～360度	天线0信号最强，其次是天线5

2.脉冲幅度比值

为了分析方便，以高斯型的方向图为例进行分析，假设UWB信号入射方向角为θ，此时第n个天线方向图可表示为式1。

$F_n\left(\mathrm{\θ}\right)=e^{{-k(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}^2}(0\≤n\≤5)---\left(1\right)$

其中θ₀为天线波束的轴线间距，例如六单元圆形阵列中θ₀为60度，即π/3；k是与半功率波束宽度(Antenna Beam Width，即相对最大辐射方向场强下降到

倍处的夹角，也称为3dB波束宽度)有关的一个常量。

设半功率波束宽度为α，则根据第0个天线即可计算得到k：

$F_0\left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)=e^{{-k\left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)}^2}=\frac{1}{\sqrt{2}}---\left(2\right)$

例如，某天线的半功率波束宽度为90度，即α＝π/2则：

$e^{-k{\left(\frac{\mathrm{\π}}{4}\right)}^2}=\frac{1}{\sqrt{2}}---\left(3\right)$

所以：

$k=-\frac{16\ln \left(\frac{1}{\sqrt{2}}\right)}{{\mathrm{\π}}^2}=-0.5618---\left(4\right)$

为了推导接收信号幅度与入射角度的关系，假设接收信号幅度最大的天线序号为n号，次强的天线序号为(n-1)号。假设天线阵列距离目标节点的距离足够远，此时UWB信号到达两个天线处的幅度是近似相同的，假设为A，则n号天线和(n-1)号天线接收到的信号幅度分别为：

$F_n\left(\mathrm{\θ}\right)=A{e}^{{-k(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}^2}---\left(5\right)$

$F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)={\mathrm{Ae}}^{{-k(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2}---\left(6\right)$

设信号幅度比值R为式7，

$R=\frac{F_n\left(\mathrm{\θ}\right)-F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)}{F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)}---\left(7\right)$

将(5)和(6)代入(7)得：

$R=\frac{{A{e}^{-k(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}}^2-{\mathrm{Ae}}^{-k{(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2}}{{\mathrm{Ae}}^{{-k(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2}}---\left(8\right)$

即

$R+1=\frac{e^{{-k(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}^2}}{e^{{-k(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2}}---\left(9\right)$

将式(9)两边取对数得：

$\lg (R+1)=\lg \left(\frac{e^{{-k(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}^2}}{e^{{-k(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2}}\right)$

$=-k{(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}^2-(-k{(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2)$

$=k{{\mathrm{\θ}}_0}^2-2\mathrm{nk}{{\mathrm{\θ}}_0}^2+2\mathrm{k\θ}{\mathrm{\θ}}_0$

所以由(10)可以得到：

$\mathrm{\θ}=\frac{\lg (R+1)}{2k{\mathrm{\θ}}_0}-\frac{{\mathrm{\θ}}_0}{2}+n{\mathrm{\θ}}_0---\left(11\right)$

3.基于脉冲幅度比值指纹法的AOA估计

基于脉冲幅度比值的AOA估计分为两步，第一步为建立指纹数据库的阶段，要求采集的样本要覆盖天线阵列周围360度的范围，分辨率越高越好；第二步为利用指纹数据库进行AOA测量的阶段。

1)建立指纹数据库

(1)从已知入射角θ发射UWB信号，测得每个天线接收到的信号强度，找到信号强度最大的两个天线(如表2所示)，并根据表2确定所属的角度区间。

(2)根据公式(7)得到一个归一化的比值R，即R＝(最大幅度-次大幅度)/次大幅度，对应的图形如图5所示，可以发现在每个角度区间内，R为一单调函数，均匀分布在0～1之间。

(3)在每个角度区间内，用曲线拟合或者神经网络等方式建立入射角θ与R的指纹对照关系。

2)利用指纹数据库进行AOA估计

(1)在估计AOA时，首先测量所有天线接收到的信号强度，找到信号强度最大的两个天线，根据这两个天线的序号，可以确定在哪个角度区间。例如：如果天线2信号最强，其次是天线3，则该区间一定位于120～150度之间。

(2)根据公式(7)得到一个归一化的比值R。

(3)在上述角度区间通过一定的指纹比对方法查询与比值对应的角度，即为估计的AOA。

然后进行TOA估计：使用传统的方法(Maria-Gabriella，D.Benedetto and G.Giancola，超宽带无线电基础vol.1-1.北京：电子工业出版社，2005.)测得TOA，进而计算出距离。

最后进行UWB无线定位：根据AOA和TOA估计值，再利用传统的UWB定位算法(参考文献为：Maria-Gabriella，D.Benedetto and G.Giancola，超宽带无线电基础vol.1-1.北京：电子工业出版社，2005)，进行基于UWB的无线定位。

通过以上方法，使用脉冲幅度的测量替代了以往脉冲到达微量时间差的测量，可以避免因使用微量时间差的测量来计算信号到达角度所需要的高精度时钟，从而简化了基站的设备要求，同时因为幅度的测量比较简单且精度较高，亦可提高系统的定位精度。仿真的结果表明，使用脉冲幅度测量来计算AOA的误差可控制在0.1度以内。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于脉冲幅度比值指纹的天线阵列单基站定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)建立指纹数据库：

(1)从已知入射角θ发射UWB信号，测得每个天线接收到的信号强度，找到信号强度最大的两个天线，并确定所属的角度区间；

(2)根据公式(7)得到一个归一化的比值R，即R＝(最大幅度-次大幅度)/次大幅度，在每个角度区间内，R为一单调函数，均匀分布在0～1之间；

$R=\frac{F_n\left(\mathrm{\θ}\right)-F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)}{F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)}---\left(7\right)$

其中： $F_n\left(\mathrm{\θ}\right)={\mathrm{Ae}}^{{-k(\mathrm{\θ}-n{\mathrm{\θ}}_0)}^2}$

$F_{n-1}\left(\mathrm{\θ}\right)={\mathrm{Ae}}^{{-k(\mathrm{\θ}-(n-1){\mathrm{\θ}}_0)}^2}$

其中θ₀为天线波束的轴线间距，k是与半功率波束宽度有关的一个常量，接收信号幅度最大的天线序号为n号，次强的天线序号为(n-1)号；A为UWB信号到达天线序号为n号和天线序号为(n-1)号天线处的幅度；

(3)在每个角度区间内，用曲线拟合或者神经网络的方式建立入射角θ与R的指纹对照关系；

2)利用指纹数据库进行AOA估计：

(1)在估计AOA时，首先测量所有天线接收到的信号强度，找到信号强度最大的两个天线，根据这两个天线的序号，确定在哪个角度区间；

(2)根据所述公式(7)得到一个归一化的比值R；

(3)在所述角度区间通过一定的指纹比对方法查询与比值对应的角度，即为估计的AOA；

3)进行TOA估计：使用传统的方法测得TOA，进而计算出距离；

4)进行UWB无线定位：根据AOA和TOA估计值，再利用传统的UWB定位算法，进行基于UWB的无线定位。

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