CN105979583B - 一种基于边长残差的nlos传输基站识别与定位方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，首先需要对基站进行分组，一组两个基站，组数为基站数目为N；而后利用采集的TOA和AOA估计值并根据余弦定理计算虚边长，接着计算虚边长和测量距离之间的差值，并以此为边长残差，以及算出门限；通过比较残差和门限的大小即可识别出NLOS传输基站与LOS传输基站，最后利用LOS传输基站的参数测量值对MS进行位置估计，估计算法采用双步加权最小二乘算法。本发明提供一种有效减少误差、提升定位精度的基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法。
Description
技术领域
本发明涉及无线定位技术领域，尤其是一种NLOS传输环境中的基站识别和定位方法，能检测出NLOS传输基站和LOS传输基站，并且利用LOS传输基站对MS进行定位。
背景技术
无线定位是指利用包含在接收信号中的角度和距离等参数来估计移动终端位置的一种技术。近年来，由于经济发展和人们生活的需求，该技术已经得到了广泛地应用，它可以提供包括紧急呼救、旅游信息服务、车辆管理等在内的业务，同时也被应用到了基于位置信息的收费系统和智能交通系统中，是物联网的重要组成部分。
在实际的无线传输环境中，由于障碍物的大量存在，因此信号从发送端到被接收的这一段时间内并不会沿着直线传输，它往往需要经过发射和衍射才能够到达接收端。这使得接收端对距离以及角度等信息估计准确度的下降，从而显著降低了无线定位算法的精度。据此，在无线定位技术的实际应用中，减少甚至降低非视距(NLOS,non-line-of-sight)传输带来的误差是非常有必要的。根据摩托罗拉和爱立信对GSM网络的实地测量发现，NLOS误差有随着移动台(MS,mobile station)和基站或基地台(BS,base station)之间直线距离的增加而上升的趋势，这就更加剧了对传统定位算法精度的影响。
发明内容
为了克服已有无线定位方式的误差较大、定位精度较低的不足，本发明提供一种有效减少误差、提升定位精度的基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，所述定位方法包括以下步骤：
1)由多个基站接收到移动台MS发送的信号，假设已经估计信号中的到达时间TOA和到达角度AOA信息，并且将这些信息汇集到定位主基站中，同时定位主基站已知所有参与定位的BS坐标；
2)将所有的基站进行分组，每组包含有2个基站，假设有N个基站，则分组数目为组合数
3)对于每个分组，定位主基站首先提取分组内的BS坐标、测距信息以及测角信息，所述测距信息等效于TOA，所述测角信息等效于AOA，根据余弦定理求得两个虚边长，最后计算测距与虚边长之间的差值，据此得到每一个分组的边长残差；
4)比较残差值和门限之间的大小关系，如果小于门限，则为该组基站为LOS传输基站，否则判断存在NLOS传输基站；
5)对所有的基站组作4)中的门限比较处理，综合所有组的判决结果，最后就能够找出所有的NLOS传输基站和LOS传输基站；
6)提取5)中所得LOS传输基站的TOA和AOA信息，根据定位几何关系，构建定位方程组；
7)将定位方程组进行线性化处理；
8)利用两步加权最小二乘算法对MS坐标进行估计。
进一步，所述步骤3)中，假定基站组两个基站分别是BS1和BS2(分别位于两个圆的圆心A点和B点，而C代表一个移动台MS，根据余弦定理，A和C之间的直线距离表示成：
式中b',a,c,θ2分别表示A→C的计算距离(虚边长)，C→B的BS测量距离，A→B的BS间距离以及∠ABC的值；其中θ2就是基站B测量的到达角和直线与X轴夹角之差的绝对值；如果假设AB即为X轴，则θ2即为基站B测量的到达角，由于BS坐标已知，则c可以事先计算好；B和C之间的直线距离由其它参数表示
式中a',b,θ1分别表示B→C的计算距离，即虚边长，C→A的BS测量距离，以及∠BAC的值；其中θ1即为基站A测量的到达角，定义边长残差为
δ1＝|a-a'|,δ2＝|b-b'| (3)
如果定位环境中不存在NLOS传输，δ1和δ2都比较小，否则它们就可能比较大。由此构建一个NLOS传输基站检测器
公式(4)指出如果两个边长残差都小于各自门限，则该组BS均为LOS传输BS，反之则至少有一个BS是NLOS传输BS。
再进一步，所述步骤4)中，根据定位几何关系和残差的扰动分析，定义门限TH2为
其中σr,σa分别代表距离和角度测量噪声的标准差，这两个值通过多次测量估计得到；另外同理定义TH1为
其中在公式(5)和(6)的门限中，参数λ通过计算机仿真确定。
更进一步，在所述步骤5)中，实现对LOS传输基站的正确识别之后，利用它们的测量值对MS进行位置估计；在所述步骤6)和7)中，根据测量距离和到达角的几何意义，构建线性定位方程组：
Y＝AX (7)
其中R＝x2+y2，定义MS的坐标为(x,y)，第i个BS的坐标为(xi,yi)，θi是第i个BS和MS之间的AOA测量，ri是第i个BS和MS之间的测距；在基站识别阶段，ri对应于相应的a或者b，公式(7)中假设基站识别阶段筛选出的LOS传输基站数目为M个且M小于等于N。
所述步骤8)中，首先根据最小二乘准则，得到：
用ri 0表示ri的真实直线距离，并定义误差向量：
其中ei,αj分别代表距离和角度相对于其真实值的测量误差，T算子代表矩阵转置，若将(9)转变成矩阵相乘的形式，即得到：
ψ＝2Bz (10)
其中z＝[e1,e2,...,eM,α1,α2,...,αM]T，diag{·}表示以大括号内元素为对角元素的对角矩阵，B的协方差矩阵如下
Ψ＝E[ψψT]＝4BQB (11)
式中 分别表示第i个BS处测量距离和测量到达角的方差。
所述步骤8)中，利用最小二乘算法求得X的解：
的协方差矩阵为：
由于上述WLS估计得到的三个元素实际上并不独立，因此进行第2次最小二乘估计，假设中三个元素的误差分别为s1,s2和s3，那么
因此就定义另外一组误差向量为：
ψ'＝b'-A'X' (15)
其中
从上式推得
那么向量ψ'的协方差矩阵就是
所述步骤8)中，再次根据WLS算法，得到X'的解为
最后得到MS的可能位置为
并且选择(19)中最接近(12)结果的解作为最终的估计。
本发明的技术构思为：将NLOS传输基站和LOS传输基站分离开来，而且只保留LOS传输基站的测量信息以估计MS的坐标，这里LOS(NLOS)传输基站指的是MS到该基站的传播路径是LOS(NLOS)的。如果LOS传输基站数目足够多，NLOS传输带来的误差也能够完全被消除，可以实现准确MS定位。这就需要用到NLOS基站识别定位技术。关键就在于基站识别所需的残差定义，而本发明选择边长残差作为检测变量，通过门限与残差的比较来识别LOS传输基站。在获得LOS传输基站以后，可以用各种经典三边定位法估计MS位置。
本发明的有益效果主要表现在：在得到BS和MS之间的距离(等效于TOA)以及到达角的估计值之后，对基站进行分组，每一组基站都通过虚边长计算得到两个边长残差。根据定位几何关系和残差的扰动分析与仿真，得到NLOS传输基站检测器的门限值。通过比较门限和各组边长残差计算值，就能识别出NLOS传输基站和LOS传输基站。得到了LOS传输基站以后，就可以利用它们做MS位置估计，估计算法可以是LS方法或者两步WLS方法，甚至可以是其他任意传统方法，但是本发明以LS方法和两步WLS方法为例说明性能。本发明的识别准确性高，而且在识别之后还采用精度较高的两步WLS算法对MS的位置进行估计，因此在NLOS/LOS传输环境中，本发明的定位精度很高。
附图说明：
图1为基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法处理步骤图。
图2为定位几何示意图。
图3为测距标准差对各算法均方误差(RMSE:root means square errors)影响的示意图，其中，(a)为2LOS-BS，(b)为3LOS-BS，(c)为4LOS-BS。图上横坐标为测距标准差(单位为米)，纵坐标为RMSE(单位为米)。
图4为AOA测量标准差对各算法RMSE影响的示意图，其中，(a)为2LOS-BS，(b)为3LOS-BS，(c)为4LOS-BS。图上横坐标为测角标准差(单位为度)，纵坐标为RMSE(单位为米)。
上述图中nLOS-BS指实际LOS基站数目为n个，仿真采用小区半径为1000米的经典5基站拓扑，即N＝5。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。仿真图中用到的对比算法如表1：
| 算法 | 描述 |
| NI-TS-WLS | 本发明方法 |
| RWGH | 残差加权方法 |
| CLS | 约束最小二乘方法 |
| NI-LS | 本发明的基站识别后用最小二乘方法 |
| The ideal NI-TS-WLS | 已知LOS基站用双步WLS方法 |
表1
表1中，RWGH方法来自于文献1：Chen P C,A non-line-of-sight errormitigation algorithm in location estimation[A],Proc.IEEE WirelessCommunications and Networking Conference WCNC’99[C],New Orleans,1999:316-320；即Chen P C,位置估计中的一种非视距误差消除算法[A],1999年IEEE无线通信与网络国际会议论文集[C],新奥尔良,1999:316-320。CLS方法来自于文献2:Wang X,A TOA-basedlocation algorithm reducing the errors due to non-line-of-sight(NLOS)propagation[J],IEEE Transactions on Vehicular Technology,2003,52(1):112-116；即Wang X,一种能减少非视距传播误差的TOA定位算[J],IEEE车载技术汇刊,2003,52(1):112-116。NI-TS-WLS为本发明的识别定位方法(定位部分采用双步WLS)；NI-LS为本发明基站识别后用最小二乘算法定位；the ideal NI-TS-WLS表示完美已知LOS基站信息用双步WLS算法定位，它的性能最优秀，作为比较的基准。
参照图1～图4，一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，包括如下步骤：
1)由多个基站接收到移动台MS发送的信号，假设已经估计信号中的到达时间(TOA，time of arrival)和到达角度(AOA:angle of arrival)信息，并且将这些信息汇集到定位主基站中，同时定位主基站已知所有参与定位的BS坐标；
2)将所有的基站进行分组，每组包含有2个基站，假设有N个基站，则分组数目为组合数
3)对于每个分组，定位主基站首先提取分组内的BS坐标、测距(等效于TOA)信息以及测角(等效于AOA)信息，而后根据余弦定理求得两个虚边长，最后计算测距与虚边长之间的差值，据此得到每一个分组的边长残差；
4)比较残差值和门限之间的大小关系，如果小于门限，则为该组基站为LOS传输基站，否则判断存在NLOS传输基站；
5)对所有的基站组作4)中的门限比较处理，综合所有组的判决结果，最后就能够找出所有的NLOS传输基站和LOS传输基站；
6)提取5)中所得LOS传输基站的TOA和AOA信息，根据定位几何关系，构建定位方程组；
7)将定位方程组进行线性化处理；
8)利用两步加权最小二乘(WLS:weighted least squares)算法对MS坐标进行估计。
进一步，详述基于边长残差的NLOS传输基站识别定位方法，如图2所示。不失一般性，假设两个基站分别位于两个圆的圆心A点和B点，而C代表一个MS。可以看出，B和C之间是LOS传输，而A和C之间存在障碍物，因而它们之间存在NLOS传输问题。注意图2仅用于说明NLOS传输的示意图，实际的传输环境也可能是双LOS传输基站和双NLOS传输基站，本发明的基站识别方法对于三种传输情形均适用。图2中基站A是一个NLOS传输基站，即基站A测量的距离和到达角都带有NLOS误差，而基站B为LOS传输基站，故其测距和测角均非常接近于真实值。
根据图2，如果基站A和B都是LOS传输基站，那么A、B、C三点可以构成一个三角形，因而根据余弦定理，A和C之间的直线距离可以表示成：
式中b',a,c,θ2分别表示A→C的计算距离(虚边长)，C→B的BS测量距离，A→B的BS间距离以及∠ABC的值。其中θ2就是基站B测量的到达角和直线与X轴夹角之差的绝对值。不失一般性，如果假设AB即为X轴，则θ2即为基站B测量的到达角。另外，由于BS坐标已知，则c可以事先计算好。类似地，B和C之间的直线距离可以由其它参数表示
式中a',b,θ1分别表示B→C的计算距离(虚边长)，C→A的BS测量距离，以及∠BAC的值。与前面类似，其中θ1即为基站A测量的到达角。由此，可以定义边长残差为
δ1＝|a-a'|,δ2＝|b-b'| (3)
如果定位环境中不存在NLOS传输，δ1和δ2都比较小，否则它们就可能比较大。由此可以构建一个NLOS传输基站检测器
公式(4)指出如果两个边长残差都小于各自门限，则该组BS均为LOS传输BS，反之则至少有一个BS是NLOS传输BS。
在公式(4)中提出的NLOS传输BS识别(检测)器中还有门限待定，因此所述步骤4)中，根据定位几何关系和残差的扰动分析，我们定义门限TH2为
其中σr,σa分别代表距离和角度测量噪声的标准差，这两个值一般可以通过多次测量估计得到，本发明中由外界的TOA和AOA估计器提供，所提出算法不直接估计这两个参数。另外同理定义TH1为
其中在公式(5)和(6)的门限中，参数λ仍然需要确定，本发明通过计算机仿真确定为2.65。
在所述步骤5)实现对LOS传输基站的正确识别之后，就需要利用它们的测量值对MS进行位置估计，本发明称之为定位阶段。在所述步骤6)和7)中，根据测量距离和到达角的几何意义，构建线性定位方程组：
Y＝AX (7)
其中R＝x2+y2，此处我们定义MS的坐标为(x,y)，第i个BS的坐标为(xi,yi)，θi是第i个BS和MS之间的AOA测量，ri是第i个BS和MS之间的测距(等效为TOA信息)。在基站识别阶段，ri对应于相应的a或者b。公式(7)中假设基站识别阶段筛选出的LOS传输基站数目为M个且M小于等于N。
所述步骤8)中，首先根据最小二乘准则，得到：
用ri 0表示ri的真实直线距离，并定义误差向量：
其中ei,αj分别代表距离和角度相对于其真实值的测量误差，T算子代表矩阵转置。若将(9)转变成矩阵相乘的形式，即得到：
ψ＝2Bz (10)
其中z＝[e1,e2,...,eM,α1,α2,...,αM]T，diag{·}表示以大括号内元素为对角元素的对角矩阵，B的协方差矩阵如下
Ψ＝E[ψψT]＝4BQB (11)
式中 分别表示第i个BS处测量距离和测量到达角的方差。
所述步骤8)中，利用WLS算法求得X的解：
的协方差矩阵为：
由于上述WLS估计得到的的三个元素实际上并不独立，因此需要进行第2次最小二乘估计，。假设中三个元素的误差分别为s1,s2和s3，那么
因此就可以定义另外一组误差向量为：
ψ'＝b'-A'X' (15)
其中
从上式推得
那么向量ψ'的协方差矩阵就是
所述步骤8)中，再次根据WLS算法，得到X'的解为
最后得到MS的可能位置为
并且选择(19)中最接近(12)结果的解作为最终的估计，由于估计过程采用了两次WLS求解，所以称为两步WLS算法。
图1中，定位主基站获取每个基站的TOA和AOA估计值，然后对参与定位的基站进行分组，每组有两个基站。对于每一个基站组，首先利用前面公式计算边长残差和门限值，接着比较它们之间的大小，从而识别出该组基站是否为LOS传输基站。当所有的基站组都遍历判决以后，综合所有结果就可以找出所有的LOS传输基站和NLOS传输基站。之后，抛弃识别出的NLOS传输基站以及它们的TOA和AOA测量(估计)值，仅利用LOS传输基站的测量值结合定位几何原理构造出定位方程组，然后对非线性的定位方程组进行线性化处理，最后采用两步WLS算法对MS的位置进行估计。
图2是一个基站组中定位几何关系示意图。其中，点A和B代表两个BS而点C代表一个MS，点D表示A-C路径上的电磁波反射体。BS间距离数值为c，可事先根据BS坐标算好。点A处BS测量的距离和角度分别为b和θ1，点B处BS测量的距离和角度分别为a和θ2。θ3为MS端受NLOS误差影响的夹角，本发明中不需要使用该参量，此处仅仅作为角度受NLOS误差影响的示意。
图3比较测距标准差对各算法均方根误差(RMSE，root mean square error)的影响，此时测角标准差为1度。采用经典5基站拓扑，基站分别位于(0,0)，(1000,1000)，(-1000,1000)，(-1000,-1000)，(1000,-1000)，单位是米。横坐标是距离测量的标准差，纵坐标是均方根误差RMSE，nLOS-BS代表5个基站中有n个LOS基站。虽然本发明的算法在LOS基站数目为2的时候的精度要比理想情况下的精度低一些，但还是要好于传统的定位算法。当LOS基站的数目上升为3和4的时候，边长残差识别定位算法的曲线非常接近于作为基准的the ideal NI-TS-WLS曲线，这就表明本文算法的识别准确率几乎达到了100％。另外，NI-LS由于没有使用TOA/AOA的两步WLS算法，因此精度一直要低于NI-TS-WLS算法，这也说明基于TOA/AOA混合参数的两步WLS算法在LOS环境中的精度还是要优于传统的最小二乘算法。
图4比较测角标准差对各算法均方根误差的影响，仿真环境和图3相同，此时测距标准差为10米。从图4可以发现，随着测角标准差的增加，本发明算法的曲线缓慢上升。在LOS基站数目为2的时候本发明精度要比理想情况下的精度低一些，但还是要好于传统的定位算法。当LOS基站的数目上升为3和4的时候，边长残差识别定位算法的曲线非常接近于作为基准的the ideal NI-TS-WLS曲线，这就表明本文算法的识别准确率几乎达到了100％。另外，NI-LS由于没有使用TOA/AOA的两步WLS算法，因此精度一直要低于NI-TS-WLS算法，这也说明基于TOA/AOA混合参数的两步WLS算法在LOS环境中的精度还是要优于传统的最小二乘算法。
Claims (6)
1.一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，其特征在于：所述定位方法包括以下步骤：
1)由多个基站接收到移动台MS发送的信号，假设已经估计信号中的到达时间TOA和到达角度AOA信息，并且将这些信息汇集到定位主基站中，同时定位主基站已知所有参与定位的BS坐标；
2)将所有的基站进行分组，每组包含有2个基站，假设有N个基站，则分组数目为组合数
3)对于每个分组，定位主基站首先提取分组内的BS坐标、测距信息以及测角信息，所述测距信息等效于TOA，所述测角信息等效于AOA，根据余弦定理求得两个虚边长，最后计算测距与虚边长之间的差值，据此得到每一个分组的边长残差；
4)比较残差值和门限之间的大小关系，如果小于门限，则该组基站为LOS传输基站，否则判断存在NLOS传输基站；
5)对所有的基站组作4)中的门限比较处理，综合所有组的判决结果，最后就能够找出所有的NLOS传输基站和LOS传输基站；
6)提取5)中所得LOS传输基站的TOA和AOA信息，根据定位几何关系，构建定位方程组；
7)将定位方程组进行线性化处理；
8)利用两步加权最小二乘算法对MS坐标进行估计。
2.如权利要求1所述的一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，其特征在于：所述步骤3)中，假定基站组两个基站分别是BS1和BS2，分别位于两个圆的圆心A点和B点，而C代表一个移动台MS，根据余弦定理，A和C之间的直线距离表示成：
式中b',a,c,θ2分别表示A→C的计算距离，即虚边长，C→B的BS测量距离，A→B的BS间距离以及∠ABC的值；其中θ2就是基站B测量的到达角和直线与X轴夹角之差的绝对值；如果假设AB即为X轴，则θ2即为基站B测量的到达角，由于BS坐标已知，则c可以事先计算好；B和C之间的直线距离由其它参数表示
式中a',b,θ1分别表示B→C的计算距离，即虚边长，C→A的BS测量距离，以及∠BAC的值；其中θ1即为基站A测量的到达角，定义边长残差为
δ1＝|a-a'|,δ2＝|b-b'| (3)
如果定位环境中不存在NLOS传输，δ1和δ2都比较小，否则它们就可能比较大，由此构建一个NLOS传输基站检测器
公式(4)指出如果两个边长残差都小于各自门限，则该组BS均为LOS传输BS，反之则至少有一个BS是NLOS传输BS。
3.如权利要求2所述的一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，其特征在于：所述步骤4)中，根据定位几何关系和残差的扰动分析，定义门限TH2为
其中σr,σa分别代表距离和角度测量噪声的标准差，这两个值通过多次测量估计得到；另外同理定义TH1为
其中在公式(5)和(6)的门限中，参数λ通过计算机仿真确定。
4.如权利要求3所述的一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，其特征在于：在所述步骤5)中，实现对LOS传输基站的正确识别之后，利用它们的测量值对MS进行位置估计；在所述步骤6)和7)中，根据测量距离和到达角的几何意义，构建线性定位方程组：
Y＝AX (7)
其中R＝x2+y2，定义MS的坐标为(x,y)，第i个BS的坐标为(xi,yi)，θi是第i个BS和MS之间的AOA测量，ri是第i个BS和MS之间的测距；在基站识别阶段，ri对应于相应的a或者b，公式(7)中假设基站识别阶段筛选出的LOS传输基站数目为M个且M小于等于N。
5.如权利要求4所述的一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，其特征在于：所述步骤8)中，首先根据最小二乘准则，得到：
用ri 0表示ri的真实直线距离，并定义误差向量：
其中ei,αj分别代表距离和角度相对于其真实值的测量误差，T算子代表矩阵转置，若将(9)转变成矩阵相乘的形式，即得到：
ψ＝2Bz (10)
其中z＝[e1,e2,...,eM,α1,α2,...,αM]T，diag{·}表示以大括号内元素为对角元素的对角矩阵，B的协方差矩阵如下
Ψ＝E[ψψT]＝4BQB (11)
式中 分别表示第i个BS处测量距离和测量到达角的方差。
6.如权利要求5所述的一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，其特征在于：所述步骤8)中，利用最小二乘算法求得X的解：
的协方差矩阵为：
由于WLS估计得到的三个元素实际上并不独立，因此进行第2次最小二乘估计，假设中三个元素的误差分别为s1,s2和s3，那么
因此就定义另外一组误差向量为：
ψ'＝b'-A'X' (15)
其中
从上式推得
那么向量ψ'的协方差矩阵就是
所述步骤8)中，再次根据WLS算法，得到X'的解为
最后得到MS的可能位置为
并且选择(19)中最接近(12)结果的解作为最终的估计。
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