CN106597368B - 室内干扰源的定位方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种室内干扰源的定位方法及系统，该定位方法包括：S1.根据无线接收端采集的无线信号，采用伪随机序列将工作信号与干扰信号分离；S2.利用功率延迟分布特性，将干扰信号中的直视路径分量分离；S3.确定干扰信号直视路径的到达角度；S4.接收端线性平移一段距离后，在新的位置上重复步骤S1、S2和S3,计算上述干扰信号的到达角度，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。本发明的有益效果是：本发明不需要预先部署多个接收端，只需要一台商用多天线接收端。通过移动可以消除多径的影响，提高了定位的准确性。在多个不同位置测量，等效多台设备协同工作进行定位，进一步提高了定位的准确性和效率。

Description

室内干扰源的定位方法及系统
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及室内干扰源的定位方法及系统。
背景技术
随着无线通信技术的不断发展，室内环境下的终端设备越来越多，因此无线接入点的数量也随着增长。如何为每个用户提供高质量的无线通信服务，是网络提供商关注的重点。由于无线频谱资源有限，现有的大量Wi-Fi网络设备产生的相同频率的信号之间会产生严重的干扰，降低了通信的质量。在室内环境下，同种类型的无线设备之间相同频率的干扰也难以消除，使有用信号和干扰信号混叠，降低网络的性能。为了消除同频设备之间的干扰，往往需要确定对设备造成干扰的干扰源的位置，然后进行干扰的消除。为了实现对室内设备的定位，人们提出了基于接收信号强度指示(Received-Signal-Strength-Indicator,RSSI)、到达角度(Angle-of-Arrival,AoA)等方法，获取预先部署的多个接收端接收到的信号相关属性值，合并这些信息确定设备的位置。然而，在室内环境下，多径的影响使采用这些方法的系统都存在种种不足。基于RSSI的系统利用距离与信号强度的关系，算出每个接收端与干扰源的距离，最后用三边测量的方法确定设备的位置，室内多径会使RSSI变得不稳定，影响定位的精度。而基于AoA的方法综合多个接收端的AoA信息和RSSI信息来定位目标，但多径同样会影响AoA的测量准确性，引入定位的误差。现有定位方法还有人工定位的方式，测试人员利用扫频仪和方向性天线在受到干扰的设备附近扫描，确定干扰源的方向。再根据干扰信号的强度估计干扰源的距离，从而确定干扰源的位置。该方法具有较高的准确性，但测试人员需要携带专门的检测设备，会造成不便，同时人工定位方式效率低。
上述的定位方法都有准确性和效率较低的问题，而且需要部署较多的设备共同完成定位。
发明内容
本发明提供了一种室内干扰源的定位方法，包括如下步骤：
S1.根据无线接收端采集的无线信号，采用伪随机序列将工作信号与干扰信号分离；
S2.利用功率延迟分布特性，将干扰信号中的直视路径分量分离；
S3.确定干扰信号直视路径的到达角度；
S4.接收端线性平移一段距离后，在新的位置上重复步骤S1、S2和S3,计算上述干扰信号的到达角度，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S1分离干扰信号包括：
S11.接收端采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号；
S12.利用已知伪随机序列与所述待处理信号模二加，得到工作信号，再从接收端接收的混合信号中减去工作信号，得到干扰信号。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S2分离干扰信号直视路径分量包括：
S21.利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述干扰信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；
S22.将所述主路径信息通过傅里叶变换从时域转到频域。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤S3中，运用MUSIC算法确定干扰信号直视路径的到达角度。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤S3中，根据信号达到天线阵列的相位偏移，计算信号到达不同天线的时间差，利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法将干扰信号直视路径的到达角度θ求出；在所述步骤S4中，直线平移距离d到达新的位置，重复步骤S1,S2和S3，得到新位置的干扰信号的到达角，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
本发明还提供了一种室内干扰源的定位系统，包括信号获取模块、信号分析模块和定位模块，所述信号分析模块包括分离模块和计算模块，
信号获取模块：根据无线接收端采集的无线信号，采用伪随机序列将工作信号与干扰信号分离；
分离模块：利用功率延迟分布特性，将干扰信号中的直视路径分量分离；
计算模块：确定干扰信号直视路径的到达角度；
定位模块：接收端线性平移一段距离后，在新的位置上重复信号获取模块、分离模块和计算模块,计算上述干扰信号的到达角度，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
作为本发明的进一步改进，所述信号获取模块包括：
采集单元：接收端采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号；
数据处理单元：利用已知伪随机序列与所述待处理信号模二加，得到工作信号，再从接收端接收的混合信号中减去工作信号，得到干扰信号。
作为本发明的进一步改进，所述分离模块包括：
提取主路径信息单元：利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述干扰信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；
转换单元：将主路径信息通过傅里叶变换从时域转到频域。
作为本发明的进一步改进，在所述计算模块中，运用MUSIC算法确定干扰信号直视路径的到达角度。
作为本发明的进一步改进，在所述计算模块中，根据信号达到天线阵列的相位偏移，计算信号到达不同天线的时间差，利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法将干扰信号直视路径的到达角度θ求出；
在所述定位模块中，直线平移距离d到达新的位置，重复信号获取模块、分离模块和计算模块，得到新位置的干扰信号的到达角，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
本发明的有益效果是：本发明不需要预先部署多个接收端，只需要一台商用多天线接收端。通过移动可以消除多径的影响，提高了定位的准确性。在多个不同位置测量，等效多台设备协同工作进行定位，进一步提高了定位的准确性和效率。
附图说明
图1是本发明的定位方法一实施例的流程图；
图2是本发明的干扰源与接收器之间的位置示意图。
具体实施方式
本发明公开了一种室内干扰源的定位方法，包括如下步骤：
S1.根据无线接收端采集的无线信号，采用伪随机序列(Pseudo-RandomSequence，PN序列)将工作信号与干扰信号分离；
S2.利用功率延迟分布(Power-Delay-Profile,PDP)特性，将干扰信号中的直视路径分量分离；
S3.运用MUSIC算法确定干扰信号直视路径的到达角度(Angle-of-Arrival,AOA)；
S4.接收端线性平移一段距离后，在新的位置上重复步骤S1,S2和S3,计算上述干扰信号的到达角度，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
本发明的接收端数目为1，接收端的天线数为2个或2个以上。所采用的设备为现有无线商用设备，不需要安装专用设备。
在实际应用中，我们使用多天线无线网卡来接收无线信号，干扰源为无线路由器AP。该方法是基于AP的移动，在不同的位置上测量干扰信号直视路径的到达角度，由到达角度确定的路径轨迹的交点，作为干扰源的位置。工作于同一信道的AP之间会产生较大的干扰，带通滤波器并不能滤除同频干扰。为了定位该干扰AP,需要将干扰信号直视路径分量分离，利用MUSIC算法得到波束的到达角度。通过移动，多次测量上述干扰的到达角度。三角测量法被用来确定干扰源的位置。
所述步骤S1分离干扰信号包括：
S11.接收端采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号；
S12.利用已知伪随机序列与所述待处理信号模二加，得到工作信号，再从接收端接收的混合信号中减去工作信号，得到干扰信号。
当本系统开始工作时，无线接收端采集附近区域的接收到的无线信号，以802.11nWiFi的第1信道为例，该信道的中心频率为2.412GHz，信道宽度为20MHz。可选取中心频率为2.412GHz，通频带为20MHz的带通滤波器将带外的信号和干扰去除，得到待处理的混合信号。当物理层使用直接序列扩频时，利用已知的PN序列可以将有用信号解调出来，在混合信号中将有用信号去除，得到干扰信号。
所述步骤S2分离干扰信号直视路径分量包括：
S21.利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述干扰信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；
S22.将所述主路径信息通过傅里叶变换(Fast-Fourier-Transform,FFT)从时域转到频域。
室内环境下，因为墙壁、地板等反射物的存在，信号从发射端到接收端的过程会经历许多的路径，不同的路径在达到时间、到达角度上都会有所不同。信号在不同的路径经历的衰减也是不同的，他们在时域上会发生色散。较短路径上的信号在到达天线阵列的时间较早，而较长的路径的信号到达天线阵列的时间较晚。所以功率延迟分布可以被用来分离直视路径成分和非直视路径成分。通过预先设定的一个功率阈值，将大于该阈值的信号认为是可能的直视路径成分。将选取延时较短部分的信号作为直视路径分量，通过FFT将信号从时域转换到频率，作为下一步骤的输入。
在所述步骤S3中，根据信号达到天线阵列的相位偏移，计算信号到达不同天线的时间差，利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法将干扰信号直视路径的到达角度θ求出；
在阵列信号模型中，假设接收端一共有M根天线，天线间距为d，涉及空间存在I个信号。多径的数量为ki条。假设信号源是远场源，所以可将接收信号看作平面波。在第m根天线接收到的信号可以表示为
其中，代表第i个信号的第k个成分，θ1k表示对应的到达角。通过调用标准MUSIC算法，可以得到MUSIC谱，该谱中的尖峰可得到相应的到达角度θ。
在所述步骤S4中，直线平移距离d到达新的位置，重复步骤S1，S2和S3，得到新位置的干扰信号的到达角，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
如图2所示，干扰源的位置由接收端在不同位置的到达角度确定。
具体地，如图1所示，实现室内干扰源定位的流程包括：
1)无线发射端(AP)发送无线信号，无线接收端(带无线网卡的电
脑)接收无线信号，收集数据；
2)带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号；
3)利用已知伪随机序列与上述信号模二加，得到有用信号；
4)从接收端接收的混合信号中减去有用信号，得到干扰信号；
5)通过功率延迟分布获得主路径信息；
6)通过MUSIC算法得到干扰信号到达角；
7)多次移动接收端得到多个到达角，用三角测量法确定干扰源的位置。
本发明不需要预先部署多个接收端，只需要一台商用多天线接收端。通过移动可以消除多径的影响，提高了定位的准确性。在多个不同位置测量，等效多台设备协同工作进行定位，进一步提高了定位的准确性和效率。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种室内干扰源的定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.根据无线接收端采集的无线信号，采用伪随机序列将工作信号与干扰信号分离；
S2.利用功率延迟分布特性，将干扰信号中的直视路径分量分离；
S3.确定干扰信号直视路径的到达角度；
S4.接收端线性平移一段距离后，在新的位置上重复步骤S1、S2和S3, 计算上述干扰信号的到达角度，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述步骤S1分离干扰信号包括：
S11.接收端采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号；
S12.利用已知伪随机序列与所述待处理信号模二加，得到工作信号，再从接收端接收的混合信号中减去工作信号，得到干扰信号。
3.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述步骤S2分离干扰信号直视路径分量包括：
S21.利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述干扰信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；
S22.将所述主路径信息通过傅里叶变换从时域转到频域。
4.根据权利要求1至3任一项所述的定位方法，其特征在于，在所述步骤S3中，运用MUSIC算法确定干扰信号直视路径的到达角度。
5.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，
在所述步骤S3中，根据信号达到天线阵列的相位偏移，计算信号到达不同天线的时间差，利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法将干扰信号直视路径的到达角度θ求出。
6.一种室内干扰源的定位系统，其特征在于，包括信号获取模块、信号分析模块和定位模块，所述信号分析模块包括分离模块和计算模块，
信号获取模块：根据无线接收端采集的无线信号，采用伪随机序列将工作信号与干扰信号分离；
分离模块：利用功率延迟分布特性，将干扰信号中的直视路径分量分离；
计算模块：确定干扰信号直视路径的到达角度；
定位模块：接收端线性平移一段距离后，在新的位置上重复信号获取模块、分离模块和计算模块, 计算上述干扰信号的到达角度，综合多个位置的到达角度，用三角测量法确定干扰源的位置。
7.根据权利要求6所述的定位系统，其特征在于，所述信号获取模块包括：
采集单元：接收端采集收到的无线信号，根据设备的工作频率，使用带通滤波器过滤噪声及带外干扰信号，得到待处理信号；
数据处理单元：利用已知伪随机序列与所述待处理信号模二加，得到工作信号，再从接收端接收的混合信号中减去工作信号，得到干扰信号。
8.根据权利要求6所述的定位系统，其特征在于，所述分离模块包括：
提取主路径信息单元：利用多径信号在时域上的色散，功率延迟分布特性被用来分离通过不同路径达到接收天线的多径成分，设定一个功率阈值，将上述干扰信号各路径信号大于该阈值的认为是主路径信息；
转换单元：将主路径信息通过傅里叶变换从时域转到频域。
9.根据权利要求6至8任一项所述的定位系统，其特征在于，在所述计算模块中，运用MUSIC算法确定干扰信号直视路径的到达角度。
10.根据权利要求9所述的定位系统，其特征在于，在所述计算模块中，根据信号达到天线阵列的相位偏移，计算信号到达不同天线的时间差，利用信号在天线阵列到达时间的不同，运用MUSIC算法将干扰信号直视路径的到达角度θ求出。
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