CN106850172A - 基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法 - Google Patents

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CN106850172A CN201710036774.3A CN201710036774A CN106850172A CN 106850172 A CN106850172 A CN 106850172A CN 201710036774 A CN201710036774 A CN 201710036774A CN 106850172 A CN106850172 A CN 106850172A
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鲍菲菲
施云
丛海波
杨梦霞
束锋
薛文
余海
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Abstract

本发明公布一种基于信道状态信息的毫米波移动用户定位的。首先对CSI进行采集，对采集到的CSI数据可以进行滤波以减少噪声、环境变化等因素的影响；然后利用逆傅里叶变换将其转换为CIR数据，在CIR数据中可以清楚看到每条路径的幅度、相位、延时等信息，利用基于阈值的方法来获得视距或最短非视距路径。过滤后的CIR进行FFT转回到频域，此时CSI会由于利用了毫米波的高带宽而使子载波数量非常多，所以我们提出了提出一种子载波分组方法，每个分组中的子载波数量是相干带宽和每个子载波带宽的商。对分组后的CSI进行加权处理，获得新的有效CSI，并建立一个传播模型。最后利用此模型得到基站与用户的距离来定位。与现有的利用商用设备提取CSI相比，毫米波中提取CSI具有精度高的特点，并且更适用于非视距的环境中。

Description

基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法
技术领域
本发明涉及移动通信、无线定位技术领域。
背景技术
随着5G时代的到来，毫米波技术渐渐被应用。利用毫米波的带宽非常大，可以使定位精度高。现有的基于毫米波的移动用户定位方法RSS、TDOA和AOA。RSS作MAC层特性，是使用最广泛的能量特性，因为无线技术如WLAN和蜂窝网等都可以很容易的获取RSSI值。然而，RSSI非常不稳定，并且容易受多径效应影响，因此RSSI只适用于环境简单，精度要求不高的场合。在基于TDOA的定位机制中，将两种不同的信号的时间差和实际物理位置映射，在LOS路径环境下，基于时间特性的测距具有非常高的精确度，但是基于时间的测距往往需要额外的精确时间同步设备，并且需要消耗更多的能量。AOA中利用了多个信号角度信息结合三角定位法实现定位，然而和距离参数相比，测量角度消耗更大，更大缺点是信号到达角度的精确度和稳定度容易受到多径影响。
针对现有技术的最大的障碍是无线信号多径效应对产生的影响。本发明基于状态信息的毫米波移动用户定位技术利用了CSI是物理层的一种细粒度的属性值，其描述了频域空间对应每个子载波的振幅和相位，无线信号在发射机和接收机之间传播过程中的衰减情况可以通过CSI反映出来。
发明内容
为了提高定位的精确度和稳定度，本发明提出一种基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法。首先，将获取到的信道状态信息(CSI)先通过反快速傅里叶变换(IFFT)，变换到时域的信道脉冲响应(CIR)，然后将CIR通过滤波器滤出直径分量，即纪录最小到达时延的CSI的时域响应，再将其通过快速傅里叶变换(FFT)在频域上得到新的CSI。接着，由于毫米波的带宽很宽，其频率大约在30GHz～300GHz之间，将其作为载波传输信号可实现信号的带宽很大。虽然毫米波有宽带宽的优势，但是子载波的数量非常多，计算有效的CSI复杂度就变高。故提出一种子载波分组的方法，每个分组中子载波数量等于对相干带宽与每个子载波带宽的商取下整数。其次，对获得的新的CSI进行处理得到有效的CSI(CSIweight)，即对分组后的每个子载波的幅度进行加权平均，而权重与每个子载波的频率和中心频率有关，子载波频率距离中心频率越近权重越大；具体的利用式来实现，CSIweight是用于距离估计的最终输入，N是子载波的组数，fn是第n组子载波的频率，f0是中心频率，|Hn|是第n组子载波CSI幅值，权重完全符合子载波频率距离中心频率越近，权重越大。然后，根据CSIweight，利用得出到基站与用户之间的距离。最后，根据用户到多个基站的距离计算出用户位置。
附图说明
图1基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法原理图。
具体实施方式
本发明所述的基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法，包含以下几个步骤：
1.将获取到的CSI先通过IFFT变换到时域的CIR，然后将CIR通过滤波器滤出直径分量，即纪录最小到达时延的CSI的时域响应，再通过FFT变换到频域成为新的CSI。
2.子载波的数量众多，计算有效的CSI复杂度就会变高。故提出一种子载波分组的方法，其中K表示每组子载波的数量，Δf表示每个子载波的带宽，BC为相干带宽，表示下取整。
3.对第1步骤获得的新的CSI进行处理从而得到CSIeff。即如下式所示：其中，CSIweight是用于距离估计的最终输入，N是子载波的组数，fn是第n组子载波的频率，f0是中心频率，|Hn|是第n组子载波CSI幅值。是权重，即子载波频率距离中心频率越近，权重越大。
4.根据CSIeff得出基站与用户之间的距离d。即如下式所示：其中，C是波速，δ与环境有关的因子，n是路径衰落指数。
5.根据用户到多个基站的距离计算出用户位置。

Claims (4)

1.基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法，其特征在于包含以下步骤：
S1：将毫米波作为载频传输信息。
S2：对收集到的信道状态信息(CSI)进行处理从而获得新的CSI。
S3：提出一种子载波分组方法。
S4：对新的CSI处理得到有效的信道状态信息(CSIweight)。
S4：根据CSIweight得到基站与用户的距离，进而实现定位。
2.如权利要求1所述的基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法，所述步骤S2进一步包括：通过信道矩阵方程获取CSI之后，将CSI进行反快速傅里叶变换(IFFT)后得到信道时域脉冲响应(CIR)，然后将CIR通过滤波器滤出直径分量，最后将其通过快速傅里叶变换(FFT)得到新的CSI。
3.如权利要求1所述的基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法，所述步骤S3进一步包括：由于毫米波带宽非常宽，子载波数量众多，计算CSIweight的复杂度高。而相邻的载波频谱特性一致，当信号带宽在相干带宽范围内，不会出现频率选择性衰落。因此提出一种子载波分组的方法，每个分组中的子载波数量是相干带宽与每个子载波带宽的商取下整值。
4.如权利要求1所述的基于信道状态信息的毫米波移动用户定位方法，所述步骤S4进一步包括：由于接收到的信号强度与传输信号的频率有关，将分组的每个子载波的幅度加权平均得到CSIweight，而权重与中心频率和每个分组的子载波频率有关，即子载波频率距离中心频率越近，权重越大。
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