CN107271959A - 基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法 - Google Patents
基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107271959A CN107271959A CN201710539895.XA CN201710539895A CN107271959A CN 107271959 A CN107271959 A CN 107271959A CN 201710539895 A CN201710539895 A CN 201710539895A CN 107271959 A CN107271959 A CN 107271959A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- msubsup
- subarray
- csi
- angle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/10—Position of receiver fixed by co-ordinating a plurality of position lines defined by path-difference measurements, e.g. omega or decca systems
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法，包括如下步骤：(10)数字信号获取：从圆形多天线阵获取正交频分复用调制的数字信号；(20)系统重构：从子载波信道状态信息中分解出方向矢量，扩展孔径；(30)子载波虚拟平滑：根据不变的子阵列流型原则，得到子阵列和各子阵列信道状态信息的协方差；(40)入射角度时间估计：根据各子阵列协方差的算术平均值，得到未知信号的入射角、入射时间；(50)三角定位：多个锚节点估计的方向角进行交叉定位，选取到达时间最小信号的到达角度作为方向角，在交叉点形成的图形中的选取任意一点作为定位终坐标点。本发明的定位方法,能以较少的天线实现多个信号源的高精度三维定位。
Description
技术领域
本发明属于无线电定位技术领域，特别是一种基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法。
背景技术
位置信息已经成为现代社会的关键基础信息，在国民经济、国防科技和日常生活中发挥着重要的作用。以GPS为代表的星基定位定位系统已经使得众多的应用得到方便快捷的位置服务。正交频分复用(OFDM)被很多无线通信的标准采纳,包括3GPP LTE,DVB-T,和IEEE 802.11agn/ac、因此利用现有的OFDM系统进行定位是一个具有兼容性的方法。
定位技术通常分为两大类：基于测距的定位和非测距的定位。非测距的定位依靠节点间的连接信息来推测节点位置信息，定位精度不高。基于测距的定位一般基于某种距离量的测量来确定位置信息，通常定位精度较高，因此更适用提供高精度的位置服务。对于基于测距的定位系统，测距方式包括到达时间测距(TOA)、到达时间差测距(TDOA)、方位角测距(AOA)、接收信号强度测距(RSSI)等。基于OFDM的定位系统通常采用的是达时间测距(TOA)、方位角测距(AOA)，然后利用三角定位原理进行定位。
基于方位角测距(AOA)的OFDM系统较为成熟，大多数系统采用线性阵列天线，进行二维方位角测距，其方位角估计的精度与天线的数量有密切的联系。一般来说，天线数量越多，其能够分辨的信号源个数越多，其估计精度也越高。在天线数量较少的情况下，如3根天线，绝大部分传统的定位方法都不能有效工作。理论上，传统的角度估计方法，其能够分辨相干信号源的个数M小于天线数量N。基于OFDM子载波的频率多样性的定位方法能够减小定位精度对天线数量的依赖，能够实现在天线数量少于信号源数量的情况下的高精度的方位角测距(AOA)。该方法特别适合天线数量较少情况下的角度估计，特别是当天线数量为3根的时候，其他方法都不能估计角度，而该方法依然能够正确估计角度信息。但是该方法仅仅限于二维的平面定位。
因此，现有技术存在的问题是：当相干信号源个数多于天线数量的时候，基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法无法实现三维定位。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法,能以较少的天线数量实现多个信号源的高精度三维定位。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法，包括如下步骤：
(10)数字信号获取：从圆形排列的多天线阵获取正交频分复用调制的数字信号；
(20)系统重构：采用标准最小二乘法对导频数字信号进行信道估计，获取不同子载波的信道状态信息，从子载波信道状态信息中分解出基于子载波和天线排列重构的方向矢量，根据方向矢量扩展孔径；
(30)子载波虚拟平滑：根据不变的子阵列流型原则，将不同天线上的子载波重新组合，得到子阵列，根据子阵列包含的不同天线上的信道专题信息，得到各子阵列信道状态信息的协方差，并将所有子阵列的协方差求加权平均，得到子阵列协方差算术平均值；
(40)入射角度时间估计：根据各子阵列协方差的算术平均值，进行二维角度时间估计，并进行特征值分解，找出伪峰谱图峰值对应的角度、时间，作为未知信号的入射角、入射时间；
(50)三角定位：多个锚节点在完成对待定位节点的方向角度估计后，获得了以自身为参考，待定位节点的方位信息；多个锚节点估计的方向角进行交叉定位，选取到达时间最小信号的到达角度作为方向角，在交叉点形成的图形中的选取任意一点作为定位的最终坐标点。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
当相干信号源个数多于天线数量的时候，能够实现高精度的三维定位。因为：
1、利用在圆形排列的天线阵列，基于其阵列响应和子载波的CSI共同构建了系统的虚拟方向矢量，其包含两个维度的信息，因此在估计每一个维度的信息的时候，可以利用每一根天线和所有子载波的信息，从而扩展了阵列的孔径。
2、根据扩展后的圆形阵列的阵列流型结构，设计了虚拟子载波平滑方法，从而使得基于子空间分解的估计算法能够有效的估计多个相干信号的DOA-TOA。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法的主流程图。
图2为本发明定位方法的多天线圆形排列图.
图3为本发明基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法的工作原理图。
具体实施方式
如图1所示，本发明一种基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
(10)数字信号获取：从圆形排列的多天线阵获取正交频分复用调制的数字信号；所述圆形排列的多天线阵为：
所述圆形排列的多天线阵是多根天线在几何圆形的周长上均匀排布：N根天线形成均匀的圆形排列，每一根之间间隔2π/N弧度。如图2所示，假设L个未知的OFDM信号源在远场以角度射入到圆形阵列上，θ为信号与x轴的夹角，为信号与z轴的夹角，以圆心为参考，那么第l个未知信号源的阵列响应矢量为
其中R为圆形阵列的半径，c为光速，θl第l条路径的入射角，f为其频。
这里，虽然是OFDM宽带信号，f不尽相同，但是f/c却带宽的变化非常小，因此为了方便处理，我们将所有波长近似到中心频率的波长上，统一为f。
(20)系统重构：采用标准最小二乘法对导频数字信号进行信道估计，获取不同子载波的信道状态信息，从子载波信道状态信息中分解出基于子载波和天线排列重构的方向矢量，根据方向矢量扩展孔径；
所述(20)系统重构步骤包括：
(21)信道估计：待定位节点采用导频估计方法，即在发送的OFDM信号中加入导频，锚节点通过对OFDM信号的模拟采样，离散数字化为数字信号，然后利用最小二乘估计方法，通过导频信息行信道估计，获取不同子载波的信道状态信息，即不同子载波的CSI；
(22)孔径扩展：将不同天线上的信道状态信息排列形成如下式，
式中，C(t)为天线的接收的CSI重构成复数矢量，CSI为信道状态信息，t为CSI的快拍数，按下式分解出将C(t)分解出基于子载波和天线排列重构的方向矢量A以扩展孔径，
C(t)＝A·S(t)+N(t)t＝1,2,3...T
其中，
其中，
其中，Δf为子载波间隔，
式中，为公式(1)中的第l行,S(t)为1*3K的向量，其元素为不同路径信号到达天线阵中心的衰减，N(t)为对应的噪声。
可以看到，在重构的系统方向向量A包含了所有路径信号的二维角度以及到达时间，并且A为3k*L的矩阵，大大地扩展了系统的孔径。
(30)子载波虚拟平滑：根据不变的子阵列流型原则，将不同天线上的子载波重新组合，得到子阵列，根据子阵列包含的不同天线上的信道专题信息，得到各子阵列信道状态信息的协方差，并将所有子阵列的协方差求加权平均，得到子阵列协方差算术平均值；
所述(30)子载波虚拟平滑步骤具体为：
第一个子阵列为将C(t)的1,2,…,m K+1,K+2,…,K+m，2K+1,2K+2,…,2K+m共3m个元素抽出，组合而成，后续子阵列在第一个子阵列的基础上分别向后移动一个子载波，以此类推，
其中，j＝1,2,..,J＝K-m+1，J为总的子阵列数量，
则，第j个子阵的输出Cj(t)为：
其中，新的方向矢量
B＝diag[ψ1,ψ2,…,ψL]，
第一个子阵阵列流型为
的元素根据对应的子阵列，相对应于S(t)N(t)中的元素。
(40)入射角度时间估计：根据各子阵列协方差的算术平均值，进行二维角度时间估计，并进行特征值分解，找出伪峰谱图峰值对应的角度、时间，作为未知信号的入射角、入射时间；
将所有的J个子阵列的协方差简单的相加：
然后用其平均的协方差作为进行二维角度时间估计算法的输入，如MUSIC等，利用其该协方差阵进行特征值的分解，然后根据伪峰谱图，找到最大的峰对应的角度，时间，即是未知信号的入射角，入射时间。
(50)三角定位：如图3所示，多个锚节点在完成对待定位节点的方向角度估计后，获得了以自身为参考，待定位节点的方位信息；多个锚节点估计的方向角进行交叉定位，选取到达时间最小信号的到达角度作为方向角，在交叉点形成的图形中的选取任意一点作为定位的最终坐标点。
Claims (4)
1.一种基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
(10)数字信号获取：从圆形排列的多天线阵获取正交频分复用调制的数字信号；
(20)系统重构：采用标准最小二乘法对导频数字信号进行信道估计，获取不同子载波的信道状态信息，从子载波信道状态信息中分解出基于子载波和天线排列重构的方向矢量，根据方向矢量扩展孔径；
(30)子载波虚拟平滑：根据不变的子阵列流型原则，将不同天线上的子载波重新组合，得到子阵列，根据子阵列包含的不同天线上的信道专题信息，得到各子阵列信道状态信息的协方差，并将所有子阵列的协方差求加权平均，得到子阵列协方差算术平均值；
(40)入射角度时间估计：根据各子阵列协方差的算术平均值，进行二维角度时间估计，并进行特征值分解，找出伪峰谱图峰值对应的角度、时间，作为未知信号的入射角、入射时间；
(50)三角定位：多个锚节点在完成对待定位节点的方向角度估计后，获得了以自身为参考，待定位节点的方位信息；多个锚节点估计的方向角进行交叉定位，选取到达时间最小信号的到达角度作为方向角，在交叉点形成的图形中的选取任意一点作为定位的最终坐标点。
2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述圆形排列的多天线阵为：
所述圆形排列的多天线阵是多根天线在几何圆形的周长上均匀排布：N根天线形成均匀的圆形排列，每一根之间间隔2π/N弧度，假设L个未知的OFDM信号源在远场以角度射入到圆形阵列上，θ为信号与x轴的夹角，为信号与z轴的夹角，以圆心为参考，那么第l个未知信号源的阵列响应矢量为
其中R为圆形阵列的半径，c为光速，θl第l条路径的入射角，f为其频率。
3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述(20)系统重构步骤包括：
(21)信道估计：待定位节点采用导频估计方法，即在发送的OFDM信号中加入导频，锚节点通过对OFDM信号的模拟采样，离散数字化为数字信号，然后利用最小二乘估计方法，通过导频信息行信道估计，获取不同子载波的信道状态信息，即不同子载波的CSI；
(22)孔径扩展：将不同天线上的信道状态信息排列形成如下式，
<mrow>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mn>1</mn>
<mn>1</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mn>2</mn>
<mn>1</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mn>1</mn>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mn>2</mn>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mi>K</mi>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>T</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mn>3</mn>
<mo>...</mo>
<mi>T</mi>
</mrow>
式中，C(t)为天线的接收的CSI重构成复数矢量，CSI为信道状态信息，t为CSI的快拍数，按下式分解出将C(t)分解出基于子载波和天线排列重构的方向矢量A以扩展孔径，
C(t)＝A·S(t)+N(t) t＝1,2,3...T
其中，
其中，
<mrow>
<mi>&psi;</mi>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mi>j</mi>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>&pi;&Delta;f&tau;</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
</mrow>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，Δf为子载波间隔，
式中，为公式(1)中的第l行,S(t)为1*3K的向量，其元素为不同路径信号到达天线阵中心的衰减，N(t)为对应的噪声。
4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述(30)子载波虚拟平滑步骤具体为：
第一个子阵列为将C(t)的1,2,…,mK+1,K+2,…,K+m，2K+1,2K+2,…,2K+m共3m个元素抽出，组合而成，后续子阵列在第一个子阵列的基础上分别向后移动一个子载波，以此类推，
其中，j＝1,2,..,J＝K-m+1，J为总的子阵列数量，
则，第j个子阵的输出Cj(t)为：
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>C</mi>
<mi>j</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mi>j</mi>
<mn>1</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mn>1</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>+</mo>
<mi>m</mi>
</mrow>
<mn>1</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mi>j</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>csi</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>+</mo>
<mi>m</mi>
</mrow>
<mn>3</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>T</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>=</mo>
<mover>
<mi>A</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<msup>
<mi>B</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mover>
<mi>S</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mover>
<mi>N</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，新的方向矢量
B＝diag[ψ1,ψ2,…,ψL]，
第一个子阵阵列流型为
的元素根据对应的子阵列，相对应于S(t)N(t)中的元素。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710539895.XA CN107271959B (zh) | 2017-07-05 | 2017-07-05 | 基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710539895.XA CN107271959B (zh) | 2017-07-05 | 2017-07-05 | 基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107271959A true CN107271959A (zh) | 2017-10-20 |
| CN107271959B CN107271959B (zh) | 2021-01-26 |
Family
ID=60071083
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710539895.XA Active CN107271959B (zh) | 2017-07-05 | 2017-07-05 | 基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107271959B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108957396A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-07 | 东南大学 | 一种基于5g信号的ofdm定位系统及定位方法 |
| RU2736414C1 (ru) * | 2019-05-28 | 2020-11-17 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-Морского Флота "Военно-морская академия им. Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" | Способ пространственной фильтрации сигналов |
| CN112418178A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-02-26 | 中国人民武装警察部队警官学院 | 一种无人机智能检测方法及系统 |
| CN113365203A (zh) * | 2020-02-19 | 2021-09-07 | 清华大学 | 分布式多天线无线电定位系统及方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102175989A (zh) * | 2010-12-30 | 2011-09-07 | 电子科技大学 | 一种非相干分布式信号二维波达角的测定方法 |
| US20150133172A1 (en) * | 2013-11-13 | 2015-05-14 | Cisco Technology, Inc. | Distributed-Input OFDM Angle-of-Arrival Scheme for Location Determination |
| CN104812061A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-07-29 | 成都希盟泰克科技发展有限公司 | 一种基于mimo-ofdm信道状态信息的室内测距及定位方法 |
| CN106464333A (zh) * | 2014-05-08 | 2017-02-22 | 瑞典爱立信有限公司 | 使用天线布置的波束形成 |
-
2017
- 2017-07-05 CN CN201710539895.XA patent/CN107271959B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102175989A (zh) * | 2010-12-30 | 2011-09-07 | 电子科技大学 | 一种非相干分布式信号二维波达角的测定方法 |
| US20150133172A1 (en) * | 2013-11-13 | 2015-05-14 | Cisco Technology, Inc. | Distributed-Input OFDM Angle-of-Arrival Scheme for Location Determination |
| CN106464333A (zh) * | 2014-05-08 | 2017-02-22 | 瑞典爱立信有限公司 | 使用天线布置的波束形成 |
| CN104812061A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-07-29 | 成都希盟泰克科技发展有限公司 | 一种基于mimo-ofdm信道状态信息的室内测距及定位方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 杨小琪 等: "基于OFDM的被动雷达目标检测方法", 《雷达科学与技术》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108957396A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-07 | 东南大学 | 一种基于5g信号的ofdm定位系统及定位方法 |
| RU2736414C1 (ru) * | 2019-05-28 | 2020-11-17 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-Морского Флота "Военно-морская академия им. Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" | Способ пространственной фильтрации сигналов |
| CN113365203A (zh) * | 2020-02-19 | 2021-09-07 | 清华大学 | 分布式多天线无线电定位系统及方法 |
| CN112418178A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-02-26 | 中国人民武装警察部队警官学院 | 一种无人机智能检测方法及系统 |
| CN112418178B (zh) * | 2020-12-11 | 2023-12-22 | 中国人民武装警察部队警官学院 | 一种无人机智能检测方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107271959B (zh) | 2021-01-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106019213B (zh) | 一种部分稀疏l阵及其二维doa估计方法 | |
| Talvitie et al. | Novel algorithms for high-accuracy joint position and orientation estimation in 5G mmWave systems | |
| CN105611627B (zh) | 基于双天线的wlan接入点aoa的估计方法 | |
| CN108051772A (zh) | 幅相联合测量来波方位信息的方法 | |
| US8994589B2 (en) | Orientation and localization system | |
| US7117018B2 (en) | Array beamforming with wide nulls | |
| CN107271959A (zh) | 基于多天线正交频分复用调制信号的定位方法 | |
| Wen et al. | Fine-grained indoor localization using single access point with multiple antennas | |
| CN108761383A (zh) | 一种基于二维矩阵束的时延与角度联合估计方法 | |
| CN109738854A (zh) | 一种天线阵列来波方向的到达角估计方法 | |
| CN110381436A (zh) | 一种基于大规模mimo单站系统的快速指纹定位方法 | |
| Talvitie et al. | High-accuracy joint position and orientation estimation in sparse 5G mmWave channel | |
| CN109412983A (zh) | 一种基于dft域的无网格化大规模mimo信道估计算法 | |
| CN108337031A (zh) | 大规模mimo中基于根值music的混合到达角估计 | |
| CN108919183A (zh) | 基于Hadamard积的OFDM信号空时二维定位参数快速估计方法 | |
| Vukmirović et al. | Position estimation with a millimeter-wave massive MIMO system based on distributed steerable phased antenna arrays | |
| CN106291453B (zh) | 一种基于波束空间变换的二维波达角测定方法 | |
| Gong et al. | A multipath-aided localization method for MIMO-OFDM systems via tensor decomposition | |
| CN109411890B (zh) | 一种基于多天线的单站高精度三维定位方法 | |
| Fokin | Channel Model for Location-Aware Beamforming in 5G Ultra-Dense mmWave Radio Access Network | |
| Huang et al. | High precision indoor localization with dummy antennas-an experimental study | |
| Jang et al. | Convolutional neural networks based joint AOA/TOF estimation | |
| Wang et al. | DOA estimation of smart antenna signal based on MUSIC algorithm | |
| Cao et al. | Computationally Efficient 2‐D DOA Estimation Using Two Parallel Uniform Linear Arrays | |
| Cao et al. | Direct self-position awareness based on array-sensing multiple source data fitting |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |