CN108770059A - 基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统 - Google Patents

基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108770059A
CN108770059A CN201810548106.3A CN201810548106A CN108770059A CN 108770059 A CN108770059 A CN 108770059A CN 201810548106 A CN201810548106 A CN 201810548106A CN 108770059 A CN108770059 A CN 108770059A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
beam space
base station
low
dimensional
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.)
Pending
Application number
CN201810548106.3A
Other languages
English (en)
Inventor
沈渊
赵涵颖
张宁
张�林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tsinghua University
724th Research Institute of CSIC
Original Assignee
Tsinghua University
724th Research Institute of CSIC
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tsinghua University, 724th Research Institute of CSIC filed Critical Tsinghua University
Priority to CN201810548106.3A priority Critical patent/CN108770059A/zh
Publication of CN108770059A publication Critical patent/CN108770059A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/003—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment
    • 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
    • G01S5/04—Position of source determined by a plurality of spaced direction-finders

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明实施例公开一种基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统，能实现高精度低时延的用户定位。方法包括：S1、本地基站接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；S2、所述中心基站接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。

Description

基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统
技术领域
本发明实施例涉及阵列定位网络领域，具体涉及一种基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统。
背景技术
高精度的用户位置信息在人民日常生产生活和国防军事领域都起着至关重要的作用。目前，基于无线基站的定位网络大多采用两步式定位算法，基本框架如下：各个基站独立接收来自目标用户的信号，在本地完成到达角或到达时间等位置相关参数估计后，再将结果传输到中心基站，中心基站利用几何关系实现用户的定位。
然而根据香农信息处理定理，信号经过中间处理会导致信息耗散，因此传统的两步式定位由于中间参量的估计，无法充分利用接收信号中包含的位置信息，只能达到次优定位性能。此外，在多个目标以及多径信号同时存在的情形下，关联每个用户在各基站的估计结果是一个非常复杂的组合优化问题，遍历搜索的计算复杂度高。
为了解决这些问题，以色列Weiss教授团队在2004年提出了直接定位算法，即各节点将接收到的信号直接传输给中心基站进行定位，数值仿真实验结果显示，直接定位算法在低信噪比下，单目标场景下定位精度提高58％，多目标场景下定位精度提高51％，且随着天线阵列规模的增大，用户定位精度随之提高。
上述直接定位算法的核心思想是联合处理各基站处接收到的阵列信号，因此需要各基站传输阵列信号至中心节点以完成定位。在天线阵列规模日益增大的发展趋势下，基站处接收到的阵列信号维度急速上升，多基站信息融合的通信负担大幅加重，然而紧张的无线频谱资源和定位追踪系统的实时性要求，又对单位响应时间内系统可负担的数据通信量提出了限制，从而导致现有通信系统无法满足高维信号的低时延传输要求。
面对通信资源受限这一约束，一方面，香农信息论确定了系统传输通信速率无法突破的上限，而另一方面，近年来硬件系统芯片技术的快速发展，雾计算和边缘计算等体系架构的提出，使得本地基站具有一定的计算能力，可以利用计算资源补偿通信资源。因此如何设计一种高维阵列信号压缩算法，构造高精度低通信量的阵列定位网络，在本地计算节点先对高维阵列信号进行预处理，在满足定位精度要求下降低传输阵列信号的冗余性，再传输低维信号至中心节点处，利用直接定位算法实现用户定位，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明实施例提供一种基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统。
一方面，本发明实施例提出一种基于波束空间的低通信量高精度定位方法，包括：
S1、本地基站接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；
S2、所述中心基站接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
另一方面，本发明实施例提出一种基于波束空间的低通信量高精度定位系统，包括：
中心基站和至少一个本地基站；其中，
所述本地基站，用于接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；
所述中心基站，用于接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器、总线及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；
其中，所述处理器，存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
本发明实施例提供的基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统，凭借大规模天线阵列的空间分辨力和直接定位思想，提高了无线基站网络的用户定位精度，而波束空间的采用又大幅减小了阵列直接定位算法的通信数据量，缓解了系统通信负担，使系统具有更强的可实用性，相较于现有技术，能实现高精度低时延的用户定位。
附图说明
图1为本发明基于波束空间的低通信量高精度定位方法一实施例的流程示意图；
图2为本发明基于波束空间的低通信量高精度定位方法另一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于波束空间的低通信量高精度定位系统一实施例的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
参看图1，本实施例公开一种基于波束空间的低通信量高精度定位方法，包括：
S1、本地基站接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；
S2、所述中心基站接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
本实施例中，本地基站处在保留足够多定位信息以满足精度要求的前提下，采用波束空间进行信号大幅压缩，再传输波束空间信号至中心基站。中心基站处，联合处理各个基站处的波束空间信号，应用直接定位算法完成高精度定位。
本发明实施例提供的基于波束空间的低通信量高精度定位方法，凭借大规模天线阵列的空间分辨力和直接定位思想，提高了无线基站网络的用户定位精度，而波束空间的采用又大幅减小了阵列直接定位算法的通信数据量，缓解了系统通信负担，使系统具有更强的可实用性，相较于现有技术，能实现高精度低时延的用户定位。除了在直接定位中的应用，此波束空间设计算法对于更一般的通信计算资源受限条件下的阵列信号处理也具有较强的指导意义，如MUSIC算法降低计算复杂度，雷达系统目标物体探测等。
图2为本发明基于波束空间的低通信量高精度定位方法另一实施例的流程示意图，参看图2，本发明的实施步骤如下：
(1)初始阶段，由于无用户先验信息，对各个基站处的波束空间矩阵进行随机初始化。
(2)各本地基站利用天线阵列接收来自用户的定位信号，得到高维阵列信号，并利用已有的信号到达角估计算法确定用户到达角真值区间。
(3)利用鲁棒波束空间设计算法，构造波束空间，生成低维波束空间信号，将其传至网络中心节点。
(4)中心基站接收各个基站传输的低维波束空间信号，利用波束空间矩阵，恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法，完成高精度定位。
(5)中心基站将用户位置信息传回至本地基站，作为先验信息，用于下一时刻波束空间矩阵的更新。
在前述方法实施例的基础上，所述根据所述高维阵列信号构造波束空间，可以包括：
根据所述高维阵列信号确定出信号到达角的真值区间；
根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间。
在前述方法实施例的基础上，所述根据所述高维阵列信号确定出信号到达角的真值区间，可以包括：
根据所述高维阵列信号，采用信号到达角估计算法确定出信号到达角的真值区间。
本实施例中，信号到达角估计算法可以采用已有的MUSIC、ESPRIT算法。
在前述方法实施例的基础上，所述根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间，可以包括：
根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间矩阵，其中，所述波束空间矩阵Bj的构造公式为 j为本地基站的标识，Na为待定位用户的数量，i∈(1,2,...,Na)，[θai,θbi]为标识为j的本地基站接收到的第i个待定位用户的发射信号对应的信号到达角的真值区间，a为根据信号到达角构造的导向矢量矩阵，N为波束数(N远小于M)，M为本地基站的阵列天线数量；
根据所述波束空间矩阵构造波束空间。
本实施例中，波束空间矩阵Bji性能损失对波束数N呈多项式下降，下降速度与Δθi 2(N-1)成正比θi为第i个待定位用户的发射信号到达标识为j的本地基站时的真实信号到达角。
在前述方法实施例的基础上，所述将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，可以包括：
利用波束空间矩阵B对所述低维波束空间信号rbs(t)进行解压缩，得到高维阵列信号，其中，Nb为本地基站的数量，rj,bs(t)为来自标识为j的本地基站的低维波束空间信号，j∈(1,2,...,Nb)。
本实施例中，传输到中心基站处的信号为在中心基站处，接收来自各个基站的低维波束空间信号rbs(t)，利用波束空间矩阵B对信号进行解压缩，恢复为满维阵列信号，以减小旁瓣信号干扰。通过上述基于波束空间的直接定位网络，可以实现低通信量下的高精度定位。本地基站端，首先利用式的鲁棒波束空间算法，保证定位系统在参数存在误差的情况下始终满足系统定位精度要求。中心基站处，利用波束空间直接定位算法，完成用户的高精度定位。上述算法，实现了定位精度与网络通信量的折中。
在前述方法实施例的基础上，所述S3，还可以包括：
所述中心基站将所述待定位用户的定位结果发送给所述本地基站，以使所述本地基站根据接收的定位结果更新波束空间。
本实施例中，中心基站定位结束后，将用户位置信息传输回本地基站，用于更新下一时刻波束空间矩阵，实现对运动物体的高精度低时延定位与追踪。
参看图3，本实施例公开一种基于波束空间的低通信量高精度定位系统，包括：
中心基站2和至少一个本地基站1；其中，
所述本地基站1，用于接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站2；
所述中心基站2，用于接收所述本地基站1传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
具体地，所述本地基站1接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站2；所述中心基站2接收所述本地基站1传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
本发明实施例提供的基于波束空间的低通信量高精度定位系统，凭借大规模天线阵列的空间分辨力和直接定位思想，提高了无线基站网络的用户定位精度，而波束空间的采用又大幅减小了阵列直接定位算法的通信数据量，缓解了系统通信负担，使系统具有更强的可实用性，相较于现有技术，能实现高精度低时延的用户定位。
在前述系统实施例的基础上，所述本地基站，具体可以用于：
根据所述高维阵列信号确定出信号到达角的真值区间；
根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间。
本实施例的基于波束空间的低通信量高精度定位系统，可以用于执行前述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图4示出了本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器11、存储器12、总线13及存储在存储器12上并可在处理器11上运行的计算机程序；
其中，所述处理器11，存储器12通过所述总线13完成相互间的通信；
所述处理器11执行所述计算机程序时实现上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：本地基站接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；所述中心基站接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：本地基站接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；所述中心基站接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的系统或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解的是，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本发明公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释呈反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明并不局限于任何单一的方面，也不局限于任何单一的实施例，也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且，可以单独使用本发明的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于波束空间的低通信量高精度定位方法，其特征在于，包括：
S1、本地基站接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；
S2、所述中心基站接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述高维阵列信号构造波束空间，包括：
根据所述高维阵列信号确定出信号到达角的真值区间；
根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述高维阵列信号确定出信号到达角的真值区间，包括：
根据所述高维阵列信号，采用信号到达角估计算法确定出信号到达角的真值区间。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间，包括：
根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间矩阵，其中，所述波束空间矩阵Bj的构造公式为 j为本地基站的标识，Na为待定位用户的数量，i∈(1,2,...,Na)，[θai,θbi]为标识为j的本地基站接收到的第i个待定位用户的发射信号对应的信号到达角的真值区间，a为根据信号到达角构造的导向矢量矩阵，N为波束数；
根据所述波束空间矩阵构造波束空间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，包括：
利用波束空间矩阵B对所述低维波束空间信号rbs(t)进行解压缩，得到高维阵列信号，其中，Nb为本地基站的数量，rj,bs(t)为来自标识为j的本地基站的低维波束空间信号，j∈(1,2,...,Nb)。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3，还包括：
所述中心基站将所述待定位用户的定位结果发送给所述本地基站，以使所述本地基站根据接收的定位结果更新波束空间。
7.一种基于波束空间的低通信量高精度定位系统，其特征在于，包括：
中心基站和至少一个本地基站；其中，
所述本地基站，用于接收待定位用户的发射信号，得到高维阵列信号，根据所述高维阵列信号构造波束空间，通过将所述高维阵列信号转换进波束空间，生成低维波束空间信号，并将所述低维波束空间信号传至中心基站；
所述中心基站，用于接收所述本地基站传输的低维波束空间信号，将所述低维波束空间信号恢复为高维阵列信号，并利用直接定位算法和高维阵列信号对所述待定位用户进行定位。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述本地基站，具体用于：
根据所述高维阵列信号确定出信号到达角的真值区间；
根据所述信号到达角的真值区间构造波束空间。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、总线及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；
其中，所述处理器，存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
CN201810548106.3A 2018-05-31 2018-05-31 基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统 Pending CN108770059A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810548106.3A CN108770059A (zh) 2018-05-31 2018-05-31 基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810548106.3A CN108770059A (zh) 2018-05-31 2018-05-31 基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108770059A true CN108770059A (zh) 2018-11-06

Family

ID=64000984

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810548106.3A Pending CN108770059A (zh) 2018-05-31 2018-05-31 基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108770059A (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016033800A1 (en) * 2014-09-05 2016-03-10 Nokia Technologies Oy Positioning based on radio frequency fingerprints
CN105929378A (zh) * 2015-12-05 2016-09-07 中国人民解放军信息工程大学 基于外辐射源联合时延与多普勒频率的直接跟踪方法
CN105954712A (zh) * 2015-12-05 2016-09-21 中国人民解放军信息工程大学 联合无线电信号复包络和载波相位信息的多目标直接定位方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016033800A1 (en) * 2014-09-05 2016-03-10 Nokia Technologies Oy Positioning based on radio frequency fingerprints
CN105929378A (zh) * 2015-12-05 2016-09-07 中国人民解放军信息工程大学 基于外辐射源联合时延与多普勒频率的直接跟踪方法
CN105929389A (zh) * 2015-12-05 2016-09-07 中国人民解放军信息工程大学 一种基于外辐射源时延和多普勒频率的直接定位方法
CN105954712A (zh) * 2015-12-05 2016-09-21 中国人民解放军信息工程大学 联合无线电信号复包络和载波相位信息的多目标直接定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HANYING ZHAO: "On the Optimal Beamspace Design for Direct Localization Systems", 《2018 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (ICC)》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Karanam et al. Tracking from one side: Multi-person passive tracking with WiFi magnitude measurements
CN109738861B (zh) 一种基于Wi-Fi信道状态信息的三维联合估计方法
CN106896340B (zh) 一种基于压缩感知的互质阵列高精度波达方向估计方法
CN107104720B (zh) 基于协方差矩阵虚拟域离散化重建的互质阵列自适应波束成形方法
CN113115205B (zh) 一种基于角度测量的分布式协作定位方法
EP4266603A1 (en) Space division-based data processing method and communication device
CN102625444A (zh) 一种终端定位方法和一种基站
CN114554398A (zh) 室内定位方法、第一定位服务器及室内定位系统
CN106443572A (zh) 基于十字型阵列的空间目标二维角度快速估计方法
CN115243382A (zh) Ris辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法
US9864042B2 (en) Optimizing storage and usage of angle-of-arrival heatmaps
CN112399554A (zh) 定位方法及其装置
CN107359922B (zh) 一种波束扫描与doa相结合的邻居发现与精确对准方法
CN113075649A (zh) 一种适用于分布式网络化雷达的信号级直接定位方法
CN108770059A (zh) 基于波束空间的低通信量高精度定位方法及系统
CN115334524A (zh) 一种基于全向智能超表面的通信和雷达目标检测方法
Shi et al. DOA estimation using massive receive MIMO: Basic principles, key techniques, performance analysis, and applications
CN108513355A (zh) 基于单基站的网络定位方法、装置及设备
CN110225449B (zh) 一种基于毫米波cran的3d定位、测速和环境映射方法
Li et al. Optimal array geometric structures for direct position determination systems
CN106199513B (zh) 一种用于无线传感器网络的分布式多源定位算法
KR102131688B1 (ko) 확장된 타원체 맞춤을 이용한 분산 mimo 레이더를 위한 표적위치 추정방법
Wang et al. DOA Estimation Using Massive Receive MIMO: Basic Principle and Key Techniques
CN110208733A (zh) 基于四阶累量的非圆信号阵列波达方向角估计方法
Bin et al. A cost-sensitive method for wireless sensor network min beacon node set construction

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181106

RJ01 Rejection of invention patent application after publication