CN108957396A - 一种基于5g信号的ofdm定位系统及定位方法 - Google Patents

一种基于5g信号的ofdm定位系统及定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于5G信号的OFDM定位系统及定位方法，该系统包括5G定位目标、5G定位基站和服务器，其中，5G定位基站至少为两个，5G定位目标的发射模块发射5G的OFDM信号，然后由至少两个5G定位基站接收并进行处理和DOA估计，将估计出的角度上传到服务器，最后由服务器根据定位区域的物理信息计算出定位目标的位置，从而实现定位。本发明不需要使用专用的定位信号，利用5G通信传输的任意多个OFDM子载波上的数据进行处理就可以实现定位，在频域进行的角度估计，采用多个基站联合定位的方法进行角度交汇定位，复杂度低、成本低且精度较高。

Description

一种基于5G信号的OFDM定位系统及定位方法
技术领域
本发明涉及5G定位系统和定位方法，具体涉及一种基于5G信号的OFDM定位系统及定位方法。
背景技术
近年来，随着移动互联网、人工智能等新兴技术和产业的发展，位置信息的重要性日益增加，提供更高的精确度、更高的可用性及覆盖率定位技术是一个极具挑战性的任务，也是当前定位技术研究的重要方向。
目前，很多成熟的定位技术已经广泛的应用于人们的生活和工作当中。然而，这些技术不能总是以有效和可靠的方式提供定位信息，例如，全球定位系统(GPS，GlobalPositioning System)可以在适当的环境中提供准确的位置信息，然而在城市或室内环境，由于弱信号、多路径或非视距传播，导致定位性能急剧下降；超宽带定位(UWB，Ultra WideBand)可以作为室内定位的解决方案，但是需要额外的基础设施、硬件复杂度和成本都很高；无线局域网(WLAN，Wireless Local Area Networks)定位精度可以达到3-4米，但是其覆盖范围及精度都有待提高；第四代移动通信系统中LTE通过观测到的到达时间差(OTDOA，Observed Time Difference of Arrival)技术提供的定位，其具有很高的可用性及覆盖率，然而定位精度太差，仅有25米左右。
随着5G技术的快速发展，在不久的将来，5G技术将会在人们的社会生活中得到广泛的应用。未来5G将以低延迟、高速率、大容量、大量连接等为特征，运用包括大规模MIMO、超密集组网、新型网络架构等关键技术。未来将广泛部署的5G通信混合基站(尤其是室内多天线小基站)，并且基站的天线数量更多，因此定位精度也会得到大幅度提高，再加上其高可用性及覆盖率，5G定位将具有非常广阔的发展前景。
发明内容
发明目的：为解决现有技术存在的不足，提供一种基于5G信号的OFDM定位系统及定位方法。
技术方案：本发明提供了一种基于5G信号的OFDM定位系统，该系统包括5G定位目标、5G定位基站和服务器，其中，5G定位基站至少为两个，5G定位目标的发射模块发射5G的OFDM信号，然后由至少两个5G定位基站接收并进行处理和DOA估计，将估计出的角度上传到服务器，最后由服务器根据定位区域的物理信息计算出定位目标的位置，从而实现定位。
优选的，所述5G的OFDM信号包括多个由OFDM帧头和OFDM帧体组成的帧信号，其中，OFDM帧头由多个用于帧检测和符号定时同步的同步序列和用于信道估计的信道估计序列组成；OFDM帧体由包含定位信息的多个OFDM符号组成。
优选的，所述5G定位目标包括发射模块、同步序列产生模块、信道估计序列产生模块、信源模块、帧校验模块、卷积编码模块、交织模块、QAM映射模块、IFFT模块和加CP模块，其中，同步序列产生模块产生的同步序列和信道估计序列产生模块产生的信道估计序列组成OFDM帧头；信源模块产生数据后，经过帧校验模块加入帧校验，然后经过卷积编码模块对帧校验后的数据进行卷积编码，之后再交织模块中进行数据的交织，然后对交织后的数据在QAM映射模块进行QAM映射，最后在IFFT模块中对QAM映射后的数据进行IFFT运算和加CP，从而形成一个OFDM符号，多个OFDM符号构成的OFDM帧体与OFDM帧头组合成一帧数据，然后将这一帧的数据与5G载波进行混频，调制到5G信号的波段，通过发射模块发射出去。
优选的，所述5G定位基站包括天线阵列、接收模块、帧检测及符号定时同步模块、FFT模块、信道估计模块、频偏补偿模块和DOA估计模块；天线阵列接收到OFDM信号后，由接收模块对OFDM信号进行预处理及采样，然后对采样的数据进行帧检测，当检测到有数据帧到来后，对数据帧进行符号定时同步，从而获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，并通过FFT对数据进行时域到频域的转换，之后对频域数据进行信道估计并通过频偏补偿模块，对采样频偏造成的影响进行补偿；最后根据信道估计的结果选择信道状况较好的几个子载波，对子载波上的频域数据进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况确定相应子载波的权重，并对估计的角度取加权平均，从而得到定位目标的一个角度。
优选的，所述服务器包括定位计算模块和显示界面，其中，定位计算模块根据定位区域的物理信息计算由多个基站估计的角度交汇的位置得到估计的目标位置，然后在用户显示界面上显示目标的位置信息，从而实现定位。
本发明还提供了一种采用上述的基于5G信号的OFDM定位系统的定位方法，该定位方法包括以下步骤：
(1)在定位区域中，定位目标将由同步序列和信道估计序列组成的帧头以及经过IFFT产生的多个OFDM符号构成的帧体进行组帧，形成一帧基带的OFDM信号，然后将基带的OFDM信号调制到5G信号的波段，通过发射模块发射出去；
(2)定位基站的天线阵列接收到定位目标发射的5G信号后，对信号进行预处理及采样，然后对采样的数据进行帧检测，当检测到有效的数据帧后，对数据帧进行符号定时同步，从而获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，并通过FFT对数据进行时域到频域的转换，之后对频域数据进行信道估计并通过频偏补偿模块，对采样频偏造成的影响进行补偿；最后选择出OFDM符号中几个子载波上的频域数据分别采用ESPRIT法进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况对估计的角度取加权平均，从而得到定位目标的一个角度；
(3)将多个基站角度信息上传到服务器，根据定位区域的物理信息计算由多个基站估计的角度交汇的位置便是估计的目标位置，然后在用户显示界面上显示目标的位置信息，从而实现定位。
进一步的，所述步骤(1)具体为：
(11)组成OFDM帧头
由多个用于帧检测和符号定时同步的同步序列和多个用于信道估计的信道估计序列(SCH)组成一帧OFDM信号的帧头；
(12)组成OFDM帧体
5G定位目标的信源模块产生二进制数据序列，数据经过帧校验模块进行CRC帧校验，即校验得到的两个字节添加到帧尾，之后在卷积编码模块对加入帧校验位的数据进行卷积编码，卷积码的生成多项式为：g0＝(133)8，g1＝(175)8；然后在交织模块中对编码后的数据进行矩形块交织，交织公式为：
T(i)＝S(i/N+M*(i％N)),i＝0,1,…M*N-1；
其中，T(i)和S(i)分别为交织后和交织前的点序列，M为矩形交织块的长，N为矩形交织块的宽；
然后在多进制正交幅度调制模块对交织后的数据进行QAM映射，从而形成待发送的频域数据，X＝[X(0),X(1)…,X(N-1)]；频域数据经过IFFT模块后，进行IFFT变换为时域信号如下：
其中n表示OFDM时域符号的位置，j表示虚数符号；
时域信号序列加入q个样值的循环前缀后得到一个携带有(q+N)bit的OFDM符号；
(13)组帧，并进行信号发射
将前导符和由多个OFDM符号组成的帧体组成一帧基带的OFDM信号，将基带的OFDM信号与5G波段的载波进行混频，从而将其调制到5G信号的波段，并由发射模块发射出去。
进一步的，所述步骤(2)具体为：
(21)定位基站对5G信号进行处理
定位基站的天线阵列接收到定位目标发射的5G信号后，对信号进行下变频处理后得到基带的信号，然后通过ADC采样从而得到接收的数据序列，然后在帧检测模块对采样的数据序列通过延时自相关算法进行帧检测，设置同步窗口的长度为2L，L为同步序列的长度，将同步窗口中的数据延时L个时钟，进行自相关操作，当同步窗口前L个采样数据与后L个采样数据相同时，这两部分的相关结果最大，粗略的确定帧到达，为了得到更准确的定位，对自相关值进行归一化处理，消除信道影响，上述过程表示为公式：
其中，M(d)为归一化后的自相关值，r(d)为接收信号，L为SS序列长度，当检测到帧到达后，在符号定时同步模块中对数据帧进行符号定时同步，让接收的r(d)与本地的SS序列进行滑动相关运算，计算相关值，在一定窗口长度内寻找峰值，公式为：
经过符号定时同步后，获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，然后去掉q位的循环前缀后，通过FFT模块对时域数据序列进行FFT变换为频域数据；
然后在信道估计模块中对频域数据进行信道估计，其中每个子载波上的LS信道估计可以表示为
其中，X[k]表示训练符号第k个子载波上的信号，Y[k]是接收到的训练信号；
根据前导符的设计，为了使得信道估计更为准确，共发送了n个相同的SCH训练序列，相对应的接收信号为RSCHi,i＝1,2,3,…n，因此Y[k]可以通过平均的方式得到：
Y[k]＝(RSCH1[k]+RSCH2[k]+RSCH3[k]+…+RSCHn[k])/n；
利用信道估计模块得到的信道估计序列对接收信号{R[k]}进行频域均衡，可得：
其中，Y*[k]为Y[k]的共轭，G[k]为均衡后的信号；
最后通过频偏补偿模块对均衡后的数据进行频偏补偿，设频域均衡后的信号为Gl[k]，发射信号为Xl[k]，根据最小二乘法，有：
其中，ki取值为前12个导频序号，用表示频偏补偿之后的序列，则有：
(22)DOA估计
经过处理后的信号，选择出信道状况较好的n(1<＝n<＝128)个子载波上，并将一帧中相应子载波上的数据中选择出来组成n个数据序列序列；分别对每个序列采用ESPRIT法进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况分配权重(w0,w1…wn)，并对估计的角度(α0,α1…αn)进行加权平均得到定位目标的角度为：
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、由于未来5G信号采用的是宽带信号，而传统的ESPRIT或MUSIC法等角度估计算法，只能运用在窄带信号上。因此，本发明提出了通过利用OFDM子载波上的信号(窄带信号)进行角度估计，设计了相应的系统方案。
2、由于传统的定位技术一般采用专用的定位信号，因此需要占用额外的频谱、时间、能量等资源，而本发明提出的定位方案不需要使用专用的定位信号，利用5G通信传输的任意多个OFDM子载波上的数据进行处理就可以实现定位。所以，5G定位系统的复杂度、资源占用和能耗等方面都要远远优于传统的定位技术。
3、传统的角度估计算法是在时域进行的，而本发明是在频域进行的角度估计，即在FFT模块之后进行角度估计的。
4、本发明的定位精度可以达到米级甚至亚米级精度，最优可以达到厘米级定位精度。
5、同类的5G定位技术采用的是DOA测角度、TOA测距离的单基站定位方案，而TOA测距需要待定位目标与基站的精确同步，因此导致系统的复杂度较高、造价昂贵且精度不高，而本发明采用的是双(或多个)基站联合定位的方案进行的角度交汇定位，复杂度低、成本低且精度较高。
附图说明
图1是本发明实际场景图；
图2是本发明系统框图；
图3是本发明系统发射端图；
图4是本发明系统接收端图；
图5是本发明系统的帧结构图；
图6是4-QAM映射图；
图7是延时自相关算法帧检测原理图；
图8是符号定时同步滑动相关算法的原理图；
图9是本发明系统的定位原理图；
图10是ESPRIT算法子阵列分块示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
本发明提供的一种基于5G信号的OFDM定位系统及其定位方法，利用5G中的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，即正交频分复用技术)技术和大规模MIMO的天线阵列以及DOA(Direction of Arrival)估计技术设计的一种基于OFDM的定位系统，主要面向的对象是未来基于5G技术的基站、终端等设备，定位目标发射信号后，同时由两个基站进行接收处理和DOA估计，将估计出的角度上传到服务器，最后由服务器根据定位区域的物理信息，即基站的布局、基站之间的距离等等，计算出定位目标的位置，从而实现定位。由于定位区域的物理信息，受基站布局的影响，因此在不同的场景下物理信息是不同的，即基站间距、坐标原点等信息是不同的。
如图1和图2所示，5G定位系统包括：5G定位目标(或OFDM发射机)、5G定位基站(或OFDM接收机)和服务器三个部分；其中，5G定位基站至少为两个，5G定位目标的发射模块发射5G的OFDM信号，该信号由前导符(OFDM帧头)和经过OFDM调制后的信源数据进行组帧形成；5G定位基站的天线阵列接收到OFDM信号后，进行帧检测与符号定时同步，再经过FFT后，选择出OFDM符号中几个子载波上的数据分别进行DOA估计得到5G定位目标的一个角度，服务器接收至少两个5G定位基站的角度信息，并根据定位区域的物理信息估计5G定位目标的位置，实现定位。
如图3所示，5G定位目标(或OFDM发射机)包括同步序列产生模块、信道估计序列产生模块、信源模块、帧校验模块、卷积编码模块、交织模块、QAM映射模块、IFFT模块和加CP以及发射模块，其中，同步序列产生模块产生的同步序列和信道估计序列产生模块产生的信道估计序列组成OFDM帧头(前导符)；信源模块产生数据后，经过帧校验模块加入帧校验，然后经过卷积编码模块对帧校验后的数据进行卷积编码，之后在交织模块中进行数据的交织，然后对交织后的数据在QAM映射模块进行QAM映射，最后在IFFT模块中对QAM映射后的数据进行IFFT运算和加CP，从而形成一个OFDM符号，多个OFDM符号构成的OFDM帧体与OFDM帧头进行组帧，形成一帧数据，然后将这一帧的数据与5G载波进行混频，调制到5G信号的波段，通过发射模块发射出去。
如图4所示，5G定位基站(或OFDM接收机)包括天线阵列、接收模块、帧检测及符号定时同步模块、FFT模块、信道估计模块、频域均衡模块、频偏补偿模块和DOA估计模块；天线阵列接收到OFDM信号后，由接收模块对OFDM信号进行预处理及采样，然后对采样的数据进行帧检测，当检测到有效数据帧到来后(其中有效数据帧为除噪声之外的有效数据)，对数据帧进行符号定时同步，从而获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，并通过FFT模块对数据进行时域到频域的转换，之后对频域数据进行信道估计并通过频域均衡模块和频偏补偿模块，对采样频偏造成的影响进行补偿；最后根据信道估计的结果选择信道状况较好的几个子载波，对子载波上的频域数据进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况确定相应子载波的权重，并对估计的角度取加权平均，从而得到定位目标的一个角度。
所述服务器包括定位计算模块和显示界面，其中，定位计算模块根据定位区域的物理信息计算由多个基站估计的角度交汇的位置得到估计的目标位置，然后在用户显示界面上显示目标的位置信息，从而实现定位。
其中，5G的OFDM信号包括多个由OFDM帧头和OFDM帧体组成的帧信号，其中，OFDM帧头由多个用于帧检测和符号定时同步的同步序列和用于信道估计的信道估计序列组成；OFDM帧体由包含定位信息的多个OFDM符号组成。
另一实施例中，提供了一种基于5G信号的OFDM定位方法，该方法具体包括以下步骤：
(1)在定位区域中，定位目标将由同步序列和信道估计序列组成的帧头以及经过IFFT产生的数个OFDM符号构成的帧体进行组帧，然后将一帧的数据调制到5G信号的波段，通过发射模块(天线)发射出去。具体为：
(11)组成OFDM帧头(前导符)
在5G定位目标的发射端，如图5所示，一帧OFDM信号的前导符部分由3个用于帧检测和符号定时同步的同步序列(Synchronization Sequence，SS)和4个用于信道估计的信道估计序列(SCH)组成，其中每个SS序列的长度为127，每个SCH序列的长度为144。
(12)组成OFDM帧体
在OFDM信号的帧体部分，OFDM子载波数为128，5G定位目标的信源模块产生二进制数据序列，数据经过帧校验模块进行CRC帧校验，即校验得到的两个字节添加到帧尾，其中本实施例中采用的CRC校验多项式是国际通用的CRC-16-CCITT；之后在卷积编码模块对加入帧校验位的数据进行卷积编码，其中编码速率为1/2，约束长度为7，一般记为CC(2,1,7)，卷积码的生成多项式为：g0＝(133)8，g1＝(175)8；然后在交织模块中对编码后的数据进行矩形块交织，其中矩形交织块的大小为M*N，每个点的宽度为2bit，共100bit，交织公式为：
T(i)＝S(i/N+M*(i％N)),i＝0,1,…M*N-1 (1)；
其中，M为矩形交织块的长，本实施例中取10；N为矩形交织块的宽，本实施例中取5，T(i)和S(i)分别为交织后和交织前的点序列。
然后在多进制正交幅度调制(QAM)模块对交织后的数据进行QAM映射，例如采用4-QAM映射时，将每相邻两个比特映射到一个4-QAM符号上，表1是4-QAM的映射(采用格雷码)，图6是4-QAM的星座图，从而形成待发送的频域数据，X＝[X(0),X(1)…,X(N-1)]。
表1
b0b1 I Q
00 -1 -1
01 -1 1
11 1 1
10 1 -1
频域数据经过IFFT模块后，进行窗口大小为128点IFFT变换，变换后的时域信号如下：
其中，n表示OFDM时域符号的位置，j表示虚数符号。
时域信号序列加入16样值的循环前缀后得到一个携带有144bit的OFDM符号。
(13)组帧，并进行信号发射
将前导符和由100个OFDM符号组成的帧体组成一帧基带的OFDM信号，如图5所示；然后将基带的OFDM信号与5G波段的载波进行混频，从而将基带的OFDM信号调制到5G信号的波段，并由发射模块(天线)发射出去。
(2)定位基站的天线阵列接收到定位目标发射的5G信号后，对信号进行预处理及采样，然后对采样的数据进行帧检测，当检测到有效的数据帧后，对数据帧进行符号定时同步，从而获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，并通过FFT模块对数据进行时域到频域的转换，之后对频域数据进行信道估计并通过频域均衡模块和频偏补偿模块，对采样频偏造成的影响进行补偿；最后选择出OFDM符号中几个子载波上的频域数据分别采用ESPRIT法进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况对估计的角度取加权平均，从而得到定位目标的一个角度。具体为：
(21)定位基站对5G信号进行处理
定位基站的天线阵列接收到定位目标发射的5G信号后，对信号进行下变频处理(即将高频信号降低为基带信号)后得到基带的信号，然后通过ADC采样从而得到接收的数据序列，然后在帧检测模块对采样的数据序列通过延时自相关算法进行帧检测，设置同步窗口的长度为2L(L为SS序列的长度)，将同步窗口中的数据延时L个时钟，进行自相关操作，当同步窗口前L个采样数据与后L个采样数据基本相同时，这两部分的相关结果较大，可以粗略的确定帧到达，为了得到更准确的定位，对自相关值进行归一化处理，消除信道影响，图7为延时自相关帧检测原理图。图中，取窗口的长度为2L的数据，将前L个数据延时L个时钟后，与后L个数据进行相乘后累加得到P(d)，将前L个数据进行乘方运算后累加得到R(d)，在让P(d)除以R(d)得到M(d)，当M(d)大于0.7时输出同步的值。
上述过程可以表示为公式：
其中，M(d)为归一化后的自相关值，r(d)为接收信号，L为SS序列长度，本系统中取值为127。当检测到帧到达后，在符号定时同步模块中对数据帧进行符号定时同步，本系统采用的是滑动相关法进行符号定时同步，图8为符号定时同步滑动相关算法的原理图，取窗口为L个数据，逐个数据与本地的SS序列进行相乘累加后，计算出C(d)，重复L次取C(d)中的最大值即是帧开始的位置。即让接收的r(d)与本地的SS序列进行滑动相关运算，计算相关值，在一定窗口长度内寻找峰值，公式为：
经过符号定时同步后，获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口。然后去掉16样值的循环前缀后，通过FFT模块对时域数据序列进行窗口为128点FFT变换为频域数据。
然后在信道估计模块中对频域数据进行信道估计，其中每个子载波上的LS信道估计可以表示为
其中，X[k]表示训练符号第k个子载波上的信号，Y[k]是接收到的训练信号；
根据前导符的设计，为了使得信道估计更为准确，共发送了4个相同的SCH训练序列，相对应的接收信号为RSCHi,i＝1,2,3,4，因此Y[k]可以通过平均的方式得到：
Y[k]＝(RSCH1[k]+RSCH2[k]+RSCH3[k]+RSCH4[k])/4 (6)；
利用信道估计模块得到的信道估计序列对接收信号{R[k]}进行频域均衡，可得：
其中，Y*[k]为Y[k]的共轭，G[k]为均衡后的信号，Y*[k]为Y[k]的共轭。均衡不但可以补偿信道引起的信号衰减，还可以起到纠正符号定时超前和采样时钟相位偏差的作用。
最后通过频偏补偿模块对均衡后的数据进行频偏补偿，其中本例中的频偏补偿是利用每个OFDM符号中插入的导频进行采样频偏估计。一个OFDM符号中包含有12个导频。设频域均衡后的信号为Gl[k]，发射信号为Xl[k]，根据最小二乘法，有：
其中，X*[ki]为X[ki]的共轭，ki取值为前12个导频序号。用表示频偏补偿之后的序列，则有：
(22)DOA估计
经过处理后的信号，选择出信道状况较好(即最接近1)的n(1<＝n<＝128)个子载波上，并将一帧中相应子载波上的数据中选择出来组成n个数据序列；分别对每个数据序列采用ESPRIT法进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况分配权重(w0,w1…wn)，并对估计的角度(α0,α1…αn)进行加权平均得到定位目标的角度为：
(3)将步骤(2)得到的多个基站角度信息上传到服务器，根据定位区域的物理信息计算由多个基站估计的角度交汇的位置便是估计的目标位置，然后在用户显示界面上显示目标的位置信息，从而实现定位。具体为：
服务器根据定位区域的物理信息计算由两个(或多个)基站估计的角度交汇的位置便是估计的目标位置。以两个基站为例，如图9所示，设定位目标的坐标为(x，y)，基站A(0,0)为坐标原点，基站B的坐标为(0，d)，可以得到基站A和基站B的距离为d，基站A的估计角为α(α1,α2,…,αN×N)，基站B的估计角为β(β1,β2,…,βN×N)，定位目标的位置信息计算公式为：
然后在用户显示界面上显示目标的位置信息，从而实现定位。
上述过程中，所有的角度信息都通过ESPRIT法对5G定位基站的天线阵列接收的数据进行计算得到，ESPRIT算法通过矩阵平移得到信号空间旋转不变的原理来估计到达角，ULA天线阵列如图10所示。
子阵列x1和子阵列x2都包含N-1个阵元，其中子阵列x1由ULA阵列前N-1个阵元组成，子阵列x2由ULA阵列后N-1个阵元组成，两个阵元之间的距离为d，入射角为θ1,θ2,…θN，波长为λ。子阵列x1往右平移一个阵元间距即得子阵列x2，两子子阵列存在平移不变性，对应两子阵列的信号子空间存在旋转不变性，此关系通过公式表达为：
其中，n1(t)和n2(t)为噪声，s(t)表示发射的信号，x1(t)和x2(t)分别表示两个子阵列接收到的信号；
其中，φN-1,K表示系统响应所引起的相位，可见到达角信息隐藏在矩阵Φ的特征值中，得到Φ的特征值就能估计出到达角参数。两个阵元之间的距离为d，不同阵元同一时刻入射角为θ1,θ2,…θN，波长为λ。
将公式(12)方程组改写为矩阵形式可得：
其中，ny(t)为噪声，为B的共轭，推出接收信号矩阵y(t)的自协方差矩阵Ryy为：
其中，RSS为信号S的自协方差矩阵，Es为单位阵，Λs为对角阵；由于导向矢量B与信号空间等秩，所以必定存在且只存在一个非奇异的变换矩阵T使得公式(16)成立：
则矩阵E1和E2具有如下关系：
E2＝BΦT＝E1T-1ΦT＝E1Ψ (18)；
其中，
Ψ＝T-1ΦT (19)；
由上面分析可以知晓，矩阵Ψ与矩阵Φ具有相同的特征值，可得：
通过自协方差矩阵Ryy特征值分解得到信号特征子空间E1和E2，再由公式(20)得到Ψ后对其进行特征值分解即可得到到达角参数如下所示：

Claims (8)

1.一种基于5G信号的OFDM定位系统，其特征在于：该系统包括5G定位目标、5G定位基站和服务器，其中，5G定位基站至少为两个，5G定位目标的发射模块发射5G的OFDM信号，然后由至少两个5G定位基站接收并进行处理和DOA估计，将估计出的角度上传到服务器，最后由服务器根据定位区域的物理信息计算出定位目标的位置，从而实现定位。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的OFDM定位系统，其特征在于：所述5G的OFDM信号包括多个由OFDM帧头和OFDM帧体组成的帧信号，其中，OFDM帧头由多个用于帧检测和符号定时同步的同步序列和用于信道估计的信道估计序列组成；OFDM帧体由包含定位信息的多个OFDM符号组成。
3.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的OFDM定位系统，其特征在于：所述5G定位目标包括发射模块、同步序列产生模块、信道估计序列产生模块、信源模块、帧校验模块、卷积编码模块、交织模块、QAM映射模块、IFFT模块和加CP模块，其中，同步序列产生模块产生的同步序列和信道估计序列产生模块产生的信道估计序列组成OFDM帧头；信源模块产生数据后，经过帧校验模块加入帧校验，然后经过卷积编码模块对帧校验后的数据进行卷积编码，之后再交织模块中进行数据的交织，然后对交织后的数据在QAM映射模块进行QAM映射，最后在IFFT模块中对QAM映射后的数据进行IFFT运算和加CP，从而形成一个OFDM符号，多个OFDM符号构成的OFDM帧体与OFDM帧头组合成一帧数据，然后将这一帧的数据与5G载波进行混频，调制到5G信号的波段，通过发射模块发射出去。
4.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的OFDM定位系统，其特征在于：所述5G定位基站包括天线阵列、接收模块、帧检测及符号定时同步模块、FFT模块、信道估计模块、频偏补偿模块和DOA估计模块；天线阵列接收到OFDM信号后，由接收模块对OFDM信号进行预处理及采样，然后对采样的数据进行帧检测，当检测到有数据帧到来后，对数据帧进行符号定时同步，从而获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，并通过FFT对数据进行时域到频域的转换，之后对频域数据进行信道估计并通过频偏补偿模块，对采样频偏造成的影响进行补偿；最后根据信道估计的结果选择信道状况较好的几个子载波，对子载波上的频域数据进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况确定相应子载波的权重，并对估计的角度取加权平均，从而得到定位目标的一个角度。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的OFDM定位系统，其特征在于：所述服务器包括定位计算模块和显示界面，其中，定位计算模块根据定位区域的物理信息计算由多个基站估计的角度交汇的位置得到估计的目标位置，然后在用户显示界面上显示目标的位置信息，从而实现定位。
6.一种采用权利要求1-5任一项所述的基于5G信号的OFDM定位系统的定位方法，其特征在于，该定位方法包括以下步骤：
(1)在定位区域中，定位目标将由同步序列和信道估计序列组成的帧头以及经过IFFT产生的多个OFDM符号构成的帧体进行组帧，形成一帧基带的OFDM信号，然后将基带的OFDM信号调制到5G信号的波段，通过发射模块发射出去；
(2)定位基站的天线阵列接收到定位目标发射的5G信号后，对信号进行预处理及采样，然后对采样的数据进行帧检测，当检测到有效的数据帧后，对数据帧进行符号定时同步，从而获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，并通过FFT对数据进行时域到频域的转换，之后对频域数据进行信道估计并通过频偏补偿模块，对采样频偏造成的影响进行补偿；最后选择出OFDM符号中几个子载波上的频域数据分别采用ESPRIT法进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况对估计的角度取加权平均，从而得到定位目标的一个角度；
(3)将多个基站角度信息上传到服务器，根据定位区域的物理信息计算由多个基站估计的角度交汇的位置便是估计的目标位置，然后在用户显示界面上显示目标的位置信息，从而实现定位。
7.根据权利要求6所述的一种定位方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：
(11)组成OFDM帧头
由多个用于帧检测和符号定时同步的同步序列和多个用于信道估计的信道估计序列(SCH)组成一帧OFDM信号的帧头；
(12)组成OFDM帧体
5G定位目标的信源模块产生二进制数据序列，数据经过帧校验模块进行CRC帧校验，即校验得到的两个字节添加到帧尾，之后在卷积编码模块对加入帧校验位的数据进行卷积编码，卷积码的生成多项式为：g0＝(133)8，g1＝(175)8；然后在交织模块中对编码后的数据进行矩形块交织，交织公式为：
T(i)＝S(i/N+M*(i％N)),i＝0,1,…M*N-1；
其中，T(i)和S(i)分别为交织后和交织前的点序列，M为矩形交织块的长，N为矩形交织块的宽；
然后在多进制正交幅度调制模块对交织后的数据进行QAM映射，从而形成待发送的频域数据，X＝[X(0),X(1)…,X(N-1)]；频域数据经过IFFT模块后，进行IFFT变换为时域信号如下：
其中n表示OFDM时域符号的位置，j表示虚数符号；
时域信号序列加入q个样值的循环前缀后得到一个携带有(q+N)bit的OFDM符号；
(13)组帧，并进行信号发射
将前导符和由多个OFDM符号组成的帧体组成一帧基带的OFDM信号，将基带的OFDM信号与5G波段的载波进行混频，从而将其调制到5G信号的波段，并由发射模块发射出去。
8.根据权利要求6所述的一种定位方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：
(21)定位基站对5G信号进行处理
定位基站的天线阵列接收到定位目标发射的5G信号后，对信号进行下变频处理后得到基带的信号，然后通过ADC采样从而得到接收的数据序列，然后在帧检测模块对采样的数据序列通过延时自相关算法进行帧检测，设置同步窗口的长度为2L，L为同步序列的长度，将同步窗口中的数据延时L个时钟，进行自相关操作，当同步窗口前L个采样数据与后L个采样数据相同时，这两部分的相关结果最大，粗略的确定帧到达，为了得到更准确的定位，对自相关值进行归一化处理，消除信道影响，上述过程表示为公式：
其中，M(d)为归一化后的自相关值，r(d)为接收信号，L为SS序列长度，当检测到帧到达后，在符号定时同步模块中对数据帧进行符号定时同步，让接收的r(d)与本地的SS序列进行滑动相关运算，计算相关值，在一定窗口长度内寻找峰值，公式为：
经过符号定时同步后，获得数据帧精确的起始位置以及FFT窗口，然后去掉q位的循环前缀后，通过FFT模块对时域数据序列进行FFT变换为频域数据；
然后在信道估计模块中对频域数据进行信道估计，其中每个子载波上的LS信道估计可以表示为
其中，X[k]表示训练符号第k个子载波上的信号，Y[k]是接收到的训练信号；
根据前导符的设计，为了使得信道估计更为准确，共发送了n个相同的SCH训练序列，相对应的接收信号为RSCHi,i＝1,2,3,…n，因此Y[k]可以通过平均的方式得到：
Y[k]＝(RSCH1[k]+RSCH2[k]+RSCH3[k]+…+RSCHn[k])/n；
利用信道估计模块得到的信道估计序列对接收信号{R[k]}进行频域均衡，可得：
其中，Y*[k]为Y[k]的共轭，G[k]为均衡后的信号；
最后通过频偏补偿模块对均衡后的数据进行频偏补偿，设频域均衡后的信号为Gl[k]，发射信号为Xl[k]，根据最小二乘法，有：
其中，ki取值为前12个导频序号，用表示频偏补偿之后的序列，则有：
(22)DOA估计
经过处理后的信号，选择出信道状况较好的n(1<＝n<＝128)个子载波上，并将一帧中相应子载波上的数据中选择出来组成n个数据序列序列；分别对每个序列采用ESPRIT法进行DOA估计，根据每个子载波的信道状况分配权重(w0,w1…wn)，并对估计的角度(α0,α1…αn)进行加权平均得到定位目标的角度为：
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