CN111505565A - 一种估计直接路径到达角的方法 - Google Patents

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Abstract

一种估计直接路径到达角的方法，在接收机接收CSI测量矩阵，应用线性误差消除法消除接数据的相位误差，在重新组成CSI测量矩阵；将重组的测量矩阵进行特征值分解，并按照特征值的大小从小到大进行排序来重组特征向量；利用比值最小法的方法来估计噪声子空间和信号子空间；利用噪声子空间以及CSI二维MUSIC算法获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D；然后基于网格的思想工作对数据集D进行划分，将D划分成不同的网格，其中选取网格单元的长度为算法的邻域半径的2倍；将AoA和ToF对作为数据集利用改进的DBSCAN算法进行聚类获得各个簇；取各个簇中平均ToF值最小的对应的簇为直接路径对应的簇，则直接路径的到达角为该簇类中所有AoA的平均值。

Description

一种估计直接路径到达角的方法
技术领域
本发明涉及室内定位领域，具体涉及一种估计直接路径到达角的方法。
背景技术
由于室内环境的多径效应，使得室内定位的精度不是很高。
在SpotFi中，识别直接路径到达角的方法是利用K-Means算法，利用先前研究者得出的结论：在室内环境中，多径的条数一般为5-6条，所以默认将K设置为5，然后通过K-Means算法来获得直接路径的到达角。在《基于WiFi信道状态信息的单基站室内定位研究》中利用层次聚类的方法将获得的ToF和AoA对进行分类，然后取ToF最小值的AoA作为直接路径的AoA。层次聚类算法选择合适的距离度量和簇类的链接准则较难，且层次聚类的时间复杂度与空间复杂度角高，不利于实时定位的要求。
在SpotFi中，由于在实际室内环境中，室内多径条数不会固定的为5，因此噪声子空间的维数就不会固定，该缺点正是目前需要解决的。在单基站室内定位研究中，由于层次聚类选择合适的距离度量与簇类的链接准则较难，且时间复杂度与空间复杂度均较高，不利于实时定位的要求，该缺点也是目前急需要解决的。
发明内容
本发明针对上述问题，提出一种估计直接路径到达角的方法。
一种估计直接路径到达角的方法，所述方法包括如下步骤：
步骤1，在接收机接收CSI测量矩阵，应用线性误差消除法消除接收到的数据的相位误差，在重新组成CSI测量矩阵；
步骤2，将步骤1重组的测量矩阵进行特征值分解，并按照特征值的大小从小到大进行排序来重组特征向量；
步骤3，利用比值最小法的方法来估计噪声子空间和信号子空间；
步骤4，利用噪声子空间以及CSI二维MUSIC算法获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D；
步骤5，然后基于网格的思想工作对数据集D进行划分，将D划分成不同的网格，其中选取网格单元的长度为算法的邻域半径的2倍；
步骤6，将AoA和ToF对作为数据集利用改进的DBSCAN算法进行聚类获得各个簇；
步骤7，取各个簇中平均ToF值最小的对应的簇为直接路径对应的簇，则直接路径的到达角为该簇类中所有AoA的平均值。
进一步地，步骤3中，所述比值最小法的方法具体为，对于排序后的特征向量，令第二个特征值与第一个特征值的比值为b1,令第三个特征值与第二个特征值的比值为b2,依次类推，可以得到b1，b2，...，b55，在b1，b2，...，b55中取得最小值bi，则估计当前室内环境中噪声子空间为n1…ni，而信号子空间为si+1，si+2，...，s55。
进一步地，步骤4中，CSI测量矩阵包含不同天线多个子载波的接收数据采样，以实现天线阵列虚拟扩充，对于第m个阵元的2个子载波在路径L上引入的相对相移表示为：
Figure BDA0002465392910000031
为了实现天线阵列阵元的有效扩充，同时考虑AoA和ToA为不同子载波引入的相移；ToA在不同子载波间引入可测量的相移，设路径L的ToA为τL，对于同一天线不同子载波其相位差表示为：
Δθ＝2πΔfτL
对于等间隔OFDM子载波，路径L的到达时间τL引入的相移表示为:
Figure BDA0002465392910000032
其中fs表示为2个连续子载波的间隔；
对于同一阵元下的K个子载波相对于第一个子载波，由ToA引入相移的导向矢量矩阵表示为：
Figure BDA0002465392910000033
对于M阵元，K子载波的CSI矩阵，相对于第1阵元第1子载波，其导向矢量表示为：
Figure BDA0002465392910000034
这样对于有L个传播路径，获得导向矢量矩阵a：
Figure BDA0002465392910000035
对信号的AOA进行搜索时，当搜索到的信号与M个信号中的AOA相同时会产生一个峰值，因此遍历完所有的角度会产生M个峰值：
Figure BDA0002465392910000036
以此来获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D。
进一步地，步骤5中，所述基于网格的思想工作为，在所有对象内，利用k-距离曲线方法得到邻域半径ξ，利用网格思想的方法，在计算每个对象的邻域半径ξ时，只需要利用该对象所在网格的左上，上，右上，左，本身，右，左下，下，右下这九个网格单元内的对象即可。
进一步地，步骤6中，所述改进的DBSCAN算法为，对数据集D中的所有对象标记为未处理状态，对于D中每个对象p：如果对象p已经归入某个簇或标记为噪声，则跳过该对象，进行下一个对象的处理。如果对象p没有处理过，检查对象p在所对应网格内的ξ邻域Nξ，如果Nξ包含的对象小于该对象p在邻域内成为核心对象的最小邻域点数，则将对象p标记为边界点或者噪声点；否则标记对象p为核心点，并建立新簇类C，并将p邻域内所有对象加入C，对于p邻域中所有未被处理的对象q，检查q的邻域，如果q的邻域大于等于最小邻域点数，则将q邻域中未归入任何一个簇的对象加入C。
进一步地，在聚类过程中，如果有一个对象同时属于2个簇类，则按照哪个簇类先确定该对象则该对象属于哪个簇类。
本发明达到的有益效果为：由于在实际室内环境中，室内多径条数不会固定的为5，因此噪声子空间的维数就不会固定，本发明利用最小比值法可以估计出室内多径的条数。除此之外，DBSCAN算法在计算每个对象的邻域半径时，都需要利用其他所有的对象，而本发明提出的基于网格思想的DBSCAN算法，在计算每个对象的邻域时，只需要9个网格单元内的对象即可获得，在一定程度上降低了算法的时间复杂度。
附图说明
图1为本发明所述估计直接路径到达角的方法的步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
一种估计直接路径到达角的方法，包括如下步骤：
步骤1，在接收机接收CSI测量矩阵，应用线性误差消除法消除接收到的数据的相位误差，在重新组成CSI测量矩阵。
步骤2，将步骤1重组的测量矩阵进行特征值分解，并按照特征值的大小从小到大进行排序来重组特征向量。
步骤3，利用比值最小法的方法来估计噪声子空间和信号子空间。
比值最小法的方法具体为，对于排序后的特征向量，令第二个特征值与第一个特征值的比值为b1,令第三个特征值与第二个特征值的比值为b2,依次类推，可以得到b1，b2，...，b55，在b1，b2，…，b55中取得最小值bi，则估计当前室内环境中噪声子空间为n1…ni，而信号子空间为si+1，si+2，...，s55。
步骤4，利用噪声子空间以及CSI二维MUSIC算法获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D。
CSI矩阵包含不同天线多个子载波的接收数据采样，可实现天线阵列虚拟扩充，若是仅仅将AoA作为子载波间相移的测量参数，这些接收数据仍会受到天线数量的限制。因为AoA并不会在子载波间引入相移，对于第m个阵元的2个子载波在路径L上引入的相对相移可以表示为：
Figure BDA0002465392910000061
为了实现天线阵列阵元的有效扩充，可以同时考虑AoA和ToA为不同子载波引入的相移。ToA在不同子载波间引入可测量的相移。假设路径L的ToA为τL，对于同一天线不同子载波其相位差可以表示为：
Δθ＝2πΔfτL
对于等间隔OFDM子载波，路径L的到达时间τL引入的相移可以表示为:
Figure BDA0002465392910000062
其中fs表示为2个连续子载波的间隔。
对于同一阵元下的K个子载波相对于第一个子载波，由ToA引入相移的导向矢量矩阵可以表示为：
Figure BDA0002465392910000063
对于M阵元，K子载波的CSI矩阵，相对于第1阵元第1子载波，其导向矢量可以表示为：
Figure BDA0002465392910000064
这样对于有L个传播路径，可以获得导向矢量矩阵a:
Figure BDA0002465392910000065
对信号的AOA进行搜索时，当搜索到的信号与M个信号中的AOA相同时会产生一个峰值，因此遍历完所有的角度会产生M个峰值：
Figure BDA0002465392910000071
以此来获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D。
步骤5，然后基于网格的思想工作对数据集D进行划分，将D划分成不同的网格，其中选取网格单元的长度为算法的邻域半径的2倍。
基于网格的思想工作为，在所有对象内，利用k-距离曲线方法得到邻域半径ξ，利用网格思想的方法，在计算每个对象的邻域半径ξ时，只需要利用该对象所在网格的左上，上，右上，左，本身，右，左下，下，右下这九个网格单元内的对象即可。
步骤6，将AoA和ToF对作为数据集利用改进的DBSCAN算法进行聚类获得各个簇。
改进的DBSCAN算法为，对数据集D中的所有对象标记为未处理状态，对于D中每个对象p：如果对象p已经归入某个簇或标记为噪声，则跳过该对象，进行下一个对象的处理。如果对象p没有处理过，检查对象p在所对应网格内的ξ邻域Nξ，如果Nξ包含的对象小于该对象p在邻域内成为核心对象的最小邻域点数，则将对象p标记为边界点或者噪声点；否则标记对象p为核心点，并建立新簇类C，并将p邻域内所有对象加入C，对于p邻域中所有未被处理的对象q，检查q的邻域，如果q的邻域大于等于最小邻域点数，则将q邻域中未归入任何一个簇的对象加入C。
在聚类过程中，如果有一个对象同时属于2个簇类，则按照哪个簇类先确定该对象则该对象属于哪个簇类。
步骤7，取各个簇中平均ToF值最小的对应的簇为直接路径对应的簇，则直接路径的到达角为该簇类中所有AoA的平均值。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (6)

1.一种估计直接路径到达角的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤1，在接收机接收CSI测量矩阵，应用线性误差消除法消除接收到的数据的相位误差，在重新组成CSI测量矩阵；
步骤2，将步骤1重组的测量矩阵进行特征值分解，并按照特征值的大小从小到大进行排序来重组特征向量；
步骤3，利用比值最小法的方法来估计噪声子空间和信号子空间；
步骤4，利用噪声子空间以及CSI二维MUSIC算法获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D；
步骤5，然后基于网格的思想工作对数据集D进行划分，将D划分成不同的网格，其中选取网格单元的长度为算法的邻域半径的2倍；
步骤6，将AoA和ToF对作为数据集利用改进的DBSCAN算法进行聚类获得各个簇；
步骤7，取各个簇中平均ToF值最小的对应的簇为直接路径对应的簇，则直接路径的到达角为该簇类中所有AoA的平均值。
2.根据权利要求1所述的一种估计直接路径到达角的方法，其特征在于：步骤3中，所述比值最小法的方法具体为，对于排序后的特征向量，令第二个特征值与第一个特征值的比值为bi，令第三个特征值与第二个特征值的比值为b2，依次类推，可以得到b1，b2，...，b55，在b1，b2，...，b55中取得最小值bi，则估计当前室内环境中噪声子空间为n1…ni，而信号子空间为si+1，si+2，...，s55。
3.根据权利要求1所述的一种估计直接路径到达角的方法，其特征在于：步骤4中，CSI测量矩阵包含不同天线多个子载波的接收数据采样，以实现天线阵列虚拟扩充，对于第m个阵元的2个子载波在路径L上引入的相对相移表示为：
Figure FDA0002465392900000021
为了实现天线阵列阵元的有效扩充，同时考虑AoA和ToA为不同子载波引入的相移；ToA在不同子载波间引入可测量的相移，设路径L的ToA为τL，对于同一天线不同子载波其相位差表示为：
Δθ＝2πΔfτL
对于等间隔OFDM子载波，路径L的到达时间τL引入的相移表示为：
Figure FDA0002465392900000022
其中fs表示为2个连续子载波的间隔；
对于同一阵元下的K个子载波相对于第一个子载波，由ToA引入相移的导向矢量矩阵表示为：
Figure FDA0002465392900000023
对于M阵元，K子载波的CSI矩阵，相对于第1阵元第1子载波，其导向矢量表示为：
Figure FDA0002465392900000024
这样对于有L个传播路径，获得导向矢量矩阵a：
Figure FDA0002465392900000025
对信号的AOA进行搜索时，当搜索到的信号与M个信号中的AOA相同时会产生一个峰值，因此遍历完所有的角度会产生M个峰值：
Figure FDA0002465392900000031
以此来获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D。
4.根据权利要求1所述的一种估计直接路径到达角的方法，其特征在于：步骤5中，所述基于网格的思想工作为，在所有对象内，利用k-距离曲线方法得到邻域半径ξ，利用网格思想的方法，在计算每个对象的邻域半径ξ时，只需要利用该对象所在网格的左上，上，右上，左，本身，右，左下，下，右下这九个网格单元内的对象即可。
5.根据权利要求1所述的一种估计直接路径到达角的方法，其特征在于：步骤6中，所述改进的DBSCAN算法为，对数据集D中的所有对象标记为未处理状态，对于D中每个对象p：如果对象p已经归入某个簇或标记为噪声，则跳过该对象，进行下一个对象的处理。如果对象p没有处理过，检查对象p在所对应网格内的ξ邻域Nξ，如果Nξ包含的对象小于该对象p在邻域内成为核心对象的最小邻域点数，则将对象p标记为边界点或者噪声点；否则标记对象p为核心点，并建立新簇类C，并将p邻域内所有对象加入C，对于p邻域中所有未被处理的对象q，检查q的邻域，如果q的邻域大于等于最小邻域点数，则将q邻域中未归入任何一个簇的对象加入C。
6.根据权利要求4所述的一种估计直接路径到达角的方法，其特征在于：在聚类过程中，如果有一个对象同时属于2个簇类，则按照哪个簇类先确定该对象则该对象属于哪个簇类。
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