CN111669707B - 一种基于5g有源室分实现室内外连续定位的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于5G有源室分实现室内外连续定位的方法，包括：建立有源分布系统，所述有源分布系统包括基带处理单元BBU、扩展单元EU和射频拉远单元RU；所述基带处理单元BBU用于控制整个基站系统；所述扩展单元EU为射频远端CPRI数据汇聚单元用于实现BBU与RRU之间的通信功能；所述射频拉远单元RU为低功率的的发射功率单元，实现射频信号处理功能，射频拉远单元RU部署在室内。每个远端射频单元都会独立分配的一个PRS ID号。本发明在任意场景下可实现定位间的无缝连接和平滑过渡，最终实现高可用、高精度的室内外连续定位。

Description

一种基于5G有源室分实现室内外连续定位的方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，尤其涉及一种基于5G有源室分实现室内外连续定位的方法。
背景技术
随着无线通信技术的发展和数据处理能力的提高，基于位置的服务成为具有发展潜力的
移动互联网业务之一，无论在室内和还是室外的环境下，快速准确地获得移动终端的位置信息和提供位置服务的需求变得日益迫切。
当前室内外定位方法比较多，卫星定位、基站定位、红外线、蓝牙、超声波、超宽带(UWB)、RFID和Zigbee等。但是它们有各自的局限性与缺点，不能同时实现在不同环境下准确的有效定位，虽然室外定位有较成熟的卫星定位方案，能完成米级左右的定位。相比之下，室内定位系统仍然有待发展，区别与室外卫星定位系统较为简单的信道环境，室内定位系统的发展瓶颈仍然来源于复杂的室内信道环境，目前室内外无缝定位有很多方法，比较常用的有UWB与GNSS、GNSS与无线传感器网络、A-GNSS WiFi与GNSS联合定位等。
现有技术的缺点及本申请提案要解决的技术问题：
现有室内外无缝定位技术由于其环境特殊性，存在以下技术难点:
(1)难以靠单一的定位技术实现无缝定位，因为各种定位信号特点不同，无法同时覆盖不同定位场景。
(2)在不同的区域覆盖不同的的信号，是否应该采用不同方式进行连续定位，比如需要解决室内外连续区域无缝连接问题。
(3)定位信号在非视距(NLOS)的情况下传播受限，如何针对这个情况设计运动模型，或是进行误差纠正。
(4)不同定位技术联合定位时，时间和地图坐标系的转换及统一问题。
另外虽然现有的蜂窝网融合定位技术(例如：A-GNSS)，也能一定上满足包括室内场景的覆盖，但是其室内定位能力受限，而随着5G业务应用的不断催生，新兴业务对定位服务提出了更高的要求，由于这类基于LBS新兴业务大多数时间也都伴随着人们室内活动，因而要求蜂窝网也要求能实现包括室内环境的覆盖，以提供室内外体验一致的无缝定位连接(一般要求达到3m以下的室内精度)。
发明内容
发明目的：为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种基于5G有源室分实现室内外连续定位的方法，包括：在室内建立有源分布系统，所述有源分布系统包括基带处理单元(Building Baseband Unit，BBU)、扩展单元(Expansion Unit，EU)、射频拉远单元(Radio unit，RU)；
室外采用全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)、5G室外基站(gNodeB)与室内5G有源分布系统，利用移动终端的GNSS和5G信号接收模块，实现在室外环境下采用GNSS和gNodeB进行定位，在室内外交接处切换到GNSS/gNodeb/RU融合定位，进入室内后自动切换到室内RU定位，实现室内外无缝连续定位，为了减少中间地带定位系统产生的波动，采用基于计数、时间驻留及信号强度阀值机制，避免反复切换，造成运算量浪费、同时降低终端能耗。
所述基带处理单元BBU用于控制整个基站控制整个基站管理系统；
所述扩展单元EU是射频远端(Common Public Radio Interface，CPRI)数据汇聚单元，实现BBU与RU之间的通信；
所述射频拉远单元RU为低功率的的发射功率单元，例如华为pRRU5935，射频拉远单元RU部署在室内，数量为3个以上；
对于开阔环境RU覆盖半径在20～30m、较开阔场景RU覆盖半径在15～20m，隔断少场景RU覆盖在12～15m，隔断多场景RU覆盖在7～10m，为了保证定位的精度，不同场景RU点位至少部署3个以上。
每个射频拉远单元会独立分配一个定位参考信号(Positioning referencesignal，PRS)的ID号，实现定位标签；
移动终端依据不同的场景，通过室内外信号场强及时间驻留阀值来区分室内外，从而快速定位移动终端在室内还是室外，具体包括：
第一种情况，移动终端从室外进入室内中，室内5G有源室分信号强度RU-R到一定程度，设置阀值X1如RSSI在-105dBm；室外定位GNSS、gNode信号弱到一定程度，设置阀值X2如RSSI在-115dBm；移动终端在室内停留的时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值为T如2S以内(比如X1的信号强度为-95dBm而X2的信号强度是-110dbm，设置一个同时接收到这两个信号指标的阀值时间在T，比如5S，满足强度和时间两个阀值要求就进行切换，前一个阀值是场强阀值，后一个阀值是时间阀值，都需要满足)，当满足如下条件时，进行室外进室内切换：
RU-R≥X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≤X2&&t≥T；
GNSS-R表示全球定位系统信号场强，gNodeB-R表示5G基站信号场强；
第二种情况，移动终端从室内进入室外，室内5G有源室分信号强度RU-R弱到一定程度，设置阀值X1如RSSI在-115dBm；室外定位GNSS、gNodB信号强到一定程度，设置阀值X2如RSSI在-105dBm；终端在室内停留时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值T如2S以内，当满足如下条件时，进行切换：
RU-R≤X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≥X2&&t≥T；
第三种情况，移动终端快速穿过室内回到室外，此时为移动终端设定一个停留时间间隔阀值T如0.5S以内，如果终端实际停留时间t小于阀值T，则不切换；否则进入第一种情况和第二种情况判断。
移动终端在室内外交接处可能同时接收到GNSS/gNode
B/RU信号，此时移动终端会自动接收到GNSS、gNodeB、RU数目，宜可在保障信号场强和时间阀值下采用计数方式来判别采用的定位方式，其无缝定位过程如下：
1)当接收到的GNSS数＜4、gNodeB数＜3，RU数≥3时，采用RU定位；
2)当接收到的GNSS数≥4、gNodeB数≥3，RU数＜3时，采用GNSS定位或者gNodeB定位；
3)当接收到GNSS数＜4、gNodeB数＜3，RU数＜3时，采用GNSS/gNodeB/RU融合定位；
4)当接收到GNSS数≥4、gNodeB数≥3，RU≥3时，选择RU辅助GNSS和gNodeB辅助定位。
本发明中，室内的射频拉远单元RU通过场强定位原理对移动终端进行定位：
移动终端的探测参考信号SRS被三个以上的射频拉远单元RU获取，通过信道衰落模型，计算移动终端和射频拉远单元RU之间的距离，根据三点定位方法，解算出移动终端的位置坐标，实现方法如下：
步骤a1：移动终端SRS信号被RU获取，得到接收的信号强度指示RSSI值，移动终端功率已知，从而求得移动终端和RU之间的空间链路损耗PL；
步骤a2：选择3GPP 38901协议定义Indoor office室内传播模型，传播模型如下：
PL′InH-NLOS＝38.3 log10(d3D)+17.30+24.9 log10(fc) (1)
其中，PL′InH-NLOS为室内非视距环境模型，表示普通场景，fc为5G工作频段，d3D为所求的移动终端到RU之间的距离
步骤a3：依据三点定位的原理，已知RU的三个点的坐标，及移动终端，相聚三个已知RU距离，就能判断移动终端的位置。
理论推导：
已知三个点位置坐标P1(0,0)，P2(x2,0)，P3(x3,y3)及待定位移动终端相距已知点的距离分别为R1,R2,R3，则待定位移动终端必然位于以已知点位圆心距离R1/R2/R3半径的圆上，三个圆公共交点即是待定位移动终端估计位置。
求解公式(2)中方程组P(x,y)即是待定位移动终端坐标：
Figure BDA0002532552470000041
本发明中，室内的射频拉远单元RU还可以通过到达时间差法(Time Differenceof Arrival,TDOA)对移动终端进行定位，具体包括：
不同的RU统计收到同一个移动终端的探测参考信号SRS时延，根据到达时间差发计算移动终端相对RU的位置，具体实现方法如下：
步骤b1：由移动终端节点向两个RU节点同时发射SRS信号，移动终端节点坐标为(X0，Y0)，两个RU节点坐标分别为(X1，Y1)、(X2，Y2)，由于待定位移动终端与与两个RU节点之间的距离不同，通过已知信号的传播速度v和两个RU节点接收到的信号时间差△t相乘，能够确定待定位移动终端在两个RU节点为焦点、距离差为v△t的双曲线上；
步骤b2：为了确定移动终端的位置，至少必须有两条相交的双曲线，因此需要通过测量至少三个RU节点之间的信号到达时间差，构成一组关于带定位移动坐标的双曲线方程组，求解该双曲线方程组可得到移动终端的估计位置，
Figure BDA0002532552470000051
其中，△t21为移动终端节点(X0，Y0)发射的信号到RU1(X1，Y1)、RU2(X2，Y2)的时间差.；△t31为移动终端节点(X0，Y0)发射的信号到RU1(X1，Y1)、RU3(X3，32)的时间差。.
由于该方程组是非线性的，可以通过计算机来求解。
本发明中，室内的射频拉远单元RU还可以通过指纹定位原理对移动终端进行定位，包括离线阶段和定位阶段：
在离线训练阶段，完成各射频拉远单元RU捕获信号指纹的整理及监测区域内位置的指纹采集；
在线定位阶段，完成移动终端指纹与数据库的匹配及最终的位置估计，具体包括：
步骤c1：划分定位区域：根据信号强度与传输距离的关系及RU参考点的位置，将定位区域划分为n个小区域，对于不同区域的指纹数据库的信号强度指纹进行聚类，以减少信号强度指纹数据库的冗余量，设定定位区域的4个角分别部署一个RU参考点，在进行定位前首先对定位区域进行划分，根据信号强度的可区分性，将整个区域划分为大区域和小区域，例如大区域定义为(RSSI≥-105dBm，4个参考点RU1～RU4),小区域定义位为两类，一类为(RSSI≥-95dBm，1个参考点RU1)，一类为(-95dBm＜RSSI≤-105dBm，1个参考点RU1)。其中大区域又划分为8个小区域，因此移动终端收到n个参考节点的的信号强度向量，首先判断移动终端在哪个大区域内，然后在判断在哪个小区域内，最后在小区域内用定位算法进行精确定位。
步骤c2：离线采集信号强度指纹：在离线收集信号强度指纹时，只收集大区域内的4个RU参考点的信号强度值，其他区域内参考节点信号强度不收集，以减少信号强度指纹数据库的冗余，同时在大区域内信号强度指纹按照8个不同小区域进行聚类。在在线定位阶段进行最近邻匹配时，只对8个不同小区域内的信号强度指纹进行匹配、以减少在线最近邻匹配时间。
步骤c3：信号强度预处理，由于接受的信号强度受到各种因素干扰而引起不稳定性，为了排除测量的信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)值导致的定位误差，在进行定位算法计算前，有必要对RSSI进行预处理。在预处理阶段，由于信号强度可以近似认为服从正态分布，首先采用滤波算法对信号强度进行滤波处理，以去除一些奇异点，使信号强度更加平稳。同时，加入信号补偿处理，补偿丢包的信号强度值。离线阶段将RSSI值进行滤波处理，存入数据库中，在在线定位阶段，RU参考点收到移动终端定位节点发送的n(至少3次以上)次定位请求后，也先行滤波处理。
步骤c4：选择参考点：
1)判断信号强度最强的RU参考点，并选取该参考节点为主参考点，设定接收的最大信号强度值为RSSImax，根据RSSImax可以判断待定位移动终端节点在周围4个可能大区域中。
2)确定待定位的移动终端节点在某一大区域中，如果参考节点4、参考节点7、参考节点8，这3个参考节点至少有两个参考点的信号强度大与其他3个区域，则可认为带定位节点在A点。其他大区域依次类推；
3)确定定位移动终端节点在某一小区域中。如果RSSImax，大于阀值RSSIlimit,则定位节点在离主参考节点比较近的小区域中，否则，定位节点在离主参考节点较远的小区域中。
步骤c5：最近邻匹配：
1)从收到的信号向量中，提取定位移动终端节点所在的大区域的周围4个参考节点的信号强度向量(RSSI1、RSSI2、RSSI3、RSSI4)这个4个信号强度向量与大区域内的4个参考节点一一对应；
2)计算待定位移动终端节点对应小区内的信号强度指纹库中的信号加权距离；
步骤c6：计算定位结果：
1)设定由最近邻匹配得到的K个最近指纹，这K个指纹的坐标分别为(x1，y1),(x2，y2),……(xk,，yk)；
2)计算第一个信号强度指纹(x1，y1)到其他指纹间的欧式距离，分别为d1，d2……dk，如果dk满足：
Figure BDA0002532552470000071
则判定第k个信号指纹在第一个信号强度指纹周围，其中dX，dy分别为水平方向和竖直方向的平均采样间距，如果每隔1m*1m，则取为
Figure BDA0002532552470000072
如果不满足，则判定该信号强度指纹离散，进行排除；
3)计算满足公式(4)的d的最近邻坐标的加权值即为最后的定位结果，d表示待定位移动终端节点与指纹库信号的加权距离。
步骤c7：基于位移的修正
由于受人体、环境等因素干扰，接收信号强度经常出现波动。虽然信号滤波处理在一定程度上能够消除信号抖动的影响，但是定位结果还是会出现漂移现象。为了使定位结果更符合人的运动实际情况，需要消除错误的位置抖动。由于人的运动速度有限，理论上每秒运动速度会小于一个阀值，设定为speed则当前定位位置与上一次的定位位置之间的距离Dis应满足Dis≤t*speed，式中，t为两次定位之间的时间差。理论上，speed应该小于0.7m/s。speed,可以根据实际情况而设定，由于不同的人可能有不同的移动速度，因此可以根据当前定位系统的精度要求，对于细粒度的定位系统，speed可以设定位一个较小值；相反，则可以设定为一个较大的值。
有益效果：本方法充分利用5G超密集组网(UDN)的室内技术，同时结合GNSS、室外大规模阵列天线(Massive MIMO)技术、室内D2D通信等技术，以保证用户在任意场景都能接受到定位信号，同时，在任意场景下可实现定位间的无缝连接和平滑过渡，最终实现高可用、高精度的室内外连续定位。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是三点定位示意图
图2是TDOA定位示意图
图3是指纹算法定位流程示意图
图4是定位区域划分示意图
图5是定位节点可能区域示意图
图6有源分布系统架构示意图。
图7是场强三点定位示意图
图8是TDOA基于5G 100MHz实现定位精度示意图。
图9是指纹定位示意图。
图10是Massive MiMO辅助定位示意图。
图11是D2D辅助定位示意图。
图12是室内外定位切换示意图。
具体实施方式
本发明提出一种基于5G有源室分实现室内外连续定位的方法，包括：在室内建立有源分布系统，所述有源分布系统包括基带处理单元(Building Baseband Unit，BBU)、扩展单元(Expansion Unit，EU)、射频拉远单元(Radio unit，RU)；
室外采用全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)、5G室外基站(gNodeB)与室内5G有源分布系统，利用移动终端的GNSS和5G信号接收模块，实现在室外环境下采用GNSS和gNodeB进行定位，在室内外交接处切换到GNSS/gNodeb/RU融合定位，进入室内后自动切换到室内RU定位，实现室内外无缝连续定位，为了减少中间地带定位系统产生的波动，采用基于计数、时间驻留及信号强度阀值机制，避免反复切换，造成运算量浪费、同时降低终端能耗。
所述基带处理单元BBU用于控制整个基站控制整个基站管理系统；
所述扩展单元EU是射频远端(Common Public Radio Interface，CPRI)数据汇聚单元，实现BBU与RU之间的通信；
所述射频拉远单元RU为低功率的的发射功率单元，例如华为pRRU5935，射频拉远单元RU部署在室内，数量为3个以上；
对于开阔环境RU覆盖半径在20～30m、较开阔场景RU覆盖半径在15～20m，隔断少场景RU覆盖在12～15m，隔断多场景RU覆盖在7～10m，为了保证定位的精度，不同场景RU点位至少部署3个以上。
每个射频拉远单元会独立分配一个定位参考信号(Positioning referencesignal，PRS)的ID号，实现定位标签；
移动终端依据不同的场景，通过室内外信号场强及时间驻留阀值来区分室内外，从而快速定位移动终端在室内还是室外，具体包括：
第一种情况，移动终端从室外进入室内中，室内5G有源室分信号强度RU-R强到一定程度，设置阀值X1,如RSSI在-105dBm；室外定位GNSS、gNode信号弱到一定程度，设置阀值X2如RSSI在-115dBm；移动终端在室内停留的时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值为T如2S以内，当满足如下条件时，进行室外进室内切换：
RU-R≥X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≤X2&&t≥T；
GNSS-R表示全球定位系统信号场强，gNodeB-R表示5G基站信号场强；
第二种情况，移动终端从室内进入室外，室内5G有源室分信号强度RU-R弱到一定程度，设置阀值X1如RSSI在-115dBm；室外定位GNSS、gNodB信号强到一定程度，设置阀值X2如RSSI在-105dBm；终端在室内停留时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值T如2S以内，当满足如下条件时，进行切换：
RU-R≤X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≥X2&&t≥T；
第三种情况，移动终端快速穿过室内回到室外，此时为移动终端设定一个停留时间间隔阀值T如0.5S以内，如果终端实际停留时间t小于阀值T，则不切换；否则进入第一种情况和第二种情况判断。
移动终端在室内外交接处可能同时接收到GNSS/gNodeB/RU信号，此时移动终端会自动接收到GNSS、gNodeB、RU数目，宜可在保障信号场强和时间阀值下采用计数方式来判别采用的定位方式，其无缝定位过程如下：
1)当接收到的GNSS数＜4、gNodeB数＜3，RU数≥3时，采用RU定位；
2)当接收到的GNSS数≥4、gNodeB数≥3，RU数＜3时，采用GNSS定位或者gNodeB定位；
3)当接收到GNSS数＜4、gNodeB数＜3，RU数＜3时，采用GNSS/gNodeB/RU融合定位；
4)当接收到GNSS数≥4、gNodeB数≥3，RU≥3时，选择RU辅助GNSS和gNodeB辅助定位。
本发明中，室内的射频拉远单元RU通过场强定位原理对移动终端进行定位：
移动终端的探测参考信号SRS被三个以上的射频拉远单元RU获取，通过信道衰落模型，计算移动终端和射频拉远单元RU之间的距离，根据三点定位方法，解算出移动终端的位置坐标，实现方法如下：
步骤a1：移动终端SRS信号被RU获取，得到接收的信号强度指示RSSI值，移动终端功率已知，从而求得移动终端和RU之间的空间链路损耗PL；
步骤a2：选择3GPP 38901协议定义Indoor office室内传播模型，传播模型如下：
PL′InH-NLOS＝38.3 log10(d3D)+17.30+24.9 log10(fc) (1)
其中，PL′InH-NLOS为室内非视距环境模型，表示普通场景，fc为5G工作频段，d3D为所求的移动终端到RU之间的距离；
步骤a3：依据三点定位的原理，已知RU的三个点的坐标，及移动终端，相聚三个已知RU距离，就能判断移动终端的位置。
理论推导：
已知三个点位置坐标P1(0,0)，P2(x2,0)，P3(x3,y3)及待定位移动终端相距已知点的距离分别为R1,R2,R3，则待定位移动终端必然位于以已知点位圆心距离R1/R2/R3半径的圆上，三个圆公共交点即是待定位移动终端估计位置，如图1所示。
求解公式(2)中方程组P(x,y)即是待定位移动终端坐标：
Figure BDA0002532552470000101
本发明中，室内的射频拉远单元RU还可以通过到达时间差法(Time Differenceof Arrival,TDOA)对移动终端进行定位，具体包括：
不同的RU统计收到同一个移动终端的探测参考信号SRS时延，根据到达时间差发计算移动终端相对RU的位置，具体实现方法如下：
步骤b1：由移动终端节点向两个RU节点同时发射SRS信号，移动终端节点坐标为(X0，Y0)，两个RU节点坐标分别为(X1，Y1)、(X2，Y2)，由于待定位移动终端与与两个RU节点之间的距离不同，通过已知信号的传播速度v和两个RU节点接收到的信号时间差△t相乘，能够确定待定位移动终端在两个RU节点为焦点、距离差为v△t的双曲线上；
步骤b2：为了确定移动终端的位置，至少必须有两条相交的双曲线，因此需要通过测量至少三个RU节点之间的信号到达时间差，构成一组关于带定位移动坐标的双曲线方程组，求解该双曲线方程组可得到移动终端的估计位置，
Figure BDA0002532552470000111
其中，△t21为移动终端节点(X0，Y0)发射的信号到RU1(X1，Y1)、RU2(X2，Y2)的时间差；
△t31为移动终端节点(X0，Y0)发射的信号到RU1(X1，Y1)、RU3(X3，32)的时间差。，
由于该方程组是非线性的，可以通过计算机来求解。
本发明中，如图3所示，室内的射频拉远单元RU还可以通过指纹定位原理对移动终端进行定位，包括离线阶段和定位阶段：
在离线训练阶段，完成各射频拉远单元RU捕获信号指纹的整理及监测区域内位置的指纹采集；
在线定位阶段，完成移动终端指纹与数据库的匹配及最终的位置估计，具体包括：
步骤c1：划分定位区域：根据信号强度与传输距离的关系及RU参考点的位置，将定位区域划分为n个小区域，对于不同区域的指纹数据库的信号强度指纹进行聚类，以减少信号强度指纹数据库的冗余量，设定定位区域的4个角分别部署一个RU参考点，在进行定位前首先对定位区域进行划分，根据信号强度的可区分性，将整个区域划分为大区域和小区域，其中大区域又划分为8个小区域，因此移动终端收到n个参考节点的的信号强度向量，首先判断移动终端在哪个大区域内，然后在判断在哪个小区域内，最后在小区域内用定位算法进行精确定位。
步骤c2：离线采集信号强度指纹：在离线收集信号强度指纹时，只收集如图4所示的大区域内的4个RU参考点的信号强度值，其他区域内参考节点信号强度不收集，以减少信号强度指纹数据库的冗余，同时在大区域内信号强度指纹按照8个不同小区域进行聚类。在在线定位阶段进行最近邻匹配时，只对8个不同小区域内的信号强度指纹进行匹配、以减少在线最近邻匹配时间。
步骤c3：信号强度预处理，由于接受的信号强度受到各种因素干扰而引起不稳定性，为了排除测量的信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)值导致的定位误差，在进行定位算法计算前，有必要对RSSI进行预处理。在预处理阶段，由于信号强度可以近似认为服从正态分布，首先采用滤波算法对信号强度进行滤波处理，以去除一些奇异点，使信号强度更加平稳。同时，加入信号补偿处理，补偿丢包的信号强度值。离线阶段将RSSI值进行滤波处理，存入数据库中，在在线定位阶段，RU参考点收到移动终端定位节点发送的n(至少3次以上)次定位请求后，也先行滤波处理。
步骤c4：选择参考点：
1)判断信号强度最强的RU参考点，并选取该参考节点为主参考点，设定接收的最大信号强度值为RSSImax，根据RSSImax可以判断待定位移动终端节点在周围4个可能大区域中。
2)确定待定位的移动终端节点在某一大区域中，如图5所示，如果参考节点4、参考节点7、参考节点8，这3个参考节点至少有两个参考点的信号强度大与其他3个区域，则可认为带定位节点在A点。其他大区域依次类推；
3)确定定位移动终端节点在某一小区域中。如果RSSImax，大于阀值RSSIlimit,则定位节点在离主参考节点比较近的小区域中，否则，定位节点在离主参考节点较远的小区域中。
步骤c5：最近邻匹配：
1)从收到的信号向量中，提取定位移动终端节点所在的大区域的周围4个参考节点的信号强度向量(RSSI1、RSSI2、RSSI3、RSSI4)这个4个信号强度向量与大区域内的4个参考节点一一对应；
2)计算待定位移动终端节点对应小区内的信号强度指纹库中的信号加权距离；
步骤c6：计算定位结果：
1)设定由最近邻匹配得到的K个最近指纹，这K个指纹的坐标分别为(x1，y1),(x2，y2),……(xk,，yk)；
2)计算第一个信号强度指纹(x1，y1)到其他指纹间的欧式距离，分别为d1，d2……dk，如果dk满足：
Figure BDA0002532552470000121
则判定第k个信号指纹在第一个信号强度指纹周围，其中dX，dy分别为水平方向和竖直方向的平均采样间距，如果每隔1m*1m，则取为
Figure BDA0002532552470000131
如果不满足，则判定该信号强度指纹离散，进行排除；
3)计算满足公式(4)的d(待定位移动终端节点与指纹库信号的加权距离)的最近邻坐标的加权值即为最后的定位结果。
步骤c7：基于位移的修正
由于受人体、环境等因素干扰，接收信号强度经常出现波动。虽然信号滤波处理在一定程度上能够消除信号抖动的影响，但是定位结果还是会出现漂移现象。为了使定位结果更符合人的运动实际情况，需要消除错误的位置抖动。由于人的运动速度有限，理论上每秒运动速度会小于一个阀值，设定为speed则当前定位位置与上一次的定位位置之间的距离Dis应满足Dis≤t*speed，式中，t为两次定位之间的时间差。理论上，speed应该小于0.7m/s。speed,可以根据实际情况而设定，由于不同的人可能有不同的移动速度，因此可以根据当前定位系统的精度要求，对于细粒度的定位系统，speed可以设定位一个较小值；相反，则可以设定为一个较大的值。
室内定位的信号源布放选择，一般有两种信号方案，一是强穿透性的信号源，二是弱穿透性分布式信号源，强穿透性的信号源发射出频率、功率足够高的定位信号，让用户接受并解调出距离信息，得到定位结果，但是对于结构复杂的室内环境，将会面对非常复杂难以预测的反射波，空间中会充斥着功率不低的偶次反射波，用户终端上的极化天线将无法过滤掉这些偶次波，让用户终端无法选择正确的定位信号，同时由于强穿透性的信号源，布放密度稀疏，定位精度会大大降低。
相比之下采用弱信号分布式信号源，可以解决这些问题，在每个独立的空间部署若干信号发射器，发射出频率较低、功率较低的定位信号，即确保信号无法穿透墙壁，且反射波也非常微弱，用户终端(UE)很容易接收这些，而不用担心多径干扰，而有源分布系统可以满足弱分布系统信号源。有源分布系统由三层架构组成如图6所示，分为BBU(BuildingBaseband Unit，基带处理单元)，控制整个基站系统，EU(Expansion unit，扩展单元)射频远端(Common Public Radio Interface，CPRI)数据汇聚单元，实现BBU与RU之间的通信，RU(Radio unit，射频拉远单元)，实现射频信号处理功能。RU为低功率的的发射功率单元，一般为mw级别的，这样可以满足海量的室内多点部署，不仅仅实现容量的灵活调整，信号的均匀覆盖，更重要的是有源室分支持定位能力，增加了室内定位精度，由于每个RU是个微功率有源设备，每个射频拉远单元都会独立分配的一个定位参考信号(Positioning referencesignal，PRS)ID号(类似标签)，可实现定位信号的可辨性(5G时代由于业务的需求和高速率的室内挑战、传统的DAS系统已经无法满足需求，且自身不支持定位)。
有源室分可依据场强定位原理，如图7，移动终端(UE)的场强信号探测参考信号(SRS，Sounding Reference Signal)被多个RU获取，通过信道衰落模型，计算UE和RU之间的距离，根据三点定位方法，解算出UE的位置坐标，精度约为1/3EU间距。也可以通过到达时间差法(Time Difference of Arrival,简称TDOA)定位方法，如图2，不同的EU统计收到同一个UE的SRS时延，根据时延计算UE和EU之间的距离通过计算待定位的UE和至少3个RU之间的距离，以RU为圆心，距离为半径作圆，三个圆的交点就是UE的坐标位置，精度约为1/4间距，由于采用5G制式的有源室分，一般来说5G室内承载100M带宽的信号，相对4G的20M是5倍，在时域上5G的信号宽度就是4G信号的1/5(t2＝t1/5)，在4G中无法分开的多径，在5G中能够被区分，多径“合波”引入的误差5G是4G的1/5(△T2＝△T2/5)，如图8所示，可实现1～2米的定位精度，大大提高室内定位的精准度。同样也可以采用传统的指纹定位原理，利用接收到的SRS指纹与预先构造的位置指纹库进行匹配，实现对UE的定位，其主要由构建位置指纹库的离线训练阶段和进行指纹匹配的在线定位阶段两部分组成，如图9所示，在离线阶段，主要完成各RU捕获信号指纹的整理及监测区域内位置的指纹采集。而在定位阶段，主要完成UE指纹与数据库的匹配及最终的位置估计。指纹定位要获得更高的定位精度，最直接的方式依赖与增加指纹采集的空间密度。
上述三种有源室分的定位方法，场强和TDOA需要RU支持，指纹法不依赖于RU；三种定位都不依赖于APP，全部为无感知定位，覆盖所有移动用户(安卓、苹果)，对终端不增加额外耗电，部署上复用了5G有源室分建设和维护，可靠性为电信级。大大优于传统的室内WiFi和蓝牙定位技术。
由于5G采用了高频或者毫米波通信，毫米波通信具有非常好方向性，可以实现更高精度的测距和测角，另一方面5G室外基站采用Massive MIMO技术，这样解决了到达角度法(Angle of Arrial，简称AOA)定位由于多径和非视距环境导致的误差大的问题提供了可能，由于AOA定位的环境通常存在多径效应，基站所接受到的终端的上行信号是NLOS信号和LOS信号的合成，而仅有LOS信号能够精确的表征UE与基站之间的到达角。在传统蜂窝网络中，分离并获取LOS信号的实现成本相对较高，而Massive MIMO天线能产生定向的窄波束，窄波束对准的方向就是终端上行信号的到达方向AOA，如图10。因而5G网络中可以很容易的获取来自两个基站的AOA测量值，进而计算出UE的准确位置。同样采用5G D2D通信技术，在室内空间、大型商业综合体等特殊场景对室内定位服务起了辅助作用，如图11，通过终端连接，待定位的UE与其他终端均可以扮演类似蜂窝网中基站或者WIFI网络中的AP角色，为UE提供参考信号AOA和TDOA测量服务，从而保证了UE与基站或者与有源室分弱连接甚至无连接下的定位精度。
室外5G基站与GNSS融合，增强了室外定位，室内采用5G有源室分与D2D通信结合的方式增强室内定位。同一蜂窝移动系统的室内、室外的独立ID，实现统一的集中控制和调度，保证了连续性的无缝定位。避免了系统间干扰及融合多系统定位算法不兼容的问题。
在满足室内外连续定位的的方案关键是如何区分定位对象所处的区域是室内还是室外，在室内外定位切换时，将产生很大的核心网络数据和相应的信令负载，需要根据实际情况和不同场景采取不同的切换测量，可根据移动终端行为来区分室内外定位切换类型，可分为三种：
(1)终端进入室内，即“in”模式
终端从室外进入室内中，为了尽量做到切换时刻不间断定位，同时减少不必要的切换，此处按三个条件来判断是否进行切换：室内5G有源室分信号强度RU-R到一定程度，设置阀值X11,如RSSI在-105dBm；室外定位GNSS、5G基站信号(GNSS-R、gNodeB-R)弱到一定程度，设置阀值X2如RSSI在-115dBm；终端在室内停留的时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值为T如2S以内。
切换条件为：
RU-R≥X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≤X2&&t≥T
其中，or表示或者；
(2)终端进入室外，即“out”模式
该模式与模式1切换条件相似，同样按三个条件来判断是否进行切换：室内5G有源室分信号强度RU-R弱到一定程度，设置阀值X1如RSSI在-115dBm；室外定位GNSS、5G基站信号(GNSS-R、gNodeB-R)强到一定程度，设置阀值X2如RSSI在-105dBm；终端在室内停留时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值T如2S以内。切换条件：
RU-R≤X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≥X2&&t≥T
(3)终端穿越室内，即“pass”模式
如图12所示，终端如果快速穿过室内回到室外，此时为终端设定一个停留时间间隔阀值T如0.5S以内，如果终端实际停留时间t小于阀值T，则不切换；反之，进入模式1和模式2判断。
本发明提供了一种基于5G有源室分实现室内外连续定位的方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种基于5G有源室分实现室内外连续定位的方法，其特征在于，在室内建立有源分布系统，所述有源分布系统包括基带处理单元BBU、扩展单元EU、射频拉远单元RU；
对于室外采用全球卫星导航系统GNSS、5G室外基站gNodeB，利用移动终端的GNSS和5G信号接收模块，实现在室外环境下用GNSS和gNodeB进行定位，在室内外交接处切换到GNSS/gNodeb/RU融合定位，进入室内后自动切换到室内RU定位；
所述基带处理单元BBU用于基站控制整个基站管理系统；
所述扩展单元EU是射频远端CPRI数据汇聚单元，实现BBU与RU之间的通信；
所述射频拉远单元RU部署在室内，数量为3个以上；
每个射频拉远单元会独立分配一个定位参考信号的ID号，实现定位标签；
移动终端依据不同的场景，通过室内外信号场强及时间驻留阀值来区分室内外，定位移动终端在室内还是室外，具体包括：
第一种情况，移动终端从室外进入室内中，室内5G有源室分信号强度RU-R强到一定程度，设置阀值X1；室外定位GNSS、gNodeB信号弱到一定程度，设置阀值X2；移动终端在室内停留的时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值为T，当满足如下条件时，进行室外进室内切换：
RU-R≥X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≤X2&&t≥T；
GNSS-R表示全球定位系统信号场强，gNodeB-R表示5G基站信号场强；
第二种情况，移动终端从室内进入室外，室内5G有源室分信号强度RU-R弱到一定程度，设置阀值X1；室外定位GNSS、gNodeB信号强到一定程度，设置阀值X2；终端在室内停留时间t即信号停留在设定阀值范围内，保持该状态的时间，设定时间段阀值T，当满足如下条件时，进行切换：
RU-R≤X1&&(GNSS-R or gNodeB-R)≥X2&&t≥T；
第三种情况，移动终端快速穿过室内回到室外，此时为移动终端设定一个停留时间间隔阀值T，如果终端实际停留时间t小于阀值T，则不切换；否则进入第一种情况和第二种情况判断；
移动终端在室内外交接处可能同时接收到GNSS/gNodeB/RU信号，此时移动终端会自动接收到GNSS、gNodeB、RU数目，在保障信号场强和时间阀值下采用计数方式来判别采用的定位方式，其无缝定位过程如下：
1)当接收到的GNSS数＜4、gNodeB数＜3，RU数≥3时，采用RU定位；
2)当接收到的GNSS数≥4、gNodeB数≥3，RU数＜3时，采用GNSS定位或者gNodeB定位；
3)当接收到GNSS数＜4、gNodeB数＜3，RU数＜3时，采用GNSS/gNodeB/RU融合定位；
4)当接收到GNSS数≥4、gNodeB数≥3，RU≥3时，选择RU辅助GNSS和gNodeB辅助定位；
室内的射频拉远单元RU通过场强定位原理或者通过到达时间差法TDOA或者通过指纹定位原理对移动终端进行定位；
其中，室内的射频拉远单元RU通过场强定位原理对移动终端进行定位，具体包括：
步骤a1：移动终端SRS信号被RU获取，得到接收的信号强度指示RSSI值，移动终端功率已知，从而求得移动终端和RU之间的空间链路损耗PL；
步骤a2：选择3GPP 38901协议定义Indoor office室内传播模型，传播模型如下：
PL′InH-NLOS＝38.3log10(d3D)+17.30+24.9log10(fc) (1)
其中，PL′InH-NLOS为室内非视距环境模型，表示普通场景，fc为5G工作频段，d3D为所求的移动终端到RU之间的距离；
步骤a3：依据三点定位的原理，已知RU的三个点的坐标，及移动终端，相聚三个已知RU距离，就能判断移动终端的位置；
室内的射频拉远单元RU通过到达时间差法TDOA对移动终端进行定位，具体包括：
步骤b1：由移动终端节点向两个RU节点同时发射SRS信号，移动终端节点坐标为(X0，Y0)，两个RU节点坐标分别为(X1，Y1)、(X2，Y2)，通过已知信号的传播速度v和两个RU节点接收到的信号时间差△t相乘，能够确定待定位移动终端在两个RU节点为焦点、距离差为v△t的双曲线上
步骤b2：通过测量至少三个RU节点之间的信号到达时间差，构成一组关于带定位移动坐标的双曲线方程组，求解该双曲线方程组得到移动终端的估计位置：
Figure FDA0003349131350000031
其中，△t21为移动终端节点(X0，Y0)发射的信号到RU1(X1，Y1)、RU2(X2，Y2)的时间差.；△t31为移动终端节点(X0，Y0)发射的信号到RU1(X1，Y1)、RU3(X3，32)的时间差；
室内的射频拉远单元RU通过指纹定位原理对移动终端进行定位，包括离线阶段和定位阶段：
离线训练阶段，完成各射频拉远单元RU捕获信号指纹的整理及监测区域内位置的指纹采集；
在线定位阶段，完成移动终端指纹与数据库的匹配及最终的位置估计，具体包括：
步骤c1：划分定位区域：根据信号强度与传输距离的关系及RU参考点的位置，将定位区域划分为n个小区域，对于不同区域的指纹数据库的信号强度指纹进行聚类，设定定位区域的4个角分别部署一个RU参考点，在进行定位前首先对定位区域进行划分，根据信号强度的可区分性，将整个区域划分为大区域和小区域，其中大区域又划分为8个小区域，因此移动终端收到n个参考节点的信号强度向量，首先判断移动终端在哪个大区域内，然后在判断在哪个小区域内，最后在小区域内用定位算法进行精确定位；
步骤c2：离线采集信号强度指纹：在离线收集信号强度指纹时，只收集大区域内的4个RU参考点的信号强度值，其他区域内参考节点信号强度不收集，同时在大区域内信号强度指纹按照8个不同小区域进行聚类，在在线定位阶段进行最近邻匹配时，只对8个不同小区域内的信号强度指纹进行匹配；
步骤c3：信号强度预处理：在预处理阶段，采用滤波算法对信号强度进行滤波处理，去除奇异点，同时，加入信号补偿处理，补偿丢包的信号强度值；
离线阶段将RSSI值进行滤波处理，存入数据库中，在在线定位阶段，RU参考点收到移动终端定位节点发送的n次定位请求后，也先行滤波处理；
步骤c4：选择参考点：
1)判断信号强度最强的RU参考点，并选取该参考节点为主参考点，设定接收的最大信号强度值为RSSImax，根据RSSImax判断待定位移动终端节点在周围4个可能大区域中；
2)确定待定位的移动终端节点在一大区域中；
3)确定定位移动终端节点在一小区域中：如果RSSImax，大于阀值RSSIlimit,则定位节点在离主参考节点比较近的小区域中，否则，定位节点在离主参考节点较远的小区域中；
步骤c5：最近邻匹配：
1)从收到的信号向量中，提取定位移动终端节点所在的大区域的周围4个参考节点的信号强度向量(RSSI1、RSSI2、RSSI3、RSSI4)这个4个信号强度向量与大区域内的4个参考节点一一对应；
2)计算待定位移动终端节点对应小区内的信号强度指纹库中的信号加权距离；
步骤c6：计算定位结果：
1)设定由最近邻匹配得到的K个最近指纹，这K个指纹的坐标分别为(x1，y1),(x2，y2),……(xk,，yk)；
2)计算第一个信号强度指纹(x1，y1)到其他指纹间的欧式距离，分别为d1，d2……dk，如果dk满足：
Figure FDA0003349131350000041
则判定第k个信号指纹在第一个信号强度指纹周围，其中dX，dy分别为水平方向和竖直方向的平均采样间距，如果每隔1m*1m，则取为
Figure FDA0003349131350000042
如果不满足，则判定该信号强度指纹离散，进行排除；
3)计算满足公式(4)的d的最近邻坐标的加权值即为最后的定位结果，d表示待定位移动终端节点与指纹库信号的加权距离；
步骤c7：基于位移的修正：
设定阈值speed，则当前定位位置与上一次的定位位置之间的距离Dis应满足Dis≤t*speed，式中，t为两次定位之间的时间差。
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