CN112505622A - 一种高精度单基站室内定位方法 - Google Patents
一种高精度单基站室内定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112505622A CN112505622A CN202011282894.XA CN202011282894A CN112505622A CN 112505622 A CN112505622 A CN 112505622A CN 202011282894 A CN202011282894 A CN 202011282894A CN 112505622 A CN112505622 A CN 112505622A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- base station
- signal
- state information
- channel state
- doa
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 19
- 241000712899 Lymphocytic choriomeningitis mammarenavirus Species 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Images
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
- G01S5/0278—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 involving statistical or probabilistic considerations
-
- 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
- G01S5/0205—Details
- G01S5/0236—Assistance data, e.g. base station almanac
-
- 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
- G01S5/06—Position of source determined by co-ordinating a plurality of position lines defined by path-difference measurements
-
- 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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种高精度单基站室内定位方法,包括以下步骤:用户向基站发射5GNR信号;基站估计出接收信号的信道状态信息矩阵,将信道状态信息矩阵进行平滑;然后使用MUSIC方法计算接收信号的DOA以及同步时间;基站根据估计出来的DOA和同步时间,以最小的同步时间作为LOS径,其余的作为NLOS径。基站利用波束形成算法,将接收波束方向指向到LOS径入射方向,然后用户利用不同的载频发射信号;收到信号后,基站进行精确的定时同步,然后进行信道状态信息估计;基站利用多次估计出的信道状态信息,使用中国剩余定理计算出信号TOA,最后运用几何拓扑进行单基站定位。
Description
技术领域
本发明属于定位技术领域,具体涉及一种基于5G NR信号的单基站TOA和DOA联合高精度定位。
背景技术
传统的单基站定位技术主要有基于深度学习的指纹库定位方法,TOA和DOA联合定位方法,接收信号强度(Received signal strength,RSS)和DOA联合定位方法等。其中,对于TOA的估计是重点也是解决的难点。现有的估计TOA的方法主要有利用用户手机和基站接收信号的时间戳以及利用子载波间相位差进行估计。但是利用用户手机和基站接收信号的时间戳这种方法需要用户手机和基站之间的时间严格同步,并且这两种方法对于TOA的估计精度很低,导致无法进行定位。而基于单基站的指纹库的定位方法定位精度低,同时指纹库需要实时更新以进行实时定位。
随着5G NR技术投入商用,天线规模大幅度增加,因此对于DOA的估计精度会大幅度提高,并且大规模多路输入多路输出(Massive multiple input multiple output,Massive MIMO)对于波束形成技术的应用提供了条件,有利于本发明对TOA的估计。
发明内容
发明目的:本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足,提供一种基于5G NR信号的单基站TOA和DOA联合的高精度定位方法。
技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种高精度单基站室内定位方法,包括如下步骤:
步骤1:用户向基站发射第五代(Fifth generation,5G)新波形(New radio,NR)信号;
步骤2:基站估计出接收信号的信道状态信息矩阵,将信道状态信息矩阵进行平滑,然后使用多信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)方法计算出接收信号的到达方向(Direction of arrival,DOA)以及同步时间;
步骤3:基站根据步骤2得到的到达角和同步时间,以最小的同步时间作为视距(Line of sight,LOS)径,其余的作为非视距(Non-light of sight,NLOS)径,利用波束形成算法,将基站接收波束方向指向到LOS入射方向;
步骤4:用户再次发射信号,基站对接收信号进行精确的定时同步,然后进行信道状态信息估计;
步骤5:用户在不同的载频上再次发射信号,针对不同的载频信号,基站进行定时同步,然后进行信道状态信息估计;
步骤6:基站利用步骤4和步骤5估计得到的信道状态信息,计算出信号的到达时间(Time of arrival,TOA);
步骤7:基站根据步骤2得到的DOA和步骤6得到的TOA,以及几何拓扑,进行单基站定位,确定待定位目标的位置。
进一步的,所述步骤2中,利用信道状态信息矩阵估算信号的DOA和同步时间的步骤具体包括:对信道状态信息矩阵进行平滑以增加快拍数,提高分辨率,然后利用MUSIC算法但并不仅限于MUSIC算法来估算出信号的DOA和同步时间。
进一步的,所述步骤3中的波束形成算法是利用步骤2中得到的LOS的DOA作为期望信号方向,以此来作为约束方向,使用线性约束最小方差准则(Linearly constrainedminimum variance,LCMV)但不仅限于LCMV方法计算出基站各天线的权重来合并各天线接收到的基带信号。
进一步的,所述步骤4中的精确的时间同步具体步骤为将所述合并后的接收基带信号和所述5G NR信号中的解调参考信号(Demodulation reference signal,DMRS)进行内插然后互相关以进行同步,同步完之后再将基带信号进行抽取,并且不仅限于该种方法。
进一步的,所述步骤6中计算TOA并采用但不仅限于中国剩余定理或枚举法,并且用户发射信号并不仅限于仅改变一次载频,可以利用多个不同的载频。
有益效果:与现有技术相比,本发明具有以下优点:
1.本发明利用多天线和波束形成技术能够实现高精度的TOA估计,与以往的单基站定位方法相比精度更高。
2.本发明在实现定位的过程中,并不改变通信的硬件设备以及通信的过程,能够实现定位通信一体化。
3.本发明应用范围广泛,既适用于室外定位,也可以用于室内定位,还可以拓展到多用户同时定位。
附图说明
图1为实施例一中的定位区域布置图;
图2为实施例一中均匀线性天线阵列接收信号示意图;
图3为实施例一中信道状态信息矩阵平滑示意图;
图4为实施例二中的LOS径的TOA误差的累积分布函数(Cumulative distributionfunction,CDF)图;
图5为实施例二中的LOS径的DOA误差的CDF图;
图6为实施例二中的定位误差的CDF图;
图7为实施例三中的LOS径的TOA误差的CDF图;
图8为实施例三中的LOS径的DOA误差的CDF图;
图9为实施例三中的定位误差的CDF图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,进一步阐明本发明,应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围,在阅读了本发明之后,本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明提供了一种基于5G NR信号的单基站TOA和DOA联合高精度定位的方法。定位系统中的基站接收来自用户的5G NR信号,估计信道状态信息矩阵并计算TOA和DOA,然后根据这两个参数计算出用户所在的位置。以下基于实施例,对本发明方法进行具体说明。
实施例一:
本实施例中,考虑多径的情况,假设发射的等效基带信号为sl(t),基站配置有M根天线。那么第m根天线接收到的信号可以表示为:
本发明的特点并不是根据公式(2)中的来估计出TOA,因为在现实的收发信号过程中,发射和接收不可能在同一时刻启动,并且在实际接收信号中还需要对接收信号进行时频同步。在基站进行定时同步之后,公式(2)可以写为:
其中Δk为残留的定时误差。此时,估计出的信道状态信息可以表示为:
其中,m表示第m根天线,n表示第n个子载波,Δf表示子载波间隔,这里的天线下标和子载波下标从0开始。结合多接收天线和多载波,定义信道状态信息矩阵为:
其中,M为天线个数,N为子载波个数,Hm,n表示第m根天线,第n个子载波对应的信道状态信息值。
为了提高DOA和同步时间的估计分辨率,需要对信道状态信息矩阵进行平滑,然后根据MUSIC或者修正的矩阵铅笔(Modified matrix pencil,MMP)等方法估计出θk和Δk。得到θk和Δk后,以最小的Δk所对应的θk作为LOS的到达方向,其余的作为NLOS的到达方向。
本发明的特点在于估计出LOS和NLOS的信号到达方向θk后,利用多天线技术进行波束形成。波束形成技术的基本思想是:通过将各天线输出进行加权求和,在一定时间内将天线阵列波束“指向”到一个方向上。虽然阵列天线的方向图是全方向的,但是经过波束形成技术,阵列的输出经过加权求和后,可以被调整到阵列接收的方向,即增益聚集在一个方向,相当于形成了一个“波束”。本发明即利用波束形成技术将天线阵列的接收波束方向指向到上述估计出的LOS的到达角方向上,同时抑制估计出的NLOS的到达角方向上的信号。基站利用LCMV方法计算出各个天线上的权重,可以表示为:
其中,[·]T表示转置。
然后用户发射载频为f1的5G NR信号,此时由于基站利用了波束形成技术,接收信号可以表示为:
其中,(·)H表示共轭转置,rml表示第m根天线上的接收基带信号,Δ表示残留的定时误差,yl(t)表示合并之后的接收基带信号。
本发明的另一个特点是利用5G NR信号中的DMRS与合并后的离散基带信号同时进行内插并进行互相关以进行同步来消除公式(7)中Δ的影响,则公式(7)可以表示为:
此时,估计出的信道状态信息应为:
其中,β为信道衰落。根据公式(9)和公式(10)中的相位可以分别解出τ1和τ2,而τ1和τ2满足以下关系:
其中,p和q为非负整数,τTrue为没有模糊的真实TOA估计,公式(11)可以利用中国余数定理或枚举法求出τTrue。
在得到LOS径的τTrue和θ后,即可利用c×τTrue×cos(θ+90),c×τTrue×sin(θ+90)求得用户的坐标进行高精度定位。
实施例二:
(1)定位环境为20m×10m的室内环境,用户发射子载波间隔为15KHz,带宽为10MHz的一个时隙的5G NR信号(624个子载波),载频为476MHz。
(2)假设每次生成1条LOS径,3至5条NLOS径,并且定位环境的信噪比为20dB。
(3)基站接收端配置32根天线进行接收信号,每根天线接收到的信号需进行符号定时偏差(Symbol timing offset,STO)同步和载波频率偏差(Carrier frequencyoffset,CFO)补偿以及利用DMRS进行信道估计。然后估计出每个子载波上的信道,并且每8个子载波提取一个信道估计值。这样提取出的信道估计的子载波间隔实际为15K×8=120KHz,共提取出624/8=78个子载波的信道估计值。将32根天线各自的78个子载波信道估计值组合成信道状态信息矩阵,维度为32×78,然后以窗口大小为8×39的平滑窗口将信道状态信息矩阵进行平滑,利用MUSIC算法估计出DOA和同步时间。以最小的同步时间的径作为LOS径,得到其DOA为θ,其余的作为NLOS径。
(4)基站使用LCMV算法进行波束形成,计算出天线的导向权重。
(5)用户分别以476MHz和1.72GHz作为载频向基站发射子载波间隔为15KHz,带宽为10MHz的一个时隙的5G NR信号。基站端将接收到的信号以及DMRS进行10倍内插进行定时同步,然后将信号降采样后进行CFO补偿,信道估计。将两次估计出的信道状态信息值利用枚举法以求出真实的TOA为τTrue。
(6)假设基站坐标原点为(0,0),则用户坐标为(c×τTrue×cos(θ+90),c×τTrue×sin(θ+90))。
(7)将该实施例进行1000次Monte Carlo试验仿真,LOS径的TOA的误差CDF图,LOS径的DOA的误差CDF图和定位误差的CDF图分别如图4,图5和图6所示。
实施例三:
(1)定位环境为20m×10m的室内环境,用户发射子载波间隔为15KHz,带宽为10MHz的一个时隙的5G NR信号(624个子载波),载频为476MHz。
(2)假设每次生成1条LOS径,3至5条NLOS径,并且定位环境的信噪比为10dB。
(3)基站接收端配置16根天线进行接收信号,每根天线接收到的信号需进行STO同步和CFO补偿以及利用DMRS进行信道估计。然后估计出每个子载波上的信道,并且每8个子载波提取一个信道估计值。这样提取出的信道估计的子载波间隔实际为15K×8=120KHz,共提取出624/8=78个子载波的信道估计值。将16根天线各自的78个子载波信道估计值组合成信道状态信息矩阵,维度为16×78,然后以窗口大小为4×39的平滑窗口将信道状态信息矩阵进行平滑,利用MUSIC算法估计出DOA和同步时间。以最小的同步时间的径作为LOS径,得到其DOA为θ,其余的作为NLOS径。
(4)基站使用LCMV算法进行波束形成,计算出天线的导向权重。
(5)用户分别以476MHz,1.09GHz,1.46GHz和2.01GHz作为载频向基站发射子载波间隔为15KHz,带宽为10MHz的一个时隙的5G NR信号。基站端将接收到的信号以及DMRS进行10倍内插进行定时同步,然后将信号降采样进行CFO补偿,信道估计。将四次估计出的信道状态信息值利用枚举法以求出真实的TOA为τTrue。
(6)假设基站坐标原点为(0,0),则用户坐标为(c×τTrue×cos(θ+90),c×τTrue×sin(θ+90))。
(7)将该实施例进行1000次Monte Carlo试验仿真,LOS径的TOA的误差CDF图,LOS径的DOA的误差CDF图和定位误差的CDF图分别如图7,图8和图9所示。
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。
Claims (5)
1.一种高精度单基站室内定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:用户向基站发射5GNR信号;
步骤2:基站估计出接收信号的信道状态信息矩阵,将信道状态信息矩阵进行平滑,然后计算出接收信号的DOA以及同步时间;
步骤3:基站根据步骤2得到的DOA和同步时间,以最小的同步时间作为LOS径,其余的作为NLOS径,利用波束形成算法,将基站接收波束方向指向到LOS入射方向;
步骤4:用户再次发射信号,基站对接收信号进行定时同步,然后进行信道状态信息估计;
步骤5:用户在不同的载频上再次发射信号,针对不同的载频信号,基站进行定时同步,然后进行信道状态信息估计;
步骤6:基站利用步骤4和步骤5估计得到的信道状态信息,计算出信号的TOA;
步骤7:基站根据步骤2得到的DOA和步骤6得到的TOA,以及几何拓扑,进行单基站定位,确定待定位目标的位置。
2.根据权利要求1所述的高精度的单基站室内定位方法,其特征在于:所述步骤2中,利用信道状态信息矩阵估算信号的DOA和同步时间的步骤具体包括:对信道状态信息矩阵进行平滑以增加快拍数,提高分辨率,然后利用但并不仅限于MUSIC算法来估算出信号的DOA和同步时间。
3.根据权利要求1所述的高精度的单基站室内定位方法,其特征在于:所述步骤3中的波束形成算法是利用步骤2中得到的LOS的DOA作为期望信号方向,以此来作为基站接收波束的约束方向,使用但不仅限于LCMV方法计算出基站各天线的权重来合并各天线接收到的基带信号。
4.根据权利要求3所述的高精度的单基站室内定位方法,其特征在于:所述步骤4中的精确的时间同步具体步骤为将所述合并后的接收基带信号和所述5G NR信号中的DMRS进行内插然后互相关以进行同步,同步完之后再将基带信号进行抽取。
5.根据权利要求1所述的高精度的单基站室内定位方法,其特征在于:所述步骤6中采用但不仅限于中国剩余定理或枚举法计算TOA。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011282894.XA CN112505622B (zh) | 2020-11-17 | 2020-11-17 | 一种高精度单基站室内定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011282894.XA CN112505622B (zh) | 2020-11-17 | 2020-11-17 | 一种高精度单基站室内定位方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112505622A true CN112505622A (zh) | 2021-03-16 |
CN112505622B CN112505622B (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=74956327
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011282894.XA Active CN112505622B (zh) | 2020-11-17 | 2020-11-17 | 一种高精度单基站室内定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112505622B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113406562A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-17 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 北斗和超宽带系统中一种toa与doa联合估计降维方法 |
CN113709661A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-26 | 西安交通大学 | 一种基于los识别的单站点室内混合定位方法及系统 |
CN113939014A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-14 | 北京邮电大学 | 基于信道状态信息的无线室内定位方法和定位装置及相关设备 |
CN115242282A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-10-25 | 南京信息技术研究院 | 一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法及估计系统 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000091844A (ja) * | 1998-09-08 | 2000-03-31 | Nec Corp | 多重無線通信装置 |
CN1917396A (zh) * | 2005-08-18 | 2007-02-21 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种波达角估计和波束赋形的方法 |
CN101268632A (zh) * | 2005-09-08 | 2008-09-17 | 华为技术有限公司 | 到达方向估算方法及其装置 |
US20130051434A1 (en) * | 2008-03-18 | 2013-02-28 | Argon St, Inc. | System and method for mitigating severe multipath interference for geolocation & navigation |
CN103997780A (zh) * | 2013-02-19 | 2014-08-20 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 定位移动终端的方法及基站 |
WO2017164925A1 (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | Intel Corporation | Method of positioning for 5g systems |
CN108387864A (zh) * | 2018-03-02 | 2018-08-10 | 北京邮电大学 | 一种到达角计算方法及装置 |
CN109085564A (zh) * | 2018-08-31 | 2018-12-25 | 北京邮电大学 | 一种定位方法及装置 |
US20190288780A1 (en) * | 2017-10-12 | 2019-09-19 | Spirent Communications, Inc. | Calibrating a programmable phase matrix and channel emulator and performing massive mimo array testing using the calibrated phase matrix and channel emulator |
CN110547004A (zh) * | 2017-02-14 | 2019-12-06 | 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 | 用于定位信号的发送的装置、系统和方法 |
US20200088869A1 (en) * | 2018-09-18 | 2020-03-19 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Accurate localization of client devices for wireless access points |
CN111148021A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-12 | 青岛科技大学 | 一种基于切换波束成形的毫米波单基站定位方法 |
-
2020
- 2020-11-17 CN CN202011282894.XA patent/CN112505622B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000091844A (ja) * | 1998-09-08 | 2000-03-31 | Nec Corp | 多重無線通信装置 |
CN1917396A (zh) * | 2005-08-18 | 2007-02-21 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种波达角估计和波束赋形的方法 |
CN101268632A (zh) * | 2005-09-08 | 2008-09-17 | 华为技术有限公司 | 到达方向估算方法及其装置 |
US20130051434A1 (en) * | 2008-03-18 | 2013-02-28 | Argon St, Inc. | System and method for mitigating severe multipath interference for geolocation & navigation |
CN103997780A (zh) * | 2013-02-19 | 2014-08-20 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 定位移动终端的方法及基站 |
WO2017164925A1 (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | Intel Corporation | Method of positioning for 5g systems |
CN110547004A (zh) * | 2017-02-14 | 2019-12-06 | 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 | 用于定位信号的发送的装置、系统和方法 |
US20190288780A1 (en) * | 2017-10-12 | 2019-09-19 | Spirent Communications, Inc. | Calibrating a programmable phase matrix and channel emulator and performing massive mimo array testing using the calibrated phase matrix and channel emulator |
CN108387864A (zh) * | 2018-03-02 | 2018-08-10 | 北京邮电大学 | 一种到达角计算方法及装置 |
CN109085564A (zh) * | 2018-08-31 | 2018-12-25 | 北京邮电大学 | 一种定位方法及装置 |
US20200088869A1 (en) * | 2018-09-18 | 2020-03-19 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Accurate localization of client devices for wireless access points |
CN111148021A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-12 | 青岛科技大学 | 一种基于切换波束成形的毫米波单基站定位方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113406562A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-17 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 北斗和超宽带系统中一种toa与doa联合估计降维方法 |
CN113709661A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-26 | 西安交通大学 | 一种基于los识别的单站点室内混合定位方法及系统 |
CN113709661B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-05-20 | 西安交通大学 | 一种基于los识别的单站点室内混合定位方法及系统 |
CN113939014A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-14 | 北京邮电大学 | 基于信道状态信息的无线室内定位方法和定位装置及相关设备 |
CN113939014B (zh) * | 2021-09-24 | 2022-09-02 | 北京邮电大学 | 基于信道状态信息的无线室内定位方法及相关设备 |
CN115242282A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-10-25 | 南京信息技术研究院 | 一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法及估计系统 |
CN115242282B (zh) * | 2022-07-04 | 2024-05-03 | 南京信息技术研究院 | 一种基于dmrs信号的5g nr doa估计方法及估计系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112505622B (zh) | 2024-02-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112505622B (zh) | 一种高精度单基站室内定位方法 | |
CN111148021B (zh) | 一种基于切换波束成形的毫米波单基站定位方法 | |
CN108957396A (zh) | 一种基于5g信号的ofdm定位系统及定位方法 | |
CN105611627A (zh) | 基于双天线的wlan接入点aoa的估计方法 | |
CN107592611B (zh) | 宽带大规模mimo系统无线定位方法和系统 | |
CN101807977B (zh) | 基于波形特征的空时盲自适应抗干扰方法 | |
CN110351658B (zh) | 一种基于卷积神经网络的室内定位方法 | |
Talvitie et al. | High-accuracy joint position and orientation estimation in sparse 5G mmWave channel | |
CN114114150A (zh) | 一种面向通信感知一体化的无线定位方法 | |
CN110809247A (zh) | 一种用于室内Wi-Fi定位的OFDM频域误差估计及其定位精度评估方法 | |
Yang et al. | Joint estimation of velocity, angle-of-arrival and range (JEVAR) using a conjugate pair of Zadoff-Chu sequences | |
CN114268902B (zh) | 一种基于pdoa的脉冲超宽带测向方法 | |
Li et al. | 5G communication signal based localization with a single base station | |
Mohaghegh et al. | Bluetooth low energy direction finding principle | |
CN113203985B (zh) | 一种短波同频信号直接定位方法 | |
Li et al. | A portable base station assisted localization with grid bias elimination | |
CN105891770A (zh) | 一种相干循环平稳信号的doa估计方法 | |
CN113556188A (zh) | 一种测控天线组阵精确频率偏差估计与补偿装置 | |
CN108377544B (zh) | 一种高速移动环境下定时同步的方法 | |
Pan et al. | High accurate time-of-arrival estimation with fine-grained feature generation for Internet-of-Things applications | |
Zesheng et al. | Research on LTE positoning algorithm under multipath environment | |
CN117202343B (zh) | 一种针对多个宽带信号辐射源的分布式阵列协同直接定位方法 | |
CN115103301B (zh) | 一种面向mimo-ofdm信号的adf指纹定位方法 | |
Liu et al. | High-precision single base station localization assisted by beamforming | |
CN117233697B (zh) | 一种针对多个窄带信号运动辐射源的分布式阵列协同直接定位方法 |
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 |