CN112986905B - 一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法 - Google Patents

一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法。本发明使用接收机接收信号，包含来自环境射频源的直射链路信号和L个反射设备反向散射信号，接收机通过空域信号处理技术计算信号的到达角度。本发明对多个反射设备同时接入的情况，使用空域滤波的技术，只保留一个角度的信号，同时计算该信号的功率，利用功率信息，对于直射链路信号，可以估算出信源到达接收机距离，对于反射链路信号，可以估算出信源到达反射设备的距离和反射设备到达接收机的距离的乘积。通过已知的和距离有关的信息，和信号到达方向有关的信息，利用几何方法可以估计出反射设备的坐标，实现对反射信号的定位。

Description

一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法。
背景技术
物联网技术近年来得到了充分的发展，反向散射技术以其低成本、低功耗的优点广泛应用于物联网。近几年提出的环境反向散射技术将传统反向散射通信系统的专用射频源替换成环境射频源，避免了对专用射频源的部署，同时复用了环境信号的频谱。因此，环境反向散射技术除了具备反向散射技术一般的优点以外，还具有频谱效率高的优点。
在现实应用中，可以将反射设备部署在物品上，由于射频源信号和反射设备的信号通常来自不同的方向，因此可以在空域区分射频源信号和反射设备信号。同时，当多个反射设备在不同位置时，反射信号到达接收机的方向和功率均有所不同。对接收信号进行空域滤波可以只保留一个方向的信号，可以方便地消除其他方向的信号的干扰，利用反射信号的功率信息可以估计反射信号的经历的大尺度衰落，进而解析出反射设备到接收机的距离，通过距离信息和反射信号到达方向估计能够实现对反射设备的定位。
发明内容
本发明的主要内容是提出一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法，实现了同时对多个反射设备的定位。
本发明使用接收机接收信号，接收到的信号通常包含来自环境射频源的直射链路信号和L个反射设备反向散射信号，接收机通过空域信号处理技术计算信号的到达角度，计算结果通常包含了L+1个角度，即1个直射链路信号和L个反向散射信号的到达角度。本发明对多个反射设备同时接入的情况，使用空域滤波的技术，只保留一个角度的信号，同时计算该信号的功率，利用反向散射信号相比较于直射链路信号会经历两次衰落的特性，可以区分直射信号和反向散射信号，利用功率信息，对于直射链路信号，可以估算出信源到达接收机距离，对于反射链路信号，可以估算出信源到达反射设备的距离和反射设备到达接收机的距离的乘积。通过已知的和距离有关的信息，和信号到达方向有关的信息，利用几何方法可以估计出反射设备的坐标，实现对反射信号的定位。
本发明的技术方案是：
一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法，包括环境射频源、L个反射设备、一个有M根天线的接收机，反射设备的编号为l＝0,1,...L-1，接收机坐标为(xr,yr)，M≥L+1；所述定位方法包括以下步骤：
S1、环境射频源发射射频源信号，反射设备对环境射频源信号进行反向散射；
S2、接收机接收信号，进行DOA估计，估计得到直射链路信号和多个反向散射信号的到达角θd和θL＝[θ0,θ1,θ2,...,θl,...θL-1]；
S3、对所有估计出来的到达角的信号各执行一次空域滤波，每一次空域滤波时，设计权向量进行波束成形，处理接收的信号，只保留一个角度的信号，抑制其他方向信号的功率，获得所有到达角对应的方向信号；
S4、计算空域滤波后的信号z(n)的功率，设信号有N个采样点，则信号的功率Pz计算方法为：
Figure BDA0002935625300000021
S5、获得所有到达角的方向信号对应的功率以后，根据反向散射信号相比较于直射链路信号会经历两次衰落的特性，区分出直射信号功率
Figure BDA0002935625300000022
和反射信号功率
Figure BDA0002935625300000023
通过直射信号功率
Figure BDA0002935625300000024
计算射频源到接收机的距离df：
Figure BDA0002935625300000025
其中，n代表该环境的衰减系数，β是一个常数，由载波频率和环境决定，n和β均可在实际测量中获得，ps为发射功率；
其余的信号为反射链路信号，通过功率估计射频源到反射设备距离和反射设备到接收机距离的乘积D：
Figure BDA0002935625300000026
其中，
Figure BDA0002935625300000031
为环境射频源到第l个反射设备的距离，
Figure BDA0002935625300000032
为第l个反射设备到接收机的距离，αl为第l个反射设备的反射系数；
S6、通过几何原理估计反射设备到接收机的距离，具体为根据三角形的余弦定理建立如下方程：
Figure BDA0002935625300000033
其中，Δθ为直射径和反射径之间的夹角，Δθ＝|θd-θl|，通过方程解得
Figure BDA0002935625300000034
和
Figure BDA0002935625300000035
S7、利用反向散射信号到达角信息θl和反射设备到接收机的距离信息
Figure BDA0002935625300000036
计算反射设备的坐标(xl,yl)：
Figure BDA0002935625300000037
实现定位。
本发明的有益效果是：本发明提出一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法，同时对多个反射设备的进行距离和方向估计以实现定位，在需要对物联网设备进行寻物操作或者需要计算物联网设备的坐标信息的场景下具有较高的应用价值。
附图说明
图1示出了本发明的系统构成
图2示出本发明所考虑的一种计算设备坐标计算方案示意图
图3示出了本发明所考虑的技术方案的DOA估计性能仿真结果
图4示出了本发明所考虑的技术方案的定位误差性能仿真结果
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的描述。
如图1所示，本发明基于环境反向散射系统，包括环境射频源、L个反射设备、一个有M根天线的接收机，M≥L+1；环境射频源发射射频源信号
Figure BDA0002935625300000041
其中s(t)是功率归一化射频源基带信号，发射功率为ps，fc是环境射频源信号的载波频率。信道是强LOS径，图中
Figure BDA0002935625300000042
代表环境射频源到反向散射体的信道参数，
Figure BDA0002935625300000043
代表环境射频源到接收机的信道参数，
Figure BDA0002935625300000044
代表反向散射体到接收机的信道参数。β是一个常数，由载波频率和环境决定，n代表该环境的衰减系数，可以通过在某一具体环境实测而得，一般在2到4之间。df为环境射频源到接收机的距离，dh为环境射频源到反向散射体的距离，dg为反向散射体到接收机的距离。
以均匀线性阵列为例说明接收机接收的模型，反射设备的个数是L，对反射设备进行编号，为l＝0,1,...L-1，设直射信号到达角为θd，编号为l的反射设备的反射信号到达角为θl。
接收到的信号可以表示为
Figure BDA0002935625300000045
其中l＝0,1,...L-1。
Figure BDA0002935625300000046
是带通噪声，
Figure BDA0002935625300000047
是射频源到编号为l的反射设备的距离，
Figure BDA0002935625300000048
是编号为l的反射设备到接收机的距离。cl(t)为编号为l的反射设备的要传输的基带信号，αl为反射系数。
Figure BDA0002935625300000049
和
Figure BDA00029356253000000410
为方向矢量，其中
Figure BDA00029356253000000411
为空间相位，fc是载波频率，d是天线间距，c是光速，λ是载波波长。
接收信号的数字基带形式可以表示为
Figure BDA00029356253000000412
其中ω(n)是复基带噪声，服从循环对称复高斯分布
Figure BDA00029356253000000413
σ2是噪声功率。
使用DOA估计算法可以估计出L+1个到达角，这里以Root-MUSIC算法(Barabell,"Improving the resolution performance of eigenstructure-based direction-finding algorithms,"ICASSP'83.IEEE International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing,Boston,Massachusetts,USA,1983,pp.336-339,doi:10.1109/ICASSP.1983.1172124)为例说明估计算法：
1.根据设定的采样数目N，进行N次采样获得样本序列y(n)，其中
Figure BDA0002935625300000056
2.计算y(n)自相关矩阵R，R＝E{y(n)yH(n)}，这里可以用时间平均代替统计平均，即
Figure BDA0002935625300000051
3.对R进行特征值分解，由于目标信号数目有L+1个，因此得到最小的M-L-1个特征值对应的归一化特征向量ui，其中i＝L+2,L+3…,M。
ui＝[ui0,ui1,...ui(m-1)]T
4.构造向量a(z)，a(z)＝[1，z-1,...,z-(M-1)]T。
构造如下函数：
Figure BDA0002935625300000052
Figure BDA0002935625300000053
乘以自身共轭转置，得到
Figure BDA0002935625300000054
5.定义多项式
Figure BDA0002935625300000055
令其为0，解方程。求得z的值。
6.目标信号数目为L+1个，对z值求模减去1后再取绝对值从小到大进行排序。这样会找到2L+2个最接近模为1的根(会出现重根)。由于反向散射体反射的信号经历了两次衰减，其信号强度远远小于直射信号。最接近单位圆的根属于直射链路信号。其余的根去重后可以得到反射链路信号到达角。
7.由于z＝ejφ，φ是空间角频率，φ＝-πsinθ。因此
Figure BDA0002935625300000061
计算得到信号到达方向估计。
得到直射信号到达角度估计值
Figure BDA0002935625300000062
和反射信号到达角度估计值
Figure BDA0002935625300000063
后，进行空域滤波。目的是只保留某一个方向的信号，将其他方向信号置零。
空域滤波的算法有很多种，在此举例一种空域滤波的算法，以保留
Figure BDA0002935625300000064
方向的反射信号，将其他估计出来的方向的信号置零为例说明：
写出矩阵
Figure BDA0002935625300000065
代表要迫零的方向的集合。提出优化问题：
Figure BDA0002935625300000066
s.t wHA＝0
具体算法步骤如下：
1.对想要迫零的方向，通过方向向量构造矩阵
Figure BDA0002935625300000067
2.求解BHA＝0可通过AHB＝0求解
3.
Figure BDA0002935625300000068
其中B+是B矩阵的M-P广义逆矩阵。
这里以只保留到达角为
Figure BDA0002935625300000069
的反射信号为例，空域滤波完成后，信号形式为：
z(n)＝wHy(n)
即该信号为：
Figure BDA00029356253000000610
其中，w是空域滤波过程中设计的权向量，p0＝wHa(θ0)，εl＝wHa(θl)εd＝wHa(θd)代表对各个信号分量功率的抑制程度，取决于DOA估计的精确度。如果DOA估计很精确，则p0≈1，εl和εd都是很小的值，约为0，可以归为噪声，以下基于这样的情况进行讨论，即p0＝1，ε＝0。
测量z0(n)信号的功率为
Figure BDA00029356253000000711
当p0≈1，反射系数α0已知，n和β实现进行实地测量后已知的情况下，则可以估计出
Figure BDA0002935625300000071
的值，即射频源到反射设备的距离和反射设备到接收机的距离的乘积D。
Figure BDA0002935625300000072
保留直射链路的信号，抑制所有反射信号以估计射频源到接收机的距离，按照上述类似的方法进行空域滤波，可以得到
Figure BDA0002935625300000073
式中pd＝wHa(θd)，pd≈1，εl是很小的值，约为0，可以归为噪声。因此，可以求出信号zd(n)的功率
Figure BDA0002935625300000074
计算出df的值，以估计出射频源到接收机的距离。
Figure BDA0002935625300000075
因此对反射信号的定位问题可以建模成如下的几何问题：
如图2所示，θd和θ0在执行DOA估计以后可以得到，而df通过只保留直射路径的信号可以估计出来，
Figure BDA0002935625300000076
作为两条径距离的乘积也可以估计出来。那么由三角形的余弦定理。直射径和反射径之间的夹角为Δθ＝|θd-θ0|，可以建立如下方程：
Figure BDA0002935625300000077
该方程中，D和Δθ和df均已知，两个方程可以解得
Figure BDA0002935625300000078
和
Figure BDA0002935625300000079
这样，反射设备到达接收机的距离
Figure BDA00029356253000000710
即可估计出来，同时已知信号到达角θ0，则可以估计出反射设备的位置。
反射设备坐标计算方法如下，设已知接收机的坐标为(xr,yr)，反射设备的坐标为(x,y)，到达角为θ
Figure BDA0002935625300000081
最终得到该反射信号的定位结果。
仿真分析：
反射设备设为4个，定位区域为一个10米×10米的空间，接收机在该空间内，环境射频源在这个空间以外。
每次采集80000个接收信号的采样点做DOA估计。信源发射功率固定为1，信源坐标设置为(-5,15)，接收机接收天线数目为8。信道参数中β设为1，距离衰减系数设为2.5。接收机固定坐标为(5,0).直射信号到达角为-33.7°，信源发射机到接收机的距离为18.03米，由之前信号模型，直射链路信号信噪比与发射信号信噪比之比为Δγd＝-31.4dB。
反射设备的反射系数设为α＝0.2+0.3j。仿真中固定反射设备的坐标，编号为0的反射设备坐标为(2,3)，编号为1的反射设备坐标为(4,7)，编号为2的反射设备坐标为(6,1)，编号为3的反射设备坐标为(7,9)。即，4个反射设备到达接收机的距离分别为4.24米，7.07米，1.41米和9.22米，4个反射设备到达接收机的真实方向分别为45.0°，8.1301°，-45.0°，-12.53°。
由之前的信号模型，可以计算固定坐标的第i个反射设备的反射信号的功率和发射信号的信噪比之比为：
Figure BDA0002935625300000082
在该仿真条件下，可以知道4个反射设备的Δγi分别为-53.1dB,-57.1dB,-43.9dB,-61.2dB.可见不同位置的反射设备的反射信号功率相差可以达到约20dB.
更改发射信号功率信噪比γs从30dB到60dB，直射链路接收信号信噪比为γs+Δγd，4个反射设备接收信号信噪比为γs+Δγi。每一轮进行若干次蒙特卡罗实验，每一次蒙特卡罗实验中，分别得到直射信号和4个反射信号的DOA估计的RMSE，真实坐标和估计坐标欧式距离的RMSE。
图3是DOA估计性能的仿真结果，当发射信噪比大于40dB时，DOA估计性能有了明显的提升。
图4是定位误差的性能仿真结果。由于接收信号功率严格影响着距离估计的结果，因此定位性能对接收信号信噪比十分敏感。BD2的信噪比比BD3高大约17dB，因此定位性能更好。

Claims (1)

1.一种基于环境反向散射的多反射设备定位方法，包括环境射频源、L个反射设备、一个有M根天线的接收机，反射设备的编号为l＝0,1,...L-1，接收机坐标为(xr,yr)，M≥L+1；其特征在于，所述定位方法包括以下步骤：
S1、环境射频源发射射频源信号，反射设备对环境射频源信号进行反向散射；
S2、接收机接收信号，进行DOA估计，估计得到直射链路信号和多个反向散射信号的到达角θd和θL＝[θ0,θ1,θ2,...,θl,...θL-1]；
S3、对所有估计出来的到达角的信号各执行一次空域滤波，每一次空域滤波时，设计权向量进行波束成形，处理接收的信号，只保留一个角度的信号，抑制其他方向信号的功率，获得所有到达角对应的方向信号；
S4、
计算空域滤波后的信号z(n)的功率，设信号有N个采样点，则信号的功率Pz计算方法为：
Figure FDA0003693330910000011
S5、获得所有到达角的方向信号对应的功率以后，根据反向散射信号相比较于直射链路信号会经历两次衰落的特性，区分出直射信号功率
Figure FDA0003693330910000012
和反射信号功率
Figure FDA0003693330910000013
通过直射信号功率
Figure FDA0003693330910000014
计算射频源到接收机的距离df：
Figure FDA0003693330910000015
其中，n代表该环境的衰减系数，β是一个常数，由载波频率和环境决定，n和β均可在实际测量中获得，ps为发射功率；
其余的信号为反射链路信号，通过功率估计射频源到反射设备距离和反射设备到接收机距离的乘积D：
Figure FDA0003693330910000016
其中，
Figure FDA0003693330910000021
为环境射频源到第l个反射设备的距离，
Figure FDA0003693330910000022
为第l个反射设备到接收机的距离，αl为第l个反射设备的反射系数；
S6、通过几何原理估计反射设备到接收机的距离，具体为根据三角形的余弦定理建立如下方程：
Figure FDA0003693330910000023
其中，△θ为直射径和反射径之间的夹角，△θ＝|θd-θl|，通过方程解得
Figure FDA0003693330910000024
和
Figure FDA0003693330910000025
S7、利用反向散射信号到达角信息θl和反射设备到接收机的距离信息
Figure FDA0003693330910000026
计算反射设备的坐标(xl,yl)：
Figure FDA0003693330910000027
实现定位。
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