CN115551081A - 一种兼容单基站和多基站的5g定位方法 - Google Patents

一种兼容单基站和多基站的5g定位方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种兼容单基站和多基站的5G定位方法，步骤包括：提出基础的RRA定位网络通信协议；基于基础的RRA定位网络通信协议，融合TDOA定位，提出网络协议优化方法，形成完善的RRA定位网络通信协议和约束条件；基于完善的RRA定位网络通信协议，提出了融合定位算法，完成5G定位。本申请针对卫星信号被遮挡的场景，基于路侧5G基站的大规模天线和多接入边缘计算(Multi‑access Edge Computing，MEC)的实时计算能力，构建5G定位网络，为车辆提供鲁棒的定位服务，可以有效弥补卫星定位的缺陷。

Description

一种兼容单基站和多基站的5G定位方法
技术领域
本申请涉及车辆定位领域，具体涉及一种兼容单基站和多基站的5G定位方法。
背景技术
在城市区域，卫星信号会被高大的建筑物遮挡，车辆行驶在街区，定位精度误差较大。5G毫米波具有大带宽、大规模天线和高精度时间同步的特点，可以获得更高的时间和角度测量精度，在定位方面极具潜力，可以弥补卫星定位的缺陷。目前基于5G单基站的定位技术主要是利用毫米波和大规模天线阵列，测量到达时间、到达角(Angle of Arrival, AOA)和离开角(Angle of Departure, AOD)来实现定位，AOA和AOD的测量精度受到大规模天线阵列中的天线数量的影响，数量越多，定位精度越高。但是大规模天线阵列的应用直接导致了5G基站的高能耗；在运营成本的压力下，在某些区域运营商转而采用天线数少的微小基站来实现信号覆盖；但是天线数量的减少会导致5G单基站定位的精度下降。部分业者尝试基于多个微小基站，利用到达时间差(Time difference of Arrival, TDOA)算法进行定位，但是在一个区域内至少需要4个基站才能获得可靠的定位。车辆到达某个区域无法提前获知区域内的基站数量和所部署的天线数量，选择使用哪种定位方式实现定位成为一个难题。因此，需要一种能同时兼容单基站和多基站的定位方法，实现车辆在城市区域的准确定位。
发明内容
本申请利用路侧部署的5G基站和MEC提供的实时计算服务，提出往返与冗余确认RRA定位网络通信协议，兼容单基站毫米波定位和多基站TDOA定位的5G定位算法，解决基站和车辆的时间同步误差、数据重传和天线数量影响定位精度的问题，实现高精度鲁棒定位。
为实现上述目的，本申请公开了一种兼容单基站和多基站的5G定位方法，步骤包括：
制定基础的RRA定位网络通信协议；
基于所述基础的RRA定位网络通信协议，融合TDOA定位，提出网络协议优化方法，形成完善的RRA定位网络通信协议和约束条件；
基于所述完善的RRA定位网络通信协议，构建融合定位算法，完成5G定位。
优选的，所述网络协议优化方法的步骤包括：优化基于单基站定位的RRA网络协议和优化多基站网络协议。
优选的，优化所述基于单基站定位的RRA网络协议的方法包括：
测量第一次信号往返飞行时间，避免基站与车辆之间时间同步误差影响；
测量第二次信号往返飞行时间，利用增加的冗余Ack数据帧，降低数据重传对时间间隔测量的影响。
优选的，测量所述第一次信号往返飞行时间的方法包括：
Figure 396313DEST_PATH_IMAGE001
其中，t A 表示第一次信号往返飞行时间，
Figure 251136DEST_PATH_IMAGE002
表示测量存在误差情况下的信号飞行 时间，且
Figure 695852DEST_PATH_IMAGE003
表示预先定义的时间间隔，
Figure 950115DEST_PATH_IMAGE004
表示基站测量误差，
Figure 30067DEST_PATH_IMAGE005
表示车辆 测量误差，
Figure 55792DEST_PATH_IMAGE006
表示信号在车辆和基站之间的真实飞行时间；
Figure 480082DEST_PATH_IMAGE007
，τ b表示信号从车 辆到基站的测量飞行时间，包含了基站的测量误差；
Figure 944561DEST_PATH_IMAGE008
表示信号从基站到车辆的 测量飞行时间，包含了车辆的测量误差。
优选的，降低所述影响的方法包括：不启用重传机制，基站发送完Ack帧后，间隔所 述预先定义的时间间隔后，发送冗余Ack帧，之后测量所述第二次信号返回时间t B ：
Figure 551123DEST_PATH_IMAGE009
；车辆接收到冗余Ack帧，完成定位。
优选的，完成所述定位的方法包括：所述RRA定位网络通信协议收到所述Ack帧或 所述冗余Ack帧信号后，其中信号飞行时间计算分别为
Figure 731438DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 377445DEST_PATH_IMAGE011
；再利用5G下行信号通过基于宽带波束赋形变换方法估算角度参 数，实现5G单基站毫米波定位，t B 表示第二次信号返回时间。
优选的，优化所述多基站网络优化协议的方法包括：将基于所述基础的RRA定位网络通信协议，融合TDOA定位形成完善的RRA定位网络通信协议。
优选的，所述融合TDOA定位形成完善的RRA定位网络通信协议的步骤包括：车辆发送定位请求信号，多个基站接收到定位请求信号后，记录信号的到达时间，发送到MEC集中处理，时延约束的TDOA定位算法完成位置估算后，将估算后的位置信息填入冗余Ack帧的数据域，通过携带位置信息的所述冗余Ack帧发送车辆位置给车辆，通过信息融合算法融合单基站和多基站定位结果，实现兼容单基站和多基站的5G定位。
优选的，所述时延约束的TDOA定位算法，时延约束条件包括：
Figure 52140DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 231317DEST_PATH_IMAGE013
表示信号从基站发送到MEC的时间，
Figure 598845DEST_PATH_IMAGE014
表示MEC完成TDOA位置估算的计 算时间，
Figure 106050DEST_PATH_IMAGE015
表示计算结果从MEC发送到基站的时间。
优选的，所述信息融合算法包括：
Figure 335168DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 119584DEST_PATH_IMAGE017
表示基于5G上行链路的TDOA定位结果，
Figure 985909DEST_PATH_IMAGE018
表示基于5G下行链路的单基 站毫米波的定位结果，A和B为系数，满足
Figure 167361DEST_PATH_IMAGE019
的约束。与现有技术相比，本申请的有益 效果如下：
本申请针对卫星信号被遮挡的场景，基于5G单基站和毫米波定位算法，提出了基于基础的RRA协议的5G定位算法，通过测量信号在车辆与基站之间的往返飞行时间，避免了时间同步带来的定位误差；增加了冗余Ack数据帧，降低数据重传对所述时间间隔测量的影响，提高了基于单基站毫米波定位的精度。基于5G多基站、MEC和TDOA定位算，提出了基于改进的RRA协议的5G定位算法，该方法兼容单基站和多基站的5G定位方法，为车辆提供鲁棒的定位服务，补卫星定位的缺陷。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的方法流程示意图；
图2为本申请实施例融合TDOA定位的网络协议优化方法示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
基础的RRA定位网络协议的5G定位算法是基于单基站的5G毫米波定位方法利用到达时间(Time of Arrival, TOA)、到达角(Angle of Arrival, AOA)和离开角(Angle ofDeparture, AOD)实现定位，但是TOA需要在基站和车辆实现高精度的时间同步，且受到数据帧重传的影响，另外AOA和AOD的测量精度受到天线数量的影响。所以本实施例将利用路侧部署的5G定位基站和MEC提供的实时计算服务，从现有的毫米波定位算法出发，提出RRA定位网络通信协议，解决定位过程中的时间同步和数据重传导致定位精度下降问题，通过协议优化，融合TDOA定位，使定位系统兼容单基站和多基站，提高了5G定位的鲁棒性，技术路线如图1所示。
在本实施例中，在基站和车辆都装备有大规模天线阵列、基站部署在路侧且位置已知，同时车辆与路侧基站之间无遮挡的情况下，建立视距通信模型。此时，在无误差情况下的信号飞行时间τ=d/c，其中，d表示车辆与基站之间的距离，c表示光速。根据5G标准的R16版本，时间同步误差为10ns，那么定位误差为3米，达不到自动驾驶定位精度要求；同样地，数据重传会产生随机的退避时间和退避处理时间，时间测量准确性会受到影响，从而影响定位精度。
基于上述的基础RRA定位网络通信协议，提出融合TDOA定位的网络协议优化方法，其中包括优化基于单基站定位的RRA网络协议和优化多基站网络协议。
首先，测量信号往返(Round-trip)飞行时间，避免时间同步误差影响。有误差情况 下，
Figure 652700DEST_PATH_IMAGE020
，其中，
Figure 416256DEST_PATH_IMAGE021
表示预先定义的时间间隔，
Figure 345160DEST_PATH_IMAGE004
表示基站测量误差，第一次信号 往返时间为
Figure 499061DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 647146DEST_PATH_IMAGE005
表示车辆测量误差，
Figure 655422DEST_PATH_IMAGE002
为测量存在误差情况下的信号飞行时间，
Figure 129129DEST_PATH_IMAGE006
为信 号在车辆和基站之间的真实飞行时间；其中，
Figure 770325DEST_PATH_IMAGE007
，表示信号从车辆到基站的测量 飞行时间，包含了基站的测量误差；
Figure 348200DEST_PATH_IMAGE008
表示信号从基站到车辆的测量飞行时间， 包含了车辆的测量误差。
之后，利用增加的冗余Ack数据帧，降低重传对时间间隔测量的影响。由于数据帧 退避后重传会对时间间隔测量的准确性有影响，本申请不启用重传机制，基站发送完Ack帧 后，间隔
Figure 351928DEST_PATH_IMAGE021
后，发送冗余Ack，之后测量第二次信号返回时间t B 为：
Figure 871902DEST_PATH_IMAGE009
。 因为连续2次发生碰撞的概率低很多，车辆只要接收到任何一个Ack，就可以定位，降低了数 据重传的影响。基于单基站定位的RRA网络协议的优化。
如图2虚线部分所示，RRA定位网络协议只要收到Ack或冗余Ack信号就可以利用5G 下行信号通过基于宽带波束赋形变换等方法估算角度(AOA和AOD)参数，其中信号飞行时间 计算分别为
Figure 62712DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 942812DEST_PATH_IMAGE011
，可以实现5G单基站毫米波定 位。
之后，将上述时间间隔应用到融合TDOA定位的网络通信协议中，完成多基站网络协议优化。本实施例在RRA定位网络协议的基础上，提出融合TDOA定位的网络协议优化方法，如图2实线部分所示，车辆发送定位请求信号，多个基站接收到定位请求信号后，记录信号到达时间，发送到MEC集中处理，MEC根据TDOA算法完成位置估算后，通过冗余Ack发送车辆位置给车辆(这里的冗余Ack与上述步骤不同，携带了车辆位置)，得到信息融合的结果：
Figure 535467DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 23080DEST_PATH_IMAGE017
表示基于5G上行链路的TDOA定位结果，
Figure 592864DEST_PATH_IMAGE018
表示基于5G下行链路的单基 站毫米波的定位结果，A和B为系数，满足
Figure 152022DEST_PATH_IMAGE019
的约束。
融合TDOA定位的网络通信协议中的TDOA定位算法在计算时间上存在如下约束条件：
Figure 740129DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 195381DEST_PATH_IMAGE013
表示信道到达时间从基站发送到MEC的时间，
Figure 750996DEST_PATH_IMAGE014
表示MEC完成TDOA位置 估算的计算时间，
Figure 520369DEST_PATH_IMAGE015
表示计算结果从MEC发送到基站的时间。即信道到达时间从基站发送 到MEC的时间
Figure 353196DEST_PATH_IMAGE013
、MEC完成TDOA位置估算的计算时间
Figure 871027DEST_PATH_IMAGE014
和计算结果(车辆位置)从MEC发送 到基站的时间
Figure 789305DEST_PATH_IMAGE015
之和不能超过
Figure 300051DEST_PATH_IMAGE022
。由于MEC下沉至定位网络边缘部署，
Figure 721806DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 971390DEST_PATH_IMAGE015
非常 小，主要考虑TDOA定位算法计算时间。最后基于网络协议优化方法，形成完善的所述RRA定 位网络通信协议，完成5G协同定位。
在本实施例中，还提供了MEC辅助的时延约束下的TDOA定位算法研究。从非时延约束的TDOA定位算法入手，比如Fang、Taylor、Chan算法等，拟从两个方面来减少TDOA定位算法的计算时间。
第一，硬件计算资源方面，通过多次重复实验，找出算法所需要的计算资源上限，在MEC上预留足够的计算资源，减少因计算资源瓶颈而产生额外时间。
第二，算法计算时间复杂度方面，重新设计算法流程，缩减或替换耗时但又不关键的算法分支，完成算法的裁剪与优化；当基站数大于3时，控制参与TDOA位置估算的基站数量，通过实验找出最优的数量阈值M，在定位精度和计算时间之间取得平衡。
以上所述的实施例仅是对本申请优选方式进行的描述，并非对本申请的范围进行限定，在不脱离本申请设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本申请权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，步骤包括：
制定基础的RRA定位网络通信协议；
基于所述基础的RRA定位网络通信协议，融合TDOA定位，提出网络协议优化方法，形成完善的RRA定位网络通信协议和约束条件；
基于所述完善的RRA定位网络通信协议，构建融合定位算法，完成5G定位。
2.根据权利要求1所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，所述网络协议优化方法的步骤包括：优化基于单基站定位的RRA网络协议和优化多基站网络协议。
3.根据权利要求2所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，优化所述基于单基站定位的RRA网络协议的方法包括：
测量第一次信号往返飞行时间，避免基站与车辆之间时间同步误差影响；
测量第二次信号往返飞行时间，利用增加的冗余Ack数据帧，降低数据重传对时间间隔测量的影响。
4.根据权利要求3所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，测量所述第一次信号往返飞行时间的方法包括：
Figure 371426DEST_PATH_IMAGE001
其中，t A 表示第一次信号往返飞行时间，
Figure 209938DEST_PATH_IMAGE002
表示测量存在误差情况下的信号飞行时间， 且
Figure 724096DEST_PATH_IMAGE003
表示预先定义的时间间隔，
Figure 588146DEST_PATH_IMAGE004
表示基站测量误差，
Figure 871360DEST_PATH_IMAGE005
表示车辆测量误 差，
Figure 116659DEST_PATH_IMAGE006
表示信号在车辆和基站之间的真实飞行时间；
Figure 852534DEST_PATH_IMAGE007
，τ b表示信号从车辆到基 站的测量飞行时间，包含了基站的测量误差；
Figure 785855DEST_PATH_IMAGE008
表示信号从基站到车辆的测量飞 行时间，包含了车辆的测量误差。
5.根据权利要求4所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，降低所述影 响的方法包括：不启用重传机制，基站发送完Ack帧后，间隔所述预先定义的时间间隔后，发 送冗余Ack帧，之后测量所述第二次信号返回时间t B ：
Figure 172843DEST_PATH_IMAGE009
；车辆接收到 冗余Ack帧，完成定位。
6.根据权利要求5所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，完成所述定 位的方法包括：所述RRA定位网络通信协议收到所述Ack帧或所述冗余Ack帧信号后，其中信 号飞行时间计算分别为
Figure 838310DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 61481DEST_PATH_IMAGE011
；再利用5G下行信号 通过基于宽带波束赋形变换方法估算角度参数，实现5G单基站毫米波定位，t B 表示第二次 信号返回时间。
7.根据权利要求2所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，优化所述多基站网络优化协议的方法包括：将基于所述基础的RRA定位网络通信协议，融合TDOA定位形成完善的RRA定位网络通信协议。
8.根据权利要求7所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，所述融合TDOA定位形成完善的RRA定位网络通信协议的步骤包括：车辆发送定位请求信号，多个基站接收到定位请求信号后，记录信号的到达时间，发送到MEC集中处理，时延约束的TDOA定位算法完成位置估算后，将估算后的位置信息填入冗余Ack帧的数据域，通过携带位置信息的所述冗余Ack帧发送车辆位置给车辆，通过信息融合算法融合单基站和多基站定位结果，实现兼容单基站和多基站的5G定位。
9.根据权利要求8所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，所述时延约束的TDOA定位算法，时延约束条件包括：
Figure 18067DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 275873DEST_PATH_IMAGE013
表示信号从基站发送到MEC的时间，
Figure 174559DEST_PATH_IMAGE014
表示MEC完成TDOA位置估算的计算时 间，
Figure 337556DEST_PATH_IMAGE015
表示计算结果从MEC发送到基站的时间。
10.根据权利要求8所述的兼容单基站和多基站的5G定位方法，其特征在于，所述信息融合算法包括：
Figure 81521DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 193834DEST_PATH_IMAGE017
表示基于5G上行链路的TDOA定位结果，
Figure 263421DEST_PATH_IMAGE018
表示基于5G下行链路的单基站毫米 波的定位结果，A和B为系数，满足
Figure 211916DEST_PATH_IMAGE019
的约束。
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