CN116170752B - 基于深组合辅助的5g多径间歇性跟踪装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置和方法，采用深组合辅助5G信号的多径跟踪，有效应对由于信号缺失和路径消亡带来的观测缺失下的多径跟踪，间歇性切换跟踪模式避免了由于短期观测缺失导致多径跟踪环路失效，减少重新参数估计的次数，跟踪环路稳定性强。在5G定位机会信号间断和路径消亡的时刻，多径跟踪系统仍可以输出包括信号首达径在内的多径时延信息，跟踪环路可以持续工作，间歇性跟踪多径时延参数，其它时刻由深组合提供辅助观测量，可以避免由于5G定位机会信号间断和信号首达径消亡带来的5G多径跟踪系统失效，有助于获取更加可靠的多径时延跟踪值和提升定位服务性能。

Description

基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置和方法

技术领域

本发明涉及5G室内定位技术领域，具体涉及一种基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置和方法。

背景技术

基于位置的服务（location-based service, LBS）有广阔的研究前景和服务需求，前提是提供精确可靠的定位和导航服务。现有的全球卫星导航系统仅在室外区域才能提供精确可靠的定位、导航解决方案，在室内恶劣的多径场景下环境往往会失去作用，需要其它定位手段作为补充。

服务需求驱动技术发展，基于蜂窝移动网络定位机会信号的信号跟踪方案在近几年引起广泛的关注，其可以快速获得时延参数用于定位解算。5G移动通信系统作为最新一代蜂窝移动通信技术，5G室内定位方案相比于其他室内定位方案在一些方面有着突出优势。我国5G网络正在快速建设，5G基站在城区和室内有着良好的设备覆盖密度，针对商用5G基站设计多径跟踪方案推广性强。5G下行定位机会信号包括同步信号、信道状态参考信号和定位参考信号，其有周期性播发的特点，十分适用于定位服务，但受限于通信场景，无法全天候不间断地发送定位机会信号。并且在室内环境下，多径效应严重干扰信号跟踪，容易出现首达径消亡的情况，严重影响信号跟踪和定位解算。在未来的3GPP 标准组织的工作中，定位关键技术将聚焦在视距/非视距识别、多径辅助定位等技术。所以，探索更加灵活的5G多径跟踪方案有助于获得更加准确的信号首达径估计，以及获得更高精度更可靠的定位精度。

在室内场景下，以下情况会经常性出现：当5G定位机会信号间断的时候，多径跟踪环路无法获取信息，导致跟踪环路不能及时更新跟踪结果。同时，在信号首达径消亡的时刻，由于信号首达径占接收的多径信号的绝大部分能量，这时多径跟踪环路的性能也会出现较大变化。深组合技术已经被广泛用于辅助GNSS信号跟踪环路，深组合需要自主设计跟踪环路，并结合组合导航系统。

深组合技术常被用于辅助基带跟踪环路的本地信号的多普勒频移和码相位生成，可以有效提升信号首达径的跟踪性能。但在蜂窝移动信号跟踪领域关于深组合的研究较为空白。深组合区别于紧组合、松组合的一个特点是，它可以嵌入到跟踪环路里去，(GNSS或者5G)跟踪环路重新启动需要重新(捕获)估计多径参数。由于在室内有很多遮挡，存在信号缺失(例如GNSS信号全天候播发、5G间断性播发，隔一段周期发送定位机会信号)、信号首达径消亡的情况，不加深组合的跟踪环路会因缺少观测量而导致无法工作。加入深组合后可以辅助其持续跟踪每一个时刻的时延信息，等待信号恢复后再继续跟踪。现有深组合或者其他组合方式都是辅助首达径的跟踪，不支持多径跟踪，无法满足多径辅助定位和视距/非视距识别等5G新定位技术的需求，尤其是室内动态场景下的5G多径跟踪技术。因此，研究适合室内场景的多径跟踪方案，有助于提升动态场景下多径跟踪环路的稳定性，使得定位服务更加可靠。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置和方法，可以有效应对由于信号缺失和路径消亡带来的观测缺失下的多径跟踪，间歇性切换跟踪模式避免了由于短期观测缺失导致多径跟踪环路失效，减少重新参数估计的次数，跟踪环路稳定性强；本发明跟踪的多径时延信息可以满足多径辅助定位和视距/非视距识别等5G新定位技术的需求，尤其适合室内动态场景下的5G多径跟踪技术。

本发明基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置，采用深组合的方式辅助5G信号的多径跟踪，避免由于信号缺失和路径消亡带来的观测缺失下的多径跟踪环路失效的情况，包括5G基站、信号处理单元、多径估计单元、多径跟踪单元、深组合单元和多径关联单元；

所述的5G基站用于产生5G信号并输出给信号处理单元；

所述的信号处理单元用于处理5G信号，输出信号处理结果给多径跟踪单元的窄相关模块，输出频域信号给多径跟踪单元的路径判决模块和多径估计单元；

所述的多径估计单元用于估计信号的多径参数信息，对输入的信号处理单元的信号处理结果，或者对输入的多径关联单元的多径参数信息，判断路径数目是否改变，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；

所述的多径跟踪单元包括窄相关模块、跟踪模块和路径判决模块；

该窄相关模块用于对信号处理单元的信号处理结果进行窄相关以及求和操作，获得窄相关结果向量并输出给多径跟踪单元的跟踪模块；

该跟踪模块用于对多径估计单元的多径参数信息执行跟踪算法，跟踪多径时延信息，并传输给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元；

该路径判决模块用于路径数目判决；对信号处理单元输入的频域信号执行路径判决算法，并在多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径时延信息中，判断适合的路径数目和对应的多径时延参数，输出路径数目和对应的多径参数信息给多径关联单元；

所述的深组合单元包括惯导模块、时延估计模块和位置解算模块；

该惯导模块用于获取终端的速度和加速度信息，并输出给深组合单元的时延估计模块和位置解算模块；

该时延估计模块用于对深组合单元的惯导模块输入的速度和加速度信息和位置解算模块输入的位置信息，估计观测缺失下的多径时延信息，输出该多径时延信息给多径关联单元，输出首径时延信息给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；

该位置解算模块用于对输入的多径关联单元的多径时延信息和深组合单元的惯导模块的速度和加速度信息，解算终端位置和虚拟基站位置，输出位置信息给深组合单元的时延估计模块，该基站位置固定不变并且事先知道；

所述的多径关联单元用于对每个时刻来自多径跟踪单元的跟踪模块的多径参数信息、来自多径跟踪单元的路径判决模块的路径数目和对应的多径参数信息和来自深组合单元的时延估计模块的多径时延信息，对多径参数信息进行分类并存储，根据路径数目判断是否观测缺失，并输出多径参数信息给多径估计单元辅助路径估计，输出多径时延信息给深组合单元的位置解算模块，并输出每个时刻的多径时延参数作为跟踪结果。

所述信号处理单元处理5G信号，指的是提取5G信号中的信号配置信息，对5G信号进行定时同步，而后恢复成频域信号，将该频域信号与本地信号相关后得到信号处理结果。

所述多径估计单元在跟踪过程之前的初始化阶段，输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；在跟踪过程中，输入多径关联单元的多径参数信息，判断路径数目是否改变；若增加，继续输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出增加路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；若不变，无输出；若减少，执行多径估计算法，输出减少路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块。

所述的多径跟踪单元的跟踪模块，在初始化阶段，初始化跟踪算法的参数，输入多径估计单元的多径参数信息，输出0时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元；在跟踪阶段，输入多径估计单元的多径参数信息，对路径数目增加或减少时变更的参数以及路径数目不变时无需变更的参数执行跟踪算法，输出t时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元。

所述深组合单元的时延估计模块处理如下流程：

假设深组合单元的位置解算模块输入的位置信息包括M个基站坐标、第m个基站对应的N个虚拟基站坐标、k时刻解算得到终端位置坐标/>；则在第m个基站的k时刻，时延估计模块会估计到N+1个时延参数，估计到的时延参数中间量为：

其中，c表示光速；经过加权滤波，第m个基站的k时刻的时延参数为：

其中，k时刻时延参数的改变量，/>为加权滤波因子，取值区间为/>；

输出多径时延信息给多径关联单元，输出首径时延给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；

所述多径关联单元根据路径数目判断是否观测缺失的步骤是：

假设k时刻，接收到多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径参数信息为：，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延的改变量参数，/>取值的集合/>等于集合/>，/>为跟踪模块的路径数目；k时刻，接收到多径跟踪单元的多径判决模块输入的路径数目为/>和对应的多径参数信息为：/>，其中/>、/>和/>分别表示第条路径的幅度、时延和时延的改变量参数，/>取值的集合/>属于集合/>；的每个元素在/>中都能找到；

（1）若跟踪模块的路径数目等于多径判决模块输入的路径数目，即，判断未发生观测缺失，则输出多径参数信息为：/>；

（2）若跟踪模块的路径数目大于多径判决模块输入的路径数目，即，判断发生观测缺失；若发生5G下行信号间断的情况，则输出深组合单元的时延估计模块输入的多径时延信息/>给深组合单元的位置解算模块；若发生首达径消亡的情况，即跟踪模块输入的多径参数信息的第0条路径的参数无法在多径判决模块输入的多径参数信息中找到，则为了实现首达径的间歇性跟踪，采用深组合单元的时延估计模块的多径时延信息和上一个时刻首达径参数，输出的多径参数信息为：；

（3）若跟踪模块的路径数目小于多径判决模块输入的路径数目，即，则输出的多径参数信息为：/>，输出多径参数信息给多径估计单元的同时，启动多径估计单元，并重新估计/>条路径参数。

本发明基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪方法，包括如下步骤：

步骤1、5G基站产生5G信号并输出给信号处理单元，至步骤2；

深组合单元的惯导模块获取终端的速度和加速度信息，将速度和加速度信息输出给深组合单元的时延估计模块，至步骤9；将速度和加速度信息输出至位置解算模块，进入步骤8；

步骤2、信号处理单元处理5G信号，输出信号处理结果给多径跟踪单元的窄相关模块，至步骤3 ；输出频域信号给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出频域信号给多径估计单元，至步骤4；

所述信号处理单元处理5G信号，指的是提取5G信号中的信号配置信息，对5G信号进行定时同步，而后恢复成频域信号，将该频域信号与本地信号相关后得到信号处理结果；

步骤3、所述多径跟踪单元的窄相关模块对信号处理单元的信号处理结果进行窄相关以及求和操作，获得窄相关结果向量并输出给多径跟踪单元的跟踪模块，至步骤6 ；

步骤4、在跟踪过程之前的初始化阶段，所述的多径估计单元输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块，至步骤6 ；

步骤5、在跟踪过程中，所述的多径估计单元对步骤10多径关联单元输入的多径参数信息，判断路径数目是否改变；若增加，继续输入步骤2中信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出增加路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；若不变，无输出；若减少，执行多径估计算法，输出减少路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；

步骤6、该多径跟踪单元的跟踪模块，在初始化阶段，在初始化跟踪算法的参数后，对多径估计单元输入的多径参数信息执行跟踪算法，输出0时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出0时刻的多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；

在跟踪阶段，输入多径估计单元的多径参数信息，对路径数目增加或减少时变更的参数以及路径数目不变时无需变更的参数执行跟踪算法，输出t时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出t时刻的多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；

步骤7、该路径判决模块对信号处理单元输入的频域信号执行路径判决算法，并在多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径时延信息中，判断适合的路径数目和对应的多径时延参数，输出路径数目和对应的多径参数信息给多径关联单元，至步骤10 ；

步骤8、深组合单元的位置解算模块对步骤10中多径关联单元输入的多径时延信息和步骤1中深组合单元的惯导模块的速度和加速度信息，解算终端位置和虚拟基站位置，输出位置信息给深组合单元的时延估计模块，至步骤9，该基站位置固定不变并且事先知道；

步骤9、深组合单元的时延估计模块对步骤1中深组合单元的惯导模块输入的速度和加速度信息和步骤8中位置解算模块输入的位置信息，估计观测缺失下的多径时延信息，输出该多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；输出首径时延信息给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步，至步骤2；

步骤10、所述的多径关联单元对每个时刻来自步骤6中多径跟踪单元的跟踪模块的多径参数信息、来自步骤7中多径跟踪单元的路径判决模块的路径数目和对应的多径参数信息和来自步骤9中深组合单元的时延估计模块的多径时延信息，对多径参数信息进行分类并存储，根据路径数目判断是否观测缺失，并输出多径参数信息给多径估计单元辅助路径估计，至步骤5，输出多径时延信息给深组合单元的位置解算模块，至步骤8；并输出每个时刻的多径时延参数作为跟踪结果。

一种设备，所述设备包括处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于根据所述计算机程序执行上述基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪方法。

一种运行指令的芯片，该芯片用于执行上述基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪方法。

本发明采用深组合辅助5G信号的多径间歇性跟踪，可以有效应对由于信号缺失和路径消亡带来的观测缺失下的多径跟踪，间歇性切换跟踪模式避免了由于短期观测缺失导致多径跟踪环路失效，减少重新参数估计的次数，跟踪环路稳定性强。在5G定位机会信号间断和路径消亡的时刻，多径跟踪系统仍可以输出包括信号首达径在内的多径时延信息，跟踪环路可以持续工作，间歇性跟踪多径时延参数，其它时刻由深组合提供辅助观测量，避免由于5G定位机会信号间断和信号首达径消亡带来的5G多径跟踪系统失效，有助于获取更加可靠的多径时延跟踪值和提升定位服务性能。

附图说明

图1为本发明的系统原理框图；

图2为本发明仿真实验中观测缺失下的路径可视化示意图；

图3为本发明仿真实验中实现间歇性跟踪的路径可视化示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的部份实施例， 而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图1所示，本发明实施例一涉及一种基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置，采用深组合的方式辅助5G信号的多径跟踪，可以避免由于信号缺失和路径消亡带来的观测缺失下的多径跟踪环路失效的情况，有助于获取更加可靠的多径时延跟踪值和提升定位服务性能，包括5G基站、信号处理单元、多径估计单元、多径跟踪单元、深组合单元和多径关联单元；

所述的5G基站用于产生5G信号并输出给信号处理单元；

所述的信号处理单元用于处理5G信号，输出信号处理结果给多径跟踪单元的窄相关模块，输出频域信号给多径跟踪单元的路径判决模块和多径估计单元；具体为：提取5G信号中的信号配置信息，对5G信号进行定时同步，而后恢复成频域信号，将该频域信号与本地信号相关后得到信号处理结果，输出信号处理结果给多径跟踪单元的窄相关模块，输出频域信号给多径跟踪单元的路径判决模块和多径估计单元；

所述的多径估计单元用于估计信号的多径参数信息，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；具体为：

（1）在跟踪过程之前的初始化阶段，输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；

（2）在跟踪过程中，输入多径关联单元的多径参数信息，判断路径数目是否改变；若增加，继续输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出增加路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；若不变，无输出；若减少，执行多径估计算法，输出减少路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；

所述的多径跟踪单元包括窄相关模块、跟踪模块和路径判决模块；

该窄相关模块用于对信号处理单元的信号处理结果进行窄相关以及求和操作，获得窄相关结果向量并输出给多径跟踪单元的跟踪模块；

该跟踪模块用于对多径估计单元的多径参数信息执行跟踪算法，跟踪多径时延信息，并传输给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元；具体为：

（1）在初始化阶段，初始化跟踪算法的参数；输入多径估计单元的多径参数信息，输出0时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元；

（2）在跟踪阶段，输入多径估计单元的多径参数信息，对路径数目增加或减少时变更的参数以及路径数目不变时无需变更的参数执行跟踪算法，输出t时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元；

该路径判决模块用于路径数目判决；具体为：对信号处理单元输入的频域信号执行路径判决算法，并在多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径时延信息中，判断适合的路径数目和对应的多径时延参数，输出路径数目和对应的多径参数信息给多径关联单元；

所述的深组合单元包括惯导模块、时延估计模块和位置解算模块；

该惯导模块用于获取终端的速度和加速度信息，并输出给深组合单元的时延估计模块和位置解算模块；

该时延估计模块用于对深组合单元惯导模块输入的速度和加速度信息和位置解算模块输入的位置信息，估计观测缺失下的多径时延信息，输出该多径时延信息给多径关联单元，输出首径时延信息给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；

该位置解算模块用于对输入的多径关联单元的多径时延信息和深组合单元惯导模块的速度和加速度信息，解算终端位置和虚拟基站位置，输出位置信息给深组合单元的时延估计模块，该基站位置固定不变并且事先知道；

所述的多径关联单元用于对每个时刻来自多径跟踪单元的跟踪模块的多径参数信息、来自多径跟踪单元的路径判决模块的路径数目和对应的多径参数信息和来自深组合单元的时延估计模块的多径时延信息，对多径参数信息进行分类并存储，根据路径数目判断是否观测缺失，并输出多径参数信息给多径估计单元辅助路径估计，输出多径时延信息给深组合单元的位置解算模块，并输出每个时刻的多径时延参数作为跟踪结果；

所述深组合单元的时延估计模块的具体处理流程如下：

假设位置解算模块输入的位置信息包括M个基站坐标、第m个基站对应的N个虚拟基站坐标、k时刻解算得到终端位置坐标/>；在第m个基站的k时刻，时延估计模块会估计到N+1个时延参数，估计到的时延参数中间量/>为：

其中，c表示光速；经过加权滤波，第m个基站的k时刻的时延参数为：

其中，k时刻时延参数的改变量，/>为加权滤波因子，取值区间为/>；输出多径时延信息/>给多径关联单元，输出首径时延/>给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；

所述多径关联单元根据路径数目判断是否观测缺失的步骤是：：

假设k时刻，接收到多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径参数信息为：，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延的改变量参数，/>取值的集合/>等于集合/>，/>为跟踪模块的路径数目；k时刻，接收到多径跟踪单元的多径判决模块输入的路径数目为/>和对应的多径参数信息为：/>，其中/>、/>和/>分别表示第条路径的幅度、时延和时延的改变量参数，/>取值的集合/>属于集合/>；的每个元素在/>中都能找到；

（1）若跟踪模块的路径数目等于多径判决模块输入的路径数目，即，判断未发生观测缺失，则输出多径参数信息为：/>；

（2）若跟踪模块的路径数目大于多径判决模块输入的路径数目，即，判断发生观测缺失；若发生5G下行信号间断的情况，则输出深组合单元的时延估计模块输入的多径时延信息/>给深组合单元的位置解算模块；若发生首达径消亡的情况，即跟踪模块输入的多径参数信息的第0条路径的参数无法在多径判决模块输入的多径参数信息中找到，则为了实现首达径的间歇性跟踪，采用深组合单元的时延估计模块的多径时延信息和上一个时刻首达径参数，输出的多径参数信息为：；

（3）若跟踪模块的路径数目小于多径判决模块输入的路径数目，即，则输出的多径参数信息为：/>，输出多径参数信息给多径估计单元的同时，启动多径估计单元，并重新估计/>条路径参数。

为了更加理解上述技术方案实现的效果，将本发明的装置应用在室内多径场景下，该场景下：5G定位机会信号出现规律的信号间断，普通多径跟踪系统无法正常工作；在第21个跟踪时刻，信号首达径消亡，第27个跟踪时刻，信号首达径重新出现，普通多径跟踪系统无法获得该段时间内的信号首达径时延信息，如图2所示；

采取本发明的装置后，通过深组合单元的时延估计模块输出的多径时延信息，多径关联单元可以正常在5G定位机会信号间断的时刻输出多径时延参数，也可以在信号首达径消亡时刻，正常输出首达径的时延参数，如图3所示；

上述仿真说明，本发明可以在5G定位机会信号间断和路径消亡的时刻，输出包括信号首达径在内的多径时延信息，跟踪环路可以持续工作，间歇性跟踪多径时延参数，其它时刻由深组合提供辅助观测量。本发明通过深组合辅助能实现对5G多径信号的间歇性跟踪，尤其适应于室内场景观测缺失的情况。

实施例二

本发明实施例二涉及一种基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪方法，包括如下步骤：

步骤1、5G基站产生5G信号并输出给信号处理单元，至步骤2；

深组合单元的惯导模块获取终端的速度和加速度信息，将速度和加速度信息输出给深组合单元的时延估计模块，至步骤9；将速度和加速度信息输出至位置解算模块，进入步骤8；

步骤2、信号处理单元处理5G信号，输出信号处理结果给多径跟踪单元的窄相关模块，至步骤3 ；输出频域信号给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出频域信号给多径估计单元，至步骤4；

所述信号处理单元处理5G信号，指的是提取5G信号中的信号配置信息，对5G信号进行定时同步，而后恢复成频域信号，将该频域信号与本地信号相关后得到信号处理结果；

步骤3、所述多径跟踪单元的窄相关模块对信号处理单元的信号处理结果进行窄相关以及求和操作，获得窄相关结果向量并输出给多径跟踪单元的跟踪模块，至步骤6 ；

步骤4、在跟踪过程之前的初始化阶段，所述的多径估计单元输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块，至步骤6 ；

步骤5、在跟踪过程中，所述的多径估计单元对步骤10多径关联单元输入的多径参数信息，判断路径数目是否改变；若增加，继续输入步骤2中信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出增加路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；若不变，无输出；若减少，执行多径估计算法，输出减少路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；

步骤6、该多径跟踪单元的跟踪模块，在初始化阶段，在初始化跟踪算法的参数后，对多径估计单元输入的多径参数信息执行跟踪算法，输出0时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出0时刻的多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；

在跟踪阶段，输入多径估计单元的多径参数信息，对路径数目增加或减少时变更的参数以及路径数目不变时无需变更的参数执行跟踪算法，输出t时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出t时刻的多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；

步骤7、该路径判决模块对信号处理单元输入的频域信号执行路径判决算法，并在多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径时延信息中，判断适合的路径数目和对应的多径时延参数，输出路径数目和对应的多径参数信息给多径关联单元，至步骤10 ；

步骤8、深组合单元的位置解算模块对步骤10中多径关联单元输入的多径时延信息和步骤1中深组合单元的惯导模块的速度和加速度信息，解算终端位置和虚拟基站位置，输出位置信息给深组合单元的时延估计模块，至步骤9，该基站位置固定不变并且事先知道；

步骤9、深组合单元的时延估计模块对步骤1中深组合单元的惯导模块输入的速度和加速度信息和步骤8中位置解算模块输入的位置信息，估计观测缺失下的多径时延信息，输出该多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；输出首径时延信息给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步，至步骤2；

所述深组合单元的时延估计模块处理如下流程：

假设深组合单元的位置解算模块输入的位置信息包括M个基站坐标、第m个基站对应的N个虚拟基站坐标、k时刻解算得到终端位置坐标/>；则在第m个基站的k时刻，时延估计模块会估计到N+1个时延参数，估计到的时延参数中间量为：

其中，c表示光速；经过加权滤波，第m个基站的k时刻的时延参数为：

其中，k时刻时延参数的改变量，/>为加权滤波因子，取值区间为/>；

输出多径时延信息给多径关联单元，输出首径时延给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；

步骤10、所述的多径关联单元对每个时刻来自步骤6中多径跟踪单元的跟踪模块的多径参数信息、来自步骤7中多径跟踪单元的路径判决模块的路径数目和对应的多径参数信息和来自步骤9中深组合单元的时延估计模块的多径时延信息，对多径参数信息进行分类并存储，根据路径数目判断是否观测缺失，并输出多径参数信息给多径估计单元辅助路径估计，至步骤5，输出多径时延信息给深组合单元的位置解算模块，至步骤8；并输出每个时刻的多径时延参数作为跟踪结果；

所述多径关联单元根据路径数目判断是否观测缺失的步骤是：

假设k时刻，接收到多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径参数信息为：，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延的改变量参数，/>取值的集合/>等于集合/>，/>为跟踪模块的路径数目；k时刻，接收到多径跟踪单元的多径判决模块输入的路径数目为/>和对应的多径参数信息为：/>，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延的改变量参数，/>取值的集合/>属于集合/>；/>的每个元素在/>中都能找到；

（1）若跟踪模块的路径数目等于多径判决模块输入的路径数目，即，判断未发生观测缺失，则输出多径参数信息为：/>；

（2）若跟踪模块的路径数目大于多径判决模块输入的路径数目，即，判断发生观测缺失；若发生5G下行信号间断的情况，则输出深组合单元的时延估计模块输入的多径时延信息/>给深组合单元的位置解算模块；若发生首达径消亡的情况，即跟踪模块输入的多径参数信息的第0条路径的参数无法在多径判决模块输入的多径参数信息中找到，则为了实现首达径的间歇性跟踪，采用深组合单元的时延估计模块的多径时延信息和上一个时刻首达径参数，输出的多径参数信息为：；

（3）若跟踪模块的路径数目小于多径判决模块输入的路径数目，即，则输出的多径参数信息为：/>，输出多径参数信息给多径估计单元的同时，启动多径估计单元，并重新估计/>条路径参数。/>

为了便于理解上述实施例，进一步简述本发明中涉及的各功能模块的原理。

5G基站发出的5G信号模型为：以一个时隙的定位参考信号映射为例：

其中，表示第/>个OFDM符号的PRS加扰序列，/>表示PRS加扰序列索引，表示一个索引为/>的RE，时域OFDM符号索引/>，频域子载波索引/>，/>表示频域密度，偏移/>；/>表示序列映射到频域子载波上的子载波数量，/>表示DFT点数，/>经过补零后子载波数量等于/>，/>代表时域离散采样点索引，/>代表循环前缀长度。多径条件下，5G信号模型可表示为离散的路径叠加：

其中，表示时域的离散采样点索引，总共有/>条信号到达路径，/>、/>和/>分别代表第/>条路径的幅度、时延和相位参数，/>为基带5G信号，/>代表/>经过时延后的采样信号，/>为噪声项；

信号处理单元的处理流程如下：

下变频到基带，利用同步信号块完成符号定时同步与频偏估计，获取必要的配置文件，生成本地参考信号完成对接收信号码相位的估计，估计到的首达径时延分为整数倍时延和小数倍时延，补偿小数倍时延后，该5G信号处理模块处理后的输出信号为：

其中，表示经过补偿整数倍时延后DFT的频域信号，/>为频域子载波的索引，为DFT点数；

多径估计单元的处理流程为：

多径信号模型含有幅度、时延/>和相位/>，所以从相关函数形式来看，这些即为待求解的多径参数，估计参数的路径数量由多径关联单元控制，根据MEDLL计算最小化均方误差的估计获得；

多径跟踪单元的窄相关模块的处理流程为：

利用本地信号构造一组等间距的窄相关器作为观测，即乘一组e指数的相位，其本地信号和相关器输出有：

其中，表示/>的第/>个OFDM符号的信号经过DFT后的频域信号，/>代表计算索引为/>的窄相关器的输出中间变量，/>，/>表示相关范围的下界和上界，为相关器间距，窄相关器个数为/>个，这里/>且/>，表示窄相关；实际上/>是以时间/>为单位的，/>其表示在时域区间/>连续的相关函数/>中等间距地取/>个离散采样点；

多径跟踪单元的跟踪模块的处理流程为：

(1) 运动模型：假设路径在/>时刻的路径幅度、时延、时延的改变量参数为，则/>时刻所有/>条路径的状态向量为/>；在每一个跟踪间隔，使用如下的线性模型和具有正态分布的附加噪声预测状态量：

其中，、/>和/>分别表示/>时刻所有/>条路径的路径幅度、时延、时延改变量参数的向量形式，/>、/>和/>表示/>、/>和/>分别对应的正态分布噪声项，表示成矩阵形式有：

其中代表过程噪声矩阵，信号路径到达数目/>时，状态转移矩阵/>大小为3×3维矩阵，可以用/>表示/>时的3P×3P维状态转移矩阵，该运算表示其与P×P维度的单位矩阵的克罗内克积；

(1)作为(3)跟踪过程扩展卡尔曼滤波的基础，解释、/>和/>的含义；

(2) 观测模型：观测模型作为(3)跟踪过程扩展卡尔曼滤波的基础，观测量由一组窄相关器的输出给出，其给出了实际相关函数的一组离散取值，/>矩阵的计算如下所示：

理想相关函数的近似计算可以表示为：

其中，针对不同的信号参数配置集合，和/>与信号的加扰序列长度和采样频率有关，/>为理想相关函数的第一峰高度，/>越大理想相关函数第一零点越近，多径环境下，实际相关函数有：

表示第/>条路径的到达相位，一组窄相关器观测量的一阶泰勒展开为：

映射关系可表示为：

其中，观测矩阵的维度大小为/>；/>对应第/>个窄相关器代表的时延量，共有/>个窄相关器。

(2)作为(3)跟踪过程扩展卡尔曼滤波的基础，解释和/>的含义；

(3) 跟踪过程按以下五个扩展卡尔曼滤波器公式计算，其中，加粗的变量表示向量和矩阵，观测矩阵H为一阶泰勒级数展开构成的雅可比矩阵，代表一组窄相关器输出的观测向量：

其中，符号的表示规则有，加粗字体表示向量或矩阵，括号中的索引表示滤波时刻；代表协方差矩阵，/>不为零矩阵即可，/>表示卡尔曼滤波增益，/>表示观测噪声，/>代表单位矩阵；/>代表t时刻的先验估计协方差矩阵，/>代表t时刻的后验估计协方差矩阵，/>代表t时刻的先验估计状态向量，/>代表t时刻的后验估计状态向量；每一个跟踪时刻t输出/>作为跟踪结果；

深组合单元的位置解算模块，存储有M个基站坐标，通过BP-SLAM算法解算得到第m个基站对应的N个虚拟基站坐标/>，通过LS算法或惯导模块的速度和加速度信息解算得到k时刻终端位置坐标为；

深组合单元的惯导模块为深组合单元的位置解算模块提供终端的速度和加速度信息；

多径跟踪单元的路径判决模块的处理流程为：

计算t时刻的不同路径数目的路径数目判别因子：

其中，为t时刻先验估计路径数目，/>为整数，其绝对值一般不超过3，表示向上向下计算多个路径数目判别因子，/>为路径数目变更的惩罚因子，/>为路径数目过高的惩罚因子，同时残余信号权重为：

其中残余信号为，接收到的信号扣除当前估计到的信号：

其中，表示该变量的先验条件，如/>表示t时刻估计到的与/>路径数目对应的对真实信号的估计值，由/>条路径对应的多径参数计算得到。

当路径数目高于当前时刻的路径数目时，即时，使用最大似然模块从残余信号中重新估计/>条最可能的路径，并计算/>条路径的路径数目判别因子；

当路径数目低于当前时刻的路径数目时，即时，从上一时刻估计到/>的路径中多次并且不重复地选择/>条路径之和计算/>，计算剩下/>条路径的残余信号能量/>，重复/>次，并依次记录进残余信号能量数组；残余信号能量最小的/>条路径之和即可组成当前应估计到的信号/>，并计算/>条路径的路径数目判别因子；

计算结束后，获得一个路径数目判别因子数组，认为路径数目判别因子最小的时候的路径数目为当前时刻的后验估计路径数目：

。

并将计算条路径时用到的多径参数信息和路径数目同时输出给多径关联单元。

实施例三

本发明实施例三提供一种电子设备，该电子设备可以为前述的终端设备或者服务器，也可以为与前述终端设备或者服务器连接的实现本发明实施例二方法的终端设备或服务器。该电子设备可以包括：处理器(例如CPU)、存储器、数据采集装置；处理器连接并控制数据采集装置。存储器中可以存储各种指令，以用于完成各种处理功能以及实现前述实施例二方法描述的处理步骤。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器CPU、网络处理器(NetworkProcessor，NP)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)等；还可以是数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC、现场可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

实施例四

本发明实施例四还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例二方法所描述的处理步骤。

实施例五

本发明实施例五还提供一种运行指令的芯片，该芯片用于执行前述实施例二方法所描述的处理步骤。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置，其特征在于：采用深组合的方式辅助5G信号的多径跟踪，避免由于信号缺失和路径消亡带来的观测缺失下的多径跟踪环路失效的情况，包括5G基站、信号处理单元、多径估计单元、多径跟踪单元、深组合单元和多径关联单元；

所述的5G基站用于产生5G信号并输出给信号处理单元；

所述的信号处理单元用于处理5G信号，输出信号处理结果给多径跟踪单元的窄相关模块，输出频域信号给多径跟踪单元的路径判决模块和多径估计单元；

所述的多径估计单元用于估计信号的多径参数信息，对输入的信号处理单元的信号处理结果，或者对输入的多径关联单元的多径参数信息，判断路径数目是否改变，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；所述多径估计单元在跟踪过程之前的初始化阶段，输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；在跟踪过程中，输入多径关联单元的多径参数信息，判断路径数目是否改变；若增加，继续输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出增加路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；若不变，无输出；若减少，执行多径估计算法，输出减少路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；

所述的多径跟踪单元包括窄相关模块、跟踪模块和路径判决模块；

该窄相关模块用于对信号处理单元的信号处理结果进行窄相关以及求和操作，获得窄相关结果向量并输出给多径跟踪单元的跟踪模块；该窄相关模块的处理流程为：

利用本地信号构造一组等间距的窄相关器作为观测，即乘一组e指数的相位，其本地信号和窄相关器输出有：

其中，表示基带5G信号/>的第/>个OFDM符号的信号经过DFT后的频域信号，/>代表计算索引为/>的窄相关器的输出中间变量，/>，/>表示相关范围的下界和上界，/>为窄相关器间距，窄相关器个数为/>个，这里/>且/>，表示窄相关；/>是以时间/>为单位的，/>是5G信号处理模块处理后的输出信号，/>其表示在时域区间/>连续的相关函数/>中等间距地取/>个离散采样点；

该跟踪模块用于对多径估计单元的多径参数信息执行跟踪算法，跟踪多径时延信息，并传输给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元；

该路径判决模块用于路径数目判决；对信号处理单元输入的频域信号执行路径判决算法，并在多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径时延信息中，判断适合的路径数目和对应的多径时延参数，输出路径数目和对应的多径参数信息给多径关联单元，该路径判决模块的处理流程为，计算t时刻的不同路径数目的路径数目判别因子：

其中，为t时刻先验估计路径数目，/>为整数，表示向上向下计算多个路径数目判别因子，/>为路径数目变更的惩罚因子，/>为路径数目过高的惩罚因子，同时残余信号权重为：

其中残余信号为接收到的信号/>扣除当前估计到的信号：

其中，表示该变量的先验条件，/>表示t时刻估计到的与/>路径数目对应的对真实信号的估计值，由/>条路径对应的多径参数计算得到；

当t时刻先验估计路径数目高于当前时刻的路径数目时，即/>时，使用最大似然模块从残余信号中重新估计/>条最可能的路径，并计算/>条路径的路径数目判别因子；

当t时刻先验估计路径数目低于当前时刻的路径数目时，即/>时，从上一时刻估计到/>的路径中多次并且不重复地选择/>条路径之和计算/>，计算剩下/>条路径的残余信号能量/>，重复/>次，并依次记录进残余信号能量数组；残余信号能量最小的/>条路径之和即组成当前应估计到的信号，并计算/>条路径的路径数目判别因子；计算结束后，获得一个路径数目判别因子数组，认为路径数目判别因子最小的时候的路径数目为当前时刻的后验估计路径数目：

并将计算条路径时用到的多径参数信息和路径数目同时输出给多径关联单元；

所述的深组合单元包括惯导模块、时延估计模块和位置解算模块；

该惯导模块用于获取终端的速度和加速度信息，并输出给深组合单元的时延估计模块和位置解算模块；

该时延估计模块用于对深组合单元的惯导模块输入的速度和加速度信息和位置解算模块输入的位置信息，估计观测缺失下的多径时延信息，输出该多径时延信息给多径关联单元，输出首径时延信息给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；所述时延估计模块处理如下流程：

假设深组合单元的位置解算模块输入的位置信息包括M个基站坐标、第m个基站对应的N个虚拟基站坐标、k时刻解算得到终端位置坐标/>；则在第m个基站的k时刻，时延估计模块会估计到N+1个时延参数，估计到的时延参数中间量为：

其中，c表示光速；经过加权滤波，第m个基站的k时刻的时延参数为：

其中，k时刻时延参数的改变量，/>为加权滤波因子，取值区间为/>；

输出多径时延信息给多径关联单元，输出首径时延给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；

该位置解算模块用于对输入的多径关联单元的多径时延信息和深组合单元的惯导模块的速度和加速度信息，解算终端位置和虚拟基站位置，输出位置信息给深组合单元的时延估计模块，该基站位置固定不变并且事先知道；

所述的多径关联单元用于对每个时刻来自多径跟踪单元的跟踪模块的多径参数信息、来自多径跟踪单元的路径判决模块的路径数目和对应的多径参数信息和来自深组合单元的时延估计模块的多径时延信息，对多径参数信息进行分类并存储，根据路径数目判断是否观测缺失，并输出多径参数信息给多径估计单元辅助路径估计，输出多径时延信息给深组合单元的位置解算模块，并输出每个时刻的多径时延参数作为跟踪结果，所述多径关联单元根据路径数目判断是否观测缺失的步骤是：

假设k时刻，接收到多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径参数信息为：，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延参数的改变量，/>取值的集合/>等于集合/>，/>为跟踪模块的路径数目；k时刻，接收到多径跟踪单元的多径判决模块输入的路径数目为/>和对应的多径参数信息为：/>，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延参数的改变量，/>取值的集合/>属于集合/>；/>的每个元素在/>中都能找到；

（1）若跟踪模块的路径数目等于多径判决模块输入的路径数目，即，判断未发生观测缺失，则输出多径参数信息为：/>；

（2）若跟踪模块的路径数目大于多径判决模块输入的路径数目，即，判断发生观测缺失；若发生5G下行信号间断的情况，则输出深组合单元的时延估计模块输入的多径时延信息/>给深组合单元的位置解算模块；若发生首达径消亡的情况，即跟踪模块输入的多径参数信息的第0条路径的参数无法在多径判决模块输入的多径参数信息中找到，则为了实现首达径的间歇性跟踪，采用深组合单元的时延估计模块的多径时延信息和上一个时刻首达径参数，输出的多径参数信息为：，其中，/>是指k-1时刻的首径幅度、/>是第m个基站的k时刻的首径时延参数、/>是k-1时刻首径时延参数的改变量、/>是k时刻接收到多径跟踪单元的多径判决模块输入的路径数目为/>对应的多径参数信息；

（3）若跟踪模块的路径数目小于多径判决模块输入的路径数目，即，则输出的多径参数信息为：/>，输出多径参数信息给多径估计单元的同时，启动多径估计单元，并重新估计/>条路径参数。

2.根据权利要求1所述的基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置，其特征在于：所述信号处理单元处理5G信号，指的是提取5G信号中的信号配置信息，对5G信号进行定时同步，而后恢复成频域信号，将该频域信号与本地信号相关后得到信号处理结果。

3.根据权利要求1所述的基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置，其特征在于：所述的多径跟踪单元的跟踪模块，在初始化阶段，初始化跟踪算法的参数，输入多径估计单元的多径参数信息，输出0时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元；在跟踪阶段，输入多径估计单元的多径参数信息，对路径数目增加或减少时变更的参数以及路径数目不变时无需变更的参数执行跟踪算法，输出t时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块和多径关联单元。

4.根据权利要求1-3所述任意一项基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪装置的跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、5G基站产生5G信号并输出给信号处理单元，至步骤2；

深组合单元的惯导模块获取终端的速度和加速度信息，将速度和加速度信息输出给深组合单元的时延估计模块，至步骤9；将速度和加速度信息输出至位置解算模块，进入步骤8；

步骤2、信号处理单元处理5G信号，输出信号处理结果给多径跟踪单元的窄相关模块，至步骤3 ；输出频域信号给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出频域信号给多径估计单元，至步骤4；

所述信号处理单元处理5G信号，指的是提取5G信号中的信号配置信息，对5G信号进行定时同步，而后恢复成频域信号，将该频域信号与本地信号相关后得到信号处理结果；

步骤3、所述多径跟踪单元的窄相关模块对信号处理单元的信号处理结果进行窄相关以及求和操作，获得窄相关结果向量并输出给多径跟踪单元的跟踪模块，至步骤6 ；

该窄相关模块的处理流程为：

利用本地信号构造一组等间距的窄相关器作为观测，即乘一组e指数的相位，其本地信号和窄相关器输出有：

其中，表示基带5G信号/>的第/>个OFDM符号的信号经过DFT后的频域信号，/>代表计算索引为/>的窄相关器的输出中间变量，/>，/>表示相关范围的下界和上界，/>为窄相关器间距，窄相关器个数为/>个，这里/>且/>，表示窄相关；/>是以时间/>为单位的，/>是5G信号处理模块处理后的输出信号，/>其表示在时域区间/>连续的相关函数/>中等间距地取/>个离散采样点；步骤4、在跟踪过程之前的初始化阶段，所述的多径估计单元输入信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块，至步骤6；

步骤5、在跟踪过程中，所述的多径估计单元对步骤10多径关联单元输入的多径参数信息，判断路径数目是否改变；若增加，继续输入步骤2中信号处理单元的信号处理结果，执行多径估计算法，输出增加路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；若不变，无输出；若减少，执行多径估计算法，输出减少路径的多径参数信息给多径跟踪单元的跟踪模块；

步骤6、该多径跟踪单元的跟踪模块，在初始化阶段，在初始化跟踪算法的参数后，对多径估计单元输入的多径参数信息执行跟踪算法，输出0时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出0时刻的多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；

在跟踪阶段，输入多径估计单元的多径参数信息，对路径数目增加或减少时变更的参数以及路径数目不变时无需变更的参数执行跟踪算法，输出t时刻的多径时延信息给多径跟踪单元的路径判决模块，至步骤7；输出t时刻的多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；

步骤7、该路径判决模块对信号处理单元输入的频域信号执行路径判决算法，并在多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径时延信息中，判断适合的路径数目和对应的多径时延参数，输出路径数目和对应的多径参数信息给多径关联单元，至步骤10 ；

该路径判决模块的处理流程为，计算t时刻的不同路径数目的路径数目判别因子：

其中，为t时刻先验估计路径数目，/>为整数，表示向上向下计算多个路径数目判别因子，/>为路径数目变更的惩罚因子，/>为路径数目过高的惩罚因子，同时残余信号权重为：

其中残余信号为接收到的信号/>扣除当前估计到的信号：

其中，表示该变量的先验条件，/>表示t时刻估计到的与/>路径数目对应的对真实信号的估计值，由/>条路径对应的多径参数计算得到；

当t时刻先验估计路径数目高于当前时刻的路径数目时，即/>时，使用最大似然模块从残余信号中重新估计/>条最可能的路径，并计算/>条路径的路径数目判别因子；

当t时刻先验估计路径数目低于当前时刻的路径数目时，即/>时，从上一时刻估计到/>的路径中多次并且不重复地选择/>条路径之和计算/>，计算剩下/>条路径的残余信号能量/>，重复/>次，并依次记录进残余信号能量数组；残余信号能量最小的/>条路径之和即组成当前应估计到的信号，并计算/>条路径的路径数目判别因子；计算结束后，获得一个路径数目判别因子数组，认为路径数目判别因子最小的时候的路径数目为当前时刻的后验估计路径数目：

并将计算条路径时用到的多径参数信息和路径数目同时输出给多径关联单元；

步骤8、深组合单元的位置解算模块对步骤10中多径关联单元输入的多径时延信息和步骤1中深组合单元的惯导模块的速度和加速度信息，解算终端位置和虚拟基站位置，输出位置信息给深组合单元的时延估计模块，至步骤9，该基站位置固定不变并且事先知道；

步骤9、深组合单元的时延估计模块对步骤1中深组合单元的惯导模块输入的速度和加速度信息和步骤8中位置解算模块输入的位置信息，估计观测缺失下的多径时延信息，输出该多径时延信息给多径关联单元，至步骤10；输出首径时延信息给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步，至步骤2；

所述时延估计模块处理如下流程：

假设深组合单元的位置解算模块输入的位置信息包括M个基站坐标、第m个基站对应的N个虚拟基站坐标、k时刻解算得到终端位置坐标/>；则在第m个基站的k时刻，时延估计模块会估计到N+1个时延参数，估计到的时延参数中间量为：

其中，c表示光速；经过加权滤波，第m个基站的k时刻的时延参数为：

其中，k时刻时延参数的改变量，/>为加权滤波因子，取值区间为/>；

输出多径时延信息给多径关联单元，输出首径时延给信号处理单元，辅助基带跟踪环路进行定时同步；

步骤10、所述的多径关联单元对每个时刻来自步骤6中多径跟踪单元的跟踪模块的多径参数信息、来自步骤7中多径跟踪单元的路径判决模块的路径数目和对应的多径参数信息和来自步骤9中深组合单元的时延估计模块的多径时延信息，对多径参数信息进行分类并存储，根据路径数目判断是否观测缺失，并输出多径参数信息给多径估计单元辅助路径估计，至步骤5，输出多径时延信息给深组合单元的位置解算模块，至步骤8；并输出每个时刻的多径时延参数作为跟踪结果；

所述多径关联单元根据路径数目判断是否观测缺失的步骤是：

假设k时刻，接收到多径跟踪单元的跟踪模块输入的多径参数信息为：，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延参数的改变量，/>取值的集合/>等于集合/>，/>为跟踪模块的路径数目；k时刻，接收到多径跟踪单元的多径判决模块输入的路径数目为/>和对应的多径参数信息为：/>，其中/>、/>和/>分别表示第/>条路径的幅度、时延和时延参数的改变量，/>取值的集合/>属于集合/>；/>的每个元素在中都能找到；

（1）若跟踪模块的路径数目等于多径判决模块输入的路径数目，即，判断未发生观测缺失，则输出多径参数信息为：/>；

（2）若跟踪模块的路径数目大于多径判决模块输入的路径数目，即，判断发生观测缺失；若发生5G下行信号间断的情况，则输出深组合单元的时延估计模块输入的多径时延信息/>给深组合单元的位置解算模块；若发生首达径消亡的情况，即跟踪模块输入的多径参数信息的第0条路径的参数无法在多径判决模块输入的多径参数信息中找到，则为了实现首达径的间歇性跟踪，采用深组合单元的时延估计模块的多径时延信息和上一个时刻首达径参数，输出的多径参数信息为：，其中，/>是指k-1时刻的首径幅度、/>是第m个基站的k时刻的首径时延参数、/>是k-1时刻首径时延参数的改变量、/>是k时刻接收到多径跟踪单元的多径判决模块输入的路径数目为/>对应的多径参数信息；

（3）若跟踪模块的路径数目小于多径判决模块输入的路径数目，即，则输出的多径参数信息为：/>，输出多径参数信息给多径估计单元的同时，启动多径估计单元，并重新估计/>条路径参数。

5.一种电子设备，其特征在于：所述设备包括处理器及存储器；所述存储器用 于存储计算机程序；所述处理器用于根据所述计算机程序执行如权利要求4所述的基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪方法。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如权利要求4所述的基于深组合辅助的5G多径间歇性跟踪方法。