CN117528402A - 一种基于滑动窗口的5g差分路损定位结果优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特点是使用基于差分路径损耗的定位模型，求出多个未知移动终端的预测位置，对预测位置进行优化处理，具体包括：基于差分路径损耗的定位模型，生成多个定位结果、多次滑窗得到生成多个预测点和对预测点采用最大似然估计，得到最终的定位结果等步骤。本发明与现有技术相比具有定位精度高、稳定性好、算法复杂度低的优势，并且其不需要额外铺设硬件设备和人工采集先验信息，易于推广，成本低，解决了5G定位系统中差分路径损耗模型的定位方法受NLOS影响，接收信号功率差值不能准确反映未知移动终端相对不同基站的距离比，而导致其定位结果不稳定的问题，具有较大优势和商业前景。

Description

一种基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法
技术领域
本发明涉及5G移动通信及定位导航技术领域，具体地说是一种基于滑动窗口及最大似然估计的5G差分路损定位结果优化方法。
背景技术
近年来，基于位置的服务广泛应用于各种场景，如商业广告推送、车联网、公共安全等领域。而现有的卫星定位导航技术在室内等场景下由于信号遮挡等因素的影响导致无法保持精度较高的定位结果。基于UWB，Wifi等的定位技术由于设备昂贵或部署困难等原因难以应用于诸多实际场景，5G作为新一代移动通信技术，具有大带宽、低时延、可靠性高等优势为5G定位技术提供了良好的硬件支持。由于5G基站的大量部署，5G定位相较于其他基于传感器网络的无线定位技术省去了大量部署成本。基于接收信号强度的定位技术相较于其他5G定位技术如TOA、AOA、指纹库等具有实现简单，数据采集要求低，易于部署商用的特点，因此其应用广泛，且具有较高的研究价值。
传统的基于接收信号强度的定位技术使用路径损耗模型将信号强度的损耗映射到距离，从而解算出位置，但其需要测量参考点处的接收信号功率，而参考点处的接收信号功率采集的效果直接影响最终的定位精度，且人工采集参考点提高了该定位技术的应用难度。
现有技术的基于差分路径损耗模型的定位技术，虽然可以减弱参考点的影响，省去采集参考点的步骤，简化定位过程，但由于其增加了定位解算方程的非线性程度，因此在NLOS较为严重的环境下，定位结果经过多次迭代会大大偏离真实位置，定位精度大大降低。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足而提供的一种基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，该方法使用基于差分路径损耗模型的定位方法针对不同定位基站组合求出多个定位结果，采用滑动窗口对多个定位结果进行多次筛选，并对筛选出的定位结果采用最大似然估计，以缓解NLOS大幅影响差分路损模型的定位性能，得到最终的定位结果。本发明基于5G移动通信中的接收信号强度信息，采用滑动窗口及最大似然估计对基于差分路径损耗模型的5G定位结果进行优化，方法简便、稳定，准确地反映信号强度损耗与距离的关系，提高了定位精度高，算法复杂度低，无需额外铺设大量硬件设备，无需增加通信链路信令开销和人工采集任何先验信息，大大减少了成本，实现难度低，易于商用，在5G定位应用场景中具有较大优势和商业前景。
本发明的目的是这样实现的：一种基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特点是使用基于差分路径损耗的定位模型，求出多个未知移动终端的预测位置，对预测位置进行优化处理，具体的5G定位结果优化方法包括下述步骤：
步骤1：针对未知移动终端测量到的多个基站的接收信号功率，采用基于差分路径损耗的定位模型，从多个基站中选择不同基站组合参与定位解算并由此产生多个定位结果。
步骤2：对于同一未知移动终端的多个定位结果采用滑窗法对其进行粗筛选，对初次筛选出的定位结果再进行多次滑窗得到该未知移动终端的多个预测点。
步骤3：对步骤2中得到的预测点采用最大似然估计，得到最终的定位结果。
所述路径损耗模型将基站与移动终端间信号功率的路径损耗映射到距离，路径损耗与距离的具体关系由下述(a)式计算：
其中，Lm为移动终端相对基站m的路径损耗，Lm＝Ptm-Prm，Ptm为基站m的发射功率，Prm为移动终端接收到基站m的接收信号功率，单位为dbm。L0m为基站m的参考点处路径损耗，dm为移动终端相对基站m的距离，d0m为参考点相对基站m的距离，n为路径损耗指数，vm为高斯随机变量，/>代表多径环境下对数正态阴影衰落系数。
所述差分路径损耗的定位模型，克服了路径损耗模型中需要采集参考点处接收信号功率的缺点。假设定位基站的发送功率相同，各参考点距离相应定位基站足够近且距离相同，则各参考点处接收信号功率相同，差分路径损耗模型由下述(b)式给出：
其中，DRSSm，1为基站m与基站1的差分接收信号功率，DRSSm，1＝Pr1-Prm，vm，1＝vm-v1，m＝1，2，...，N，N为定位基站总数。
所述从多个基站中选择不同基站组合参与定位解算并由此产生多个定位结果，假设总定位基站数目为M，参与定位基站数目为N，则定位结果数目为由于基于差分路径损耗模型的定位方法需要至少4个定位基站参与坐标解算，所以总定位基站数M大于4。
所述采用滑窗法对定位结果进行粗筛选，目的为选出单位面积内，定位结果数目最多的区域，该区域的定位结果即为候选的预测点。当定位区域为不规则图形时，将其扩展为矩形区域易于滑窗。对于滑动窗口的大小，当滑动窗口大小选择不合适时，会使得定位结果点分散但数目多的区域被选中或定位结果点密集但数目过少的区域被选中。因此需针对定位区域的大小，选择合适大小的滑动窗口对定位区域的定位结果进行筛选。在5G差分路损定位中，定位精度一般不大于基站最小间距，因此将首次滑动窗口的边长设定为基站最小间距。步长太大会使得滑动窗无法获取最优的定位结果区域，步长太小会产生多余的计算，因此将步长设置为滑动窗边长的四分之一，向上取整。
所述对初次筛选出的定位结果进行多次滑窗得到该未知移动终端的多个预测点，其筛选区域为上次滑窗筛选得到的区域，窗口大小为上次窗口大小的一半，重复筛选2～3次。
所述对预测点采用最大似然估计，假设预测点是对真实坐标点的多次有效观测，即可将定位基站与预测点的路径视为LOS，预测点横坐标与真实点的横坐标的差值为零均值高斯分布，其方差为CRLB(Cramér-Rao lower bound)。对横纵坐标分别采用最对最大似然估计方法求解出最终移动终端的预测坐标(x，y)。
本发明与现有技术相比具有定位精度高、稳定性好、算法复杂度低的优势，并且不需要额外铺设硬件设备，无需人工采集先验信息，易于推广，成本低，较好的解决了5G定位系统中基于差分路径损耗模型的定位方法因受NLOS影响，接收信号功率差值不能准确反映未知移动终端相对不同基站的距离比，而导致其定位结果不稳定的问题，本发明在各种复杂的定位场景中具有较大优势和商业前景。
附图说明
图1为本发明滑窗法示意图；
图2为具体实施示意图；
图3为算法总体流程图。
具体实施方式
参阅图1，假设整个矩形区域为定位区域，第一个正方形滑动窗口O1，1位于矩形的左上角，O1，1为其中心，其向右滑动可得滑动窗O1，2，则步长为O1，2的横坐标与O1，1的横坐标相减，滑动窗O1，1向下滑动可得滑动窗O2，1，每个滑动窗记录在其中的定位预测点，如此迭代可将整个定位区域的定位预测点分割保存在不同的滑动窗，取出预测点数保存最多的滑动窗即可完成一次滑动窗筛选。下一次滑窗将上次筛选出的滑动窗作为定位区域进行上述操作，即可迭代出最终定位结果。
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内
容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
实施例1
参阅图2，本实施例的定位系统具体包括：5G通信基站，移动终端，定位服务器。其中，移动终端将接收到附近的10个基站的信号，基站将移动终端包含参考信号接收功率(RSRP)等数据的测量报告(MR)上报至定位服务器，定位服务器将完成定位坐标的解算。
参阅图3，一种基于滑动窗口及最大似然估计的5G差分路损定位结果优化方法的步骤为：首先，从移动终端接收到的众多通信基站中选择参与定位解算的基站组合；其次，使用差分路径损耗模型的定位算法算出每种基站组合下的预测坐标，多次使用滑窗法筛选出定位效果较好的预测点；最后对筛选出的预测点使用最大似然估计方法得到最终定位结果。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (7)

1.一种基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特征在于，采用基于差分路径损耗的定位模型，求出多个未知移动终端的预测位置，对预测位置进行优化处理，5G定位结果优化方法具体包括下述步骤：
步骤1：对未知移动终端测量到的多个基站的接收信号功率，使用基于差分路径损耗的定位模型，从多个基站中选择不同基站组合参与定位解算并由此产生多个定位结果；
步骤2：对同一未知移动终端的多个定位结果采用滑窗法对其进行初次筛选，并对初次筛选出的定位结果进行多次滑窗，得到该未知移动终端的多个预测点；
步骤3：对预测点采用最大似然估计，得到最终的定位结果。
2.根据权利要求1所述基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特征在于，所述差分路径损耗的定位模型将基站与移动终端间信号功率的路径损耗映射到距离，路径损耗与距离的具体关系由下述(a)式计算：
其中，Lm为移动终端相对基站m的路径损耗，Lm＝Ptm-Prm；Ptm为基站m的发射功率；Prm为移动终端接收到基站m的接收信号功率；L0m为基站m的参考点处路径损耗；dm为移动终端相对基站m的距离；d0m为参考点相对基站m的距离；n为路径损耗指数，vm为高斯随机变量，/>代表多径环境下对数正态阴影衰落系数。
3.根据权利要求1或权利要求2所述基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特征在于，所述差分路径损耗的定位模型，假设定位基站的发送功率相同，各参考点距离相应定位基站足够近且距离相同，则各参考点处接收信号功率相同，差分路径损耗的定位模型由下述(b)式给出：
其中，DRSSm,1为基站m与基站1的差分接收信号功率，DRSSm,1＝Pr1-Prm；vm,1＝vm-v1，N为定位基站总数。
4.根据权利要求1所述基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特征在于，所述从多个基站中选择不同基站组合参与定位解算并由此产生多个定位结果，假设总定位基站数目为M，参与定位基站数目为N，则定位结果数目为基于差分路径损耗的定位模型至少需要4个定位基站参与坐标解算，所以总定位基站数M大于4。
5.根据权利要求1所述基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特征在于，所述对同一未知移动终端的多个定位结果采用滑窗法对其进行初次筛选，当定位区域为不规则图形时，将其扩展为矩形区域易于滑窗，首次滑动窗口的边长设定为基站最小间距，步长设置为滑动窗边长的四分之一，向上取整。
6.根据权利要求1或权利要求5所述基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特征在于，所述对初次筛选出的定位结果进行多次滑窗得到该未知移动终端的多个预测点，其筛选区域为上次滑窗筛选得到的区域，窗口大小为上次窗口大小的一半，重复筛选2～3次。
7.根据权利要求1所述基于滑动窗口的5G差分路损定位结果优化方法，其特征在于，所述对预测点采用最大似然估计，假设预测点是对真实坐标点的多次有效观测，即可将定位基站与预测点的路径视为LOS，预测点横坐标与真实点的横坐标的差值为零均值高斯分布，其方差为CRLB，对横纵坐标分别采用最对最大似然估计方法，求解出最终移动终端的预测坐标(x，y)。
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