（电路与系统专业论文）蜂窝网络中基于tdoa的定位算法研究.pdf

摘要 近年来，随着移动通信技术的快速发展，移动台定位技术的研 究成为热点。为此，本论文针对提高蜂窝网络移动台定位精度这一 核心问题，以t d o a 定位技术为重点，从基本t d o a 定位算法，混合 定位算法，基于数据融合的移动台定位技术等三个方面对基于蜂窝 网络的移动台定位技术进行了深入研究。论文主要做了以下工作： 1 )本文介绍了蜂窝网无线定位方法以及信道模型和评估指 标。给出了t d o a 双曲线方程组的数学模型，详细地分析 了三种主要t d o a 定位算法的特点。 2 )针对c h a n 算法和t a y l o r 算法的优点和缺陷，给出了将 7 c h a n 算法的定位结果作为t a y l o r 算法的初始估计值代 入，并将这种算法代入到t d o a a o a 混合估计中，仿真表 明该算法有效的提高了定位精度。 3 )研究了一种简化的多算法协同定位方法，实现c h a n 算法、 t a y l o r 算法和s x 算法定位结果多种融合。在实际环境下， 发现了c h a n 和t a y l o r 算法的协同定位为对定位性能的改 进比较大，而其它加权算法对定位结果有改善但效果并不 是很明显。最后仿真结果表明对两种性能相对较好的定位 算法的定位结果进行加权处理，可以在一定程度上提高对 m s 的定位性能。 4 )对数据融合增强型模型进行了改进。在模型的第一级融合 中应用了一种简化的多算法协同定位估计器，通过提高 t d o a 和t o a 的定位性能从而进一步提高含a o a 的混合定 位法的性能。使得改进的数据融合增强模型比原来的数据 融合增强模型在一定程度上提高对m s 的定位性能。 关键词：无线定位，混合定位，数据融合，信号到达时间差，信号 到达角度 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fm o b i l ec o m m u n i c a t i o n ，t h e r e s e a r c ho nl o c a t i o ns e r v i c e sh a sb e e nah o tp o i n t t h e r e f o r e 。 i no r d e rt of o c u so nt h ec o r ep r o b l e mo fm o b i l el o c a t i o n a c c u r a c yi m p r o v e m e n t t h i st h e s i sa i m sa t t ) al o c a t i o n t e c h n i q u e s ，a n di n v e s t i g a t e st h ef o l l o w i n gc e l l u l a rn e t w o r k b a s e dl o c a t i o nt e c h n i q u e s ：p e r f o r m a n c ea n a l y s i so fb a s i ct d ( ) a l o c a t i o na l g o r i t h m s ，h y b r i dl o c a t i o na l g o r i t h m s ，a n dm o b i l e p o s i t i o ne s t i m a t i o nt e c h n i q u e sb a s e do nd a t af u s i o n t h em a i n w o r k so ft h ep a p e rc o n c e n t r a t eo nt h ef o l l o w i n g ： 1 )c e l l u l a rn e t w o r kw i r e l e s sl o c a t i o nw a y s c h a n n e l m o d e l s ，a n de v a l u a t i n gi n d i c a t o r si si n t r o d u c e d t h e m a t h e m a t i c a lm o d e lo ft d ( ) ah y p e r b o l i ce q u a t i o n si s e s t a b l i s h e d ，t h r e em a j o rl o c a t i o na l g o r i t h m sb a s e d t i m e d i f f e r e n c e - o f - a r r i v a l ( t d ( ) a ) a r ea n a l y z e di n d e t a i l 2 )i no r d e rt oo f f s e tt h el i m i t a t i o no ft h e s e t r a d i t i o n a la l g o r i t h m sa sc h a na n dt a y l o r ，t h e l o c a t i o nr e s u l t so fc h a na r eu s e da so r i g i n a lv a l u e o ft a y l o rs e r i e se x p a n s i o na l g o r i t h m ，a n dt h i s a l g o r i t h mw a su s e di nt d ( ) a a o a t h ep e r f o r m a n c eo f l o c a t i o ni si m p r o v e de f f e c t i v e l y 3 )as i m p l em u l t i p l e a l g o r i t h mc o o p e r a t i v el o c a t i o ni s a n a l y z e d i tp r o c e s s e si n f o r m a t i o nf u s i o nf o r t h e l o c a t i o ne s t i m a t e s b yc h a na l g o r i t h m ，t a y l o r a l g o r i t h ma n ds xa l g o r i t h n l i nt h er e a ls i t u a t i o n ， t h ep e r f o r m a n c eo ft h ec o o p e r a ti v el o c a ti o no fc h a n a n dt a y l o risi m p r o v e df u r t h e r b u tt h e p e r f o r m a n c e o ft h eo t h e rc o o p e r a t i r el o c a t i o ni sn o to b v i o u s a t 4 ) l a s t ，t h r o u g hw e i g h t i n gt h el o c a t i o nr e s u l t so ft h e t w oe x c e l l e n ta l g o r i t h m s ，t h ep e r f o r m a n c e ，o f l o c a t i o ni si m p r o v e de f f e c t i v e l y t ot h ec e r t a i n e x t e n t t h ee n h a n c e dd a t af u s i o nm o d e lw i t hh i g h e rd e g r e e f u s i o ni si m p r o v e d t h i s m e t h o du s e s as i m p l e m u l t i p l e - a l g o r i t h mc o o p e r a t i v el o c a t i o ni nt h ef i r s t d a t af u s i o no ft h i sm o d e l t h r o u g hi m p r o v i n g t h e l o c a t i o np e r f o r m a n c eo ft d o aa n dt o a ，t h ea c c u r a c y o ft h eh y b r i dl o c a t i o n m e t h o de m p l o y i n ga o a m e a s u r e m e n ti si m p r o v e df u r t h e r t h ep e r f o r m a n c eo f l o c a t i o ni si m p r o v e dm o r ee f f e c t i v e l yt ot h ec e r t a i n e x t e n tb y t h i sm e t h o dt h a nt h eo r i g i n a le n h a n c e dd a t af u s i o n m o d e l k e y w o r d s ：w i r e l e s sl o c a t i o n ，h y b r i dl o c a t i o n ，d a t af u s i o n ， t i m ed i f f e r e n c eo fa r r i v a l ( t d o a ) ，a n g l eo fa r r i v a l ( a o a ) 湖南师范大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外， 本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标 明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 鞠、彻 畦一7 年6 月t j 日 湖南师范大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属湖南师范大 学。同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电 子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南师范大学可以将本学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 l 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密趴 ( 请在以上相应方框内打“ ”) 作者签名：酮 导师签名：移 日期：一一7 年 日期：d 一7 年 6 月心日 6 月e 日 蜂窝网络中基于t i ) 0 的定位算法研究 第一章绪论 近年来，随着蜂窝移动通信技术的迅速发展，蜂窝无线定位技 术越来越受到人们的重视。 这主要归因于政府的强制性要求和市场本身的驱动。f c c ( 美 国联邦通信委员会) 于1 9 9 6 年l o 月颁布了无线e 9 1 1 呼叫应急服务 功能，其核心是要求所有移动通信网络必须分阶段的提供紧急呼叫 用户的经纬度位置信息。针对e 9 1 1 定位需求的具体实施，各国主 要大公司均就g s m 、i s - 9 5 c d m a 以及第三代移动通信系统开始制 定各自的定位实施方案。特别是3 g p p 和3 g p p 2 上对定位的要求更 加具体化，这也是对蜂窝无线定位市场潜力的肯定。另一方面，移 动通信用户对移动定位业务的需求日益迫切。蜂窝网络无线定位技 术能够在移动台处于空闲状态或通话状态的情况下获取其地理位置 等信息，利用移动台的定位信息，运营商可以为用户提供各种增值 业务，如位置环境、信息查询、紧急救援、智能交通、广告发布等 等，同时还可以作为移动通信网络运行、维护和管理的辅助数据。 到目前为止，基于蜂窝网络的无线定位技术的研究已经取得了很大 的进展。可以预见在未来几年内，基于蜂窝网络定位技术的移动业 务将得以迅猛的发展。 根据美国权威机构战略集团的最新预测，到2 0 0 5 年仅在欧洲市 场无线定位服务市场的收入就可达到3 2 0 亿美元，远远超出移动运 营商的现有单项增值服务可带来的收入。此外，随着人们对公共安 全和紧急救援日益增长的需求，基于移动定位的增值业务也开始得 到业界越来越多的关注。近年来，随着对蜂窝网络无线定位技术研 究的不断深入，基于现有移动通信系统的无线定位的性能得到了很 大的改善和提高，现有的部分商用移动台定位系统已经能够提供约 4 0 米的定位精度，并且这一数据还将被逐步刷新。这就为移动运营 商开展基于移动台位置信息的增值业务提供了良好的技术基础。 硕士学位论文 1 1 蜂窝网无线定位技术的应用前景 结合移动核心网和互联网的网络信息资源，移动定位技术有着 广阔的应用前景。从商业服务角度来说它主要可以分为个人定位 应用和企业级定位应用。个人定位应用通常是指面向移动台用户提 供定位服务，主要包括基于位置的信息查询和发布、导购导游导航 以及弱势群体监护和救助。企业级应用则是一种面向集团手机或专 用终端客户提供定位服务，如交通监控和车辆调度、防盗保安、基 于位置差别收费和欺诈管理等。下面将列举几种主要的具体应用： 1 移动台位置敏感型计费 基于用户位置的计费方式将是未来移动通信运营商拓展业务， 吸引客户的重要手段。不同的用户在移动电话的使用和收费上对运 营商提出的要求也各不相同，运营商为了适应用户的这种需求采取 了不问的收费方式来满足各种用户的需要，例如按照移动台使用的 频率和时间段不同实行不同的资费标准。随着移动定位业务的提出， 移动通信运营商又可以增加一种新型的收费方式，即按移动台的使 用位置灵活收费，在呼叫频率高的区域收取较高的通话费，而在呼 叫频率低的区域收取较低的费用，达到调节蜂窝系统容量、提高系 统整体利用率的目的，这将有利于运营商扩大业务，增加收入，实 现移动通信网络资源的经济效益最大化。基于移动台位置信息的计 费系统可以采用如下的收费策略： ( 1 ) 在家里和或办公室内，可以适当降低通话价格，从而与固 定电话运营商展开竞争； ( 2 ) 用户进行大范围漫游时，则需支付较高的通信费用； ( 3 ) 在密集的商业区内提高收费标准，减小该区域的系统负载； 这种基于移动台位置信息的计费策略对于运营商和用户而言是 双赢互惠的。 2 紧急救助 近年来由于移动用户的快速增长，移动用户的报警呼叫和求助 呼叫的数量也急剧增加，据美国公众安全机构的1 9 9 9 年的调查报告 显示：有1 5 到4 0 的紧急呼q o t l ) 是来自于移动电话的，其每年 蜂窝网络中基于t d o a 的定位算法研究 呼叫总次数超过一千万。但是，在很多情况下公众安全应答服务机 构( p s a p ) 无法获知报警者的具体位置，移动用户也不能准确地提供 其所在的地理位置信息这将会大大延长p s a p 的反应时间，以至于 不能给报警者以及时的救助。利用蜂窝网络定位技术，报警者在拨 打应急服务号码后，移动定位系统就能立即识别出来，7 并对呼叫手 机进行自动的快速定位，手机的位置信息就会被传输到p s a p ，从 而大大改善公众安全系统的反应能力。可以预计：蜂窝网络定位技 术为公众安全提供了新的手段，这将会成为进一步扩大移动通信市 场的又一推动力。 3 移动黄页查询 ，移动互联网技术与移动定位业务相结合，可以轻而易举地实现 个性化的移动黄页查询。移动网络首先得到移动用户的位置信息， 然后根据互联网提供的信息通过短消息或者电子地图的方式为用户 提供其所处位置附近的相关信息，例如：提供离用户最近的餐馆、 加油站、旅馆、自动取款机的位置以及用户所处区域的天气、交通 状况等信息。 4 网络规划和管理 移动定位技术的另一个重要应用就是无线网络本身的规划和优 化。由于移动通信网络的不断扩大，其频谱资源不易再扩展，无线 网络的设计者必须对频率的再用进行精心的规划，以保证有效的覆 盖，同时防止干扰和串话。利用蜂窝网络无线定位技术，用户的呼 叫位置可以被确定，相应的处理该呼叫的蜂窝和接收到的信号功率 也可以被确定。根据这些信息，系统规划人员就可以更好对网络进 行规划、扩展、部署和运营。在微观上还能准确地监测移动台的移 动情况，使网络方面能更好地决定什么时候进行切换。目前主要应 用于网络优化以及对无线资源进行智能化管理和分配。 5 智能交通系统( i t s ) 目前各大城市开始建设智能交通系统，来解决车辆和交通的管 理、导航等问题。利用蜂窝网络无线定位技术，我们只需要在车辆 上安装移动电话( 或其收发模块) ，就能够以最小的投资成本、最快 的建设速度方便的实现i t s ，提供监测交通事故，疏导交通，对车 硕士学位论文 辆进行定位跟踪、调度和管理等服务，促进城市数字化的进程。应 用对于出租车、公交车辆、警用车辆以及一些特种用途车辆的管理 是非常有吸引力的。 6 人员或物资的安全性管理 在这应用中、一种特殊的微型的收发信机( w i d g e t ) 将用于取 代手机。这种微型收发信机具有和手机相同的收发模块，但没有用 户接口，如话筒、耳机、键盘和显示屏等，因此其体积小，隐蔽性 强，成本也较低。这些微型的收发信机可由个人( 如：老人和儿童) 携带，或者被固定在各种物品( 如：汽车和贵重资产) 上，并间歇地 收发信号。通过移动通信网络，有关部门就可以有效地实现对人员 、的安全监护，货物运输存放的监控和管理，提高货物运输和存放的 安全性等。 1 1 2 蜂窝网无线定位技术的研究进展 自e - 9 1 1 定位需求“1 颁布以来，移动台定位技术在国外受到高 度重视和深入研究，近年来在i e e e 的有关期刊和会议，特别是v t c 上发表了大量研究论文“，也出现了不少定位技术的发明专利以 及一些专门从事定位技术的研究与开发的公司，如c e l l o c a t e ， t r u e p o s i t i o n 等。各大跨国公司，如m o t o r o l a , n o k i a ，e r i c s s o n ， q u a l c o m m , s a m s u n g 等也积极开展对基于g s m ，i s - 9 5 和第三代移动 通信系统中的w c d m a 和c d m a 2 0 0 0 等网络采用的定位技术的研究。目 前研究的内容涉及了蜂窝网络移动台定位技术的方方面面，并且更 侧重于基本定位方法和技术的研究，定位算法的研究，t d o a 、t o a 检测技术的研究，抗非视距传播、多径和多址干扰技术的研究，数 据融合技术的研究，定位技术实施方法的研究，定位系统的性能评 估等。 在各种期刊、会议论文和其他文献中，对基于蜂窝网络移动台 定位技术研究具有代表性的有：p i - c h u nc h e r t 的博士论文m o b i l e p o s i t i o nl o c a t i o ne s t i m a t i o ni nc e l l u l a rs y s t e m s 和相关论文 ”4 “中侧重于c d m a 网络导频信号t d o a 测量技术，非视距误差消 蜂窝网络中基于t d o a 的定位算法研究 除技术，移动台定位跟踪技术等方面的研究；y t c h a n 提出了一种 在t d o a 误差服从理想高斯分布时性能优良的t d o a 定位算法”。； r s c h m i d t 提出了一种新型t d o a 定位算法“；m p w y l i e 在文献“ 中则提出了一种判断及消除n l o s 误差的经典方法，目前很多针对 n l o s 误差消除的研究都是对该方法的进一步深入；爱立信公司提出 了一种对移动台进行定位估计的信道模型“，该模型基于实际测量 结果，适用于各种蜂窝网络信道环境；m c g u i r 提出了一种鲁棒估计 函数“，用于改进n l o s 环境下对移动台的定位估计，还提出了一 种基于时间差测量值观测得到的测量值非参数近似的定位估计算法 “”，在n l 0 s 环境下也取得了较好的定位性能；t h o m a s k l e i n e - o s t m a n n 扩充了数据融合技术的应用范围，提出了一种应用 于移动台定位估计的数据融合模型“，拓宽了移动台定位技术的研 究范畴；d o n g - h os h i n 对t o a 和t d o a 的误差统计特性，g p s 系统中 g d o p ，定位估计及协方差矩阵的关系进行了研究，还对无线定位系统 的误差统计特性进行了分析“，其研究方法值得借鉴；m a s o 提出 了适用于信号强度测量、t o a 、t d o a 定位的采用最大似然函数的定 位估计方法“，y i t e n gh u a n g 提出了一种线性修正最小二乘算法“”， a a b r a r d o 和s s w a n g 等则对c d 姒蜂窝网络定位系统的性能进行 了分析和评估“。x u e m i ns h e n 将模糊逻辑技术应用于峪的定位 估计“m i c h e l 则在其专利“。中研究开发了在下行链路采用 t d o a ，t o a ，a o a 等多种技术对m s 进行定位估计的方法和设备。这些 研究大都取得了丰硕的成果。 1 3 论文研究目的及主要内容 论文共分六章，主要是对蜂窝网无线定位算法作了较深入的研 究，并着重研究了基于t d o a 定位的性能。 第一章介绍了蜂窝网无线定位技术的研究进展以及论文研究 目的及主要内容。 第二章介绍了蜂窝网无线定位方法。同时讨论了定位的基本原 理，包括圆周定位、双曲线定位、方位角定位、混合定位，并讨论 硕士学位论文 了其优点和缺点。介绍了用于蜂窝网无线定位仿真用的两种信道模 型( t 1 p 1 定位信道模型和延时扩展g r e e n s t e i n 定位信道模型) 。引 入了蜂窝网无线定位的评估指标，在本文中选择均方根误差( 雕s e ) 作为评价定位精度的依据。 第三章重点介绍了基于t d o a 的定位算法。首先介绍了t d o a 测量值估计方法以及定位算法的数学模型。然后介绍了三种主要的 t d o a 定位算法，并对其进行详细的分析和研究。 第四章基于混合定位法的蜂窝网无线定位方法。选择 t d o a a o a 混合定位技术作为重点研究方向，深入的分析和研究了两 种典型的定位算法一改进的c b a n 算法和泰勒序列展开法的定位算 法。提出了将c h a n 算法的定位估计值作为泰勒级数展开算法的初始 估计值代入的算法。 第五章这部分是本文的核心部分，对数据融合技术在移动台 位置估计中的应用进行了研究，提出了一种简化多算法协同定位， 并对其性能进行了仿真研究。根据简化的多算法协同定位最优组合， 提出了一种基于简化多算法协同定位的数据融合增强模型：在第二 层数据融合中应用c h a n 和泰勒序列展开算法的协同定位算法。分析 和仿真结果表明该模型能得到更准确可靠的移动台估计位置。 第六章在结论部分，总结了本文所做的工作，并提出了蜂窝 网无线定位中有待解决的技术问题。 6 蜂窝网络中基于t d o 的定位算法研究 第二章蜂窝网无线定位原理 2 1 蜂窝网无线定位方法 无线定位系统中对移动台的定位是通过检测移动台和多个固定 位置收发信机之间传播信号的特征参数( 如电波场强、传播时间或时 间差、到达角等) 来估计出目标移动台的几何位置。 定位技术的分类有多种，可根据测量参数的不同将现有的定位 体制分为：基于场强测量的定位方法( s o a ) 、基于传播时间测量值 ( t o a ，t d o a ) 的定位方法、基于电波入射角( a o a ) 的定位法以及混合定 位法。在数学原理上，t o a 和s o 的定位线都是以基站为中心的圆， h o b 的定位线是以基站为端点的射线，t d o a 则是以两个基站为焦点 的双曲线中的一支。可利用上述一种或多种测量参数来进行定位。 2 1 1 基于场强测量的定位 该方法首先测量出网络覆盖范围内不同位置上的场强分布并 保存在数据库中，定位的时候只需将接收机所测量到的场强与数据 库中的数据进行匹配，根据匹配的结果就能确定移动台的大致位置。 另一种方法是通过检测接收信号的场强值、利用己知信道衰落模型 及发射信号的场强值估算出收发信机之间的距离，通过求解收发信 机之间的距离方程组就可以确定目标移动台的位置( x ，y ) ，在几何 原理上，该距离方程表现为以测量位置为中心的圆，多个测量对应 多个这样的圆，各个圆的交点即为移动台的位置坐标。但是该方法 受快衰落( 多径干扰) 和慢衰落( 阴影效应) 的影响严重。多径传播造 成的快衰落在半个波长的范围内可以达到3 0 4 0 d b 的变化，反映在 距离上误差将达到几公里。多点采集并平滑的方法，即通过求多次 测量结果的均值来减小接收信号幅度的波动范围，把该均值作为测 量结果来建立距离方程，可以在一定程度上抵消快衰落的影响。慢 衰落的影响目前还没有有效的解决方法。因为慢衰落是与地形、建 硕士学位论文 筑物分布有关的局部均值，比如天气的变化、新建或新拆了一幢建 筑物等都可能会影响到不同位置的场强分布，在城市环境下可以达 到6 1 0 d b ，相应的距离误差也可能达到近千米。因此该方法没有 得到广泛的重视和应用。 2 1 2 基于传播时间测量值的定位方法 该方法是通过测出电波从发射机传播到多个接收机的传播时 间( t o a ) 或时间差( t d o a ) 来确定目标移动台的位置。 1 圆周定位 t o a 定位“就是测量出两个或多个基站与移动台之间的信号 传播时间，从而分别得出移动台与各基站之间的估计距离，以各基 站位置为圆心，相应与移动台间的距离为半径画圆，可以得到两个 或多个圆，这些圆的交点从理论上讲就应该是移动台在二维平面上 的位置。然而实际定位中，由于检测到的定位参数有误差，这些圆 的相交部分不是一个点，而是一个区域。若已知移动台到基站i 的 直线距离冠，贝| j 根据几何原理，移动台一定位于以基站i 所在的位 置为圆心，r 为半径的圆周上，即移动台位置，) 与基站位置 ，弗) 之间满足如下关系： “一而) 2 + 一y o ) 2 = 群 ( 2 - 1 ) 假设检测出m s 发出的信号到达第i 个基站的时间为，则二者 之间的距离为冠= c ( 其中c 为电波在空气中的传播速度) 。 图2 - 1 圆周定位法 蜂窝网络中基于t d q a 的定位算法研究 如图2 - 1 可以看出，移动台的轨迹是一个以基站i 为圆心，以 基站i 和移动台之间距离r 为半径的圆，只要可以得到移动台发出 信号分别到达3 个不同定位基站的时间，就可以确定3 个这样的圆， 它们的交点即是m s 的位置，) ，如图2 - 1 所示，通过联立求解方 程组( 2 1 ) ( i = 1 ，2 ，3 ) ，我们就可以得到移动台的位置坐标。 t o a 方法利用的是信号传输的精确时间，要求定位基站在时间 上精确同步。g p s 定位的基本原理就是利用t o a 技术。在该方法中， l 微秒的同步误差将导致3 0 0 米的位置偏差，故所有的设施需要精 确同步。一般情况下，使用三个以上的圆周定位偏差可以小于1 2 5 米。 2 双曲线定位 t d o a 方法。利用信号的传输时间差来确定移动终端的位置。 t d o a 定位有两种常用方式，一种是直接检测两个精确的t o 值生成 t d o a ，再根据公式( 2 - 1 ) ，由移动台和不同基站之间的t o a 差值可 以得到以下方程： 嘭2 似一五) 2 + o ，一咒) 2 一小一_ ) 2 + ( ) ，一乃) 2 ( 2 2 ) 其中i = l ，2 ，3 。 图2 - 2 双曲线定位方法 如图2 2 所示，此时移动台的轨迹是一条分别以两个基站为焦 点的双曲线。联立方程组( 2 2 ) 可以得到两条双曲线方程，求解双曲 线的交点可得知移动台的位置。这样做主要可以减少t o a 检测时的 系统误差，但是直接利用t o a t d o a 估计值求解上述定位圆或定位双 曲线的非线性方程组来确定移动台的位置比较困难，这是由于时间 硕士学位论文 测量误差的存在导致各定位圆或双曲线可能没有交点而不能进行正 常定位。在实际应用中，通常采用最小均方误差算法，通过使非线 性误差函数的平方和取得最小这一非线性最优化来估计移动台位 置。 2 1 3 基于电波入射角( a o a ) 的定位 方位角定位法也称为信号到达角( a o a ) 定位法 1 8 蚓。该方法棚 是通过基站接收机阵列天线检测出移动台发射电波的入射角，从而 构成一根从接收机到移动台的径向连线，即方位线。利用两个或两 个以上接收机提供的a o a 测量值，按a o a 定位法确定多条方位线的 交点，即为移动台的估计位置，如图2 3 l 久 墨li 置 图2 - 3 方位测量定位方法 假设基站硒和硷分别检测得移动台发出信号的到达角度分别 为最和睦，则有下式： t m ( 岛) = 0 一) 瓴一x o ) , i - - 1 , 2 ( 2 3 ) 通过求解上述非线性方程组可以得到移动台的估计位置。在第三代 移动通信中，阵列天线将得到广泛应用，检测精确的信号的到达角口 将成为可能，因此用方位角作为定位参数参与定位也将成为可能， 但是该方法更容易受到电波的非视距传播的影响。实际定位中由于 只有服务基站才能检测到移动台相对于基站的方向信息，只能得到 一个a o a 定位参数，因此在蜂窝网络中该方法一般不单独使用。 a o a 定位的优点是所需基站较少，只要2 个基站即可实现定位； 缺点是需要基站天线阵列的支持，每个基站需要4 一1 2 组的天线阵 蜂窝网络中基于t d o a 的定位算法研究 列，实现比较复杂，投资较大。a o a 定位受多径传播的影响最大， 因此不适合用于高楼林立的城市等电波传播环境复杂的地区。而在 郊区或农村，一般基站安装位置很高以提供较广的覆盖，移动台受 到的多径干扰较小，得到的a o a 测量不会有很大的误差，可达到 1 0 0 2 0 0 m 的定位精度。 表2 - i 三种定位方法的比较 定位方案几何意义 所需最少基站数同步要求 t o a 圆周3 煅与b s 之间要求同步 1 1 ) 0 魄 双曲线 3 b s 之间要求同步 a o a 方位线 2 不要求同步 另外，还有全球定位系统( g p s ) 和单元标志定位法。g p s 接收机 至少需要4 颗卫星才能确定移动台的位置，而且在室内和高密度市 区不能使用。而且，现有手机不能直接接收g p s 信号，所以实际上 g p s 一般和基于网络的定位技术结合使用实现手机定位；单元标识 定位法只能定位到一个蜂窝或者扇区的范围内，精度差。 与传统的无线电定位实现相比，由于工作频段的不同、电波传 播环境的不同、移动台与基站的相对距离与位置的不同、移动台运 动特性的不同，完全照搬这些技术将很难满足蜂窝环境下对定位精 度的要求。所以，必须根据实际的应用条件，仔细分析各种技术使 用过程中可能遇到的问题并提出相应的解决办法，就能使这些技术 在新的环境中发挥作用。 2 1 4 混合定位 混合定位方法是综合利用上述两种或者多种不同类型的信号特 征测量值，如t o a a o a ，t d o a a o a ，t d o a t o a 进行定位估计 例如，如果一个基站能够同时检测得到移动台发出信号到达基 站的时间和角度q ，则移动台相对于基站的距离墨= c f i 和方位角 q 已知，于是由下式可以解出移动台位置瓴，) ，即2 5 1 硕士学位论文 t a n ( g ) = x o - 一咒x l ( z - z i ) 一咒 l 【研= “- z o ) 2 + “- y o ) 2 通过求解上述非线性方程组可以得到移动台的估计位置。 混合定位法上述定位法中，场强定位最简单，但定位精度较 差：a o a 定位法有一定精度，但接收端需要安装天线阵列，要求接收 机具有高精度的智能天线阵列，设备较复杂，而且只能从反向链路 定位：t o a 定位法精度较高，对现有网络改动小且造价低，但对移动 台和基站之间的同步有较高要求( 1 z s 的误差将造成3 0 0 m 的定位误 差) ：t d o a 定位法由于是测量信号到达不同接收机的时间差，所以能 消除对时间基准的依赖性，可以降低成本并仍保证一定的定位精度、 t d o a 和t o a 定位法在蜂窝网络中实现相对容易一些，也能达到较高 精度，因此这两种方法，特别是t d o a 定位法，受到了更多的重视。 各种定位技术的比较如表2 - 1 所示。混合定位法则能吸收不同定位 方法的优点，利用上述两种或多种不同类型的信号特征测量值进行 定位估计。综上所述，目前在蜂窝网络中受到广泛关注和深入研究 的是t d o a ，t o a 定位法以及混合定位法。 2 2 无线定位信道模型 2 2 1t 1 p 1 ( c o s t 2 5 9 ) 信道模型 c o s t 2 5 9 模型是由e r i c s s o n 的一个移动定位技术研究小组提 出，是一种常用的仿真评估基于时间定位技术的信道模型，也称为 t i p i 模型。c o s t 2 5 9 信道模型“中的每一种信道环境包括一定数量 的散射体，每个散射体由平均功率q ，、超量延时、平均到达角度 倔和n a k a g a m i m 参数表征。每个散射体由大量子波组成，每个子波 延时相同，但到达角度不同，因此可以仿真每个散射体的衰落情况。 每个散射体子波到达的角度服从高斯分布。不同信道环境的具体参 数如表2 2 所示。 模型中的延时扩展基于实际测量数据，通过由距离决定的对数 蜂窝网络中基于t d o a 的定位算法研究 正态分布来模拟，功率延时分布和衰落统计特性基于略加修改的 c o d i t 模型。天线分集的影响由一种简单的a o a 模型来表示。该模 型能产生与实际测量值相当的延时扩展和超量时延，适用于城市、 市郊、乡村和山区环境。 表2 - 2c o s t 2 5 9 信道模型参数 平均延 时扩展 散射体 n a k a g w i = 环境 延时t 相对功率只 个数参数 平均超 量延时 闹市 1 2 0 o 。 0 5 - 1 5 ) e x “- 6 f ，f 一) 1 ：1 l 市区a 1 2 0 o 气。 0 5 1 5 麟p ( 嘶f 一) 1 ：1l 与市区a 类似，但随相对功率调速延时： 市区b 1 2 0 如r ( 1 + g 1 5 ：1 1 1o4 31 5 郊区 2 ：1 2 6 o k 0 1 0 41 5 乡村同郊区 2 2 2 延时扩展g r e e n s t e i n 模型 c o s t 2 5 9 模型中的延时扩展根据g r e e n s t e i n 模型洲( 一种基于 实际测量值的模型) 来产生，即 = 写d y ( 2 5 ) 其中是均方根延时扩展，写是在d = i k m 处延时扩展的中值， 取值在0 5 到1 之间，y 是一个标准差为q 的对数正态分布随机变 硕士学位论文 量。不同信道坏境下参数如表2 4 所示。 表2 - 4 不同环境下g r e e n s t e i n 模型参数 环境五 f q 经修改的信道模型 闹市区 1o 5 4 c o d i t 修正市区 一般市区a o 40 54 c o d i t 修正市区 一般市区b 0 4o 54c o d i t 修正市区 郊区0 3 0 54 c o d i t 郊区 远郊o 1 o 54 c o d i t 远郊 山区 114 c o d i t 远郊 基站a o a 测量值基于本地散射圆模型，服从具有以下标准差 的高斯分布： 驴孕 ( 2 _ 6 ) 其中，毛超量延时，c 为电波传播速度，d 为m s - qb s 之间的距离。 2 3 定位准确率评价指标 为了正确评价定位算法在实际的蜂窝网络环境中的定位性能， 需要首先确定评价定位精确度和正确率的指标。目前最常用的指标 。是均方误差( m s e ) 、均方根误差( 蹦s e ) 、克拉美罗下界( c r l b ) 、 工程应用中还常将误差的概率密度函数( p d f ) 和累计概率分布函数 ( c d f ) 、相对定位误差( r p e ) 等作为评价指标”。下面我们将讨论 常用的几个指标。 1 、均方误差m s e ) 在二维定位估计中计算m s e 为： m s e = 研g x o ) 2 + 一) 2 】 ( 2 - 7 ) 式中，) 为目标移动台m s 的真实位置坐标，伉夕) 为惦估计位置 坐标。 蜂窝网络中基于t d o a 的定位算法研究 2 、均方根误差( 蹦s e ) r m s e = 研g 一) 2 + 一) 2 】= 撕函云 ( 2 8 ) 为了判断定位估计器的准确率，m s e 或r m s e 通常与理论的c r l b 进 行比较。c r l b 为任何无偏参数估计器的方差提供了一个下界，通常 适用于存在平稳高斯噪声的平稳高斯信号的估计。文献“中给出了 t d o a 定位误差的c r l b 为： = c 2 ( g t q 。1 g f ) f - 9 、 g = ( 五一曲，墨一( 五一曲r ( 五一曲s 一( 蜀一曲，墨 ( 五一d 墨一( k 一力墨 ( x 一) ，) 墨一( 艺一y ) 是 “一力墨一( 嚣一力，玛 ( x y ) 墨一( 】：一y ) 墨 ( 2 - 1 0 ) 式中墨为初始位置，) 与各基站位置“，咒) 之间的距离，i = 1 ， 2 ，m 。矩阵q 为t d o a 协方差矩阵，中对角线元素之和定义了定 位估计器m s e 的理论下界。在实际应用中q 可能未知，但如果在所 有接收机中噪声功率谱密度相似，可将q 的对角线元素代为一，其 余元素代替为0 5 司，构成近似t d o a 协方差矩阵。其中以为t d o a 测量值的方差。 3 、累计分布函数( c d f ) 这种性能指标主要用在实际工程的应用中，c d f 指在满足某个 精度门限以下的定位次数在总定位次数中所占的比例，如定位误差 在1 1 0 米以下的定位次数在所有的定位次数中所占的百分比，通常 记作c d f ( 1 1 0 ) 。 4 、相对定位误差( r p e ) 该性能指标是定位准确率的一个新指标，反映了定位精度与定 位范围的相对关系，若定位范围指基站或有效作用检测点之间的距 离心，定位精度为万，则r p e = 6 墨。总之，该性能指标反映了一 个相对定位精度或准确度的概念。 5 、几何精度因子( g d o p ) 采用距离测量方法的定位系统准确率在很大程度上取决于基站 和移动台之间的几何关系。几何位置对定位精度影响的度量即为几 硕士学位论文 何精度因子( g d o p ) l 3 1 j ，它定义为定位误差r j , i s e 与测距误差r i l t s e 的比率。g d o p 表征了由于移动台与基站韵几何位置关系对测距误差 的放大程度。对于无偏差的估计器及二维双曲线定位系统，g d o p 为： g d o p ：( a + ) ，f ，一11 、 g d o p 可以作为从大量基站中选择所需要的定位基站的指标，选 择的基站应是使g d o p 最小的基站，还可用于建立新系统或网络规划 时作为选择基站位置的参考。 2 4 本章小结 现有的各种移动台定位方法，基本上都必须首先测量时间等定 位参数，然后采用一定的算法计算目标移动台的位置。当移动台和 基站之间存在多径或障碍物遮挡时，所测量的电波到达时间和角度 等参数就无法反映基站与移动台之间的真实距离和方位角，从而造 成定位算法性能的显著下降。正是因为测量参数密切依赖于移动通 信电波特性，因此本章讨论了用于定位的t 1 p 1 模型，为了对定位精 度进行公正客观的评价，本章还讨论了各种定位准确度的评价指标， 重点讨论了定位解均方误差( m s e ) 、均方根误差( r m s e ) 、克拉美罗 下界( c r ib ) 、几何精度因子( g d o p ) 和累计概率分布函数( c d f ) 、 相对定位误差( r p e ) 等评价指标。 蜂窝网络中基于t d o a 的定位算法研究 第三章基于t d o a 的定位算法 3 1t d o a 测量值估计算法 t d o a 是距差定位系统的一种表述。距差系统测量信源和各个接 收机间距离之差对信源进行定位。距差法定义了一个以接收机为焦 点，距离差值恒定的双曲线，进行多个距差测量，就产生多个双曲 线，信源的定位估计就在双曲线的相交处。 得到t d o a 估计值的方法“一一般有两种，一种是将两个基站 的信号到达时间t o a 之差来获得，一种是利用互相关技术”“，将 两个基站接收到的信号进行相关处理来得到t d o a 值。如果可以获得 绝对的t o a 测量，就可以采用第一种方法。如果移动台与基站之间 不同步且没有参考时间，利用这种方法估计t d o a 值就较难，而需要 采用后一种估计方法。 3 1 1 时延估计的数学模型 在估计信号的t d o a 之前，我们首先给出信号的一般形式。设 信源发出的信号为s ( f ) ，两个接收点的距离足够远，两个天线的信号 可以进行分离，接收到的信号分别为焉和而【f ) 。 五( f ) 2 和( f 一每) + 一( f ) 。 ( 3 1 ) 【恐o ) 2 4 s ( t d 2 ) + ，1 2 0 ) 这里4 和4 是信号幅度，h i ( t ) 和n 2 ( t ) 是干扰和噪声，西和畋是 信号的发送时延。我们假定s ( f ) 、码o ) 和( f ) 都是