一种基于过采样插值的无线通信系统高精度定位方法与流程

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种基于过采样(采样数据重复)插值的无线通信系统高精度定位方法，该方法尤其适用于wlan系统。

背景技术：

对于wlan系统，定位通常基于数据发送接收的时间差进行估计。而该时间差则通过计数数据从发送到接收所需要的采样时间间隔来确定。因此，在wlan系统中，定位精度受限于系统带宽，例如：802.11acwave2带宽160m，则定位精度为3e⁸/160mhz/2＝0.9375米。该精度能够满足多数场景下的需要，但是如有更高精度要求，则由于带宽受限而无法满足。

技术实现要素：

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于过采样插值的无线通信系统高精度定位方法，可在带宽受限情况下，进一步提高wlan系统定位精度，其效果好、复杂度低，且对现有系统改动小。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于过采样插值的无线通信系统高精度定位方法，需要进行定位的无线终端将采样后的训练序列在每个采样间隔ts上重复发送n次，n>1，接收端接收到每个采样间隔ts上的n个采样数据后，根据所述n个采样数据分别接收到的时间间隔，对所述发送端进行位置估计，可将定位精度提高到原来的n倍。

所述重复发送为在采样时间间隔ts上均匀重复发送。

所述重复发送次数n由定位精度决定，n取值越大，定位精度越高。

与现有技术相比，本发明可在同样带宽条件下，将定位精度提高到原来的n倍。

附图说明

图1是本发明过采样插值获得高定位精度训练序列的示意图。

图2是本发明接收端接收训练序列数据的示意图。

图3是本发明进行定位判断的具体流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。

针对带宽受限的wlan系统，例如：802.11acwave2最大带宽160m，定位精度可达到3e⁸/160mhz/2＝0.9375米。为了进一步提高，本发明采用多次重复传输采样数据的方法，在一个采样时间间隔上进行n>1次重复传输，则采样率不变，定位精度提升n倍。同样以802.11acwave2160m带宽为例，n＝4次重复传输后，定位精度提高为3e⁸/160mhz/2/4＝0.234米。

图1示出了通过过采样插值获得高定位精度训练序列的方法，即对于训练序列在一个采样间隔ts上重复传输n>1次。则在接收端可以通过在第几个时间间隔上收到训练序列的第几次传输，估计收发间所需的时间间隔，进行位置估计。

如图2所示，优选的，过采样(重复传输)是均匀的，当n＝4时，接收端在第m个时间间隔ts上收到第1、2次重复传输，在m+1个时间间隔上收到第3、4次重复传输，则可知收发所需时间间隔为(m-0.5)到(m-0.25)个之间，则可以用m-0.375个时间间隔进行估计(取中间值估计区间)，误差为±0.125ts。

若不采用过采样，训练序列只传输一次，如图2所示，接收端在第m个时间间隔上收到训练序列数据，则可知收发所需时间间隔为(m-1)到m个之间，则可以用m-0.5个时间间隔进行估计，误差为±0.5ts。综上，当n＝4时，可以将时间间隔的估计误差减少到±0.125ts，与不进行重复传输相比，降低到1/4。相应的，位置估计精度提高4倍。

本发明通过重复n次传输采样训练序列,实现将系统带宽提高n倍效果，进而提高n倍定位精度。

本发明中，进行定位判断的具体流程如图3所示：发送端发送采样训练序列到接收端，接收端根据接收到采样训练序列所需时长(从发送到接收的时间间隔数)对发送端进行位置判断。具体定位精度和重复次数成正比，带宽越宽、重复次数越高，定位精度也越高。

本发明提供了一种基于过采样插值的高精度定位训练序列方法，该方法包括，将采样后的训练序列在每个采样间隔ts上重复发送n(n>1)次。优选的，所述重复发送为在采样时间间隔上均匀重复发送。在接收端通过接收到采样数据经过多少个时间间隔来确定位置信息的场合，接收端估计的位置精度将产生±0.5ts的误差，通过n次重复接收可以将该误差降低到±0.5ts/n，因而估计的位置精度将提高n倍。对于带宽受限的wlan系统，这种定位精度提高方法效果好、复杂度低，对现有系统改动小，有很强的实践意义。例如：802.11acwave2带宽160m，定位精度为3e⁸/160mhz/2＝0.9375米。进行n＝4次重复传输后，定位精度可以提高为3e⁸/160mhz/2/4＝0.234米。

技术特征：

技术总结
一种基于过采样插值的无线通信系统高精度定位方法，需要进行定位的无线终端将采样后的训练序列在每个采样间隔TS上重复发送N次，N>1，接收端接收到每个采样间隔TS上的N个采样数据后，根据所述N个采样数据分别接收到的时间间隔，对所述发送端进行位置估计，可将定位精度提高到原来的N倍。

技术研发人员：李云洲;刘少博;扈俊刚;肖立民;许希斌;王京
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2018.10.26
技术公布日：2019.01.04