一种基于边长残差的nlos传输基站识别与定位方法
【专利摘要】一种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法，首先需要对基站进行分组，一组两个基站，组数为基站数目为N；而后利用采集的TOA和AOA估计值并根据余弦定理计算虚边长，接着计算虚边长和测量距离之间的差值，并以此为边长残差，以及算出门限；通过比较残差和门限的大小即可识别出NLOS传输基站与LOS传输基站，最后利用LOS传输基站的参数测量值对MS进行位置估计，估计算法采用双步加权最小二乘算法。本发明提供一种有效减少误差、提升定位精度的基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法。
【专利说明】
-种基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法
技术领域
[0001] 本发明设及无线定位技术领域，尤其是一种化OS传输环境中的基站识别和定位方 法，能检测出NLOS传输基站和LOS传输基站，并且利用LOS传输基站对MS进行定位。
【背景技术】
[0002] 无线定位是指利用包含在接收信号中的角度和距离等参数来估计移动终端位置 的一种技术。近年来，由于经济发展和人们生活的需求，该技术已经得到了广泛地应用，它 可W提供包括紧急呼救、旅游信息服务、车辆管理等在内的业务，同时也被应用到了基于位 置信息的收费系统和智能交通系统中，是物联网的重要组成部分。
[0003] 在实际的无线传输环境中，由于障碍物的大量存在，因此信号从发送端到被接收 的运一段时间内并不会沿着直线传输，它往往需要经过发射和衍射才能够到达接收端。运 使得接收端对距离W及角度等信息估计准确度的下降，从而显著降低了无线定位算法的精 度。据此，在无线定位技术的实际应用中，减少甚至降低非视距(NLOS，non-line-〇f-si曲t) 传输带来的误差是非常有必要的。根据摩托罗拉和爱立信对GSM网络的实地测量发现，化OS 误差有随着移动台（MS,mobile station)和基站或基地台（BS,base station)之间直线距 离的增加而上升的趋势，运就更加剧了对传统定位算法精度的影响。
【发明内容】
[0004] 为了克服已有无线定位方式的误差较大、定位精度较低的不足，本发明提供一种 有效减少误差、提升定位精度的基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法。
[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0006] -种基于边长残差的化OS传输基站识别与定位方法，所述定位方法包括W下步 骤：
[0007] 1)由多个基站接收到移动台MS发送的信号，假设已经估计信号中的到达时间TOA 和到达角度AOA信息，并且将运些信息汇集到定位主基站中，同时定位主基站已知所有参与 定位的BS坐标；
[000引2)将所有的基站进行分组，每组包含有2个基站，假设有N个基站，则分组数目为组 合数C;,:
[0009] 3)对于每个分组，定位主基站首先提取分组内的BS坐标、测距信息W及测角信息， 所述测距信息等效于T0A，所述测角信息等效于A0A，根据余弦定理求得两个虚边长，最后计 算测距与虚边长之间的差值，据此得到每一个分组的边长残差；
[0010] 4)比较残差值和口限之间的大小关系，如果小于口限，则为该组基站为LOS传输基 站，否则判断存在NLOS传输基站；
[0011] 5)对所有的基站组作4)中的口限比较处理，综合所有组的判决结果，最后就能够 找出所有的NLOS传输基站和LOS传输基站；
[0012] 6)提取5)中所得LOS传输基站的TOA和AOA信息，根据定位几何关系，构建定位方程 组；
[OOU] 7)将定位方程组进行樂性化处理；
[0014] 8)利用两步加权最小二乘算法对MS坐标进行估计。
[0015] 进一步，所述步骤3)中，假定基站组两个基站分别是BSl和BS2(分别位于两个圆的 圆屯、A点和B点，而C代表一个移动台MS，根据余弦定理，A和C之间的直线距离表示成：
[0016]
(1)
[0017] 式中6'，曰心目2分别表示4一(：的计算距离(虚边长），(：一8的85现慢距离，4一8的85 间距离W及ZABC的值;其中02就是基站B测量的到达角和直线品与X轴夹角之差的绝对值； 如果假设AB即为X轴，则02即为基站B巧慢的到达角，由于BS坐标已知，则C可W事先计算好； B和C之间的直线距离由其它参数表示
[001 引
口）
[0019] 式中a'，b，0i分别表示B^C的计算距离，即虚边长，C^A的BS现慢距离，W及ZBAC 的值;其中即为基站A测量的到达角，定义边长残差为
[0020] Si= I a-a'I ,?= I b-b'I (3)
[0021] 如果定位环境中不存在化OS传输，Si和都比较小，否则它们就可能比较大。由此 构建一个NLOS传输基站检测器
[0022]
與
[0023] 公式(4)指出如果两个边长残差都小于各自口限，则该组BS均为LOS传输BS，反之 则至少有一个BS是NLOS传输BS。
[0024] 再进一步，所述步骤4)中，根据定位几何关系和残差的扰动分析，定义口限TH2为
[0025]
巧[0026] 其中Or, Oa分别代表距离和角度测量噪声的标准差，运两个值通过多次测量估计得
到;另^ %
[0027] 辟）
[002引 ；)和(6)的口限中，参 数入通过计算机仿真确定。
[0029] 更进一步，在所述步骤5)中，实现对LOS传输基站的正确识别之后，利用它们的测 量值对MS进行位置估计;在所述步骤6)和7)中，根据测量距离和到达角的几何意义，构建线 性定位方程组：
[0030] Y=AX (7)
[0031] 其中
定义MS的坐标为(x，y)， 第i个BS的坐标为(xi，yi)，目i是第i个BS和MS之间的AOA测量，ri是第i个BS和MS之间的测距； 在基站识别阶段，ri对应于相应的a或者b，公式(7)中假设基站识别阶段筛选出的LOS传输 基站数目为M个且M小于等于N。
[0032] 所述步骤8)中，首先根据最小二乘准则，得到：
[0033]
(8)
[0034] 用^*^表示^的真实直线距离，并定义误差向量：
[0035]
巧）
[0036] 其中ei，a^分别代表距离和角度相对于其真实值的测量误差，T算子代表矩阵转置， 若将(9)转变成矩阵相乘的形式，即得到：
[0037] it = 2Bz (10)
[003引其中
diag {?}表示W大括号内元素为对角元素的对角矩阵，B的协方差矩阵如下
[0039] w=F'「iM)T]=4rqrH 1 )
[0040] 式牛
，的.,V，心分别表示第i个BS处测量距离和测 量到达角的方差。
[0041 ]所述步骤8)中，利用最小二乘算法求得X的解：
[0042] (12)
[0043]
[0044] (13)
[0045] 由于上述WLS估计得到的S个元素实际上并不独立，因此进行第2次最小二乘估 计，假设义中=个元素的误差分别为SI, S2和S3,那么
[0046]
(14)
[0047] 因此就定义另外一组误差向量为：
[004引
[0049]
[(K)加 ]
[0化2] (16)
[0化1]从上式推得
[0化3]
[0化4] (r)
[0055] 爵到X '的解为
[0化6] (18)
[0化7]
[0化引 （J9)
[0059] 并且选择(19)中最接近(12)结果的解作为最终的估计。
[0060] 本发明的技术构思为:将化OS传输基站和LOS传输基站分离开来，而且只保留LOS 传输基站的测量信息W估计MS的坐标，运里LOS(化OS)传输基站指的是MS到该基站的传播 路径是LOS(化OS)的。如果LOS传输基站数目足够多，NLOS传输带来的误差也能够完全被消 除，可W实现准确MS定位。运就需要用到化OS基站识别定位技术。关键就在于基站识别所需 的残差定义，而本发明选择边长残差作为检测变量，通过口限与残差的比较来识别LOS传输 基站。在获得LOS传输基站W后，可W用各种经典S边定位法估计MS位置。
[0061] 本发明的有益效果主要表现在:在得到BS和MS之间的距离（等效于T0A) W及到达 角的估计值之后，对基站进行分组，每一组基站都通过虚边长计算得到两个边长残差。根据 定位几何关系和残差的扰动分析与仿真，得到化OS传输基站检测器的口限值。通过比较口 限和各组边长残差计算值，就能识别出化OS传输基站和LOS传输基站。得到了 LOS传输基站 W后，就可W利用它们做MS位置估计，估计算法可W是LS方法或者两步WLS方法，甚至可W 是其他任意传统方法，但是本发明WLS方法和两步WLS方法为例说明性能。本发明的识别准 确性高，而且在识别之后还采用精度较高的两步WLS算法对MS的位置进行估计，因此在 NL0S/L0S传输环境中，本发明的定位精度很高。
【附图说明】：
[0062] 图1为基于边长残差的NLOS传输基站识别与定位方法处理步骤图。
[0063] 图2为定位几何示意图。
[0064] 图3为测距标准差对各算法均方误差（RM沈:;root means square errors)影响的 示意图，其中，（a)为化OS-BS，（b)为化OS-BS，（C)为化OS-BS。图上横坐标为测距标准差（单 位为米），纵坐标为RMSE(单位为米）。
[0065] 图4为AOA测量标准差对各算法RMSE影响的示意图，其中，（a)为化0S-BS，（b)为 3L0S-BS，（c)为化0S-BS。图上横坐标为测角标准差(单位为度），纵坐标为RMSE(单位为米）。
[0066] 上述图中化OS-BS指实际LOS基站数目为n个，仿真采用小区半径为1000米的经典5 基站拓扑，即N=5。
【具体实施方式】
[0067]下面结合附图对本发明做进一步说明。仿真图中用到的对比算法如表1: r00681
[0070] 表1 中，RWGH方法来自于文献1 : Chen P C , A non-1 ine-〇f-s i ght error mitigation algorithm in location estimation[A],Proc. IEEE Wireless Communications and 化tworking Conference WCNC'99[C],化W Orleans,1999:316-320; 即化en P C，位置估计中的一种非视距误差消除算法[A] ,1999年IE邸无线通信与网络国际 会议论文集[C]，新奥尔良，1999:316-320。化S方法来自于文献2:Wang X，A TOA-based location algorithm reducing the errors due to non-1ine-〇f-sight(NLOS) propagation[J], IEEE Transactions on Vehicular Technology,2003,52(1):112-116; 即Wang X，一种能减少非视距传播误差的TOA定位算[J]，IE邸车载技术汇刊，2003，52( I): 112-116dNI-TS-WLS为本发明的识别定位方法(定位部分采用双步WLS);NI-LS为本发明基 站识别后用最小二乘算法定位；the ideal NI-TS-WLS表示完美已知LOS基站信息用双步 WLS算法定位，它的性能最优秀，作为比较的基准。
[0071] 参照图1~图4,一种基于边长残差的化OS传输基站识别与定位方法，包括如下步 骤：
[0072] 1)由多个基站接收到移动台MS发送的信号，假设已经估计信号中的到达时间 (T0A，time of arrival)和到达角度(A0A:angle of arrival)信息，并且将运些信息汇集 到定位主基站中，同时定位主基站已知所有参与定位的BS坐标；
[0073] 2)将所有的基站进行分组，每组包含有2个基站，假设有N个基站，则分组数目为组 合数C-;;
[0074] 3)对于每个分组，定位主基站首先提取分组内的BS坐标、测距(等效于T0A)信息W 及测角（等效于A0A)信息，而后根据余弦定理求得两个虚边长，最后计算测距与虚边长之间 的差值，据此得到每一个分组的边长残差；
[0075] 4)比较残差值和口限之间的大小关系，如果小于口限，则为该组基站为LOS传输基 站，否则判断存在NLOS传输基站；
[0076] 5)对所有的基站组作4)中的口限比较处理，综合所有组的判决结果，最后就能够 找出所有的NLOS传输基站和LOS传输基站；
[0077] 6)提取5)中所得LOS传输基站的TOA和AOA信息，根据定位几何关系，构建定位方程 组；
[0078] 7)将定位方程组进行线性化处理；
[00巧]8)利用两步加权最小二乘(WLS:wei曲ted least squares)算法对MS坐标进行估 计。
[0080] 进一步，详述基于边长残差的化OS传输基站识别定位方法，如图2所示。不失一般 性，假设两个基站分别位于两个圆的圆屯、A点和B点，而C代表一个MS。可W看出，B和C之间是 LOS传输，而A和C之间存在障碍物，因而它们之间存在化OS传输问题。注意图2仅用于说明 化OS传输的示意图，实际的传输环境也可能是双LOS传输基站和双化OS传输基站，本发明的 基站识别方法对于S种传输情形均适用。图2中基站A是一个化OS传输基站，即基站A测量的 距离和到达角都带有化OS误差，而基站B为LOS传输基站，故其测距和测角均非常接近于真 实值。
[0081] 根据图2,如果基站A和B都是LOS传输基站，那么A、B、CS点可W构成一个S角形， 因而根据余弦定理，A和C之间的直线距离可W表示成：
[0082]
(1)
[0083] 式中b'，a，c，目2分别表示A一C的计算距离(虚边长），C一B的BS测量距离，A一B的BS 间距离W及ZABC的值。其中02就是基站B测量的到达角和直线态i与X轴夹角之差的绝对值。 不失一般性，如果假设AB即为X轴，则02即为基站B巧慢的到达角。另外，由于BS坐标已知，贝IJ C可W事先计算好。类似地，B和C之间的直线距离可W由其它参数表示
[0084]
(2)
[0085] 式中a'，b，0i分别表示B一C的计算距离(虚边长），C一A的BS测量距离，W及ZBAC 的值。与前面类似，其中01即为基站A测量的到达角。由此，可W定义边长残差为
[0086] Si= I a-a'I ,?= I b-b'I (3)
[0087] 如果定位环境中不存在化OS传输，Si和都比较小，否则它们就可能比较大。由此 可W构建一个NLOS传输基站检测器
[008引
[0089] 公式(4)指出如果两个边长残差都小于各自口限，则该组BS均为LOS传输BS，反之 则至少有一个BS是NLOS传输BS。
[0090] 在公式(4)中提出的化OS传输BS识别（检测）器中还有口限待定，因此所述步骤4) 中，根据定位几何关系和残差的扰动分析，我们定义n限TH2为
[0091]
(5)
[0092] 其中Or, Oa分别代表距离和角度测量噪声的标准差，运两个值一般可W通过多次测 量估计得到，本发明中由外界的TOA和AOA估计器提供，所提出算法不直接估计运两个参数。
另外I
[0093 巧)
[0094 ;(5)和（6)的口限中， 参数A仍然需要确定，本发明通过计算机仿真确定为2.65。
[00%]在所述步骤5)实现对LOS传输基站的正确识别之后，就需要利用它们的测量值对 MS进行位置估计，本发明称之为定位阶段。在所述步骤6)和7)中，根据测量距离和到达角的 几何意义，构建线性定位方程组：
[0096]
[0097] 此处我们定义MS的坐标 为（x，y)，第i个BS的坐标为（xi，yi)，目i是第i个BS和MS之间的AOA测量，ri是第i个BS和MS之 间的测距(等效为TOA信息）。在基站识别阶段，ri对应于相应的a或者b。公式(7)中假设基站 识别阶段筛选出的LOS传输基站数目为M个且M小于等于N。
[0098] 所述步骤8)中，首先根据最小二乘准则，得到：
[0099] 巧)：
[0100] ；
[0101] (9)
[0102] 其中ei，a^分别代表距离和角度相对于其真实值的测量误差，T算子代表矩阵转置。 若将(9)转变成矩阵相乘的形式，即得到：
[0103]
[0104] ，diag {?}表示W大括号内元素为对角元素的对角矩阵，B的协方差矩阵如下
[0105] w=E[WT]=4BQB (11)
[0106] 式^
片分别表示第i个BS处测量距离和测 量到达角的方差。
[0107] 所述步骤8)中，利用WLS算法求得X的解：
[010引 （12)
[0109]
[0110] 03)
[0111] 由于上述WLS估计得到的的=个元素实际上并不独立，因此需要进行第2次最小二 乘估计，。假设义中=个元素的误差分别为SI, S2和S3,那么
[0112]
(14)
[0113] 因此就可W定义另外一组误差向量为：
[0114] il)'=b'-A'X' (15)
[0115] 其中
[0116]
[0117]
[011 引 （16)
[0119]
[0120] (17)
[0121] IjX ' 的解为
[0122] (18)
[0123]
[0124] (19)
[0125] 并且选择(19)中最接近(12)结果的解作为最终的估计，由于估计过程采用了两次 WLS求解，所W称为两步WLS算法。
[0126] 图1中，定位主基站获取每个基站的TOA和AOA估计值，然后对参与定位的基站进行 分组，每组有两个基站。对于每一个基站组，首先利用前面公式计算边长残差和口限值，接 着比较它们之间的大小，从而识别出该组基站是否为LOS传输基站。当所有的基站组都遍历 判决W后，综合所有结果就可W找出所有的LOS传输基站和化OS传输基站。之后，抛弃识别 出的化OS传输基站W及它们的TOA和AOA测量(估计)值，仅利用LOS传输基站的测量值结合 定位几何原理构造出定位方程组，然后对非线性的定位方程组进行线性化处理，最后采用 两步WLS算法对MS的位置进行估计。
[0127] 图2是一个基站组中定位几何关系示意图。其中，点A和B代表两个BS而点C代表一 个MS，点D表示A-C路径上的电磁波反射体。BS间距离文^数值为C，可事先根据BS坐标算好。 点A处BS测量的距离和角度分别为b和01，点B处BS测量的距离和角度分别为a和02。03为MS端 受化OS误差影响的夹角，本发明中不需要使用该参量，此处仅仅作为角度受化OS误差影响 的示意。
[01巧]图3比较测距标准差对各算法均方根误差（RMSE,root mean square error)的影 响，此时测角标准差为I度。采用经典5基站拓扑，基站分别位于（0,0)，（1000，1000)，（- 1000,1000)，（-1000,-1000)，（1000,-1000)，单位是米。横坐标是距离测量的标准差，纵坐 标是均方根误差RMSE，nL0S-BS代表5个基站中有n个LOS基站。虽然本发明的算法在LOS基站 数目为2的时候的精度要比理想情况下的精度低一些，但还是要好于传统的定位算法。当 LOS基站的数目上升为3和4的时候，边长残差识别定位算法的曲线非常接近于作为基准的 the ideal NI-TS-WLS曲线，运就表明本文算法的识别准确率几乎达到了100%。另外，NI- LS由于没有使用TOA/AOA的两步WLS算法，因此精度一直要低于NI-TS-WLS算法，运也说明基 于T0A/A0A混合参数的两步WLS算法在LOS环境中的精度还是要优于传统的最小二乘算法。
[0129]图4比较测角标准差对各算法均方根误差的影响，仿真环境和图3相同，此时测距 标准差为10米。从图4可W发现，随着测角标准差的增加，本发明算法的曲线缓慢上升。在 LOS基站数目为2的时候本发明精度要比理想情况下的精度低一些，但还是要好于传统的定 位算法。当LOS基站的数目上升为3和4的时候，边长残差识别定位算法的曲线非常接近于作 为基准的the idea 1 NI-TS-WLS曲线，运就表明本文算法的识别准确率几乎达到了 100 %。 另外，NI-LS由于没有使用T0A/A0A的两步WLS算法，因此精度一直要低于NI-TS-WLS算法，运 也说明基于T0A/A0A混合参数的两步WLS算法在LOS环境中的精度还是要优于传统的最小二 乘算法。
【主权项】
1. 一种基于边长残差的化OS传输基站识别与定位方法，其特征在于:所述定位方法包 括W下步骤： 1) 由多个基站接收到移动台MS发送的信号，假设已经估计信号中的到达时间T0A和到 达角度A0A信息，并且将运些信息汇集到定位主基站中，同时定位主基站已知所有参与定位 的BS坐标； 2) 将所有的基站进行分组，每组包含有2个基站，假设有N个基站，则分组数目为组合数 C:;; 3) 对于每个分组，定位主基站首先提取分组内的BS坐标、测距信息W及测角信息，所述 测距信息等效于T0A，所述测角信息等效于A0A，根据余弦定理求得两个虚边长，最后计算测 距与虚边长之间的差值，据此得到每一个分组的边长残差； 4) 比较残差值和口限之间的大小关系，如果小于口限，则为该组基站为L0S传输基站， 否则判断存在NL0S传输基站； 5) 对所有的基站组作4)中的口限比较处理，综合所有组的判决结果，最后就能够找出 所有的NL0S传输基站和L0S传输基站； 6) 提取5)中所得L0S传输基站的T0A和A0A信息，根据定位几何关系，构建定位方程组； 7) 将定位方程组进行线性化处理； 8) 利用两步加权最小二乘算法对MS坐标进行估计。2. 如权利要求1所述的一种基于边长残差的化0S传输基站识别与定位方法，其特征在 于:所述步骤3)中，假定基站组两个基站分别是BS1和BS2(分别位于两个圆的圆屯、A点和B 点，而C代表一个移动台MS，根据余弦定理，A和C之间的直线距离表示成：… 式中b'，a，c，92分别表示A一 C的计算距离(虚边长），C一 B的BS测量距离，A一 B的BS间距 离W及ZABC的值;其中θ2就是基站B测量的到达角和直线品与X轴夹角之差的绝对值；如 果假设ΑΒ即为X轴，则θ2即为基站Bii量的到达角，由于BS坐标已知，则C可W事先计算好;Β 和C之间的直线距离由其它参数表示(2) 式中a '，b，Θ汾别表示B一C的计算距离，即虚边长，C一A的BS测量距离，W及ZBAC的值； 其中θι即为基站A测量的到达角，定义边长残差为 δι= |曰-曰'I ,δ2= |b-b'I (3) 如果定位环境中不存在化OS传输，δι和δ2都比较小，否则它们就可能比较大，由此构建 一个NL0S传输基站检测器(4) 公式(4)指出如果两个边长残差都小于各自口限，则该组BS均为L0S传输BS，反之则至 少有一个BS是NL0S传输BS。3. 如权利要求2所述的一种基于边长残差的化0S传输基站识别与定位方法，其特征在 于:所述步骤4)中，根据定位几何关系和残差的扰动分析，定义Π 限ΤΗ2为其中Or, 〇a分别代表距离和角度测量噪声的标准差，运两个值通过多次测量估计得到； 另外同理定义TH1为其中在公式(5)和（6)的口限中，参数λ 通过计算机仿真确定。4. 如权利要求3所述的一种基于边长残差的化0S传输基站识别与定位方法，其特征在 于:在所述步骤5)中，实现对L0S传输基站的正确识别之后，利用它们的测量值对MS进行位 置估计;在所述步骤6)和7)中，根据测量距离和到达角的几何意义，构建线性定位方程组： Y=AX (7) 其中定义MS的坐标为(x，y)，第i个 BS的坐标为（xi，yi)，0i是第i个BS和MS之间的A0A测量，ri是第i个BS和MS之间的测距；在基 站识别阶段，ri对应于相应的a或者b，公式(7)中假设基站识别阶段筛选出的L0S传输基站 数目为Μ个且Μ小于等于N。5. 如权利要求4所述的一种基于边长残差的NL0S传输基站识别与定位方法，其特征在 于:所述步骤8)中，首先根据最小二乘准则，得到：㈱ 用甘表示ri的真实直线距离，并定义误差向量：W) 其中ei，aj分别代表距离和角度相对于其真实值的测量误差，T算子代表矩阵转置，若将 (9)转变成矩阵相乘的形式，即得到： Φ = 2Βζ (10) 其4表 示W大括号内元素为对角元素的对角矩阵，Β的协方差矩阵如下 Ψ=Ε[帅 τ]=4Β 地（11) 式中分别表示第i个BS处测量距离和测量到达 角的方差。6. 如权利要求5所述的一种基于边长残差的化0S传输基站识别与定位方法， 其特征在于:所述步骤8)中，利用最小二乘算法求得X的解：由于上述WLS估计得到的Ξ个元素实际上并不独立，因此进行第2次最小二乘估计，假 设交中S个元素的误差分别为S1，S2和S3，那么并且选择(19)中最接近(12)结果的解作为最终的估计。
【文档编号】H04W64/00GK105979583SQ201610533335
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年7月6日
【发明人】华惊宇, 周凯, 李枫, 徐志江, 孟利民
【申请人】浙江工业大学