一种基于信道状态信息的精确目标定位方法与流程

文档序号:12917732阅读:1370来源:国知局
一种基于信道状态信息的精确目标定位方法与流程

本发明涉及一种基于信道状态信息的精确目标定位技术,属于无线通信和定位技术领域。



背景技术:

利用无线技术实现定位已成为定位研究领域的发展趋势。每种无线技术都有各自的优缺点和适用局限性,需要根据具体的应用场景,考虑系统成本、定位精度、实时性要求、技术实现难度和算法复杂性等因素。目前研究较为集中的几种无线定位技术,室外定位包括使用gps和gsm无线技术,室内定位主要利用各种无线传感器,包括红外、超声波、蓝牙、wi-fi、zigbee和rfid等。

基于测距的无线目标定位方法目前最为广泛使用,包括基于信号强度、时间差、角度差等技术方法。基于信号强度的定位方法很难对抗多径干扰,并且往往受到环境的影响,信号强度较低不能解算出目标位置。



技术实现要素:

技术问题:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提出一种基于信道状态信息的精确目标定位方法,本方法利用信道状态信息,重构子载波信息,估计出相位和到达时间信息,利用支持向量机和权重判别准则精确估计出到达主径。针对基于测距的定位精度不足的问题,提供了一种基于信道状态信息精确目标定位的新思路。

技术方案:为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:

一种基于信道状态信息的精确目标定位方法,包括以下步骤:

(1)待定位节点向接收节点发送数据包,无线网卡对无线信道做信道估计得到信道增益矩阵;

(2)过滤幅度低于阈值的信道增益信息,并对不连续的子载波进行重构,将子载波相位调整为连续;

(3)对空间阵列信号进行空间谱分析,绘制峰谱图,峰值为估计的入射方向和到达时间;

(4)重复步骤(1)-(3)得到多个峰谱图,对峰值进行分类并从多个分类中判决出直达角度;

(5)根据直达角度和接收节点坐标计算目标点坐标。

所述步骤(2)中,按照如下公式过滤幅度低于阈值的子载波信号信道增益信息:

其中,i为接收节点天线位置编号,j为待定位点子载波编号,ai,j表示编号为i的天线接收的编号为j的子载波的信道增益幅值,ai,min表示为编号为i的天线接收到所有子载波的幅度最小值,ai,max为最大值,athreshold为经验阈值。

对不连续的子载波重构的步骤包括:

设接收到的信道增益信息一共p*n个,其中,p为天线数量,n为子载波数量,假设各个天线接收到低于athreshold的数量分别为m1,…,mp,构造矩阵c:

其中s=n-max(m1,…,mp),对于天线接收到低于阈值的数量不足最大值的情况,去掉相对较小的幅度值,保证各个天线剩余子载波数量相同,c表示信道增益信息;

将信号的幅度和相位信息按照每根天线上的子载波编号从小到大排列,假设由于不连续造成的分段数为k,对各段分别线性拟合,斜率b取k次平均;

利用间隔数量对信号中不连续的子载波进行平滑,在间断位置的相位加上间断子载波数量*斜率b。

所述步骤(3)中,采用music算法对空间阵列信号进行谱分析,估计出入射方向和到达时间。

所述步骤(4)中,利用支持向量机对谱峰对应的入射方向和到达时间进行分类,将得到的多个聚簇的方差,点数和期望值进行归一化,并设置权重,最终计算结果中值最大的视为直达主径,判决准则如下:

w=wnn-wσσtof-weetof

其中,n为一个聚簇的点数,σtof、etof分别为到达时间tof的方差和期望,wn,wσ,we分别为权重。

有益效果:本发明提供一种基于信道状态信息的精确目标定位方法,采集无线目标的信道状态信息,简称csi,多天线信道增益矩阵,首先过滤幅度低于阈值的信道状态信息,再对不连续的子载波进行重构,将子载波相位调整为连续的情形。接着对空间阵列信号利用信号子空间和噪声子空间的正交性进行谱峰分析,获取信号在角度和到达时间上的峰值。最后采用支持向量机对峰值进行分类,从众多分类中判决出直达角度。针对目前处理无线信号多径问题的不足,本方法能够有效克服无线环境多径效应的影响。本发明基于信道状态信息的定位方法主要利用角度信息,在定位精度上到达分米级,并且设备低成本和计算便捷具有很高的实用价值,能够很好的适用于无线网卡具备无线信道估计能力提供信道状态信息的应用场景。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程图。

图2为利用信号和噪声空间的正交性对入射方向和到达时间绘制的峰谱图。

图3为利用支持向量机对入射方向(到达角)和到达时间进行的分类识别结果图。经过计算选取左上聚簇作为直达主径。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作更进一步的说明。

如图1所示,本发明实施例公开的一种基于信道状态信息的精确目标定位方法,主要包括如下步骤:

步骤1、采集无线目标的信道状态信息。待定位节点向接收节点发送数据包,无线网卡对无线信道做信道估计,得到信道增益矩阵。设待定位节点到接收节点的信道增益信息为csii,j,i为接收节点天线位置编号,j为待定位点子载波编号。在一个定位计算周期内,待定位节点可向接收节点发送多个数据包。

步骤2、过滤幅度低于阈值的信道增益信息,并对不连续的子载波进行重构,将子载波相位调整为连续。信道增益信息能够反映每一路信道的幅度特性,信道增益信息的实部信息即为幅度值,表示为ai,j,对于幅度值低于阈值的子载波信号应该去除,幅度值归一化后表示如下:

ai,min表示为编号为i的天线接收到所有子载波信道增益的幅度最小值,ai,max为编号为i的天线接收到所有子载波信道增益的幅度最大值,athreshold为经验阈值,经验阈值可根据定位误差做调整。

设接收到的csi一共p*n个,其中,p为天线数量,n为子载波数量,假设各个天线接收到低于athreshold的数量分别为m1,…,mp,此时为了构造矩阵,应取最大数量,对于天线收到的信息低于阈值不足最大值的情况,应对幅值作排序,去掉相对较小的幅度值,保证各个天线剩余子载波数量相同。故经过处理的csi矩阵为

其中s=n-max(m1,…,mp),c为相应位置的信道增益信息。将信号的幅度和相位信息按照每根天线上的子载波编号从小到大排列。由于上述操作引起了子载波间相位的不连续性,应该将不连续位置补齐。假设由于不连续造成的分段数为k,对各段分别线性拟合,斜率b取k次平均。.

最后利用间隔数量对该信号中不连续的子载波进行平滑,在间断位置的相位加上间断子载波数量j*斜率b。

步骤3、对空间阵列信号进行空间谱分析,采用music算法。计算空间阵列信号的协方差矩阵e(cch),此处c为经过子载波重构处理的csi矩阵,并进行特征值分解,得到m个特征值。协方差矩阵分解后得到子信号空间和噪声空间,其中信号空间包含d个特征值,噪声空间包含m-d个特征值,利用两种子空间的正交性对入射方向和到达时间进行估计,估计方法是经典music算法,构造谱函数:

其中,构造维度为s×(m-d)噪声空间矩阵:en=[vd+1,vd+2,...,vm],vd+1=[e-j2πdsinθe-j2πft,...,e-j2πdsinθe-j2πft]t,vd+2=[e-j2πdsinθe-j2πft*2,...,e-j2πdsinθe-j2πft*2]t,vm=[e-j2πdsinθe-j2πft(m-d),...,e-j2πdsinθe-j2πft(m-d)]t,d信号半波长,f为频段带宽40mhz;a(θ,t)为信号空间矩阵,经过特征值分解得到。h代表共轭转置,t代表转置。

绘制峰谱图(如图2),峰值是估计出的入射方向和到达时间。

步骤4、重复执行步骤1-3多次得到多个峰谱图,对峰值进行分类从多个分类中判决出直达角度。其中重复次数t,根据发送端一个周期发送数据包数量决定(通常可取t大于等于5)。利用支持向量机,对得到的所有峰谱图上的所有峰值点对应的入射方向和到达时间进行分类(如图3)。经过分类的聚簇具有不同的方差,点数,期望值。对方差,点数和期望值进行归一化,并设置权重,最终计算结果中值最大的视为直达主径,计算直达主径入射方向的平均值,视为到达角度θ。判决准则如下:

w=wnn-wσσtof-weetof

公式包含每一聚簇的点数n,到达时间tof的方差σtof和期望etof。根据经验调节权重wn,wσ,we,可根据定位误差调节权重。

步骤5、根据直达角度和接收节点坐标计算目标点(待定位节点)坐标。所有接收节点执行步骤1~4,利用各个接收节点算出的到达角度θ和接收节点的坐标,对目标点执行定位。在几何平面上,目标点的位置即为以两条以接收节点作起点的射线相交的交点。可列如下方程组求解:

下面对参数进行说明,(x,y)是目标点未知坐标,(x1,y1)和(x2,y2)是接收节点1和2的坐标,相应θ1,θ2是目标点与接收节点1和2的已知角度信息。经过求解,(x,y)的坐标表示如下:

以上所述仅是本发明专利的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明专利原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明专利的保护范围。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1