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    一種無線定位非視距誤差消除算法研究

    2012-06-06 09:45:00強(qiáng)
    關(guān)鍵詞:散射體視距定位精度

    鄒 強(qiáng)

    (中國民航飛行學(xué)院航空工程學(xué)院,四川廣漢 618307)

    0 引言

    隨著數(shù)字電視廣播等技術(shù)的發(fā)展,以及對移動定位和基于位置的服務(wù)需求增多,無線定位技術(shù)在近些年日益受到關(guān)注。無線定位技術(shù)在緊急治療、緊急報警、犯罪偵查、位置敏感付費(fèi)以及導(dǎo)航和智能交通系統(tǒng)等諸多方面都有著廣泛的應(yīng)用。尤其是在美國聯(lián)邦通信委員會(federal communications commission,F(xiàn)CC)提出了 E-911[1]對于定位精度的要求(誤差低于100 m的情況要占到67%,低于300 m的情況要占到95%)以后,越來越多的旨在提高定位精度的算法被提出來。

    總的來說,無線定位方法[2]主要有:信號到達(dá)角度(angle of arrival,AOA)、信號到達(dá)時間(time of arrival,TOA)、信號到達(dá)時間差(time difference of arrival,TDOA)、信號到達(dá)能量測量以及這些方法的混合使用。但是,在實(shí)際無線傳播環(huán)境中,不可避免地會受到散射物質(zhì)和障礙物的影響,從而傳播信號會發(fā)生反射、折射、衍射等現(xiàn)象,這就使得在接收端測量得到的時間數(shù)據(jù)和角度信息產(chǎn)生了偏差,嚴(yán)重影響了定位精度,稱之為非視距(non line of sight,NLOS)誤差。正是由于NLOS誤差以及測量誤差,使實(shí)測距離比真實(shí)值要大得多,傳統(tǒng)的算法只考慮熱噪聲的算法就不再實(shí)用。本文正是基于TOA方法,研究了一種消除NLOS誤差的基于分布式多天線算法,該算法主要分為2步:①估計出散射體的位置信息;②將散射體看作“虛擬基站”,利用TOA方法測量出移動臺的方位。仿真表明,新算法在定位精度上比傳統(tǒng)的Chan算法和泰勒算法顯著提高。

    1 散射體模型分析研究

    文獻(xiàn)[3-4]提出,根據(jù)移動臺所處環(huán)境和附近地形的不同,可以模擬出移動臺周圍散射體的分布模型,利用該模型可以推導(dǎo)出TOA的概率密度函數(shù),從而得到TOA的統(tǒng)計特性。本文算法也需要根據(jù)這個環(huán)境的統(tǒng)計特性來產(chǎn)生散射體的分布情況。DOS(disk of scatterers model)模型和ROS(ring of scatterersmodel)模型都假設(shè)所有的散射都來自于移動臺周圍,散射區(qū)為一個半徑為R的圓,以移動臺為中心,且R<D(D是基站與移動臺之間的視距),所有散射點(diǎn)都均勻分布在這個圓中(DOS模型,見圖1)或者都均勻分布在這個圓環(huán)上(ROS模型,見圖2)。而截斷高斯散射體(clipped gaussian scatterersmodel,CGS)模型(見圖3),則將高斯分布截斷,滿足截斷高斯分布概率密度函數(shù)的散射體形成一個以Rc為半徑、以移動臺為中心的圓域,其中,σg為該高斯分布的均方根。

    本文算法將借助散射體模型來仿真移動臺附近的散射體分布情況。

    2 基于分布式多天線的NLOS誤差消除算法

    文獻(xiàn)[5]提出一種消除NLOS[5]誤差的新算法。借助TOA技術(shù),分步計算出散射體的方位以及散射體與移動臺的距離。

    在算法中,一個基站對應(yīng)控制著一個天線組發(fā)射信號,如圖4所示,這個天線組包含5個特殊放置的天線A1,A2,A3,A4,A5,其坐標(biāo)分別為 (x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),這 5個天線形成一個交叉垂直軸,其中,A1,A2,A3放置在同一水平線上,間距為d,A4,A2,A5放置在同一豎直線上,間距也為d,則如下關(guān)系式成立

    圖4 算法中基站與天線關(guān)系Fig.4 Algorithm relationship between base stations and antennas

    2.1 散射體坐標(biāo)求取

    設(shè)移動臺的坐標(biāo)為 (x,y),散射體的坐標(biāo)為(xs,ys),假設(shè)在NLOS情況下沒有視距信號的傳播,而且 TOA 法測得天線Ai(i=1,2,3,4,5)端信號非視距傳播距離為li,再設(shè)Ai到散射體的距離為ai,散射體到移動臺的距離為s,測量噪聲為ni,則li=ai+s+ni。用 ΔLi,j表示用TOA 法測得的天線Ai、Aj的信號傳播距離li,lj之差,即ΔLi,j=ai-aj+ni-nj。

    考慮水平放置的天線A1,A2,A3,可以根據(jù)TDOA算法列寫2個獨(dú)立的等式分別為

    如果認(rèn)為測量誤差相比于非視距的影響可暫時忽略不計,則上(2)-(3)式可以簡化為

    結(jié)合方程(4),(5)以及(1)式,可以計算出散射體的橫坐標(biāo)xs為

    類似的考慮豎直放置的天線A4,A2,A5,可以計算出散射體的縱坐標(biāo)ys為

    由(6)式和(7)式就得到了散射體的具體坐標(biāo)(xs,ys),這樣利用任何一個天線的TOA距離減去它與散射體之間的距離,就得到了散射體與移動臺的距離,如

    2.2 移動臺位置求取及定位算法

    2.1 節(jié)利用一組天線求得了一個散射體的坐標(biāo)和該散射體到移動臺的距離?,F(xiàn)將該散射體看作一個“虛擬基站”,假設(shè)信號從散射體發(fā)出,那么根據(jù)TOA定位原理,只要至少3個以上的“虛擬基站”就可以定位出移動臺的二維位置信息。采取2.1節(jié)的方法,用3個基站求取3個“虛擬基站”——散射體的坐標(biāo),來完成本算法的定位功能。

    設(shè)3個散射體的坐標(biāo)分別為 (xs1,ys1),(xs2,ys2),(xs3,ys3),它們到移動臺的距離分別為s1,s2,s3,可以列寫出如下3個方程

    由(9)-(11)式可以得到如下2個獨(dú)立的等式

    化成矩陣形式,求得移動臺的坐標(biāo)為

    這就得到了移動臺的具體位置,完成定位。

    3 算法仿真與結(jié)果分析

    在本文算法仿真中,基站坐標(biāo)分別設(shè)為BS1(0,0),BS2(4 000,4 000),BS3(8 000,0),將每個基站對應(yīng)的天線組的最中心的天線(A2)放置在上面3點(diǎn)處,天線組中各橫豎相鄰的天線之間相隔30 m。移動臺初始位置設(shè)置在(1 000,1 000)處,它以一定的速度在這3個基站范圍內(nèi)移動。采樣間隔為0.2 s,采樣2 000點(diǎn)。散射體模型采用DOS模型,散射半徑為200 m,(最大非視距誤差為400 m)。測量噪聲ni假設(shè)服從均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為50 m的高斯分布。將本文算法和 Chan 算法[1,6]、泰勒算法[7],通過跟蹤移動臺的運(yùn)動軌跡和誤差的累積分布函數(shù)來比較其性能。仿真結(jié)果如圖5-6所示。

    從算法仿真結(jié)果可以看出,2種傳統(tǒng)定位方法性能相差無幾,而本文算法的性能明顯優(yōu)于它們。圖5中,橫坐標(biāo)表示基站跟蹤區(qū)域中x軸的坐標(biāo)區(qū)域,縱坐標(biāo)表示基站跟蹤區(qū)域中y軸的坐標(biāo)區(qū)域,兩者結(jié)合反應(yīng)的是物體運(yùn)動的二維坐標(biāo)區(qū)域。圖5反映了新算法有很好的跟蹤性能,其軌跡在真實(shí)軌跡附近波動較小。由圖6的標(biāo)注可以看到,在67%的情況下誤差精度約為72m,在95%的情況下定位精度能達(dá)到120m左右,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了E-911的定位精度要求。

    4 結(jié)束語

    本文運(yùn)用分布式多天線消除非視距誤差的基本原理和思路,相當(dāng)于將非視距定位轉(zhuǎn)化為2次視距定位過程,不僅大大提高了定位精度,還能較精準(zhǔn)地估計出散射體的位置信息,有助于非視距定位的進(jìn)一步研究分析。

    [1]Federal Communications Commission(FCC).Revision of the Commissions Rules to Insure Compatibility with Enhanced 911 Emergency calling Systems[R].Washington,DC:Technical Report,RM-8143,1996.

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