一種基于散射路徑識(shí)別匹配的散射體定位算法

焦 旸，鄧 平

（西南交通大學(xué)，四川 成都 611756）

0 引言

隨著無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)在各行業(yè)的推廣應(yīng)用，智能終端及設(shè)備逐漸普及，基于位置的服務(wù)（Location-Based Services，LBS）已成為定位導(dǎo)航、應(yīng)急搜救、搶險(xiǎn)救災(zāi)的必備功能[1,2]。在進(jìn)行無(wú)線定位的過(guò)程中，定位結(jié)果往往會(huì)受到各種影響因素不同程度的干擾，其中非視距傳播是最為主要的誤差來(lái)源[3]。在視距環(huán)境下，現(xiàn)有的定位算法都具有很高的定位精度，其精度可達(dá)到厘米級(jí)甚至毫米級(jí)[4]。但在現(xiàn)實(shí)生活中，環(huán)境復(fù)雜多變，在某些定位環(huán)境下可能存在障礙物，這就形成了非視距環(huán)境。移動(dòng)臺(tái)和基站之間存在各種障礙物，導(dǎo)致信號(hào)只能通過(guò)折射或反射來(lái)傳播，從而產(chǎn)生非視距（Non Line of Sight，NLOS）誤差[5]。當(dāng)移動(dòng)臺(tái)和基站之間存在NLOS傳播時(shí)，如果不對(duì)信號(hào)進(jìn)行任何預(yù)處理，而直接采用信號(hào)NLOS傳播的測(cè)量信息來(lái)進(jìn)行定位，將會(huì)造成定位精度下降，甚至導(dǎo)致定位失敗。因此，在NLOS環(huán)境下，綜合多種定位技術(shù)與算法提高定位精度是目前定位技術(shù)研究的一個(gè) 重要方向。

如今對(duì)于NLOS環(huán)境下的定位問(wèn)題已經(jīng)有了大量的研究，但大多數(shù)的研究重點(diǎn)在于如何區(qū)分NLOS信號(hào)與視距（Line of Sight，LOS）信號(hào)，僅僅利用純粹的LOS信號(hào)，即拋棄或抑制了NLOS信號(hào)，來(lái)進(jìn)行定位。文獻(xiàn)[6]中描述的此類算法在沒(méi)有任何LOS信號(hào)的情況下，即完全的NLOS環(huán)境下，定位效果極差。近些年，一種基于散射體的定位算法進(jìn)入研究者的視野，該算法通過(guò)充分利用NLOS環(huán)境下散射體提供的信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。該算法可歸為基于散射體幾何信息的定位算法和基于虛擬基站的定位算法兩類。文獻(xiàn)[7]說(shuō)明了基于散射體幾何信息的定位算法大多是根據(jù)散射體模型的差異，通過(guò)接收到的到達(dá)時(shí)間（Time of Arrival，TOA）、到達(dá)角度（Angle of Arrival，AOA）、發(fā)射角度（Angle of Departure，AOD）等測(cè)量值，以及散射體、基站和移動(dòng)臺(tái)之間的幾何位置關(guān)系，建立相應(yīng)的方程式，然后利用約束條件以及最小二乘法或者最大似然估計(jì)等檢測(cè)估計(jì)方法，求得移動(dòng)臺(tái)的位置；然而，由于約束條件范圍以及測(cè)量精度等問(wèn)題，此類方法也會(huì)在求解過(guò)程中產(chǎn)生較大的誤差。文獻(xiàn)[8]闡述了基于虛擬基站的定位算法是利用測(cè)量得到的數(shù)據(jù)求得散射體的位置，然后把散射體作為一個(gè)虛擬基站，從而把NLOS環(huán)境轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)OS環(huán)境，利用當(dāng)前已經(jīng)相當(dāng)成熟的視距定位算法來(lái)進(jìn)行求解。

基于虛擬基站的定位算法首先需要對(duì)散射體進(jìn)行準(zhǔn)確定位，為此本文提出了一種NLOS環(huán)境下基于路徑識(shí)別與匹配的散射體定位算法。本文算法先根據(jù)基站接收到的傳播路徑信號(hào)測(cè)量參數(shù)，利用一種新的基于目標(biāo)可能位置線（Line of Possible Mobile Device，LPMD）的單次散射路徑識(shí)別匹配算法對(duì)單次散射路徑進(jìn)行識(shí)別與匹配；然后使用改進(jìn)的基于到達(dá)時(shí)間差/到達(dá)角（Time Difference of Arrival/Angle of Arrival，TDOA/AOA）的數(shù)據(jù)融合定位算法對(duì)散射體進(jìn)行定位；最后，當(dāng)獲得了具有較小定位誤差的散射體時(shí)，進(jìn)一步利用視距環(huán)境下的定位算法，就能得到較小定位誤差的移動(dòng)目標(biāo)。

1 基于LPMD線的單次散射路徑識(shí)別匹配

1.1 LPMD模型

LPMD模型[9]是根據(jù)無(wú)線信號(hào)的測(cè)量參數(shù)，包括TOA、AOA和AOD，建立的移動(dòng)目標(biāo)（Mobile Station，MS）、散射體（Scatterer，S）以及定位基站（Base Station，BS）之間的幾何模型。假設(shè)信號(hào)是經(jīng)過(guò)單次散射的，圖1為L(zhǎng)PMD模型，其中α代表信號(hào)到達(dá)角度，β代表信號(hào)發(fā)射角度。信號(hào)從MS出發(fā)經(jīng)過(guò)S散射到達(dá)BS，由此可以得到散射體S在以BS為起點(diǎn)并且角度為α的延長(zhǎng)線上，同時(shí)BS與S之間的距離小于TOA測(cè)量值所對(duì)應(yīng)的傳播距離。進(jìn)一步通過(guò)MS與S之間的距離以及AOD測(cè)量值，取得MS的位置。由于散射體的位置未知，根據(jù)不同散射體的位置可以得到對(duì)應(yīng)的移動(dòng)臺(tái)位置，將不同的移動(dòng)臺(tái)位置進(jìn)行連線可以獲得一條移動(dòng)臺(tái)可能位置線，即LPMD。

圖1 LPMD模型

1.2 單次散射路徑識(shí)別匹配算法

文獻(xiàn)[10]介紹了一種單次散射路徑識(shí)別匹配算法，該算法在移動(dòng)臺(tái)與基站的距離相隔較遠(yuǎn)并且散射體分布在移動(dòng)臺(tái)附近時(shí)，通過(guò)角度的特征發(fā)現(xiàn)當(dāng)角度的誤差保持不變的時(shí)候，距離相隔越長(zhǎng)由于角度的誤差產(chǎn)生的位置偏移量越大；因此，算法中直接利用兩個(gè)基站的AOA求得一個(gè)中間位置散射體進(jìn)行距離判決，將會(huì)有很大的不穩(wěn)定性。于是本文利用了一種新的基于LPMD線的單次散射路徑識(shí)別匹配算法，對(duì)文獻(xiàn)[10]當(dāng)中的算法進(jìn)行改進(jìn)以及優(yōu)化，去掉原有算法當(dāng)中的距離判決，減少多次門(mén)限判決所產(chǎn)生的誤差，進(jìn)一步優(yōu)化散射體與移動(dòng)臺(tái)的估計(jì)位置，從而達(dá)到更好的識(shí)別效果。

在NLOS環(huán)境下，如果不同基站接收的單次散射路徑來(lái)自同一散射體，則在理想情況下，單次散射路徑具有相同的散射半徑和發(fā)射角，但因?yàn)樵肼暤挠绊?，特別只是先利用兩條單次散射路徑的AOA值求解散射體位置，再利用估計(jì)的散射體位置求解散射半徑時(shí)，誤差也較大，而角度誤差相對(duì)較小。圖2展示了MS到各個(gè)基站的NLOS傳播路徑以及各個(gè)基站所對(duì)應(yīng)的LPMD。假設(shè)非視距傳播過(guò)程只經(jīng)過(guò)了單次散射，參與到定位的基站BSi的坐標(biāo)為(xi,yi)T，散射體S的坐標(biāo)為，移動(dòng)臺(tái)MS的坐標(biāo)為，αi為MS的發(fā)射角AOD，β為BS的到達(dá)角AOA，ri為信號(hào)到達(dá)時(shí)間TOA所對(duì)應(yīng)的傳播距離。由LPMD模型，可以根據(jù)基站測(cè)量得到的TOA、AOA和AOD值獲得LPMD線及其上下端點(diǎn)，即基站BS1，BS2，BS3對(duì)應(yīng)散射體S的單次散射路徑LPMD線：線段AB、線段CD和線段EF。

圖2 算法定位場(chǎng)景

首先根據(jù)LPMD線估計(jì)MS位置，這里通過(guò)二次估計(jì)法得到最終的MS估計(jì)位置，假設(shè)根據(jù)LPMD線能得到M個(gè)MS估計(jì)位置，則MS最初估計(jì)位置為：

為了對(duì)MS的位置進(jìn)一步求精，需要排除誤差較大的位置。求出每個(gè)MS估計(jì)坐標(biāo)到MS最初估計(jì)位置的距離li，并求出距離li的均值avg_l，表達(dá)式分別為：

將不滿足距離li小于平均定位誤差avg_l的MS估計(jì)位置剔除掉。假設(shè)滿足條件的MS估計(jì)位置有N個(gè)，那么將對(duì)MS的初始估計(jì)位置進(jìn)行更新：

接著根據(jù)基站坐標(biāo)和AOA測(cè)量值估計(jì)散射體位置，這里需要對(duì)估計(jì)位置進(jìn)行加權(quán)系數(shù)的計(jì)算獲得較精準(zhǔn)的散射體估計(jì)位置。首先定義定位結(jié)果與測(cè)量值之間的殘差：

根據(jù)估計(jì)的MS位置與估計(jì)的散射體位置，可估計(jì)出發(fā)射角AODα^為：

在沒(méi)有噪聲的情況下，估計(jì)的發(fā)射角α^與各個(gè)單次散射路徑的發(fā)射角α1，α2和α3是相等的，但現(xiàn)實(shí)情況下存在一定的誤差，需要設(shè)置角度閾值V進(jìn)行判決，即：

符合上述條件的情況，即認(rèn)為單次散射路徑來(lái)自同一散射體，反之則不匹配。

1.3 角度判決門(mén)限值的選取

由于要對(duì)單次散射路徑進(jìn)行識(shí)別與匹配，各個(gè)基站會(huì)接收到來(lái)自多個(gè)散射體的信號(hào)，將不同基站所對(duì)應(yīng)的單次散射路徑進(jìn)行組合，在算法中進(jìn)行匹配從而計(jì)算出識(shí)別率。本文中的識(shí)別率表示在多條單次散射路徑中識(shí)別正確的概率，因?yàn)樵谥蠖ㄎ簧⑸潴w的過(guò)程中會(huì)利用到TDOA相關(guān)的定位算法。根據(jù)基本TDOA定位算法原理[11]，參與到定位中的基站至少需要3個(gè)，從而設(shè)定3條單次散射路徑為一組進(jìn)行匹配。

假設(shè)散射體按照?qǐng)A環(huán)模型且散射半徑為400 m生成，TOA、AOA與AOD的誤差均服從N(0,12)，研究本文算法中的角度門(mén)限取值對(duì)漏警概率以及虛警概率所產(chǎn)生的影響，結(jié)果如圖3所示。

圖3 角度門(mén)限值對(duì)漏警/虛警概率的影響

在本文算法中，將選擇漏警概率與虛警概率[12,13]的和為最小值時(shí)所對(duì)應(yīng)的角度值，當(dāng)作算法的角度判決門(mén)限值。從圖3的實(shí)線可以得到，在門(mén)限取值為2°的時(shí)候，漏警概率加上虛警概率的和為最小值。因此，本文算法中的角度判決門(mén)限值取2°。

2 散射體定位算法

在完成了對(duì)單次散射路徑的識(shí)別與匹配后，假設(shè)有M個(gè)經(jīng)由同一個(gè)散射體的基站，MS的坐標(biāo)表示為(x,y)，S的坐標(biāo)表示為(xs,ys)且分布在MS的附近，各個(gè)基站BSi的坐標(biāo)分別表示為(xi,yi)，其對(duì)應(yīng)接收到的TOA測(cè)量值與AOA測(cè)量值分別表示為ti與αi，單次散射場(chǎng)景如圖4所示。

圖4 單次散射場(chǎng)景

在理想的情況下，如果多個(gè)基站都經(jīng)由同一個(gè)散射體傳播信號(hào)，可以視為多條單次散射路徑有相同的散射半徑，即散射路徑中散射體到移動(dòng)臺(tái)的距離是相等的。

2.1 基于TDOA/AOA的散射體定位算法

在成功識(shí)別與匹配了單次散射路徑的情況下，可以使用基于TDOA/AOA的數(shù)據(jù)融合算法對(duì)散射體進(jìn)行定位。

假設(shè)散射體到第i個(gè)基站之間的距離為di,i=1,2,…,M，可以得到各個(gè)基站接收到的TOA測(cè)量值對(duì)應(yīng)的傳播距離表示為ti=di+c，距離di與散射體到移動(dòng)臺(tái)之間的距離c可以分別表示為：

根據(jù)移動(dòng)臺(tái)的散射半徑相同，即散射體S到移動(dòng)臺(tái)MS之間的距離相等這一條件，假定基站1是服務(wù)基站，則第i個(gè)基站與服務(wù)基站之間的TOA值對(duì)應(yīng)的距離之差表示為：

進(jìn)一步，di,1可表示為：

將式（13）化簡(jiǎn)可以得到：

式中：xi,1=xi-x1；yi,1=yi-y1；

基站接收到的AOA測(cè)量值αi表示為：

將式（15）中i=1的情況與式（14）相結(jié)合，組成一個(gè)包含M個(gè)線性方程的方程組，對(duì)散射體S的坐標(biāo)進(jìn)行求解。進(jìn)一步，建立誤差矢量方程，通過(guò)兩次加權(quán)最小二乘計(jì)算出散射體S的最終定位 結(jié)果：

式中：為未知矢量zs=(xs,ys,d1)T的第2次加權(quán)最小二乘計(jì)算結(jié)果。

2.2 改進(jìn)的散射體定位算法

為了提高散射體定位精度，將對(duì)散射體定位算法進(jìn)行優(yōu)化，考慮TDOA的單次散射場(chǎng)景如圖5所示。在圖5中，di表示各個(gè)基站到散射體之間的LOS距離，ti,1表示各個(gè)基站與服務(wù)基站之間TDOA測(cè)量值所對(duì)應(yīng)的距離，Lij,i,j=1,2,…,M(i≠j)表示基站之間的測(cè)量距離。定位過(guò)程中可能出現(xiàn)TDOA測(cè)量值大于對(duì)應(yīng)的兩基站之間測(cè)量的距離，即：

圖5 考慮TDOA的單次散射場(chǎng)景

根據(jù)三角形兩邊之差小于第三邊的幾何關(guān)系，式（17）違背了三角形定理，代表TDOA測(cè)量值具有較大的誤差，散射體的定位精度也會(huì)隨之降低。當(dāng)出現(xiàn)此類情況的時(shí)候，將強(qiáng)制調(diào)整TDOA測(cè)量值對(duì)應(yīng)的距離等于對(duì)應(yīng)的兩基站之間測(cè)量的距離，即ti,1=Li,1，由此來(lái)減小基站之間的TDOA誤差。

考慮散射體坐標(biāo)的單次散射場(chǎng)景如圖6所示。圖6中根據(jù)基站坐標(biāo)與其對(duì)應(yīng)的TOA測(cè)量值、AOA測(cè)量值可以得到一條線段以及線段的兩個(gè)端點(diǎn)BSi以及Pi，理想狀況下散射體位于線段當(dāng)中，散射體的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)應(yīng)分別在兩端點(diǎn)橫縱坐標(biāo)的開(kāi)區(qū)間內(nèi)，各個(gè)基站所對(duì)應(yīng)的線段都應(yīng)滿足條件：

圖6 考慮散射體坐標(biāo)的單次散射場(chǎng)景

式中：(xs,ys)為散射體的定位坐標(biāo)；(xpi,ypi)為P點(diǎn)的坐標(biāo)。如果式（16）中的值不符合條件式（18），則將當(dāng)前獲得的值舍棄。假如模糊值中兩個(gè)值都滿足條件，選擇定位到的散射體與基站水平方向的夾角和AOA測(cè)量值最接近的值作為最終結(jié)果。

在估計(jì)了散射體的位置之后，還需要對(duì)散射體S與基站之間的連線與基站水平方向的夾角進(jìn)行約束。考慮到達(dá)角度的單次散射場(chǎng)景如圖7所示，圖中根據(jù)基站坐標(biāo)以及各個(gè)基站對(duì)應(yīng)的TOA測(cè)量值作出了多條與基站對(duì)應(yīng)的圓弧，圓弧之間會(huì)形成多個(gè)交點(diǎn)，即Aij,i,j=1,2,…,i≠j。通過(guò)信號(hào)傳播模型可以得知散射體S到基站之間的距離一定小于基站所對(duì)應(yīng)的TOA測(cè)量值相應(yīng)的距離，因此散射體S與基站之間的連線和基站水平方向的夾角值一定在一個(gè)區(qū)間當(dāng)中，即：

圖7 考慮到達(dá)角度的單次散射場(chǎng)景

式中：θAij為多個(gè)圓弧的交點(diǎn)到基站的角度。如果定位出散射體S的坐標(biāo)不滿足式（19），則將當(dāng)前的定位結(jié)果舍棄。

3 仿真結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文中算法的識(shí)別性能以及定位性能，采用對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)法對(duì)本文中的算法進(jìn)行仿真分析。假設(shè)蜂窩半徑R為2 000 m，參與定位的基站的坐標(biāo)為BS1(0,0)，，移動(dòng)臺(tái)MS的坐標(biāo)為(R/2,R/2)，散射體個(gè)數(shù)為4個(gè)。TOA、AOA和AOD測(cè)量值的誤差均為加性白噪聲且服從高斯分布。同時(shí)TOA的距離誤差單位是米（m），AOA和AOD的誤差單位是度（°）。

3.1 不同單次散射路徑識(shí)別匹配算法性能對(duì)比

將本文提出的新的基于LPMD線的單次散射路徑識(shí)別匹配算法，與基于AOA/TOA的單次散射路徑識(shí)別匹配算法[14]和文獻(xiàn)[10]中的單次散射路徑識(shí)別匹配算法進(jìn)行識(shí)別性能的對(duì)比分析。

假設(shè)仿真完全是在非視距環(huán)境下進(jìn)行的，沒(méi)有視距路徑信號(hào)的存在。隨機(jī)選擇4個(gè)基站接收來(lái)自散射體1的信號(hào)，其余基站分別接收來(lái)自散射體2、散射體3和散射體4的信號(hào)。默認(rèn)散射半徑為400 m，TOA、AOA和AOD測(cè)量值的誤差均服從N(0,12)。分析算法在圓盤(pán)散射（Disk of Scatter，DOS）模型以及圓環(huán)散射（Ring of Scatters，ROS）模型中，不同散射半徑、不同TOA誤差以及不同AOA誤差對(duì)識(shí)別性能的影響。仿真結(jié)果如圖8、圖9、圖10所示。

圖8 不同散射半徑下算法的識(shí)別率

圖9 不同TOA測(cè)量誤差下算法的識(shí)別率

圖10 不同AOA測(cè)量誤差下算法的識(shí)別率

如圖8所示，在同樣的條件下，本文算法的識(shí)別率最高，并且隨著散射半徑的增大，識(shí)別率幾乎保持不變，表明本文算法具有較高的穩(wěn)定性。圖9中，隨著TOA誤差的增大，不同算法的識(shí)別率均幾乎不變，本文算法中沒(méi)有涉及距離判決，所以不受TOA噪聲的影響。圖10中，隨著AOA誤差的遞增，本文算法的識(shí)別率幾乎保持不變，其他算法通過(guò)AOA測(cè)量值直接估計(jì)散射體位置，使得距離判決有較大的誤差，導(dǎo)致識(shí)別率降低。同時(shí)圓環(huán)模型下的識(shí)別性能優(yōu)于圓盤(pán)模型下的識(shí)別性能。

3.2 散射體定位算法性能比較

當(dāng)散射半徑越大時(shí)，非視距誤差也會(huì)越大，進(jìn)一步導(dǎo)致定位精度降低，而且在圓環(huán)模型中出現(xiàn)散射半徑較大即NLOS誤差較大的概率是比圓盤(pán)模型大的，因此本文在定位過(guò)程中都采用圓盤(pán)模型進(jìn)行研究。選取前4個(gè)基站參與到定位過(guò)程中，假設(shè)TOA的誤差服從N(0,12)，AOA的誤差服從N(0,12)，散射體根據(jù)圓盤(pán)模型且散射半徑為200 m生成。分析散射體定位算法的累積分布函數(shù)（Cumulative Distribution Function，CDF）曲線。

圖11中改進(jìn)的散射體定位算法的定位誤差在 2 m以下的概率達(dá)到了93.45%，同時(shí)定位誤差在 3.47 m之下的概率達(dá)到100%，對(duì)比算法誤差在2 m之下的概率為91.94%?？梢缘贸?，本文算法能對(duì)散射體進(jìn)行精準(zhǔn)的定位，并且定位精度也有一定的提升。

圖11 不同算法的誤差累積概率分布函數(shù)曲線

3.3 不同環(huán)境對(duì)定位性能的影響

將本文改進(jìn)的基于TDOA/AOA的散射體定位算法與基于TOA/AOA的散射體定位算法[14]、改進(jìn)前的散射體定位算法以及散射體定位誤差的克拉美羅下界（Cramer-Rao Lower Bound，CRLB）[15]進(jìn)行仿真分析。

選取前4個(gè)基站參與到定位過(guò)程中，默認(rèn)散射半徑為300 m，TOA與AOA測(cè)量值的誤差均服從N(0,12)，分析算法在圓盤(pán)模型中不同TOA誤差、AOA誤差、散射半徑以及基站數(shù)目對(duì)算法均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖12、圖13、圖14、圖15所示。

圖12 不同TOA測(cè)量噪聲的算法性能

圖12中隨著TOA誤差的增大，本文算法的定位誤差逐漸增大，但依舊將誤差控制在5.24 m以下。圖13中隨著AOA誤差的增大，本文算法的定位誤差幾乎保持不變，這是由于在對(duì)散射體進(jìn)行定位的過(guò)程中僅僅用到了一個(gè)服務(wù)基站的AOA測(cè)量值，因此AOA誤差對(duì)算法近似于沒(méi)有影響。圖14中隨著散射半徑的增大，本文算法的定位誤差有輕微的提升，但是并不明顯，這說(shuō)明該算法的穩(wěn)定性較高，受散射半徑的影響較小，對(duì)比算法的穩(wěn)定性較差。圖15中隨著基站數(shù)目的遞增，不同算法的定位誤差都隨之降低，這說(shuō)明參與到定位的基站數(shù)目增加能提高定位的精度。此外，改進(jìn)的散射體定位算法仿真結(jié)果最接近CRLB。

圖13 不同AOA測(cè)量噪聲的算法性能

圖14 不同散射半徑的算法性能

圖15 不同基站數(shù)目的算法性能

4 結(jié)論

本文提出了一種NLOS環(huán)境下基于路徑識(shí)別與匹配的散射體定位算法。針對(duì)NLOS傳播環(huán)境下散射體定位精度較低的問(wèn)題，首先，結(jié)合LPMD模型原理以及多個(gè)基站接收到的無(wú)線信號(hào)的測(cè)量參數(shù)，提出了一種新的基于LPMD線的單次散射路徑識(shí)別匹配算法，該算法對(duì)單次散射路徑進(jìn)行識(shí)別與匹配，將經(jīng)過(guò)同一個(gè)散射體的單次散射路徑進(jìn)行分類；其次，在此基礎(chǔ)上結(jié)合來(lái)自同一個(gè)散射體的NLOS路徑中散射體到移動(dòng)臺(tái)的距離相等這一特征，利用改進(jìn)的基于TDOA/AOA的數(shù)據(jù)融合定位算法在NLOS環(huán)境下對(duì)散射體進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的單次散射路徑識(shí)別匹配算法識(shí)別率均在90%以上，并且本文散射體定位算法的定位誤差也能控制在3.47 m之內(nèi)，同時(shí)本文算法的識(shí)別性能以及定位性能相較于對(duì)比算法都有一定程度的提升，為進(jìn)一步將散射體當(dāng)作虛擬基站，并在LOS環(huán)境下精確定位移動(dòng)臺(tái)打下了良好的基礎(chǔ)。