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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112996106A(43)申请公布日2021.06.18(21)申请号202110248266.8(22)申请日2021.03.07(71)申请人中国人民解放军陆军工程大学地址210000江苏省南京市秦淮区后标营路88号(72)发明人许魁廖程建谢威夏晓晨陈丽花(74)专利代理机构北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙)11504代理人毛雨田(51)Int.Cl.H04W64/00(2009.01)H04B17/318(2015.01)G01S5/02(2010.01)H04B7/0413(2017.01)权利要求书4页说明书8页附图2页(54)发明名称一种去蜂窝大规模MIMO系统定位方法(57)摘要一种去蜂窝大规模MIMO系统定位方法,涉及5G移动通信中定位方法的技术领域。包括如下步骤:离线阶段:提取参考点处的指纹信息、构建指纹数据库;定义指纹间的相似度准则;在线阶段:提取用户指纹信息、指纹匹配与位置估计。在多径信道传输条件下,本发明依然能够提供较为精确的定位精度;本发明联合考虑信号到达角和接收信号强度指纹,有效的将二者融合起来,可以充分发挥二者的优点,进一步提升用户定位精度。CN112996106ACN112996106A权利要求书1/4页1.一种去蜂窝大规模MIMO系统定位方法,其特征在于包括如下步骤:步骤1:离线阶段:提取参考点处的指纹信息;步骤2:离线阶段:构建指纹数据库;步骤3:定义指纹间的相似度准则;步骤4:在线阶段:提取用户指纹信息;分别提取用户的信号到达角指纹Θue与接收信号强度指纹Pue;步骤5:在线阶段:指纹匹配与位置估计。2.根据权利要求1所述的去蜂窝大规模MIMO系统定位方法,其特征在于上述,具体过程如下:假设去蜂窝大规模MIMO定位网络包含N个随机分布的接入点AP,每个AP均配置具有M根天线的均匀线性阵列;定位目标区域被均匀地划分成K个网格点,所有AP通过上行信道估计获得每个参考点RP处的信道状态信息CSI;考虑窄带多径信道模型,第n个AP与第k个RP之间的时域信道为:其中L表示散射路径数,为l条散射路径的小尺度衰落系数,βnk表示大尺度衰落系数;βnk采用三段传播模型,表示为:其中dnk为第n个AP与第k个RP之间的水平距离,m表示距离单位米,δnk表示阴影噪声;此外,表示第l散射路径的阵列响应:其中d为天线间隔,λ为载波波长,为第l条散射路径的信号到达角。3.根据权利要求2所述的去蜂窝大规模MIMO系统定位方法,其特征在于上述步骤1所述的提取参考点处的指纹信息,具体过程如下:第n个AP处接收到的来自第k个RP的上行信号为:2CN112996106A权利要求书2/4页其中ρ表示上行发送功率,为导频序列共轭转置,且满足υn表示加性高斯白噪声矩阵;根据上行接收信号,利用最小均方误差等信道估计方法获得上行估计信道,上行估计信道近似为公式(1)中给出的时域信道hnk;利用傅里叶变换,将时域信道hnk变换到角度域:‑j2πpq/M其中F表示傅里叶变换矩阵,[F]pq=e为傅里叶变换矩阵中第(p,q)个元素,角度域信道响应矩阵可以表示为为抑制小尺度衰落带来的信道波动,对角度域信道响应矩阵进一步处理,得到角度域信道功率矩阵:其中e表示矩阵的哈达玛积,表示角度域信道功率矩阵中第(p,q)个元素;与所有RP相关的角度域信道功率矩阵表示为Θ=[Θ1,Θ2,L,ΘK];根据上行接收信号,在第n个AP处计算获得来自第k个RP信号的信号强度:由于噪声的影响甚微,所述公式(8)进一步表示为:T因此,与第k个RP相关的接收信号强度RSS向量为pk=[p1k,p2k,L,pNk],RSS矩阵表示为P=[p1,p2,L,pK]。4.根据权利要求3所述的去蜂窝大规模MIMO系统定位方法,其特征在于上述步骤2:离线阶段:构建指纹数据库,具体过程如下:RP的指纹信息提取后,采用K均值聚类算法,对信号到达角指纹数据进行预处理,将其分成Nk‑m个不同的簇,第nk‑m个簇中心的角度域信道功率矩阵为:其中表示第nk‑m个簇中的所有RP组成的集合,表示集合中与第i个RP相关的角度域信道功率矩阵,表示集合中RP的数目;分簇完成后,生成供在线阶段进行指纹匹配的指纹数据库。5.根据权利要求4所述的去蜂窝大规模MIMO系统定位方法,其特征在于上述步骤3:定义指纹间的相似度准则,具体过程如下:结合信号到达角指纹数据,定义基于角度相似系数的相似度准则:3CN112996106A权利要求书3/4页其中Λn(Θp,Θq)表示对应于第n个AP的RPp和RPq间AOA指纹的角度相似系数,Θp和Θq分别表示与RPp和RPq相关的角度域信道功率矩阵,[Θp]n和[Θq]n分别表示矩阵Θp和Θq的