基于毫米波CRAN的3D定位、测速和环境映射方法.pdf

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1、(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 (43)申请公布日 (21)申请号 201910427793.8 (22)申请日 2019.05.22 (71)申请人 东南大学 地址 210096 江苏省南京市四牌楼2号 (72)发明人 杨杰金石 (74)专利代理机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 代理人 刘莎 (51)Int.Cl. H04W 4/02(2018.01) H04W 64/00(2009.01) G01S 5/02(2010.01) G01S 5/04(2006.01) G01S 5/06(2006.01) G01S 11/02(2。

2、010.01) G01S 11/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境 映射方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于毫米波CRAN的3D定 位、 测速和环境映射方法， 包括： 各用户发送上行 正交导频信号至各射频远端， 射频远端通过前向 链路将接收到的信号传递给中央处理单元， 中央 处理单元通过接收信号获取各射频远端和各用 户之间各条传播路径的测量信息； 中央处理单元 利用各径的测量信息， 筛选出用户和若干个射频 远端之间的直射径， 根据相关直射径的测量信息 建立联合位置速度估计模型； 依据上述模型设计 联合估计算法， 获取用户的位置和速度； 。

3、中央处 理单元利用各径的测量信息， 筛选出用户和所有 射频远端之间的单跳非直射径， 结合已估的用户 位置建立环境映射模型； 依据上述模型设计估计 算法， 完成环境映射。 本发明以低开销和算法复 杂度实现高精度定位。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 110225449 A 2019.09.10 CN 110225449 A 1.一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 步骤1、 各用户发送上行正交导频信号至各射频远端RRH， RRH通过前向链路将接收到的 信号传递给中央处理单元CU， CU通过接收信号获取各RRH和各用户之间各条传播路径的。

4、测 量信息； 步骤2、 CU利用各条传播路径的测量信息， 筛选出用户和若干个RRH之间的直射LoS径， 根据相关LoS径的测量信息建立联合位置速度估计模型； 步骤3、 求解步骤2建立的联合位置速度估计模型， 获取用户的位置和速度； 步骤4、 CU利用各条传播路径的测量信息， 筛选出用户和所有RRH之间的单跳非直射 NLoS径， 结合步骤3中获得的用户位置和相关单跳NLoS径的测量信息建立环境映射模型； 步骤5、 求解步骤4建立的环境映射模型， 完成环境映射。 2.根据如权利要求1所述的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 其特 征在于， 步骤1中， CU获得的各RRH和各用。

5、户之间各条传播路径的测量信息包括： 用户上行正 交导频信号到达RRH端的到达角AoA、 同一个用户信号到达不同RRH的时间差TDoA和同一个 用户信号到达不同RRH的频率差FDoA。 3.根据如权利要求1所述的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 其特 征在于， 步骤2和4中， CU筛选出用户和若干个RRH之间的LoS径以及CU筛选出用户和所有RRH 之间的单跳NLoS径的方法有两种： (1)CU利用RRH的功率估计功能， 设置门限值， 功率超过门 限值判断为LoS径， 功率低于门限值判断为单跳NLoS径； (2)CU利用神经网络通过监督学习 对LoS径和单跳NLoS径进行。

6、分类， 以测量信息为输入训练神经网络。 4.根据如权利要求1所述的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 其特 征在于， 步骤2建立的联合位置速度估计模型为： hGw+e 其中， w为六维列向量， 前三维表示用户的三维位置坐标， 后三维表示该用户的三维速 度坐标； h和G分别为相关LoS径的测量向量和测量矩阵； e表示由测量误差引起的误差向量； n1,2,N， N为RRH的 数量； rn1为用户发送的信息通过LoS径到达第n个RRH与到达第1个RRH的时间差的测量值和 电磁波传播速度的乘积， 为用户发送的信息通过LoS径到达第n个RRH与到达第1个RRH的 频率差的测量值和电。

7、磁波传播速度的乘积， ancos n cosn,cos n sinn,sin nT， 第n 个RRH的三维位置坐标bnxb,n,yb,n,zb,nT， cn-sinn,cosn,0T， dn-sin n cos n,-sin n sinn,cos nT， n为用户发送的信息通过LoS径到达第n个RRH的方位角的测 量值， n为用户发送的信息通过LoS径到达第n个RRH的俯仰角的测量值， z为13的全0向 量。 5.根据如权利要求1所述的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 其特 征在于， 步骤4中， 环境映射指的是将用户与各RRH之间的所有造成单跳NLoS径的散射体的 位置。

8、估计出来。 权利要求书 1/2 页 2 CN 110225449 A 2 6.根据如权利要求1所述的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 其特 征在于， 步骤4建立的环境映射模型为： 其中， 是三维列向量， 表示用户与第n个RRH之间的一个散射体的三维位置坐标； hs,n和 Gs,n分别为相关单跳NLoS径的测量向量和测量矩阵； es,n表示由测量误差引起的误差向量； n1,2,N， N为RRH的数量； fncos s,ncoss,n,cos s,nsins,n,sin s,nT， u 为表示用户位置的三维列 向量， 第n个RRH的三维位置坐标bnxb ,n,yb ,n,z。

9、b ,n T ， 为用户发送的信息通过单跳NLoS径到达第 n个RRH与通过LoS径到达第1个RRH的时间差的测量值和电磁波传播速度的乘积， r1为用户 与第1个RRH之间的距离， s,n为用户发送的信息通过单跳NLoS径到达第n个RRH的方位角的 测量值， s,n为用户发送的信息通过单跳NLoS径到达第n个RRH的俯仰角的测量值。 7.根据如权利要求1所述的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 其特 征在于， 步骤3和5中基于LS算法或WLS算法或基于神经网络的WLS算法求解步骤2建立的联 合位置速度估计模型和步骤4建立的环境映射模型。 权利要求书 2/2 页 3 CN 。

10、110225449 A 3 一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法 技术领域 0001 本发明涉及一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 属于毫米波通 信和定位技术交叉领域。 背景技术 0002 毫米波通信被视为5G和未来无线通信最有前景的技术之一。 由于毫米波频段可以 提供比目前使用的6 GHz以下频段更多的可用频谱和更大的带宽， 因此可以获得更精确的 时间延迟(TD)， 到达时间差(TDoA)和到达频率差(FDoA)。 毫米波频段的路径损耗很大， 因 此， 直射径(LoS)和非直射径(NLoS)之间的接收功率差距很大， 这使得消除NLoS径干扰变得 更为容。

11、易。 毫米波通信需要利用大规模天线阵列和高度定向性的传输来补偿严重的路径损 耗， 大规模天线阵列有助于获得更加精确的到达角(AoA)和离开角(AoD)。 此外， 云无线电接 入网络(CRAN)还可以通过改善网络覆盖范围来增强毫米波通信性能。 因此， 毫米波CRAN可 以实现更为准确的定位， 反过来， 位置信息可以辅助通信系统进一步降低通信时延， 提高未 来网络的扩展性和稳健性。 0003 CRAN为实现网络密集化提供了一种经济有效的方式， 其中分布式低复杂度射频远 端(RRH)部署在用户附近并由中央处理单元(CU)协调以进行联合处理。 CU拥有比用户更为 强大的处理能力， 因此可以实现上行多点。

12、定位。 目前， 针对多点定位已有研究者提出解决方 案。 例如， 雷达系统中固定目标定位,雷达系统中3D位置速度分步估计,CRAN系统中2D位置 估计。 然而在此类方法中， 尚未将通信系统与定位功能相结合， 联合3D位置速度估计和环境 映射也未得到解决。 0004 综上所述， 如何将定位结合到通信系统中， 如何以较小的开销设计联合位置速度 估计和环境映射算法， 成为毫米波大规模MIMO系统亟待突破的难题之一。 发明内容 0005 为解决上述问题， 本发明提供一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方 法， 以同时获取用户在三维空间中的位置和速度， 以及信息传输环境的信息。 0006 本。

13、发明为解决上述技术问题采用以下技术方案： 0007 本发明提供一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 包括以下步骤： 0008 步骤1、 各用户发送上行正交导频信号至各射频远端RRH， RRH通过前向链路将接收 到的信号传递给中央处理单元CU， CU通过接收信号获取各RRH和各用户之间各条传播路径 的测量信息； 0009 步骤2、 CU利用各条传播路径的测量信息， 筛选出用户和若干个RRH之间的直射LoS 径， 根据相关LoS径的测量信息建立联合位置速度估计模型； 0010 步骤3、 求解步骤2建立的联合位置速度估计模型， 获取用户的位置和速度； 0011 步骤4、 CU利用。

14、各条传播路径的测量信息， 筛选出用户和所有RRH之间的单跳非直 射NLoS径， 结合步骤3中获得的用户位置和相关单跳NLoS径的测量信息建立环境映射模型； 说明书 1/5 页 4 CN 110225449 A 4 0012 步骤5、 求解步骤4建立的环境映射模型， 完成环境映射。 0013 作为本发明的进一步技术方案， 步骤1中， 步骤1中， CU获得的各RRH和各用户之间 各条传播路径的测量信息包括： 用户上行正交导频信号到达RRH端的到达角AoA、 同一个用 户信号到达不同RRH的时间差TDoA和同一个用户信号到达不同RRH的频率差FDoA。 0014 作为本发明的进一步技术方案， 步骤2。

15、和4中， CU筛选出用户和若干个RRH之间的 LoS径以及CU筛选出用户和所有RRH之间的单跳NLoS径的方法有两种： (1)CU利用RRH的功率 估计功能， 设置门限值， 功率超过门限值判断为LoS径， 功率低于门限值判断为单跳NLoS径； (2)CU利用神经网络通过监督学习对LoS径和单跳NLoS径进行分类， 以测量信息为输入训练 神经网络。 0015 作为本发明的进一步技术方案， 步骤2建立的联合位置速度估计模型为： 0016 hGw+e 0017 其中， w为六维列向量， 前三维表示用户的三维位置坐标， 后三维表示该用户的三 维速度坐标； h和G分别为相关LoS径的测量向量和测量矩阵；。

16、 e表示由测量误差引起的误差 向量； N为RRH 的数量； rn1为用户发送的信息通过LoS径到达第n个RRH与到达第1个RRH的时间差的测量值 和电磁波传播速度的乘积， 为用户发送的信息通过LoS径到达第n个RRH与到达第1个RRH 的频率差的测量值和电磁波传播速度的乘积， ancos ncosn,cos nsinn,sin nT， 第n 个RRH的三维位置坐标bnxb,n,yb,n,zb,nT， cn-sinn,cosn,0T， dn-sin ncos n,-sin nsinn,cos nT， n为用户发送的信息通过LoS径到达第n个RRH的方位角的测量 值， n为用户发送的信息通过LoS。

17、径到达第n个RRH的俯仰角的测量值， z为13的全0向量。 0018 作为本发明的进一步技术方案， 步骤4中， 环境映射指的是将用户与各RRH之间的 所有造成单跳NLoS径的散射体的位置估计出来。 0019 作为本发明的进一步技术方案， 步骤4建立的环境映射模型为： 0020 0021其中， 是三维列向量， 表示用户与第n个RRH之间的一个散射体的三维位置坐标； hs,n和Gs,n分别为相关单跳NLoS径的测量向量和测量矩阵； es,n表示由测量误差引起的误差 向量；N为RRH的 数量；fncos s,ncoss,n,cos s,nsins,n,sin s,nT， u为表示用户位置的三 维列向。

18、量， 第n个RRH的三维位置坐标bnxb ,n,yb ,n,zb ,nT， 说明书 2/5 页 5 CN 110225449 A 5 为用户发送的信息通过单跳NLoS径到达第 n个RRH与通过LoS径到达第1个RRH的时间差的测量值和电磁波传播速度的乘积， r1为用户 与第1个RRH之间的距离， s,n为用户发送的信息通过单跳NLoS径到达第n个RRH的方位角的 测量值， s,n为用户发送的信息通过单跳NLoS径到达第n个RRH的俯仰角的测量值。 0022 作为本发明的进一步技术方案， 步骤3和5中基于LS算法或WLS算法或基于神经网 络的WLS算法求解步骤2建立的联合位置速度估计模型和步骤4。

19、建立的环境映射模型。 0023 有益效果： 本发明提供的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 具 有如下优点： 0024 1、 现有毫米波通信系统中的定位算法大多依赖波束训练的结果， 例如， 需要反馈 链路向用户提供到达角和离开角信息， 在通信链路初始接入阶段无法实现。 本方案提出的 定位方法无需额外开销， 可以融合到通信系统的初始接入阶段或信息传输阶段中； 0025 2、 现有定位算法没有实现联合位置速度估计和环境映射， 本方案采用混合测量信 息(AoA、 TDoA、 FDoA)， 建立联合位置速度估计和环境映射模型， 以较低的模型和算法复杂度 实现高精度定位； 0026。

20、 3、 现有多点定位算法以雷达系统为主， 本方案将毫米波MIMO能够获取高精度测量 信息(AoA、 TDoA、 FDoA)的优点与CRAN相结合， 将多点定位技术成功植入到3D毫米波MIMO系 统中。 附图说明 0027 图1为本发明实施例提供的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法 的流程图。 0028 图2为本发明实施例提供的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法 位置关系几何示意图。 具体实施方式 0029 以下描述中， 为了说明而不是为了限定， 提出了诸如特定的系统结构之类的具体 细节， 以便透彻理解本发明。 然而， 本领域的技术人员应当清楚， 在没有这。

21、些具体细节的其 它实施例中也可以实现本发明。 0030 为了使本发明的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合附图进行详细描述。 本发明实施例提供的一种基于毫米波CRAN的3D定位、 测速和环境映射方法， 如图1所示， 该 方法包括： 0031 步骤1、 各用户发送上行正交导频信号至各射频远端RRH， RRH通过前向链路将接收 到的信号传递给中央处理单元CU， CU通过接收信号获取各RRH和各用户之间各条传播路径 的测量信息。 0032需要说明的 是 ， 如图 2所示 ， 记为第k个 用户的 位置坐标 ， 为第k个用户的速度坐标。 由于各用户发送的导频互相正交， 因此本发明实 施例仅以一个。

22、用户为例进行说明。 待估计的用户的三维位置坐标和三维速度坐标分别为 说明书 3/5 页 6 CN 110225449 A 6 和N个RRH的位置已知， 第n个RRH的三维位置坐标记为bn xb,n,yb,n,zb,nT， 其中n1,2,N。 为了便于表述， 假设用户与每一个RRH之间只有一条单 跳NLoS径， 对应未知的散射体位置记为本发明实施例的目标是根据测量 信息(TDoA、 FDoA、 AoA)估计出位置参数测量信息(TDoA、 FDoA、 AoA)的真值与 位置参数的真值有如下对应关系(若a表示包含测量误差的测量值， 则a表示 测量值a对应的真值)： 0033 (1)TDoA： 对于L。

23、oS径， 用户发送的信息到达第n个RRH的时间与毫米波传播速度的 乘积记为对于单跳NLoS径，其中表示未知 的用户与所有RRH的时钟偏差。 用户发送的信息经过LoS径到达第n个RRH与经过LoS径到达 第一个RRH的时间差的真值和毫米波传播速度的乘积记为用户发送的信息经过 单跳NLoS径到达第n个RRH与经过LoS径到达第一个RRH的时间差的真值和毫米波传播速度 的乘积记为通过做差， 可以消除未知的时钟偏差。 0034 (2)FDoA： FDoA相关测量信息通过TDoA相关测量信息对时间求导得到， 用于用户的 速度估计， 因此仅需LoS径， 记为其中 0035 (3)AoA： 如图2所示， 对。

24、于LoS径， 用户发送的信息到达第n个RRH的方位角为 俯仰角为对于单跳NLoS 径， 方位角为俯仰角为 0036 步骤2、 CU利用各条传播路径的测量信息， 筛选出用户和若干个RRH之间的LoS径， 根据相关LoS径的测量信息建立联合位置速度估计模型。 0037需要说明的是， 联合位置速度估计模型为hGw+e， 其中是未知的用 户位置和速度向量；其中 0038 0039 0040 且定义了ancos ncosn,cos nsinn,sin nT， cn-sinn,cosn,0T， 0041dn-sin ncosn,-sin nsinn,cos nT；其中 0042 说明书 4/5 页 7 C。

25、N 110225449 A 7 0043 0044 且定义了z为13的全0向量。 0045 步骤3、 依据步骤2建立的联合位置速度估计模型设计联合估计算法， 获取用户的 位置和速度。 0046 需要说明的是， 本发明实施例依据联合位置速度估计模型hGw+e基于WLS算法求 解w， w估计值的闭式解为w(GTWG)-1GTWh， 其中使得w估计值方差最小的W(EeeT)-1。 0047 步骤4、 CU利用各条传播路径的测量信息， 筛选出用户和所有RRH之间的单跳NLoS 径， 结合步骤3中获得的用户位置和相关单跳NLoS径的测量信息建立环境映射模型。 0048 需要说明的是， 为了简化表达， 本。

26、发明实施例以第n个RRH附近的一个散射体为例 进行说明， 多个散射体的定位通过简单扩展即可得到， 此处不再赘述。 环境映射模型为 其中是未知的散射体位置向量； 0049 0050其中fncoss ,ncoss ,n,coss ,nsins ,n,sins ,n T ， 0051 0052 0053 es,n为测量误差引起的误差向量。 0054 步骤5、 依据上述模型设计估计算法， 完成环境映射。 0055需要说明的是， 本发明实施例依据环境映射基于WLS算法求解 估计值的闭式解为sn(Gs,nTWs,nGs,n)-1Gs,nTWs,nhs,n， 其中使得估计值方差最小的 Ws,n(Ees,nes,nT)-1。 0056 以上所述， 仅为本发明的具体实施方式， 但本发明的保护范围并不局限于此， 任何 熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内， 可轻易想到变化或替换， 都应涵 盖在本发明的保护范围之内。 因此， 本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。 说明书 5/5 页 8 CN 110225449 A 8 图1 说明书附图 1/2 页 9 CN 110225449 A 9 图2 说明书附图 2/2 页 10 CN 110225449 A 10 。