一种非直达波环境下GSM-R干扰源定位算法评价方法技术

本发明专利技术属于铁路无线通信网干扰源定位技术领域，涉及一种非直达波环境下GSM‑R干扰源定位算法评价方法。本发明专利技术主要包括：先构建非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB下限计算模型；建立基于非参数核方法的非直达波误差分布模型，结合直达波测量误差的概率密度函数求得定位系统中距离测量值和弧度测量值的条件概率密度函数，求得非直达波环境下扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限。本发明专利技术能带的有益效果为，可以适应于任意分布，基于此模型推导出非直达波环境下的GSM‑R网络干扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限，并考虑了移动站可能存在位置误差的情况，弥补了现有的定位算法评价体系中缺少非直达波环境下以及移动站可能存在位置误差的TOA/AOA混合定位算法的评价指标这一不足。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于铁路无线通信网干扰源定位
，涉及一种非直达波环境下GSM-R网络干扰源定位算法性能评价方法。
技术介绍
GSM-R(GSMforRailway)——铁路全球移动通信系统，是一种基于目前世界上最成熟、最通用的公共无线移动通信系统GSM平台上的、专门为满足铁路应用而量身定做的数字式无线通信系统，是一种经济高效的铁路专用无线通信网。在GSM-R无线通信网络系统中，由于通信环境复杂，在通信过程中容易受到各种同频信号以及邻频信号的干扰。这些无线干扰信号都会影响GSM-R无线通信网络系统的通信信号正常接收和发射，给基站覆盖区域的移动通信带来掉话、通话质量差、信道拥塞等问题，从而导致铁路运营的工作效率下降，甚至给铁路的安全运行、旅客的生命安全和国家的发展带来隐忧。因此针对GSM-R通信网络干扰源问题提出了很多有效的干扰源定位算法，主要包括TOA(到达时间)、TDOA(到达时差)、AOA(到达角度)、RSS(接收信号强度)以及混合定位算法。为了正确评价这些定位算法在实际GSM-R无线通信网络环境下的性能，需要首先确定评价定位准确率的指标。目前常用的指标是MSE(均方误差)、RMSE(均方根误差)、CRLB(克拉美罗下界)、ALE(平均定位误差)、GDOP(几何精度因子)、CEP/SEP(圆/球误差概率)、PDF(概率密度函数)、CDF(累积概率分布函数)和RPE(相对定位误差)等。其中以CRLB较为常用，CRLB指的是无偏估计量所能达到的最小方差，因此很多定位算法都是拿其定位解的均方根误差与理论上基于无偏差估计器方差的CRLB下限比较。目前CRLB下限的研究主要集中在直达波环境下的研究，并且其中大部分都没有考虑移动站可能存在位置误差的情况。因此针对此情况本专利技术研究了TOA/AOA混合定位算法在非直达波环境下并且考虑移动站可能存在位置误差的情况下的性能评价方法，发展了一种非直达波环境下的GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位算法性能评价方法，弥补了现有的定位算法评价体系中缺少非直达波环境下以及移动站可能存在位置误差的TOA/AOA混合定位算法评价指标的这一不。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有的GSM-R网络通信系统中干扰源定位算法评价体系中的缺点与不足，利用非参数核方法构建非直达波误差分布模型，该模型可以适应于任意分布，并结合该模型推导出了TOA/AOA混合定位算法在非直达波环境下并且考虑移动站可能存在位置误差情况的CRLB下限；由此本专利技术提供了一种非直达波环境下的GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位算法性能评价方法。本专利技术的技术方案是：一种非直达波环境下的GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位算法性能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过定位系统接收到的n个TOA和n个AOA测量值构建非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB下限计算模型。步骤2：建立基于非参数核方法的非直达波误差分布模型，并由此模型推导出距离测量值和弧度测量值的非直达波误差概率密度函数，再结合直达波测量误差的概率密度函数求得非直达波环境下GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位系统中距离测量值和弧度测量值的条件概率密度函数。步骤3：将步骤2中求得的距离测量值和弧度测量值的条件概率密度函数带入步骤1中的非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB的计算模型中，求得非直达波环境下GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限。步骤4：考虑移动站可能存在位置误差的情况，将移动站位置误差的概率密度函数带入到步骤1中的非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB的计算模型中，并结合步骤3求取非直达波环境下考虑移动站位置误差的GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限。本专利技术的详细方法如下所示：步骤1：通过定位系统接收到的n个TOA和n个AOA测量值构建非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB下限计算模型。本专利考虑的是一个基于TOA/AOA的GSM-R网络干扰源混合定位系统，假设GSM-R网络中含有n个移动站，其中第i个移动站的位置坐标为(xi,yi),i＝1,2,...,n，待定位的干扰源位置坐标为(x,y)。首先，定义未知参数矢量为：Z＝[xy]T(1)干扰源到第i个移动站的距离测量值ri和弧度测量值θi为：其中di和为干扰源到第i个移动站的真实距离值和弧度值，nri和nθi分别为直达波环境下的距离测量值和弧度测量值的测量噪声，服从零均值的高斯分布方差为和bri为距离测量值的非直达波误差，bθi为弧度测量值的非直达波测量误差。距离测量值和弧度测量值的残差可表示为vri＝nri+bri和vθi＝nθi+bθi。GSM-R网络干扰源定位系统中直达波环境下的测量噪声nri和nθi与非直达波环境下的非直达波误差bri和bθi相互独立。CRLB定义为新息矩阵J的逆，即：新息矩阵J定义为：J=JxxJxyJyxJyy=E[∂∂Zlnf(m;Z)(∂∂Zlnf(m;Z))T]---(4)]]>其中m＝[rTθT]为距离和弧度测量值矢量，f(m；Z)为GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位系统的距离测量值和弧度测量值的联合概率密度函数。因为f(m；Z)＝f(m|Z)f(Z)，则由式(4)可得：J=E[∂∂Zlnf(m|Z)(∂∂Zlnf(m|Z))T]+E[∂∂Zlnf(Z)(∂∂Zlnf(Z))T]---(5)]]>其中f(m|Z)为GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位系统中的距离测量值和弧度测量值的联合条件概率密度函数，因为距离测量值ri和弧度测量值θi相互独立，可得：f(m|Z)=Πi=1nf(ri|Z)f(θi|Z)---(6)]]>对式(6)两边取对数并对未知参数矢量Z求偏导数可得：∂lnf(m|Z)∂Z=Σi=1n[∂lnf(ri|Z)∂Z+∂lnf(θi|Z)∂Z]---(7)]]>将式(7)带入到式(5)中就可求得新息矩阵J，并将求得的J带入到式(3)可得非直达波环境下GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位算法定位性能的评价方法CRLB下限的计算值。步骤2：建立基于非参数核方法的非直达波误差分布模型，并由此模型推导出距离本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非直达波环境下GSM‑R干扰源定位算法评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过定位系统接收到的n个TOA和n个AOA测量值，构建非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB下限计算模型；步骤2：建立基于非参数核方法的非直达波误差分布模型，并由此模型推导出距离测量值和弧度测量值的非直达波误差概率密度函数，再结合直达波测量误差的概率密度函数求得非直达波环境下GSM‑R网络干扰源TOA/AOA定位系统中距离测量值和弧度测量值的条件概率密度函数；步骤3：将步骤2中求得的距离测量值和弧度测量值的条件概率密度函数带入步骤1中的非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB的计算模型中，求得非直达波环境下GSM‑R网络干扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限；步骤4：考虑移动站可能存在位置误差的情况，将移动站位置误差的概率密度函数带入到步骤1中的非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB的计算模型中，并结合步骤3求取非直达波环境下考虑移动站位置误差的GSM‑R网络干扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限。

【技术特征摘要】
1.一种非直达波环境下GSM-R干扰源定位算法评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过定位系统接收到的n个TOA和n个AOA测量值，构建非直达波环境下TOA/AOA
定位算法的CRLB下限计算模型；
步骤2：建立基于非参数核方法的非直达波误差分布模型，并由此模型推导出距离测量
值和弧度测量值的非直达波误差概率密度函数，再结合直达波测量误差的概率密度函数求
得非直达波环境下GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位系统中距离测量值和弧度测量值的条件
概率密度函数；
步骤3：将步骤2中求得的距离测量值和弧度测量值的条件概率密度函数带入步骤1中
的非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB的计算模型中，求得非直达波环境下GSM-R网络
干扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限；
步骤4：考虑移动站可能存在位置误差的情况，将移动站位置误差的概率密度函数带入
到步骤1中的非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB的计算模型中，并结合步骤3求取非
直达波环境下考虑移动站位置误差的GSM-R网络干扰源TOA/AOA定位算法的CRLB下限。
2.根据权利要求1所述的一种非直达波环境下GSM-R干扰源定位算法评价方法，其特征
在于，步骤1中所述的非直达波环境下TOA/AOA定位算法的CRLB下限计算模型的构建方法
为：
在一个基于TOA/AOA的GSM-R网络干扰源混合定位系统中，假设GSM-R网络中含有n个移
动站，其中第i个移动站的位置坐标为(xi,yi),i＝1,2,...,n，待定位的干扰源位置坐标为
(x,y)；首先，定义未知参数矢量为：
Z＝[xy]T干扰源到第i个移动站的距离测量值ri和弧度测量值θi为：
其中di和为干扰源到第i个移动站的真实距离值和弧度值，nri和nθi分别为直达波环境
下的距离测量值和弧度测量值的测量噪声，服从零均值的高斯分布方差为和bri为距
离测量值的非直达波误差，bθi为弧度测量值的非直达波测量误差；距离测量值和弧度测量
值的残差可表示为vri＝nri+bri和vθi＝nθi+bθi；GSM-R网络干扰源定位系统中直达波环境下
的测量噪声nri和nθi与非直达波环境下的非直达波误差bri和bθi相互独立；
CRLB定义为新息矩阵J的逆，即：
新息矩阵J定义为：
J=JxxJxyJyxJyy=E[∂∂Zlnf(m;Z)(∂∂Zlnf(m;Z))T]]]>其中m＝[rTθT]为距离和弧度测量值矢量，f(m；Z...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊辉，吴保德，张洪岩，黄际彦，
申请(专利权)人：中国铁建电气化局集团北方工程有限公司，电子科技大学，
类型：发明
国别省市：山西;14