一种基于时间反演的DOA定位方法技术

本发明专利技术涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于时间反演的DOA定位方法，包括基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射前向探测信号；目标接收到前向探测信号并发送回传信号，基站接收并记录该回传信号；构建均匀线性阵列DOA定位模型，基站利用该模型对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理；基站将处理后的信号重新发射到空间中，并记录下目标位置反射回来的时间反演回传矩阵信号；利用特征子空间分解法对时间反演回传矩阵信号进行角度估计，得到目标位置的角度估计值；本发明专利技术可以提供精确性更高的定位服务。

A DOA Location Method Based on time inversion

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间反演的DOA定位方法
本专利技术涉及无线通信
，特别涉及一种基于时间反演的DOA定位方法。
技术介绍
定位是指通过某些技术手段获取目标物体的空间位置的过程。早期的定位于导航主要依赖于指南针、罗盘和六分仪等设备，其定位精度较低，并且受制于天气条件和使用者的经验。在20世纪初，无线电技术的兴起使得定位技术产生了革命性的蜕变，迎来了关键性的技术突破。无线定位技术以无线电波为载体，通过测量无线电波的传输时间、能量、方向和相位等参数，从而实现对目标物体的定位目的。近年来，由于计算机技术和无线通信技术的发展，情景感知服务(ContextAwareService)的应用逐渐进入人们的视野范围内，实现本服务的关键在于让智能系统了解服务对象所处的环境，从而为其提供相应的智能服务。其中服务对象的位置信息是最重要的环境参数之一。在室内环境下，由于物品布置，材料结构，建筑物尺寸等因素不同，会造成信号的路径损耗差异，很难用一个统一的模型来描述。与此同时，建筑物的内在结构还会引起信号的反射、折射、绕射和透射等，形成多径(Multipath)以及非视距(Non-Line-of-Sight，NLOS)传输现象，这使得接收到的信号的幅度、相位以及到达时间发生变化，造成信号失真。，这样一来，传统的定位算法精度剧烈下降，无法应用到室内这种小范围、高精度的应用场景中。影响室内无线定位的因素主要有两个：一个是信号的非视距传播，另一个是信号的多路径传播。为了解决这两个问题，目前室内定位研究主要集中在以下两个方面：一方面主要是对室内定位算法研究，而现有的室内定位算法主要有邻近信息法、场景分析法、利用几何特性定位法等，其主要思想是采用多种方式进行融合，从而来提高定位的精度；另一方面是围绕室内定位信道模型的研究，其主要思想是建立不同的信道模型来用于不同环境下的定位。传统的定位技术可以分为基于距离测量和与距离无关的两种方案。基于测距定位技术精度较高，按照测量方法分有TOA、TDOA、DOA、RSSI等，按照坐标方法分有三边测量法和三角测量法。时间反演(TimeReversal，TR)技术因其良好的电磁特性在无线通信研究中引起广泛关注。它能在均匀或非均匀媒质中实现自适应的空间和时间同步聚焦，即只有在很小的空间和时间范围内信号达到最强，而超出其空间和时间聚焦范围信号极其微弱。本文充分调研了现有的无线传感网络及其节点定位技术的研究进展后，又全面地研究了时间反演技术。在比较理想的电磁环境下，传统的无线传感器网络节点定位技术的精度较高，但是其成本和实现较难，且在复杂电磁环境中，节点定位收到多径的影响从而使得精度急剧下降。时间反演技术可以有效地抑制多径效应带来的负面影响，克服了多径效应给室内定位造成的波形失真问题，大幅度增加了定位的准确性。室内无线DOA法依靠的是天线阵列测得的目标处的角度值，并对该角度值进行估计运算，而多径的存在使得所测量的角度值出现偏差，严重时与真实值相差较大，因此本文引入时间反演技术来克服这一难题，提出了时间反演(TR)与DOA方法结合的一种室内定位的算法。首先，建立均匀线性阵列(ULA)模型，获得发射端与接收端的信道状态信息(CSI)，在这里方向矩阵(DirectionMatrix)即为含有信道关键信息的CSI。其次，在阵列处使用时间反演技术，重新发射定位信号，以获取目标位置的更加精确的信息，并得到最后的计算表达式。最后，使用克拉美罗界(Cramer-RaoBound)和均方根误差(Rootmeansquareerror)对所获得的角度估计值进行评估，并用计算机做仿真验证。本专利技术的主要贡献在于：(一)建立了基于时间反演的室内DOA定位模型；(二)对该模型下的精确度进行了数学分析与理论验证。
技术实现思路
针对多径环境下DOA定位不够准确的问题，本专利技术提出一种基于时间反演的DOA定位方法，包括以下步骤：基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射前向探测信号；目标接收到前向探测信号并发送回传信号，基站接收并记录该回传信号；构建均匀线性阵列DOA定位模型，基站利用该模型对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理；基站将处理后的信号重新发射到空间中，并记录下目标位置反射回来的时间反演回传矩阵信号；利用特征子空间分解法对时间反演回传矩阵信号进行角度估计，得到目标位置的角度估计值，完成定位。进一步的，构建均匀线性阵列DOA定位模型包括含有M个阵元间距为d的均匀天线阵列A以及时间反演腔。进一步的，将基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射的前向探测信号表示为：其中，s(t)为基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射的前向探测信号；f(t)为探测脉冲信号；ωc为发射频率。进一步的，基站天线阵列中第m根天线收到第n个阵元的接收到的回传信号表示为：其中，rm,n(t)为基站天线阵列中第m根天线收到第n个阵元的接收到的回传信号；Xm,n,k为多径k的衰减系数，对于相同阵列中的阵元，Xm,n,k＝Xk，Xk为第k条多径的信号衰减系数；为信号f(t)的时延形式，τ1,n,k为多径k相对于第一个阵元的参考时延，为多径k中超过τ1,n,k的元素间时延；nm(t)为传播过程中产生的加性高斯白噪声；K为信道中的多径数目。进一步的，对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理包括：其中，FTR(ω)是对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理得到的信号表达式；g为能量归一化因子，表示为F(ω)为前向探测信号f(t)的傅里叶变换形式，Rn(ω)为步骤4中第n个阵元的接收到的回传信号的傅里叶变换形式；为Rn(ω)的共轭形式。进一步的，基站记录下时间反演回传矩阵信号为矩阵形式，为便于分析，将其改写为紧凑形式，表示为：其中，R(j)TR(ω)为基站记录下时间反演回传矩阵信号；A(θ)为K阶转向向量；X是信道衰减矩阵；Γj(ω)为传播延迟向量；为步骤5中的第j个时间反演归一化信号；ξ(ω)为加性高斯白噪声。进一步的，利用特征子控件分解法对时间反演回传矩阵信号进行角度估计包括：计算获得基站记录下时间反演回传矩阵信号的采样协方差；根据采样协方差估计得到基站记录下时间反演回传矩阵信号的协方差；根据特征子空间分解法的定义，获得空间谱函数；对获得的空间谱函数进行一维谱峰搜索之后即可得到估计的角度。基于时间反演观测向量的TR距离和DOA估计算法的克拉美罗界给出了一个理论误差最小界限，通过比较实际误差与其的差距即可评价本算法的定位精确性。均方根方误差是理论角度值与估计出的角度值之间的误差检测指标。进一步的，计算获得基站记录下时间反演回传矩阵信号的采样协方差包括：其中，为基站记录下时间反演回传矩阵信号的采样协方差；RTR(ωq)为基站记录下的时间反演矩阵回传信号的采样形式，ωq为第q次采样的频率；Q为快拍数。进一步的，空间谱函数表示为：其中，PES为空间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时间反演的DOA定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/n基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射前向探测信号；/n目标接收到前向探测信号并发送回传信号，基站接收并记录该回传信号；/n构建均匀线性阵列DOA定位模型，基站利用该模型对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理；/n基站将处理后的信号重新发射到空间中，并记录下目标位置反射回来的时间反演回传矩阵信号；/n利用特征子空间分解法对时间反演回传矩阵信号进行角度估计，得到目标位置的角度估计值，完成定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于时间反演的DOA定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射前向探测信号；
目标接收到前向探测信号并发送回传信号，基站接收并记录该回传信号；
构建均匀线性阵列DOA定位模型，基站利用该模型对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理；
基站将处理后的信号重新发射到空间中，并记录下目标位置反射回来的时间反演回传矩阵信号；
利用特征子空间分解法对时间反演回传矩阵信号进行角度估计，得到目标位置的角度估计值，完成定位。


2.根据权利要求1所述的一种基于时间反演的DOA定位方法，其特征在于，构建均匀线性阵列DOA定位模型包括含有M个阵元间距为d的均匀天线阵列A以及时间反演腔。


3.根据权利要求1所述的一种基于时间反演的DOA定位方法，其特征在于，将基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射的前向探测信号表示为：



其中，s(t)为基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射的前向探测信号；f(t)为探测脉冲信号；ωc为发射频率。


4.根据权利要求1所述的一种基于时间反演的DOA定位方法，其特征在于，基站天线阵列中第m根天线收到第n个阵元的接收到的回传信号表示为：



其中，rm,n(t)为基站天线阵列中第m根天线收到第n个阵元的接收到的回传信号；Xm,n,k为多径k的衰减系数，对于相同阵列中的阵元，Xm,n,k＝Xk，Xk为第k条多径的信号衰减系数；为信号f(t)的时延形式，τ1,n,k为多径k相对于第一个阵元的参考时延，为多径k中超过τ1,n,k的元素间时延；nm(t)为传播过程中产生的加性高斯白噪声；K为信道中的多径数目。


5.根据权利要求1所述的一种基于时间反演的DOA定位方法，其特征在于，对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理包括：



其中，FTR(ω)是...

【专利技术属性】
技术研发人员：李方伟，鲁佳文，张齐林，代超蓝，王明月，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50