基于測量報告的移動終端定位算法研究.pdf

1、在蜂窩接入網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域中，測量報告是一種較新的數(shù)據(jù)來源，它包含了服務(wù)小區(qū)的接收信號功率、質(zhì)量和至多6個鄰近小區(qū)公共物理信道的接收功率數(shù)據(jù)，相比傳統(tǒng)的運維中心（OSS）數(shù)據(jù)和道路測量數(shù)據(jù)，具有細(xì)節(jié)性更強(qiáng)、描述范圍更廣的優(yōu)點。然而，要想利用測量報告構(gòu)造全網(wǎng)的接收信號質(zhì)量的分布圖，必須獲得產(chǎn)生各測量報告的實際地理位置，即對移動終端進(jìn)行定位。在傳統(tǒng)的定位算法研究中，基于最小二乘準(zhǔn)則的泰勒級數(shù)法、擴(kuò)展卡爾曼濾波器和非迭代算法Chan，以及指紋算法

2、、近似算法等都是研究熱點。其中，基于最小二乘準(zhǔn)則的算法通過殘差擬合和噪聲剝離提高定位精度，但是往往在視距環(huán)境下的理論性能較好，而對實際非視距環(huán)境考慮不足；指紋算法將來自多個站的接收信號強(qiáng)度指標(biāo)描述為一個多維矢量，通過矢量特征匹配估計終端位置，但是該算法對先驗樣本采集量的要求很高，一般只應(yīng)用于室內(nèi)等較小的定位范圍；近似算法結(jié)構(gòu)簡單，易于推廣。
　　 本文針對該類算法開展研究工作，以克服其理論精度較低的問題，找到定位精度與應(yīng)用性的契

3、合點。為了采集實際接入網(wǎng)絡(luò)的測量報告和對應(yīng)的GPS 位置數(shù)據(jù)，本文在黃石市開展了一場大范圍的路測實驗，其中用戶狀態(tài)分為靜止、步行和車速，傳播環(huán)境涵蓋建筑物、山丘、湖泊、隧道、廣場等?；诼窚y獲得的數(shù)據(jù)，本文首先對四種常見的近似算法CI、CI-AVG、CI-RXLEV、CI-ANGLE 進(jìn)行了比較，計算了其實際定位精度。實驗結(jié)果表明，利用參數(shù)最多的算法CI-RXLEV 由于鄰區(qū)匹配、地形等原因，誤差較大。為此，本文提出對CI-RXLEV的

4、改進(jìn)建議（稱為CRE），通過鄰區(qū)與服務(wù)小區(qū)之間距離的閾值以及加權(quán)系數(shù)的指數(shù)設(shè)定，使平均定位精度提升47％，達(dá)到約330 米。為了降低量測噪聲，本文接著以改進(jìn)后的計算結(jié)果為初始值構(gòu)造了擴(kuò)展卡爾曼濾波器，濾波器的量測矩陣基于Okumura-Hata模型，并通過雅可比矩陣展開，對0 階子項做了近似處理；實驗發(fā)現(xiàn)，由于傳播模型預(yù)測誤差過大和泰勒展開式收斂較慢，擴(kuò)展卡爾曼濾波器并未獲得預(yù)期結(jié)果。為了消除傳播模型和泰勒級數(shù)近似性的影響，本文接著直接

5、將CRE算法的定位結(jié)果作為量測值，比較了矢量卡爾曼濾波和移動平均法的去噪性能；實驗發(fā)現(xiàn)，兩種算法都使定位誤差減小了9.5％，但由于量測噪聲功率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于實際用戶狀態(tài)的噪聲功率，矢量卡爾曼濾波器估計用戶狀態(tài)的優(yōu)勢并未顯現(xiàn)。本文還定性分析了CRE算法的結(jié)構(gòu)參數(shù)和位置誤差之間的相關(guān)性，根據(jù)結(jié)構(gòu)參數(shù)的統(tǒng)計性指標(biāo)構(gòu)造了一個經(jīng)驗誤差估計公式，該公式的擬合近似度僅有51.2％，但是能較好識別定位誤差較大的結(jié)果。為了進(jìn)一步提高定位精度，本文提出了虛擬天線

6、的概念，它可視為屬于同一基站的多個小區(qū)位置相關(guān)信息構(gòu)成的綜合體，即目標(biāo)基站的虛擬唯一天線，其位置即基站的位置，其方向角可更加準(zhǔn)確的指向終端方位，其接收電平可更加精確的反映傳播距離，其類型參數(shù)融入CRE算法的加權(quán)系數(shù)后也能夠有效的減小位置誤差。基于虛擬天線，本文提出了旋轉(zhuǎn)逼近算法，根據(jù)初始估計位置，依次以測量報告時間序列包含的各虛擬天線為中心，通過朝各天線方向角不斷旋轉(zhuǎn)，最終可獲得更高精度的終端位置估計；實驗結(jié)果表明，平均定位誤差被進(jìn)一步