羅 淼,黨建武
(1. 蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,蘭州 730070;2. 蘭州交通大學(xué) 鐵道技術(shù)學(xué)院,蘭州 730099)
隨著高速鐵路系統(tǒng)快速建設(shè),列車(chē)定位所面臨的多隧道、難定位、精度低的問(wèn)題亟待解決.目前的GPS(global positioning system)、GNSS(global navigation satellite system)、BDS(beidou navigation satellite system)等定位方式能夠在平原開(kāi)闊地帶滿(mǎn)足列車(chē)的精確連續(xù)定位,但并不適用于隧道環(huán)境下列車(chē)的高精度連續(xù)定位.針對(duì)這一問(wèn)題,有學(xué)者提出采用BDS/GSM-R(global system for mobile communications-railway)組合列車(chē)定位方法,并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合出列車(chē)的行駛路線(xiàn)實(shí)現(xiàn)列車(chē)的連續(xù)精確定位[1-2],然而GSM-R不能在隧道內(nèi)架設(shè)基站,采用GSM-R對(duì)列車(chē)進(jìn)行定位時(shí)需要依靠架設(shè)漏泄同軸電纜,并且GSM-R在傳輸時(shí)延、吞吐量等方面越來(lái)越不能滿(mǎn)足高鐵列車(chē)的定位需要.文獻(xiàn)[3]提出直接采用新一代鐵路專(zhuān)用的移動(dòng)通信系統(tǒng)LTE-R對(duì)列車(chē)定位,列車(chē)通過(guò)接受含有定位參考信號(hào)PRS(positioning reference signal)的LTE-R下行信道中的信號(hào),采用TDOA(time difference of arrival)的方式實(shí)現(xiàn)列車(chē)定位,但是這種方式至少需要3個(gè)不同的固定基站才能實(shí)現(xiàn),且由于鐵路運(yùn)營(yíng)環(huán)境特別是隧道環(huán)境下,多徑效應(yīng)對(duì)測(cè)量時(shí)間的影響會(huì)造成較大誤差,要減少誤差就必須顯著提高算法的復(fù)雜度或大規(guī)模的額外設(shè)備.而位置指紋定位可以只用1個(gè)基站,通過(guò)利用而不是消除多徑效應(yīng)引起的誤差來(lái)完成定位[4-5].
本文采用基于LTE-R信號(hào)強(qiáng)度特征的位置指紋定位方式確定列車(chē)位置,以L(fǎng)TE-R的信號(hào)強(qiáng)度為基礎(chǔ),獲取位置指紋的信息特征構(gòu)建指紋空間,并通過(guò)WKNN(Kweighted nearest neighborhood)算法計(jì)算出列車(chē)位置.但列車(chē)在隧道中高速運(yùn)行時(shí)容易受到多徑效應(yīng)的影響,測(cè)量得到的接收信號(hào)強(qiáng)度值RSS(received singnal strengh)會(huì)發(fā)生較大的變化,從而影響定位精度,因此本文采用CPSO(chaotic particle swarm optimization)算法對(duì)WKNN算法的權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,得到了一種CPSO_WKNN算法解算列車(chē)位置信息,以便有效的減少基于信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行位置指紋定位列車(chē)時(shí)定位精度較低的問(wèn)題.
位置指紋(location fingerprint,LF)是一種基于RSS的定位技術(shù),其定位時(shí)的解算方法實(shí)質(zhì)上是數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)算法(database correlation method,DCM)或模式匹配算法(pattern matching,PM)[6-7].無(wú)線(xiàn)信號(hào)的多徑傳播對(duì)環(huán)境具有很強(qiáng)的依賴(lài)性,并且呈現(xiàn)出很強(qiáng)的特殊性,因此對(duì)于每個(gè)位置上的無(wú)線(xiàn)信號(hào)而言是唯一的,位置指紋定位技術(shù)實(shí)際上就是將這些位置上的無(wú)線(xiàn)信號(hào)特征與位置信息相結(jié)合形成指紋條,并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中,用實(shí)時(shí)采集的信號(hào)特征與已有的指紋庫(kù)進(jìn)行匹配,最終得出待定位目標(biāo)的位置信息.這樣的定位方式非常適合鐵路隧道環(huán)境下對(duì)列車(chē)的定位,因此本文基于LTE-R的信號(hào)特征值采用位置指紋的方式對(duì)隧道環(huán)境下的列車(chē)進(jìn)行定位,其定位原理如圖1所示,圖中BS(base station)表示基站,MS(mobile station)表示移動(dòng)臺(tái),(?,?)表示待定位移動(dòng)臺(tái)的位置坐標(biāo).
圖1 基于LTE-R信號(hào)強(qiáng)度的位置指紋列車(chē)定位原理Fig.1 Location fingerprint train positioning principle based on LTE-R signal strength
位置指紋列車(chē)定位是以L(fǎng)TE-R的信號(hào)強(qiáng)度值為基礎(chǔ)進(jìn)行定位的,在采用位置指紋進(jìn)行定位前首先需對(duì)LTE-R進(jìn)行信道建模,同時(shí)搭建隧道環(huán)境下LTE-R位置指紋仿真場(chǎng)景來(lái)獲取列車(chē)的RSS值,在進(jìn)行位置指紋定位時(shí)主要包含兩個(gè)階段:第一階段,離線(xiàn)階段采集已知參考點(diǎn)PR(positioning reference)處所獲得的不同接入點(diǎn)AP(aaccess points)的RSS值,建立離線(xiàn)指紋數(shù)據(jù)庫(kù);第二階段,在搭建的仿真場(chǎng)景獲取列車(chē)實(shí)時(shí)的RSS值,采用CPSO_WKNN算法解算列車(chē)位置.
LTE-R信道模型可采用標(biāo)準(zhǔn)傳播模型 (standard propagation model,SPM),文獻(xiàn)[8]研究表明SPM模型更適用于LTE-R系統(tǒng),對(duì)于列車(chē)實(shí)際運(yùn)營(yíng)的各種環(huán)境(平原、隧道或車(chē)站等)SPM模型都可以更準(zhǔn)確的計(jì)算出路徑損耗差異,SPM模型如式(1)所示.
L(d)=λ1+λ2lg(d)+λ3lg(hte)+λ4Diff+λ5lg(d)lg(hte)+λ6hre,
(1)
其中:λ1為偏移常量,取值為69.55;λ2是與距離d相關(guān)修正因子,一般為26.1;λ3默認(rèn)值為5.83,表示基站有效高度的相關(guān)因子;λ4為信號(hào)傳輸過(guò)程中衍射的修正因子,在高鐵隧道環(huán)境下取0.2;λ5為lg(d)lg(hte)項(xiàng)的修正因子,默認(rèn)值為-6.55;λ6默認(rèn)值為0,表示列車(chē)有效高度的修正因子;d為發(fā)射點(diǎn)到接收點(diǎn)三維直線(xiàn)距離,單位km;hte為基站發(fā)射天線(xiàn)有效高度,單位m;hre為列車(chē)的有效高度,單位m;Diff為信號(hào)傳輸過(guò)程中的衍射損耗.
由于式(1)給出的模型為一通用模型,結(jié)合高速鐵路隧道的運(yùn)行特點(diǎn)需要對(duì)其作出改進(jìn),由文獻(xiàn)[9-10]知,列車(chē)運(yùn)行速度小于500 km/h時(shí),接收強(qiáng)度不會(huì)引起過(guò)多失真,實(shí)際車(chē)廂損耗為15~20 dBm,但是由于環(huán)境等影響還需加入某些修正因子進(jìn)行修正.
速度修正因子δ1取值:速度小于200 km/h時(shí)δ1=0;速度大于200 km/h小于300 km/h時(shí)δ1=1;速度大于300 km/h時(shí)δ1=3.
LTE-R網(wǎng)絡(luò)修正因子δ2取值:郊區(qū)δ2=-5;平原δ2=-20;山嶺δ2=15;隧道δ2=-15.
環(huán)境修正因子δ3取值:服從N(0,2)正態(tài)分布.