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基于RSTD的5G定位精度分析

2024-12-28 00:00:00胡龍星王題牛鐵葉海納張祺媛
中國(guó)新通信 2024年22期
關(guān)鍵詞:梳齒雙曲線定位精度

摘要:在3GPP和產(chǎn)業(yè)界的推動(dòng)下,5G定位服務(wù)的各種標(biāo)準(zhǔn)不斷迭代更新,5G定位能力邁向了新階段。目前,國(guó)內(nèi)外基于RSTD的5G定位精度并未得到充分的分析和驗(yàn)證。本文詳細(xì)分析了5G下行定位參考信號(hào)(Positioning Reference Signal, PRS)的物理結(jié)構(gòu),并對(duì)其重要參數(shù)進(jìn)行了闡釋。對(duì)RSTD的PRS信號(hào)處理和定位過(guò)程進(jìn)行了深入討論,隨后推導(dǎo)了PRS信號(hào)到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival, TOA)的克拉美羅下界(Cramér–Rao lower bound, CRLB),據(jù)此得到參考信號(hào)時(shí)間差(Reference Signal Time Difference, RSTD)的定位精度極限。本文仿真了不同PRS參數(shù)下的RSTD定位誤差,仿真結(jié)果顯示:增加信噪比、用于定位的帶寬資源、子載波間隔,減少梳齒尺寸,能夠提高定位性能,這和CRLB公式的趨勢(shì)一致。最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析提出了提高5G定位精度的建議,以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供有益的參考。

關(guān)鍵字:第五代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)定位;定位參考信號(hào);到達(dá)時(shí)間;參考信號(hào)時(shí)間差;克拉美羅下界

一、引言

位置服務(wù)作為基礎(chǔ)性服務(wù),在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用?;赗TK的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System, GNSS)利用載波相位差分技術(shù),已能夠?qū)崿F(xiàn)厘米級(jí)定位。但在室內(nèi)、隧道等衛(wèi)星信號(hào)較弱的場(chǎng)景,GNSS的定位性能將急劇下降。5G作為新一代互聯(lián)網(wǎng)的基座,利用大帶寬、大規(guī)模天線陣列等優(yōu)勢(shì),能夠很好地彌補(bǔ)GNSS定位在這些場(chǎng)景中的不足。按照測(cè)量的種類(lèi),5G定位技術(shù)可大致分為基于時(shí)間、角度、載波、指紋特征的定位方法[1]。其中,基于時(shí)間的定位方式應(yīng)用范圍最廣,但是,研究到達(dá)時(shí)間的定位精度極限的相關(guān)研究較少。本文將從RSTD定位的物理層信號(hào)結(jié)構(gòu)展開(kāi)分析,挖掘影響5G定位精度的因素,最終提出提高5G帶內(nèi)定位精度的建議。

二、5G NR PRS結(jié)構(gòu)

在PRS提出之前,OTDOA可以利用主同步信號(hào)(Primary Synchronization Signal, PSS)、輔同步信號(hào)(Secondary Synchronization Signal, SSS)等下行鏈路信號(hào)計(jì)算UE到不同基站的RSTD進(jìn)行位置估計(jì)。但由于這些信號(hào)的設(shè)計(jì)初衷是用于通信而非定位,故其定位效果并不理想。為此,3GPP在 R16版本中引入PRS。PRS有更好的抗干擾性和探測(cè)能力,因此,也具有更好的定位性能。5G空口PRS采用正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing, OFDM)技術(shù),具備高傳輸速率的優(yōu)勢(shì)。在5G空口傳輸過(guò)程中,一個(gè)幀在時(shí)域上的持續(xù)時(shí)間是10ms,可劃分為10個(gè)子幀,每個(gè)子幀的持續(xù)時(shí)間是1ms。一次定位(Positioning Occasion, PO)包含Nprs個(gè)連續(xù)的子幀,每個(gè)子幀包含若干時(shí)隙,一個(gè)時(shí)隙固定由LDL OFDM個(gè)OFDM符號(hào)組成,其中,Lprs OFDM個(gè)OFDM用于PRS定位。在5G NR中,每個(gè)OFDM符號(hào)的時(shí)間長(zhǎng)度是子載波間隔( Subcarrier Spacing, SCS)的倒數(shù),也就是1/SCS秒。在頻域上,PRS采用梳狀結(jié)構(gòu)并占用Nprs RB個(gè)資源塊(Resource Block, RB),每個(gè)RB由12個(gè)子載波構(gòu)成。梳狀結(jié)構(gòu)決定了一個(gè)RB內(nèi)能復(fù)用的信號(hào)數(shù),復(fù)用的PRS信號(hào)在梳齒上同步交替?zhèn)鬏敗?/p>

PRS信號(hào)由QPSK 調(diào)制階數(shù)為n=31的偽隨機(jī)黃金序列產(chǎn)生,之后按照所配置的映射模式將其映射到信號(hào)的時(shí)域-頻域網(wǎng)格中[2]。圖1展示了定位幀中的PRS在時(shí)頻資源上的映射模式。其中,梳齒尺寸Kprs comb為2,REOffset為2,Lprs OFDM為6。

三、RSTD定位原理與誤差分析

RSTD定義為用戶設(shè)備(User Equipment, UE)與相鄰基站和參考基站之間的TOA之差。PRS RSTD定位過(guò)程大致分為UE本地PRS生成階段、互相關(guān)計(jì)算階段、RSTD計(jì)算階段、位置解算階段[3]。

(一)本地PRS生成階段

UE會(huì)主動(dòng)或被動(dòng)在5GC接入和移動(dòng)性管理功能組件(Access and Mobility Management Function, AMF)的協(xié)助下接收來(lái)自各個(gè)基站的輔助信號(hào),并根據(jù)這些輔助信號(hào)形成本地PSR。本地參考信號(hào)Su,pt i的公式表達(dá)如下:

(二)互相關(guān)計(jì)算階段

UE在搜索窗口W內(nèi)從接收天線pr處得到第i個(gè)子幀的重疊信號(hào)ypr i。將本地參考信號(hào)Su,pt i和來(lái)自不同基站的信號(hào)ypr i進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算,得到功率時(shí)延譜(Power delay profile, PDP),PDP計(jì)算公式如下:

(三)RSTD計(jì)算階段

首先利用PDP計(jì)算得到來(lái)自基站u的首徑空口傳輸延遲TOA,UE與相鄰基站和參考基站的到達(dá)時(shí)序差異,RSTD通過(guò)對(duì)不同它們的TOA做差實(shí)現(xiàn)。TOA表達(dá)式如下:

(四)位置解算階段

在二維定位中,到達(dá)時(shí)間差(Time Difference of Arrival, TDOA)定位技術(shù)最少使用三個(gè)基站進(jìn)行定位,包括一個(gè)參考基站TRP1和兩個(gè)相鄰基站TRPi。以基站位置作為焦點(diǎn),根據(jù)RSTDi,1形成雙曲線,兩條雙曲線的交點(diǎn)即為UE的位置。

四、克拉美羅界

在統(tǒng)計(jì)學(xué)和估計(jì)理論中,克拉美羅界[4]是用來(lái)衡量無(wú)偏估計(jì)的方差下限,不論使用何種估計(jì)方法,估計(jì)精度至多逼近克拉美羅界而不能比其低。假定5G NR中發(fā)送的信號(hào)如式(4.1)。

五、實(shí)驗(yàn)測(cè)試和分析

本節(jié)主要模擬AWGN信道下的RSTD定位精度,定位性能采用2000次蒙特卡羅模擬下水平定位平均距離誤差來(lái)衡量。定位過(guò)程使用四個(gè)基站,水平位置分別為(0,0),(20,0),(0,20),(20,20),用戶設(shè)備的位置固定在(8,10,1),單位為米。每個(gè)基站的高度為3m。

UE指定接收信號(hào)中最強(qiáng)的信號(hào)所屬的基站為參考站,其余為相鄰基站。將強(qiáng)度前三的接收信號(hào)作為有效探測(cè)信號(hào)。通過(guò)使用不同的信號(hào)及信道配置進(jìn)行RSTD定位模擬,分析不同配置對(duì)于定位性能的影響。實(shí)驗(yàn)的信號(hào)及信道配置如表2所示。

在一定帶寬下,不同子載波間隔能夠利用的PRB數(shù)參考3GPP TS 38.101[5]。本實(shí)驗(yàn)使用仿真軟件模擬不同PRS配置下RSTD定位的精度,由于RSTD誤差過(guò)大導(dǎo)致雙曲線解算失敗的情況不進(jìn)行平均。SCS=30KHz,PRB=64配置下的結(jié)果如表3所示。Nan值表示2000次蒙特卡洛模擬的雙曲線結(jié)算全部無(wú)效。從表中可知,SNR越大、梳齒尺寸越小,定位性能越好。

為了分析增加PRS所占帶寬資源對(duì)定位性能的影響,將Nprs RB從64提升到100,得到的定位結(jié)果如表4所示,表4的定位結(jié)果明顯優(yōu)于表3。

將表3中的配置改為SCS=60KHZ,Nprs RB=32,得到表4,研究相同帶寬資源下增加子載波間隔對(duì)于定位精度的影響。對(duì)比表5和表3,可以看出相同帶寬資源下子載波間隔越大,平均距離誤差越小。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,增大SNR、增大子載波間隔、增大PRS所占帶寬資源、減少梳齒尺寸均能提高定位性能,這和式(4.6)中所述趨勢(shì)是一致的。雖趨勢(shì)一致,但上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果與TOA CRLB相比誤差大1個(gè)數(shù)量級(jí)以上。誤差主要來(lái)源于TOA估計(jì)和雙曲位置計(jì)算這兩個(gè)過(guò)程。

TOA測(cè)距過(guò)程中的誤差決定了定位的誤差極限,在此過(guò)程中,信號(hào)的衰減和相互干擾等會(huì)導(dǎo)致測(cè)距精度受損;實(shí)驗(yàn)采用的是經(jīng)典的互相關(guān)算法估算TOA,使用超分辨率算法能夠有效提高測(cè)距精度[7];對(duì)于相同的基站布局,UE在不同位置,其TOA的測(cè)距精度也會(huì)有所差別。

本文使用的雙曲線解算方法通過(guò)RSTD生成雙曲線,以1e-3的間距記錄雙曲線上的點(diǎn),兩雙曲線中位置最近的點(diǎn)被認(rèn)為是UE的位置。該過(guò)程也會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。優(yōu)化雙曲線解算方法,如以Chan算法、Taylor算法為基礎(chǔ)的改進(jìn)算法,能在一定程度上降低誤差。

六、提升定位精度的方法建議

根據(jù)CRLB公式構(gòu)成和上述實(shí)驗(yàn),本文提出如下建議:

在頻域上,可以減少梳齒尺寸、增大帶寬上用于PRS的PRB數(shù)量;在時(shí)域上,單時(shí)隙內(nèi)使用盡可能多的PRS OFDM信號(hào),并且盡量保證Lprs OFDM 是Kprs comb的整數(shù)倍[6]。在工程實(shí)踐中,還應(yīng)該考慮基站之間的時(shí)鐘同步。

針對(duì)NLOS(Non Line of Sight )和多徑效應(yīng)進(jìn)行算法優(yōu)化,文獻(xiàn)[8]使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法來(lái)抑制NLOS誤差,文獻(xiàn)[9]提出了一種基于TDOA值來(lái)判別與削減NLOS誤差的卡爾曼濾波算法,也有研究者提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)來(lái)克服NLOS環(huán)境對(duì)于定位精度影響的解決方案。

在TOA估計(jì)過(guò)程中,使用超分辨率算法。目前主流的算法是MUSIC算法,該算法通過(guò)對(duì)脈沖的協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解,得到虛擬譜。虛擬譜中峰值對(duì)應(yīng)的時(shí)延則為估計(jì)的傳播時(shí)延TOA。

基站的布局也對(duì)定位精度有一定影響[10]。精度衰減因子(Dilution of Precision,DOP)表示誤差的放大倍數(shù)。可以通過(guò)算法[11]去優(yōu)化定位所使用基站的布局來(lái)降低衰減因子。

七、結(jié)束語(yǔ)

本文詳細(xì)介紹了基于RSTD的5G定位精度分析,通過(guò)對(duì)5G定位參考信號(hào)PRS的物理結(jié)構(gòu)、RSTD測(cè)距的物理過(guò)程、TOA的克拉美羅下界等內(nèi)容進(jìn)行分析,得出影響RSTD定位精度的因素,最終提出了提高5G定位精度的建議。5G因其大帶寬、大規(guī)模天線陣列、波束賦形等技術(shù)優(yōu)勢(shì),能夠提供很好的定位精度。除了使用傳統(tǒng)的幾何定位,AI/ML被引入3GPP R18中,其中AI/ML用于增強(qiáng)定位比傳統(tǒng)幾何定位的精度更高。當(dāng)然,由于現(xiàn)實(shí)情況的復(fù)雜性,將AI/ML算法用于5G定位還需要更多的驗(yàn)證。

作者單位:胡龍星 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司智能城市研究院 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心

王題 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司智能城市研究院

牛鐵 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心

葉海納 張祺媛 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司智能城市研究院

參考文獻(xiàn)

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