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大規(guī)模MIMO定位關鍵技術研究

發(fā)布時間:2018-12-28 07:09
【摘要】:多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技術是無線蜂窩通信系統(tǒng)的關鍵技術。隨著無線蜂窩網(wǎng)絡系統(tǒng)的發(fā)展,手機用戶數(shù)量也快速增長,無線定位技術也變得越來越不可缺少。而未來第五代通信系統(tǒng)(FifthGeneration,5G)即將普及應用,大規(guī)模MIMO基站配備有天線數(shù)量巨大的天線陣列,合理利用天線陣列接收信號參數(shù)對用戶進行三維空間定位不僅可以為用戶提供位置信息,還能夠為移動中的用戶提供功率控制和越區(qū)切換。首先,本文對大規(guī)模MIMO技術以及無線定位技術的背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及面臨的問題進行了概述,并將這兩種技術融合,引出了本文的主要研究內(nèi)容,即大規(guī)模MIMO定位技術。其次,本文介紹了無線定位技術常用的定位算法并分析其各自優(yōu)缺點。隨后探討分析無線定位技術面臨的主要問題及現(xiàn)有解決方案,并介紹了無線定位技術中常用的定位性能判定標準;谝陨匣A知識本文最終選定多參數(shù)聯(lián)合定位技術為適合本文環(huán)境背景的定位算法。再次,本文介紹了到達角(Direction of Arrival,DOA)估計技術的傳統(tǒng)算法,對多重信號分類(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法以及旋轉(zhuǎn)不變子空間(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法進行比較,并選定ESPRIT算法為大規(guī)模MIMO系統(tǒng)所采用的DOA估計算法。隨后介紹了矩形天線陣列適用的二維DOA估計算法,并提出一種改進算法,該算法在方形陣列下具有最佳估計性能。最后,本文分析了最小二乘聯(lián)合定位法和基于最大似然估計的參數(shù)重構(gòu)定位法的不足,將最小二乘法推廣到三維定位,并提出一種非視距(None-LineofSight,NLOS)環(huán)境下的基于傳輸模型的多信號參數(shù)約束聯(lián)合定位方法。該方法首先對接收的多徑信號進行預處理得到每個基站的信號參數(shù),再通過傳輸模型得到約束不等式組,最終采用求解無約束非線性最小二乘問題的方法進行三維空間位置估計,仿真結(jié)果表明該算法能夠有效地減弱NLOS環(huán)境下定位誤差。
[Abstract]:Multi-input multi-output (Multiple Input Multiple Output,MIMO) technology is a key technology in wireless cellular communication systems. With the development of wireless cellular network system, the number of mobile phone users is growing rapidly, and wireless positioning technology is becoming more and more indispensable. In the future, the fifth generation communication system (FifthGeneration,5G) will soon be widely used. Large scale MIMO base stations will be equipped with antenna arrays with a large number of antennas. The reasonable use of antenna array receiving signal parameters to locate users in 3D space can not only provide location information for users, but also provide power control and handoff for mobile users. First of all, the background of large-scale MIMO technology and wireless positioning technology, domestic and foreign research status and problems are summarized, and the fusion of these two technologies leads to the main research content of this paper, that is, large-scale MIMO positioning technology. Secondly, this paper introduces the commonly used localization algorithms of wireless location technology and analyzes their respective advantages and disadvantages. Then, the main problems and existing solutions of wireless positioning technology are analyzed, and the commonly used positioning performance criteria are introduced. Based on the above basic knowledge, this paper finally selects the multi-parameter joint location technology as the location algorithm suitable for the background of this paper. Thirdly, this paper introduces the traditional algorithms of angle of arrival (Direction of Arrival,DOA) estimation, compares the multi-signal classification (Multiple Signal Classification,MUSIC algorithm and the rotation-invariant subspace (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT algorithm. ESPRIT algorithm is selected as the DOA estimation algorithm for large scale MIMO system. Then, a two-dimensional DOA estimation algorithm for rectangular antenna arrays is introduced, and an improved algorithm is proposed, which has the best estimation performance under square arrays. Finally, this paper analyzes the shortcomings of the least squares combined localization method and the parameter reconstruction localization method based on maximum likelihood estimation. The least square method is extended to 3D location, and a non-line-of-sight (None-LineofSight,) method is proposed. NLOS) based multi-signal parameter constrained joint localization method based on transmission model. In this method, the received multipath signal is preprocessed to obtain the signal parameters of each base station, and then the constrained inequality set is obtained by transmission model. Finally, an unconstrained nonlinear least square method is used to estimate the position in three dimensional space. The simulation results show that the algorithm can effectively reduce the location error in NLOS environment.
【學位授予單位】:東南大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TN919.3

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本文編號:2393649

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