LTE定位中非视距误差的鉴别方法

后　茜，刘韦韦，丁　进

(桂林电子科技大学 信息科学实验中心，广西 桂林 541004)



LTE定位中非视距误差的鉴别方法

后茜，刘韦韦，丁进

(桂林电子科技大学 信息科学实验中心，广西 桂林 541004)

摘要非视距(NLOS)误差是影响长期演进技术(LTE)终端定位精度的一个主要因素。鉴别NLOS误差的主要目的是判断观测到达时间差(OTDOA)测量数据是否受到NLOS误差的影响，以便对OTDOA测量数据进行下一步处理。分析了非视距误差的模型以及非视距误差对LTE用户终端定位精度的影响，并用简化的非视距误差鉴别法来对NLOS误差进行鉴别。仿真结果表明，简化的非视距误差鉴别算法实现简单，且能准确地鉴别出非视距误差。

关键词非视距误差；LTE终端；定位；鉴别算法

0引言

在实际应用中，如室内和闹市区环境下，直射路径往往受遮挡，NLOS传播误差便成为影响LTE用户终端定位精度的一个主要因素，由于其存在可产生上百米的定位误差，是定位误差的基本来源[1]，故如何鉴别NLOS误差，从而提高终端抗干扰能力[2]已成为LTE用户终端定位技术中需要解决的关键问题。

为了鉴别NLOS误差，Borras等利用NLOS传播时测量数据的标准差远大于LOS环境下标准差这一特点来进行NLOS识别，但只能粗略的判断是否存在NLOS误差[1]。Li Cong 等提出了用OTDOA定位中的相对于参考位置的残差来识别是否存在NLOS传播，其优点是每个基站只需要做一次测量就可进行识别，缺点是需要较多基站的参与[3]。Wylie利用NLOS传播时多次测量数据的标准差远大于LOS情况下测量数据标准差这一特点，计算多次采样的样本标准差，并和LOS标准差相比较来进行NLOS识别。但当一系列测量值中LOS和NLOS同时存在时，无法将它们区分开来[4]。Venkatraman S等提出了当NLOS误差不是高斯分布时的假设检验算法，并且考虑了NLOS和LOS测量数据在时间上交替的情况。由于基站对移动台一系列的测量时移动台可能处于运动状态，这时就不能简单地判别为LOS传播或NLOS传播[5]。Li Xiong针对多基站AOA定位中NLOS识别提出了残差分析判决法，原理与基于时间的定位相似[6]。J Caffery 等分为已知NLOS所占比例很小和不知NLOS所占比例2种情况讨论，分别使用不同的假设检验识别出NLOS，并提出了使用高阶统计参数来识别NLOS[7]。Hesse T提出了根据首达信号和次达信号各自的多普勒带宽来检测LOS传播的算法[8]。以上非视距鉴别算法计算复杂度均比较高，且不易实现。现有无线定位技术中[9-11]，大部分研究者未考虑如何鉴别定位过程中的非视距误差，而是直接采用非视距误差抑制算法来提高终端定位精度。故本文中考虑一种非视距误差鉴别法，鉴别出含非视距误差的测量数据后，再在定位过程中对这些数据进行处理，以提高定位精度。

由于传统非视距误差鉴别算法计算复杂度较高，且不易实现，故本文提出一种简化的非视距误差鉴别法，算法在残差分析判决法的基础上进行简化，不需要较多基站参与，降低了方法的计算复杂度且该方法的有效性也得到了保证，通过实验仿真验证，简化的非视距误差鉴别法实现简单，能有效鉴别出含非视距误差的基站。

1非视距误差模型

在非视距传播环境下，基站(eNodeB)测得的用户设备(User Equipment，UE)终端信号到达时间为：

(1)

COST259信道模型又称T1P1信道模型，一般情况下可认为由NLOS引起的附加延时误差ηi服从指数分布：

。

(2)式中，τrms是由信道环境决定的均方根时延扩展，根据环境的不同，它与NLOS引起的附加延时误差有一定的比例关系，τrms可由Greenstein模型来产生[12,13]：

τrms=T1dεy。

(3)式中，T1为d=1 km处时延扩展的中值；d为UE与eNodeB之间的距离；ε为一个常数，取值为0.5(无单位)；y为一个均值为零、标准差为σy(取值4 dB)的对数正态分布随机变量。T1取值以及平均时延与附加时延的比值(无单位)在不同信道环境下的取值如表1所示。

表1　不同信道环境的Greenstein模型参数

2非视距误差的鉴别

2.1NLOS误差对定位精度的影响

当可用于LTE用户终端定位的基站数为N(N≥3)时，得到一组非线性定位方程。由于OTDOA测量值中包含有测量噪声和NLOS传播误差，故方程的解不是相交于一点，双曲线方程可表示为：

cτi,1=di-d1+ni+ei，i=2,…,N。

(4)

式中，c为光速；τi,1为OTDOA测量值；di为移动台和各个基站之间的距离；d1为移动台和服务基站之间的距离；ni为OTDOA测量噪声，ni是均值为0，方差为σi的高斯随机变量；ei为NLOS误差。若基站eNodeBi到移动台的路径为LOS路径，则ei为0。对于含有NLOS误差的基站而言，ei是一个均值为unlos、方差为σnlos的正随机变量，并且σnlos>σi。

式(4)中双曲线的交点决定一个不确定的阴影面积，而移动台便位于此阴影面积内。若OTDOA测量值中的测量噪声为零均值，方差很小的高斯变量，并且每个基站与移动台之间均为LOS路径，则阴影面积将会很小，双曲线交点几乎在真实位置上。但实际中，由于NLOS误差的存在，使得含NLOS误差的基站增加了额外的传播距离，从而该基站所在双曲线远离其本身双曲线所在的真实位置，最后由于NLOS误差而形成一条新的双曲线[3]，如图1所示。

在图1中，假设基站3含有NLOS误差，其余基站均为LOS传播，则由于非视距误差的影响，将基站3所在双曲线H3推移至H3′，使得双曲线H2与H3′形成交点A，以及H4与H3′形成交点B，二者均远离移动台真实位置。因此，有必要鉴别含NLOS误差的基站，从而提出减轻NLOS误差的定位技术。

图1　NLOS误差对用户终端位置估计的影响

2.2NLOS误差的抑制

(5)

NLOS传播鉴别步骤如下：

② 每种基站组合分别计算出终端的估计位置作为其参考位置，利用式(5)计算OTDOA的残差，作为权值赋给组合内的每个基站；

③ 将每个基站从各个组合得到的权值相累加，得到各基站的总权值；

④ 对每个基站的总权值排序，总权值最大的基站即为含NLOS误差的基站。

3算法仿真及分析

为了检验在非视距环境下简化的残差分析判决法对NLOS传播的鉴别算法性能，对其进行Matlab仿真。假设LTE网络拓扑为经典的7基站，正六边形蜂窝网结构，小区半径为3 km。由于对称性，只考虑LTE节点位置在小区1/12区域内均匀分布；OTDOA测量误差服从均值为零，标准差为150 m的理想高斯分布，非视距误差为视距传播的5%。分别设第2个基站、第3个基站和第4个基站为NLOS传播，其余基站均为LOS传播路径，当总加权最大时，则判定该基站含NLOS误差，在NLOS误差传播环境下进行3 000次Monte-Carlo仿真。仿真结果如图2、图3和图4所示。

图2　基站2含非视距误差

图3　基站3含非视距误差

图4　基站4含非视距误差

仿真结果表明，基站2的总加权值最大，故判定基站2含NLOS误差，与初始设定相符；基站3的总加权值最大，故判定基站3含NLOS误差，与初始设定相符；基站4的总加权值最大，故判定基站4含NLOS误差，与初始设定相符。

使用以上所提出的简化的残差分析判决法来比较不同大小NLOS的错误检测率。设只有基站3含有NLOS误差，其余基站均为LOS传播，基站3的非视距误差大小分别为200 m、300 m、400 m和500 m，使用Taylor级数展开法对用户终端位置进行定位。不同NLOS误差大小下错误检测率如图5所示。

图5　NLOS误差错误检测率的比较

由图5可知，随着NLOS误差的增大错误检测率随之下降，即NLOS误差越大，越容易被检测出来。另外，随着基站数目的增加，NLOS错误检测率随之增加，即基站数目越多，NLOS误差越不容易被检测出来。

4结束语

主要对非视距误差模型、非视距误差对LTE用户终端定位精度所造成的影响以及对含非视距误差的基站进行鉴别几个方面来进行描述和分析的，并采用Matlab仿真来验证简化的残差分析判决法对含非视距误差的基站鉴别的能力。仿真结果表明，该算法能正确鉴定出含非视距误差的基站，且算法简单，简化的残差分析判决法的优点是每个基站只需要做一次测量就可进行鉴别，对测量数据进行不同组合就相当于多次测量，其鉴别能力高，具有实际的应用价值。

参考文献

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后茜女，(1988—)，硕士研究生。主要研究方向：无线通信技术。

刘韦韦男，(1986—)，硕士研究生。主要研究方向：无线通信技术。

引用格式：后茜，刘韦韦，丁进.LTE定位中非视距误差的鉴别方法[J].无线电工程,2016,46(1):8-11.

The Hierarchical Collaborative Localization Algorithm for Non-line-of-sight

Error Mitigation in LTE Cellular Network

HOU Qian，LIU Wei-wei，DING Jin

(GuangxiExperimentCenterofInformationScience,GuilinUniversityofElectronicTechnology,GuilinGuangxi541004,China)

AbstractNLOS error is a major factor that affects the position accuracy of LTE terminals.The main purpose of NLOS error identification is to determine whether the OTDOA measured data is affected by NLOS error,then the OTDOA measured data can be further dealt with.The model of NLOS error is analyzed in this paper,the impact of NLOS error on the terminal position accuracy of LTE terminals is also analyzed in this paper.A simplified NLOS error identification method is used to identify NLOS error in this paper.Simulation results show that the simplified NLOS error identification method is easy to be implemented and the NLOS error can be accurately identified.

Key wordsNLOS error;LTE terminal;localization;identification method

作者简介

基金项目：广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118387，2013GXNSFAA019334)；桂林电子科技大学研究生创新项目(GDYCSZ201409)。

收稿日期：2015-10-16

中图分类号TN929.5

文献标识码A

文章编号1003-3106(2016)01-0008-04

doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2016.01.02