蜂窝移动定位系统定位精度提高算法的研究进展

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1、提高蜂窝移动定位系统的定位精度是定位技术在CDMA系统中广泛应用的关键。针对提高移动定位精度算法的研究，本文分别从基本定位算法、非视距传播误差消除算法、抗多径干扰时延估计和抗多址干扰算法、数据融合定位方法等几个方面进行了详细的分析和讨论，综述了该领域的最新研究进展，提出了自己的观点。最后对移动定位精度提高算法研究的未来进行了展望。   一、引言   无线导航定位系统的本功能是收集在一定地理区域内无线信号发射台发射的无线导航信息，根据接收信号频率、到达时间及角度等信号参量的变化，处理得到对待测位置信息的估计。典型的无线导航定位系统有罗兰C（Loran-C

2、）、奥米加（Omega）、全球卫星导航定位系统等。利用现代移动通信系统的蜂窝网络提供导航、位置信息是一种新的定位方式。它通过测量到达（或来自）一系列固定或移动基站携带的与移动台位置信息有关的信号来确定移动基站位置。根据进行定位估计的主体及采用设备的不同，可将对移动台的无线定位方案分为3类：基于移动台的定位方案［1，2］、基于网络的定位方案［3］及GPS辅助定位方案［4］。   蜂窝移动定位技术在公共安全服务（如：紧急医疗、紧急定位、紧急报警服务）、犯罪侦查、蜂窝系统设计、动态资源管理、位置敏感付费以及船舶管理、导航和智能交通系统（ITS）等多方面都有广泛

3、的应用。尤其是在美国联邦通信委员会（FCC）强制要求所有的无线业务提供商必须在2001年10月前向E-911公共安全服务系统提供在67%的情况下、精度为125m的用户位置信息后［5］，蜂窝移动定位技术在国外受到了高度的重视和深入研究［6］。目前主要的研究内容包括基本定位方法和定位算法的研究［2～7］、非视距传播误差消除算法的研究［13～20］、抗多径干扰时延估计、抗多址干扰算法的研究［21～26］、数据融合技术的研究［27～29］、定位技术实施方法和定位系统的性能估计研究等等方面。   移动定位系统定位精度的高低是定位技术在蜂窝网络中广泛应用的关键，但蜂

4、窝移动通信系统的复杂信号环境却不可避免地会降低移动定位的精度。虽然FCC规定的期限已过，但到目前为止还没有真正达到精度要求的实用系统投入使用，尤其是在闹市区，由于障碍物阻挡引起的多径干扰和非视距误差以及蜂窝通信系统中“远近效应”引起的多址干扰都极大地影响移动定位的精度。最近几年针对影响定位精度的各种因素，出现了一些提高定位精度算法的文章。本文全面地总结了这方面的最新研究成果，并提出作者本人的观点和建议，希望能对相关领域的研究人员有所帮助。   二、蜂窝移动定位算法研究   在定位方法和定位算法研究方面，基本的定位方法有：小区单元定位、信号到达场强、信号

5、到达角度、信号到达时间/时间差定位等基本方法。定位算法方面，当多个接收机位于一条直线时，求解移动终端位置的距离测量方程组相对简单，文献［7］给出了多种优化处理方法；当接收信号端在空间随机分布时，求解移动终端位置的圆位置线方程组、双曲位置线方程或含有到达角度的位置线方程组中会遇到非线性问题。求解非线性问题的主要位置算法有：①Foy［8］提出的泰勒级数展开线性化最小二乘位置估计算法（TS-LS）。TS-LS是最基本的位置迭代估计算法，简单、适用环境范围广，但需要迭代初值，初值选择不好容易陷入局部最小点，从而算法不收敛；②具有闭合解的Fang算法［9］、球面相

6、交SX算法、球面插值SI［10］算法和Chan［11］两步最小二乘最大似然位置估计算法。Fang算法利用3个测量基站对移动终端进行二维位置定位，给出移动基站位置的确定解，但该方法不能利用冗余测量信息来改进定位精度。Chan算法在可获得测量信息的基站个数为3个时，与Fang算法类似；当存在4个以上测量基站时，算法首先假设待测移动终端位置坐标与服务基站的距离无关，用加权最小二乘法（WLS）得到一初始解，再利用得到的估计位置坐标及附加变量等已知约束条件进行二次WLS估计，最后得到改进的位置估计。该算法能利用网络所能提供的所有测量值取得更好的计算结果，计算量小，

7、在测量误差统计特性为高斯分布且误差很小时，性能逼近最优解，但当测量误差较大时，算法性能严重变坏；③Caffery［12］提出的线性位置线位置估计算法（LLOP-LS）用线性位置线取代圆位置线，在测量误差统计特性未知的非视距传播情况下，该算法天然具有较好的抗干扰性能，但在测量误差高斯分布的情况下，算法的估计精度低于Chan算法和泰勒展开算法。   尽可能地利用移动通信系统中固定基站和移动台之间的各种含有位置信息的信号参量进行定位测量，提出更好的抗多种误差干扰的鲁棒估计算法，是无线定位技术研究始终关注的课题之一。   三、非视距误差消除算法的研究   信号

8、的视距传播（LOS）是基于时间、角度的定位系统获得准确距离、角度测量的前提，但在