5G网络中的协作定位：一项调查

⃝⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICT Express 3（2017）27www.elsevier.com/locate/icte5G网络中的协作定位：一项调查，2015年张平a，b，陆健c，王燕d，王乔c，王伟南京东南大学毫米波国家重点实验室b安徽工业大学计算机应用技术重点实验室，中国芜湖c东南大学信息科学与工程学院d中国南京东南大学国家移动通信研究实验室接收日期：2017年2月9日;接受日期：2017年2017年3月30日在线提供摘要在即将到来的5G网络中，诸如增加的带宽、更小的小区、更高的移动终端（MT）密度、多种无线电接入技术以及设备到设备通信的能力等关键前景有利于本地化。与此同时，5G中提出的技术，如大规模多入多出，也将受益于MT的准确位置。因此，在5G网络中开发和集成移动定位技术的机会在这个早期阶段就出现了。本文回顾了与5G网络中的定位相关的最新文献，并强调了实现协作定位的前景，该定位利用了MT之间的附加测量的位置信息为了评估合作定位的精度，还提出了一种性能评估方法c2017韩国通信信息科学研究所出版社：Elsevier B.V. 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http：//creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4. 0/）。关键词：蜂窝网络;分布式定位;视距;相对配置;全局变换内容1.一.导言. 282.5G网络中的本地化2.1.5G网络282.2.测量模型292.3.位置感知的前景303.合作定位303.1.问题表述303.2.本地化更新304.业绩评价4.1.定义314.2.坐标表示314.3.错误度量315.结论32致谢.32参考文献32*通讯作者。电子邮件地址：pingzhang@ahpu.edu.cn（P. Zhang），lujian1980@seu.edu.cn（J. Lu），yanwang@seu.edu.cn（Y.Wang），qiaowang@seu.edu.cn（Q. Wang）。同行评审由韩国通信信息科学研究所负责。本文是题为“信息和通信技术特别部分”的特别部分的一部分。融合技术这篇论文已经处理教授。金善宇http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2017.03.0052405-9595/c2017韩国通信信息科学研究所。Elsevier B. V.的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4. 0/）。28P. Zhang等人/ICT Express 3（2017）27×××××1. 介绍移动通信系统中的位置信息不仅能够实现各种基于位置的应用，而且有助于提高通信系统的性能[1自1996年以来，美国联邦通信委员会2003年，全球移动通信系统（GSM）协会提出了基于位置的服务（LBS）的三个例子，即：过滤信息（例如，选择附近的兴趣点），在地图上显示目标位置，或在目标进入或离开预定义位置时自动激活服务[1]。现在，位置信息已被用于商业计划，查询和信息服务，社区服务，交通远程信息处理，车队管理和物流，移动营销，移动游戏，增值服务以及位置感知通信的场景中[5]。然而，各种基于位置的应用的性能取决于位置精度[6]。通过使用商用全球导航卫星系统（GNSS），在户外可以实现约100米的精度，在那里可以获得良好的天空视野对于室内或密集的城市环境中的定位，无线局域网（WLAN）指纹技术导致3-4米的对于5G网络，在5G论坛白皮书中建议了1 m或以下的精度[7]。对于蜂窝网络，在2G和3G网络中通过无线电资源控制（RRC）、无线电资源定位服务协议（RRLP）和IS-801来支持位置服务（也称为移动电话跟踪），以满足紧急服务和商业应用的要求[8]。在当前的4G长期演进（LTE）标准中，三种独立的基于手持机的定位技术，即：、辅助GNSS 、 观 测 到 达 时 间 差 （ TDOA ） 和 增 强 型 小 区 ID（ECID），其中实施LTE定位协议（LPP）以实现LTE上的定位[95G将采用五种颠覆性技术，即以设备为中心的架构、毫米波、大规模多输入多输出（MIMO）、更智能的设备以及对机器对机器（M2M）通信的原生支持。其中大部分将有利于本地化[10]。例如，以设备为中心的架构提高了基站（BS）或接入点（AP）的密度，这些基站或接入点用作向移动终端（MT）提供足够的视线（LOS）链路的锚/信标。毫米波提高了频率和带宽，不仅提高了时差测量的精度，而且提高了多径分辨力。大规模MIMO增强了基站和移动终端之间的方向测量，甚至可以在移动终端上构建多个天线。更智能的设备允许设备到设备（D2D）通信，其在MT之间提供大量额外的最后但并非最不重要的是，对M2M通信的本地化支持将本地化从MT扩展到大量连接的设备。密集网络和D2D通信使得能够在5G网络中实现协作定位。协同定位作为一种自定位技术出现在无线传感器网络（WSNs）和超宽带（UWB）网络中[11这种技术对于短距离或中距离定位是有吸引力的，特别是在室内或其他GNSS拒绝的场景中。基于节点间的测量，每个节点可以获得其相对于彼此的位置信息，并且当全局参考信息可用时，将相对位置转换为绝对位置。在5G场景中，D2D通信链路可以用于提取MT之间的方向或距离测量，并且大量BS提供足够的全局参考信息。特别地，协作定位的分布式方式减少了用于获得附近节点的位置的时间延迟，这对于执行某些智能控制（例如自驾驶）是必不可少的。本文的组织结构如下。在第2节中，我们介绍了5G网络中的定位，包括一些有利于定位的新技术，用于推导距离和方向测量的MIMO信道模型，以及位置感知的前景。第3节详细介绍了对合作本地化的强调，第4节给出了绩效评估工具。最后，第五部分对本文进行了总结。2. 5G网络2.1. 5G网络5G将在2020年左右到来。与目前的移动通信系统相比，将采用新技术。这些技术可以提供10-除了这些与通信有关的成就外，据报道，5G将支持三维空间中基于网络的定位，精度从10米在80%的情况下小于1 m，[ 7 ]《易经》中的“道”。使用这种准确的位置信息，5G将是第一代受益于无线网络设计和优化本地化的技术[2]。值得注意的是，5G将支持基于网络的本地化。在前几代中，在MT上执行的定位没有达到适当的精度，特别是在室内场景中。为了解决这个问题，基于网络的定位是优选的，其中在3G标准UMTS中实现空闲时段下行链路（IPDL）以增加相邻BS的可听性，并且在LTE版本9中指定位置参考目前，5G的发展还处于初期阶段。从一开始就有机会在5G中开发和集成基于移动无线电的定位技术。随着通信和定位技术错过了这个机会，巨大的投资P. Zhang等人/ICT Express 3（2017）2729（）≥C=[]∈=[] ∈∈∈∈∈∈ρ∈不不 不中国λλ可能需要以有限的覆盖范围和精确度获得位置信息，并且对通信和潜在经济服务的贡献将大大降低。下面列出了一些与本地化相关的创新技术1. 更小的小区：小区大小已经从第一代（1G）蜂窝网络的数百平方公里缩小到城市地区的几分之在5G中，将有嵌套的小小区，例如微微小区（100米以下的范围）和毫微微小区（类似WiFi的范围），以及分布式天线系统（与微微小区类似的覆盖范围）[15]。在小型小区中，无线电信道由LOS路径支配。例如，通过第三代合作伙伴计划（3GPP）中的广泛测量活动构建的信道模型采用基于广泛实验的信道模型，其对于35m的最大距离将LOS概率设置为高于0.7。2. 更高的频率和信号带宽：根据CRLB分析，TOA测量值的方差下限为：var TOA1（1）8π2BTs F2SNR对 于 带 宽 B （ Hz ） 的 信 号 ， 其 远 低 于 中 心 频 率 Fc（ Hz ） ， 并 且 在 信 号 带 宽 上 具 有 恒 定 的 信 噪 比（SNR），其中Ts是信号的持续时间这表明较高的频率和信号带宽提高了TOA测量精度。此外，更高的信号带宽允许多径分量的更好的分辨率，这增加了对多径分量的分辨率。Fig. 1.二维MIMO信道：通过接收发射信号来估计发射机和接收机的天线之间的距离、AOD θt和AOA θr。2.2. 测量模型随着MIMO技术的发展，基站和移动终端上出现了多天线。在这里，我们考虑一个发射机和接收机分别配备有Nt和Nr个天线的一般情况，见图1[16]。当Nt和Nr都不退化为1时，这构成MIMO系统。假设要发送的信号在时间t由M t个波束组成，由x（t）x1（t），. . . ，x Mt（t）TCMt. 它通过波束成形矩阵Ff1，f2，.，fn在Nt个天线上发送。. . ，fMtCNt ×Mt为Fx（t）。 在窄带通信的假设下，信道可以表示为一个Nr×Nt矩阵找到LOS路径的概率，从而减小误差这是由多径偏差引起的。更高的载波频率，特别是在毫米波频谱中，主要是由LOS接收，因为任何NLOS路径都容易被阻塞。这减少了由误用NLOS路径引起的偏差。此外，更高的频率使大规模MIMO方案成为可能，这可以通过在各个终端上设置多个天线来提供额外的方向3. 更高的MT密度和设备到设备通信：具有D2D通信能力的密集MT的特性使5G在促进高精度定位方面区别于先前的蜂窝网络。通过MT之间的同步或信道估计，可以提取节点间的测量以获得位置信息相对于彼此。由于连接的MT数量-H=<$NtNrhar（θr）aH（θt），（ 2）其中ρ是发射机和接收机之间的路径损耗，h是LOS路径的复增益，并且at（θt）CNt和ar（θr）CNr分别是具有离开角（AOD）θt和到达角（AOA）θr实际上，at（θt）CNt ar（θr）CNr 取决于天线的布置。例如，当考虑均匀线性阵列（θ t）时，向量at（θt）可以写为：a（θ）=1π1，ej2πdsin（θt），. . . ，ej（Nt−1）2πd sin（θt）<$T（三）不节间测量数随MT数的平方增加而由于连接的MT很近，因此可以观察到具有足够SNR的更多LOS路径，以替代来自远处BS的微弱NLOS测量。此外，D2D通信允许交换必要的数据，这些数据可以用于分配定位任务、共享信道信息、传送位置信息以及设置锚点（具有已知位置的终端）。简而言之，合作定位在5G网络中是一个天真的而向量ar（θr）也可以用类似的方法表示，只要把（3）中的下标t换成r即可。通过信道H，由接收器上的Nr个天线观察到的信号由下式给出：y（t）=HFx（t-τ）+n（t），（4）其中y（t）CNr，τ是发射机和接收机之间的传播延迟，并且n（t）CNr是具有零均值和两侧功率谱密度N0/2的高斯噪声向量。30P. Zhang等人/ICT Express 3（2017）27基于（4），可以从观测的y（t）和已知的导频信号x（t）估计延迟τ、AOD θt和AOAθr，并且甚至获得发射机在已知接收机位置下的位置这里需要指出的是，在发射机和接收机之间存在时间偏移，需要通过TDOA消除该时间偏移多个同步接收器的同步，就像GNSS定位中使用的方法一样。信道系数h也可以被估计，同时它可以用于通信。2.3. 位置感知的前景有了足够精确的位置信息，5G网络将成为第一代受益于位置信息的网络。尽管改进了基于位置的服务，甚至是机器人和智能交通系统等网络物理系统，但位置信息可以帮助解决5G中的某些技术挑战，对现有和计划中的技术发展起到补充作用下文列出了其中一些路径损耗：由于路径损耗，接收功率随着距离的增加而降低。位置知识以及因此距离知识用作SNR水平的指示，这有助于选择附近的BS或源-目的地对之间的最佳遮蔽效应：当接收信号功率因传播路径上的物体而波动时，就会产生遮蔽效应。这取决于发射机和接收机的位置，可以通过附近的终端探索本地信道MIMO：MIMO系统中的波束成形结合了多天线相控阵，使得特定角度的信号这些角度可以由位置知识导出，其用于实现空间选择性。传播延迟：信号传播延迟可以通过将距离除以已知的信号传播速度来获得。多普勒：速度，位置相对于时间的一阶导数，决定了接收信号的多普勒频移。空间干扰：为了最小化对其他用户的干扰，可以有效地使发射功率、频带、甚至波束成形的方向适应于附近用户的已知位置。路由：地理路由依赖于地理位置信息将数据包移动到其预期目的地。有了这些信息，消息就可以到达目的地，而无需了解网络拓扑或事先发现路由。主动分配：位置感知资源分配技术可以通过预测信道质量来减少开销和延迟。图二.合作定位：BS和MT之间的通信链路以及MT之间的链路都可以被收集以利用MT的位置，其中BS位置被假定为已知的。3. 协同定位D2D通信允许在5G网络中执行协作本地化[17]。如图2所示，MT间链路提供MT之间的相对位置信息，其用作BS-MT链路的补充3.1. 问题公式化假设5G网络由N个节点组成，这些节点由MT、BS、AP或任何能够发射/接收无线电信号的对象组成。 从无线电信号中，接收器可以通过测量或估计一个或多个信号度量来提取接收器和发射器的位置之间的关系，例如，连接性、范围测量和角度测量。使用这些测量，可以估计节点的位置，可能需要一些参考信息，例如锚点（具有已知位置的节点）。节间测量仅提供部分位置信息[18，19]。例如，连通性不涉及关于网络规模、方向和全球位置的信息，距离测量指定网络规模但仍然不能指出网络方向和全球位置，并且方位测量确定网络的方向。为了获得绝对位置，应该涉及由BS的已知位置提供的全局参考信息[203.2. 本地化更新在位置更新过程中，聚集测量结果以向定位算法提供输入然后，可以以以下方式导出位置信息[11]。集中式与分布式：在集中式定位中，所有测量都被传送到BS，并且中央处理器确定节点的位置。由于5G网络的蜂窝架构·········P. Zhang等人/ICT Express 3（2017）2731=[]=ˆˆˆ=[]∈T（r）T（s）= −[] ∈= []∈=∥ˆ−∥ ∥− ∥ˆ∥ˆ−∥ ∥ −∥ˆ∥ˆ−=∥ˆ −∥利用有限的计算和/或存储器资源进行廉价定位是可行的，并且可以通过融合GPS位置或本地信号指纹来提供高精度。在分布式定位中，节点仅基于本地收集的信息来推断自己该信息包括附近节点之间的节点间测量以及附近节点位置。分布式算法是可扩展的，因此对于具有有限数量的BS的大型网络是有吸引力的。此外，分布式定位避免了上传测量值和下载位置的时间延迟，这对于某些应用（如自动驾驶）至关重要。绝对与相对：绝对定位是指在预定义的坐标系中提供位置信息。坐标系通常由地理坐标系给出，例如GPS定位中的纬度、经度和高程或锚点位置中隐含的相对定位提供了在邻居或本地环境的上下文中的位置信息。在没有给定坐标系的情况下，相对位置也被称为相对地图[19]或相对配置[18，23]。一些细节可以在第4节中找到。非协作与协作：非协作本地化仅基于MT和BS之间的测量来确定MT的位置，而不基于MT之间的节点间测量。为了获得位置，需要多个BS。结果，应当涉及特定设置（诸如3G标准UMTS中的IPDL）以增加自适应BS可听性。在协作定位中，D2D通信消除了所有MT连接到多个BS的需要，因此，在密集定位的MT之间，远程BS传输被多跳通信取代。由于D2D链路具有较高的信噪比和较低的NLOS路径概率，与非合作定位相比，合作定位可以提供更高的精度和覆盖范围4. 绩效评价节间测量仅指定节点的相对位置。为了研究它们的贡献，引入了相对配置的概念[18]来表示相对位置，而全局变换表示绝对位置的某些全局属性然而，相对配置和全局变换的定义取决于测量类型[23]。为了清楚起见，这里提供了与距离测量相对应的定义，这将是5G定位中最常用的4.1. 定义全局变换由位置向量为s1，x，s1，y，.的N个节点组成的网络的同余/刚性变换定义。. . ，s N，x，s N，yT，其给出为[24]T（s）=Γs+x1x+y1y，（5）其中总旋转/反射矩阵Γdiag（Γ0，Γ0，. . . ，r0）是其2乘2对角块是r 0的2N乘2N块对角矩阵，r 0是指示全局旋转/反射操作的2乘2正交矩阵，1x1，0，. . . ，1，0 TR2 N，1y0，1，. . . ，0，1 T R2 N，和x和y表示x和y方向，分别。相对配置捕获N个节点的相对位置信息。它被定义为同余/刚性变换（5）的不变对象。 在数学上，它形成了一个关于全局变换的等价类。4.2. 坐标表示相对构形和整体变换是非欧几里德对象。它们不能在一个全局坐标系中表示 为了研究它们的一些性质，一个参考向量rr1，x，r2，y，. . .，rN，x，rN，yTR2N，给出了相对位形的局部坐标系和整体变换.s的全局变换的坐标表示由部分Procrustes将r拟合到s上定义为：r s= arg min s − T（r）= Γr + x 1x+ y1y。（六）从几何上讲，这种部分普罗克鲁斯特拟合可以被视为将由r给出的已知相对构型叠加到S. 在（6）中，可以用封闭形式导出Γ，x和y[24]。s的相对构型的坐标表示由部分Procrustes将s拟合到参考r上定义为：sr=argmin<$r−T（s）<$。（七）该操作可以被视为将配置叠加到参考r上。在[23]中给出了封闭形式的解4.3. 误差度量对于s的任何估计，记为s，可以导出s r并且Rs作为相对配置和全局变换的坐标。 在这两个坐标系下，坐标表示之间的平方距离，即、SRSR2和RSRS2评估相对配置和全局变换的估计误差。坐标表示取决于参考点r。哪个r最好？在实践中，建议将参考r设置在真实位置s处。在这种情况下， SRs r2和俄.西 r s2可以简化为 S ss2和s2S ss2，称为相对误差和变换误差[24]。在这里，应该注意到，s2 plusSss2不等于平方误差是s2，其中相对误差和变换误差的不同定义[18]成立。相对误差和转换误差的一些几何性质可以在图中找到。3.第三章。作为引入相对配置和全局变换的一个重要优点，··32P. Zhang等人/ICT Express 3（2017）27图三.相对和变换误差：相对误差Δr量化了从s到s的相对构形轨迹的距离。变换误差是指s与其最接近s的全局变换之间的平方距离。可以执行在[18，24]中定义的相应坐标表示和相对变换误差，以导出基准定位算法[24，26]。5. 结论5G时代可以实现无缝本地化。通过D2D通信，MT可以以协作的方式确定它们的位置，这不仅可以提高定位精度，而且可以减少时延。此外，5G中设想的其他技术也有利于实现精确定位。MIMO技术提供方向测量，密集的网络导致大量的LOS链路，更高的信号带宽提高了距离测量的精度，更高的载波频率提高了多径的分辨率。除了通信之外，可以预期的是，定位（尤其是协作定位）将是5G网络中的重要特征。致谢本 研 究 得 到 了 国 家 科 技 重 大 专 项 基 金 2016 ZX03001022-[3] R. Zekavat ， R.M. Buehrer ， Handbook of Position Location ：Theory，Practice and Advances，Wiley，2012。[4] J.M. Zagami ， S.A. Parl ， J.J. Bussgang ， K.D. Melillo ， Providinguniversal location servicesusing a wireless e911 location network.Mag.36（4）（1998）66-71.[5] A. 塔哈特湾Kaddoum，S. Yousefi，S. Valaee，F. Gagnon，A look atthe recent wireless positioning techniques with a focus on algorithmsformoving receivers，IEEE Access 4（2016）6652-6680。[6] M. 科伊维斯托， A. 哈卡拉伊宁， M. 科斯塔， P. 凯拉 K. 莱帕宁，M. Valkama，高效率设备定位和位置感知通信在密集的5G网络，arXiv：1608.03775。[7] R.E. Hattachi，J. Erfanian，5G白皮书，下一代移动网络联盟。[8] W. 论文，LTE定位概述，思博伦通信。[9] H. Ryden，S.M. 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