LTE系统中终端定位技术的研究

发布时间：2017-09-12 05:23

  本文关键词：LTE系统中终端定位技术的研究

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【摘要】：长期演进技术(Long-term Evolution,LTE)作为新一代移动通信系统将成为承载移动数据业务的核心网络,且其作为3G技术的延续,已在国内外开始了商用部署。目前,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)应用层出不穷,如电子地图,美食指南,旅游攻略等,随着移动通信网络的快速发展,人们对终端定位精度的要求变得越来越高,因此,研究LTE用户终端的定位技术具有实际的应用价值和意义。LTE定位协议定义了三种定位技术:增强型小区ID(Enhanced Cell ID,E-CID)、辅助全球导航卫星系统(Assisted Global Navigation Satellite System,A-GNSS)和观测到达时间差(Observed Time Difference of Arrival,OTDOA)。其中,E-CID定位技术实现简单,硬件要求较低,但其定位精度取决于小区的面积大小,在定位过程中只能粗略地估计终端的位置。A-GNSS定位技术定位精度较高,但其功耗较大并且实现复杂度较高,在卫星信号覆盖不到的室内或者市区等地方,该方法不能实现终端定位。OTDOA定位技术是LTE定位系统中应用最广泛的一种定位技术,和E-CID技术相比,OTDOA定位技术的定位性能更好,与A-GNSS定位技术相比,OTDOA定位技术不需要对终端进行改动,因此OTDOA定位技术成为LTE用户终端定位技术研究的热点方向。本文主要内容如下:首先,介绍了LTE定位技术的研究背景、研究意义,并阐述了蜂窝网中各定位算法的国内外研究现状,接着介绍了适用于LTE定位的无线定位系统和无线定位技术,分析了LTE定位技术所面临的难点问题,讨论了LTE定位解决方案、基于OTDOA的双曲线定位模型,LTE定位系统中的基站分布拓扑结构以及评价终端定位精度的指标。其次,阐述了无线蜂窝网中各经典定位算法的原理及优缺点,在理想信道环境下验证不同基站个数、不同小区半径、不同测量噪声大小对各经典定位算法性能的影响。然后,介绍了非视距(Non-Line of Sight,NLOS)误差模型,阐述了NLOS误差对LTE用户终端定位性能的影响,并分析和讨论了鉴别NLOS误差的方法,通过简化的残差分析判决法来识别含NLOS误差的基站。针对NLOS传播情况,用基于经典算法的改进算法来抑制非视距误差对终端定位精度的影响,改进的定位算法无需知道OTDOA误差的先验信息,利用分层协同定位思想来对LTE用户终端位置进行精确估计,还给出了当残差加权算法中的基站组合为线性排列时的位置解算算法。最后,总结全文,并对今后的研究方向做出总结。
【关键词】：长期演进技术 定位 观测到达时间差 非视距误差
【学位授予单位】：桂林电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 缩略词8-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景和研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 主要研究工作12-13
• 1.4 本文的结构安排13-14
• 第二章 LTE定位系统概述14-21
• 2.1 无线定位系统和定位技术概述14-16
• 2.1.1 无线定位系统14-15
• 2.1.2 无线定位技术15-16
• 2.1.3 LTE定位技术的研究难点16
• 2.2 LTE定位解决方案及处理流程16-18
• 2.2.1 定位解决方案16-17
• 2.2.2 LTE定位协议中基于OTDOA的定位原理17-18
• 2.3 LTE终端定位精度评价指标18-20
• 2.3.1 LTE基站分布的拓扑结构18-19
• 2.3.2 均方根误差和均方误差19
• 2.3.3 克拉美罗下界19-20
• 2.3.4 累积分布函数20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 基于OTDOA的LTE终端定位算法21-38
• 3.1 三种经典的OTDOA定位算法21-28
• 3.1.1 OTDOA双曲线定位模型21-22
• 3.1.2 Fang算法22-23
• 3.1.3 Chan算法23-26
• 3.1.4 Taylor级数展开算法26-28
• 3.2 其他基于OTDOA技术的定位算法28-31
• 3.2.1 Friendlander算法28-30
• 3.2.2 球面相交(SX)算法30-31
• 3.2.3 球面插值(SI)算法31
• 3.3 各算法定位性能仿真31-37
• 3.3.1 不同测量噪声对各定位算法的影响32-34
• 3.3.2 不同基站个数对各定位算法的影响34
• 3.3.3 不同小区半径对各定位算法的影响34-37
• 3.3.4 视距环境下各定位算法对比37
• 3.4 本章小结37-38
• 第四章 LTE定位中NLOS误差的鉴别38-45
• 4.1 引言38
• 4.2 非视距误差模型38-39
• 4.3 非视距误差对定位精度的影响39-40
• 4.4 非视距误差的鉴别方法40-41
• 4.4.1 Wylie识别算法40-41
• 4.4.2 残差分析判决法41
• 4.4.3 假设检验判决法41
• 4.5 简化的残差分析判决法41-44
• 4.5.1 算法描述41-42
• 4.5.2 数值仿真和分析42-44
• 4.6 本章小结44-45
• 第五章 LTE中NLOS误差的抑制45-57
• 5.1 引言45
• 5.2 残差加权算法45-47
• 5.2.1 算法模型46
• 5.2.2 基站组合为非线性排列46-47
• 5.2.3 基站组合为线性排列47
• 5.2.4 残差加权47
• 5.3 改进的Chan算法47-50
• 5.3.1 算法描述47-49
• 5.3.2 算法仿真和分析49-50
• 5.4 改进的Taylor级数展开算法50-52
• 5.4.1 算法描述50-51
• 5.4.2 算法仿真和分析51-52
• 5.5 分层协同定位算法52-53
• 5.6 算法仿真与分析53-56
• 5.6.1 非视距误差为确定值(RMSE)53-54
• 5.6.2 非视距误差为确定值(CDF)54
• 5.6.3 非视距误差服从COST259信道模型54-55
• 5.6.4 算法定位精度与迭代次数对比55-56
• 5.6.5 非视距环境下各定位算法对比56
• 5.7 本章小结56-57
• 第六章 总结与展望57-58
• 6.1 本文主要工作总结57
• 6.2 工作展望57-58
• 参考文献58-64
• 致谢64-65
• 作者在攻读硕士期间的主要研究成果65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国博士学位论文全文数据库 前2条

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本文编号：835339