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基于聯(lián)合胞腔并發(fā)接收的5G網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法

發(fā)布時間:2018-05-09 04:06

  本文選題:G移動網(wǎng)絡(luò) + 節(jié)點定位; 參考:《計算機工程與設(shè)計》2017年07期


【摘要】:當(dāng)前5G移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法因采用星座接收模式,難以消除定位角鏡像誤差,在加性高斯白噪聲干擾下,易導(dǎo)致節(jié)點定位精度不高,為此提出一種基于聯(lián)合胞腔并發(fā)接收結(jié)構(gòu)與角度估計矢量誤差消除機制的5G移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法。依據(jù)小區(qū)基站與信號發(fā)射源之間的物理距離,構(gòu)建聯(lián)合胞腔并發(fā)接收結(jié)構(gòu),準(zhǔn)確接收節(jié)點信號;考慮節(jié)點與接收天線之間的切線方向與法線方向的夾角關(guān)系,取得待測節(jié)點子信號的初步發(fā)射角度;通過計算觀測角度的極大似然估計值,建立方位角估計矢量誤差消除機制,采用極大似然估計方式降低定位角度估計偏差,一旦發(fā)生精度下降現(xiàn)象,小區(qū)基站通過方位角估計矢量實時獲取最低水平的估計偏差,改善信道噪聲對節(jié)點定位過程的影響。仿真結(jié)果表明,與ACB算法及CIPS算法相比,該算法可較好抵抗無線信道中加性高斯白噪聲,具有更低的定位誤差水平與定位時耗。
[Abstract]:Because the current 5G mobile network node localization algorithm adopts constellation receiving mode, it is difficult to eliminate the positioning angle mirror image error. Under the additive Gao Si white noise interference, it is easy to cause the node localization accuracy to be low. In this paper, a 5G mobile network node localization algorithm based on the joint cellular concurrent receiver structure and angle estimation vector error cancellation mechanism is proposed. According to the physical distance between the cell base station and the signal transmitter, the combined cell cavity concurrent receiving structure is constructed to receive the node signal accurately, and the angle between the tangent direction and the normal direction between the node and the receiving antenna is considered. The initial transmitting angle of the sub-signal of the node to be tested is obtained, the maximum likelihood estimation of the observation angle is calculated, the azimuth estimation vector error elimination mechanism is established, and the maximum likelihood estimation method is used to reduce the orientation angle estimation deviation. Once the accuracy drops, the cell base station obtains the lowest level estimation deviation by azimuth estimation vector in real time, which improves the influence of channel noise on the node location process. The simulation results show that compared with ACB algorithm and CIPS algorithm, this algorithm can resist the additive Gao Si white noise in wireless channel, and has lower localization error level and localization time consuming.
【作者單位】: 安陽工學(xué)院計算機科學(xué)與信息工程學(xué)院;鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件學(xué)院;河南工業(yè)大學(xué)國際教育學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(U1204613) 河南省自然科學(xué)基金項目(1311010426)
【分類號】:TN929.5

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本文編號:1864491

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