[發明專利]室內DAS系統下基于序列匹配的用戶軌跡定位方法在審
| 申請號: | 201810000643.4 | 申請日: | 2018-01-02 |
| 公開(公告)號: | CN108289283A | 公開(公告)日: | 2018-07-17 |
| 發明(設計)人: | 田增山;何艾琳;楊小龍 | 申請(專利權)人: | 重慶郵電大學 |
| 主分類號: | H04W4/029 | 分類號: | H04W4/029;H04W4/33;H04W64/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 400065*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 序列匹配 室內 得分矩陣 動態定位 實時定位 分布式天線系統 定位階段 基礎設施 離線階段 設備開銷 時刻位置 實時采集 相似片段 用戶軌跡 用戶運動 坐標估計 校準 算法 指紋 規劃 | ||
1.室內DAS(分布式天線系統)環境下,基于序列匹配的用戶運動軌跡實時定位方法,其特征在于,包含以下步驟:
步驟一、采集目標區域內運動用戶的N條參考信號接收功率(Reference SignalReceiving Power,RSRP)序列,記為RSRP1,RSRP2,...,RSRPN,其中,第i條RSRP序列RSRPi(1≤i≤N)具體表示為RSRPi=(rsrpi1,rsrpi2,...,rsrpiKi),其中Ki為第i條RSRP序列共有Ki時刻,同時利用MEMS記錄每條模板路徑中每個rsrp對應的真實位置,即Location序列,記為Location1,Location2,...,LocationN,Location序列Locationi(1≤i≤N)具體表示為:
其中,Locationi表示第i條Location序列;
步驟二、在離線階段,由RSRP序列及Location序列組成庫中的模板序列,即templet序列,記為templet1,templet2,...,templetN,其中第i條序列具體表示為:templeti=(RSRPi,Locationi),即
離線階段模板數據庫構建完成;
步驟三、在線階段,用戶實時采集RSRP序列記為TRSRP,具體表示為TRSRP=(trsrp1,trsrp2,...,trsrpt),其中t為當前時刻,trsrpt為當前時刻采集到RSRP;
步驟四、設定初始累積長度q,當TRSRP的序列個數(即時刻)累積達到q,即t=q時,利用序列匹配的思想,將TRSRP=(trsrp1,trsrp2,...,trsrpt)(t=q)與離線階段模板路徑數據庫中的模板路徑templeti(:,1)(1≤i≤N)進行匹配,得到得分矩陣H矩陣Hit={H1t,H2t,...,HNt},其中Hit表示第i條模板路徑在t時刻累積的H矩陣:
步驟四(一)、rsrpiu(1≤u≤Ki)為第i條模板路徑的第u個rsrp,trsrpw(1≤w≤t)為測試路徑當前時刻得到的rsrp序列,設定Hit(u,w)為第i條模板路徑序列的H矩陣的第u行第w列的得分值;
步驟四(二)、初始化H矩陣,令H(0,w)=0(1≤w≤t),H(u,0)=0(1≤u≤Ki),H(0,0)=0;
步驟四(三)、判定rsrpiu與trsrpw是否匹配,形成判定函數s(rsrpiu,trsrpw),判定方式如下:
其中a為門限值,α為相似得分,β為非相似得分;
步驟四(四)、聯合先前得分,得出當前得分:
上述為得分矩陣計算方式;
步驟四(五)、得到一個大小為(u+1)x(t+1)的H矩陣Hit;
步驟五、利用H矩陣篩選離線庫中的模板路徑,求得各個H矩陣的最大值{H1tmax,H2tmax,...,HNtmax},其中Hitmax為第i條模板路徑對應的最大得分;
步驟六、找出{H1tmax,H2tmax,...,HNtmax}中與測試路徑最為匹配的前P條模板路徑,對{H1tmax,H2tmax,...,HNtmax}進行降序排列,并提取前P個角標記為{m1,m2,...,mP},其中mk(1≤k≤P)表示在t時刻與測試路徑中第k個最為匹配的模板序列的角標,即得到與測試路徑當前位置最為匹配的離線庫中P條模板路徑;
步驟七、分別找出提取出的前P條模板路徑與測試序列的匹配片段,并存入矩陣L中;
步驟八、根據L矩陣,求得匹配出的模板路徑信號片段與測試序列信號片段的相關系數,同時在P個中挑選出相關系數最大的一條模板序列,并記錄其標號為mk=j;
步驟九、得到Hjtmax在Hjt中所對應的位置,根據步驟七可知為(bk,t),然后根據此估計出當前時刻用戶所在位置;
步驟十、當當前時刻為t+1時,重復步驟四、五、六、七,得到當前時刻估計出的用戶所在位置;
步驟十一、用戶停止運動時隨即停止接收rsrp,至此得到個定位點,將該rsrp按照時間序列進行排列,最后得到估計的用戶軌跡。
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