基于无人机5G高空基站的低成本应急定位方法.pdf
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1、 年 无线电工程 第 卷 第 期:引用格式:郑迪,谢亚琴,谷天园基于无人机高空基站的低成本应急定位方法无线电工程,():,():基于无人机高空基站的低成本应急定位方法郑迪,谢亚琴,谷天园(南京信息工程大学 电子与信息工程学院,江苏 南京)摘要:当由于台风、塌方和地震等极端灾害导致地面固定基站损毁时,可以利用无人机搭载高空基站来为待测用户(,)提供应急定位服务。要获得目标的三维位置信息,至少需要个基站。针对如何降低极端条件下待测目标的定位成本,减少对无人机基站数量的要求,提出了一种基于无人机高空基站的低成本应急定位方法。利用最小二乘(,)算法来估计的初始位置,并将该初始位置作为虚拟移动基站加入初
2、始基站集合。基于新的基站集,利用二次算法对的位置进行迭代估计,并将得到的一系列待测目标估计值作为虚拟基站集,随后基于高程精度因子(,)最小从虚拟基站集中选取一个最佳的虚拟移动基站,并以此作为的位置更新。将位于三维空间的无人机基站投影到水平面,联合到达时间差(,)和方位角测量值,采用一次加权最小二乘(,)算法求解待测目标的水平位置。利用初始解分量之间的相关性,通过二次算法对目标的水平位置进行修正,获得的最终位置估计。仿真结果表明,与现有的定位算法相比,提出的定位算法能以较低的成本获得较高精度的定位信息。关键词:无人机;高空基站;应急定位;虚拟移动基站中图分类号:文献标志码:开放科学(资源服务)标
3、识码():文 章 编 号:(),(,):,(),(),(),(),(),:;收稿日期:基金项目:国家自然科学基金():()专题:面向智慧城市的通信技术研究 引言当城市重特大自然灾害发生时,一般会导致固定基站大面积损毁,使得基于固定基站的定位方法无法满足应急场景下的目标定位要求。文献研究了在灾后基于无人机基站(,)来组建公共安全通信网络,提出了一种整合无人机和卫星的应急通信网络架构,在保证多媒体业务的服务质量的同时,大幅度提高了的吞吐量。文献提出了一种将无人机作为空中基站并将其与卫星网络进行连接的航天空地一体化网络(,)。与卫星相比,无人机具有可调节、机动性强等优势。借助,将无人机视为传输信号的
4、补充定位节点,可以为待测用户(,)提供定位服务。利用无人机搭载空中基站来探测待测目标的方式可以分为有源探测定位和无源探测定位。有源探测定位主要通过移动基站主动发射的电磁波来实现对待测目标的定位,该方法的优点是定位速度快、定位精度高,且定位性能不易受天气与季节的影响。但是,此类设备由于发射功率较大导致能耗较大,使其难以用于应急通信场景。无源探测定位则是在不主动向外发射电磁波信号的情况下,利用移动基站接收待测目标的电磁波信号,然后提取待测目标定位的相关数据,从而实现待测目标的位置估计。这种无源探测定位技术具有覆盖范围广、隐蔽接收且节省能耗等优点,能够有效提高探测系统的生存和实用性。因此,无源探测定
5、位技术在应急通信、敌我电子对抗和对非法目标进行监测等领域中均有重要的作用。目前,大量文献对基于无源定位方法获得待测目标的位置展开了研究。无源定位分为基于测距的定位方法和非测距的定位方法,然而基于信号接收强度(,)构建指纹库以及基于机器学习算法进行定位等非测距定位方法的定位精度不高,因此,本文主要研究基于测距的定位方法。文献提出了一种基于到达时间(,)的定位技术,利用待测目标发射的电磁波信号到达基站的时延,将其转换为距离信息进行目标定位。但是,在三维空间内对待测目标进行定位至少需要个基站。为了降低应急通信场景下目标定位对基站数量的需求,等提出了虚拟锚点定位法,使用个基站结合一个虚拟基站对待测目标
6、进行定位。虽然虚拟锚点法计算速度快,但其定位精度不高。为了提高该方法 的 定 位 精 度,提 出 了 代 数(,)算法,但是,该方法仍然不能满足应急场景下的定位精度需求。文献提出了一种基于三维大规模水下无线传感器网络(,)的最大定位速率算法,利用测量得到的以及俯角(,)将基站从三维空间投影到二维空间,然后利用最大定位算法对待测目标进行位置估计。但是,该方法需要结合投影后的基站与待测目标之间的位置关系来进行定位,计算复杂度较高。基于信号到达角(,)的定位技术 利用高精度测向设备获得待测目标信号的信息,然后将测得的多个方位角的测向线交点作为目标位置的估计值。该方法简单易行,但是随着待测目标与基站之
7、间距离的增大,较小的测角误差也会导致较大的定位误差。文献提出的基于信号到达时间差(,)的定位技术则不需要考虑基站与待测目标之间的时间同步问题,主要分为解析类算法和迭代类算法两大类。解析类算法如算法,它通过待测目标到各个基站之间的距离差构建一组关于目标辐射源位置的双曲线方程组,然后进行求解,得到待测目标的估计位置。由于该算法涉及非线性方程组的求解,解析解不易得到,且当的测量误差较大时,算法的定位性能明显下降。相比于解析类算法,迭代类算法的抗噪声能力更强。即使在的测量误差较大时,依然能够实现定位。迭代类算法中的泰勒级数展开法通过预先设置待测目标的大致位置,然后逐步迭代不断接近待测目标的真实位置。但
8、是,该方法只有在待测目标的初始位置接近于真实位置时才能够得到较为精准的位置估计,且基站一般为固定的,其移动性和灵活性低,需投入较高的成本。将和相融合则可以避免单纯或方法的不足。文献提出了一种基于牛顿迭代法的联合 无源定位算法,该方法的定位性能优于基于单一信息的定位算法。为了提升定位精度,等提出了基于被动射频专题:面向智慧城市的通信技术研究 年 无线电工程 第 卷 第 期 的联合 定位方法,但是该方法的计算复杂度较高。文献提出了一种基于顺序最小二乘法(,)的联合无源定位算法,将定位问题转化为优化模型后再使用泰勒级数展开法进行求解。但是,为了获得较为精确的定位性能,该算法需要累积一定的观测值来实现
9、定位。为了能够对待测目标进行实时定位,文献提出了基于加权最小二乘法(,)的联合 无源定位算法,它是在经典算法的基础上加入了方位角信息进行定位。但是,当待测目标和基站之间的距离较远时,该方法的定位精度较低。在此基础上,本文提出了一种基于无人机高空基站的低成本应急定位方法,该方法通过无人机搭载高空基站来提供应急通信网络覆盖。同时,为了满足应急通信低能耗的需求,移动基站通常处于休眠状态,只有在接近目标需要对其进行精确定位时才开启基站设备,多个移动基站之间通过数据链路实现互联,协同自主地搜索待定位目标。具体的执行步骤如下:首先,基于最小二乘(,)法对待测目标进行初始定位,并将得到的初始位置设为虚拟移动
10、基站的位置。然后,基于现有基站及虚拟移动基站,再次利用算法对待测目标的位置进行估计,并根据求解得到的待测目标位置来更新虚拟移动基站的位置。重复上述更新多次后,得到一组虚拟移动基站集合,利用高程精度因子(,)来选取一个最佳的虚拟移动基站位置,并基于该最佳虚拟移动基站的位置来更新待测目标的位置信息。接着,将三维空间的移动基站投影到二维水平面,基于和方位角联合测量构建定位方程,使用算法对待测目标的水平位置进行更新,利用初始解分量之间的相关性,使用二次算法对上述求解的待测目标的水平位置再次进行修正,从而得到待测目标的最终估计位置。本文的主要贡献如下:对待测目标进行初始定位,并将得到的初始位置作为虚拟移
11、动基站的初始位置,降低了对基站数量的要求。同时,基于最小选择最佳的虚拟移动基站,降低了待测目标的定位误差。利用坐标转换和坐标投影的方法将空中基站投影到二维平面,对待测目标的水平位置再次进行更新。所提算法可以应用于应急通信场景中,以较低的定位成本获得了较高的定位精度,二维定位误差小于 的概率为,三维定位误差小于 的概率为。论文的其余部分组织如下:第节介绍了系统模型;第节详细介绍了本文所提算法的算法设计;第节给出了算法仿真结果;第节对本文进行了总结。系统模型本文提出的基于无人机的高空基站应急定位系统模型如图所示。图基于无人机的高空基站应急定位系统模型 当发生灾害导致出现被摧毁的基站(,)时,可以利
12、用无人机搭建高空基站的方式,为受灾地区的用户提供应急定位服务,图中、以及分别表示号、号、号以及号无人机。号、号和号无人机组成应急网络为受灾地区用户提供基站服务,该应急网络通过号无人机和未被摧毁的地面基站(,)建立连接,从而连接到核心网,保障应急场景下的定位与通信服务。图为简化的应急定位系统模型,地平面为面,高度为轴。假设移动基站的位置已知,并设在时刻,第个移动基站的位置坐标为()(),(),(),第个移动基站相对于待测目标用户的方位角和俯角分别表示为()和(),为移动基站总数,则初始基站集合(),(),()。设待测目标用户在时刻的位置为()(),(),(),()表示时刻第个移动基站与待测目标用
13、户之间的距离,则:()()()。()专题:面向智慧城市的通信技术研究 图简化的应急定位系统模型 令()(),则式()可以表示为:()()(),()式中:()()()()()()()()()(),()(),(),(),(),()()()()()()()()()()。设时刻第个移动基站与待测目标用户之间的距离测量值为(),由于测量误差的存在,则:()()(),()式中:()表示第时刻第个移动基站与待测目标用户之间的距离测量误差。当测量误差()已知时,式()中()和()均已知。因此,目标用户的位置估计问题就转化为对式的求解问题。由于()中含有个未知量,为了获得待测目标的三维位置信息,则至少需要个位于
14、不同平面内的移动基站。算法设计为了减少目标定位对移动基站数量要求,同时保持高精度的定位性能,本文主要讨论利用个已知移动基站来对目标用户进行定位,即,此时,移动基站集(),(),(),假设在时刻,第次迭代得到的虚拟移动基站()为:()(),(),(),()式中:表示总迭代次数。首先,基于虚拟移动基站来确定待测目标的三维初始位置,并基于最小更新该待测目标的三维位置信息;随后,基于两步投影方法更新待测目标的水平位置信息,具体的算法实施流程如图所示。图所提算法的实施流程 基于虚拟移动基站确定待测目标的高度 确定虚拟移动基站集基于虚拟移动基站的应急定位系统模型如图所示。图基于虚拟移动基站的应急定位系统模
15、型 专题:面向智慧城市的通信技术研究 年 无线电工程 第 卷 第 期 由式()可得,在时刻:()()()()(),()式中:()(),(),(),(),()()()()()()()()()(),()()()()()()()()()()。设 ,将根据式求解得到的目标位置设置为时刻的虚拟移动基站,即:()(),(),()(),(),()。()更新移动基站集,得到:(),(),(),()。()将式()、式()代入式()可得到:()()(),()式中:()()()()()()()()()()()()(),()(),(),(),(),()()()()()()()()()()()()(),式中:()表示在
16、时刻虚拟移动基站()与待测目标之间的测量距离。由于虚拟移动基站的初始位置设为利用算法得到的待测目标位置,因此这里将()的值设为。根据法求解式()得:()()()()()。()将式中的值加,同时,将式所求得的()中的第 行元素赋值给(),更新虚拟移动基站集为()。重复式()式()次,可得到虚拟移动基站集:(),(),(),(),()式中:()(),(),()(),(),(),()、()、()表示时刻求得的待测目标的三维坐标位置。基于最小选择最佳虚拟移动基站由文献可知,待测目标的高程误差可表示为:,()式中:表示测量误差,为高程精度因子,其值大小与多个基站及待测目标所构成的空间几何图形的体积成反比
17、。体积越大,值越小,空间高程定位误差也越小。移动基站、虚拟移动基站以及待测目标所形成的空间六面体模型如图所示。图空间六面体模型 该六面体的体积可以表示为:()()()()()(),()式中:,表示待定位的目标位置,表示第个移动基站的坐标位置,表示第次迭代得到的虚拟移动基站的坐标位置。移动基站、虚拟移动基站和待测目标之间的距专题:面向智慧城市的通信技术研究 离可表示为:()()()槡,()式中:,。将式()在近似位置,处进行一阶泰勒展开,可以得到:()()(),()式中:,且()()()槡,()()()()槡 ()()()槡 ()()()槡。()将式()表示为矩阵形式可得:,()式中:,。采用法
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