[发明专利]一种面向毫米波车联网的序贯车辆指纹定位方法及装置

说明书

本发明公开了一种面向毫米波车联网的序贯车辆指纹定位及装置，所述方法包括：将毫米波检测站覆盖的目标区域划分为至少一个小区域，并在每个小区域中设置参考点；对目标车辆在所述目标区域的信号状态和稀疏位置进行联合建模，获得所述目标车辆的动态变化模型；记录所述检测站接收每个参考点信号的方位角和信号强度，以构建所述目标区域的指纹矩阵；根据当前的目标车辆信号，并基于所述动态变化模型和所述指纹矩阵，对所述目标车辆当前的信号状态后验概率和稀疏位置后验概率进行序贯估计，以获得所述目标车辆当前的信号状态和稀疏位置，从而有效提高定位的准确性。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是指一种面向毫米波车联网的序贯车辆指纹定位方法及装置。

背景技术

作为蓬勃发展的物联网(Internet of Thing，IoT)的一个重要分支，车辆网(Internet of Vehicle，IoV)技术在智慧城市、智能交通、安全驾驶等领域都起着至关重要的作用。在车联网技术中，车辆的实时位置是各种应用与服务的基础。因此，精确快速获取车辆的实时位置是车联网高效部署与大规模应用的关键。此外，基于大规模天线部署的毫米波(millimeter Wave，mmWave)通信技术以其高精度波束指向与高带宽、高速率、长距离的通信优势，被认为是车联网领域广泛应用的关键技术之一。然而，将毫米波技术应用于车联网实时定位应用时，将面临信号传播复杂的挑战。具体来说，毫米波信号在密集城市环境、富散射环境等复杂电磁环境下，其传播参数具有极强的不确定性，为车辆实时位置的高效获取造成了极大的困难。针对该问题，一种广泛研究的定位手段是基于指纹的定位技术。该技术主要分为两阶段：离线阶段，毫米波检测站的覆盖范围被划分为若干小区域，在每个小区域中都设置有参考点(Reference Point，RP)，事先在每个参考点处对其信号参数进行记录，形成范围内完整的信号传播指纹地图；在线阶段，实测车辆进入毫米波检测站的覆盖范围，对其发射信号进行接收与处理，并基于指纹地图获取目标车辆的实时位置。

传统的指纹定位技术以静态定位技术为主。即，以每次获取的目标车辆信号处理得出其当前时刻的位置，而忽视之前时刻对目标车辆位置的估计结果。然而，动态序贯性是车辆的一大特性，若只考虑车辆的静态定位技术，使其位置获取精度不高。然而考虑车辆动态性将不免带来目标车辆观测值缺失问题。具体来说，毫米波信号频段较高，易受环境干扰，可能由障碍物阻挡而导致某时刻观测信号缺失。此外，目标车辆的短暂静默也可能导致观测缺失，这些不利条件将为实时位置获取造成障碍。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种面向毫米波车联网的序贯车辆指纹定位方法及装置，能够有效提高定位的准确性。

基于上述目的本发明提供的面向毫米波车联网的序贯车辆指纹定位方法，包括：

将毫米波检测站覆盖的目标区域划分为至少一个小区域，并在每个小区域中设置参考点；

对目标车辆在所述目标区域的信号状态和稀疏位置进行联合建模，获得所述目标车辆的动态变化模型；

记录所述检测站接收每个参考点信号的方位角和信号强度，以构建所述目标区域的指纹矩阵；

根据当前的目标车辆信号，并基于所述动态变化模型和所述指纹矩阵，对所述目标车辆当前的信号状态后验概率和稀疏位置后验概率进行序贯估计，以获得所述目标车辆当前的信号状态和稀疏位置。

进一步地，所述对目标车辆在所述目标区域的信号状态和稀疏位置进行联合建模，获得所述目标车辆的动态变化模型，具体包括：

获取目标车辆在所述目标区域的随机有限集合X_t的概率分布f(X_t)，所述随机有限集合X_t包括所述目标车辆在t时刻的信号状态和稀疏位置；