面向5G移動通信網(wǎng)的高精度定位技術(shù)分析*

歐陽俊　陳詩軍　黃曉明　陳大偉　王園園

【摘? 要】如何提高室內(nèi)定位精度并實現(xiàn)室內(nèi)外定位的連續(xù)無縫覆蓋是定位領(lǐng)域急需解決的問題，針對該問題，首先介紹了4G定位的標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)，并分析了其特點與不足。然后，分析了面向5G的超密集組網(wǎng)下的定位技術(shù)，AOA、TDOA定位技術(shù)以及上下行定位技術(shù)。最后，指出定位一體化和融合化是未來5G定位發(fā)展的趨勢，進(jìn)而提出了一種面向5G的異構(gòu)融合一體化定位系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

【關(guān)鍵詞】5G定位技術(shù);高精度定位;通信定位一體化;融合定位

High Precision Localization Technology for 5G Mobile Communication Networks

OUYANG Jun1， CHEN Shijun2， HUANG Xiaoming3， CHEN Dawei2， WANG Yuanyuan2

（1. Research Center of Networks and Communications， Peng Cheng Laboratory， Shenzhen 518055， China;

2. Wireless Advanced Research Department， ZTE Corporation， Shenzhen 440300， China;

3. China Unicom Group Co Ltd， Guangdong Branch， Guangzhou 510627， China）

[Abstract]?How to improve indoor positioning accuracy and achieve continuous seamless coverage of indoor and outdoor positioning is an urgent problem in positioning field. Firstly， this paper introduces the standards and technologies of 4G positioning， and analyzes the characteristics and shortcomings. Then， the positioning technologies under 5G UDN， AOA， TDOA， uplink positioning and downlink positioning technologies are analyzed. Finally， it is pointed out that the integration and fusion of positioning technologies are the trend of 5G localization， and a network architecture is further proposed for 5G heterogeneous integration positioning systems.

[Key words]5G localization technology; high precision positioning; communication and positioning; integration;

hybrid positioning

1? ?引言

目前，基于全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的定位技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用。然而，由于建筑物等對衛(wèi)星定位信號的遮擋，導(dǎo)致室內(nèi)定位精度無法滿足其高精度定位要求[1]。當(dāng)前以室內(nèi)定位為主要訴求點的定位技術(shù)，往往存在覆蓋范圍小、部署成本高等缺點[2-3]。如何提高室內(nèi)定位精度并實現(xiàn)室內(nèi)外定位的連續(xù)無縫覆蓋是定位領(lǐng)域亟待解決的問題。針對該問題，本文首先介紹了面向4G和5G的定位技術(shù)，然后分析了5G高精度定位的技術(shù)特點;最后提出了一種面向5G的異構(gòu)融合一體化定位系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。主要從兩個方面來解決5G網(wǎng)絡(luò)高精度定位的問題：一是基于5G技術(shù)特點提升面向5G的基礎(chǔ)定位精度，使其能夠滿足較大區(qū)域的高精度定位及覆蓋需求;二是融合各種異構(gòu)定位技術(shù)（如Wi-Fi，TBS（Terrestrial Beacon System，地面定位系統(tǒng)）、帶內(nèi)定位以及共頻帶定位等）。本文提出的定位系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的主要特點，一是異構(gòu)，即定位系統(tǒng)包含多種不同的定位技術(shù)，因為現(xiàn)有的任何某單一定位技術(shù)都無法同時滿足室內(nèi)外覆蓋范圍與定位精度的需求[4];二是智能融合，即該定位系統(tǒng)不是簡單地對各種定位技術(shù)的疊加，而是智能地融合，包含融合信號測量、融合位置估計算法、融合定位決策與反饋等多個層次的融合;三是一體化，即在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計層面實現(xiàn)通信網(wǎng)與定位網(wǎng)的一體化，這需要在通信網(wǎng)的基礎(chǔ)上增加相應(yīng)的定位網(wǎng)元和定位管理網(wǎng)元以及高精度同步網(wǎng)元，一體化可以充分利用現(xiàn)有移動通信網(wǎng)覆蓋范圍大、設(shè)備兼容性高等特點。

2? ?面向4G的定位技術(shù)

2.1? 4G系統(tǒng)定位標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)

傳統(tǒng)的移動通信網(wǎng)支持定時提前量定位、增強(qiáng)觀察時間差定位、上行到達(dá)時間差定位，但定位精度無法滿足室內(nèi)定位需求[5]。因此，自2016年起，3GPP在R13、R14版本持續(xù)開展針對3G和4G室內(nèi)定位技術(shù)增強(qiáng)的研究，增強(qiáng)了RAT（Radio Technology，無線電技術(shù)）定位方法，完善了非RAT的室內(nèi)定位方法等。在R14標(biāo)準(zhǔn)版本的定位增強(qiáng)技術(shù)包括以下幾方面：

（1）共享PCI（Physical Cell Identifier，物理小區(qū)標(biāo)識）場景下的OTDOA（Observed Time Difference of Arrival，觀察到達(dá)時間差）增強(qiáng)。

R14中，終端能夠區(qū)分共享PCI場景下的不同傳輸節(jié)點，增加了終端側(cè)可進(jìn)行定位測量節(jié)點的個數(shù)，從而提高了定位精確度。

（2）基于定位參考信號的信標(biāo)

R14引入了只傳輸定位參考信號的傳輸節(jié)點，該特性使得終端能夠識別額外的定位參考信號，從而提高了定位精確度。

（3）定位參考信號結(jié)合CRS（Cell Reference Signal，小區(qū)參考信號）進(jìn)行測量

終端能夠結(jié)合定位參考信號和小區(qū)參考信號，獲得RSTD（Reference Signal Time Difference，參考信號時間差測量），從而改善OTDOA精確度。

（4）多徑下的TOA（Time of Arrival，到達(dá)時間）

R14中，終端可以將多條路徑下的TOA上報給網(wǎng)絡(luò)側(cè)，網(wǎng)絡(luò)側(cè)可以利用該信息，補(bǔ)償由于多徑衰落導(dǎo)致的測量誤差，從而提高了定位精確度。

2.2? 面向4G定位的特點與不足

R14定位增強(qiáng)技術(shù)中，對定位至關(guān)重要的同步技術(shù)沒有深入研究和標(biāo)準(zhǔn)化，定位性能評估仍然采用通信的方法，因此4G定位精度仍然沒有得到明顯的提高。而且，目前4G的定位主要還是基于單一的定位技術(shù)，架構(gòu)層面缺乏多種定位技術(shù)間有機(jī)的和深層次的融合，缺乏一種能夠?qū)⒍喾N定位技術(shù)融合在一起的、全面的、系統(tǒng)的、層次化的融合定位技術(shù)架構(gòu)。

3? ?面向5G的定位技術(shù)

針對目前面向4G移動通信網(wǎng)定位技術(shù)的不足，我們接下來將首先分析面向5G定位的主要技術(shù)，并指出定位一體化和融合化是未來5G定位發(fā)展的趨勢，然后提出了一種面向5G的異構(gòu)融合一體化定位系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

3.1? 面向5G定位的主要技術(shù)

（1）超密集組網(wǎng)下的定位技術(shù)

5G超密集組網(wǎng)為高精度室內(nèi)定位提供了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)[6]，但仍需解決每個射頻單元的可分辨性問題。針對室內(nèi)場景，目前每個RRH（Remote Radio Head，遠(yuǎn)端無線射頻單元）只是復(fù)制發(fā)送基站的基帶信息。因此終端不能區(qū)分是從哪個遠(yuǎn)端無線射頻單元發(fā)來的定位信號，定位技術(shù)無法充分利用密集組網(wǎng)的覆蓋優(yōu)勢。因此，如圖1所示，需要在5G室內(nèi)分布系統(tǒng)的每個射頻單元都分配獨立的PRS ID，實現(xiàn)定位信號的可分辨性。

（2）面向5G的TDOA和AOA定位技術(shù)

在諸多室內(nèi)定位增強(qiáng)技術(shù)中，TDOA（Time Difference of Arrival，信號到達(dá)時間差）和AOA（Angle of Arrival，到達(dá)角度測距）是兩種基礎(chǔ)的無線定位技術(shù)。從理論上分析，一方面，5G采用高頻或者毫米波通信，毫米波通信具有非常好的方向性，可以實現(xiàn)更高精度的測距和測角;另外一方面，5G采用大規(guī)模天線技術(shù)，具有更高分辨率的波束，也可以實現(xiàn)更高精度的測距和測角特性[7]。因此，基于AOA的定位方法將比4G具有更高的精度。此外，由于5G采用了低時延、高精度同步等技術(shù)，對提升TDOA定位精度也有幫助。下面分別從誤差模型出發(fā)，分析在5G技術(shù)下TDOA和AOA兩種基礎(chǔ)定位方法的特性。

1）TDOA技術(shù)主要原理是根據(jù)檢測定位信號到達(dá)基站間的時間差列出觀察方程，如式（1）所示，通過至少4個基站，建立至少三個相對時間差方程組，然后求解方程組中的坐標(biāo)未知量[8]。因此，其誤差主要來源是時鐘誤差。

（1）

其中，i∈Ω為基站編號，δi為基站i時鐘誤差，δue為終端UE與標(biāo)準(zhǔn)時鐘的鐘差，εti為測距誤差。在TDOA定位中，δi可以消除掉，但δi和εti仍然是TDOA定位誤差的主要來源，誤差消除成為目前定位技術(shù)研究的重點和難點。εti引入因素包括多徑、NLOS以及采樣精度。

2）AOA技術(shù)通過角度測量獲得空間直線方程，最少可以利用兩個基站完成終端的定位，其誤差觀測方程如下（一般方程比較復(fù)雜，下面以二維簡單情況為例說明誤差模型，并設(shè)極軸均和坐標(biāo)系軸同向）：

（2）

其中，α1為相對極軸的測量角，（ρi，θi）為錨點坐標(biāo)，（ρ，θ）為終端坐標(biāo)。通過觀測方程可以看到測距誤差為：

Δρ=|Lbs-ue|×Δθi? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

其中，L為基站和終端間距離，Δθ為角度誤差。當(dāng)距離足夠大時，位置誤差是基站和終端距離的線性函數(shù)。同時αi受環(huán)境反射的影響非常大。

通過誤差模型，綜合比較TDOA和AOA技術(shù)，兩者特點如表1所示：

通過分析TDOA和AOA兩種定位技術(shù)的特點，可在5G定位中，根據(jù)不同的場景，選擇最合適的定位技術(shù)，提高綜合定位精度。

（3）面向5G網(wǎng)絡(luò)上行定位和下行定位

上行定位和下行定位是4G系統(tǒng)的兩個基本定位方式，而且上行定位曾一度被行業(yè)看好是解決室內(nèi)定位的主要解決方案。上行定位的主要原理是終端發(fā)射定位信號，基站進(jìn)行檢測定位;下行定位的主要原理是基站發(fā)射定位信號，終端進(jìn)行檢測定位。兩者在5G網(wǎng)絡(luò)下的特點如表2所示。

從表2可以看出，下行定位能夠充分發(fā)揮出5G系統(tǒng)的大帶寬、低時延、大規(guī)模天線陣列等特點。基站的發(fā)射功率比終端大上千倍，借用Massive MIMO的優(yōu)勢，大大提高定位的覆蓋距離，降低定位系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)密度的要求。

3.2? 面向5G定位網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

要提供高精度的室內(nèi)外一體化定位服務(wù)，除了利用5G技術(shù)提升基礎(chǔ)定位技術(shù)的定位精度外，另外重要的一方面就是需要以5G通信網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，充分利用移動網(wǎng)絡(luò)的管道和平臺優(yōu)勢，融合各種不同異構(gòu)定位技術(shù)，實現(xiàn)通信和定位一體化。下面分別從一體化和融合的角度闡述面向5G的定位網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：

（1）一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2所示，架構(gòu)在通信網(wǎng)頻帶內(nèi)，一體化同時支持通信網(wǎng)和定位網(wǎng)，具體來說架構(gòu)具有以下特點：

1）支持高精度同步網(wǎng)絡(luò)。因為目前標(biāo)準(zhǔn)基站之間接口無法支持高精度同步，應(yīng)此必須增加高精度同步網(wǎng)絡(luò)單元;

2）實現(xiàn)了通信網(wǎng)和定位網(wǎng)一體化的目標(biāo)，分別設(shè)計了相應(yīng)的定位網(wǎng)元和定位管理網(wǎng)元;

3）定位網(wǎng)元可以和基站共站，支持常規(guī)的一體化的通信和定位覆蓋;

4）定位設(shè)備也可以以獨立定位設(shè)備形態(tài)存在，支持獨立的定位增強(qiáng)覆蓋網(wǎng)絡(luò);

5）可以支持異構(gòu)定位網(wǎng)，包括帶內(nèi)定位網(wǎng)、共頻帶定位技術(shù)、TBS、Wi-Fi等;

6）各種定位網(wǎng)絡(luò)支持接入5G網(wǎng)絡(luò)，在終端或者定位服務(wù)器中進(jìn)行融合定位。

（2）融合技術(shù)架構(gòu)

異構(gòu)融合定位系統(tǒng)不是簡單地對各種定位網(wǎng)絡(luò)疊加，需要研究各種定位技術(shù)的智能融合技術(shù)，綜合實現(xiàn)最優(yōu)的定位性能[9]。如圖3所示，智能異構(gòu)融合定位技術(shù)架構(gòu)具有以下特點：

1）異構(gòu)一體化融合定位架構(gòu)：在架構(gòu)層面建立了異構(gòu)一體化融合的機(jī)制，通過多種有機(jī)融合機(jī)制，綜合輸出最優(yōu)的定位結(jié)果。

2）多層次融合：支持多種基本室內(nèi)外定位技術(shù)以及補(bǔ)充定位技術(shù)融合;在融合手段上，支持基本定位技術(shù)結(jié)果融合、各種定位技術(shù)測試量的混合算法、預(yù)測融合等多個層面的機(jī)制以及定位決策與反饋。

3）反饋式融合定位決策機(jī)制：融合定位架構(gòu)包含了實際位置結(jié)果估計和預(yù)測擬合結(jié)果之間反饋決策機(jī)制，充分利用空間、預(yù)測等智能分析方法，減少異常定位結(jié)果，提高定位的可靠性和穩(wěn)定性。

4? ?結(jié)束語

智能化社會發(fā)展急需構(gòu)建低成本、高精度的廣域室內(nèi)外定位服務(wù)系統(tǒng)。以超密集組網(wǎng)、超低時延、大規(guī)模陣列天線等技術(shù)為代表的5G通信技術(shù)為解決這一問題提供了新的基礎(chǔ)。本文分析了4G/5G定位的關(guān)鍵技術(shù)，充分利用移動通信網(wǎng)的管道和平臺優(yōu)勢以及5G技術(shù)特點，創(chuàng)造性地提出了一種面向5G的異構(gòu)融合一體化定位系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為同時解決定位精度和定位覆蓋兩大核心問題提供了一種解決思路。

參考文獻(xiàn)：

[1] 劉琪，陳詩軍，王慧強(qiáng)，等. 運營商級高精度室內(nèi)定位標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)與技術(shù)[M]. 北京： 電子工業(yè)出版社， 2017.

[2] CONTI M， WILLEMSEN J， CRISPO B. Providing Source Location Privacy in Wireless Sensor Networks： A Survey[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials， 2013，15（3）： 1238-1280.

[3] ZENG Y， CAO J， HONG J， et al. Secure Localization and Location Verification in Wireless Sensor Networks： A Survey[J]. The Journal of Supercomputing， 2013，64（3）： 685-701.

[4] ZHANG K， HU H， DAI W， et al. Indoor Localization Algorithm for Smartphones[J]. arXiv preprint arXiv：1503.07628， 2015.

[5] 劉文博. LTE室內(nèi)定位技術(shù)及優(yōu)化方法研究[D]. 廣州： 華南理工大學(xué)， 2013.

[6] 張平，陶運錚，張治. 5G若干關(guān)鍵技術(shù)評估[J]. 通信學(xué)報， 2016（37）： 15-29.

[7] WITRISAL K， MEISSNER P， LEITINGER E， et al. High-Accuracy Localization for Assisted Living： 5G Systems Will Turn Multipath Channels from Foe to Friend[J]. IEEE Signal Processing Magazine， 2016，33（2）： 59-70.

[8] Gentner C， Sand S， Dammann A. OFDM Indoor Positioning Based on TDOAs： Performance Analysis and Experimental Results[C]//ICL GNSS 2012. IEEE， 2012.

[9] 鄧中亮，尹露，楊磊，等. 基于聯(lián)邦卡爾曼的GPS/基站定位信息融合算法[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報， 2013，36（6）： 32-36. ★