一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法技术

本发明专利技术公开了一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法，包括如下步骤：首先，利用车载的阵列天线截获L个位置已知的路边单元的辐射信号，得到接收信号。其次，将接收到的L个信号两两计算互协方差，构造数据模型。接着，对互协方差矩阵中的数据进行重新排列，通过迭代最小二乘法求解方向矩阵。最后，利用方向矩阵中包含的信息，用最小二乘法，就可以确定目标位置。本发明专利技术设计的一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法能够极大的降低定位算法的复杂度，在需要实时获取车辆位置的情况下，实用性很强。实用性很强。实用性很强。

【技术实现步骤摘要】
一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法


[0001]本专利技术属于无线定位
，具体涉及一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法。

技术介绍

[0002]全球定位系统(GPS)已经可以满足多种民用场合下的定位需求，无论是在车辆、手机或者无人机上都可以实现定位。然而随着城市的发展，道路环境越来越复杂，路段障碍物大量增加这无疑给车辆的安全行驶带了严峻的挑战,GPS在恶劣环境中将难以穿透障碍物完成定位任务，使得定位精度大大降低。
[0003]在此基础上，一种新性的车辆自组织网络(Vehicular Ad
‑
hoc Networks,VANET)被提出。它利用一种用于车辆到基础设施(Vehicle
‑
to
‑
infrastructure,V2I)通信的独特协议，作为一种本地化车辆和实现道路互联的方法。车辆可以从路边单元(Roadside Unit,RSU)收到信标包，从而进行信号处理，获得自身的位置信息。在该场合下，可以采用无源定位技术来满足高精度的定位要求。
[0004]然而目前的定位算法都存在一些缺点，传统的两步定位算法，接收机收集到信号后，需要进行中间参数的估计，之后利用几何关系确定目标位置。在此过程中，信息存在损失，因此定位精度不够高；基于数据融合的直接定位算法，需要高复杂度的网格搜索，无疑给需要实时定位的行驶中的车辆带来了很多问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术存在的问题，在保证定位精度的同时显著降低了计算复杂度，从而易于实时处理车辆的定位数据，提供一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法；
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法，包括：
[0007]步骤一：构造车载阵列天线的自定位模型，通过车载阵列天线的自定位模型对多个路边单元的发射信号进行处理，获得多个接收信号，其中多个路边单元的位置已知；
[0008]步骤二：对多个接收信号两两进行互协方差处理，获得互协方差矩阵，再对互协方差矩阵分别进行转置和向量化处理，获得转置后互协方差矩阵和向量化后互协方差矩阵；
[0009]步骤三：采用交替最小二乘法对步骤二中获得互协方差矩阵、转置后互协方差矩阵以及向量化后互协方差矩阵进行迭代获得方向矢量；
[0010]步骤四：通过angle函数提取方向矢量中角度信息，再利用最小二乘法对角度信息进行求解，获得车辆位置。
[0011]进一步地，所述接收信号为：
[0012]x
l
(t)＝b
l
a
l
(p)s
l
(t)+n
l
(t)，l＝1,2,
…
,L
[0013]其中，b
l
是一个复标量，表示信道衰落，s
l
(t)表示第l个路边单元的发射信号，n
l
(t)是加性高斯白噪声，a
l
(p)为方向矢量。
[0014]进一步地，所述互协方差矩阵为：
[0015][0016]其中，E[
·
]为取数学期望，为第l1个接收信号和第l2个接收信号的互协方差，为第l1个路边单元的发射信号和第l2个路边单元的发射信号的互协方差，和分别表示其信道衰落，和分别表示其方向矢量，表示的共轭转置，表示为M
×
M复数矩阵。
[0017]进一步地，所述转置后互协方差矩阵为：
[0018][0019]其中，[
·
]*
表示共轭运算，[
·
]T
表示转置运算，和分别表示和的共轭和转置向量。
[0020]进一步地，所述向量化后互协方差矩阵为：
[0021][0022]其中，为Kronecker积，vec[
·
]为向量化操作。
[0023]进一步地，所述方向矢量为：
[0024][0025]其中，[
·
]T
表示转置运算，d表示阵元之间的间距，λ
l
表示接收信号波长，M表示阵元数量，Δp
l
＝u
l
‑
p，u
l
表示第l个路边单元的位置，p表示车辆的位置，j表示虚数单位。
[0026]进一步地，所述角度信息为：
[0027][0028]进一步地，所述车辆位置为：
[0029][0030]其中，其中，其中，[
·
]+
表示广义逆运算，ε
l
表示ε中的第l个元素，当l＝1,2,
…
,L时，Q
L
＝[1,1,
…
,1]T
,
[0031]有益效果：本专利技术的定位精度优于传统两步定位算法、使用旋转不变性直接定位算法。且本专利技术与多重信号分类直接定位算法、极大似然直接定位算法相比有着极低的计算复杂度。
附图说明
[0032]图1为本专利技术的流程图；
[0033]图2为V2I通信中车辆自定位场景图；
[0034]图3为本专利技术与传统定位方法在不同快拍数下的计算复杂度示意图；
[0035]图4为本专利技术与传统定位方法在不同信噪比下的均方根误差性能示意图；
[0036]图5为本专利技术与传统定位方法在不同快拍数下的均方根误差性能示意图；
[0037]图6为本专利技术与传统定位方法在不同阵元数下的均方根误差性能示意图；
[0038]图7为本专利技术的车辆轨迹实时自定位示意图。
具体实施方式
[0039]下面结合附图对本专利技术做更进一步的解释。
[0040]如图1所示，本专利技术提供了一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法，包括：
[0041]步骤一：构造车载阵列天线的自定位模型，通过车载阵列天线的自定位模型对多个路边单元的发射信号进行处理，获得多个接收信号，其中多个路边单元的位置已知；
[0042]步骤二：对接收信号两两进行互协方差处理，获得互协方差矩阵，再对互协方差矩阵分别进行转置和向量化处理，获得转置后互协方差矩阵和向量化后互协方差矩阵；
[0043]步骤三：采用交替最小二乘法对步骤二中获得互协方差矩阵、转置后互协方差矩阵以及向量化后互协方差矩阵进行迭代获得方向矢量；
[0044]步骤四：通过angle函数提取方向矢量中角度信息，再利用最小二乘法对角度信息进行求解，获得车辆位置。
[0045]在步骤一中，如图1所示，车辆上的车载阵列天线的自定位模型接收到多个路边单元的发射信号，并对多个路边单元的发射信号进行处理，获得多个接收信号x
l
(t)。接收信号x
l
(t)为：
[0046]x
l
(t)＝b...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法，其特征在于，包括：步骤一：构造车载阵列天线的自定位模型，通过车载阵列天线的自定位模型对多个路边单元的发射信号进行处理，获得多个接收信号，其中多个路边单元的位置已知；步骤二：对多个接收信号两两进行互协方差处理，获得互协方差矩阵，再对互协方差矩阵分别进行转置和向量化处理，获得转置后互协方差矩阵和向量化后互协方差矩阵；步骤三：采用交替最小二乘法对步骤二中获得互协方差矩阵、转置后互协方差矩阵以及向量化后互协方差矩阵进行迭代获得方向矢量；步骤四：通过angle函数提取方向矢量中角度信息，再利用最小二乘法对角度信息进行求解，获得车辆位置。2.根据权利要求1所述V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法，其特征在于，所述接收信号为：x
l
(t)＝b
l
a
l
(p)s
l
(t)+n
l
(t)，l＝1,2,
…
,L其中，b
l
是一个复标量，表示信道衰落，s
l
(t)表示第l个路边单元的发射信号，n
l
(t)是加性高斯白噪声，a
l
(p)为方向矢量。3.根据权利要求1所述V2I通信中互协方差矩阵交替最小二乘自定位方法，其特征在于，所述互协方差矩阵为：其中，E[
·
]为取数学期望，为第l1个接收信号和第l2个接收信号的互协方差，为第l1个路边单元的发射信号和第l2个路边单元的发射信号的互协方差，和分别表示其信道衰落...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜康，袁琪，胡灏，谢雨珊，张小飞，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：