留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

5G信道状态信息信号质量及指纹定位性能分析

程振豪 李林阳 郭文卓 赖路广 赵冬青

程振豪, 李林阳, 郭文卓, 赖路广, 赵冬青. 5G信道状态信息信号质量及指纹定位性能分析[J]. 全球定位系统, 2024, 49(2): 16-22. doi: 10.12265/j.gnss.2023119
引用本文: 程振豪, 李林阳, 郭文卓, 赖路广, 赵冬青. 5G信道状态信息信号质量及指纹定位性能分析[J]. 全球定位系统, 2024, 49(2): 16-22. doi: 10.12265/j.gnss.2023119
CHENG Zhenhao, LI Linyang, GUO Wenzhuo, LAI Luguang, ZHAO Dongqing. 5G channel state information signal quality and positioning performance analysis[J]. GNSS World of China, 2024, 49(2): 16-22. doi: 10.12265/j.gnss.2023119
Citation: CHENG Zhenhao, LI Linyang, GUO Wenzhuo, LAI Luguang, ZHAO Dongqing. 5G channel state information signal quality and positioning performance analysis[J]. GNSS World of China, 2024, 49(2): 16-22. doi: 10.12265/j.gnss.2023119

5G信道状态信息信号质量及指纹定位性能分析

doi: 10.12265/j.gnss.2023119
基金项目: 国家自然科学基金(41774037,42104033)
详细信息
    作者简介:

    程振豪:(1996—),男,硕士研究生,研究方向为室内定位. E-mail: 13283948378@163.com

    李林阳:(1991—),男,副教授,研究方向为导航定位与位置服务. E-mail: 8081111@163.com

    郭文卓:(1998—),男,硕士研究生,研究方向为室内定位. E-mail: gwz1040922418@163.com

    通讯作者:

    赵冬青 E-mail: dongqing.zhao@hotmail.com

  • 中图分类号: P228;P209

5G channel state information signal quality and positioning performance analysis

  • 摘要: 5G信道状态信息(channel state information,CSI)具有丰富的特征信息,是一种理想的指纹定位信号,但信号质量易受环境干扰,对定位性能影响较大. 为了分析不同因素对5G信号质量和定位性能的影响程度,本文首先阐述了5G信号特征和基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的定位算法,分析了数据采集时终端的高度、方向、人体遮挡等因素对信号质量的影响,测试了廊厅、小办公室和中型会议室三种场景下的定位性能. 结果表明:5G信号质量受周围环境影响较大,在干扰较小的情况下,基于5G CSI的位置指纹定位算法在三种场景下的定位精度分别为0.93 m、1.46 m和1.94 m,能够满足大多数室内定位应用需求.

     

  • 图  1  某点测得的单基站5G CSI数据

    图  2  SVR算法流程图

    图  3  信号质量评估实验布局图

    图  4  点位标准差分布图

    图  5  小型办公室内定位实验布局图

    图  6  点位标准差分布图

    图  7  中型会议室内定位实验布局图

    注:绿色为训练点,红色为测试点.

    图  8  点位标准差分布图

    图  9  点位标准差分布图

    表  1  特殊点位的信号质量

    外部环境 0 m 0.8 m 1.7 m 天线反向 人体遮挡
    信号质量/dB 1.57 14.15 2.59 6.88 0.77
    下载: 导出CSV

    表  2  有无干扰时的定位误差对比分析 m

    定位误差平均误差最大误差最小误差
    有干扰3.538.490.93
    无干扰1.943.460.91
    下载: 导出CSV

    表  3  稀疏前后的定位误差对比分析 m

    定位误差平均误差最大误差最小误差
    无抽稀1.943.460.91
    抽稀后2.123.730.96
    下载: 导出CSV
  • [1] XUE W S, QIU W N, HUA X H, et al. Improved Wi-Fi RSSI measurement for indoor localization[J]. IEEE sensors journal, 2017, 17(7): 2224-2230. DOI: 10.1109/JSEN.2017.2660522
    [2] AL-TAHMEESSCHI A, TALVITIE J, LOPEZ–BENITEZ M, et al. Deep learning-based fingerprinting for outdoor UE positioning utilising spatially correlated RSSs of 5G networks[C]//IEEE International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), 2022. DOI: 10.1109/ICL-GNSS54081.2022.9797017
    [3] HAN S, LI Y, MENG W X, et al. Indoor localization with a single Wi-Fi access point based on OFDM-MIMO[J]. IEEE systems journal, 2019, 13(1): 964-972. DOI: 10.1109/JSYST.2018.2823358
    [4] ZIMAGLIA E, RIVIELLO D G, GARELLO R, et al. A novel deep learning approach to CSI feedback reporting for NR 5G cellular systems[C]//IEEE Microwave Theory and Techniques in Wireless Communications (MTTW), 2020. DOI: 10.1109/MTTW51045.2020.9245055
    [5] NASIR Y S, GUO D N. Multi-Agent deep reinforcement learning for dynamic power allocation in wireless networks[J]. IEEE journal on selected areas in communications, 2019, 37(10): 2239-2250. DOI: 10.1109/JSAC.2019.2933973
    [6] 刘帅, 王旭东, 吴楠. 一种基于卷积神经网络的CSI指纹室内定位方法[J]. 工程科学学报, 2021, 43(11): 1512-1521.
    [7] 丁昭, 高同跃, 张忠超, 等. 基于CSI与IMU的室内行人导航定位系统研究[J]. 工业控制计算机, 2022, 35(5): 9-12.
    [8] GAO K X, WANG H Q, LV H G, et al. Toward 5G NR high-precision indoor positioning via channel frequency response: a new paradigm and dataset generation method[J]. IEEE journal on selected areas in communications, 2022, 40(7): 2233-2247. DOI: 10.1109/JSAC.2022.3157397
    [9] KIA G, RUOTSALAINEN L, TALVITIE J. A CNN approach for 5G mm wave positioning using beamformed CSI measurements[C]//International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), 2022. DOI: 10.1109/ICL-GNSS54081.2022.9797028
    [10] GUO C, YU J, GUO W F, et al. Intelligent and ubiquitous positioning framework in 5G edge computing scenarios[J]. IEEE access, 2020(8): 83276-83289. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2990639
    [11] 李芬芳, 汝春瑞, 党小超, 等. 基于CSI和加权混合回归的室内定位方法[J]. 传感技术学报, 2022, 35(5): 667-675.
    [12] 张千坤, 陈任翔, 钟志刚, 等. 基于机器学习的5G室内定位方法[J]. 邮电设计技术, 2022(7): 50-55.
    [13] LI Q, LIAO X W, LIU M M, et al. Indoor localization based on CSI fingerprint by siamese convolution neural network[J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2021, 70(11): 12168-12173. DOI: 10.1109/TVT.2021.3107936
    [14] 张会清, 王宇桐. 基于堆叠稀疏自动编码器和SVM的CSI室内定位方法[J]. 北京工业大学学报, 2021, 47(12): 1321-1329.
    [15] 胡灏, 陈亮, 刘钊良, 等. 基于5G信号的室内用户行为感知[C]//第十三届中国卫星导航年会论文集—S09PNT体系与PNT新技术, 2022.
  • 加载中
图(9) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  69
  • HTML全文浏览量:  11
  • PDF下载量:  9
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2023-06-08
  • 网络出版日期:  2024-03-28

目录

    /

    返回文章
    返回