VANET中基于RSS与DOA的融合鲁棒定位技术研究

VANET could provide active safety, emergency rescue services of high urgency for nodes in high-speed mobile environment. Robust and precise positioning technology is the basis for the normal operation of VANET. Mobile communication signal will be ubiquitous in the future, and mobile network based VANET will be quite attractive. It is found that the DOA and RSS combined positioning method has large potential effect for VANET. Furthermore, the direction of arrival and received signal strength is easy to obtain because of the antenna array equipped by UE. So the research on DOA and RSS will be valuable. The DOA and RSS combined method has several technical challenges. First, VANET nodes move at high speed, the combined signal from several nodes will format a complex time fading channel, which will lead to the frequency offset and multi-user interference in beacon signal, thereby affecting the signal strength test; Second, pilot resource-constrained antenna DOA design leads to a DOA with low resolution which affects the positioning accuracy. Accordingly, this study will concentrates on the following technologies: 1) CB-FMT waveform design, which is compatible with OFDM but have better tolerance on Doppler; 2) high precision DOA algorithm based on sparse antenna array; 3) RSS and DOA combined positioning and tracking technology. The object is to ensure the positioning system could support the VANET usage.

VANET在高速移动的环境中为节点提供高紧急性服务，鲁棒、精确的定位技术是VANET正常运转的基础。由于移动通信信号的泛在性，基于移动通信的VANET有广阔的前景。未来移动网络中的多天线与异构的网络架构，使信号到达角与能量成为容易获取的信息。基于能量与到达角融合的主动单点定位技术具有较大的潜力。但使用能量与到达角融合的定位方案，存在着几个技术挑战。首先，VANET节点在高速移动时，在接收端多个用户叠加后形成的时间选择性衰落，会导致感知发现信号出现频偏和多用户干扰，进而影响能量检测结果；其次，导频资源受限的天线设计使DOA精度无法达到定位要求。据此，本申请拟开展技术：1）能量与DOA融合的定位与跟踪技术；2）兼容OFDM、抗多普勒的CB-FMT波形设计及能量检测信号设计技术；3）基于稀疏天线阵列的高精度DOA算法，以保证定位精度达到系统的要求。

车载自组网（VANET）在高速移动的环境中为节点提供定位、通信服务。其场景的特点包括传输环境复杂多变、终端运算能力受限、网络环境复杂等。同时，下一代移动通信网络的关键技术包括Massive MIMO、信道非正交接入、网络缓存等。要将这些新技术应用于车联网中，就必须解决其中基础性问题和应用问题。因此，本项目的主要研究内容包括：1）波性设计方面，本课题研究了基于并行调制解调的上行和下行滤波多音调制（FMT）波形、变带宽的VSB-CB-FMT、非正交接入等波形技术，及其在定位中的应用。其中，本项目获得了上行、下行、定位中的时域、频域调制解调基带技术的方案，并展示了VSB-CB-FMT独特的适应各种环境的能力。本研究还覆盖了NOMA波形设计技术，包括使用全量CSI信息对NOMA进行解调。该算法取得了比前人方案更好的解调性能。2）能量检测、定位和网络传输方面，本课题研究了大规模天线中的能量感知技术，在大规模天线中，随着天线数的增加，采样点数与天线数之比越来越小。本文得到在大规模天线场景下接收信号数与天线数之比有限时的特征值性质，并得到与蒙特卡洛仿真一致的理论结论。此外，本课题还构造了复杂网络中利用网络cache进行传输的技术并分析其性能。3）高精度角度定位方面，本课题在大规模天线角度感知算法中，充分利用大规模天线的信号特征和相关矩阵的数学特征，提出使用分布式PCA算法进行信号维度压缩的方法，使系统在可承受复杂度下能够节省传输带宽，提高传输效率。其角度辨别性能与传统非压缩算法相同，该技术展示了良好的应用于大规模天线信号压缩的潜力。该项目为下一代通信车联网应用提供了波形建议、能量感知关键算法、网络cache设计算法、信号压缩和高精度定位算法。其中，本课题在大规模天线场景中基于对数似然比的能量检测问题中，解决了信号-噪声矩阵特征值分布问题和能量检测检测值分布问题，既具有理论价值，又为未来的算法设计提供了支撑。