《VANET中基於RSS與DOA的融合魯棒定位技術研究》是依託上海交通大學，由路冠平擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：VANET中基於RSS與DOA的融合魯棒定位技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：路冠平
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
VANET在高速移動的環境中為節點提供高緊急性服務，魯棒、精確的定位技術是VANET正常運轉的基礎。由於移動通信信號的泛在性，基於移動通信的VANET有廣闊的前景。未來行動網路中的多天線與異構的網路架構，使信號到達角與能量成為容易獲取的信息。基於能量與到達角融合的主動單點定位技術具有較大的潛力。但使用能量與到達角融合的定位方案，存在著幾個技術挑戰。首先，VANET節點在高速移動時，在接收端多個用戶疊加後形成的時間選擇性衰落，會導致感知發現信號出現頻偏和多用戶干擾，進而影響能量檢測結果；其次，導頻資源受限的天線設計使DOA精度無法達到定位要求。據此，本申請擬開展技術：（1）能量與DOA融合的定位與跟蹤技術；（2）兼容OFDM、抗都卜勒的CB-FMT波形設計及能量檢測信號設計技術；（3）基於稀疏天線陣列的高精度DOA算法，以保證定位精度達到系統的要求。
結題摘要
車載自組網（VANET）在高速移動的環境中為節點提供定位、通信服務。其場景的特點包括傳輸環境複雜多變、終端運算能力受限、網路環境複雜等。同時，下一代移動通信網路的關鍵技術包括Massive MIMO、信道非正交接入、網路快取等。要將這些新技術套用於車聯網中，就必須解決其中基礎性問題和套用問題。因此，本項目的主要研究內容包括：（1）波性設計方面，本課題研究了基於並行調製解調的上行和下行濾波多音調製（FMT）波形、變頻寬的VSB-CB-FMT、非正交接入等波形技術，及其在定位中的套用。其中，本項目獲得了上行、下行、定位中的時域、頻域調製解調基帶技術的方案，並展示了VSB-CB-FMT獨特的適應各種環境的能力。本研究還覆蓋了NOMA波形設計技術，包括使用全量CSI信息對NOMA進行解調。該算法取得了比前人方案更好的解調性能。（2）能量檢測、定位和網路傳輸方面，本課題研究了大規模天線中的能量感知技術，在大規模天線中，隨著天線數的增加，採樣點數與天線數之比越來越小。本文得到在大規模天線場景下接收信號數與天線數之比有限時的特徵值性質，並得到與蒙特卡洛仿真一致的理論結論。此外，本課題還構造了複雜網路中利用網路cache進行傳輸的技術並分析其性能。（3）高精度角度定位方面，本課題在大規模天線角度感知算法中，充分利用大規模天線的信號特徵和相關矩陣的數學特徵，提出使用分散式PCA算法進行信號維度壓縮的方法，使系統在可承受複雜度下能夠節省傳輸頻寬，提高傳輸效率。其角度辨別性能與傳統非壓縮算法相同，該技術展示了良好的套用於大規模天線信號壓縮的潛力。該項目為下一代通信車聯網套用提供了波形建議、能量感知關鍵算法、網路cache設計算法、信號壓縮和高精度定位算法。其中，本課題在大規模天線場景中基於對數似然比的能量檢測問題中，解決了信號-噪聲矩陣特徵值分布問題和能量檢測檢測值分布問題，既具有理論價值，又為未來的算法設計提供了支撐。
