【摘 要】
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基于基站波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计的车辆定位是车联网（Internet of Vehicles,IOV）领域近年来的研究热点之一,具有重要的应用前景和巨大的潜在商业价值。和目前广泛使用的基于全球定位系统（Global Positioning System,GPS）的定位技术相比,基于DOA估计的车辆定位在定位精度和定位连续性方面可以获得显著优势。特别地,随着5
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基于基站波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计的车辆定位是车联网（Internet of Vehicles,IOV）领域近年来的研究热点之一,具有重要的应用前景和巨大的潜在商业价值。和目前广泛使用的基于全球定位系统（Global Positioning System,GPS）的定位技术相比,基于DOA估计的车辆定位在定位精度和定位连续性方面可以获得显著优势。特别地,随着5G基站和大规模多输入输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）阵列的广泛部署,基于DOA估计的车辆定位有望突破亚米级甚至是更高精度的定位水平。然而现有基于DOA估计的车辆定位方法在大规模阵列下应用时大多无法有效平衡估计精度和计算复杂度。为了解决这一问题,本文针对大规模阵列下的DOA估计算法和相关车辆定位技术进行了创新性研究。主要研究内容及创新点如下:首先,对现有基于DOA估计的车辆定位算法进行了深入分析,并进行了相关的理论推导和计算机仿真验证。通过仿真结果发现算法不仅计算复杂度较高,而且在低信噪比和小样本情况下会出现较为严重的性能衰退（Performance break down）现象,这使得算法在定位精度和复杂度方面尚无法充分满足实际车联网下的车辆定位需求。其次,考虑阵列天线间的互耦影响,提出了一种基于增强样本协方差矩阵的实值DOA估计新算法。该算法首先通过内在机制消除未知互耦的影响并同时将样本协方差矩阵转变为复Toeplitz结构,然后利用线性收缩技术结合RBLW估计器来对样本协方差矩阵进行增强,最后通过酉变换并结合实值MUSIC算法获得改进的DOA估计结果。通过仿真实验证明了所提算法的有效性和高效性。最后,基于提出的实值MUSIC算法,设计了一种基于多基站协作的车辆辅助定位方法,其核心是获得多基站的DOA信息后通过三角定位法获得稳健的车辆位置信息。仿真实验表明,所设计的车辆辅助定位方法在大规模阵列天线下可以获得亚米级甚至是厘米级的定位精度,满足车联网车辆定位的要求。
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