【摘 要】
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作为第五代移动通信(5th Generation Mobile Communication,5G)的重要技术,设备到设备(Device-to-Device,D2D)可以在不依赖基站的情况下实现终端之间的通信,这为设备间的协作定位创造了便利条件。D2D技术具备超高的数据传输速率、超大规模的设备接入能力和极低的网络时延。因此,D2D技术在物联网(Internet of Things,IoT)、应急通信
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作为第五代移动通信(5th Generation Mobile Communication,5G)的重要技术,设备到设备(Device-to-Device,D2D)可以在不依赖基站的情况下实现终端之间的通信,这为设备间的协作定位创造了便利条件。D2D技术具备超高的数据传输速率、超大规模的设备接入能力和极低的网络时延。因此,D2D技术在物联网(Internet of Things,IoT)、应急通信、交通出行等领域的应用前景非常广阔。然而,D2D通信所采用的信号频率高、绕射能力差,信号的非视距(Non Line of Sight,NLoS)传播会导致设备间的测距信息十分稀疏,此时传统的定位方法将无法满足所有设备的定位需求。基于此,本文将稀疏测距分为测距信息较少和测距信息缺失两种情况,并分别提出了基于欧式距离矩阵补全的D2D定位方法和基于岭回归极限学习机的D2D定位方法,其主要内容如下:在基于欧式距离矩阵补全的D2D定位方法中,首先,介绍了基于增广拉格朗日乘子法的奇异值阈值(Augmented Lagrange Multiplier Method-based Singular Value Thresholding,ALMM-SVT)算法,并应用ALMM-SVT对缺失的欧氏距离矩阵进行补全;其次,基于多维尺度变换对恢复出的欧式距离矩阵进行降维,获取所有节点的相对位置;再次,利用普氏分析法对锚节点(Anchor Node,AN)的相对位置和绝对位置进行分析,获得位置转换关系。最后,根据位置转换关系计算未知节点(Unknown Node,UN)的绝对位置。在基于岭回归极限学习机的D2D定位方法中,首先,根据节点间的跳数信息和参考节点(Reference Node,RN)的位置坐标构建初始跳数位置指纹数据库;其次,基于模糊粗糙理论评估每个AN的重要性,对冗余的AN进行筛除,获取精简的跳数位置指纹数据库;再次,基于岭回归极限学习机构建节点间的定位模型;最后,利用定位模型实现UN位置的估计。实验结果表明,在稀疏测距条件下,论文提出的D2D定位方法与其他现有定位方法相比不仅具有更高的定位精度,还表现出了更强的鲁棒性。
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