面向5G端到端的协同定位技术研究

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第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)可以基于端到端(Device-to-device,D2D)通信实现终端间低时延、高可靠、高吞吐的信息交互,同时有效保证数据的私密性。随着智能交通、智慧农业和工业物联网的不断发展,用户的定位需求不断提升,面向5G-D2D通信网络的用户间协同定位技术将是5G定位的重要发展方向之一。然而,在实际应用中,用户间协同定位技术面临着诸多挑战,比如相邻用户密度和分布情况对定位性能和通信性能的影响等。本文围绕协同定位技术在D2D协议架构下的实际问题展开研究,主要研究内容和创新点如下:(1)针对不同定位业务的协同定位服务质量保障问题,设计了保障协同定位服务质量的路由协议。首先详细阐述了协同定位技术中定位服务质量参数和相关的通信服务质量参数含义。由于路由协议对响应时间的约束,结合分布式协同定位的特点,设计了保障协同定位服务质量的路由协议。NS3仿真结果显示,所设计的路由协议较其他路由协议具有更短的路由组建时延,为0.33秒。同时为保障不同定位服务对响应时间的要求,对协助用户定位的节点个数提出要求。(2)针对动态网络中密集节点环境下通信开销大的问题,提出了基于进化重叠联盟博弈的协同定位算法。由于实际网络对链路数量的限制和动态网络中频繁变化的拓扑结构,引入进化博弈联盟的思想。进而根据协同定位技术的特点,提出进化联盟重叠博弈理论,并设计了基于进化联盟重叠博弈的协同定位算法。仿真结果显示,所提出的协同定位算法可以在保证用户定位精度优于1米的情况下有效降低80%的通信开销。(3)针对动态网络中稀疏节点环境下定位精度差的问题,提出了基于量子粒子群双向长短时记忆网络的协同定位算法。由于稀疏的邻居节点严重影响协同定位算法的定位精度,用户使用深度学习方法,融合定位节点自身传感器的信息与历史定位结果,获得当前和未来一段时间的位置信息。仿真结果表明,基于量子粒子群双向长短时记忆网络的协同定位算法能够有效保障稀疏节点环境下优于0.5米的定位精度。(4)依托现有5G-D2D协议架构,搭建面向5G-D2D的协同定位系统的协议框架。结合本文提出的基于进化重叠联盟博弈和基于量子粒子群双向长短时记忆网络的协同定位技术,详细阐述和分析定位服务层、路由分发层和信息感知层的功能和设计原理。最后依托“北斗+自组网联合定位终端”,验证了D2D协同定位系统的基本功能,为用户提供精确的位置信息。综上,通过本文的研究工作,为实现精准的5G-D2D的网络节点间协同定位提供了一定的理论参考,有望在车联网、自动驾驶等领域率先开展5G-D2D的网络节点间协同定位技术的工程应用。
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