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摘要：针对城市峡谷以及室内环境，卫星信号强度大幅降低，导致定位精度不能满足需求以及在室内环境下需要联合多个射频单元才能进行定位的问题，提出一种基于信道图谱的 5G+北斗融合定位方法，在室内环境下，将位置信息与信道特征直接进行关联，将信道特征以图像的方式进行展现，将定位的问题转化为图像识别的问题，采用3D卷积神经网络将信道图像和位置信息关联起来，在室外环境下将 5G定位与北斗定位进行融合，采用最小二乘拟合算法来处理测量数据，建立北斗+5G联合定位模型，实现联合定位。
关键词：北斗；卷积神经网络；信道图谱；图像识别；室内定位
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2023.11.007
概述
近年来，随着科技的不断进步，人们对导航定位的要求越来越高，促使导航定位技术不断革新。然而在很多场景下，传统的卫星定位技术并不能很好地解决定位问题，包括精度要求不满足、定位结果不连续、定位时间过长，同时在定位过程中常会受到信号干扰、地形遮挡、多径效应等，尤其是在城市峡谷中，卫星信号强度会大幅降低，从而导致定位精度会受到影响，不能满足特殊情况下的定位需求。当可见卫星数不足，难以得到定位结果时，在测试区域内部署定位 5G 基站，利用 5G 定位技术同卫星定位技术相结合进行联合定位是一种有效的解决途径。
目前 5G 现网设备进行定位的方式有基于时间或者基于角度的方法，在进行时间估计时，会引入相位误差，需要联合多个射频单元采用上行到达时间差（UTDOA）进行定位，这种定位方法需要射频单元之间严格同步，因此需要在设备上电之前进行校正。另外一种是基于AOA的方式进行定位，这种方法在室内射频单元只有 2 通道时，无法完成角度估计解算。同时现有的基于5G和北斗融合定位技术主要有2种，一种是建立北斗地基参考网络，由5G基站广播差分数据给用户终端，从而提高定位的精度，但是这种定位方式同样需要用户终端搜到足够的星才能进行定位，当可见卫星数不足时依然无法定位，另外一种是采用GNSS/5G 紧组合融合定位方法，这种方法是研究 5G毫米波与GNSS融合定位模型，毫米波基站需要与用户处于可视环境下才能正常通信，如果处于非可视环境下定位误差会很大，而且，目前毫米波基站没有商用，实施起来有一定的困难。
基于此，本文提出的一种基于信道图谱的5G与北斗融合定位方法，首先在室内环境下采用基于信道图谱的 5G 定位方法，把定位问题转化为图像识别问题，不需要对角度或者时间进行估计。其次针对室外城市高楼林立的场景，由于建筑物等遮挡导致的非视距信号也会使卫星导航系统可靠性下降甚至失效，将5G定位与北斗定位进行融合，可以弥补北斗在室内及遮挡条件下定位性能的不足。
