一种车载单元定位方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及智能交通技术领域，尤其是涉及一种车载单元定位方法、装置及 存储介质。


背景技术：

2.目前，随着etc(electronic toll collection)的应用推广，etc并行车道 越来越多，etc邻道干扰和跟车干扰问题突出，一直困扰着etc的发展。为了解决 etc邻道干扰和跟车干扰，出现了车载单元(obu)定位技术。车载单元定位技术 的原理是通过对多通道接收的阵列信号处理，然后通过空间平滑music算法对接 收信号的到达角进行(doa)估计，从而实现车载单元的定位。现有的车载单元定 位方法在采用music算法估计到达角时，需要对角度估计谱进行谱峰搜索，找出 估计谱中的最大值作为到达角，但是谱峰搜索的范围较大，需要计算每一个角度 的导向矢量，计算量大且复杂度高，导致车载单元定位的效率较低。


技术实现要素：

3.本发明提供一种车载单元定位方法、装置及存储介质，以解决现有的车载单 元定位方法需要计算每一个角度的导向矢量，计算量大且复杂度高，导致车载单 元定位的效率较低的技术问题。
4.本发明的一个实施例提供了一种车载单元定位方法，包括：
5.对原始信号数据进行特征值分解，获取所述原始信号数据的特征值排序；
6.根据所述特征值排序，采用求根music算法计算得到所述原始信号数据的估 计到达角；
7.采用重构接收信号算法对所述估计到达角进行修正，得到修正到达角；
8.根据所述修正到达角对车载单元进行定位。
9.进一步的，所述采用求根music算法计算得到所述原始信号数据的估计到达 角，包括：
10.根据所述特征值排序划分噪声子空间，根据所述噪声子空间定义多项式；
11.计算所述多项式的系数，并根据所述系数对所述多项式进行求根，得到单位 圆内最接近单位圆的n个根；
12.根据n个所述根计算得到n个估计到达角。
13.进一步的，所述采用重构接收信号算法对所述估计到达角进行修改，得到修 正到达角，包括：
14.以预设步长在所述估计到达角的预设角度范围内，构造每个角度的流型矩 阵；
15.对所述流型矩阵求伪逆函数得到重构信号；
16.获取所述重构信号对应的增益最大值，将所述增益最大值对应的角度作为修 正到达角。
17.进一步的，所述获取所述重构信号对应的增益最大值，包括：
18.计算所述重构信号的协方差矩阵，采用流型矩阵的伪逆函数对所述协方差矩 阵进行处理，得到新协方差矩阵；
19.根据所述协方差矩阵提取所述重构信号的增益值，获取所有所述增益值中的 增益最大值。
20.进一步的，所述对原始信号数据进行特征值分解，获取所述原始信号数据的 特征值排序，包括：
21.获取原始信号数据；
22.求解所述原始信号数据的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行特征值分解， 得到若干个特征值；
23.将若干个特征值按照预设排序方式进行排序，得到特征值排序。
24.本发明的一个实施例提供了一种车载单元定位装置，包括：
25.特征值排序模块，用于对原始信号数据进行特征值分解，获取所述原始信号 数据的特征值排序；
26.到达角估计模块，用于根据所述特征值排序，采用求根music算法计算得到 所述原始信号数据的估计到达角；
27.到达角修正模块，采用重构接收信号算法对所述估计到达角进行修正，得到 修正到达角；
28.车载单元定位模块，用于根据所述修正到达角对车载单元进行定位。
29.进一步的，所述到达角估计模块，具体用于：
30.根据所述特征值排序划分噪声子空间，根据所述噪声子空间定义多项式；
31.计算所述多项式的系数，并根据所述系数对所述多项式进行求根，得到单位 圆内最接近单位圆的n个根；
32.根据n个所述根计算得到n个估计到达角。
33.进一步的，所述到达角修正模块，具体用于：
34.以预设步长在所述估计到达角的预设角度范围内，构造每个角度的流型矩 阵；
35.对所述流型矩阵求伪逆函数得到重构信号；
36.获取所述重构信号对应的增益最大值，将所述增益最大值对应的角度作为修 正到达角。
37.进一步的，所述获取所述重构信号对应的增益最大值，包括：
38.计算所述重构信号的协方差矩阵，采用流型矩阵的伪逆函数对所述协方差矩 阵进行处理，得到新协方差矩阵；
39.根据所述协方差矩阵提取所述重构信号的增益值，获取所有所述增益值中的 增益最大值。
40.本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上 存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的车载单元定位 方法的步骤。
41.本发明实施例采用求根music算法计算得到原始信号数据的估计到达角，通 过求解n个信号源的根，并根据多项式的n个根计算得到估计到达角，无需计算 每个角度的导向
矢量，能够有效降低估计到达角的计算量和计算复杂度，从而能 够有效提高车载单元定位的效率。进一步的，本发明实施例采用重构接收信号算 法对估计到达角进行修改，无需通过计算每个角度的导向矢量来计算到达角，能 够有效降低角度估计的复杂度，从而能够进一步提高车载单元定位的效率。
附图说明
42.图1是本发明实施例提供的一种车载单元定位方法的流程示意图；
43.图2是本发明实施例提供的一种微带天线的结构示意图；
44.图3是本发明实施例提供的一种车载单元定位方法的步骤s1的流程示意图；
45.图4是本发明实施例提供的一种车载单元定位方法的步骤s2的流程示意图；
46.图5是本发明实施例提供的一种车载单元定位方法的步骤s3的流程示意图；
47.图6是本发明实施例提供的一种车载单元定位装置的结构示意图。
具体实施方式
48.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全 部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳 动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
49.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目 的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数 量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者 更多个该特征。在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两 个以上。
50.在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安 装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可 拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连， 也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通 技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
51.请参阅图1，本发明的一个实施例提供了一种车载单元定位方法，包括：
52.s1、对原始信号数据进行特征值分解，获取原始信号数据的特征值排序；
53.本发明实施例适用于如图2所示的定位天线阵列，其中，x、y方向定位微带 天线阵列均为阵元间距为1/2波长的线阵，且采用“十”字的布局方式。本发明 实施例分别对x方向和y方向的线阵进行运算。
54.在本发明实施例中，根据空间谱估计的数学模型将m个线阵阵元的n个接收 信号表示为：x(t)＝as(t) n(t)。
55.其中，x(t)＝[x1(t) x2(t)
ꢀ…ꢀ
xm(t)]
t
为阵列的m
×
1维快拍数据矢量，n(t)为阵 列的m
×
1维噪声数据矢量，s(t)为空间信号的n
×
1维矢量，a为空间阵列的m
×
n 维流型矩阵(导向矢量矩阵)，且a＝[a(θ1) a(θ2)
ꢀ…ꢀ
a(θn)]，其中θ1,θ2,
…
,θn为信 号源方向，导向矢量a(θi)＝[1 exp(-jβi)
ꢀ…ꢀ
exp[-jβi(m-1)]]
t
，i＝1,2,
…
,n，其中 βi＝2πdsin(θi)/λ，λ为信号波长，d是阵元间距为半波长，即βi＝πsin(θi)。
[0056]
s2、根据特征值排序，采用求根music算法计算得到原始信号数据的估计到 达角；
[0057]
s3、采用重构接收信号算法对估计到达角进行修正，得到修正到达角；
[0058]
s4、根据修正到达角对车载单元进行定位。
[0059]
本发明实施例采用求根music算法计算得到原始信号数据的估计到达角，通 过求解n个信号源的根，并根据多项式的n个根计算得到估计到达角，无需计算 每个角度的导向矢量，能够有效降低估计到达角的计算量和计算复杂度，从而能 够有效提高车载单元定位的效率。进一步的，本发明实施例采用重构接收信号算 法对估计到达角进行修改，无需通过计算每个角度的导向矢量来计算到达角，能 够有效降低角度估计的复杂度，从而能够进一步提高车载单元定位的效率。
[0060]
请参阅图3，在一个实施中，对原始信号数据进行特征值分解，获取原始信 号数据的特征值排序，包括：
[0061]
s11、获取原始信号数据；
[0062]
在一种具体的实施方式中，原始信号数据的表达式如下：
[0063]
x(t)＝as(t) n(t)
[0064]
其中，x(t)＝[x1(t) x2(t)
ꢀ…ꢀ
xm(t)]
t
为阵列的m
×
1维快拍数据矢量，n(t)为阵 列的m
×
1维噪声数据矢量，s(t)为空间信号的n
×
1维矢量，a为空间阵列的m
×
n 维流型矩阵(导向矢量矩阵)，且a＝[a(θ1) a(θ2)
ꢀ…ꢀ
a(θn)]，其中θ1,θ2,
…
,θn为信 号源方向，导向矢量a(θi)＝[1 exp(-jβi)
ꢀ…ꢀ
exp[-jβi(m-1)]]
t
，i＝1,2,
…
,n，其中 βi＝2πdsin(θi)/λ，λ为信号波长，d是阵元间距为半波长，即βi＝πsin(θi)。
[0065]
s12、求解原始信号数据的协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解，得 到若干个特征值，对协方差矩阵进行特征分解得到若干个特征值；
[0066]
本发明实施例求解原始信号数据的协方差矩阵为：
[0067]rx
＝e[x(t)xh(t)]＝ar
sah
rn[0068]
s13、将若干个特征值按照预设排序方式进行排序，得到特征值排序。
[0069]
本发明实施例以由大到小的排序方式对特征值进行排序，得到特征值排序。
[0070]
请参阅图4，在一个实施中，采用求根music算法计算得到所述原始信号数 据的估计到达角，包括：
[0071]
s21、根据特征值排序划分噪声子空间，根据噪声子空间定义多项式；
[0072]
s22、计算多项式的系数，并根据系数对多项式进行求根，得到单位圆内最 接近单位圆的n个根；
[0073]
s23、根据n个根计算得到n个估计到达角。
[0074]
本发明实施例采用求根music算法求得n个接近与单位圆上的根，即可估算 得到n个估计到达角。其中，对于等距均匀线阵，估计到达角的表达式为：
[0075]
本发明实施例通过构造多项式并求解多项式的根的方式得到n个估计到达 角，通过求解n个信号源的根，并根据多项式的n个根计算得到估计到达角，无 需计算每个角度的导向矢量，能够有效降低估计到达角的计算量和计算复杂度， 从而能够有效提高车载单元定位的效率。
[0076]
请参阅图5，在一个实施中，采用重构接收信号算法对估计到达角进行修改， 得到修正到达角，包括：
[0077]
s31、以预设步长在估计到达角的预设角度范围内，构造每个角度的流型矩 阵；
[0078]
在一个实施方式中，以0.5为步长在估计到达角
±5°
的角度范围内进行信 号搜寻，对范围内的每个角度构造对应的流型矩阵。
[0079]
可选地，步长可以根据需要进行设置，例如步长可以为0.3-0.8。预设角度 范围可以根据需要进行调整，可以为
±
3、
±8°
等。
[0080]
在一个实施方式中，流型矩阵的一种表达式为：
[0081][0082]
其中，为导向矢量，为导向矢量，为估计到达角。
[0083]
s32、对流型矩阵求伪逆函数得到重构信号；
[0084]
对流型矩阵求伪逆函数：
[0085]
在接收信号表达式的两边同时乘以伪逆函数得到表达式： 在估计到达角没有误差的情况下，伪逆函数可以消 除式子右边的流型矩阵，从而得到重构信号
[0086]
s33、获取重构信号对应的增益最大值，将增益最大值对应的角度作为修正 到达角。
[0087]
本发明实施通过求解重构信号，并获取重构信号对应的增益最大值，将增益 最大值对应的角度作为修正到达角，能够有效提高定位的精度，且更能满足实际 工程应用的需求。
[0088]
在一个实施中，获取重构信号对应的增益最大值，包括：
[0089]
计算重构信号的协方差矩阵，采用流型矩阵的伪逆函数对协方差矩阵进行处 理，得到新协方差矩阵；
[0090]
根据协方差矩阵提取重构信号的增益值，获取所有增益值中的增益最大值。
[0091]
在本发明实施例中，增益值的一种表达式为：
[0092][0093]
其中，的对角位置为重构的n个信号源的模值平方，[]
*
代表取共轭。
[0094]
实施本发明实施例，具有以下有益效果：
[0095]
本发明实施例采用求根music算法计算得到原始信号数据的估计到达角，通 过求解n个信号源的根，并根据多项式的n个根计算得到估计到达角，无需计算 每个角度的导向矢量，能够有效降低估计到达角的计算量和计算复杂度，从而能 够有效提高车载单元定位的效率。进一步的，本发明实施例采用重构接收信号算 法对估计到达角进行修改，无需通
过计算每个角度的导向矢量来计算到达角，能 够有效降低角度估计的复杂度，从而能够进一步提高车载单元定位的效率。
[0096]
请参阅图6，基于与上述实施例相同的技术构思，本发明的一个实施例提供 了一种车载单元定位装置，包括：
[0097]
特征值排序模块10，用于对原始信号数据进行特征值分解，获取原始信号数 据的特征值排序；
[0098]
到达角估计模块20，用于根据特征值排序，采用求根music算法计算得到原 始信号数据的估计到达角；
[0099]
到达角修正模块30，采用重构接收信号算法对估计到达角进行修正，得到修 正到达角；
[0100]
车载单元定位模块40，用于根据修正到达角对车载单元进行定位。
[0101]
在一个实施中，到达角估计模块20，具体用于：
[0102]
根据特征值排序划分噪声子空间，根据噪声子空间定义多项式；
[0103]
计算多项式的系数，并根据系数对多项式进行求根，得到单位圆内最接近单 位圆的n个根；
[0104]
根据n个根计算得到n个估计到达角。
[0105]
在一个实施中，到达角修正模块30，具体用于：
[0106]
以预设步长在估计到达角的预设角度范围内，构造每个角度的流型矩阵；
[0107]
对流型矩阵求伪逆函数得到重构信号；
[0108]
获取重构信号对应的增益最大值，将增益最大值对应的角度作为修正到达 角。
[0109]
在一个实施中，获取重构信号对应的增益最大值，包括：
[0110]
计算重构信号的协方差矩阵，采用流型矩阵的伪逆函数对协方差矩阵进行处 理，得到新协方差矩阵；
[0111]
根据协方差矩阵提取重构信号的增益值，获取所有增益值中的增益最大值。
[0112]
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储 有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的车载单元定位方法的步 骤。
[0113]
在一个实施例中，特征值排序模块10，具体用于：获取原始信号数据；
[0114]
求解所述原始信号数据的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行特征值分解， 得到若干个特征值；
[0115]
将若干个特征值按照预设排序方式进行排序，得到特征值排序。
[0116]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术 人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改 进和润饰也视为本发明的保护范围。