[发明专利]基于多槽区分的隧道中列车定位方法、装置及系统

说明书

本申请提供一种基于多槽区分的隧道中列车定位方法、装置及系统，方法包括：获取当前接收信号的所有子载波的漏缆信道矩阵，接收信号由在隧道中运行的列车上的接收机自漏缆接收到；构建基于漏缆上孔槽的伪谱以根据该伪谱得到接收机的位置估计值，并根据该位置估计值确定当前距接收机最近的目标孔槽的编号；根据目标孔槽的编号和漏缆信道矩阵对接收信号进行孔间干扰消除处理，仅保留接收信号中的目标孔槽的信号，以基于该目标孔槽的信号对列车进行定位。本申请具有较高的时延分辨能力，能够准确估计出接收机的位置，能够有效降低来自漏缆中其他孔的信号对来自与列车接收机最近的孔信号的干扰，进而能够有效提高隧道中列车定位的精确性。

技术领域

本申请涉及列车定位技术领域，尤其涉及基于多槽区分的隧道中列车定位方法、装置及系统。

背景技术

隧道场景下的定位系统常常还需要借助漏泄同轴电缆(Leaky Coaxial Cable，LCX)将无线信号均匀播发到环境内部。漏泄同轴电缆通常简称为漏缆，与分立式天线相比，其无线电波覆盖更均匀，目前已广泛用于隧道、矿山、铁路和走廊等封闭区域的无线通信。同时，泄露电缆具有安装简单、信号覆盖均匀、总体造价低等优点，在室内、地铁、隧道等地下场景铺设漏缆，能够实现如WIFI、移动通信网络信号等无线信号的全域覆盖，进而实现位置检测服务。

漏缆的结构如图1所示，漏缆上分布了大量具有周期性的孔槽，以间距d排列。无线信号在LCX内传输的过程中可通过孔槽均匀播发于隧道内部环境。而接收机在接收信号的过程中会同时接收到来自多个孔槽的信号，并且来自不同孔槽的信号是高度耦合的，因此需要很高的时域分辨率才能实现信号的相互分离。MUSIC(Multiple SignalClassification)算法，即多信号分类算法，是一种基于子空间分解的算法，它利用信号子空间和噪声子空间的正交性，构建空间谱函数，通过谱峰搜索，估计信号的参数。利用MUSIC算法能够实现来自不同孔槽的信号分离。

然而，MUSIC算法是一种高分辨率频率/时延估计方法，但当漏缆中的孔间距离d较小时，不同孔槽间时延差异减小，传统的MUSIC算法时延分辨力不足，可能导致时延估计错误，进而影响定位性能。以及，通常情况在基于漏缆的列车定位过程中，我们仅关注来自距离接收机最近的孔槽信号，而接收机往往会同时接收到来自多个孔槽的信号。并且传统的漏缆定位算法忽略了孔间干扰的问题，未能及时将来自非其他孔槽的信号剔除，因此定位结果较为粗糙。

因此，亟需设计一种能够提高隧道场景下的列车定位的时延分辨力以及定位精度的方法。

发明内容

鉴于此，本申请实施例提供了基于多槽区分的隧道中列车定位方法、装置及系统，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

本申请的一个方面提供了一种基于多槽区分的隧道中列车定位方法，包括：

获取当前接收信号的所有子载波的漏缆信道矩阵，其中，所述接收信号由在隧道中运行的列车上的接收机自漏缆接收到；

构建基于所述漏缆上孔槽的伪谱以根据该伪谱得到所述接收机的位置估计值，并根据该位置估计值确定当前距所述接收机最近的目标孔槽的编号；

根据所述目标孔槽的编号和所述漏缆信道矩阵对所述接收信号进行孔间干扰消除处理，仅保留所述接收信号中的所述目标孔槽的信号，以基于该目标孔槽的信号对所述列车进行定位。

在本申请的一些实施例中，所述获取当前接收信号的所有子载波的漏缆信道矩阵，包括：

确定所述接收机收到的所述接收信号的子载波、基站自所述漏缆发出的发送信号的子载波、噪声向量和子载波信道矩阵之间的对应关系；

根据接收天线响应向量、信道损耗和时延对所述子载波信道矩阵进行划分，以确定所述子载波信道矩阵对应的关系参数，其中，所述关系参数包括：所述接收机的位置参数和运行速度参数；