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5G移动通信系统中协作定位技术展望
摘要：本文首先概述了无线定位技术，接着分析了协作定位技术在蜂协调技术不能直接扩展到移动网络，因为移动网络经常受到阴影效应、移动终端移动性、基本通信设施或多个空气接II的影响。5g移动通信系统是无线系统的异构系统，克服了当今无线网络的异构性，为协作提供了强有力的支持。
2协作定位技术在蜂窝网中的应用

利用协作信息实现单基站定位，改善定位过程中多径效应和NLOS环境造成的精度误差,是蜂窝网络协作定位技术的主要应用之一。但要求在基站增加高精度智能阵列天线等设备。利用数据融合技术，将Adhoe短距离通信和蜂窝网络长距离通信获得的移动终端之间的协作信息用于简单的组合加权，证明协作信息的引入提高了定位精度。但在多径效应影响下误差较人时，定位精度下降较快。
多路径坏境卞的迭代协调定位算法证明协调信息有助于提高定位精度。但是，该算法没有考虑移动终端处于无视距环境中时可能出现的不连续性误差的影响，从而人人降低了定位精度。Fan均衡器建议将单站TOA/AOA的数据与GIS信息结合起来进行非视距检测。NLOS环境卜的移动通信有助于共同定位，方法是在眼睛坏境中选择移动通信，并使用迭代算法提高定位精度。在NIOS坏境中，事实证明，多终端协作算法比传统算法定位得更精确。当协作终端的数量为8,远程终端的数量为5时，该算法将搜索误差小于90米的可能性从53增加到98o

定位多个基站时，主要通过利用端点之间的协作信息，减少空间需求，提高定位精度，提高定位系统的稳定性，实现协作。设备重组很少发生，但设备之间的同步程度很高。
35G中与协作定位相关的技术

微波可提供高数据传输速率和低延迟。这是一项技术，可提高5g网络中的位置性能。mm轴通信根据其非常人的信号带宽分隔多用途组件。为了减少高频率造成的高信号损失，形成了亳米波方向细胞，准确地接收AOA,同时降低了信号干扰的危险。在5G网络中，研究了mm波技术对位置精度的影响，发现误差极限对向上和向下导向天线的数量具有•不同的比例因子。另外，如果室外环境中存在视线路径，引入亳米波技术可以提高非视线路径下的定位效果。提出了一种基于人工神经网络的能量检测阈值选择算法，研究结果表明该算法在亳米波波形下具有较高的定位性能。

超密集网络主要在热点部署micro/pico/femto等小型基站，以满足5G网络的区域覆盖和容量需求。除了高覆盖和人容量之外，高密度蜂窝单元可以极人地提高用户设备的定位性能。这项技术可以用在一些相对成熟的定位方法中，会发现这项技术会提高定位性能。例如,在基于小区id的方法中，较小的小区单元将减少定位误差。对于基于距离的定位方法，基站的高密度部署提高了视线转移的可能性，从而提高了位置相关测量的精度，如AOA和到达时间。通过共同定位功能，可以确定离欧盟最近的三个基站之间的距离，并统计估计欧盟的位置。但是，对于基于时间的方法，重要的是要注意多个基站的时钟同步，以最人限度地减少位置误差。

犬型MIM0系统是一种多用户mimO(muMIMO)系统