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【摘要】 卫星定位受限于卫星信号室内覆盖能力弱，一般在室内环境下无法工作。而基于运营商移动通信网络基站的定位技术以及基于WiFi的无线定位技术精度一般较低，通常为3-10米。这样的定位精度对于一些室内应用如5G赋能工业物联网等应用场景还远不够，需将室内无线定位精准度提升至分米级、厘米级。本文分析和对比了现有室内定位方案，提出5G NR高精度定位系统设计方案。基于人工智能实现室内复杂时变环境下实时无线信道估计，为实时定位提供基础支撑，利用5G NR OFDM波形特征降低室内多径对定位精度的干扰，最后，采用时间反演理论完成时空聚焦，可支持室内多目标厘米级高精度室内实时定位。
【关键词】 室内定位 5G NR 高精度 人工智能 时间反演
Design of the 5G NR high precision indoor positioning system
Liu Ming，Li Tingting， Chen Liuwei*
（The 7th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation， GuangZhou 510310， China）
Abstract：Subjected to the weak coverage ability， Satellite positioning is not available indoors. The positioning technology based on base station of operators and WiFi has low accuracy， which is 3-10m. Such positioning accuracy is not enough for some indoor applications such as 5G enabled industrial Internet of things and other application scenarios， and it needs to be further improved to centimeter level. This paper analyzes and compares the existing indoor positioning schemes， and puts forward the design scheme of the 5G NR high-precision positioning system. Based on artificial intelligence， real-time wireless channel estimation in indoor complex time-varying environment is realized to provide basic support for real-time positioning. The characteristics of the 5G NR OFDM waveform is used to reduce the interference of indoor multipath on positioning accuracy. Finally， time inversion theory is used to complete space-time focusing， which can support indoor multi-target centimeter level high-precision real-time indoor positioning.
Key words：Indoor positioning; 5G NR; high-precision; artificial intelligence; time reversal.
引言：
5G時代带来的万物互联需求对室内定位的市场需求将起到极大的推动作用，5G时代将是以室内定位技术为基础的位置服务物联网在市场挑战下取得突破的重要机遇。5G可以获得手机和基站之间的信号传输时间以及手机相对基站的方位。从精度方面来说，5G的大带宽特性正好弥补了蓝牙等现有窄带定位技术在高定位精度的空白。随着5G+建设的不断深入，新的场景对定位精度和实时性要求更高，对新的亚米级更高精度室内定位技术需求愈发迫切。在智慧城市、智能制造等5G落地应用过程中，室内高精度定位技术将扮演越来越重要的角色。
一、室内定位技术概述
1.1 室内定位技术发展
上世纪90年代，美国AT&T研究室提出了基于红外的室内定位系统—Active Badge，在实验室环境下验证了室内定位的可行性，但受限于红外的传输机理，存在定位距离较近，定位角度小等问题。随后，微软公司采用微波开展了无线电定位的试验研究，利用射频信号强度进行定位。
进入二十一世纪后，室内定位技术快速发展。加利福尼亚大学综合考虑了达时间与射频信号强度，利用两维信息实现定位。2006年，北京航空航天大学利用设计了新的Weyes定位系统，大大提升了定位精度。2011年，北京邮电大学提出了TC-OFDM系统，可实现3米的水平定位精度。随着信息技术不断发展，苹果公司于2013年推出了基于蓝牙4.0的iBeacon室内定位技术，进一步扩展了无线室内定位的应用。近年来，随着移动通信和互联网应用的快速发展，基于无线电的室内定位技术已逐渐成为学术界、工业界的研究热点[1][2]。随着通信技术的演进和用户行为习惯的改变，室内成为移动数据业务量新的增长点，机构预测，5G时代室内网络将承载全部业务量的80%以上。未来，无线室内定位技术将成为运营商的核心竞争力，为用户提供更优质且丰富的移动网络及互联网应用。 1.2 现有技术对比
1.超宽带（UWB）室内定位技术
UWB无线定位技术可提供相对精准的定位精度，具有功耗低、抗多径效果好等优点[3]。由于其传输带宽大，传输速率上限可达 1Gbps。但存在建设成本高，复杂度高等问题。
2.射频识别（RFID）技术
RFID技术基于电磁感应原理，使用无线电激活无线标签，完成近距离的信息交互。RFID的覆盖距离一般较近，从几厘米到十几米[4][5]。其典型应用主要基于人员考勤系统的拓展， RFID 主要用来对区域内的人员进行辨识，仅能粗粒度的定位人员位置，无法支持人员移动的实时跟踪，此外，RFID定位技术没有标准网络体系支撑。
3. WI-FI 技术
Wi-Fi 定位一般通过局域网覆盖范围内部署无线接入节点，检测被定位 Wi-Fi 设备的电磁信号特征，结合无线接入网络的拓扑结构，确定被定位 Wi-Fi 设备的位置坐标[6]。Wi-Fi 定位技术可基于现有无线设备和标准实现定位功能。Wi-Fi 定位精度低于UWB定位技术，由于基于标准开放网络，其安全性较差。
4.蓝牙室内定位技术
其具体定位原理是基于RSSI信号强度定位，首先在区域内铺设蓝牙信标，由 Beacon 发射信号，蓝牙设备接收信号并反馈，当设备进入范围内时，估算系统中各蓝牙设备之间的距离。通过这种技术，定位系统在确定特定设备的位置时，精确度可达到米级[7]。蓝牙定位技术存在的主要问题包括：稳定性低，蓝牙设备在复杂电磁环境下易受到干扰，此外，蓝牙设备受限于功耗，其覆盖范围小。
5. 超声波室内定位技术
超声波定位通常采用反射测距法。系统一般包含主测距器和电子标签，主测距器通常位于移动载体上，而各电子标签则固定布置于室内[8]。超声波定位步骤如下：首先，各个电子标签接收来自上位机的同频信号，再将同频信号反射传输给主测距器，根据到达时间、信号能量等维度的信息可以获得主测距器与各电子标签的间距，通过计算得到定位坐标。
二、应用领域
随着通信技术的演进和用户行为习惯的改变，室内成为移动数据业务量新的增长点，研究机构预测，5G时代室内网络将承载全部业务量的80%以上。在5G时代，如何为用户提供增量、优质、丰富的移动应用，将成为运营商重点关注的问题[1]。
伴随着5G网络建设，业务种类持续增加，行业边界不断扩展，如何与行业伙伴合作，为移动用户提供更便捷丰富的线上应用是运营商面临的重要议题。人工智能和物联网技术发展，促使基于位置服务（LBS）的行业应用，如室内导航、智慧商业、智能停车、智能办公、智慧仓储等增值业务需求迅速增长。融合运营商网络、室内定位技术以及智能网络管理的室内综合应用，将允许运营商网络提供更丰富的优质增值服务。
在个人消费领域，个人用户对于个性化服务的需求，随着移动互联网技术发展不断提升，室内定位技术可以助力大型商业区为用户提供多样化的移动服务，包含实时导引、个性化营销推广等。不仅为用户带来便利，同时也进一步挖掘商业区的营销潜力，提升商业效益。
在公共服务领域，定位技术可进一步赋能智慧交通应用场景，在停车场、交通枢纽等场所为用户提供定位导航和线路规划，精确引导车辆、人群，提升运营效率，保障运营安全。在医院、医疗中心等场所，室内定位可进一步提升医疗区域病患精准管理与导引。同时，定位与物联网技术相结合，还可以实现医疗设备定位，便于医疗设备管理及调配。在应急救援领域，基于建筑物内人员、设备的位置信息，安排救援路线，调度救援物资，提升救援效率。
在工业制造领域，将位置信息和控制技术结合，实现仓储智能管理、全过程追溯、自动化运输、加工、巡检等，加快工业智能化转型，有利于降本增效。在部分场景下，支持人员位置实时定位跟踪和操作流程追溯，降低生产事故发生概率。室内定位在商超、电力、制造、物流、医疗等大多数行业均有良好市场前景。预计至2022年，室内定位的总市场规模将超过400亿美元。
三、时空聚焦原理及定位系统设计
3.1 时空聚焦
首先，为了实现时空聚焦，我们引入时间反演（time reversal）理论。时间反演是运动的反演，通过时间反演信号处理技术，在时域上将来自目标反射回波的信号进行反转，得到时间反演信号，再将其发射至目标所在的区域，类似无线信号“先入后出”[9]。反演电磁波经过信号处理重发后，由于反演电磁波回传的无线信道环境与实际接收回波经历的无线信道环境一致，因此，电磁信号将在目标位置实现能量聚焦。时间反演技术除了具备抗多径特点外，还支持时空同步的能量焦距，也就是时间反演技术所具有的时空聚焦特性。
在時域上，基于数字信号处理技术对无线电信号直接采样，进行AD转换。随后，在频域完成时间反演信号处理，将反演后的数字信号送入DA转换器，得到时间反演射频信号，经功放、天线发射。在频域上，时间反演的数字信号处理步骤如下：
1.首先，通过傅里叶变换（FT）将信号 f（t）由时域信号转换为频域信号;
2.然后，在各频率分量上进行相位共轭变换，实现时域信号的时间反演转换;
3.最后，通过逆傅里叶变换（IFT）将频域信号转换为时域信号，最终得到时间反演信号 f（-t）。
3.2 5G NR高精度室内定位系统架构
该系统直接利用5G接入网的基站，对用户终端进行室内定位，如图2所示，共分三个阶段实现高精度室内定位：
1.当5G接入网的某个终端需要发起定位服务后，5G NR基站首先向终端发送一个脉冲信号。这被称为信道探测阶段;
2.终端对从5G NR基站接收的波形进行时间反演（如果信号为复数，则进行共轭），并使用波形的时间反转版本将信息发送回5G NR基站; 3.再次发射的TR信号将沿入射路径折返，在预定位置形成信号的构造和，从而导致信号功率在空间分布中出现峰值。
在室内环境下，电磁波传输会存在多径。终端在不同位置接收到的来自5G NR 基站的波形经历不同的反射路径和延迟，多径配置对于每个位置都是唯一的。通过利用这个独特的位置特定的多径配置，5G NR基站可以在预定的位置产生空间聚焦效果，即接收到的信号在预定的位置相干地相加，但在任何非预定的位置不相干地相加。
3.3 基于大数据和人工智能的室内定位算法模型
基于上述系统架构，将室内定位问题构建成一个匹配识别问题，即在信道脉冲响应的数字空间中匹配识别终端位置。因此，将室内定位算法分为两个阶段：
第一阶段是离线训练阶段，建立一个信道脉冲响应数据库，将物理地理位置映射到信道脉冲响应空间的逻辑位置;
第二阶段是在线定位阶段，将待定位终端的信道脉冲响应与信道脉冲响应数据库进行匹配，识别终端位置。
1.离线训练阶段
考虑5G NR波形基于OFDM调制，在OFDM系统中存在大量的分区信道，信道状态信息为定位提供了丰富的信息。在丰富的散射室内多径环境中，信道脉冲响应是特定于位置的，并且对于每个位置都是唯一的，即每个信道脉冲响应对应于一个物理地理位置。利用这种独特的特定位置的信道脉冲响应，通过将信道脉冲响应与地理空间位置相匹配来定位终端。
构建信道脉冲响应数据库，对室内空间内地理位置的信道脉冲响应进行连续采样，将数据导入深度神经网络（CNN）中完成离线训练。离线训练阶段建立的数据库，具体来说，对于每个预定位置，收集信道脉冲响应的信息如下：
Hi={hi（t=t0），hi（t=t1），...，hi（t=tN）}（1）
其中hi（t = tl）表示位置pi在时间tl时估计的CIR信息。
2.在线定位阶段
基于第一步构建的信道脉冲响应数据库和训练后的深度神经网络，将估计的终端的信道脉冲响应与信道脉冲响应数据库进行匹配，完成终端定位。由时间反演原理可知，在数据库中把时间反演的信道脉冲响应和实际信道脉冲响应进行卷积时，只有在预定的位置才会产生峰值，对于预定位置以外的位置，没有聚焦效果[10]。因此引入时间反演共振强度进行预处理。
两个信道脉冲响应h1=[h1[0]，h1[1]，…，h1[L-1]]和h2=[h2[0]，h2[1]，…，h2[L-1]]之间的时间反演共振强度η（h1，h2）如下：
（2）
其中，g2=[g2[0]，g2[1]，…，g2[L-1]]为h2的时间反转共轭形式，且
（3）
记为估计的待定位终端的信道脉冲响应，为了使与数据库中的逻辑位置相匹配，首先使用每个位置的时间反演共振强度来提取特征。
具体来说，对于每个位置，计算最大TR共振强度ηi如下：
（4）
那么估计的位置简单地说就是能给出最大ηi的位置，即
（5）
四、性能指标对比
较为常见的室内定位技术包括：基于UWB的室内定位技、基于Wi-Fi的室内定位技术、基于蓝牙的室内定位技术等。与现有室内定位技术相比，本文所提出的5G-NR高精度室内实时定位技术在定位精度上有质的提升，可以达到厘米级的定位精度。在设备复杂度和成本、部署成本和可维护性上，均有较大优势，具有极强的市场竞争力。
五、 结束语
本文基于时间反演理论、反向散射通信技术、人工智能辅助无线信道估计等技术，结合5G高带宽、抗多径的传输体制特征和室内密集覆盖的部署特点，提出5G NR高精度室内定位系统，基于人工智能实现室内复杂时变环境下实时无线信道估计，为实时定位提供基础支撑，利用反向散射通信降低室内相邻移动设备对被定位设备的时间反演回传干扰。通过时间反演理论实现时空聚焦，支持室内多目标厘米级室内高精度实时定位。所提出的5G-NR高精度室内实时定位技术在定位精度，相比现有技术有较大性能提升。
参 考 文 献
[1]杨奎河， 胡新红. 室内定位技术研究综述[J]. 信息通信， 2018， No.188（08）：112-115.
[2]陈永光， 李修和. 基于信号强度的室内定位技术[J]. 电子学报， 2004， 32（009）：1456-1458.
[3]牛群峰， 曹一帆， 王莉，等. 基于TW-TOF的UWB室内定位技术与优化算法研究[J]. 自动化与仪表， 2018， 033（001）：5-9.
[4]孫瑜， 范平志. 射频识别技术及其在室内定位中的应用[J]. 计算机应用， 2005（05）：232-235.
[5]王小辉， 汪云甲， 张伟. 基于RFID的室内定位技术评述[J]. 传感器与微系统， 2009， 28（2）：1-3.
[6]罗宇锋， 王鹏飞， 陈彦峰. 基于RSSI测距的WiFi室内定位算法研究[J]. 测控技术， 2017（10）：28-32.
[7]徐超蓝， 高军礼， 张小花，等. 基于K-means和SVM的蓝牙室内定位算法[J]. 传感器与微系统， 2019， 38（02）：139-141+145.
[8]韩霜， 罗海勇， 陈颖，等. 基于TDOA的超声波室内定位系统的设计与实现[J]. 传感技术学报， 2010.
[9]周洪澄， 王秉中， 丁帅，等. 时间反演电磁波在金属丝阵列媒质中的超分辨率聚焦*[J]. 物理学报， 2013.
[10]聂益芳， 李方伟. 基于频率正交时间反演的空间聚焦虚拟覆盖方法研究[J]. 通信学报， 2019（10）.
【关键词】 室内定位 5G NR 高精度 人工智能 时间反演
Design of the 5G NR high precision indoor positioning system
Liu Ming，Li Tingting， Chen Liuwei*
（The 7th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation， GuangZhou 510310， China）
Abstract：Subjected to the weak coverage ability， Satellite positioning is not available indoors. The positioning technology based on base station of operators and WiFi has low accuracy， which is 3-10m. Such positioning accuracy is not enough for some indoor applications such as 5G enabled industrial Internet of things and other application scenarios， and it needs to be further improved to centimeter level. This paper analyzes and compares the existing indoor positioning schemes， and puts forward the design scheme of the 5G NR high-precision positioning system. Based on artificial intelligence， real-time wireless channel estimation in indoor complex time-varying environment is realized to provide basic support for real-time positioning. The characteristics of the 5G NR OFDM waveform is used to reduce the interference of indoor multipath on positioning accuracy. Finally， time inversion theory is used to complete space-time focusing， which can support indoor multi-target centimeter level high-precision real-time indoor positioning.
Key words：Indoor positioning; 5G NR; high-precision; artificial intelligence; time reversal.
引言：
5G時代带来的万物互联需求对室内定位的市场需求将起到极大的推动作用，5G时代将是以室内定位技术为基础的位置服务物联网在市场挑战下取得突破的重要机遇。5G可以获得手机和基站之间的信号传输时间以及手机相对基站的方位。从精度方面来说，5G的大带宽特性正好弥补了蓝牙等现有窄带定位技术在高定位精度的空白。随着5G+建设的不断深入，新的场景对定位精度和实时性要求更高，对新的亚米级更高精度室内定位技术需求愈发迫切。在智慧城市、智能制造等5G落地应用过程中，室内高精度定位技术将扮演越来越重要的角色。
一、室内定位技术概述
1.1 室内定位技术发展
上世纪90年代，美国AT&T研究室提出了基于红外的室内定位系统—Active Badge，在实验室环境下验证了室内定位的可行性，但受限于红外的传输机理，存在定位距离较近，定位角度小等问题。随后，微软公司采用微波开展了无线电定位的试验研究，利用射频信号强度进行定位。
进入二十一世纪后，室内定位技术快速发展。加利福尼亚大学综合考虑了达时间与射频信号强度，利用两维信息实现定位。2006年，北京航空航天大学利用设计了新的Weyes定位系统，大大提升了定位精度。2011年，北京邮电大学提出了TC-OFDM系统，可实现3米的水平定位精度。随着信息技术不断发展，苹果公司于2013年推出了基于蓝牙4.0的iBeacon室内定位技术，进一步扩展了无线室内定位的应用。近年来，随着移动通信和互联网应用的快速发展，基于无线电的室内定位技术已逐渐成为学术界、工业界的研究热点[1][2]。随着通信技术的演进和用户行为习惯的改变，室内成为移动数据业务量新的增长点，机构预测，5G时代室内网络将承载全部业务量的80%以上。未来，无线室内定位技术将成为运营商的核心竞争力，为用户提供更优质且丰富的移动网络及互联网应用。 1.2 现有技术对比
1.超宽带（UWB）室内定位技术
UWB无线定位技术可提供相对精准的定位精度，具有功耗低、抗多径效果好等优点[3]。由于其传输带宽大，传输速率上限可达 1Gbps。但存在建设成本高，复杂度高等问题。
2.射频识别（RFID）技术
RFID技术基于电磁感应原理，使用无线电激活无线标签，完成近距离的信息交互。RFID的覆盖距离一般较近，从几厘米到十几米[4][5]。其典型应用主要基于人员考勤系统的拓展， RFID 主要用来对区域内的人员进行辨识，仅能粗粒度的定位人员位置，无法支持人员移动的实时跟踪，此外，RFID定位技术没有标准网络体系支撑。
3. WI-FI 技术
Wi-Fi 定位一般通过局域网覆盖范围内部署无线接入节点，检测被定位 Wi-Fi 设备的电磁信号特征，结合无线接入网络的拓扑结构，确定被定位 Wi-Fi 设备的位置坐标[6]。Wi-Fi 定位技术可基于现有无线设备和标准实现定位功能。Wi-Fi 定位精度低于UWB定位技术，由于基于标准开放网络，其安全性较差。
4.蓝牙室内定位技术
其具体定位原理是基于RSSI信号强度定位，首先在区域内铺设蓝牙信标，由 Beacon 发射信号，蓝牙设备接收信号并反馈，当设备进入范围内时，估算系统中各蓝牙设备之间的距离。通过这种技术，定位系统在确定特定设备的位置时，精确度可达到米级[7]。蓝牙定位技术存在的主要问题包括：稳定性低，蓝牙设备在复杂电磁环境下易受到干扰，此外，蓝牙设备受限于功耗，其覆盖范围小。
5. 超声波室内定位技术
超声波定位通常采用反射测距法。系统一般包含主测距器和电子标签，主测距器通常位于移动载体上，而各电子标签则固定布置于室内[8]。超声波定位步骤如下：首先，各个电子标签接收来自上位机的同频信号，再将同频信号反射传输给主测距器，根据到达时间、信号能量等维度的信息可以获得主测距器与各电子标签的间距，通过计算得到定位坐标。
二、应用领域
随着通信技术的演进和用户行为习惯的改变，室内成为移动数据业务量新的增长点，研究机构预测，5G时代室内网络将承载全部业务量的80%以上。在5G时代，如何为用户提供增量、优质、丰富的移动应用，将成为运营商重点关注的问题[1]。
伴随着5G网络建设，业务种类持续增加，行业边界不断扩展，如何与行业伙伴合作，为移动用户提供更便捷丰富的线上应用是运营商面临的重要议题。人工智能和物联网技术发展，促使基于位置服务（LBS）的行业应用，如室内导航、智慧商业、智能停车、智能办公、智慧仓储等增值业务需求迅速增长。融合运营商网络、室内定位技术以及智能网络管理的室内综合应用，将允许运营商网络提供更丰富的优质增值服务。
在个人消费领域，个人用户对于个性化服务的需求，随着移动互联网技术发展不断提升，室内定位技术可以助力大型商业区为用户提供多样化的移动服务，包含实时导引、个性化营销推广等。不仅为用户带来便利，同时也进一步挖掘商业区的营销潜力，提升商业效益。
在公共服务领域，定位技术可进一步赋能智慧交通应用场景，在停车场、交通枢纽等场所为用户提供定位导航和线路规划，精确引导车辆、人群，提升运营效率，保障运营安全。在医院、医疗中心等场所，室内定位可进一步提升医疗区域病患精准管理与导引。同时，定位与物联网技术相结合，还可以实现医疗设备定位，便于医疗设备管理及调配。在应急救援领域，基于建筑物内人员、设备的位置信息，安排救援路线，调度救援物资，提升救援效率。
在工业制造领域，将位置信息和控制技术结合，实现仓储智能管理、全过程追溯、自动化运输、加工、巡检等，加快工业智能化转型，有利于降本增效。在部分场景下，支持人员位置实时定位跟踪和操作流程追溯，降低生产事故发生概率。室内定位在商超、电力、制造、物流、医疗等大多数行业均有良好市场前景。预计至2022年，室内定位的总市场规模将超过400亿美元。
三、时空聚焦原理及定位系统设计
3.1 时空聚焦
首先，为了实现时空聚焦，我们引入时间反演（time reversal）理论。时间反演是运动的反演，通过时间反演信号处理技术，在时域上将来自目标反射回波的信号进行反转，得到时间反演信号，再将其发射至目标所在的区域，类似无线信号“先入后出”[9]。反演电磁波经过信号处理重发后，由于反演电磁波回传的无线信道环境与实际接收回波经历的无线信道环境一致，因此，电磁信号将在目标位置实现能量聚焦。时间反演技术除了具备抗多径特点外，还支持时空同步的能量焦距，也就是时间反演技术所具有的时空聚焦特性。
在時域上，基于数字信号处理技术对无线电信号直接采样，进行AD转换。随后，在频域完成时间反演信号处理，将反演后的数字信号送入DA转换器，得到时间反演射频信号，经功放、天线发射。在频域上，时间反演的数字信号处理步骤如下：
1.首先，通过傅里叶变换（FT）将信号 f（t）由时域信号转换为频域信号;
2.然后，在各频率分量上进行相位共轭变换，实现时域信号的时间反演转换;
3.最后，通过逆傅里叶变换（IFT）将频域信号转换为时域信号，最终得到时间反演信号 f（-t）。
3.2 5G NR高精度室内定位系统架构
该系统直接利用5G接入网的基站，对用户终端进行室内定位，如图2所示，共分三个阶段实现高精度室内定位：
1.当5G接入网的某个终端需要发起定位服务后，5G NR基站首先向终端发送一个脉冲信号。这被称为信道探测阶段;
2.终端对从5G NR基站接收的波形进行时间反演（如果信号为复数，则进行共轭），并使用波形的时间反转版本将信息发送回5G NR基站; 3.再次发射的TR信号将沿入射路径折返，在预定位置形成信号的构造和，从而导致信号功率在空间分布中出现峰值。
在室内环境下，电磁波传输会存在多径。终端在不同位置接收到的来自5G NR 基站的波形经历不同的反射路径和延迟，多径配置对于每个位置都是唯一的。通过利用这个独特的位置特定的多径配置，5G NR基站可以在预定的位置产生空间聚焦效果，即接收到的信号在预定的位置相干地相加，但在任何非预定的位置不相干地相加。
3.3 基于大数据和人工智能的室内定位算法模型
基于上述系统架构，将室内定位问题构建成一个匹配识别问题，即在信道脉冲响应的数字空间中匹配识别终端位置。因此，将室内定位算法分为两个阶段：
第一阶段是离线训练阶段，建立一个信道脉冲响应数据库，将物理地理位置映射到信道脉冲响应空间的逻辑位置;
第二阶段是在线定位阶段，将待定位终端的信道脉冲响应与信道脉冲响应数据库进行匹配，识别终端位置。
1.离线训练阶段
考虑5G NR波形基于OFDM调制，在OFDM系统中存在大量的分区信道，信道状态信息为定位提供了丰富的信息。在丰富的散射室内多径环境中，信道脉冲响应是特定于位置的，并且对于每个位置都是唯一的，即每个信道脉冲响应对应于一个物理地理位置。利用这种独特的特定位置的信道脉冲响应，通过将信道脉冲响应与地理空间位置相匹配来定位终端。
构建信道脉冲响应数据库，对室内空间内地理位置的信道脉冲响应进行连续采样，将数据导入深度神经网络（CNN）中完成离线训练。离线训练阶段建立的数据库，具体来说，对于每个预定位置，收集信道脉冲响应的信息如下：
Hi={hi（t=t0），hi（t=t1），...，hi（t=tN）}（1）
其中hi（t = tl）表示位置pi在时间tl时估计的CIR信息。
2.在线定位阶段
基于第一步构建的信道脉冲响应数据库和训练后的深度神经网络，将估计的终端的信道脉冲响应与信道脉冲响应数据库进行匹配，完成终端定位。由时间反演原理可知，在数据库中把时间反演的信道脉冲响应和实际信道脉冲响应进行卷积时，只有在预定的位置才会产生峰值，对于预定位置以外的位置，没有聚焦效果[10]。因此引入时间反演共振强度进行预处理。
两个信道脉冲响应h1=[h1[0]，h1[1]，…，h1[L-1]]和h2=[h2[0]，h2[1]，…，h2[L-1]]之间的时间反演共振强度η（h1，h2）如下：
（2）
其中，g2=[g2[0]，g2[1]，…，g2[L-1]]为h2的时间反转共轭形式，且
（3）
记为估计的待定位终端的信道脉冲响应，为了使与数据库中的逻辑位置相匹配，首先使用每个位置的时间反演共振强度来提取特征。
具体来说，对于每个位置，计算最大TR共振强度ηi如下：
（4）
那么估计的位置简单地说就是能给出最大ηi的位置，即
（5）
四、性能指标对比
较为常见的室内定位技术包括：基于UWB的室内定位技、基于Wi-Fi的室内定位技术、基于蓝牙的室内定位技术等。与现有室内定位技术相比，本文所提出的5G-NR高精度室内实时定位技术在定位精度上有质的提升，可以达到厘米级的定位精度。在设备复杂度和成本、部署成本和可维护性上，均有较大优势，具有极强的市场竞争力。
五、 结束语
本文基于时间反演理论、反向散射通信技术、人工智能辅助无线信道估计等技术，结合5G高带宽、抗多径的传输体制特征和室内密集覆盖的部署特点，提出5G NR高精度室内定位系统，基于人工智能实现室内复杂时变环境下实时无线信道估计，为实时定位提供基础支撑，利用反向散射通信降低室内相邻移动设备对被定位设备的时间反演回传干扰。通过时间反演理论实现时空聚焦，支持室内多目标厘米级室内高精度实时定位。所提出的5G-NR高精度室内实时定位技术在定位精度，相比现有技术有较大性能提升。
参 考 文 献
[1]杨奎河， 胡新红. 室内定位技术研究综述[J]. 信息通信， 2018， No.188（08）：112-115.
[2]陈永光， 李修和. 基于信号强度的室内定位技术[J]. 电子学报， 2004， 32（009）：1456-1458.
[3]牛群峰， 曹一帆， 王莉，等. 基于TW-TOF的UWB室内定位技术与优化算法研究[J]. 自动化与仪表， 2018， 033（001）：5-9.
[4]孫瑜， 范平志. 射频识别技术及其在室内定位中的应用[J]. 计算机应用， 2005（05）：232-235.
[5]王小辉， 汪云甲， 张伟. 基于RFID的室内定位技术评述[J]. 传感器与微系统， 2009， 28（2）：1-3.
[6]罗宇锋， 王鹏飞， 陈彦峰. 基于RSSI测距的WiFi室内定位算法研究[J]. 测控技术， 2017（10）：28-32.
[7]徐超蓝， 高军礼， 张小花，等. 基于K-means和SVM的蓝牙室内定位算法[J]. 传感器与微系统， 2019， 38（02）：139-141+145.
[8]韩霜， 罗海勇， 陈颖，等. 基于TDOA的超声波室内定位系统的设计与实现[J]. 传感技术学报， 2010.
[9]周洪澄， 王秉中， 丁帅，等. 时间反演电磁波在金属丝阵列媒质中的超分辨率聚焦*[J]. 物理学报， 2013.
[10]聂益芳， 李方伟. 基于频率正交时间反演的空间聚焦虚拟覆盖方法研究[J]. 通信学报， 2019（10）.