CN117761673A

CN117761673A - 一种基于ofdm信号对微动目标位移测量的方法和系统

Info

Publication number: CN117761673A
Application number: CN202311776609.3A
Authority: CN
Inventors: 刘凯凯; 田增山; 李泽; 桂术亮
Original assignee: Chongqing University of Post and Telecommunications
Current assignee: Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority date: 2023-12-21
Filing date: 2023-12-21
Publication date: 2024-03-26

Abstract

本发明公开了一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法和系统，信号收发机按照标准通信协议发射与接收OFDM信号，在正常通信同时接收机获取多帧的OFDM信号并获得信道状态信息；然后经同步误差消除，在生成距离多普勒的图中筛选出静止目标，并结合超分辨估计结果确定基准点；根据已知粗略距离确定微动目标及静止参考目标在信道脉冲响应中的索引号，分别提取载波相位；其次对微动目标载波相位差补偿和整周模糊消除，获取微动目标最终载波相位差；将其他不同覆盖方向上获取的微动目标载波相位差联立方程组求解得微动目标整体的微动位移；最后将连续时间微动位移求和获得总的位移量。因此，本发明能够实现利用通信信号，对微动目标的微小位移进行监测。

Description

一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法和系统

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种位移测量方法，具体涉及一种基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)信号对微动目标进行位移测量的方法和系统，可适用于室内外，例如对建筑物形变，山体位移，矿山滑坡缓慢产生的微小位移进行测量。

背景技术

随着信息化程度持续不断的加深，推动着无线通信技术快速的发展。在面向新一代的无线通信技术的演进中，多维能力的一体化融合是一个关键点，其中通信感知一体化能力，即在通信的过程中，同时利用通信信号对通信信号覆盖范围内的环境，目标等进行多维度的感知，该技术作为一项重要融合技术，将推进传统的，仅具备单一信息传递功能的无线网络向同时具备感知万物的能力方向发展，极大地提升了网络的价值，实现无线网络能力的多极化。通感一体化技术在未来各类智慧场景的打造中，将发挥显著的作用，并带来客观的经济价值与社会效益。

OFDM技术被广泛应用于当前无线通信网络中，包括WIFI网络，第四代，第五代无线通信网络。上述通信系统的收发信号在物理层上都利用了OFDM技术生成具有数兆赫兹到上百兆赫兹带宽的、由多个正交的子载波组成的信号。在通信过程中，通过对OFDM信号的测量，即可获取OFDM信号的RSSI以及信道状态信息(Channel State Information，CSI)，用于对目标进行各类感知应用，实现通感一体化。现有感知场景中，通常包括测距，定位，生命特征监测，行为识别，目标重构等应用，其中测距应用可对目标进行静止/移动状态的判断，移动距离的测量，同时也是目标定位，目标重构的前置步骤。早期利用无线信号进行测距的方法通常基于测量的RSSI，结合经验传播模型，推导出RSSI与距离的关系，实现接收机和发射机之间的距离测量，测距精度通常在数米级。同样基于RSSI测量，现有部分方法通过建立RSSI指纹库，融合机器学习，AI等技术，进一步提升了测距精度，但精度仍未突破米级。而基于OFDM信号获取的CSI刻画了不同子频点对于无线信道的频率响应，可以反映出信号经多径信道传播过程中时域和频域等特征，是一种较细粒度的测量值，因而也可以用于实现较好的测距精度。当前，主流的测距算法多基于CSI测量值，并利用超分辨算法进行参数估计，常用的算法包括基于子空间的方法，基于最大似然的方法，基于压缩感知的方法以及基于矩阵束的算方法。现有文献或方法表明，可实现亚米级的测距精度。虽然亚米级测距精度已能满足部分的感知应用，例如室内外场景中对人员的定位跟踪，粗粒度的目标重构，入侵检测等应用，但对于微小移动的目标，即目标移动产生的位移仅有数厘米级或毫米级时，现有方法或系统均很难实现较高的位移测量精度。原因在于，一是采用超分辨参数估计方法时，测距或位移测量的精度受到配置的无线，硬件资源所限制，例如具有200MHz带宽的OFDM信号，对应的信号飞行时间(ToF)的分辨率为5ns，即对于目标测距的分辨率为1.5米；二是无线信号在收发过程中，通常将经历多径信道的衰减，电磁波干扰以及由收发器件引入的噪声，相位偏移等，影响了接收信号的信噪比；三是算法本身在求解的过程中，由于近似、等效等运算会导致求解模糊，考虑复杂度而设置的参数搜索空间及粒度的大小与真实参数不匹配的情况等，上述多方面原因都导致了当仅采用超分辨算法对微动目标进行位移估计时，无法实现厘米级或毫米级的位移估计精度，无法解决对诸如山体滑坡检测，桥梁形变等微动目标的位移监测的难题。

针对上述微动位移测量的难题，现有基于无线信号实现厘米级甚至毫米级的测距精度的技术包括UWB测距技术，无线射频标识(Radio Frequency Identification，RFID)测距技术，雷达测距技术等。UWB是一种无线载波通信技术，利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，工作频段在3.25GHz～6.75GHz，频宽典型值为500MHz或者1GHz，可以获取亚纳秒的ToF估计精确时间；RFID作为物联网的关键技术之一，是一种无需直接接触的射频识别技术，采用了无线射频信号读取和传输电子标签所存储的信息，原本用于仓储，物流业的作业效率提升。由于RFID可以反向散射电磁波，现有方法通过RFID散射的信号对RFID进行测距，测距精度也达到了厘米级，但测距范围较小，通常只有数米的范围；雷达测距通常采用了线性调频波(FMCW)信号进行测距，通过测量回波信号的差频率，实现对目标距离的测量，测距精度可达亚厘米级，广泛应用于对长距离目标的测距。上述三种基于无线信号的方法都需要采用专用的设备及特有的信号调制方式，且暂无法实现通信与感知一体化的融合。

对矿山滑坡，构造物、建筑物等的变形监测领域，通常采用了干涉合成孔径雷达(InSAR)方法，根据搭载平台的不同，包括星载SAR，机载SAR和地基SAR。地基SAR因其部署灵活，分辨率高等优势，已被作为一类成熟的位移监测产品，具有很大商业价值。InSAR方式实现中，首先，发射机发射调频连续波，经监测目标反射后，接收机对接收的信号进行信号处理，可对反射目标进行成像，其特征在于，在收发机侧，安装了线性滑轨或圆周滑轨，增加了雷达天线的孔径，扩展了雷达在方位向的分辨率；其次，对不同时间生成的图像进行去噪，永久散射点选择，像素点相位解卷绕等处理，并对大气误差进行补偿；再次，基于选择的永久散射点计算对应像素点的差分相位；最后，基于差分相位计算出监测目标的变形位移量。基于地基InSAR方法推出的成熟商用产品已可实现亚毫米级的位移测量精度，但是，该类型产品成本较高，通常在几十万至几百万级别，并且同样是只能作为专用的位移测量设备进行部署，无法利用已部署的无线通信网络及设施，实现通信感知的一体化。

利用OFDM信号同时实现通信与测距的方法中，例如公布号为CN 116232831 A，名称为“一种基于OFDM技术的通信和测距一体化的通信方法与系统”的专利申请，公开了一种基于OFDM信号测距的方法，该方法主要特征在于在发射端OFDM信号帧中设计了用于测距的测距帧符号，接收端对接收的测距帧进行滑动采样，并通过相关运算，计算出最大值的相关值，由此可以找出路径信号对应的采样点，从而实现对目标的测距。该方法需要额外设计测距帧，增加了信令的开销，并且由于基于采样点计算信号的ToF，其测距精度也受到OFDM信号带宽的约束，不能实现毫米级的位移测量精度。

又例如公布号为CN 110749859 A，名称为“基于OFDM信号和三频载波相位测距的室内测距方法”的专利申请，公开了利用OFDM信号中三个子载波的载波相位信息在室内进行测距的方法。该方法主要特征在于根据费雪信息选择了三个载频的子载波用于测距，通过计算三个子载波在信道传输过程中所经历的周期数和测量的载波相位差，基于不同载波波长的约束，实现对信号路径的测距。该方法对选用的测距子载波做出了要求，需要在较大的信号带宽内进行选择，否则会影响测距精度，示例中为480MHz的信号带宽，在当前主流的通信系统中，少有采用该方法中信号带宽的系统，在测距精度上，该方法在20dB最优信噪比下，仅能实现分米级的测距精度，仍然无法应用在微动目标位移监测场景中。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术对微动目标位移测量中存在的上述背景技术中描述的不足，提供一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法和系统，可与现有的主流通信系统融合，实现通信感知一体化。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法和系统，包括以下步骤：

步骤一：微动目标位移监测活动中，发射机与接收机持续工作，进行正常的通信，并等间隔时间获取OFDM信号，在时间t，获取P帧OFDM信号，监测活动中连续时间间隔获取的OFDM信号表示为[F₁,…,F_t,…]，其中F_t＝[y₁,…,y_P]；

步骤二：发射机发射的OFDM信号，经监测的微动目标散射后，并经多径信道传播，到达接收机处，接收机接收到所发射的一帧OFDM信号为y_p。

步骤三：接收机对接收的OFDM信号进行射频和数字处理，通过信道估计获取CSI，表示为H_p；

步骤四：对OFDM信号的CSI进行帧检测时延差异的消除，进行IFFT变换，获得信道脉冲响应(Channel Impulse Response，CIR)；

步骤五：对消除了帧检测时延差异的多帧CSI进行二维的FFT运算，并根据运算的结果取其模值，按模值大小对应为成像图中各像素亮度大小值，进行距离与多普勒(Range-Doppler，RD)维度上成像处理；

步骤六：在RD图上，筛选出多普勒f_D＝0Hz的点，即散射目标移动速度为零的点，据此保留代表静止目标的像素点图；

步骤七：利用消除了帧检测时延差异的多帧CSI，采用超分辨算法，进行信道无线参数的估计，获得经多径信道传输后的各散射点路径信号的振幅，ToF，(a_l,τ_l)等参数；

步骤八：利用获取的散射点信号路径参数(a_l,τ_l)，采用聚类算法，按ToF的大小排序后，计算出多条散射路径之间的相对的时间差Δτ；

步骤九：根据所述估计的散射目标信号路径的振幅和路径之间的时间差值，在所述的静止目标的像素图上进行像素点与散射路径的匹配，结合微动目标与所部署的收发机之间已知的粗距离，可得出微动目标散射路径对应的像素点索引值，由像素点索引值对应到获取的CIR的采样点索引值，两者索引值是一一对应的。

步骤十：提取所述CIR中微动目标散射路径对应的索引值处的复信号值，进行FFT变换，并提取载波相位值

步骤十一：在等间隔多个时间点上提取出载波相位值求出相邻时间点的相位差

步骤十二：在上述步骤九至步骤十一中，改变的步骤九中选择的微动目标为某一静止散射目标，重复执行骤九至步骤十一。具体为选择一个静止的散射目标为参考点，结合选定的静止参考点与所部署的收发机之间的已知的粗距离，得出静止目标散射路径对应的像素点索引值，由像素点索引值对应到获取的信道脉冲响应的采样点索引值，并获取相邻时间点的相位抖动系数

步骤十三：利用静止目标的相位抖动系数对微动目标的相位差进行补偿，得到补偿后的相位为：

步骤十四：基于微动目标位移量小的特点，对补偿后的相位消除整周模糊得到表示为

步骤十五：在多个方向K上计算出微动目标移动前后的相位差建立如下等式组：

式中，Δd_t为t时刻微动目标的位移，λ为载波的波长，η_k为第k方向上残留的相位误差，可采用但不限于最小二乘法求得微动目标整体的位移量。

步骤十六：监测活动中，将按时间序列计算的相对位移进行求和，可得出监测活动中，微动目标总的位移量。

优选的，步骤一中发射的OFDM信号可按3GPP协议TS 38.211协议生成，例如一个OFDM帧，包含5个时隙，其中3个下行时隙，1个上行时隙，1个特殊时隙，用于测量微动目标的OFDM符号可配置在特殊时隙中发射与接收，并固定发射周期，如2.5ms周期发射与接收。发射机在特殊时隙第四和第五个OFDM符号发送前导码，接收机在同样符号位置处，收到一个完整的OFDM符号，在t时刻获取到一帧中的用于测量微动目标的OFDM符号，记作y_p；为了减小测量中的各类误差，可在t获取P帧OFDM符号，记为[y₁,…,y_p,…,y_P]；

优选的，步骤二中用于测量微动目标位移的OFDM符号可采用伪随机序列(Pseudorandom Noise，PN)，也可采用3GPP TS 38.211中定义的探测参考信号(SoundingReference Signal，SRS)；

优选的，步骤三中，发射机端基带部分将对信源信息进行编码，数据打包，符号映射，子载波分配，IFFT变换，附着CP后，进入射频部分，经过数字到模拟转换，IQ两路调制，上变频，滤波，放大后经天线发射；接收机射频部分将对天线接收的信号进行低噪放放大，分I/Q两路对信号进行下变频，自动增益放大，模拟信号到数字信号转换，得到时域离散数字信号，进入数字基带的处理，再进行同步，频偏估计消除，FFT运算，信道估计及均衡模、逆子载波分配模块、解调、CRC校验和输出。在信道估计中，可以获得信道频率响应(ChannelFrequency Response，CFR)，即信道状态信息CSI，可采用基于最小二乘方式计算得到，在不考虑信道噪声情况下的计算如下：

式中H(n)为在第n子载波频率的CFR，Y(n)为接收的y(t)信号序列经FFT变换后的序列，X(n)为已知的PN码或SRS码序列；

优选的，步骤四中，可基于在信道相干时间中，较强散射信号路径振幅稳定的特点，消除不同OFDM帧间由于接收机同步过程中产生的帧检测偏差，处理包括：

(a).对测量的H(n)进行FFT变换，结果为χ(υ)，则变换过程表示为：

式中h(t)为H(n)对应的CIR，得到的CIR是原信号在时域上的翻转形式；

(b).在翻转的CIR表示的功率时延谱中，找出谱峰对应的采样点索引I_max；

(c).基于获取的最大索引I_max，按子载波索引号，生成相位向量为：

式中，N为总子载波数。将CSI测量H与相乘，得到：

式中，对CSI按子载波进行相位相加，对于第n个子载波的相乘结果为：

式中，Δf为子载波间隔。变换后，等效于在时域上将稳定的谱峰最大路径对应的索引恒定的置为零，消除了不同OFDM帧之间的检测偏差。

优选的，步骤五中，进行二维FFT运算后，进行RD图成像，图中像素点亮度大小由下式计算：

每个像素点表示了三维信息，即距离为s，多普勒导出的速度为r的信号路径的振幅强度；RD图横坐标为速度，纵坐标为距离，色阶表示振幅强度；

优选的，步骤7中，采用基于压缩感知理论，建立信道参数估计模型如下，

式中，运算符||.||₀表示零范数，α表示多径信号的幅值，A表示由子载波频率和散射路径飞行时间形成的导向矩阵，上式可以采用超分辨算法，如正交匹配追踪(OrthogonalMatching Pursuit,OMP)算法求解，获得散射路径的信道参数(a_l,τ_l)；

优选的，步骤八中，可以采用带噪声基于密度的空间聚类算法(Density BasedSpatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)识别出各路径簇，按簇获得不同散射路径的参数，并求出多条散射路径之间的相对的时间差Δτ_l；

优选的，步骤九中，将RD图中的像素点按振幅最大值为0的原则进行归一化，将由超分辨算法求得的散射路径参数的幅度同样按最大值为0的原则进行归一化，在振幅维度上实现超分辨估计结果与RD图对应；根据估计的信道参数值，可确定振幅较大，ToF最小的路径为发射机与接收机之间的直达路径信号；将已知的收发机部署的位置与监测微动目标的粗距离D换算为ToF差，粗距离D可通过激光测距仪、红外测距望远镜，导航卫星系统等方式获取：

式中，c为光速，可在超分辨估计结果中识别出与直达路径间隔Δτ的路径确定为微动目标散射的路径参数；该时间间隔与RD图中确定的直达路径像素点与微动目标像素点之间的采样点间隔数相对应，对应的关系为：

式中，Δτ≈Δτ_l,l+α，表示所估计的信号路径的第l条路径为直达路径，第l+α条路径为微动目标散射路径，Δn_m.m+β为第m个和第m+β个像素点之间间隔采样点数，N为OFDM符号有效子载波个数，Δf为OFDM子载波的带宽，L为估计的信号路径数量；由振幅匹配结果，可确定采样点m对应直达路径，找出β满足上式，完成散射路径的匹配，m+β值即为散射目标路径对应的CIR采样点索引；

优选的，步骤十中，进行FFT的点数为有效子载波数，提出中心子载波，即0号子载波的相位为载波相位；对于多个帧导出的载波相位值，可采用但不限于均值法，概率密度分布法，众数法进行数值处理，得出代表t时刻的载波相位值；

优选的，步骤十二中，静止参考点的选择可结合监测目标所处的场景，选择距离监测目标较近的目标，通过激光测距仪、红外测距望远镜，导航卫星系统等方式，测量该静止参考点距离收发机的粗距离；

优选的，步骤十四中，得出所述的无整周模糊误差的相位差值包括以下步骤：

首先，进行微动目标的粗位移估计，由下式确定，

式中，Re(.)表示取实数部分，λ为载波的波长；

其次，基于微动目标位移的特点，发生的位移应小于等于载波的半个波长长度，按下式判断载波相位差是否存在整模糊变误差：

如上式成立，则计算的载波相位不存在整周模糊误差，如上次不成立，计算如下：

当式成立，P1＝1，否则P1＝0，

当式成立，P2＝1，否则P2＝0，

如果P1>P2：

如果P2>P1:

因此，本发明采用上述一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法和系统，具有

有益效果：

1、本发明采用现有通信系统广泛采用的OFDM调制信号作为测量信号，在对微动目标进行位移测量的同时，仍可以保持信息传输，提升现有通信网络的价值，实现通信一体化。

2、本发明能够对室内外的微动目标产生的位移进行测量，测量精度可达到载波波长的十分之一及更好的精度，相比现有基于OFDM信号的测量方法，测量精度有显著提升，可采用部署在如矿山，桥梁，山体，建筑物周边的4G/5G通信基站对上述目标发送的形变、微位移进行测量。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为OFDM信号帧结构；

图3为OFDM信号时隙结构；

图4为OFDM信号的收发流程图；

图5为本发明的实例测试示意图；

图6为消除帧检测差异前的结果图；

图7为消除帧检测差异后的结果图；

图8为成像的RD图

图9为信道参数估计结果图

图10为联合RD图与信道参数估计结果匹配散射路径图；

图11为提取的载波相位图；

具体实施方

以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。参照图1，对本发明实现的具体步骤做进一步的描述。

步骤一：在微动目标位移监测活动中，发射机与接收机工作，进行正常的通信，并等间隔时间获取多个OFDM帧，监测活动中连续时间间隔获取的OFDM信号表示为[F₁,…,F_t,…]，进行步骤二到步骤十六；

本实施例中，每个等间隔的时间点上，获取100个OFDM帧，上述100个OFDM帧按固定周期2.5ms发射和接收，每一帧包含5个时隙，每个时隙有14个OFDM符号如图2所示，其中D表示下行时隙，正常通信中表示由基站发送信息到终端用户，U表示上行时隙，表示由终端用户发送信息到基站侧；S为特殊时隙，包括有下行、上行业务的OFDM符号，用于上下行转换过程中避免干扰的保护时隙G；接收机与收发的特殊时隙S可配置如图3所示。在特殊时隙中，配置发射机在第4，第5个OFDM符号上两次重复发送用于测量信道响应的前导码，配置接收机在第4，第5个OFDM符号上接收发射机发送的前导码；在本实施例中，由于收发机无法实现无偏差的时间同步，且考虑到信号的传播时延，发射机重复两次发送的前导码可确保接收机能完整接收到一个前导码；

每一个时间点上接收机获取的用于测量的100个帧中前导码信号为F_t＝[y₁,…,y_P]，在监测活动中获得的OFDM信号表示为[F₁,…,F_t,…]；

步骤二：发射机发射的OFDM信号，经监测的微动目标散射后，并经多径信道传播，达到接收机处，接收机接收到所发射的OFDM信号，接收的OFDM信号y(t)序列在时域上可表示为：

信号到达接收机时，经过滤波后的信号可被建模为在时域中具有与信号带宽相同的sinc脉冲与到达信号的卷积，x(t)表示发送前导码序列，τ_l为信号经第l条路径的传播时延，符号*代表了卷积运算，B为信号的带宽；

步骤三：接收机对接收的OFDM信号进行射频和数字处理，通过信道估计获取CSI；发射机端基带部分将对信源信息进行编码，数据打包，符号映射，子载波分配，IFFT变换，附着CP后，进入射频部分，经过数字到模拟转换，IQ两路调制，上变频，滤波，放大后发射；接收机射频部分将对接收的信号进行低噪放放大，分I/Q两路对信号进行下变频，自动增益放大，模拟信号到数字信号转换，得到时域离散数字信号，进入数字基带的处理，再进行同步，频偏估计消除，FFT运算，信道估计及均衡模、逆子载波分配模块、解调、CRC校验和输出，发射机和接收机的处理流程如图4所示。信道估计中，接收端收到的时域上OFDM符号序列y(t)经FFT变换后，表示为：

Y＝HX+N (17)

H表示多个子载波的CSI，由各子载波的信道频率响应H(n)组成，X为发送的前导码序列，该序列对于收发机都是已知的，N为加性高斯白噪声；本实施例中，采用最小二乘法求出长度为1584的CSI，

H＝(X^ΗX)^-1X^ΗY (18)

步骤四：对获取的OFDM信号的CSI进行帧检测时延差异的消除，并由CSI进行IFFT，获取CIR；在同步过程中，采用现有技术如Schmidl算法时，由于噪声影响，会导致每一帧OFDM的采样起始点不同，本实例采用了基于功率时延谱的帧检测时延差异消除法。基于不同包估计出的结果中，一般直达路径的功率较强并最稳定，进行如下变换：

(a).对测量的H(n)进行FFT变换结果为χ(υ)，则变换过程表示为：

式中h(t)为H(n)的CIR，将CSI变换到时域，得到的CIR是原CIR在时域上的翻转形式；

(b).在翻转的域CIR表示的功率时延谱中，找出谱峰对应的采样点索引I_max；

式中，N为总子载波数。将CSI测量H与相乘，得到：

式中，Δf为子载波间隔。变换后，等效于在时域上将稳定的谱峰最大路径对应的索引恒定的置为零，消除不同OFDM帧之间的检测偏差，对H′序列进行IFFT，可求得信道脉冲响应h′序列；

步骤五：对消除了帧检测时延差异的多个H′进行二维的FFT运算，并根据运算的结果取其模值，按模值大小对应成像中各像素亮度值进行距离与多普勒维度上成像处理；对于t时刻，表示每一帧有1584个子载波，共100帧。对H′^t进行二维FFT运算，进行RD成像，按列维度进行IFFT变化，按行维度进行FFT变化，成像图中每个像素点亮度大小由下式计算：

每个像素点表示了一个距离s,多普勒导出的速度r的信号路径振幅强度，色阶作图表示出散射信号的RD图，其横坐标表示速度维度，纵坐标表示距离维度；

步骤六：由于监测的微动目标在很长一段时间内，如一天至数天，1个月或1年的时间跨度上有几毫米至几厘米的位移，该位移相对于测量间隔，如5分钟，10分钟而言，可以认为是静止的。因此在RD图上，筛选出多普勒f_D＝0Hz的点，即散射目标速度为零的点，据此保留代表静止目标的像素点图，本实例中，可将横坐标等于51对应的像素点保留，表示在不同距离上静止目标散射信号的像素点；

步骤七：利用消除了包检测时延差异的多个帧的H′，采用基于压缩感知理论，建立信道参数估计模型如下，

式中，运算符||.||₀表示零范数，α表示多径信号的幅值，A表示散射路径飞行时间在不同子载波频率上的相位差形成的导向矩阵，上式可以采用超分辨算法，如正交匹配追踪OMP算法求解。通过建立过完备矩阵A′，按估计信号路径的ToF范围和步长，生成所有可能路径的导向向量，即原子，并组成导向矩阵。通过求完备矩阵和信号残差相关的最大值，找出表示散射路径的原子，并通过正交投影方式，利用找出的原子恢复出信号，与测量信号做差，获得信号的残差，进行多次迭代，直达信号残差接近零。基于找出的原子，可获得经多径信道传输后的各散射点路径信号的幅值，ToF参数；

步骤八：利用获取的散射点信号路径参数(a_l,τ_l)，采用聚类算法，本实例中采用带噪声基于密度的空间聚类算法(Density Based Spatial Clustering of Applicationswith Noise,DBSCAN)识别出各路径簇，每个簇C_l＝[p₁,…,p_X]中的样点数p_x表示了归属于该簇的散射路径估计参数(a_x,τ_x)。在聚类图中，代表稳定的散射路径的簇将呈现出样点集中，且ToF参数的方差较小的特点，因此可筛选出表示不同散射路径的簇，并按簇求出该簇内样本点的参数均值

作为聚类后利用散射路径ToF参数的均值，然后再对ToF的大小排序，计算出多条散射路径之间的相对的时间差Δτ；

步骤九：将距离多普勒图中的像素点按振幅最大值为0的原则进行归一化；将由超分辨算法求得的散射路径参数的振幅同样按最大值为0的原则进行归一化，然后分别对距离多普勒图中的像素点按亮度排序，对超分辨求得的散射路径的振幅强度排序，再进行路径匹配，可在振幅维度上实现超分辨估计结果与距离多普勒图的首次对应。本实例中，RD图中最亮的像素点与参数估计结果中振幅最大的路径对应，依次类推。

根据估计的信道参数值，可确定发射机与接收机之间的直达路径信号。由于直达路径是由发射机不经散射目标散射直接到达接收机的信号路径，本实例中将振幅较大，ToF最小的路径确定为直达路径，也可通过打分函数确定直达路径，如下式：

式中，打分函数对簇的ToF均值信号强度Amp，方差σ，样本点数量P等多个因素进行加权打分；

本实例中，收发机部署在相近位置，直达路径可作为基准点，再由收发机部署的位置与监测微动目标的粗距离之差，该粗距离可由激光测距仪、红外光学测距、导航卫星系统获取，换算为飞行时间差：

式中，c为光速，可在超分辨算法估计结果中识别出与基准点间隔Δτ的路径，并确定为微动目标散射的路径；本实例中，例如直达路径ToF估计值为42ns，检测目标距离收发机部署约36米，则Δτ＝240ns，因此在参数估计结果中282ns附近的散射路径被确定为微动目标散射路径。

该时间差值Δτ与距离多普勒图中静止目标的像素点之间间隔的采样点数相对应，对应的关系为：

式中，Δτ≈Δτ_l,l+α，表示第l条为直达路径与第l+α条微动目标散射路径的ToF估计值差，Δn_m.m+β为第m个和第m+β个像素点之间间隔采样点数，N为OFDM符号有效子载波个数，Δf为OFDM子载波的带宽，L为估计的总信号路径数量；由幅度匹配结果，本实例中将亮度较大点，且靠前的m确定为直达路径基准点，找出β满足上式，计算出36米处附近的监测目标β＝37，完成散射路径的匹配，m+β值即为散射目标路径对应的CIR的采样点索引；

步骤十：提取所述CIR微动目标散射路径对应的索引值处对应的复信号值，进行FFT变化，并提取载波相位值本实例中，获取了100帧的估计结果，分别对100组结果进行FFT变换，FFT运算的点数保持与有效子载波数量一致，为1584，可获得100组频CFR，并计算出相位值。然后取中间频点，即0号子频点的相位值为载波相位值但由于无线环境的随机干扰，发射接收设备的热噪声，干扰等影响，导致100组CFR的载波相位在一个范围内波动，当相位波动范围较小时，如在[-0.5rad,0.5rad]范围内时，可采用均值法，对载波相位进行平均；如果在[-π，π]范围波动，可计算出载波相位的概率密度分布函数，取概率密度最大时对应的载波相位作为

步骤十一：在等间隔多个时间点上提取出载波相位值相邻时间间隔的载波相位差为：

求出检测活动中相邻时间点的相位差表示为

步骤十二：在上述步骤九至步骤十一中，改变的步骤九中选择的微动目标为某一静止散射目标，重复执行骤九至步骤十一。选择一个静止散射点作为参考点，该静止参考点的选择可结合监测目标所处的场景，选择距离监测目标较近的目标，如山坡滑坡监测中，选择坡底处；桥梁监测中，选择靠近岸边的桥基；建筑物形变监测中，选择靠近的构造物等；同样可通过上述其他测量方法，测量该静止参考点距离收发机的粗距离；结合选定的静止参考点与所部署的收发机之间的已知的粗距离，按步骤九得出静止目标散射路径对应的像素点索引值，由像素点索引值对应到获取的CIR的采样点索引值，可求得相邻时间点的相位抖动系数

步骤十四：基于微动目标位移量小的特点，对补偿后的相位消除整周模糊，得到首先，进行微动目标的粗位移估计，由下式确定，

式中，Re(.)表示取实数部分，λ为载波的波长，对于通信系统常用到的sub-6GHz频段，波长通常为5cm～30cm，对于24G Hz～30GHz毫米波频段，波长通常为1cm～1.5cm。在一个波长范围内，设定Δd为千分之一波长的步长，搜索上式最大值，取最大值对应的Δd为粗估计位移；

其次，基于微动目标位移的特点，发生的位移通常小于等于载波的半个波长长度，按下式判断载波相位差是否存在整模糊变误差：

当式成立，P1＝1，否则P1＝0，

当式成立，P2＝1，否则P2＝0，

如果P1>P2：

如果P2>P1:

由此可获得没有整周模糊的载波相位差。

步骤十五：在多个方向K上发送接收信号，K个方向可通过两种方式实现，一种为机械式转动收发机天线，形成在K个方向上发送信号，信号经监测目标的不同区域或部位的散射体散射，散射信号由接收机接收，再按步骤一至步骤十四，计算出K个方向上微动目标位移前后的相位差

在t时刻建立如下等式组：

式中，Δd为微动目标的位移，λ为载波的波长，η_k为第k方向上残留的相位误差，可采用但不限于最小二乘法求得微动目标整体的位移量。

步骤十六：监测活动中，将按时间序列测量的数据所计算的相对位移进行求和，可得出监测活动中，微动目标总的位移量。

Δd_all＝Δd₁+Δd₂+…+Δd_t +…(38)

结合实验数据，对本发明的技术效果作进一步的说明：

1.实验条件：

发射机与接收机采用一台通用的软件无线电设备，具体型号为NI公司的N321设备，1个射频端口用于发射信号，1个射频端口用于接收信号，通过设备内部的时钟进行同步，并设置发射端的本振信号输出到接收端的本振信号接收端；发射天线与接收天线采用定向天线通过射频电缆连接到软件无线电设备TX/RX的SMA端口上；一台PC机用于OFDM信号的基带处理以及本发明方法的算法代码实现，PC机装有Ubuntu系统，采用GNU RADIO框架实现通感一体化OFDM信号的调制与解调。发射机发射功率15dBm，接收端增益20dB，天线增益10dBi，OFDM信号的子载波数为2048，有效子载波为1584，带宽为200MHz。本实例中采用PN序列作为前导码，长度为1584，前后各填充232长度的0，生成长度为2048的序列，作为一个OFDM符号，循环前缀CP的长度为144；

2.实验环境

发射机与接收机放置在同一位置，受测试设备发射功率影响，检测目标放置在距离收发机距离约36米左右位置，采用皮尺测量获得。检测目标为一铝箔覆盖的平板，放置在位移器上模拟微动目标的位移，调节步长为mm，整个测试场景为楼顶天台，如图5所示。

3.实验步骤

(a).监测活动中，按5分钟等间隔共进行了6次测量，每次测量完毕即调节位移器，对目标进行2mm-4cm的微动移动；每次测量中，发射并接收100帧OFDM信号，按上述步骤三进行信道估计，获取CSI；

(b).由于接收OFDM信号时，采用的Schmidl同步算法会导致帧之间起始采样点的偏差，按上述步骤四进行处理后，可消除不同帧之间的同步偏差，消除后，消除前的估计结果如图6，消除后的估计结果如图7所示。

(c).进行二维FFT计算，做出RD图，如图8所示，横坐标表示了目标速度，索引x＝51的一列表示静止目标的散射路径，纵坐标表示距离，结合像素的亮度，如坐标(51，7)，(51，8)，(51，44)等像素亮度较高，表示了多条散射目标的信号路径；

(d).利用OMP超分辨算法进行参数估计，并按步骤八，采用DBSCAN算法进行聚类，聚类结果中，如图9所示簇表示不同的散射路径，并可得出各簇的ToF均值。实验中，估计出有5条路径，path_1＝42ns，path_2＝51ns，path_3＝276ns，path_4＝280ns，path_5＝383ns。按步骤九，可确定Path_1为直达路径，结合微动目标距离收发机的粗距离36米，即240ns，可确定path_4为微动目标的散射路径。

(e).将距离多普勒图和参数估计结果进行匹配：由参数估计结果path_1到path_5路径信号的振幅大小，匹配到距离多普勒图上像素点为(51，7)、(51，8)、(51，43)、(51，44)，(51，51)；结合时间差Δt＝path_4-path_1＝238ns，在200MHz带宽，1584个有效子载波配置下，RD图中纵轴上一个像素点表示了6.464ns，按步骤九，可算出β＝238÷6.464≈37，因此可确定像素点(51，7)表示直达路径，像素点(51，44)表示了微动目标散射路径，如图10所示。

(f).提取微动目标散射路径索引44对应的信道冲击响应中的采样点值，进行FFT变化，FFT的变换点数为1584，对变换的结果取解卷绕的相位，并取792号频点对应的相位，100帧的结果如图11所示，由于初始相位的波动在0.2rad左右，可以直接对相位进行平均求得表示微动目标散射路径的载波相位，再求得监测活动中6次测量的载波相位差：

(g).实验中，由于检测目标里收发机距离在百米内，环境差异较小，且收发机工作的外界条件保持相同，因此没有进行相位抖动系数的校正，对于静止参考点的选择与载波相位提取方法与处理微动目标的方法一致；

(h).设置搜索步长为0.1mm，对计算的载波相位差按步骤十四进行整周模糊的消除。实验中，仅在一个方向上进行了信号的发射与接收，对该方向上散射目标的微动位移进行了测量。在其他方向上的测量可通过机械式调整收发天线方位角和倾角改变覆盖方向或利用波束赋形方式实现。一个方向上的微动位移计算如下：

多个方向上，目标整体的位移测量按步骤十五计算.

4.实验结果

监测活动中目标总计移动了86mm，本发明方法测量的位移为88.51mm，总体误差为2.51mm，均值误差0.53mm。与现有技术对比，采用基于OMP的超分辨算法无法正确对目标位移量进行测量。

因此，本发明采用上述一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法，可通过现有通信设备，如WIFI，4G/5G通信设备，在通信的同时，通过提取微动目标散射路径信号的载波相位对微动目标进行精确的位移测量，可实现通感一体化的应用。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的方法，包括如下步骤：

在接收机处接收经微动目标散射并通过多径信道从发射机处发射的OFDM信号；

基于在所述接收机处接收的OFDM信号来估计出一个或多个信道频率响应和一个或多个信道脉冲响应；

基于所述的信道频率响应确定微动目标散射信号在时间维度上所对应的所述信道脉冲响应中的采样点序列索引号；

基于所述的采样序列索引号提取所述信道脉冲响应中对应的信号复数值；

基于所述的复数值，对所述的复数值进行离散逆傅里叶变换，得到所述微动目标在频域上的响应值；

基于所述频域的响应值提取载波的相位；

然后，微动目标发生位移后，再次提取所述的载波相位，并计算目标发生位移前后的载波相位差；

基于所述提取的载波相位差计算微动目标产生的位移；和

在不同方向上，接收机处接收经微动目标散射并通过多径信道从发射机处发射的OFDM信号，计算出在不同方向上所述的微动目标产生的位移；

其特征在于，采用的OFDM信号可以同时进行信息通信；

其特征在于，对于所估计的信道频率响应和信道脉冲响应是由从发射设备处发射的OFDM信号导出，每个信道频率响应和信道脉冲响应都与微动目标和多径信道中多个散射目标的传播距离在频域和时域上的响应相关联；

其特征在于，对于微动目标散射信号在时间维度上所对应的所述信道脉冲响应的采样序列值号是由采用信道参数估计算法所估计出的多径飞行时间结合信道频率响应所生成的距离多普勒二维图像共同确定；

其特征在于，对于提取的目标微动前后的载波相位差是补偿了由静止参考点所确定的相位抖动系数；

其特征在于，对于提取的目标微动前后的载波相位差是由微动目标的微动特点所确定的无整模糊变误差的相位差值；

其特征在于，对于在不同方向上计算微动目标所述的位移，是由调整发射机发射的波束方向和接收机接收的波束方向所实现。

2.根据权利要求1中所述方法，基于所述的信道脉冲响应确定微动目标散射信号在时间维度上所对应的所述信道脉冲响应的采样序列索引号包括通过以已知的收发机和微动目标间粗略距离所确定。

3.根据权利要求1至2中任一项所述方法，基于所述的信道脉冲响应确定微动目标散射路径在时间维度上所对应的所述信道脉冲响应的采样序列索引号包括通过如下步骤：

首先，利用信道参数估计算法，包括但不限于基于子空间匹配的算法，基于矩阵束的算法、基于最大似然的算法，基于压缩感知类等算法进行信道参数的估计，导出多径信道中，发射机经一个或多个散射点散射达到接收机信号路径的无线参数，其中信号路径参数包括但不限于信号的振幅和飞行时间，并按路径聚类后，按飞行时间的大小排序，计算相邻路径之间的时间差值；

其次，优选的，对从OFDM信号中估计的多个信道频率响应进行二维傅里叶变换，包括按从子载波维度上或方向上进行反傅里叶变化，再按从帧维度或方向上做离散傅里叶变换，得到的结果按模值大小进行图形化，得出基于接收到的多个OFDM帧导出的距离多普勒图，图中像素点的亮度和所述模值大小相对应，图中一个或多个亮度较大的像素点表示了多径信道中一条或多条叠加的散射路径；

再次，基于微动目标位移较小且在一段时间内保持缓慢位移的特点，在距离多普勒图中将多普勒值不为零的像素点剔除，得到静止目标的像素点图；

最后，根据所述估计的信号路径的振幅和两条路径之间的时间差值，在所述的静止目标的像素图上与信道参数估计的结果进行像素点与散射路径的匹配，得出微动目标散射路径对应的像素索引值，该像素索引值与所述的信道冲击响应的采用点索引值一一对应；

其中，多个OFDM包是按固定周期发射并接收的；

其中，所述距离多普勒图中静止目标的像素点的亮度大小与所述估计出的信号路径的幅度大小相对应；

其中，所述估计的信号路径的相邻路径之间的时间差值与所述的距离多普勒图中静止目标的像素点之间间隔的采样点数相对应，对应的关系为：

式中，Δτ_l,l+α为所估计的信号路径的第l条和l+α第条相邻路径之间的时间差值，Δn_m.m+β为第m个和第m+β个采样点之间间隔采样点数，N为OFDM符号有效子载波个数，Δf为OFDM子载波的带宽，L为估计的信号路径数量，可找出使得上式成立的l，m，α，β，完成散射路径的匹配。

4.根据权利要求1至3中任一项所述方法，对所述的复数值进行离散逆傅里叶变换的点数为有效子载波的数量。

5.根据权利要求1至4中任一项所述方法，在所述频域的响应值提取的载波相位为零号子载波所对应的相位值，计算目标发生位移前后的载波相位差

6.根据权利要求1至5中任一项所述方法，对于补偿由静止参考点所确定的相位抖动系数包括以下步骤：

基于在距离多普勒图中已匹配的散射路径，确定靠近表示微动目标像素点附近的表示静止目标的像素点，

基于静止目标的像素点，提取微动目标发生位移前后的载波相位，作差计算出相位抖动系数补偿后微动目标发生位移先后的相位差表示如式(2)：

7.根据权利要求1至6中任一项所述方法，得出所述的无整模糊变误差的相位差值包括以下步骤：

首先，进行微动目标的粗位移估计，由式(3)确定，

式中，Re(.)表示取实数部分，λ为载波的波长；

其次，基于微动目标位移的特点，发生的位移小于等于载波的半个波长长度，按式(4)判断载波相位差是否存在整模糊变误差：

如式(4)成立，则计算的载波相位不存在整周模糊误差，如式(4)不成立，计算如下：

当式成立，P1＝1，否则P1＝0，

当式成立，P2＝1，否则P2＝0，

如果P1>P2：

如果P2>P1:

8.根据权利要求1至7中任一项所述方法，在多个方向K上计算出微动目标移动前后的相位差建立式(7)等式组：

9.根据权利要求中1至8中任一项所述方法，所述的在不同方向上计算微动目标产生的位移，还可以采用转动接收机和发射机覆盖方向的方式实现。

10.根据权利要求1至9中任一项所述方法，其中所述的OFDM信号由电磁波载波调制后发射出。

11.根据权利要求1至10中任一项所述方法，其中所述电磁波载波频率包括500MHz～90GHz。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，确定的所述微动目标位移量包括以所述载波的十分之一个波长内的精度确定所述微动目标位移量。

13.根据权利要求1至12中任一项所述方法，其中所述的OFDM信号包括一个或多个OFDM符号组成的一个或多个OFDM帧。

14.根据权利要求1至13中任一项所述方法，其中所述的OFDM信号中包括一个或多个伪随机码。

15.根据权利要求1至13中任一项所述方法，其中所述的OFDM信号包括以一个或多个探测参考信号(Sounding Reference Signal，SRS)。

16.一种基于OFDM信号对微动目标位移测量的系统，包括：

接收机，所述接收机包括一路或多路射频信号传感单元和一个或多个信号处理单元，其中，所述射频信号传感单元被配置为能检测OFDM信号，可进行滤波放大，变频，进行模拟到数字的转换，其中所述信号处理单位被配置为：能对OFDM信号进行解调，并基于收发两侧均已知的训练序列码、探测码进行信道估计，导出接收到的OFDM信号的信道频率响应和信道冲击响应；

发射机，所述发射机包括一路或多路射频信号传感单元和一个或多个信号处理单元，其中，所述射频信号传感单元被配置为能发射OFDM信号，可进行滤波放大，变频，进行数字到模拟的转换，其中所述信号处理单位被配置为：能对OFDM信号进行调制；

同步单元，所述同步单元为接收机和发射机提供参考时钟源以及每秒脉冲信号；

微动目标位移测量单元，所述位移测量单元被配置为：

基于所述的信道频率响应和信道冲击响应来计算出代表微动目标散射路径像素点的载波相位，其中，包括微动目标发生位移后的载波相位差；

计算代表静止目标散射路径像素点的载波相位，其中包括计算静止目标点所确定的相位抖动系数；

计算表示微动目标位移相关的无整周模糊误差的相位差值；

基于所述相位差值和微动目标位移值生成微动目标位移求解方程组，其中，每个位移载波相位差的表达式对应于覆盖的一个方向上微动目标的位移和产生的载波相位差的关系；

求解方程组以确定微动目标相对的位移值，其中所述相对的位移值对应于微动目标相对于静止状态时的位移量。

17.根据权利要求16中所述系统，接收机与发射机接可用于基于OFDM信号调制的通信系统。

18.根据权利要求16至17中任一项所述系统，接收机与发射机均可配置为具备收发一体功能的收发机。

19.根据权利要求16至18中任一项所述系统，接收机与发射机一体化布置进行OFDM信号收发，也可分离，相隔一段距离进行布置，以协作式进行OFDM的收发。

20.根据权利要求16至19中任一项所述系统，同步单元可采用共用时钟源模块，也可采用独立方式获取的同步时钟源。

21.根据权利要求16至20中任一项所述系统，接收机与发射机的射频信号传感单元被配置为具有波束赋形的功能。

22.根据权利要求16至21中任一项所述系统，优选的，接收机和发射机可共用本振。