1.一种AoA估计方法，其特征在于，所述AoA估计方法应用于基站，所述基站包括至少两
在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及根据所述初始AoA估
根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所述目标AoA区间确定目标AoA估计
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预设AoA区间中获取至少一个子阵
的一个初始AoA估计值，以及根据所述初始AoA估计值确定所述子阵的至少一个其他AoA估
在预设的第一AoA区间中，根据第一子阵接收到的终端的定位信号获取第一初始AoA估
基于AoA估计值之间的线性关系和所述第一初始AoA估计值，确定至少一个第一其他
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始AoA估计值和所述其他
根据所述第一初始AoA估计值、所述至少一个第一其他AoA估计值和所述校正函数，确
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一初始AoA估计值、所述至
少一个第一其他AoA估计值和所述校正函数，确定所述候选AoA估计值，包括：
将所述第一初始AoA估计值和各所述第一其他AoA估计值分别代入所述校正函数，得到
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预设AoA区间中获取至少一个子阵
的一个初始AoA估计值，以及根据所述初始AoA估计值确定所述子阵的至少一个其他AoA估
在预设的第一AoA区间中，根据第一子阵接收到的终端的定位信号获取第一初始AoA估
计值；以及基于AoA估计值之间的线性关系和所述第一初始AoA估计值，确定至少一个第一
其他AoA估计值，得到所述第一AoA估计值集合；所述第一AoA估计值集合中包括所述第一初
在预设的第二AoA区间中，根据第二子阵接收到的终端的定位信号获取第二初始AoA估
计值；以及基于AoA估计值之间的线性关系和所述第二初始AoA估计值，确定至少一个第二
其他AoA估计值，得到第二AoA估计值集合；所述第二AoA估计值集合中包括所述第二初始
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始AoA估计值和所述其他
获取所述第一AoA估计值集合中的各AoA估计值与所述第二AoA估计值集合中的各AoA
获取绝对值最小的所述差值对应的所述第一AoA估计值集合中的第一AoA估计值和所
将所述第一AoA估计值和所述第二AoA估计值的平均值确定为所述候选AoA估计值。
7.根据权利要求1‑6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选AoA估计值确
根据所有子阵接收到的终端的定位信号，在所述目标AoA区间内采用预设的搜索方法
8.根据权利要求1‑6任一项所述的方法，其特征在于，各所述子阵中目标子阵的天线间
距小于等于第一阈值，除目标子阵外的其他子阵的天线间距大于第一阈值，或，各所述子阵
9.一种AoA估计装置，其特征在于，所述AoA估计装置应用于基站，所述基站包括至少两
处理模块，用于在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及根据
第一确定模块，用于根据所述初始AoA估计值和所述其他AoA估计值确定候选AoA估计
第二确定模块，用于根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所述目标AoA区
10.一种基站，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行
本申请涉及5G技术领域，特别是涉及一种AoA估计方法、装置、基站、存储介质和计
随着工业互联网、车联网的高速发展，高精度定位成为不可或缺的关键支撑服务。
在停车场、隧道等GPS信号很弱甚至不可用的情况下，5G基站可以根据终端发送的定位信号
端的位置，在当前5G基站主要使用的天线阵列的天线间距为小于等于半波长，通过增加天
AoA估计值比较，消除由于增加天线间距导致的模糊解，得到真实的AoA估计值。但现有技术
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高AoA的识别精度的AoA估计
第一方面，本申请提供了一种AoA估计方法，所述AoA估计方法应用于基站，所述基
在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及根据所述初始
根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所述目标AoA区间确定目标AoA
在其中一个实施例中，所述在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估
计值，以及根据所述初始AoA估计值确定所述子阵的至少一个其他AoA估计值，包括：
在预设的第一AoA区间中，根据第一子阵接收到的终端的定位信号获取第一初始
基于AoA估计值之间的线性关系和所述第一初始AoA估计值，确定至少一个第一其
在其中一个实施例中，所述根据所述初始AoA估计值和所述其他AoA估计值确定候
根据所述第一初始AoA估计值、所述至少一个第一其他AoA估计值和所述校正函
在其中一个实施例中，所述根据所述第一初始AoA估计值、所述至少一个第一其他
将所述第一初始AoA估计值和各所述第一其他AoA估计值分别代入所述校正函数，
在其中一个实施例中，所述在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估
计值，以及根据所述初始AoA估计值确定所述子阵的至少一个其他AoA估计值，包括：
在预设的第一AoA区间中，根据第一子阵接收到的终端的定位信号获取第一初始
AoA估计值；以及基于AoA估计值之间的线性关系和所述第一初始AoA估计值，确定至少一个
第一其他AoA估计值，得到所述第一AoA估计值集合；所述第一AoA估计值集合中包括所述第
在预设的第二AoA区间中，根据第二子阵接收到的终端的定位信号获取第二初始
AoA估计值；以及基于AoA估计值之间的线性关系和所述第二初始AoA估计值，确定至少一个
第二其他AoA估计值，得到第二AoA估计值集合；所述第二AoA估计值集合中包括所述第二初
在其中一个实施例中，所述根据所述初始AoA估计值和所述其他AoA估计值确定候
获取所述第一AoA估计值集合中的各AoA估计值与所述第二AoA估计值集合中的各
获取绝对值最小的所述差值对应的所述第一AoA估计值集合中的第一AoA估计值
将所述第一AoA估计值和所述第二AoA估计值的平均值确定为所述候选AoA估计
在其中一个实施例中，所述根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所
根据所有子阵接收到的终端的定位信号，在所述目标AoA区间内采用预设的搜索
目标子阵外的其他子阵的天线间距大于第一阈值，或，各所述子阵的天线间距都大于第一
第二方面，本申请还提供了一种AoA估计装置，所述AoA估计装置应用于基站，所述
处理模块，用于在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及
第一确定模块，用于根据所述初始AoA估计值和所述其他AoA估计值确定候选AoA
第二确定模块，用于根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所述目标
第三方面，本申请还提供了一种基站，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述
存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：所述AoA估计
在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及根据所述第一初
根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所述目标AoA区间确定目标AoA
第四方面，本申请还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，
其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以下步骤：所述AoA估计方法
在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及根据所述第一初
根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所述目标AoA区间确定目标AoA
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算
机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：所述AoA估计方法应用于基站，所述
在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及根据所述第一初
根据所述候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于所述目标AoA区间确定目标AoA
上述AoA估计方法、装置、基站、存储介质和计算机程序产品，AoA估计方法应用于
基站，基站包括至少两个子阵，基站在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估
计值，可以根据第一初始AoA估计值确定子阵的至少一个其他AoA估计值，从而可以根据初
始AoA估计值和其他AoA估计值确定候选AoA估计值，根据候选AoA估计值确定目标AoA区间，
进而可以基于目标AoA区间确定目标AoA估计值，通过在预设的AoA区间中获取至少一个子
阵的初始AoA估计值，根据该初始AoA估计值和AoA估计值之间的关系可以得到其他AoA估计
值，相比于传统的方法，在获得全部AoA估计值的过程中无需遍历整个AoA区间，缩短了工作
量，无需对每个AoA估计值进行计算，计算过程简单，计算量较小；同时从初始AoA估计值和
其他AoA估计值中确定一个精度不高的候选AoA估计值，将候选AoA估计值的周围小区间设
定为目标AoA区间，在目标AoA区间中重新搜索目标AoA估计值，提高了目标AoA估计值的精
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对
本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不
长的均匀天线阵列，而测向误差的克拉美罗下界与天线孔径成反比，增大天线阵列的孔径
可以有效提高测向精度与分辨率。但是增大天线单元之间的间距会减弱天线单元之间的耦
合效应，耦合效应不但对定位不利，对通信也不利，特别是在多用户情况下会增加误码率。
有学者提出了一些复杂的大间距天线阵列结构，如互质阵、嵌套阵等。但是这类天
线阵列不仅结构复杂，而且需要特殊设计的构造虚拟阵列的算法。并且，在实际应用中，天
线之间存在的硬件损伤以及相干信号会导致无法构造准确的虚拟阵天线阵列，从而导致该
天线阵列，只能获得对应同一目标的多个角度估计值，然后利用部署在不同位置的基站获
得多组角度估计值，消除模糊解，获得对应该目标的真实角度估计值。多个基站联合会造成
系统的复杂度和计算量的增加，而且使得硬件成本较高，特别是在多个场景中，识别精度不
因此，针对以上问题，下面结合本公开实施例所应用的场景，对本公开实施例涉及
本申请实施例提供的AoA估计方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终
端102与基站104进行通信。终端102发送定位信号给基站104后，基站104根据该定位信号计
算终端102的AoA估计值，从而可以得出终端102的具体位置。其中，终端102可以但不限于是
各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联
网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能
手表、智能手环、头戴设备等。基站可以是宏基站、微基站、射频拉远、直放站或室内分布系
在一个实施例中，如图2所示，提供了一个确定目标AoA估计值方法的流程示意图，
以该方法应用于图1中的基站为例进行说明，AoA估计方法应用于基站，基站包括至少两个
S201，在预设AoA区间中获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，以及根据第一
子阵的天线间距大于第一阈值，或，各子阵的天线间距都大于第一阈值；目标子阵为各子阵
示例性的，图3为大间距天线阵列的结构示意图，基站使用的大间距天线阵列包括
两个大间距天线子阵，天线总数为 ，两个大间距天线子阵分别为第一子阵和第二子阵，例
如，第一子阵可以是图3中的子阵一，第二子阵可以是图3中的子阵二，或者，第一子阵可以
是图3中的子阵二，云开全站Kaiyun平台第二子阵可以是图3中的子阵一。其中，子阵一的天线数为 ，其天线间距
为 ，子阵二的天线数为 ，其天线间距为 ， 为正整数，为单位间距，为中心频
[0029] 当 ， 为1时，第一子阵和第二子阵的天线间距都小于等于第一阈值，即仅
存在一个角度的方向矢量，能得到一个AoA估计值。在本实施例中，当 ， 互质，当
为1， 为大于1的正整数时，第一子阵的天线间距等于第一阈值，只存在一个角度的方向
矢量，第一子阵对应一个AoA估计值，第二天线的天线间距大于第一阈值，存在多个角度的
方向矢量，第二子阵对应至少两个AoA估计值；当 都为大于1的正整数且 互质时，
第一子阵和第二子阵的天线间距都大于第一阈值，即存在不同角度的方向矢量，可以得到
多个AoA估计值。由于第一子阵和第二子阵中天线之间的距离大于第一阈值，第一子阵和第
神经网络模型中，通过神经网络模型的训练，输出预设AoA区间中第二子阵的初始AoA估计
值，或者，基站也可以根据第二子阵接收到的定位信号和相关算法进行计算，得到预设AoA
区间中的第二子阵的初始AoA估计值。其中，相关算法可以为获得闭式解的算法或谱峰搜索
类的算法，获得闭式解的算法可以是基于旋转不变技术的信号参数估计算法（Estimating
等。本实施例对获取预设AoA区间中子阵的初始AoA估计值的方式不做限定。基站也可以获
取预设AoA区间中第一子阵的初始AoA估计值，也可以同时获取预设AoA区间中第一子阵的
进一步的，以第二子阵为例，可以根据第二子阵的初始AoA估计值和历史的所有
AoA估计值的分布规律，得到第二子阵的其他AoA估计值，或者，可以根据第二子阵的初始
AoA估计值和各个AoA估计值之间的关系，得到第二子阵的其他AoA估计值。本实施例对于通
过何种方式获得其他AoA估计值的方法不做限定。同样，可以根据上述方法获得第一子阵的
可选的，基站可以对初始AoA估计值与其他AoA估计值求平均值，将该平均值作为
候选AoA估计值。可选的，基站可以对初始AoA估计值与其他AoA估计值求加权平均值，将该
加权平均值作为候选AoA估计值。可选的，基站也可以将历史的候选AoA估计值作为参考，选
择初始AoA估计值和其他AoA估计值中与历史的候选AoA估计值最接近的AoA估计值，将该
AoA估计值作为候选AoA估计值。可选的，基站包括的两个子阵分别为第一子阵和第二子阵
时，可以通过第一子阵接收到的定位信号得到第一子阵对应的初始AoA估计值和其他AoA估
计值，通过第二子阵接收到的定位信号构建校正函数，根据第一子阵对应的初始AoA估计值
和其他AoA估计值、第二子阵对应的校正函数确定候选AoA估计值，或者，可以通过第一子阵
接收到的定位信号得到第一子阵对应的初始AoA估计值和其他AoA估计值，通过第二子阵接
收到的定位信号得到第二子阵对应的初始AoA估计值和其他AoA估计值，将第一子阵对应的
AoA估计值和第二子阵对应的AoA估计值进行对比，将最接近的两个AoA估计值的平均值确
定为候选AoA估计值。本实施例对于根据初始AoA估计值和其他AoA估计值确定候选AoA估计
S203，根据候选AoA估计值确定目标AoA区间，并基于目标AoA区间确定目标AoA估
[0035] 可选地，第二阈值可以是长度为 和长度为 中长度较小的一个区间。
具体的，根据步骤S202得到候选AoA估计值后，选择候选AoA估计值周围的小区间
作为目标AoA区间，设定小区间的长度小于 。例如，候选AoA估计值为9.8时，可以选择
8.8至10.8作为目标AoA区间。可以将定位信号输入至预设的神经网络模型中，通过神经网
络模型的训练，输出在目标AoA区间内的目标AoA估计值，云开全站Kaiyun平台或者，基站也可以根据终端的定位
上述AoA估计方法中，AoA估计方法应用于大间距天线的基站中，在预设AoA区间中
获取至少一个子阵的一个初始AoA估计值，可以根据第一初始AoA估计值确定子阵的至少一
个其他AoA估计值，从而可以根据初始AoA估计值和其他AoA估计值确定候选AoA估计值，根
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