CN102281629A - 一种定位的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种定位的方法和装置，属于定位领域。所述方法包括：根据基站定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数；根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果。本发明实施例通过融合卫星与基站的卫星盲区无缝定位方法，推算出卫星盲区的基站定位误差。使得在无法接收到卫星信号时，仅通过基站定位即可获得更高精度的终端位置信息，避免了在蜂窝网环境下进行定位，多种干扰因素导致的定位精度不高的情况。

Description

一种定位的方法和装置

技术领域

本发明涉及定位领域，特别涉及一种定位的方法和装置。

背景技术

近年来，随着人们物质生活水平的不断提高，人们对定位服务的需求也与日俱增，用户可以通过使用安装在移动终端(如手机等)上的客户端软件，与无线网络结合，确定需要访问用户的实际地理位置，从而提供与位置相关的服务信息。

目前普遍采用的是GPS(Global Positioning System，全球定位系统)技术进行定位。但是GPS定位存在一定的盲区，当用户在室内或不满足GPS定位条件的环境中，需要进行定位服务时，GPS射频信号穿透建筑物的墙壁后，信号强度变得非常弱，定位效果不理想。因此现有技术中当用户在室内的情况时，通过一种辅助的方式来协助GPS进行定位，目前普遍采用基于蜂窝网的无线定位方式。它是通过由多个基站同时接收检测移动终端发出的信号，再通过相应的算法估计出移动终端的大致位置。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

目前采用的基于蜂窝网的无线定位方式，在蜂窝网环境中存在较严重的反射、衍射和绕射等非直线传播情况，因此会受到NLOS(Non-Line-Of-Sight，非视距传播)效应、多路径效应、系统测量误差、CDMA(Code Division Multiple Access，码分多址)多址干扰等因素的干扰，影响无线定位的精度。

发明内容

为了在基站定位的情况下避免诸多因素对基站定位精度的影响，本发明实施例提供了一种。所述技术方案如下：

本发明实施例提出了一种定位的方法，包括：

根据基站定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数；

根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果。

作为上述技术方案的优选，所述根据预先获取的基站定位非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数，具体包括：

所述根据预先获取的基站定位非视距误差修正系数，通过卡尔曼滤波计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数。

作为上述技术方案的优选，所述预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数的获取方法，具体包括：

根据全球定位系统GPS获取终端的位置信息；

接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算得到各基站之间到达终端的信号到达时间差；

根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

根据GPS获取的所述终端的位置信息和所述各基站的位置信息，计算等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差之间的差值，计算预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数。

作为上述技术方案的优选，所述根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果，具体包括：

接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算各基站之间到达终端的信号到达时间差；

根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述当前对应基站的非视距误差修正系数之间的和，计算得到等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息。

作为上述技术方案的优选，所述根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息，具体包括：

${\mathrm{\Δ\ρ}}_{2,i,j}=\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2+{(z_i-z_0)}^2}-\sqrt{{(x_j-x_0)}^2+{(y_j-y_0)}^2+{(z_j-z_0)}^2}={\mathrm{TDOA}}_{\mathrm{ij}}\×c+C_{\mathrm{ij}};$

其中，Δρ_2，i，j为所述等价于GPS定位的各基站之间第i个基站和第j个基站之间信号到达终端的距离差；

C为光速；

C_ij为根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算的当前基站i和基站j之间的非视距误差修正系数；

x₀，y₀，z₀为终端当前的坐标，x_i，y_i，z_i为第i个基站的坐标，x_j，y_j，z_j为第j个基站的坐标；

TDOA_ij是基站i和基站j之间到达终端的信号到达时间差。

本发明实施例提出了一种定位的装置，包括：

第一获取模块，用于根据基站定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第一计算模块，用于根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数；

第二计算模块，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果。

作为上述技术方案的优选，所述第一计算模块具体用于：

所述根据预先获取的基站定位非视距误差修正系数，通过卡尔曼滤波计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数。

作为上述技术方案的优选，所述装置还包括第二获取模块，所述第二获取模块具体包括：

定位单元，用于根据全球定位系统GPS获取终端的位置信息；

第一基站信号接收及解调单元，用于接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第一计算单元，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算得到各基站之间到达终端的信号到达时间差；

第二计算单元，用于根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

第三计算单元，用于根据GPS获取的所述终端的位置信息和所述各基站的位置信息，计算等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

第四计算单元，用于根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差之间的差值，计算预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数。

作为上述技术方案的优选，所述第二计算模块，具体包括：

第二基站信号接收及解调单元，用于接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第五计算单元，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算各基站之间到达终端的信号到达时间差；

第六计算单元，用于根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

第七计算单元，用于根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述当前对应基站的非视距误差修正系数之间的和，计算得到等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

第八计算单元，用于根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息。

作为上述技术方案的优选，所述第八计算单元计算当前的位置信息的计算方法，包括：

${\mathrm{\Δ\ρ}}_{2,i,j}=\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2+{(z_i-z_0)}^2}-\sqrt{{(x_j-x_0)}^2+{(y_j-y_0)}^2+{(z_j-z_0)}^2}={\mathrm{TDOA}}_{\mathrm{ij}}\×c+C_{\mathrm{ij}};$

其中，Δρ_2，i，j为所述等价于GPS定位的各基站之间第i个基站和第j个基站之间信号到达终端的距离差；

C为光速；

C_ij为根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算的当前基站i和基站j之间的非视距误差修正系数；

x₀，y₀，z₀为终端当前的坐标，x_i，y_i，z_i为第i个基站的坐标，x_j，y_j，z_j为第j个基站的坐标；

TDOA_ij是基站i和基站j之间到达终端的信号到达时间差。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：通过融合卫星与基站的卫星盲区无缝定位方法，推算出卫星盲区的基站定位误差。使得在无法接收到卫星信号时，仅通过基站定位即可获得更高精度的终端位置信息，避免了在蜂窝网环境下进行定位，多种干扰因素导致的定位精度不高的情况。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例1中提供的定位的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例2中提供的定位的方法的流程示意图；

图3是本发明实施例3中提供的定位的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例1

本发明实施例1提出了一种定位的方法，其流程如图1所示，包括：

步骤101：根据基站定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

步骤102：根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数；

步骤103：根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果。

本发明实施例通过融合卫星与基站的卫星盲区无缝定位方法，推算出卫星盲区的基站定位误差。使得在无法接收到卫星信号时，仅通过基站定位即可获得更高精度的终端位置信息，避免了在蜂窝网环境下进行定位时，多种干扰因素导致的定位精度不高的情况。

实施例2

本发明实施例2提出了一种定位的方法，其流程如图2所示，包括：

步骤201：终端预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数。

具体为：

步骤2011：根据全球定位系统GPS获取终端的位置信息。

当定位终端能够接收到有效卫星信号时，通过定位终端接收卫星信号，测量出定位终端至卫星的伪距，解调出卫星轨道参数等数据。通过定位解算计算出用户所在地理位置的经纬度、高度等信息。

步骤2012：接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息。

采用TDOA(Time Difference of Arrival，到达时间差)算法，基站可以对终端进行定位，它通过检测基站与终端间的信号传播时间差来确定移动台的位置，终端必定位于以两个基站为焦点的双曲线方程上，确定终端的二维位置坐标需要建立两个以上双曲线方程，也就是说需要终端观测至少三个以上的基站，而两个双曲线的交点即为终端的二维位置坐标。TDOA方法不要求知道信号传播的具体时间，还可以消除或减少在所有接收机上由处理时延产生的共同误差。还可以通过增加基站的方式或气压测高的方法得到终端的高度信息。

具体过程为：例如有3个基站1，2，3。各个基站收到终端的定位请求后，将基站的位置信息(x_i，y_i，z_i)(i＝1，2，3)和各个基站到达终端的信号到达时间TOA_i(i＝1，2，3)，调制到定位信号里面的发送至终端，终端位置为(x₀，y₀，z₀)，此时基站与终端处于一个坐标系中，其中x，y为终端或基站的二维位置坐标，z为终端或基站的高度。

步骤2013：根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算得到各基站之间到达终端的信号到达时间差。

根据基站i到达终端的时间TOA_i(i＝1，2，3)计算各基站之间到达终端的信号到达时间差TDOA_i，j(i＝1，2，3)(j＝1，2，3)。其中，TDOA为两两基站到达终端的时间差，即终端到基站1和终端到基站2的时间差，例如基站2与基站1的TDOA为：TDOA_1，2＝TOA₂-TOA₁，同理可以得到基站2与基站1的TDOA_1，3＝TOA₃-TOA₁和基站3与基站1的TDOA_2，3＝TOA₃-TOA₂。

步骤2014：根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差。

获取到TDOA后，将TDOA乘以光速即得到基站信号到达终端的距离差Δρ₁，其中Δρ₁＝TDOA*c(c为光速)。该距离差中存在电波由于非视距传播而引起的误差，非视距即电波城市内传播由于楼宇阻挡而发生绕射、反射，从而传播非直线，对定位会产生误差。分别计算三个TDOA的对应的1号基站到2号基站的信号到达终端的距离差Δρ_1，1，2，1号基站到3号基站的Δρ_1，1，3，2号基站到3号基站的Δρ_1，2，3。

步骤2015：根据GPS获取的所述终端的位置信息和所述各基站的位置信息，计算等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差。

根据步骤2011中GPS获取的终端位置信息，作为终端的真实位置信息，并将其转换为坐标系中的终端位置坐标(x₀，y₀，z₀)，结合已获取的各基站的位置信息(x_i，y_i，z_i)(i＝1，2，3)，通过下面的公式可计算出等价于GPS定位的第1号基站和第2号基站之间信号到达终端的距离差Δρ_2，1，2、等价于GPS定位的第1号基站和第3号基站之间信号到达终端的距离差Δρ_2，1，3和等价于GPS定位的第2号基站和第3号基站之间信号到达终端的距离差Δρ_2，2，3。

${\mathrm{\Δ\ρ}}_{2,i,j}=\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2+{(z_i-z_0)}^2}-\sqrt{{(x_j-x_0)}^2+{(y_j-y_0)}^2+{(z_j-z_0)}^2}={\mathrm{TDOA}}_{\mathrm{ij}}\×c$

此时(x_j，y_j，z_j)(j＝1，2，3)代表三个基站中相对于第i号基站的另一个第j号基站，例如当i取1时，j可以取2或3，当i＝2时，j可以取3。，分别代表三个基站的位置信息、和三个TDOA_i，j(i＝1，2，3)(j＝1，2，3)。将已知的量分别带入上述公式，组成三个方程。联立三个方程即可计算得到Δρ_2，1，2、Δρ_2，1，3、Δρ_2，2，3。

步骤2016：根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差之间的差值，计算预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数。

根据步骤2014和步骤2015计算得到的分别将三个基站到达终端的距离差Δρ_1，1，2、Δρ_1，1，3、Δρ_1，2，3和三个等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差Δρ_2，1，2、Δρ_2，1，3、Δρ_2，2，3相减，即可得到对应的非视距误差修正系数C。

C＝Δρ₁-Δρ₂

终端实时检测GPS定位信号及基站定位信号，通过上述方法进行计算，得到一系列实时的非视距误差修正系数C_1，2，C_1，3，C_2，3……。

非视距误差修正系数的计算是一个动态过程，当终端可以收到GPS卫星定位信号时，根据预设的周期，不间断的进行非视距误差修正系数的计算。当终端接收不到GPS卫星定位信号时，则根据预先获取到的非视距误差修正系数进行当前位置信息的推算，得到比基站定位更精确的位置信息。

步骤202：终端处于卫星盲区时，接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息。

当终端处于卫星盲区时，此时终端的GPS模块无法接收到足以定位的卫星信号，仅可以通过基站定位的方法进行定位。此时，终端通过接收相邻基站的定位信号。以三个基站为例，分别会获取到三个基站的位置信息(x_i，y_i，z_i)(i＝1，2，3)和各个基站到达终端的信号到达时间TOA_i(i＝1，2，3)。

步骤203：根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算各基站之间到达终端的信号到达时间差。

根据基站i到达终端的时间TOA_i(i＝1，2，3)计算各基站之间到达终端的信号到达时间差TDOA_i，j(i＝1，2，3)(j＝1，2，3)。其中，TDOA为两两基站到达终端的时间差，即终端到基站1和终端到基站2的时间差，例如基站2与基站1的TDOA为：TDOA_1，2＝TOA₂-TOA₁，同理可以得到基站2与基站1的TDOA_1，3＝TOA₃-TOA₁和基站3与基站1的TDOA_2，3＝TOA₃-TOA₂。

步骤204：根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

根据公式Δρ₁＝TDOA*c分别计算三个基站中，各基站信号到达终端的距离差Δρ_1，1，2、Δρ_1，1，3和Δρ_1，2，3(c为光速)。

步骤205：根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数。

将预先计算得到的非视距误差修正系数C_1，2，C_1，3，C_2，3通过卡尔曼滤波，根据当前终端所在的基站覆盖的位置，找到预先对获取到的这几个基站之间的非视距误差修正系数，推算出当前对应基站之间的非视距误差修正系数C，用此非视距误差修正系数修正基站定位结果。

卡尔曼滤波是根据上一状态的估计值和当前状态的观测值推出当前状态的估计值的滤波方法。其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值。

通过建立卡尔曼滤波模型对预先获取的非视距误差修正系数C_1，2，C_1，3，C_2，3进行卡尔曼估算，得到当前对应基站之间的非视距误差修正系数C_1，2，C_1，3，C_2，3。

实现的方法具体为：

首先，要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程(LinearStochastic Difference equation)来描述：

X(k)＝AX(k-1)+BU(k)+W(k)

再加上系统的测量值：

Z(k)＝HX(k)+V(k)

上两式子中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise)，他们的协方差(covariance)分别是Q，R(假设它们不随系统状态变化而变化)。

对于满足上面的条件(线性随机微分系统，过程和测量都是高斯白噪声)，卡尔曼滤波是最优的信息处理器。下面用他们结合他们的covariance来估算系统的最优化输出。

首先要利用系统的过程模型，来预测下一状态的系统。假设现在的系统状态是k，根据系统的模型，可以基于系统的上一状态而预测出现在状态：

X(k|k-1)＝AX(k-1|k-1)+BU(k)                    (1)

其中，式(1)中X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果，X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果，U(k)为现在状态的控制量，如果没有控制量，它可以为0。

到现在为止，系统结果已经更新了。可是，对应于X(k|k-1)的covariance还没更新，此时用P表示covariance：

P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)A’+Q                      (2)

其中，式(2)中P(k k-1)是X(k|k-1)对应的covariance，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的covariance，A’表示A的转置矩阵，Q是系统过程的covariance。式子(1)，(2)就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个，也就是对系统的预测。

现在有了现在状态的预测结果，然后再收集现在状态的测量值。结合预测值和测量值，可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k)：

X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k|k-1))           (3)

其中Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain)：

Kg(k)＝P(k|k-1)H’/(HP(k|k-1)H’+R)              (4)

到现在为止，已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)。但是为了要令卡尔曼滤波不断的运行下去直到系统过程结束，还要更新k状态下X(k|k)的covariance：

P(k|k)＝(I-Kg(k)H)P(k|k-1)                       (5)

其中I为1的矩阵，对于单模型单测量，I＝1。当系统进入k+1状态时，P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。这样，算法就可以自回归的运算下去。

步骤206：根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述当前对应基站的非视距误差修正系数之间的和，计算得到等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差。

通过公式C＝Δρ₁-Δρ₂中已知的C和Δρ₁，即可反推出Δρ₂＝Δρ₁+C，根据C和已知的三个Δρ₁，分别计算得到三个等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差Δρ_2，1，2、Δρ_2，1，3和Δρ_2，2，3。

步骤207：根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息。

${\mathrm{\Δ\ρ}}_{2,i,j}=\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2+{(z_i-z_0)}^2}-\sqrt{{(x_j-x_0)}^2+{(y_j-y_0)}^2+{(z_j-z_0)}^2}={\mathrm{TDOA}}_{\mathrm{ij}}\×c+C_{\mathrm{ij}}$

此时设终端的坐标为(x₀，y₀，z₀)，将已知的三个基站的位置信息(x_i，y_i，z_i)(i＝1，2，3)和计算得到三个Δρ_2，1，2、Δρ_2，1，3和Δρ_2，2，3。此时(x_j，y_j，z_j)(j＝1，2，3)代表三个基站中相对于第i号基站的另一个第j号基站，例如当i取1时，j可以取2或3，当i＝2时，j可以取3，分别代表三个基站的位置信息、和三个TDOA_i，j(i＝1，2，3)(j＝1，2，3)。

将这些已知的量分别带入上述公式得到三个方程，联立这三个方程即可求得终端的位置坐标(x₀，y₀，z₀)。终端坐标与真实位置信息预先有着一个对应关系，根据终端坐标即可转化得比基站定位精度更高的接近于GPS定位的终端当前的经纬度信息和高度信息，作为终端的位置信息。

本发明实施例通过融合卫星与基站的卫星盲区无缝定位方法，推算出卫星盲区的基站定位误差。使得在无法接收到卫星信号时，仅通过基站定位即可获得更高精度的终端位置信息，避免了在蜂窝网环境下进行定位，多种干扰因素导致的定位精度不高的情况。

实施例3

本发明实施例3提出了一种定位的装置，其结构如图3所示，包括：

第一获取模块301，用于根据基站定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息。

第一计算模块302，用于根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数。

其中，第一计算模块302具体用于：

所述根据预先获取的基站定位非视距误差修正系数，通过卡尔曼滤波计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数。

第二计算模块303，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果。

其中，第二计算模块303，具体包括：

第二基站信号接收及解调单元3031，用于接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第五计算单元3032，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算各基站之间到达终端的信号到达时间差；

第六计算单元3033，用于根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

第七计算单元3034，用于根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述当前对应基站的非视距误差修正系数之间的和，计算得到等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

第八计算单元3035，用于根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息。

其中，第八计算单元计算当前的位置信息的方式为：

${\mathrm{\Δ\ρ}}_{2,i,j}=\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2+{(z_i-z_0)}^2}-\sqrt{{(x_j-x_0)}^2+{(y_j-y_0)}^2+{(z_j-z_0)}^2}={\mathrm{TDOA}}_{\mathrm{ij}}\×c+C_{\mathrm{ij}};$

其中，Δρ_2，i，j为所述等价于GPS定位的各基站之间第i个基站和第j个基站之间信号到达终端的距离差；

C为光速；

C_ij为根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算的当前基站i和基站j之间的非视距误差修正系数；

x₀，y₀，z₀为终端当前的坐标，x_i，y_i，z_i为第i个基站的坐标，x_j，y_j，z_j为第j个基站的坐标；

TDOA_ij是基站i和基站j之间到达终端的信号到达时间差。

定位的装置还包括第二获取模块304，所述第二获取模块304具体包括：

定位单元3041，用于根据全球定位系统GPS获取终端的位置信息；

第一基站信号接收及解调单元3042，用于接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第一计算单元3043，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算得到各基站之间到达终端的信号到达时间差；

第二计算单元3044，用于根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

第三计算单元3045，用于根据GPS获取的所述终端的位置信息和所述各基站的位置信息，计算等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

第四计算单元3046，用于根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差之间的差值，计算预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数。

本发明实施例通过融合卫星与基站的卫星盲区无缝定位方法，推算出卫星盲区的基站定位误差。使得在无法接收到卫星信号时，仅通过基站定位即可获得更高精度的终端位置信息，避免了在蜂窝网环境下进行定位，多种干扰因素导致的定位精度不高的情况。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种定位的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据基站定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数；

根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先获取的基站定位非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数，具体包括：

所述根据预先获取的基站定位非视距误差修正系数，通过卡尔曼滤波计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数的获取方法，具体包括：

根据全球定位系统GPS获取终端的位置信息；

接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算得到各基站之间到达终端的信号到达时间差；

根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

根据GPS获取的所述终端的位置信息和所述各基站的位置信息，计算等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差之间的差值，计算预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果，具体包括：

接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算各基站之间到达终端的信号到达时间差；

根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述当前对应基站的非视距误差修正系数之间的和，计算得到等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息，具体包括：

${\mathrm{\Δ\ρ}}_{2,i,j}=\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2+{(z_i-z_0)}^2}-\sqrt{{(x_j-x_0)}^2+{(y_j-y_0)}^2+{(z_j-z_0)}^2}={\mathrm{TDOA}}_{\mathrm{ij}}\×c+C_{\mathrm{ij}};$

其中，Δρ_2，i，j为所述等价于GPS定位的各基站之间第i个基站和第j个基站之间信号到达终端的距离差；

C为光速；

C_ij为根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算的当前基站i和基站j之间的非视距误差修正系数；

x₀，y₀，z₀为终端当前的坐标，x_i，y_i，z_i为第i个基站的坐标，x_j，y_j，z_j为第j个基站的坐标；

TDOA_ij是基站i和基站j之间到达终端的信号到达时间差。

6.一种定位的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于根据基站定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第一计算模块，用于根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数；

第二计算模块，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间、所述各基站的位置信息和所述当前对应基站之间的非视距误差修正系数，计算终端的位置信息以修正基站定位结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块具体用于：

所述根据预先获取的基站定位非视距误差修正系数，通过卡尔曼滤波计算当前对应基站之间的非视距误差修正系数。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第二获取模块，所述第二获取模块具体包括：

定位单元，用于根据全球定位系统GPS获取终端的位置信息；

第一基站信号接收及解调单元，用于接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第一计算单元，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算得到各基站之间到达终端的信号到达时间差；

第二计算单元，用于根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

第三计算单元，用于根据GPS获取的所述终端的位置信息和所述各基站的位置信息，计算等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

第四计算单元，用于根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差之间的差值，计算预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二计算模块，具体包括：

第二基站信号接收及解调单元，用于接收基站的信号并进行基站无线定位，获取各基站到达终端的信号到达时间和各基站的位置信息；

第五计算单元，用于根据所述各基站到达终端的信号到达时间，计算各基站之间到达终端的信号到达时间差；

第六计算单元，用于根据所述各基站之间到达终端的信号到达时间差乘以光速，计算得到各基站之间信号到达终端的距离差；

第七计算单元，用于根据所述各基站之间信号到达终端的距离差以及所述当前对应基站的非视距误差修正系数之间的和，计算得到等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差；

第八计算单元，用于根据所述等价于GPS定位的各基站之间信号到达终端的距离差、所述基站的位置信息和所述各基站之间到达终端的信号到达时间差，计算当前的位置信息。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第八计算单元计算当前的位置信息的计算方法，包括：

${\mathrm{\Δ\ρ}}_{2,i,j}=\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2+{(z_i-z_0)}^2}-\sqrt{{(x_j-x_0)}^2+{(y_j-y_0)}^2+{(z_j-z_0)}^2}={\mathrm{TDOA}}_{\mathrm{ij}}\×c+C_{\mathrm{ij}};$

其中，Δρ_2，i，j为所述等价于GPS定位的各基站之间第i个基站和第j个基站之间信号到达终端的距离差；

C为光速；

C_ij为根据预先获取的对应基站之间的非视距误差修正系数，计算的当前基站i和基站j之间的非视距误差修正系数；

x₀，y₀，z₀为终端当前的坐标，x_i，y_i，z_i为第i个基站的坐标，x_j，y_j，z_j为第j个基站的坐标；

TDOA_ij是基站i和基站j之间到达终端的信号到达时间差。

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