CN100433902C - 基于通讯网络的定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于通讯网络的定位方法，无需对现行移动通讯网络进行改造，只通过信号覆盖的理论预测与实地测试相拟合，或将定位时所输入的数据与预先采集的数据进行查询比较，就能实现较高定位精度与较快计算速度。

Description

基于通讯网络的定位方法

技术领域

本发明涉及一种基于电磁波信号传播预测模型的定位方法，尤其是一种基于GSM网络或CDMA网络信号覆盖模型的定位方法。

背景技术

目前，GSM网络或CDMA网络已基本覆盖全国各地区，GSM网络或CDMA网络通信已成为当今移动通信技术的主流，利用通讯网络实现移动台的定位技术层出不穷，归纳起来，有以下几种：

1.蜂窝小区技术(COO或CELL-ID)

COO，CELL-ID技术与其它技术相比，其精度最低。移动网络基站(BTS)所在的蜂窝小区作为被定位对象，这样，定位精度就必需取决于小区的大小。响应速度较快，需要约3秒。

2.增强观测时间差分技术(E-OTD)

E-OTD技术是通过位置测量单元以实现定位。每个位置测量单元都有一个精确的定时源(原子钟)，当位置测量单元(可以是具有E-OTD功能手机或终端)接收到来自至少3个基站信号时，从每个基站到达手机和位置测量单元的时间差将被计算出来，这些差值可以被用来产生几组交叉双曲线，并由此估计出位置。E-OTD方案可以提供比COO，CELL-ID高得多的定位精度。但是它的响应速度较慢。另外，它需要对手机进行改进。

3.到达时间技术(TOA/TA)

与E-OTD类似，TOA技术也通过计算信号从移动设备到3个基站的传输时间差来获得位置信息的。不同的是，TOA系统中没有使用位置测量单元，而是通过在基站上安装了GPS或原子钟的无线网络的同步来实现的。TOA系统在市区提供的定位精度会比COO好，但它需要比COO或E-OTD更长的响应时间。

4.到达角度技术(AOA)

AOA技术的最普通的版本被称为″小缝隙方向寻找″，它需要在每个蜂窝小区站点上放置4～12组的天线阵列，这些天线阵列一起工作，从而可以确定移动设备发送信号相对于蜂窝基站的角度。当有若干个蜂窝基站都发现了该信号源的角度时，那么它们分别从基站沿着得出的角度引出射线，这些射线的交点就是移动电话的位置了。该技术需要对现有网络进行升级改造，尤其对基站天线的要求较高。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种无需对现有通讯网络进行改造，只通过信号覆盖的理论预测与实地测试相拟合，或将定位时所输入的数据与预先采集的数据进行查询比较，就能实现较高定位精度与较快计算速度的网络定位算法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于通讯网络的定位方法，包括以下步骤：

(1)集具有代表性的部分区域的实地网络数据；

(2)根据采集到数据建立模型算法，算法由理论模型算法与比较查询算法组成；

(3)输入定位点的定位数据；

(4)若该区域进行了实地网络数据采集，采用比较查询算法进行计算，其结果作为本定位方法的结果；若该区域没有进行实地网络数据采集，则采用理论模型算法进行计算，其结果作为本定位方法的结果。

进一步地，所述步骤(1)的实地网络数据和所述步骤(3)的定位数据均包括不高于七组的小区参数，每组参数包括地区码、小区号、主小区的时间提前量及对应小区的基站天线所发送的信号强度。

本发明具有以下技术效果：

1、定位功能，利用本技术发明，可以在通讯网络覆盖的范围内实现对移动台的定位，定位精度与通讯网络的信号覆盖与传播预测模型的精确度有关。

2、数据统计功能，本技术发明能对实地路测数据进行统计，并自动调整参数，以使传播预测模型更符合实际。

3、数据评价分析，本技术发明所采用的评价函数，能对移动台信号强度数据与格点数据相比较评价，通过查找极值点的算法，定位出终端所在位置的经纬度。

附图说明

图1是本发明的总体流程图；

图2是本发明的理论模型算法流程图；

图3是本发明的比较查询算法流程图；

图4是本发明实施例的理论模型算法拟合曲线图；

图5是本发明实施例的理论模型算法网格图；

图6是本发明实施例的比较查询算法对应小区网格图；

图7是本发明实施例的比较查询算法网格信号强度线性填充图。

具体实施方式

本发明最终计算的结果是一个经纬度值，并且用在数字计算机上计算。为了兼顾算法的通用性和精确度，对有无实地网络数据采集两种情况，本发明采用两种不同的算法进行计算。即理论模型算法与比较查询算法，这两种算法在以下实施例说明中有详细介绍，比较查询算法精度较高，但需要对实地数据进行采集，理论模型算法无需进行实地数据采集，但精度较差。因此本发明先采用查询法进行计算，若比较查询算法没有计算结果，则改用理论模型算法计算。

理论模型算法的实现是首先在当前服务小区内建立一个具有一定长度和宽度的网格，长度可设为10～15m(本实施例长度为0.0001纬度，约为11.1m)，宽度可设为9～12m(本实施例宽度为0.0001纬度，约为9.59m)。这样格点与各基站的距离就确定下来，并且，通过移动台所获取周围基站的信号强度，依据网络信号覆盖的理论预测模型，理论预测模型的参数可以根据实际测试数据进行适当调整，参数由具有代表性区域的实测数据推算得出，并将这些参数用于不同地区的通讯网络，可以将信号强度换算成移动台到基站的距离；然后，就可以建立评价函数，对评价区域内各个格点与各基站的实际距离与根据信号强度换算过来的距离作一总体评价，取一相似度较好的格点经纬度作为计算结果输出。另外，评价区域的确定，即网格的分布，要根据网络的小区参数确定。

比较查询算法的实现是先对特定区域的通讯网格进行数据采集，并将采集到数据填入网格，网格与小区一一对应，长度可设为10～15m(本实施例长度为0.0001纬度，约为11.1m)，宽度可设为9～12m(本实施例宽度为0.0001纬度，约为9.59m)。数据填入网格格点时，根据采集点的信号强度及采集点与格点的位置关系将所有格点的信号强度进行线性填充。在定位时，将输入的信号强度与对应小区格点的信号强度进行比较，查找出符合条件的格点集合，再将所有查找出来的格点的经纬度平均值作为结果输出。

下面根据附图详细说明本发明的具体实施例。

如图1所示，本发明实施例从算法模型的建立到最后定位结果输出，主要包括以下几个步骤(其中第一、二步为算法建立步骤，第三、四步为算法计算过程步骤)。

第一步：先对具有代表性的部分区域进行实地网络数据采集，所采集到的数据主要是特定地点的网络的小区参数，包括地区码(LAC)、小区号(CID)、时间提前量(TA)及对应CID的基站天线所发送的信号强度。

第二步：根据采集到数据建立模型算法，算法由理论模型算法与比较查询算法两部分组成。本实施例理论模型算法的建立过程就是根据电磁波的传播特性，用采集到的数据拟合理论模型算法参数的过程；本实施例比较查询算法的建立是先将采集到的数据根据区域特征进行分类，再根据采集点的信号强度的强弱及经纬度值对整个区域内的格点进行线性填充。

至此，算法已经建立完成，以下为算法的计算过程。

第三步：本实施例的定位数据输入。输入的数据也包括地区码(LAC)、小区号(CID)、时间提前量(TA)、及对应CID的基站天线所发送的信号强度，与建立模型算法的的数据格式是一样的。

第四步：本实施例先采用比较查询算法计算经纬度，若特定区域存在区域网格格点数据，则比较查询算法结果作为本实施例的计算结果；若由于特定区域没有进行实地采集，不存在区域网格格点数据，则改用理论模型算法进行计算，理论模型算法结果作为本定位算法的结果。

如附图2所示，本实施例理论模型算法的第①步实地数据采集步骤所采集到的数据主要是特定地点的网络的小区参数，包括地区码(LAC)、小区号(CID)、及对应CID的基站天线所发送的信号强度。

实地数据采集到后，就可以进行第②步工作，将这些数据与理论模型拟合，确定当地实际网络环境的模型参数。附图4所示曲线拟合图是市区内的模型参数拟合图，在曲线拟合前，先将测试点分成三种类型，即市区内直射情况、市区内阴影区域和第三种特殊情况，根据这三种情况拟合出三个公式并确定参数。公式与参数如下，也即附图4中所示(y表示收到的信号强度，x表示具有该信号强度值的点距基站的可能距离)：

市区内直射情况：y＝-12.111Ln(x)+122.97

市区内阴影区域：y＝-18.346Ln(x)+151.28

第三种特殊情况：y＝-13.95Ln(x)+109.54

本实施例理论模型算法的第③步定位数据输入步骤是指模型在运行，也就是计算经纬度时的外部数据的输入，本步骤所获得的数据主要包括LAC、CID、对应CID的基站天线所发送的信号强度及主小区的时间提前量(TA)。目前，大多数的手机模块都能从网络中获取周围7个CID对应基站天线的所发送的信号强度。

本实施例理论模型算法的第④步工作，就是利用拟合出来的公式将实际获得的7个信号强度值(y)转换成7个距离值(x)。拟合出来的公式有三个，在选择公式时一般按以下判断标准。

直射区域判断标准：

如果信号强度大于60dbm，认为该信号强度属于直射区域类型。

如果有若干个天线在同一个地理位置，分析这几个同位置天线的信号；如果其中某一天线的信号强度比其余同位置天线的信号强度均高于8dbm，认为该天线的信号强度属于直射区域类型。

如果一天线没有相同地理位置的其它天线，认为该天线的信号强度属于直射区域类型。

阴影区域的判断标准和其它区域的判断标准：

如果有若干个天线在同一个地理位置，分析这几个同位置天线的信号，如果任一天线的信号强度不比其余天线的信号强度均高于8dbm，认为最高的天线信号强度属于阴影区域类型；其余的均为其它区域类型。

确定采集点所属区域后利用拟合公式计算定位点距基站的距离。

本实施例理论模型算法的第⑤步就是根据实际情况，建立网络。可以先利用LAC、CID及TA参数，确定评价区域，再在评价区域内建立网格。本实施例理论模型算法所建立的网格长度为0.0001纬度(约为11.1m)，宽度为0.0001经度(约为9.59m)。建立的网格区域根据天线类型的不同而不同：在市区内，每个网络基站一般采用三副双极化发射天线，对于这种情况，在获知天线的方向角后，可以按附图5所示建立网格，其中，O点是基站的位置；OA方向是正北方向；OB方向是天线的朝向；角度β是天线的方向角；距离d是移动台距基站的粗略距离，可按公式d＝500×TA计算，单位是米；角度α为150度左右。如果在郊区或农村，通讯网络基站天线采用的是全向天线，则角度α取360度，即所建立的网格区域是一个圆环。建立网络后，格到周围所有基站的距离就确定下来。

本实施例理论模型算法的第⑥步是建立评价体系，最重要的就是选取评价函数。本实施例理论模型算法选取的评价函数是：

其中， $\left|\right|S\left|\right|=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i^2},$ $\left|\right|S^{\′}\left|\right|=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i^{\′2}},$ λ_i为权重，取为信号强度。评价函数计算的结果称为

品质，反映了该点与理想点的相对偏差。

本实施例理论模型算法的第⑦步利用第第⑥步所选取的评价函数将第④步转换得到的7个距离值与第⑤步所建立的网格中所有格点距相应基站的标准距离值进行评价，对所有网格格点评价完毕后，对每个格点附近九个点区域的品质求和，然后搜索极值点，确定品质最好的5-10个极值点，并将它们的经纬度与品质作为结果输出。

另外，由于现行的网络大多采用了双频网，即采用了两个频段进行通信，通信频率越高，信号的衰减速度越快。为了修正由于工作频率的不同而造成的误差，所以，如果网络采用的工作频段为935MHz-960MHz，计算距离时，对强度减去1.5dbm后计算；如果采用的工作频段为1805MHz-1877MHz为工作频率，计算距离时，对强度加上2dbm后计算。

至此理论模型算法的说明描述结束，以下开始描述统计模型的算法。

如附图3所示，本实施例比较查询算法的第①步实地数据采集步骤所采集到的数据主要是特定地点的网络的小区参数，包括地区码(LAC)、小区号(CID)、及对应CID的基站天线所发送的信号强度。

本实施例比较查询算法第②步就是建立网络。建立的网格长度为0.0001纬度(约为11.1m)，宽度为0.0001经度(约为9.59m)。建立网格区域是需要用统计模型定位的区域，也就是需要进行数据采集的区域。

本实施例比较查询算法第③步是将采集到的数据填入网格，使之与格点一一对应。如附图6所示，在填入之前，先根据采集点A、B、C的经纬度确定采集点的实际位置。再根据采集点A、B、C的LAC、CID将信号强度分类，现为了说明算法，假设采集点A、B、C的数据含有同样LAC、CID的信号强度，并都刚好处于网格点上。

如果A处的信号强度为60dbm，B处的信号强度为80dbm，C处的信号强度为50dbm，则对处于三角形ABC内的网格点d、e、f、g、h、i、j、k、l、m、n、o依次线性填充，如附图7所示。对每个CID内的网格的所有格点都按此算法填入信号强度，直到将所有采集的数据处理完为止。

本实施例比较查询算法第④步是定位数据的输入，此步骤所输入的数据与理论模型算法第③步所输入的数据是一样，也就是计算经纬度时的外部数据的输入，所获得的数据主要包括7组LAC、CID及对应CID的基站天线所发送的信号强度。

本实施例比较查询算法第⑤步是根据定位时所输入的主小区CID，确定匹配的对应小区网格。

本实施例比较查询算法第⑥步是将定位时输入的信号强度与填入此CID网格的信号强度作对比，找出信号强度差均不大于5dbm的点，再把找出的点的经纬度的平均值作为结果输出。。

上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于通讯网络的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集具有代表性的部分区域的实地网络数据；

(2)根据采集到数据建立模型算法，算法由理论模型算法与比较查询算法组成；

(3)输入定位点的定位数据；

(4)若该区域进行了实地网络数据采集，采用比较查询算法进行计算，其结果作为本定位方法的结果；若该区域没有进行实地网络数据采集，

则采用理论模型算法进行计算，其结果作为本定位方法的结果；

所述步骤(1)的实地网络数据和所述步骤(3)的定位数据均包括不高于七组的小区参数，每组参数包括地区码、小区号、主小区的时间提前量及对应小区的基站天线所发送的信号强度。

2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述理论模型算法包括以下几个步骤：

(A)将测试区域分成直射区域、阴影区域和其它区域三部分，对这三种区域拟合出三个公式并确定参数，公式如下：

直射区域：y＝-12.111Ln(x)+122.97

阴影区域：y＝-18.346Ln(x)+151.28

其它区域：y＝-13.95Ln(x)+109.54

其中，y表示收到的信号强度，x表示具有该信号强度值的点距基站的距离；

(B)集任一点的定位数据，定位数据包括不高于七组的小区参数，每组参数包括地区码、小区号、主小区的时间提前量及对应小区的基站天线所发送的信号强度；

(C)断采集点所属区域并计算定位点距基站的距离：

直射区域判断标准：

①如果信号强度大于60dbm，认为该信号强度属于直射区域类型；

②如果有若干个天线在同一个地理位置，分析这几个同位置天线的信号；如果其中某一天线的信号强度比其余同位置天线的信号强度均高于8dbm，认为该天线的信号强度属于直射区域类型

③如果一天线没有相同地理位置的其它天线，认为该天线的信号强度属于直射区域类型；

阴影区域的判断标准和其它区域的判断标准：

如果有若干个天线在同一个地理位置，分析这几个同位置天线的信号，

如果任一天线的信号强度不比其余天线的信号强度均高于8dbm，

认为最高的天线信号强度属于阴影区域类型；其余的均为其它区域类型；

确定采集点所属区域后利用拟合公式计算定位点距基站的距离；

(D)利用地区码、小区号及主小区的时间提前量确定评价区域，再在评价区域内建立网格；建立网格后，格点到周围所有基站的距离就确定下来；

(E)建立评价体系，选取评价函数 $\sqrt{\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i{(\frac{S_i^{\′}}{{\left|\right|\stackrel{\→}{S}}^{\′}\left|\right|}-\frac{S_i}{\left|\right|\stackrel{\→}{S}\left|\right|})}^2},$ 其中， $\left|\right|S\left|\right|=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i^2},$ $\left|\right|S^{\′}\left|\right|=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i^{\′2}},$ λ_i为信号强度，评价函数计算的结果称为品质，反映了该点与理想点的相对偏差；

(F)利用第(E)步所选取的评价函数将第(D)步所建立的网格中所有格点距相应基站的标准距离值进行评价，对所有网格格点评价完毕后，对每个格点附近九个点区域的品质求和，然后搜索极值点，确定品质最好的5-10个极值点，并将它们的经纬度与品质作为结果输出。

3.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述步骤(A)和步骤(E)中，所用的信号强度值通过以下方法处理：如果网络采用的工作频段为935MHz-960MHz，将信号强度减去1.5dbm；如果网络采用的工作频段为1805MHz-1877MHz，将信号强度加上2dbm。

4.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述比较查询算法包括以下几个步骤：

(a)据采集到的实地网络数据建立网格，建立的网格长度为10～15m，宽度为9～12m；

(b)采集到的实地网络数据填入网格，使之与格点一一对应；

(c)据小区号，确定匹配的对应小区网格；

(d)将输入的信号强度与填入此小区号CID网格的信号强度作对比，找出信号强度差均不大于5dbm的点，再把找出的点的经纬度的平均值作为结果输出。

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