CN101472334A - 无线蜂窝网中消除nlos的方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种无线蜂窝网中消除NLOS的方法，包括步骤：a)测量N次TDOA值；b)计算N个TDOA测量值的均值；c)设定虚拟起点，从而得到邻基站和服务基站信号到达时延的N组值；d)通过邻基站和服务基站时延的N组值分别计算邻基站和服务基站信号到达时延的标准差，从而得到邻基站和服务基站信号NLOS误差的均值；e)将步骤b)得到的TDOA均值减去邻基站信号NLOS误差的均值再加上服务基站信号NLOS误差的均值，从而得到消除NLOS后视距传播的TDOA；f)将由步骤e)得到的消除NLOS误差影响并重构后的TDOA值送到定位算法进行定位。本发明的方法能够有效的消除TDOA中的NLOS误差，基本能够使重构后的TDOA接近视距情况下的真实TDOA值，从而使定位算法估计出的位置更接近真实位置。

Description

无线蜂窝网中消除NLOS的方法和装置

技术领域

本发明涉及无线蜂窝网中消除NLOS以提高定位精度的方法，特别是涉及全球互操作的微波接入(Worldwide Interoperability for MicrowaveAccess，如下简称为Wimax)网络中消除NLOS影响从而提高定位精度的方法。

背景技术

国际上对无线定位技术的研究与应用始于20世纪60年代的自动车辆定位(AVL)系统，随后该项技术在公共交通管理、货物运输、出租车管理、犯罪跟踪和紧急医疗服务等有限的范围内得到了应用。80年代以来，随着人们对智能交通运输系统(ITS)的需要及蜂窝移动通信系统的出现，对无线定位技术由了新的要求，吸引了更多研究者的兴趣。美国联邦通信委员会(FCC)于1996年公布了E911(Emergency call‘911’)定位需求，要求在2001年10月1日前，各种无线蜂窝网络必须能对发出E-911紧急呼叫的移动台提供精度在125m内的定位服务，而且满足此定位精度的时间概率应不低于67％；在2001年以后，系统必须提供更高的定位精度及三维位置信息。1999年12月，FCC 99—245对E-911需求进一步细化，对网络设备和手机生产厂商、网络运营商等定位技术在网络设备和手机中的实施和支持提出了明确的要求和日程安排。在定位精度要求方面规定：基于蜂窝网络的定位方案(不改动终端)，要求在67％概率下定位精度不低于150米，95％的概率下定位精度不低于300米；基于移动台的定位方案(可以改动移动台)，要求在67％的概率下定位精度不低于50米，95％的概率下定位精度不低于150米。

在蜂窝网络中为了提高对移动台的定位精度，除了研究对信号特征测量值误差具有良好鲁棒性的高精度定位算法外，还需研究造成测量误差的主要原因。在蜂窝网络中由于非理想的信道环境，使得移动台和基站之间多径传播、非视距(NLOS)传播普遍存在，这些因素都会使检测到的各种信号特征测量值出现误差，从而影响定位精度。如何采取适当措施降低这些因素的影响，得到准确的信号特征测量值，是提高定位精度的关键，也是移动台定位技术需要研究的重要课题。本发明主要针对蜂窝中基于移动台或基于网络的TDOA定位中消除NLOS影响的方法。

无线定位系统中对移动台的定位是通过检测移动台和多个固定位置收发信机之间传播信号的特征参数(如电磁场强，传播时间或时间差，入射角等)来估计出目标移动台的几何位置。在蜂窝网中，根据进行定位估计的位置、定位主体及采用的设备的不同可将对移动台的无线定位方案分为三类：基于移动台的定位方案，基于网络的定位方案及GPS辅助定位方案。根据定位方法的不同，主要分为：信号到达时间(TOA)定位方法、信道到达时间差(TDOA)定位方法、信号到达角度(AOA)定位方法、基于Cell—ID定位和基于时间提起量(TA)定位方法。

LOS传播是得到准确的信号特征测量值的必要条件。但是蜂窝网络覆盖区一般是城市和近郊，MS和多个BS之间实现LOS传播通常是很困难的，即使在无多径和采用了高精度定时技术的情况下，NLOS传播也会引起测量误差。因此，NLOS传播是影响各种蜂窝网络定位精度的主要原因，如何降低NLOS传播的影响是提高定位精度的关键。目前降低NLOS传播的影响通常有一下几种方法。一种是通过TOA测量值的标准差对LOS和NLOS传播进行区别，NLOS传播的测距标准差比LOS传播高得多，利用测距误差统计先验信息就可将一段时间内的NLOS测量值调节到接近LOS的测量值。另一种方法是降低非线性最小二乘算法中NLOS测量值的权重，这种方法也需要首先判断哪些基站得到的是NLOS测量值。还有一种方法是对算法进行改进，利用NLOS传播条件下距离测量值总是大于实际距离这一特点在非线性最小二乘算法中增加一约束项，从而提高定位精度。

近年来，对TDOA/TOA测量值中NLOS误差的抑制和消除，在各种文献资料中已提出了多种处理方法。这些方法主要从抑制测量值中的NLOS误差，使测量值尽量接近有LOS路径时的测量值和改进定位算法，增加算法对于含NLOS误差测量值的鲁棒性等方面进行考虑，这里主要介绍其中具有代表性的几种方法。

(1)Wylie方法

Wylie提出了一种简单处理方法，该方法基于NLOS环境下距离(时间)测量样本的标准差大于LOS环境下的标准差这一前题，将实际测量样本的标准差和LOS环境下的标准差进行比较，就能判断是否有NLOS误差。在NLOS环境中小于LOS距离的最大测量误差即α_m，因此，对于一段时间内得到的距离测量值，可以采用以下两个步骤重构LOS测量值。

第一步：对距离测量数据采用N阶多项式平滑处理，并假定NLOS误差的主要影响是对距离测量数据产生了一个正的偏差；

第二步：使用LOS环境下的先验信息校正NLOS误差。经过第一步的处理，可以计算出在每个时刻距离测量值和平滑值的偏差，经过足够的观测时间，发现距离测量值和平滑曲线的最大偏差出现在时刻t_n。将平衡曲线垂直下移使其经过最大偏差点，再将其往上平移α_m，这条修正的平滑曲线表示的就是MS和BS之间的LOS距离。

(2)梯度法

该方法通过对TDOA/TOA残差设置一个加权因子的方法来抑制NLOS误差的不利影响。假定MS的位置坐标为(x，y)，进行TDOA测量的N个BS的位置坐标和TDOA测量值分别为(x_i，y_i)，i＝1，2，…，N，则TDOA残差函数为：

$f_i\left(X\right)={\mathrm{C\τ}}_{i1}-(\sqrt{{(x_i-x)}^2+{(y_i-y)}^2}-\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2})---\left(1\right)$

残差平方和函数为：

$F\left(x\right)=\mathrm{\Σ}{\mathrm{\α}}_i^2{f}_i^2\left(X\right)---\left(2\right)$

其中α_i为反映第i个TDOA可靠性的权值，对于LOS环境的TDOA取较大值，NLOS环境的TDOA取较小值，就能降低NLOS误差对定位精度的不利影响。

(2)式的求解可以采用多种非线性最优化问题的求解方法，通常可采用最陡峭下降法，其逐次迭代公式为：

$X_{k+1}=X_k-\mathrm{\μ}{\▿}_{X}F\left(X_k\right)---\left(3\right)$

其中μ为步长因子， ${\▿}_X=\∂/\∂X$ 表示函数的梯度。

${\▿}_{X}F\left(X_k\right)=\left(\begin{array}{c}\frac{\∂F}{\∂x}|x_k\\ \frac{\∂F}{\∂y}|y_k\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}2\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i^2{f}_i\left(X_k\right)(\frac{x_i-x_k}{\sqrt{{(x_i-x_k)}^2+{(y_i-y_k)}^2}}-\frac{x_1-x_k}{\sqrt{{(x_1-x_k)}^2+{(y_1-y_k)}^2}})\\ 2\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i^2{f}_i\left(X_k\right)(\frac{y_i-y_k}{\sqrt{{(x_i-x_k)}^2+{(y_i-y_k)}^2}}-\frac{y_1-y_k}{\sqrt{{(x_1-x_k)}^2+{(y_1-y_k)}^2}})\end{array}\right)$

                                                       (4)

当

小于预先设置的门限时迭代结束。

(3)残差加权算法

利用定位残差对定位结果进行加权，以降低NLOS误差的不利影响，提高定位精度的残差加权算法。对于TDOA定位法来说，假定TDOA测量值数目在2个以上，该算法分为以下几个步骤：

a)对于M个不同BS提供的M个TDOA测量值进行分组，构成N种不同的TDOA测量值组合：

$N=\underset{i=2}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}M\\ i\end{array}\right)---\left(5\right)$

每种组合的BS索引集为{S_k|k＝1，2，…，N}

b)对每种组合分别采用LS算法进行定位估计，得到MS位置矢量X的中间结果。

$\stackrel{\‾}{X_k}=\arg \min R_{\mathrm{es}}(X;S_k)---\left(6\right)$

对应的定位残差定义为：

${\tilde{R}}_{\mathrm{es}}({\tilde{X}}_k,S_k)=\frac{R_{\mathrm{es}}\left(X_k,S_k\right)}{\mathrm{size\; of}{S}_k},\∀k---\left(7\right)$

对于TDOA定位法

$R_{\mathrm{es}}({\stackrel{\‾}{X}}_k,S_k)=\underset{i\∈S_k}{\mathrm{\Σ}}{[r_{i1}-({\stackrel{\‾}{X}}_k-X_i)+({\stackrel{\‾}{X}}_k-X_1)]}^2---\left(8\right)$

其中，r_i1为MS和第i个BS与服务BS之间TDOA对应的距离测量值，X_k为TDOA结合S_k产生的X的估计值，X_i为第i个BS的位置坐标。

c)对第二步的中间结果按下式进行加权，得到MS的估计位置

$\hat{X}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{\stackrel{\‾}{X}}_k{\left({\tilde{R}}_{\mathrm{es}}({\stackrel{\‾}{X}}_k,S_k)\right)}^{-1}}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^N{\left({\tilde{R}}_{\mathrm{es}}({\stackrel{\‾}{X}}_k,S_k)\right)}^{-1}}---\left(9\right).$

在各种类型的蜂窝网络中，NLOS误差已成为影响提高移动台定位精度的决定性因素，如何有效地鉴别和抑制NLOS误差，已成为当前定位方法提高对蜂窝网络移动台定位精度迫切需要研究和解决的重点问题，也是目前的研究热点。而当前几种消除NLOS误差的方法都还有需要进一步改善或深入研究的地方。Wylie方法需要知道LOS环境下的先验信息，这对实际蜂窝网系统是不大可行的；梯度方法存在收敛速度较慢以及可能收敛到局部最优的缺点；残差加权方法在一定条件下对NLOS误差能起到明显的抑制作用，但是该方法需要终端能接收多个BS信号才能更准确的消除NLOS，这对实际系统也是一个苛刻要求，同时，计算复杂性较高也是该算法的一个主要问题。并且，通过仿真我们发现这些方法提高定位精度能力有限，如图1所示，这几种消除NLOS方法大概能提高10％定位精度，但这远远满足不了E-911的要求，这就需要我们考虑更好的消除NLOS方法。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种消除蜂窝网络中的NLOS误差从而重构视距环境下的TDOA以提高定位精度的方法。

为实现上述目的，一种无线蜂窝网中消除NLOS的方法，包括步骤：

a)测量N次TDOA值；

b)计算N个TDOA测量值的均值；

c)设定虚拟起点，从而得到邻基站和服务基站信号到达时延的N组值；

d)通过邻基站和服务基站时延的N组值分别计算邻基站和服务基站信号到达时延的标准差，从而得到邻基站和服务基站信号NLOS误差的均值；

e)将步骤b)得到的TDOA均值减去邻基站信号NLOS误差的均值再加上服务基站信号NLOS误差的均值，从而得到消除NLOS后视距传播的TDOA；

f)将由步骤e)得到的消除NLOS误差影响并重构后的TDOA值送到定位算法进行定位。

本发明提出的方法能够有效的消除TDOA中的NLOS误差，基本能够使重构后的TDOA接近视距情况下的真实TDOA值，从而使定位算法估计出的位置更接近真实位置。

附图说明

图1是现有NLOS消除算法的性能；

图2是TDOA定位示意图；

图3是NLOS消除和TDOA重构功能图；

图4是Wimax LBS网络参考模型；

图5是移动终端功能模块图；

图6是NLOS消除算法定位误差CDF曲线；

图7是定位误差在服务小区的分布。

具体实施方式

本发明主要针对TDOA定位的NLOS消除方法，也可以推广到TOA定位的NLOS消除中。TDOA定位算法的基本思想是：服务基站BS1和邻基站BS2与移动台之间的距离差可以通过测量得出，即通过测量从两个基站同时发出的信号到达目标移动终端的时间差τ₂₁来确定，或测量从移动台发送到达两个基站的时间差τ₂₁。显然，R₂₁＝c×τ₂₁，其中c为电磁波在空中传播速度。同理可得R₃₁，并通过双曲线定位方法估计出移动台得真实位置。为了消除NLOS的影响，我们在测量得到τ₂₁和τ₃₁之后，首先经过NLOS消除得到视距传输的

和

再送到定位算法中估计移动台的位置，这样可以得到较精确的位置。TDOA说明示意图如图2所示。具体NLOS消除算法如下。

(1)首先，建立NLOS的信道模型。

由文献基于实测数据的信道模型，信号的功率时延分布可以由增量传播时延的概率密度函数来表征，因此NLOS误差可以由功率时延分布产生。由NLOS引起的增量时延τ基于不同信道环境可以认为服从指数、均匀、或Delta分布，一般情况下可以认为服从指数分布。NLOS引起的增量时延τ的指数分布概率密度函数为：

$P\left(\mathrm{\τ}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}}}\exp (-\frac{\mathrm{\τ}}{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}}})& \mathrm{\τ}>0\\ 0& \mathrm{\τ}\≤0\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中τ_NLOS为NLOS引起的增量时延的均值。

许多研究成果表明平均增量时延τ_NLOS确实与RMS时延扩展τ_rms有很强的相关性，其关系可以大致为：

τ_NLOS≈k·τ_rms                    (11)

其中k为一比例常数，并随不同场景而变化，具体如表1所示。

表1 不同场景下k值

 

k

Urban1

Suburban/Rual0.5

因此，只要知道τ_rms，并根据场景，便可知增量时延的均值，即其分布。τ_rms为由信道环境决定的均方根时延扩展，在都市环境中与平均增量时延有近似1∶1的关系，即NLOS平均增量时延τ_NLOS≈τ_rms。而τ_rms可以认为是服从对数正态分布的随机变量且有

τ_rms＝T₁d^εY              (12)

这里T₁为τ_rms在1km处的中值，d为MS与BS间的距离，ε为一取值在0.5～1之间的指数分量，Y为一均值为零，标准差σ_Y取值在4～6dB之间的对数正态分布随机变量。

表2 不同场景下时延扩展参数数值

 

	T1(us)	ε	σY(dB)
				Urban macro	0.7(0.4-1.0)	0.5	2.6(2-6)
Urban micro	0.4	0.5	1.9(2-6)
				Suburban	0.3	0.5	2-6
Rual	0.1	0.5	2-6
				Mountains	0.5(≥0.5)	1.0	2-6

这里的Mountains指被山环绕的中小城市。

(2)平滑和重构TDOA以消除NLOS影响

以下行为例，MS测量到来自基站i信号的时延为：

${\mathrm{\τ}}_i={\mathrm{\τ}}_i^0+{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}---\left(13\right)$

其中τ_i为基站i到MS传播时延的测量值，为基站i到MS视距传播时延的真实值，为基站i和MS之间的NLOS引起的增量时延。当MS固定某一点不动时，

为一常数，因此传播时延测量值的方差等于NLOS的方差。即

D(τ_i)＝D(τ_NLOSi)              (14)

这里D(X)表示随机变量X的方差。

又由于NLOS服务指数分布，因此，NLOS的标准差等于其均值，即

$\sqrt{D\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}\right)}=E\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}\right)---\left(15\right)$

这里E(X)表示随机变量X的均值。

所以，

$\sqrt{D\left({\mathrm{\τ}}_i\right)}=E\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}\right)---\left(16\right)$

也就是说，只要我们从多次测量的时延τ_i中统计出其标准差，那么我们就可以估计出对应的由NLOS引起的增量时延

的均值。

MS测量到的邻基站i和服务基站1的达到时延差为(这里假设邻基站和服务基站保持完全同步)：

${\mathrm{\τ}}_{i1}={\mathrm{\τ}}_i-{\mathrm{\τ}}_1={\mathrm{\τ}}_i^0-{\mathrm{\τ}}_1^0+{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}1}={\mathrm{\τ}}_{i1}^0+{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}1}---\left(17\right)$

其中τ_i1为MS测得邻基站i和服务基站1的到达时延差，而

为邻基站i和服务基站1的视距传播时的真实时延差。

对等式两边取均值，有

$E\left({\mathrm{\τ}}_{i1}\right)={\mathrm{\τ}}_{i1}^0+E({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}1})$

                                         (18)

     $={\mathrm{\τ}}_{i1}^0+E\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}\right)-{E(\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}1})$

因此，消除掉NLOS后的真实的时延差为

${\mathrm{\τ}}_{i1}^0=E\left({\mathrm{\τ}}_{i1}\right)-E\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}\right)+E\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}1}\right)---\left(19\right)$

又由式知

${\mathrm{\τ}}_{i1}^0=E\left({\mathrm{\τ}}_{i1}\right)-\sqrt{D\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOSi}}\right)}+\sqrt{D\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{NLOS}1}\right)}---\left(20\right)$

也就是说，要想得到消除NLOS影响之后的真实时延差，我们只需统计出时延差τ_i1测量值的均值、来自基站i的时延和来自服务基站时延的标准差，并根据式便可计算出消除掉NLOS引起的增量时延，进而得到视距传输的真实时延差。

在实际系统中，τ_i1的均值可以通过多次测量τ_i1再统计平均很容易得到。对于τ_NLOSi和τ_NLOS1的标准差，我们可以通过多次测量τ_NLOSi和τ_NLOS1再统计出标准差获得，也可以通过如下方法获得：由于τ_i1是通过计算2个相关峰值之差获得的，那么每个峰值就对应一个基站，尽管我们不知道下行同步的起始点，即无法算出时延的决定值，但是，我们可以假设一个初始起点来计算虚拟的时延τ_i，该值相对于真实测量值只相差一个常数，从理论上讲，该常数只影响时延的均值而不会影响其标准差，因此，通过假设虚拟期起点可以有效获得时延τ_i的标准差，进而可以消除NLOS。具体步骤如图3所示：

301：测量N次，得到N个TDOA值

302：计算N个TDOA的均值

303：设定虚拟起点，得到N个邻基站和服务基站的时延

304：计算邻基站和服务基站到达时延的标准差，从而得到NLOS误差均值

305：由公式(20)得到视距传播下真实的TDOA为测量为TDOA的均值减邻基站NLOS误差的标准差在加上服务基站信号NLOS的标准差。

306：将消除NLOS误差影响的重构后的TDOA送到定位算法进行定位，从而提高定位精度。

实施例

实施本发明在Wimax网络中提供定位业务的方法并提供定位精度的具体实施例如图4所示。这里需要强调的是，尽管本专利为实现Wimax网络中提供定位业务的方法提供了消除NLOS影响提供定位精度的方法，但是本专利的方法并不严格限于WiMAX网络，而应适合任何蜂窝网络中，这里仅以WiMAX网络为例。

2007年4月30号到5月4号在美国旧金山举行的Wimax论坛(以下简称为Wimax forum)网络组(以下简称为NGW)会议上，三星和Intel公司联合提供的提案被本次会议所接纳，成为第二阶段(以下简称为Stage-2)的基准(如下称为baseline)文稿。本baseline文稿所定义的非漫游状态下Wimax定位业务(Location Based Service，如下简称为LBS)网络参考模型如图4所示。Wimax的网络架构，从大的功能区分来看，包括三个部分：移动台(以下简称为MS)、接入业务网络ASN、连接业务网络CSN。其中，ASN包括基站(以下简称为BS)与接入业务网络网关(以下简称为ASN GW)。MS与BS之间的接口一般称为空中接口，在Wimax网络参考模型中为R1接口；BS与ASN GW之间的接口为R6接口；CSN与ASN GW之间的接口为R3接口。在非漫游状态下Wimax LBS网络参考模型中，与LBS相关的模块包括：

(1)定位服务器(Location Server，以下简称LS)

LS是位于CSN上的一个功能实体，与外部的定位客户端之间的关系为“客户端<—>服务器”的关系，并为外部的客户端和请求定位信息的移动台提供授权检查的功能。另外，LS也可以具有定位计算的功能。

(2)定位控制器(Location Controller，以下简称为LC)

LC负责确定和汇报移动台的位置信息和定位参数，LC可以提供这些位置信息和定位参数给LS、MS或者其他ASN内部的实体，如无线资源管理(以下简称为RRM)模块和移动性管理(以下简称为MM)模块。一旦收到来自MS、LS或者ASN内部模块的请求，LC将触发定位相关的测量，收集定位计算所需要的参数并进行定位计算。LC一般位于ASN网络内，若对于分解的ASN，则位于ASN GW上。

(3)定位代理(Location Agent，以下简称为LA)

LA的主要功能为执行定位相关的测量，可选的也可以收集和汇报定位相关的参数给LC。LA的功能可以位于BS、MS或者两者都有。如果MS上具有LA的功能，相应的BS也具有LA的功能。

支持NLOS消除的TDOA重构算法在网络中的位置如图所示，其中NM(NLOS Mitigation)是NLOS消除模块。NM可以位于LA中，也可以位于LC中，这主要由定位算法是基于网络的还是基于终端决定的。如果定位算法基于终端，则TDOA重构算法位于LA模块中，如果定位算法基于网络，则TDOA重构算法位于LC模块中。

下面以基于终端定位方法为例，具体说明NLOS消除算法在终端的功能块及其与其他功能块的关系。本发明实施例的终端的结构框图如图5所示。其中，所包括的硬件部分及各部分应该完成的基本功能描述如下如下：

天线 501

用来接收和发送无线信号，该天线应能搜索网络所使用的频率。

射频模块 502

负责基带数字信号和射频模拟信号的转换、射频模拟信号的发送与接收等，射频模块通与调制解调器相连。

调制解调器 503

其功能实现物理层的功能，包括传输信道的信道交织/解交织，传输信道的复用，码组合信道的解复用，速率匹配，码组合信道到物理信道的映射，物理信道的调制与解调物理信道的功率加权与组合；

协议处理模块 504

该模块负责完成空中接口层2及其以上各层协议栈的功能，包括媒体接入控制层(简称MAC)，数据链路层(简称RLC)，无线资源控制层(简称RRC)以及非接入层(简称NAS)。

控制模块 505

该模块负责终端各控制的集中控制，为终端中的应用层软件提供运行平台，承载应用软件模块，完成空中接口信令的发送、接收与处理，呼叫过程的控制，以及对空中接口接口消息，内部指令的分发与调度等。

扬声器 506

用于放大并输出各种提示音，如来电提示音等。

键盘 507

用于输入信息，将用户输入的信息传送到控制模块，与显示单元以及扬声器、麦克风等共同完成用户与终端进行交互的界面功能。

显示单元 508

显示单元一般包括显示屏等，能够在控制模块的控制下，显示给用户各种文字、图标等。

存储器 509

终端中的数据存储模块，存储终端正常工作必需的数据。

电源模块 510

为各模块提供电源。

SIM卡 511

SIM卡的主要完成两种功能：存储数据(控制存取各种数据)和在安全条件下(个人身份号码PIN、鉴权钥Ki正确)完成客户身份鉴权和客户信息加密算法的全过程。此功能主要是由SIM卡内的一部具有操作系统的微处理机完成。

NLOS消除和定位算法 512

主要功能是从调制解调器中测量到的TDOA信息中进行NLOS消除和TDOA重构，并送到定位算法中进行定位。本发明的图3中的NLOS消除方法305即在此模块中实现；

上述实施例是基于一种通用的终端功能模块进行说明的，并没有针对具体某一系统进行说明，但这并不妨碍NLOS消除算法的功能位置。

本发明提出了消除NLOS误差并重构TDOA的方法，并给出了该方法的具体执行步骤和功能模块，说明该方法在网络中的位置，描述了该功能模块和在终端的功能模块位置。本发明提出的方法能够有效的消除NLOS的影响，从而极大的提高定位精度，该精度基本能满足E-911的要求。具体仿真结果如图6所示。

从图6中可以看出，传统的NLOS消除方法可以提高精度大概为10％，然而，即使是这样，50米的定位精度大概为30％，150米的定位精度大概为60％，远远满足不了E-911的要求。采用我们TDOA重构方法后，可以极大的提高定位精度，可以到到50米的定位精度为75％，150米的定位精度为85％。可见，50米的定位精度完全可以满足E-911的要求，而150米的定位精度离E-911的要求还有一段距离。这是因为在小区的中心区域，由于服务基站的干扰，移动台(MS)很难成功接收到邻基站的信号，导致MS无法使用3基站进行三角定位。这是典型的远近效应引起的误差。具体定位误差在服务小区的分布如图7所示，其中红色代表误差超过150米的区域，蓝色表示误差小于150米的区域。如果我们通过采取干扰消除或在小区中心区域采取其他定位算法，应该可以提高小区中心区域的定位精度，从而提高整体的定位精度而全面满足E-911的要求。

Claims (11)

1.一种无线蜂窝网中消除NLOS的方法，包括步骤：

a)测量N次TDOA值；

b)计算N个TDOA测量值的均值；

c)设定虚拟起点，从而得到邻基站和服务基站信号到达时延的N组值；

d)通过邻基站和服务基站时延的N组值分别计算邻基站和服务基站信号到达时延的标准差，从而得到邻基站和服务基站信号NLOS误差的均值；

e)将步骤b)得到的TDOA均值减去邻基站信号NLOS误差的均值再

加上服务基站信号NLOS误差的均值，从而得到消除NLOS后视距传播的TDOA：

f)将由步骤e)得到的消除NLOS误差影响并重构后的TDOA值送到定位算法进行定位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述邻基站和服务基站信号到达时延通过直接测量邻基站和服务基站达到信号的TOA得到。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法不仅适用于下行TDOA，同时也适用于上行TDOA。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于由NLOS引起的增量时延服从指数、均匀或Delta分布。

5.一种蜂窝网络，包括：

移动台；

接入业务网络ASN；

连接业务网络CSN，其中，NLOS消除模块位于接入业务网络ASN中，用于实现权利要求1方法的消除NLOS。

6.根据权利要求5所述的网络，其特征在于所述蜂窝网络是WiMAX网络。

7.根据权利要求5所述的网络，其特征在于所述接入业务网络ASN包括至少2个基站。

8.一种蜂窝网络，包括：

移动台；

接入业务网络ASN；

连接业务网络CSN，其中，NLOS消除模块位于移动台中，用于实现权利要求1方法的消除NLOS。

9.根据权利要求8所述的网络，其特征在于所述蜂窝网络是WiMAX网络。

10.根据权利要求8所述的网络，其特征在于所述接入业务网络ASN包括至少2个基站。

11.根据权利要求8所述的网络，其特征在于所述移动台包括：天线、射频模块、调制解调器、协议处理模块、控制模块、扬声器、键盘、显示单元、存储器、电源模块、SIM卡、NLOS消除木块和定位算法模块，

其中，盲区消除模块根据调制解调器中测量到的TDOA信息中进行NLOS消除和TDOA重构；

定位算法模块根据进行了NLOS消除和TDOA重构的信息进行定位计算。

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