CN102045840A - 一种移动定位方法及无线网络控制器 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种移动定位方法及无线网络控制器。方法包括：在一个定位周期中，接收用户终端(UE)上报的多个时间提前量TA值，以及基站(NodeB)上报的多个到达角度AOA值和多个时间偏差TDEV值；根据所述Node B所处的环境，选择TA检测算法和算法门限；根据所述多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值；根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息。依照本发明，能够有效提高定位精度。

Description

一种移动定位方法及无线网络控制器

技术领域

本发明属于移动通信领域，尤其涉及一种移动定位方法及无线网络控制器。

背景技术

近年来蜂窝移动通信技术迅猛发展，用户数量迅速增加。为了不断满足用户需求，需要不断增加新的服务功能，利用无线蜂窝系统实现移动台的定位就是其中之一。

为了改善针对移动用户的公共安全服务质量，美国联邦通信委员会(FCC)于1996年7月发布了E-911条例，要求美国所有移动网络运营商必须在一定的时限内，在满足一定概率和定位精度下，对所有移动台用户实现定位功能。在2001年10月FCC又进一步规范条例，提出了更高精度的定位服务要求。E-911条例大大促进了移动台定位技术的发展和应用。除了提供公共紧急救助电话服务外，移动台定位服务在诸如提供灵活的计费服务操作、蜂窝系统的设计和管理、商业求助电话服务、被盗车辆跟踪系统、智能运输系统和移动电子商务等方面也有很大应用前景。

随着移动通信进入3G时代，定位业务也成为第三代移动通信的重要业务之一。目前的定位服务主要通过对终端的小区归属、传播时延、功率、角度等参数的测量，对目标终端进行定位。对于3G系统，研究人员提出了不同的定位方案，包括小区定位、智能天线(AOA)+时间提前量(TA)定位、观察到达时间差(OTDOA)定位等。其中，通过获得用户终端(UE)的到达角度(AOA)信息和TA信息对UE进行定位的AOA+TA定位方法实现简单，无需修改现有网络和协议，通过单基站智能天线即可完成，是一种简便有效的定位方法。

利用AOA+TA的单基站智能天线定位方法如下：

(1)无线网络控制器(RNC)接收到移动定位请求后，向基站(Node B)发送控制消息，要求Node B在一个定位周期内，周期上报测量的UE到达角度AOA信息和时间偏差TDEV信息；同时向UE发送控制消息，要求UE在一个定位周期内，周期上报测量的TA信息，其中，一个定位周期包括多个上报周期；

(2)Node B接收到RNC的控制消息后，测量UE的AOA信息和TDEV信息，并以测量报告的方式向RNC上报；

(3)UE接收到RNC的控制消息后，测量TA信息，并以测量报告的方式向RNC上报；

(4)RNC根据UE上报的TA信息、Node B上报的AOA信息、TDEV信息以及UE所驻留基站经纬度信息(x_BS，y_BS)和高度信息z_BS，即可计算出UE位置(x_UE，y_UE)。

如果考虑基站高度，则按照如下公式计算：

$x\_\mathrm{UE}=x\_\mathrm{BS}+\sqrt{{[0.5*(\mathrm{TA}-\mathrm{TDEV})*29.3]}^2-{z\_\mathrm{BS}}^2}*\cos \left(\mathrm{AOA}\right)$

   (1)

$y\_\mathrm{UE}=y\_\mathrm{BS}+\sqrt{{[0.5*(\mathrm{TA}-\mathrm{TDEV})*29.3]}^2-{z\_\mathrm{BS}}^2}*\sin \left(\mathrm{AOA}\right)$

如果不考虑基站高度，则按照如下公式计算：

x_UE＝x_BS+0.5*(TA-TDEV)*29.3*cos(AOA)

                                               (2)

y_UE＝y_BS+0.5*(TA-TDEV)*29.3*sin(AOA)

发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术方案至少存在以下缺陷：

对TA的检测算法采用的是简单的算术平均，即，对于一个定位周期内UE上报的多个TA值，RNC对所述多个TA值进行算术平均，并将所述多个TA的平均值作为TA检测值带入上述公式来计算UE的位置信息，没有考虑对于不同环境采用不同的TA检测算法进行区别，或者没有在TA检测算法中体现出不同环境的特点。因为在实际环境中，存在多种城区环境，如密集城区环境、一般城区环境和城区微蜂窝环境，这些环境的折射和反射途径，时延差别很大，同时也存在着城区环境同郊区环境的差别，在检测算法中对于这些环境不应该一视同仁，而应加以区分，才能更好的对UE进行定位。

具体来说，不同的环境下的非直射情况不同。在非直射环境(NLOS)下，由于存在反射、折射和绕射等无线传播因素，导致上报的TA值同真值之间往往有较大差别(如图1所示)。在实际环境中，散射体往往分布在UE周围的一定范围内，并随着UE的移动或者周围环境的变化而变化。当散射体发生变化时，从基站发射的信号到达移动台所经过的路径也会发生变化，移动台检测到的TA值就会时大时小。例如当用户在街边站立时，由于马路上车流变化，会导致用户与基站之间信号的传播路径时而被车流阻挡成为非直射路径，时而没有车流阻挡成为直射路径。再例如当用户沿街道步行时，街道环境不断变化，也会使用户与基站之间的信号传播路径在不断变化。因为折射环境延长了信号传播的路径长度，因此非直射环境下的TA一定大于直射环境下的TA，在对TA值进行误差修正时，如果采用简单的算术平均，将会导致TA的检测误差较大，从而使得对UE的定位精度不高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种移动定位方法及无线网络控制器，以提高定位精度。

为解决上述技术问题，本发明提供技术方案如下：

一种移动定位方法，包括：

在一个定位周期中，接收用户终端UE上报的多个时间提前量TA值，以及基站Node B上报的多个到达角度AOA值和多个时间偏差TDEV值；

根据所述Node B所处的环境，选择TA检测算法和算法门限；

根据所述多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值；

根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息。

上述的移动定位方法，其中，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择

的所有T_n中的最小值T_min作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

上述的移动定位方法，其中，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择

的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的平均值，将所述平均值作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

上述的移动定位方法，其中，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的均方差σ，将T_min-σ作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

上述的移动定位方法，其中，所述根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息为：

根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值的加权平均值和所述多个TDEV值的加权平均值，计算所述UE的位置信息。

一种无线网络控制器，包括：

数据接收模块，用于在一个定位周期中，接收用户终端UE上报的多个时间提前量TA值，以及基站Node B上报的多个到达角度AOA值和多个时间偏差TDEV值；

算法选择模块，用于根据所述Node B所处的环境，选择TA检测算法和算法门限；

算法执行模块，用于根据所述多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值；

位置计算模块，用于根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息。

与现有技术相比，本发明的实施例在利用AOA+TA的单基站移动定位过程中，对于不同的环境采用不同的TA检测算法，降低了在非直射环境下对TA的检测误差，从而提高了单基站移动定位的定位精度。

附图说明

图1为现有技术的移动定位方法中一条反射信号下的定位示意图；

图2为本发明实施例的移动定位系统的结构示意图；

图3为本发明实施例的移动定位方法中的信令流程图；

图4为本发明实施例的移动定位方法的流程图；

图5为本发明实施例的无线网络控制器的结构示意图。

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，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。

图2为本发明实施例的移动定位系统的结构示意图，所述移动定位系统主要涉及用户终端(UE)、含有定位测量单元(LMU)的基站(Node B)、含有服务移动定位中心(SMLC)的无线网络控制器(RNC)、以及核心网(CN)等，其中：

用户终端(UE)

UE通过空中无线接口(Uu口)接收RNC的控制消息，根据控制消息内容，测量时间提前量TA，并以测量报告的方式向RNC上报，上报消息需要通过空中无线接口(Uu)先发给Node B，再经Node B通过Iu接口转发至RNC。

基站(Node B)

Node B通过Iu口接收RNC的控制消息，根据控制消息内容，利用NodeB内部集成LMU的功能，测量UE的到达角度AOA信息和时间偏差TDEV信息，并以测量报告的方式通过Iu接口向RNC上报；

无线网络控制器(RNC)

RNC接收到核心网(CN)的移动定位请求后，向Node B发送控制消息，要求Node B在一个定位周期内，周期上报(一个定位周期包括多个上报周期)测量的AOA信息和TDEV信息；向UE发送控制消息，要求UE在一个定位周期内，周期上报测量的TA值；RNC根据所述Node B所处的环境，选择TA检测算法和算法门限；RNC根据UE在多个上报周期上报的多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值；RNC根据所述TA检测值，以及NODE B上报的AOA信息和TDEV信息，以及UE所驻留基站经纬度信息和高度信息，计算所述UE的位置信息。

核心网(CN)

核心网接收到定位客户端发来的定位请求后，会根据定位请求的内容通过Iu接口向RNC发起定位控制(Location Reporting Control)消息，并且对应于Location Reporting Control消息的请求类型(Request Type IE)有报告服务区变化(to report upon change of Service area)和直接报告(to report directly)两种。

如果Location Reporting Control中启动的是“to report upon change of Service area”，那么定位过程不需要进行UE、Node B的测量，只要RNC根据UE目前与哪个小区存在连接就可以做出判断，这个业务对应的通用位置服务客户端(LCS Client)可能是精度差的(周期、非周期)定位。

如果Location Reporting Control中启动的是“to report directly”，RNC会根据Location Reporting Control中测量精度、迟延等要求，选择合适的定位方式进行定位。本发明实施例中启动的是“to report directly”。

图3为本发明实施例的移动定位方法中的信令流程图，图4为本发明实施例的移动定位方法的流程图。下面结合图3、图4，说明本发明实施例的移动定位方法，主要包括如下步骤：

步骤401：RNC接收到核心网的移动定位请求后，向Node B发送测量控制(Measurement Control)消息，要求Node B在一个定位周期内，周期上报测量的UE到达角度AOA信息和时间偏差TDEV信息；同时向UE发送测量控制消息，要求UE在一个定位周期内，周期上报测量的时间提前量TA值；

对于一个定位周期的选择可以根据系统测量时间间隔(上报周期)以及UE的最高运动速度预先确定。

例如在时分同步码分多址(TD-SCDMA)系统中，每个子帧均可以进行一次测量和上报，子帧时长为5ms，假定UE最高运动速度为300km/h，则一个子帧UE运动的距离为0.42m，而在该系统中1/8chip时长信号传播距离为29.3m，这样经过70个子帧UE的定时时刻才会更新一次，由此可以取测量次数M＜70，例如，取M＝40，即认为每40个子帧(200ms)内UE接收信号定时时刻不变。

步骤402：RNC接收并存储UE上报的TA信息，以及Node B上报的AOA信息和TDEV信息；

Node B接收到RNC的测量控制消息后，测量UE的到达角度AOA信息和时间偏差TDEV信息，并以测量报告(Measurement Report)的方式向RNC上报；UE接收到RNC的测量控制消息后，测量时间提前量TA，并以测量报告的方式向RNC上报。

步骤403：RNC根据UE所在服务小区的Node B编号，提取环境因子α，根据环境因子α选择相应的TA检测算法和算法门限Γ；

定义环境因子α的目的在于可以通过环境因子反映当前Node B所覆盖的城区环境，因此针对每个Node B定义一个环境因子，环境因子取值的划分可根据无线网络所在城市的复杂环境具体划分。例如对于网络比较简单的城区环境如保定或廊坊等地，可以简单分为：郊区环境、普通城区环境、恶劣城区环境等3种。如果对于广州这种网络比较复杂的大城区，可根据需要定义为：郊区环境、普通城区环境、恶劣城区、城区微蜂窝环境等4种甚至更多。每个Node B的环境因子的值是根据Node B所架设的区域如(旧城区，新城区还是郊区)以及Node B的覆盖半径等因素决定的。

对于算法门限Γ，一般取Γ＝M/8，此为仿真得出的结论，可以根据现场测试性能进行调整。

根据环境因子α的不同，本发明实施例提供如下3中TA检测算法：

算法(1)：统计一个定位周期中UE上报的多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数(测量次数)

选择

的所有T_n中的最小值T_min作为TA检测值TA_min。

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数。假设在一个定位周期内，UE累计上报TA测量值M次，则有

$\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{T_n}=M$

由于TA测量过程中存在测量误差，测量出来的TA值可能小于实际中直射路径的传播时延，只取最小值也会引入误差。因此，需要在算法中选择合理的门限，保证TA测量值的选择具有一定的可靠性和准确性，由于折射路径必然导致测量时延加大，因此选择较小的TA值作为信号时延，可使基站和移动台之间的距离计算更准确。

算法(2)：统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

选择

的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的平均值，将所述平均值作为TA检测值TA_min。

算法(2)与算法(1)的差别在于，将基站与移动台间的信号传播时延尽量向更小取值方向平均，因为在折射现象非常严重的情况下，测量的TA值小于实际直射路径的传播时延的概率较小，此时需要尽可能选择较小的TA测量值。这种方案适于在出现非直射环境概率很高而直射环境概率很低的定位系统中使用。

算法(3)：统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

选择的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的均方差σ，将T_min-σ作为所述TA检测值。

算法(3)与算法(2)的目的都是将基站与移动台间的信号传播时延尽量选取较小的值。

实际应用中，可以根据实际测试效果选择相应处理算法。上面三种算法中，如果在折射环境不严重的情况下，比如环境因子α为郊区环境，应该选择算法1，同时门限Γ取值应该较大；如果折射环境严重的情况下，比如环境因子α为恶劣城区环境，应该选择算法(2)或(3)，同时门限Γ应该降低。

步骤404：根据所述多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值TA_min(参与定位的TA值)；

步骤405：RNC对NODE B上报的AOA值和TDEV值进行加权或平均计算，得到定位所需的AOA平均值AOA_ave和TDEV平均值TD_ave；

步骤406：RNC根据所述TA检测值TA_min、AOA平均值AOA_ave、TDEV平均值TD_ave以及UE所驻留基站经纬度信息(x_BS，y_BS)和高度信息z_BS，计算出UE位置(x_UE，y_UE)。

如果考虑基站高度，则按照公式(3)计算：

$x\_\mathrm{UE}=x\_\mathrm{BS}+\sqrt{{[0.5*({\mathrm{TA}}_{\min }-{\mathrm{TD}}_{\mathrm{ave}})*29.3]}^2-{z\_\mathrm{BS}}^2}*\cos \left({\mathrm{AOA}}_{\mathrm{ave}}\right)$

(3)

$y\_\mathrm{UE}=y\_\mathrm{BS}+\sqrt{{[0.5*({\mathrm{TA}}_{\min }-{\mathrm{TD}}_{\mathrm{ave}})*29.3]}^2-{z\_\mathrm{BS}}^2}*\sin \left({\mathrm{AOA}}_{\mathrm{ave}}\right)$

如果不考虑基站高度，则按照公式(4)计算：

x_UE＝x_BS+0.5*(TA_min-TD_ave)*29.3*cos(AOA_ave)

                                                (4)

y_UE＝y_BS+0.5*(TA_min-TD_ave)*29.3*sin(AOA_ave)

此外，也可以将UE定位所需的基本测量信息TA_min、AOA_ave、TD_ave等通过专用接口传送到专门用于定位计算的独立网元，由该网元得到Node B位置后，按照公式(3)或公式(4)计算UE位置。

RNC计算出用户位置信息后，通过定位报告(Location Report)消息发送到核心网。核心网接收到用户位置信息后，发送定位报告控制消息(Location Report Control)到RNC，通知RNC停止直接报告(to stop report directly)。

图5为本发明实施例的无线网络控制器的结构示意图。参照图5，所述无线网络控制器包括，数据接收模块、算法选择模块、算法执行模块和位置计算模块，其中：

所述数据接收模块，用于在一个定位周期中，接收UE上报的多个时间提前量TA值，以及Node B上报的多个到达角度AOA值和多个时间偏差TDEV值。

对于一个定位周期的选择可以根据系统测量时间间隔(上报周期)以及UE的最高运动速度预先确定。

Node B接收到RNC的测量控制消息后，测量UE的到达角度AOA信息和时间偏差TDEV信息，并以测量报告(Measurement Report)的方式向RNC上报；UE接收到RNC的测量控制消息后，测量时间提前量TA，并以测量报告的方式向RNC上报。

所述算法选择模块，用于根据所述Node B所处的环境，选择TA检测算法和算法门限。

所述算法选择模块根据UE所在服务小区的Node B编号，提取环境因子α，根据环境因子α选择相应的TA检测算法和算法门限Γ。定义环境因子α的目的在于可以通过环境因子反映当前Node B所覆盖的城区环境，因此针对每个Node B定义一个环境因子，环境因子取值的划分可根据无线网络所在城市的复杂环境具体划分。例如对于网络比较简单的城区环境如保定或廊坊等地，可以简单分为：郊区环境、普通城区环境、恶劣城区环境等3种。如果对于广州这种网络比较复杂的大城区，可根据需要定义为：郊区环境、普通城区环境、恶劣城区、城区微蜂窝环境等4种甚至更多。每个Node B的环境因子的值是根据Node B所架设的区域如(旧城区，新城区还是郊区)以及Node B的覆盖半径等因素决定的。

对于算法门限Γ，一般取Γ＝M/8，此为仿真得出的结论，可以根据现场测试性能进行调整。

根据环境因子α的不同，本发明实施例提供如下3中TA检测算法：

算法(1)：统计一个定位周期中UE上报的多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数(测量次数)

选择

的所有T_n中的最小值T_min作为TA检测值TA_min。

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数。假设在一个定位周期内，UE累计上报TA测量值M次，则有

$\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{T_n}=M$

由于TA测量过程中存在测量误差，测量出来的TA值可能小于实际中直射路径的传播时延，只取最小值也会引入误差。因此，需要在算法中选择合理的门限，保证TA测量值的选择具有一定的可靠性和准确性，由于折射路径必然导致测量时延加大，因此选择较小的TA值作为信号时延，可使基站和移动台之间的距离计算更准确。

算法(2)：统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

选择

的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的平均值，将所述平均值作为TA检测值TA_min。

算法(2)与算法(1)的差别在于，将基站与移动台间的信号传播时延尽量向更小取值方向平均，因为在折射现象非常严重的情况下，测量的TA值小于实际直射路径的传播时延的概率较小，此时需要尽可能选择较小的TA测量值。这种方案适于在出现非直射环境概率很高而直射环境概率很低的定位系统中使用。

算法(3)：统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数选择

的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的均方差σ，将T_min-σ作为所述TA检测值。

算法(3)与算法(2)的目的都是将基站与移动台间的信号传播时延尽量选取较小的值。

实际应用中，可以根据实际测试效果选择相应处理算法。上面三种算法中，如果在折射环境不严重的情况下，比如环境因子α为郊区环境，应该选择算法1，同时门限Γ取值应该较大；如果折射环境严重的情况下，比如环境因子α为恶劣城区环境，应该选择算法(2)或(3)，同时门限Γ应该降低。

算法执行模块，用于根据所述多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值(参与定位的TA值)。

位置计算模块，用于根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息。具体地，可根据所述TA检测值、所述多个AOA值的加权平均值、所述多个TDEV值的加权平均值、以及UE所驻留基站经纬度信息(x_BS，y_Bs)和高度信息z_Bs，按照上述公式(3)、(4)计算出UE位置(x_UE，y_UE)。

综上所述，本发明的实施例在利用AOA+TA的单基站移动定位过程中，对于不同的环境采用不同的TA检测算法，降低了在非直射环境下对TA的检测误差，从而提高了单基站移动定位的定位精度。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种移动定位方法，其特征在于，包括：

在一个定位周期中，接收用户终端UE上报的多个时间提前量TA值，以及基站Node B上报的多个到达角度AOA值和多个时间偏差TDEV值；

根据所述Node B所处的环境，选择TA检测算法和算法门限；

根据所述多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值；

根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息。

2.如权利要求1所述的移动定位方法，其特征在于，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择

的所有T_n中的最小值T_min作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

3.如权利要求1所述的移动定位方法，其特征在于，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择

的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的平均值，将所述平均值作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

4.如权利要求1所述的移动定位方法，其特征在于，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择

的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的均方差σ，将T_min-σ作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

5.如权利要求1所述的移动定位方法，其特征在于，所述根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息为：

根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值的加权平均值和所述多个TDEV值的加权平均值，计算所述UE的位置信息。

6.一种无线网络控制器，其特征在于，包括：

数据接收模块，用于在一个定位周期中，接收用户终端UE上报的多个时间提前量TA值，以及基站Node B上报的多个到达角度AOA值和多个时间偏差TDEV值；

算法选择模块，用于根据所述Node B所处的环境，选择TA检测算法和算法门限；

算法执行模块，用于根据所述多个TA值，以及选择的TA检测算法和算法门限，计算TA检测值；

位置计算模块，用于根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值和多个TDEV值，计算所述UE的位置信息。

7.如权利要求6所述的无线网络控制器，其特征在于，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择

的所有T_n中的最小值T_min作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

8.如权利要求6所述的无线网络控制器，其特征在于，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择

的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的平均值，将所述平均值作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

9.如权利要求6所述的无线网络控制器，其特征在于，所述TA检测算法为：

统计所述多个TA值中的每个不同TA值T_n对应的上报次数

其中，n＝1，...，N，N为所述多个TA值中不同TA值的个数；

选择的所有T_n中的最小值T_min，计算T_min与小于T_min的所有T_n的均方差σ，将T_min-σ作为所述TA检测值，其中，Γ为所述算法门限。

10.如权利要求6所述的无线网络控制器，其特征在于，所述位置计算模块进一步用于：

根据所述TA检测值，以及所述多个AOA值的加权平均值和所述多个TDEV值的加权平均值，计算所述UE的位置信息。

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