CN102111873B - 选取可见基站的方法及装置、终端定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种选取可见基站的方法及装置，用以解决利用现有技术提供的可见基站选取方法所选取到的基站对终端进行定位时，得到的定位精度往往较低的问题。其中，本发明公开的该方法包括步骤：根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；并根据所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；以及根据确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站。本发明还公开了一种基于可见基站的终端定位方法及装置。

Description

选取可见基站的方法及装置、终端定位方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机与通信技术领域，尤其涉及一种选取可见基站的方法及装置、基于可见基站的终端定位方法及装置。

背景技术

目前，基于无线信号强度衰减与传播路径距离之间关系的传播模型定位技术是当前无线网络定位技术尤其是基于三角测量定位技术研究的热点。传播模型定位技术的主要原理是记录若干(三个或更多)可见基站所发送的无线信号在抵达待定位的终端处时的无线信号强度衰减程度(针对某一终端，该终端所接收到的无线信号对应的基站相对于该终端即为该终端的“可见基站”)，从而根据无线信号强度衰减程度确定可见基站到待定位的终端之间无线信道传播路径损耗，进一步根据可见基站到待定位的终端之间无线信道传播路径损耗规律来估计可见基站到待定位的终端之间的几何距离，从而最终实现基于各可见基站的位置坐标，利用三角测量与定位计算求解出该待定位的终端的位置。

根据上述定位技术，为了在三维空间中基于三角测量的定位原理对终端的三维坐标进行确定，则需要至少3个可见基站的参与，虽然从理论上讲越多的可见基站参与对终端位置的测量和计算应该有助于定位精度的提高，但过多可见基站的参与会使得参与三角测量与定位计算的可见基站信息过剩、计算量冗余，从而导致求解终端位置的方程组复杂度大幅提高，因此，在进行三角测量与定位计算之前，有必要对参与三角测量与定位计算的可见基站进行筛选(即基站选取)。

在现有技术中，最通用的基站选取方法是基于最大信号强度原则的方法，该方法基于认为终端接收到的强度最大无线信号所对应的可见基站更可能为终端提供持久而高效的覆盖这一前提，采用的方案是直接对终端接收到的所有信号的信号强度进行比较，并按照信号强度由强至弱的顺序依次选取预定个数(一般为3)的可见基站用于参与三角测量与定位计算。

虽然现有技术中的基于最大信号强度原则的可见基站选取方法具有原理简单、灵活易用的优点，但是研究结果表明采用该方法所选取的可见基站在参与三角测量与定位计算时得到的定位精度往往较低。

发明内容

本发明实施例提供一种选取可见基站的方法及装置，用以解决利用现有技术提供的可见基站选取方法所选取到的基站对终端进行定位时，得到的定位精度往往较低的问题。

本发明实施例还提供一种基于可见基站的终端定位方法及装置。

本发明实施例采用以下技术方案：

一种选取可见基站的方法，包括：

根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；并根据所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；以及根据确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站。

较佳地，根据所述统计参数值，确定所述相关性值具体包括：根据所述统计参数值，利用预定的相关性度量函数，执行对所述相关性值的计算。

较佳地，所述统计概率分布规律为高斯分布，以及所述统计参数值为所述各个可见基站发送的所述无线信号的信号强度的均值和方差。

较佳地，根据确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站具体包括：根据确定的所述相关性值，按照相关性值由小至大的顺序，依次从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中，对应选取第一预定数目的可见基站。

较佳地，根据所述信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述统计参数值具体包括：根据所述信号强度，按照所述信号强度由高至低的顺序，依次从发送所述无线信号的所述各个可见基站中对应选取第二预定数目的基站；以及根据选取的所述第二预定数目的可见基站所发送的无线信号的信号强度以及所述统计概率分布规律，确定所述统计参数值。

一种选取可见基站的装置，包括：

参数值确定单元，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；相关性确定单元，用于根据参数值确定单元确定的所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；选取单元，用于根据相关性确定单元确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站。

较佳地，所述相关性确定单元根据所述统计参数值，利用预定的相关性度量函数，执行对所述相关性值的计算。

较佳地，所述统计概率分布规律为高斯分布，以及所述统计参数值为所述各个可见基站发送的所述无线信号的信号强度的均值和方差。

较佳地，所述选取单元根据确定的所述相关性值，按照相关性值由小至大的顺序，依次从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中，对应选取第一预定数目的可见基站。

较佳地，所述统计参数值确定单元具体包括：

选取模块，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度，按照所述信号强度由高至低的顺序，依次从发送所述无线信号的所述各个可见基站中对应选取第二预定数目的基站；确定模块，用于根据选取模块选取的所述第二预定数目的可见基站所发送的无线信号的信号强度以及所述统计概率分布规律，确定所述统计参数值。

一种基于可见基站的终端定位方法，包括：

根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；并根据所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；以及根据确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站；根据选取的所述可见基站的位置信息确定所述待定位的终端的位置信息。

一种基于可见基站的终端定位装置，包括：

参数值确定单元，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；相关性确定单元，用于根据参数值确定单元确定的所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；选取单元，用于根据相关性确定单元确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站；执行三角测量与定位计算；位置信息确定单元，用于根据选取单元选取的可见基站的位置信息确定所述待定位的终端的位置信息。

本发明实施例通过对终端的所有可见基站中两两可见基站所发送的无线信号之间的相关性进行确定，并选取相关性小于预定相关度阈值的无线信号所对应的可见基站，由于选取得到的可见基站所发送的无线信号之间的相关性较小，因此选取得到的可见基站更适合用于后续的三角测量与定位计算，并且能得到较高的定位精度，从而解决了现有技术中存在的基于最大信号强度原则的可见基站选取方法所得到的定位精度较低的问题。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种选取可见基站的方法的具体流程示意图；

图2为本发明实施例提供的选取可见基站的方法在实际中的具体应用流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种选取可见基站的装置的具体结构示意图。

图4为本发明实施例提供的一种基于可见基站的终端定位方法的具体流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种基于可见基站的终端定位装置的具体结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例基于可见基站无线信号之间“最小相关干扰的原则”，通过对终端的所有可见基站中两两可见基站所发送的无线信号之间的相关性进行度量和优化来选取目标可见基站集合，由于选取得到的可见基站集合中的可见基站所发送的无线信号之间的相关性较小，因此选取得到的可见基站更适合用于后续的三角测量与定位计算，并且能得到较高的定位精度，从而有助于解决现有技术中存在的基于最大信号强度原则的可见基站选取方法所得到的目标可见基站之间发送信号互相关干扰较大，并导致定位精度较低的问题。

下面结合各个附图对本发明实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。

本发明实施例首先对现有技术中提供的基于最大信号强度原则的可见基站选取方法的缺陷进行如下分析：

针对现有技术中的基于最大信号强度原则的可见基站选取方法，导致该方法定位精度较低的一个原因是基于最大信号强度原则对可见基站进行选取时，并未考虑终端处各可见基站信号之间的相关干扰，使得三角测量与定位计算结果的不确定性和冗余性增强，这是因为选取的参与三角测量与定位计算的若干信号较强的不同可见基站很可能会为终端引入信号相关性较强的接收信号信息，使得所选不同可见基站的无线信号在信号空间中分布的相关性度量较大(即不同无线信号间的相关性较大，其原理类似于GPS卫星在三维几何空间中分布的几何精度衰减因子GDOP会随着三维空间中以卫星和接收机为顶点的立方体所包围的空间体积的减小而增大)，从而导致信号空间分布均衡性较差、不必要的相关干扰信息增多，并且，不同可见基站所发送的无线信号之间相关性较大还会造成计算冗余，同时还可能导致三角测量与定位计算的误差增大(即以卫星为球心、以站星伪距为半径的球体之间的交汇区域扩大)，从而使得最终定位结果的精度受到影响。

根据上述分析，为实现对可见基站的优选，从而得到精度较高的定位结果，本发明实施例基于可见基站无线信号之间“最小相关干扰的原则”，通过对终端的所有可见基站中两两可见基站所发送的无线信号之间的相关性进行度量和优化来选取预定数目的目标可见基站集合，从而利用选取得到的可见基站集合中的可见基站用于后续的三角测量与定位计算，解决现有技术中存在的基于最大信号强度原则的可见基站选取方法所得到的定位精度较低的问题，为此，本发明实施例提供一种选取可见基站的方法，该方法的具体流程示意图如图1所示，包括以下步骤：

步骤11，根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定各个基站发送的无线信号的统计参数值，比如，这的统计概率分布规律可以为高斯分布，而相应的统计参数值则可以为各个可见基站发送的所述无线信号的信号强度的均值和方差；

步骤12，根据步骤11中确定的统计参数值，确定不同的可见基站发送的无线信号之间的相关性值，在本步骤12中，可以根据上述统计参数值，利用预定的相关性度量函数，来执行对相关性值的计算，从而确定相关性值，其中，这里预定的相关性度量函数可以为巴氏(Bhattacharyya)距离函数、无限范数函数、LF(Lissack-Fu)函数、KL(Kullback-Leibler)函数或斯曼德(Simandl)函数，后文将以相关性度量函数为巴氏(Bhattacharyya)距离函数为例，对本发明实施例提供的该方法进行详细介绍，在此不再赘述；

步骤13，根据确定的相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的可见基站中选取可见基站，比如，可以根据确定的相关性值，从向终端发送无线信号的所有可见基站中选取第一预定数目的可见基站，其中，第一预定数目的可见基站中的各基站向终端发送的无线信号之间的相关性值均小于预定相关性阈值，具体地，在本发明实施例中，可以根据确定的相关性值，按照相关性值由小至大的顺序，依次从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中，对应选取第一预定数目的可见基站，也可以根据确定的相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中随机选取第一预定数目的可见基站，从而以选取的该第一预定数目的可见基站作为后续用于三角测量与定位计算的基站。

由本发明实施例提供的上述方法可知，本发明实施例中由于首先对终端接收到的无线信号间的相关性值进行了确定，然后再基于确定的相关性值，从可见基站中选取第一预定数目的可见基站，其中，需保证第一预定数目的可见基站中的各基站向终端发送的无线信号之间的相关性值均小于预定相关性阈值，根据前述对现有技术的分析可知，采用本发明实施例提供的该方案能够保证选取的可见基站向终端发送的信号间相关性较小，从而选取的可见基站更适合参与三角测量与定位计算，解决了现有技术提供的基站选取方法所选取的基站在参与三角测量与定位计算时得到的定位精度较低的问题。

在本发明实施例中，为了缩短选取可见基站所需的时间，从而提高方法的实时性，可以在利用本发明实施例提供的该方法进行对可见基站的选取时，预先基于某种规则对可见基站进行一定程度的过滤，比如，可以从向终端发送无线信号的各个可见基站中，随机选取第二预定数目的基站，其中，第二预定数目一般应设置为大于第一预定数目，然后，再根据选取的第二预定数目的可见基站所发送的无线信号，确定预定的相关性度量函数中的指定参数的值；或者也可以先通过确定终端接收到的各无线信号的信号强度，再按照信号强度由高至低的顺序，依次从向终端发送无线信号的可见基站中对应选取第二预定数目的基站，然后，再根据选取的第二预定数目的可见基站所发送的无线信号，确定预定的相关性度量函数中的指定参数的值。

在本发明实施例中，如图1所示的各步骤的执行主体可以是终端本身，也可以是能够实现本发明实施例提供的该方法的一种选取可见基站的装置。

以下以本发明实施例提供的上述选取可见基站的方法在实际中的具体应用为例，详细说明该方法的实施流程，该实施流程请参见附图2，包括以下步骤：

步骤21，为了实现对选取的可见基站之间无线信号互相关性的最优化，首先需要对两个不同可见基站所发送的无线信号之间的相关性度量进行定义，以下具体对该步骤21进行说明：

假设当前位于位置p处的终端所接收到的第i个可见基站按时间顺序发送无线信号的n个信号强度采样值为r_i(k)，k＝1，...n，信号强度值构成的序列(以下称为无线信号时间序列)为R_i，且有R_i＝[r_i(1)，r_i(2)，...，r_i(n)]。从无线信号强度统计分布规律角度来讲，序列R_i应该在满足特定均值和方差的基础上服从相应概率分布，且对于无线网络中基站发送的无线信号强度的统计分布特性尤其是对于蜂窝网络而言，此概率分布一般近似为高斯分布，需要说明的是，虽然WLAN(无线局域网)中的基站(AP即热点)所发送的无线信号的分布特性会更加复杂，但是研究结果表明，在WLAN中使用高斯分布对AP发送的无线信号的分布特性进行逼近已能够得到足够高的估计精度。基于上述考虑，考查终端位置处所接收到的两个可见基站所发送的无线信号时间序列之间的相关性大小，可以相应转化为度量这两个可见基站所发送的无线信号所服从的统计概论分布规律(高斯分布)之间的相关性度量的大小。经过对多个离散性度量函数，如无限范数(Infinite Norm)函数、Lissack-Fu函数、Kullback-Leibler函数、Simandl函数、巴氏(Bhattacharyya)距离函数等的分析，考虑到前述针对无线网络中可见基站发送的无线信号所服从的统计概论分布规律一般为高斯分布以及对终端进行定位时的实性要求，本发明实施例优先选用巴氏(Bhattacharyya)距离函数来对不同无线信号时间序列之间的相关性进行度量，巴氏(Bhattacharyya)距离函数的具体描述见后文，在此不再赘述，以下转入步骤22；

步骤22，利用步骤21中所确定的对不同无线信号时间序列之间的相关性进行度量的巴氏(Bhattacharyya)距离函数，确定不同无线信号时间序列之间的相关性值，比如，在该具体实施例中，可以假设集合B是当前位于位置p处的终端的全部(共b个)可见基站组成的全集，其中|B|＝b代表集合B中元素的个数为b，由步骤21可知，该终端接收到的第i个可见基站的n个信号强度值为r_i(k)，k＝1，...n的无线信号组成的无线信号时间序列为R_i＝[r_i(1)，r_i(2)，...，r_i(n)]，则用于对该终端当前所在位置p进行定位计算的可见基站选取过程可以归纳为：确定一个目标集合A，|A|＝a＜b，A为B的子集，且A满足：A中两两元素之间的信号相关性最小，即两两元素之间的巴氏(Bhattacharyya)距离最小，在本发明实施例中，目标集合A采用下式(1)表示：

$A=\arg \underset{C\⋐B:\left|C\right|=a}{\min }D\left(C\right)=\arg \underset{C\⋐B:\left|C\right|=a}{\min }\underset{C_i,C_j\∈C}{\mathrm{\Σ}}D(C_i,C_j)---\left(1\right)$

上式中，arg min_C{·}表示使得{·}取得最小值的参数C值，可见基站集合C是全集B中所有元素数目为a的子集中的一个，D(C)是集合C所包含的所有可见基站中任意两个可见基站C_i、C_j之间无线信号相关性度量D(C_i，C_j)之和(即

)，在对步骤21进行介绍时已提到，本发明实施例中采用巴氏(Bhattacharyya)距离函数来对不同可见基站信号时间序列之间的相关性度量D(C_i，C_j)进行定义，假设两个可见基站C_i、C_j之间无线信号相关性的巴氏(Bhattacharyya)函数距离为|d_B(R_i，R_j)|，则根据上式(1)可得到下式(2)：

$\arg \underset{C\⋐B:\left|C\right|=a}{\min }\underset{C_i,C_j\∈C}{\mathrm{\Σ}}D(C_i,C_j)=\arg \underset{C\⋐B:\left|C\right|=a}{\min }\underset{C_i,C_j\∈C}{\mathrm{\Σ}}\left|d_B(R_i,R_j)\right|---\left(2\right)$

而根据巴氏(Bhattacharyya)距离函数的定义，上述巴氏(Bhattacharyya)距离d_B的具体计算公式如下式(3)：

$d_B=-\ln (\∫{\left[f\left(x\right)g\left(x\right)\mathrm{dx}\right]}^{\frac{1}{2}})---\left(3\right)$

针对上式(3)，巴氏(Bhattacharyya)距离函数表征的是随机概率密度函数f(x)和g(x)之间的互相关性(也即离散程度)，其中，概率密度函数f(x)和g(x)分别代表了两个不同可见基站信号时间序列各自所服从的统计概论分布规律(也即密度函数)，对于一般的概率密度函数，式(3)中的积分较难计算，但基于前述可知，由于通常可以将无线网络中的该终端接收到的可见基站信号的信号强度所构成的可见基站信号时间序列所满足的统计概率分布规律抽象概括为高斯分布模型，而对于两个已知均值和协方差的高斯分布N(μ_i，∑_i)，i＝1，2与N(μ_j，∑_j)，j＝1，2而言(其中，N(μ_i，∑_i)为上述第i个可见基站所发送的无线信号的信号强度构成的信号时间序列所满足的统计概率分布规律，而N(μ_j，∑_j)则对应于第i个可见基站所发送的无线信号的信号强度构成的信号时间序列所满足的统计概率分布规律)，上述巴氏(Bhattacharyya)距离函数是存在一个准确度较高且可以直接计算结果的闭合形式的解(Closed-formSolution)的，因此，针对满足高斯分布N(μ_i，∑_i)，i＝1，2与N(μ_j，∑_j)，j＝1，2的两个不同可见基站信号时间序列，函数d_B的计算公司可以表示为如下式(4所示)：

$d_B=\frac{1}{8}{({\mathrm{\μ}}_1-{\mathrm{\μ}}_2)}^T{\left[\frac{{\mathrm{\Σ}}_1+{\mathrm{\Σ}}_2}{2}\right]}^{-1}({\mathrm{\μ}}_1-{\mathrm{\μ}}_2)+\frac{1}{2}\ln \left(\right|\frac{{\mathrm{\Σ}}_1+{\mathrm{\Σ}}_2}{2}|/\sqrt{\left|{\mathrm{\Σ}}_1\right|\left|{\mathrm{\Σ}}_2\right|}---\left(4\right)$

在终端当前处于位置p时，通过在n个时间点(t＝1，...，n)分别对终端所接收到的第i个可见基站发送的无线信号的信号强度进行收集统计，可以得到第i个可见基站信号时间序列的统计均值和方差分别如下：

${\mathrm{\μ}}_i=\frac{\underset{t=1,...,n}{\mathrm{\Σ}}{r}_i\left(t\right)}{n}---\left(5\right)$

${\mathrm{\σ}}_i=\frac{\underset{t=1,...n}{\mathrm{\Σ}}{[r_i\left(t\right)-u_i]}^2}{n-1}---\left(6\right)$

通过上式(5)和(6)，即能实现对终端的第i个和第j个可见基站对应的信号时间序列所满足的统计概率分布规律的高斯模型逼近，通过对式(4)进行整理，d_B最终可以表示为如下式(7)的形式：

$d_B(R_i,R_j)=\frac{1}{8}{({\mathrm{\μ}}_i-{\mathrm{\μ}}_j)}^2{[{\mathrm{\σ}}_i^2+{\mathrm{\σ}}_j^2]}^{-1}+\frac{1}{2}\log \frac{{\mathrm{\σ}}_i^2+{\mathrm{\σ}}_j^2}{2{\mathrm{\σ}}_i{\mathrm{\σ}}_j}---\left(7\right)$

步骤23，利用根据所有可见基站对应的时间信号序列和上述公式(5)、(6)、(7)所确定不同时间信号序列间的相关性值，从向终端发送无线信号的所有可见基站中选取至少3个可见基站，并保证选取的可见基站中的各基站向终端发送的无线信号之间的相关性值均小于预定相关性阈值。

综合上述，本发明实施例提供的选取可见基站的方法通过对终端在不同时间点接收到各个可见基站发送的无线信号的信号强度所构成的信号时间序列进行统计，并对用于衡量不同基站对应的信号时间序列之间相关性的度量函数进行定义和最优化，从而能够实现从利用度量函数求取出的相关性值中，选取较小的相关性值所对应可见基站作为后续用于对终端的位置进行定位的可见基站。相比现有技术的基于最大信号强度原则的基站选取方法而言，由于本发明实施例提供的该方法能够准确地从所有的可见基站中选取互相关干扰较小(即相关性较小)的可见基站用于后续的三角测量与定位计算，从而能够有效地减少导致三角测量与定位计算结果精度变低的干扰误差信息，因此能够明显提高三角测量与定位计算所得到的定位结果的精度。

此外，需要说明的是，本发明实施例在相关性度量函数进行最优化的过程中，需要以穷举的方式在容量大小为C_b ^aC_a ²(其中，b为待定位的终端的所有可见基站的数目，a为需选取的参与三角测量与定位计算的可见基站的数目)的可见基站集合中进行“检索”操作，该“检索”操作的次数即为需计算的可见基站两两之间相关性值的个数。比如，无线蜂窝网络中最大可见基站数目一般为b＝7个，并且设定用于三角测量与定位计算的可见基站数目为a＝3个，从而可得出当b＝7、a＝3的情况下所需进行的“检索”操作次数共计为： $C_7^3{C}_3^2=105$ 次；而在无线局域网络中，特别是在密集城区或公司室内等场景下，可见基站的数量有可能会达到b＝10甚至更多，若a仍为3，则所需进行的“检索”操作次数增加为360次。

由此可见，针对现有的对终端进行定位的业务实时性需求和终端运算处理能力而言，本发明实施例提供的该方法的复杂度等级是可以接受的，但若希望进一步降低方法复杂度，提高方法的实时性，可以在利用本发明实施例提供的该方法进行对可见基站的选取时，预先基于某种规则对可见基站进行一定程度的过滤，比如，可以按照随机选取的方式，在所有可见基站集合内选取m(这里的m需满足a＜m＜b)个基站，或者可以按照无线信号的强度由强至弱的顺序，依次从所有可见基站中选取m个基站，继而再根据本发明实施例提供的该选择可见基站的方法，在选取出的m个可见基站范围内，进一步选取出参与对终端位置进行定位计算的可见基站。

相应地，本发明实施例还提供了一种选取可见基站的装置，该装置的具体结构示意图如图3所示，包括以下功能单元：

参数值确定单元31，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定各个基站发送的无线信号的统计参数值，其中，这里的统计概率分布规律可以为高斯分布，而统计参数值则为各个可见基站发送的无线信号的信号强度的均值和方差；

相关性确定单元32，参数值确定单元31确定的统计参数值，确定不同的可见基站发送的无线信号之间的相关性值，比如，相关性确定单元32可以根据上述统计参数值，利用预定的相关性度量函数，执行对相关性值的计算，从而确定不同的可见基站发送的无线信号之间的相关性值；

选取单元33，用于根据相关性确定单元32确定的相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的可见基站中选取可见基站。较佳地，本发明实施例中，选取单元33可以根据确定的相关性值，按照相关性值由小至大的顺序，依次从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的可见基站中，对应选取第一预定数目的可见基站。

此外，为了缩短选取可见基站所需的时间，从而提高方法的实时性，本发明实施例中还可以将参数值确定单元31划分为以下功能模块，包括：

选取模块，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度，按照信号强度由高至低的顺序，依次从发送无线信号的各个可见基站中对应选取第二预定数目的基站；确定模块，用于根据选取模块选取的第二预定数目的可见基站所发送的无线信号的信号强度以及统计概率分布规律，确定统计参数值。

此外，本发明实施例还提供一种基于可见基站的终端定位方法，该方法的具体流程示意图如图4所示，包括以下步骤：

步骤41，根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定各个基站发送的无线信号的统计参数值；

步骤42，根据统计参数值，确定不同的可见基站发送的无线信号之间的相关性值；

步骤43，根据确定的相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的可见基站中选取可见基站；

步骤44，根据选取的可见基站的位置信息确定待定位的终端的位置信息，其中，可以但不限于利用选取的可见基站的位置信息，执行三角测量与定位计算，从而确定待定位的终端的位置信息。

相应地，本发明实施例还提供一种基于可见基站的终端定位装置，该装置的具体结构示意图如图5所示，包括以下功能单元：

参数值确定单元51，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；

相关性确定单元52，用于根据参数值确定单元51确定的统计参数值，确定不同的可见基站发送的无线信号之间的相关性值；

选取单元53，用于根据相关性确定单元52确定的相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的可见基站中选取可见基站；

位置信息确定单元54，用于根据选取单元53选取的可见基站的位置信息确定待定位的终端的位置信息。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种选取可见基站的方法，其特征在于，包括：

根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；并

根据所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；以及

根据确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值均小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述统计参数值，确定所述相关性值具体包括：

根据所述统计参数值，利用预定的相关性度量函数，执行对所述相关性值的计算。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计概率分布规律为高斯分布，以及所述统计参数值为所述各个可见基站发送的所述无线信号的信号强度的均值和方差。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站具体包括：

根据确定的所述相关性值，按照相关性值由小至大的顺序，依次从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中，对应选取第一预定数目的可见基站。

5.如权利要求1～3中任一所述的方法，其特征在于，根据所述信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述统计参数值具体包括：

根据所述信号强度，按照所述信号强度由高至低的顺序，依次从发送所述无线信号的所述各个可见基站中对应选取第二预定数目的基站；以及

根据选取的所述第二预定数目的可见基站所发送的无线信号的信号强度以及所述统计概率分布规律，确定所述统计参数值。

6.一种选取可见基站的装置，其特征在于，包括：

参数值确定单元，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；

相关性确定单元，用于根据参数值确定单元确定的所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；

选取单元，用于根据相关性确定单元确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值均小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述相关性确定单元根据所述统计参数值，利用预定的相关性度量函数，执行对所述相关性值的计算。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述统计概率分布规律为高斯分布，以及所述统计参数值为所述各个可见基站发送的所述无线信号的信号强度的均值和方差。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选取单元根据确定的所述相关性值，按照相关性值由小至大的顺序，依次从发送无线信号之间的相关性值小于预定相关性阈值的所述可见基站中，对应选取第一预定数目的可见基站。

10.如权利要求6～9中任一所述的装置，其特征在于，所述统计参数值确定单元具体包括：

选取模块，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度，按照所述信号强度由高至低的顺序，依次从发送所述无线信号的所述各个可见基站中对应选取第二预定数目的基站；

确定模块，用于根据选取模块选取的所述第二预定数目的可见基站所发送的无线信号的信号强度以及所述统计概率分布规律，确定所述统计参数值。

11.一种基于可见基站的终端定位方法，其特征在于，包括：

根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；并

根据所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；以及

根据确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值均小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站；

根据选取的所述可见基站的位置信息确定所述待定位的终端的位置信息。

12.一种基于可见基站的终端定位装置，其特征在于，包括：

参数值确定单元，用于根据待定位的终端所接收到的各个可见基站发送的无线信号的信号强度以及所述无线信号所服从的统计概率分布规律，分别确定所述各个基站发送的无线信号的统计参数值；

相关性确定单元，用于根据参数值确定单元确定的所述统计参数值，确定不同的所述可见基站发送的无线信号之间的相关性值；

选取单元，用于根据相关性确定单元确定的所述相关性值，从发送无线信号之间的相关性值均小于预定相关性阈值的所述可见基站中选取可见基站；

位置信息确定单元，用于根据选取单元选取的可见基站的位置信息，确定所述待定位的终端的位置信息。

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