CN102547560B - 在单频网络中由终端识别发射机的方法 - Google Patents

Abstract

本发明的主题是一种在包括多个发射机的单频网络中由终端识别发射机的方法，所述发射机被同步，并以对每个发射机特定的人为延迟τ_i发射。所述方法至少包括：获得所述终端的近似位置在终端附近的发射机列表{T_x}的位置p_i、以及与这两者相关联的延迟τ_i的步骤(100)；测量发射机与终端之间的伪距离ρ_i的步骤(101)；通过最小化代价函数来使得测量结果ρ_i与已知位置p_i的发射机相关联的步骤(102)，所述代价函数对应于测量结果ρ_i和应用于发射机σ位置的排列的伪距离测量模型之间的误差范数。

Description

在单频网络中由终端识别发射机的方法

技术领域

本发明涉及一种在单频网络中由终端识别发射机的方法。本发明更具体地应用于地理定位的领域。

背景技术

移动电信终端，例如移动电话或便携式计算机，常常被用于执行要求精确定位信息的应用。所以，对这些终端来说包含使得它们能够尽可能精确地估计自身位置的装置是很平常的。卫星地理定位系统被特别地使用。所涉及的一个例子是GPS系统，首字母缩写GPS表示“全球定位系统”。为了使得一个卫星地理定位系统能够正确运行，对终端可见的卫星数量必须是充足的。在这样一个系统的星座中的卫星的数量和位置的选择使得其可能满足这样的约束。然而，存在终端不能从数量充足的卫星接收信号的情形。例如，这样的情形，在城市中心包括大的建筑物阻止了卫星对终端可见，或者当终端处于部分或完全遮盖的区域。

其他地理定位技术能够被使用，且其特别依赖于波形以及如GSM或UMTS这样的移动无线系统接入网络的特征，或者依赖于诸如WiFi或WiMAX这样的无线电信系统。不过，估计精确性比起通过卫星地理定位技术得到的要差的多。

单频网络，又被称为SFN网络，更少被使用于地理定位环境中。SFN网络是包含多个发射机和接收机的网络。在这种网络类型中，每一个发射机以同步方式且在一个以及相同的载波频率处发射相同的信号。在没有多条路径的情况下，一个接收机接收到数个源于多个发射机的相同信号的复制品。各种各样的复制品被分配了衰减和延迟，二者都不相同，所述衰减和所述延迟特别地依赖于接收终端和每一个发射机之间的距离。SFN网路的这些特征使得对于一个接收终端来说识别信号的复制品的来源是很困难的，也就是说，识别发射机是很困难的。通过使用发射于网络中的发射机的信号来定位终端，在理论上是可行的，是可以定位和识别所述发射机的。

数字纹身术(digital tattooing)是一种已知的技术，它尤其能够使得终端能够识别SFN网络中的发射机。这项技术通常被称为“水印”。这项技术的原理是，一个识别发射机的信号被叠加在包含打算给接收终端的用户使用的应用数据的信号上。包含这些用户数据的信号在本说明书的下文中被称为有用信号。所述用户数据例如对应于与电视频道有关的视频流。所述识别信号通常被叠加在具有非常低相关功率的有用信号上，这并没有干扰用户数据的接收。不过，当靠近其他发射机时，识别信号被扰乱。这对应于本领域技术人员熟知的称作“近远效应”的现象。在这种情况下，只有最近的发射机能够被识别。如前所解释的，为了估计终端的位置，识别尽可能多的发射机是必要的。

发明内容

本发明的一个目的是显著地克服上文提到的缺点。

至此，本发明的主题是一种在包括多个发射机的单频网络中由终端识别发射机的方法，所述发射机被同步，并以对每个发射机特定的人为延迟(artificial delay)τ_i发射。所述方法至少包括：

-获得所述终端的近似位置在所述终端附近的发射机列表{T_x}的位置p_i、以及与这两者相关联的延迟τ_i的步骤；

-测量发射机与终端之间的伪距离ρ_i的步骤；

-通过最小化代价函数来使得测量结果ρ_i与已知位置p_i的发射机相关联的步骤，其中所述代价函数对应于在测量结果ρ_i和应用于发射机σ位置的排列的伪距离测量模型之间的误差范数。

根据本发明的一个方面，所述方法包括通过使用发射机的位置和与其相关联的伪测量结果，来估计终端的改善位置的步骤。

发射机的位置p_i和人为延迟τ_i被存储在位于终端上的数据库中。

可替代的，发射机的位置p_i和人为延迟τ_i通过使用电信装置被发射到终端。

终端的近似位置的获取例如是在诸如GSM或UMTS的移动无线系统上执行的估计的结果。

接收终端的近似位置还可以对应于由GPS获得的位置。

所述代价函数对应于例如下列表达式：

$v({\mathrm{\ρ}}_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},\mathrm{\σ})=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{card}\left(\mathrm{\σ}\right)}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{\ρ}}_i-\sqrt{{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{x}-x_i)}^2+{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{y}-y_i)}^2}-c\×{\mathrm{\τ}}_i)}^2$

其中：

ρ_i表示伪距离的第i个测量结果；

表示终端的近似位置；

σ表示在列表{Tx}中的发射机的所有可能的组合；

card(σ)表示σ的基数；

c是表示光速的常数；

τ_i对应于与第i个发射机相关联的人为延迟。

根据本发明的一个方面，最好的发射机-测量结果组合是通过使用下列表达式来确定的：

$\stackrel{\mathrm{\Λ}}{\mathrm{\σ}}=\underset{\mathrm{\σ}}{\arg }\min \left[v(p,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},\mathrm{\σ})\right]$

其中：

是指示仅对变量k搜索最小值的函数。

另外本发明的主题是一种包括用于接收由单频网络的发射机发射的信号的装置的电信终端。该终端包括用于执行如前所述的识别发射机的方法的装置。

附图说明

通过以下的根据附图的作为示例且无限制的例子的描述，本发明的其他特征和优点将会变得显而易见，其中：

图1示出了根据本发明的在一个单频网络中识别发射机以及地理定位终端的原理；

图2给出了一个根据本发明的当没有估计误差时应用方法的简单例子；

图3给出了一个根据本发明的当有估计误差时应用方法的简单例子。

具体实施方式

图1示出了根据本发明的在一个单频网络中识别发射机以及地理定位终端的原理。

为了防止来自一个以及相同的发射机的两个复制信号(signal replicas)在同一时间到达接收终端，可以为SFN网络执行根据本发明的方法，其中发射机被同步，但是其中每个发射机以不同延迟而发射信号，该延迟是对每个发射机特定的预定义的延迟值。这些延迟在下文中被称为延迟或者人为延迟。人为延迟的概念在专利申请FR1001868中进行了介绍。

为了估计它的位置，一个终端基于从所述单频网络中的不同发射机接收的信号来执行伪距离ρ_i的测量。这些测量的伪距离可以采用下述表达式来描述：

ρ_i＝h(p，p_i，τ_i)+n_i其中i∈{Tx} (1)

其中：

p＝[x，y]对应于接收终端的准确位置；

p_i＝[x_i，y_i]对应于第i个发射机的位置；

τ_i对应于与第i个发射机相关联的人为延迟；

n_i对应于影响该伪距离测量结果的噪声；

$h(p,p_i,{\mathrm{\τ}}_i)=\sqrt{{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{x}-x_i)}^2+{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{y}-y_i)}^2}+c\×{\mathrm{\τ}}_i$ 是伪距离建模函数；

{Tx}对应于针对其测量伪距离的发射机的列表。

仅基于伪距离测量结果ρ_i，不可能将接收信号与不同的发射机相关联。换句话说，不可能识别哪一个发射机已经发射了一个被接收终端接收的复制信号。

为了识别发射机，该方法一方面使用伪距离测量结果ρ_i100并且另一方面使用辅助数据101，使得它可能识别对应于收集的测量伪距离的发射机的配置。在实际中，通过引入人为延迟，单个发射机/伪距离组合可以对应于终端的给定位置。每个伪距离测量结果明确地与发射机相关联。然后就可能通过一个本领域技术人员已知的简单计算来准确的定位该终端，然后发射机的位置以及与发射机的位置相关联的伪距离对终端来说就成为已知的。

采用了几种类型的辅助数据101。因此，本方法使用了接收机的近似位置以及在终端附近的发射机的位置。可以采用不同的方式提供辅助数据。例如，单频网络的发射机的位置和人为延迟可以存储在可被终端访问的一个数据库中或者通过无线电信道发射给终端。至于接收终端的近似位置，这可以是在GSM或者在UMTS模式中执行的估计的结果。这还可以通过使用最后的位置来获得，该最后的位置是由一个GPS模块在其不能正确的工作之前所估计的，例如，当其没有足够数目的卫星信号来执行它的估计的时候。

总之，一个接收机于是具有伪距离测量结果100的一个集合。接收机知道它的近似位置以及在其附近101的发射机的特征，也就是，它们的位置以及与其相关联的人为延迟值。

基于这些数据，对于所述发射机和伪距离测量结果之间可能关联的每个组合，接收机确定一个代价，该代价采用一个代价函数v( )来获得。

接收机然后选择发射机的可能组合中的一个。为此，选择与最小代价相关联的发射机的组合。

该代价函数(cost function)例如等于在伪距离测量结果和应用于发射机位置的排列(permutation)的测量模型之间的误差范数(norm of error)。

可用于本发明的情况下的一个代价函数可以由如下表示给出：

$v({\mathrm{\ρ}}_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},\mathrm{\σ})=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{card}\left(\mathrm{\σ}\right)}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{\ρ}}_i-\sqrt{{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{x}-x_i)}^2+{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{y}-y_i)}^2}-c\×{\mathrm{\τ}}_i)}^2---\left(2\right)$

其中：

表示终端的近似位置；

σ表示在列表{Tx}中的发射机的所有可能的组合中的一个；

card(σ)表示σ的基数(cardinal ofσ)；

c表示光速的常数。

终端的近似位置可以通过其它定位方式获得。它对应于，例如，在进入一个建筑物之前执行的一个先前的GPS估计或者基于GSM或者UMTS信号的一个估计。

值得指出的是，当该终端的近似位置等于它的真实位置时，如果针对正确的组合σ_v计算代价函数也就是说，当并且假定该伪距离是在没有误差的情况下估计出的，则代价具有值

最好的发射机-测量结果组合的估计实际上是最小化代价函数的问题，从而：

$\stackrel{\mathrm{\Λ}}{\mathrm{\σ}}=\underset{\mathrm{\σ}}{\arg }\min \left[v(p,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},\mathrm{\σ})\right]---\left(3\right)$

在该表达式中：

是指示仅对变量k搜索最小值的函数。

图2给出了一个根据本发明的当没有估计误差时应用方法的简单例子；在这个例子中，属于一个单频网络的两个发射机Tx1和Tx2对一个接收终端201是可视的。第一发射机Tx1距离终端d₁以及第二发射机距离终端d₂。

在这个例子中，假定终端的估计位置等于它的实际位置，也就是说还假定该伪距离测量结果ρ₁和ρ₂是在没有误差的情况下估计出的。

在这个例子中，有两个要测试的发射机组合称作σ₁和σ₂：

σ₁对应于组合：与测量伪距离ρ₁相关联的发射机Tx1以及与测量伪距离ρ₂相关联的发射机Tx2。

σ₂对应于组合：与测量伪距离ρ₁相关联的发射机Tx2以及与测量伪距离ρ₂相关联的发射机Tx1。

通过采用下列值：

●d₁＝500m，d₂＝200m，

●发射机的位置：x1＝-400，x2＝200，y1＝y2＝0，

●终端的实际位置：x＝y＝0m，

●终端的估计位置：以及因为

●c×τ₁＝100以及c×τ₂＝0，

●ρ₁＝d₂以及ρ₂＝d₁，

然后得到下面两个代价，是通过采用如表达式(2)所定义的代价函数确定的：

$v({\mathrm{\ρ}}_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},{\mathrm{\σ}}_1)=180000$ 以及 $v({\mathrm{\ρ}}_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},{\mathrm{\σ}}_2)=0---\left(4\right)$

该代价函数被组合σ₂最小化，该伪距离测量结果于是明确地与单频网络中的不同发射机相关联。于是，就可以准确确定终端的位置。

需要指出的是，可以采用对单频网络中的发射机的识别用于除定位终端以外的目的。例如，该识别可以用在具有人为延迟的单频网络中的内部系统干扰监测的环境中。因此，这使得可以确定在一个给定区域中哪个发射机在干扰TV接收。

图3给出了一个根据本发明的当有估计误差时应用方法的简单例子。

在这个例子中，属于一个单频网络的两个发射机Tx1和Tx2对一个接收终端301是可视的。第一发射机Tx1距离终端d′₁以及第二发射机距离终端d′₂。

该终端302的估计位置是不精确的并且不同于实际位置，也就是说还假定该伪距离ρ₁和ρ₂是在有误差的情况下估计出的。

如图2的例子中，有两个要测试的发射机组合称作σ₁和σ₂：

σ₁对应于组合：与测量伪距离ρ₁相关联的发射机Tx1以及与测量伪距离ρ₂相关联的发射机Tx2。

σ₂对应于组合：与测量伪距离ρ₁相关联的发射机Tx2以及与测量伪距离ρ₂相关联的发射机Tx1。

通过采用下列值：

●d₁＝500m，d₂＝200m，

●发射机的位置：x1＝-400，x2＝200，y1＝y2＝0，

●终端的实际位置：x＝y＝0m，

●终端的估计位置：以及

●c×τ₁＝100以及c×τ₂＝0，

●ρ₁＝220m以及ρ₂＝530m，

于是得到下面两个代价，通过采用如表达式(2)所定义的代价函数确定：

$v({\mathrm{\ρ}}_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},{\mathrm{\σ}}_1)=212500$ 以及 $v({\mathrm{\ρ}}_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},{\mathrm{\σ}}_2)=1700---\left(5\right)$

尽管存在估计误差，为组合σ₂最小化代价函数。

作为一个例子，可以通过计算第二最低代价值和最低代价值之间的差值来估计本方法的性能，也就是说，对应于该组合的那个值就被保留下来。当所述差值被最大化时，这意味着发射机-测量结果组合以低误差率被识别。当选择该人为延迟以便排除在发射机的覆盖范围之外的不明确的区域时，所述差被最大化。换句话说，人为延迟的引入使得接收机的测量结果的签名唯一地与可能位置相关。

有利的是，该方法是鲁棒的即使当辅助数据的质量很普通，例如当接收机的近似位置包含一百米数量级左右的误差时。

Claims (9)

1.一种由电信接收机执行的方法，用于识别在测量的伪距离ρ_i与属于单频网络的多个发射机中的发射机之间更可能的映射所述发射机被同步，并以对每个发射机特定的人为延迟τ_i发射一个且相同载波频率上的相同射频信号，所述方法包括：

-由所述电信接收机获得所述电信接收机的近似位置在所述电信接收机附近的发射机列表{T_x}作为辅助数据，所述发射机具有相应的位置p_i及延迟τ_i，i是用于标识发射机的整数标志，其范围是1至列表基数；

-在所述电信接收机处接收与所述发射机发射的射频信号相对应的射频信号，并在所述电信接收机处测量所述发射机i与所述电信接收机之间的伪距离ρ_i；

-在所述电信接收机处，通过在测量的伪距离ρ_i与发射机之间一组全部的映射σ上最小化代价函数，确定测量的伪距离ρ_i与已知位置p_i的发射机之间更可能的映射其中所述代价函数等于误差向量的升幂范数，所述误差向量被定义为在测量的伪距离ρ_i的第一向量和依赖于所述辅助数据和映射σ的被计算的伪距离模型函数的第二向量之间的差。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法还包括：

通过使用所述发射机的位置和与所述发射机相关联的伪距离，通过优化映射σ以生成优化的映射估计所述电信接收机的改善位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述发射机的位置p_i和人为延迟τ_i被存储在位于所述电信接收机上的数据库中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述发射机的位置p_i和人为延迟τ_i通过使用电信装置被发射到所述电信接收机。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述电信接收机的近似位置的获取是在移动无线电信系统上执行的估计的结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述电信接收机的近似位置对应于由全球定位系统(GPS)获得的位置。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述代价函数对应于下列表达式：

$\mathrm{\ν}\left({\mathrm{\ρ}}_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},\mathrm{\σ}\right)=\underset{i=1}{\overset{card\left(Tx\right)}{\Σ}}{({\mathrm{\ρ}}_i-\sqrt{{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{x}-x_{\mathrm{\σ}\left(i\right)})}^2+{(\stackrel{\mathrm{\Λ}}{y}-y_{\mathrm{\σ}\left(i\right)})}^2}-c\×{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{\σ}\left(i\right)})}^2$

其中：

ρ_i表示伪距离的第i个测量结果；

表示所述电信接收机的近似位置；

σ表示在所述列表{Tx}中的发射机与所测量的伪距离之间的映射；

card{Tx}是所述列表中的发射机的数目；

c是表示光速的常数；

τ_i对应于与第i个发射机相关联的人为延迟。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据下列表达式来确定所测量的伪距离与已知位置的发射机之间更可能的映射

$\stackrel{\mathrm{\Λ}}{\mathrm{\σ}}=\underset{\mathrm{\σ}}{\arg }min\[\mathrm{\ν}(p_i,\stackrel{\mathrm{\Λ}}{p},\mathrm{\σ})\]$

其中：

是指示仅对变量k搜索最小值的函数。

9.一种电信接收机，包括用于接收由单频网络的发射机发射的信号的前端，所述发射机被同步，并以对每个发射机特定的人为延迟τ_i发射一个和相同载波频率上的相同射频信号，其中，所述电信接收机包括用于执行权利要求1所述的用于识别测量的伪距离ρ_i与发射机之间更可能的映射的方法的步骤的处理器。