CN104735620A - 一种基于多个基站的精确定位方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多个基站的精确定位方法，通过移动终端与服务器端的数据交换来达到通过基站的数据实现精准定位的目的；在此过程中，需要对基站数据进行一系列的筛选工作，同时对获得的原始数据进行离散变换以求得最优解；求解的过程中会根据实际场景选择合适的物理模型，信号-距离关系中最常用的并且涉及到的有对数路径损耗模型和自由空间损耗模型，以此来确定不同元素的变化趋势和相互之间的关系，并用模糊数学的求解方法确定中间结果，最后用影响因子模型确定最终的结果。

Description

一种基于多个基站的精确定位方法

技术领域

本发明设计一种基于多个基站的精确定位方法，属于手机基站信息定位技术领域。

背景技术

近年来随着蜂窝移动通信技术的迅猛发展，基于手机基站信息的定位技术也逐渐趋于成熟，开始受到更多人的关注。国内物联网产业的飞速兴起和3G网络的大规模普及，使得基站定位技术必将拥有更广阔的前景，它现在已经成为重要的增值业务之一，能够带来巨大的商业价值的同时，还能够很好地为个人和企业提供服务，具体包括：基于位置信息的查询和发布、导航以及残障人士的救助、车辆调度、交通管理、防盗等。

目前，基站定位的主要计算方法有：

1.发源区定位(Cell of Origin，COO)，主要根据移动终端所在的区域标识来确定其坐标位置。该方法的定位精度取决于基站覆盖区域的大小，因此，COO定位最简单、最容易实现，但误差也最大，一般在200M以上。

2.入射角定位(Arrival of Angle，AOA)，通过基站接受天线阵列测出移动平台发射电波的入射角，利用两个入射角，交会确定出被测移动台的位置，适用于视距传播情况，对设备要求较高。

3.到达时间定位(Time ofArrival)与到达时间差定位(Time Difference of Arrival，TDOA)均利用移动终端信号达到多个地面基站的时间特征量计算伪距值，并由距离交会的方法进行定位解算。其中TOA直接利用信号从基站至用户的传输时间特征量得到伪距值，利用基站位置和伪距值建立球面交会方程，求解得到用户的位置；TDOA则利用多段伪距间的时间差特征量，通过双曲面交会方程求解。

4.混合定位技术，是一种基站与卫星系统联合的定位方法，包括A-GPS(Assisted GPS)和A-MPS(Assisted Mobile Position System)。

发明内容

一种基于多个基站的精确定位方法，属于定位技术领域。

1、一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：通过移动终端与服务器端的数据交换来达到通过基站的数据实现精准定位的目的；在此过程中，需要对基站数据进行一系列的筛选工作，同时对获得的原始数据进行离散变换以求得最优解；求解的过程中会根据实际场景选择合适的物理模型，信号-距离关系中最常用的并且涉及到的有对数路径损耗模型和自由空间损耗模型，以此来确定不同元素的变化趋势和相互之间的关系，并用模糊数学的求解方法确定中间结果，最后用影响因子模型确定最终的结果；

移动终端处理流程：

第一步：通过移动终端获取到终端所处在的物理环境中连接的临近基站的基本信息，如基站编号、信号强度；

第二步：终端对数据不做任何处理，直接发送给服务器，等待返回结果；

第三步：终端在收到服务器传回的定位数据之后显示在地图上或者进行其他的操作；

服务器端处理流程：

第一步：对接收到来自客户端的原始数据进行解析；

第二步：根据信号强度得到距离每个基站的距离，通过等比指数变换等过程得到推算的距离序列；

第三步：逐个计算距离序列中值并作出匹配，确定最终的距离并带入计算；

第四步：查询各个基站的经纬度以及距离通过数学方程求解最终得到终端所在的推算位置；

第五步：将计算的位置结果返回给移动终端；

在服务器端接收到终端发来的数据时，首先按照传输协议对原始数据进行逆向解析，得到实际的数据，然后存入数据库里相关的表中，同时对终端发来的信息进行反馈，在终端接收到反馈信息才能进行接下来的操作；

在获取到数据之后接下来就是要进行数据的求解，在对数路径损耗模型中：

RSSI＝P_t–P_L(D)

其中，RSSI为接收信号强度，是指接收站设备接收到的无线信号的强度；P_t为基站的发射功率，其中1G网络为43Dbm，2G网络为40Dbm；P_L(D)为距离为D时的路径损耗值，具体求解公式为：

P_L(D)＝P_L(D₀)+10*k*lg(D/D₀)+X_σ(X_σ为计算的校正误差)

其中P_L(D₀)可以利用电磁波在自由空间的损耗模型，衰减公式为：

Lbf＝32.5+20*lg(F)+20*lg(D)

关于公式的说明：

Lbf为电磁波在自由空间的损耗值；

F为频率，其中1G网络为900MHz，2G网络为1800MHz；D为距离，关于D₀的取值，通常取值为1M，即10^-3Km作为一个基准的参考距离；

在计算过程中，由于在终端实际获得的数据是接收电平值，所以还要把其转化为信号强度，即由RXL转化到RSSI；

在CDMA网络中，RSSI的范围在-110dbm至-20dbm之间，一般来说，如果RSSI<-95dbm，说明当前网络信号覆盖很差，几乎没什么信号；-95dmb<RSSI<-90dbm，说明当前网络信号覆盖很弱；RSSI>-90dbm，说明当前网络信号覆盖较好；一般都是以-90dbm为临界点，来初略判断当前网络覆盖水平；

由定义获得RXL与RSSI的转换公式：

RSSI＝RXL-113

公式中选取的值为113符合IP4和ASU的标准；

上述模型求解公式中的k为环境变量值，该值随着物理环境的变化而变化，该值的变化对距离的最终结果影响较大；

1)距离基站1米处的信号强度，计算该值的k＝3，取大众平均值作为参考；

2)网络类型决定发射频率，值影响较小；

信号强度的损耗值主要与环境变量k值有关，k值就可以认为是电磁波信号在实际环境中传播受各种因素的干扰率，称之为“环境变量”，然而对该环境变量进行实际的准确测算显然由于设备的原因和众多不确定的因素而显得不切实际，但是可以认为，在一块很小的区域内，该值没有显著的变化，则k值是恒定的。所述的很小区域内为移动终端所能连接的主基站和辅基站所围成的最大区域，通常所围成圆形的半径不超过1000M。

对基站数据的筛选过程如下，

S1、舍弃信号较差的数据；由距离求解公式可以看出在信号强度由强到弱过程中，单位变化对距离的影响是逐渐增大的，在信号强度很低的情况下，一个信号强度的单位变化对距离造成的影响会被放大很多倍；同时，随着距离的增大，接收信号强度的值也会因物理环境的波动而带有很大的误差，同样的环境，同样的位置的两次测量值可能会相差几个单位；所以，在数据量很充足的条件下，优先选择信号强度较大的数据计算；

S2、舍弃小区号不同的数据；小区号不相同时，在信号的传播中所受到的干扰量会由于跨小区而产生很大的波动，这种波动对于距离较近并不明显，但是对于跨小区的接收设备而言，信号的偏差量在接收时会被放大很多倍，因此此时的信号强度值不仅不准确，连相互之间的强弱关系也可以认为是不准确的，因此这种数据应该丢弃；

S3、基站的分布形状应近似圆形；在选取数据时，应使得有数据的基站处于平均分散的分布状态，这样相互之间的作用均匀，影响较小，同时在求解上由于横向与纵向距离的拉伸会使得解值的精度提高。

对推算位置的求解过程可以分为如下几步，

S1线性变化与指数变化的叠加；

S2求出几个可能的推算位置；

S3通过信号强度的加权值求得的推算位置；

S4作比较确定最终唯一的位置坐标。

线性变化与指数变化的叠加如下，

根据信号变化的规律来看，把信号作为一个线性变化的自变量的序列，那么距离就认为是关于信号强度线性变化的因变量，其变化的趋势是指数形态；所以，对信号强度采用等比值的缩放的线性变化的过程中，距离要呈现指数的变化才符合实际的规律；不过在自然实际的环境下所受到的干扰力只会使得变化的细微趋势会上下有所波动，整体则不变；

在使用信号强度时，对一组测量数值可以进行等比的离散化，对离散化的信号强度数值求解得到对应的距离数据。

求可能的位置；

根据三个点的坐标和未知的点分别距离这三个点的距离，可以求得该未知点的坐标；

具体的求解方法如下：

S1、根据每个点的坐标和距离未知点的距离可以列出三个圆的方程，其中圆心为已知点的坐标，半径则为距离未知点的距离大小；可以断定，该未知的点一定在该圆的圆周上；

S2、由三个圆方程求交点，该交点则为所要求的未知点的坐标；

信号强度有波动，并且距离与信号强度的对应关系也会有所偏差，所以，在实际的计算中，所列出的三个圆的方程并不能相交于一点；但是通过将信号离散化后所形成的一组距离值，可以形成很多组圆的方程，每组有三个圆的方程，若该组的三个方程可以做到相交于一点，或者比较逼近于一点，则采用该组的距离值和求得的未知点的坐标。

位置数据简单纠正；

在位置的求解过程中，可能会产生一组位置值，对于位置数据的取舍，采用大概位置的估算来进行取舍；

估算取舍的整体逻辑是，在不清楚移动设备的具体位置的情况下，如果移动设备接收到手机基站的信号强度越高，则认为该设备距离基站就越近；按照这个思路，所以未知点的大概位置是会靠近接收信号强度高的基站；在具体的实现中，根据不同的基站信号的强度值确定该基站影响的权重，由影响因子模型确定基站的位置区域，所以只要根据上述的求解值与可能区域进行比较求交，就可以得出位置的坐标。

附图说明

图1为本发明的流程图示意图；

图2为网页展示的实际效果图。

具体实施方式

移动终端与服务器端数据交换的传输协议：

终端通过与服务器建立TCP连接达到与服务器端通信的目的。

具体的通信流程如下：

1.终端向服务器端发起连接并发送注册信息；

2.在收到服务器端反馈的成功信息之后，就可以向服务器端发送原始数据信息；

3.服务器端解析数据信息提取有用的数据并分析计算；

4.用户可以查看服务器端计算好的终端位置信息。

传输的报文格式如下：

Type

Length

Seqnum

Data

Checksum

Type＝0x2，(00000010)，表示消息类型，如注册信息，原始数据信息等，该字段占据1byte；

Length：此消息总长度，单位byte；该字段占据2bytes；

Seqnum，数据发送序列号，该字段占据2bytes；初始值为register消息中的值；之后每发送一条消息，增加1；

Checksum，计算方式与IP报文头相同；该字段占据2bytes；

Data，表示实际数据。

其中，Data数据格式为：

Type

Length

Timestamp

Content

Type，占据1byte。

Type＝0x1，表示传输的为基站信息；

Timestamp，时间戳，表示采集此数据的时间戳，表示方式为UTC,即自1970年1月1日零时以来的秒数，占据4bytes；

Length，占据2bytes；该data的总长度；

Content，表示采集到的原始据数据；约定：如果type＝0x2，即gsm数据，当有多个基站信息时，第一个位置填充驻留小区信息。

在一个报文消息中，可以包含一到多条GSM数据，至少包含一条。

其中GSM数据格式内容如下：

Length

Content

Length

Content

……

Length:基站信息内容长度，第一个填充为注册基站信息。

Content：基站内容，填充字符，按照‘，’进行分割。

整个内容属于变长内容，通过长度进行分割取值。

GSM按ceng返回的基站信息，填充到上述格式的基站信息中。包括：注册基站信息，相邻基站1、2、3...每个单元信息长度按每个实际需要传输的长度填写。

每个基站信息的格式参见AT命令。

注册基站信息为：

“<arfcn>,<rxl>,<rxq>,<mcc>,<mnc>,<bsic>,<cellid>,<rla>,<txp>,<lac>,<TA>”

相邻基站信息为：“<arfcn>,<rxl>,<bsic>,<cellid>,<mcc>,<mnc>,<lac>”

术语说明：

arfcn:完整的无线频率通道数量

rxl:接收电平值

rxq:接收信号质量

mcc:移动国家代码

mnc：网络代码

bsic:基站识别代码

cellid:基站ID

LAC:位置区码

rla:接收电平访问的最小值

txp:发送功率最大值CCCH

ta:定时提前量

数据范例：

+CENG:0,"0524,55,00,460,00,29,8cd8,14,02,618,255"

+CENG:1,"0087,39,42,886a,460,00,591a"

+CENG:2,"0526,38,29,8cd7,460,00,6108"

+CENG:3,"0076,35,44,b7d,460,00,6108"

+CENG:4,"0084,34,34,b7e,460,00,6108"

+CENG:5,"0078,33,41,df2d,460,00,6108"

+CENG:6,"0530,30,30,bc4e,460,00,6108"

每个是按","隔开的，长度是可变的，但是单元信息长度有约定，内容上是16进制数。

在服务器端接收到终端发来的数据时，首先按照传输协议对原始数据进行逆向解析，得到实际的数据，然后存入数据库里相关的表中，同时对终端发来的信息进行反馈，在终端接收到反馈信息才能进行接下来的操作。

服务器解析后得到的数据在界面中呈现如下：

主基站信息样例

time

arfcn

rxl

rxq

bsic

cellid

lac

ta

2014-12-2210:04:18

0043

11

05

63

3ebe

59d5

255

辅基站信息样例

arfcn	rxl	mcc	mnc	bsic	cellid	lac
							0070	23	460	00	48	c3dd	59d5
0072	16	460	00	52	bc41	59d5
							0084	16	460	00	63	3ebd	59d5

0081	16	460	00	55	7883	60da
							0077	11	460	00	63	7815	60da
0071	10	460	00	49	76f3	60d9

在获取到数据之后接下来就是要进行数据的求解，在对数路径损耗模型中：

RSSI＝P_t–P_L(D)

其中：

RSSI为接收信号强度(单位：Dbm)，是指接收站设备接收到的无线信号的强度。

P_t为基站的发射功率(单位：Dbm)，其中1G网络为43Dbm，2G网络为40Dbm。

P_L(D)为距离为D时的路径损耗值，具体求解公式为：

P_L(D)＝P_L(D₀)+10*k*lg(D/D₀)+X_σ(X_σ为计算的校正误差)

其中P_L(D₀)可以利用电磁波在自由空间的损耗模型，衰减公式为：

Lbf＝32.5+20*lg(F)+20*lg(D)

关于公式的说明：

Lbf为电磁波在自由空间的损耗值(单位：dB)

F为频率(单位：MHz)，其中1G网络为900MHz，2G网络为1800MHz。

D为距离(单位：Km)

关于D₀的取值，通常取值为1M，即10^-3Km作为一个基准的参考距离。

在计算过程中，由于在终端实际获得的数据是接收电平值(Received Signal Level，RXL)，所以还要把其转化为信号强度(Received Signal Strength Indication，RSSI)，即由RXL转化到RSSI。

在CDMA网络中，RSSI的范围在-110dbm至-20dbm之间，一般来说，如果RSSI<-95dbm，说明当前网络信号覆盖很差，几乎没什么信号；-95dmb<RSSI<-90dbm，说明当前网络信号覆盖很弱；RSSI>-90dbm，说明当前网络信号覆盖较好。一般都是以-90dbm为临界点，来初略判断当前网络覆盖水平。

可以由定义获得RXL与RSSI的转换公式：

RSSI＝RXL-113

公式中选取的值为113符合IP4和ASU的标准。

上述模型求解公式中的k为环境变量值，该值随着物理环境的变化而变化，可以看出，该值的变化对距离的最终结果影响较大。

1.距离基站1米处的信号强度，计算该值的k＝3，取大众平均值作为参考。

2.网络类型决定发射频率，值影响较小。

电磁波实际的传输环境并不能达到真空中的绝对零干扰元素状态，电磁波在实际空间中传播的过程是由其发射点向外以球面波的形式发射传输电磁波信号，距离越大，其球面半径自然也就越大，单点的电磁信号就越小，空间损耗也就越大。同时，电磁波在空间传播的过程中会受到空气中的灰尘、雾珠、水汽等物质的影响，造成一定量的反射和散射。电磁波在接近地表传输时，会由于地表上所存在的高低起伏、树木遮挡、建筑物遮挡、大型水面或湖面的影响，而产生反射、绕射等情况，这样，电磁波信号到达接收天线时就会由各种传播方式传播到的所有信号叠加形成。因为各个地区的地形存在很大差异，同一地区各个方向上的建筑物、树木、河流湖泊等情况也不尽相同，因此这种不是由于空间球面扩散而产生的损耗就是很难预测的。

可以推断，信号强度的损耗值主要与环境变量k值有关，k值就可以认为是电磁波信号在实际环境中传播受各种因素的干扰率，称之为“环境变量”，然而对该环境变量进行实际的准确测算显然由于设备的原因和众多不确定的因素而显得不切实际，但是可以认为，在一块很小的区域内(移动终端所能连接的主基站和辅基站所围成的最大区域，通常所围成圆形的半径不超过1000M)，该值没有显著的变化，则可以当做k值是恒定的。

对于终端接收的信号强度值，随着和基站发射点的距离增大而减弱，衰弱的过程呈现指数的趋势，不过指数项左乘的线性系数，也就是环境变量值和物理环境有关，如前文所说，在小块区域内物理环境不会发生显著的变化，所以可以认为实际测量中获得到的接收信号强度值(或者为接收电平值)并不能作为绝对的准确数据来使用，然而尽管信号强度值不准确，但是信号强度间的强弱比值关系可以认为是可用的。

对基站数据的筛选：

1.舍弃信号较差的数据。由距离求解公式可以看出在信号强度由强到弱过程中，单位变化对距离的影响是逐渐增大的，在信号强度很低的情况下，一个信号强度的单位变化对距离造成的影响会被放大很多倍。同时，随着距离的增大，接收信号强度的值也会因物理环境的波动而带有很大的误差，同样的环境，同样的位置的两次测量值可能会相差几个单位。所以，在数据量很充足的条件下，优先选择信号强度较大的数据计算。

2.舍弃小区号不同的数据。小区号不相同时，在信号的传播中所受到的干扰量会由于跨小区而产生很大的波动，这种波动对于距离较近并不明显，但是对于跨小区的接收设备而言，信号的偏差量在接收时会被放大很多倍，因此此时的信号强度值不仅不准确，连相互之间的强弱关系也可以认为是不准确的，因此这种数据应该丢弃。

3.基站的分布形状应近似圆形。在选取数据时，应使得有数据的基站处于平均分散的分布状态，这样相互之间的作用均匀，影响较小，同时在求解上由于横向与纵向距离的拉伸会使得解值的精度提高。

对推算位置的求解过程可以分为如下几步：

1.线性变化与指数变化的叠加；

2.求出几个可能的推算位置；

3.通过信号强度的加权值求得的推算位置；

4.作比较确定最终唯一的位置坐标。

线性变化与指数变化的叠加

根据信号变化的规律来看，可以把信号作为一个线性变化的自变量的序列，那么距离就可以认为是关于信号强度线性变化的因变量，其变化的趋势是指数形态。所以，对信号强度采用等比值的缩放的线性变化的过程中，距离要呈现指数的变化才符合实际的规律。不过在自然实际的环境下所受到的干扰力只会使得变化的细微趋势会上下有所波动，整体则不变。

在使用信号强度时，对一组测量数值可以进行等比的离散化，对离散化的信号强度数值求解得到对应的距离数据。

求可能的位置

根据三个点的坐标和未知的点分别距离这三个点的距离，可以求得该未知点的坐标。

具体的求解方法如下：

1.根据每个点的坐标和距离未知点的距离可以列出三个圆的方程，其中圆心为已知点的坐标，半径则为距离未知点的距离大小。可以断定，该未知的点一定在该圆的圆周上。

2.由三个圆方程求交点，该交点则为所要求的未知点的坐标。

但是由前文已知，信号强度有波动，并且距离与信号强度的对应关系也会有所偏差，所以，在实际的计算中，所列出的三个圆的方程并不能相交于一点。但是通过将信号离散化后所形成的一组距离值，可以形成很多组圆的方程，每组有三个圆的方程，若该组的三个方程可以做到相交于一点，或者比较逼近于一点，则采用该组的距离值和求得的未知点的坐标。

位置数据简单纠正

在位置的求解过程中，可能会产生一组位置值，对于位置数据的取舍，可以采用大概位置的估算来进行取舍。

估算取舍的整体逻辑是，在不清楚移动设备的具体位置的情况下，可以认为，如果移动设备接收到手机基站的信号强度越高，则认为该设备距离基站就越近。按照这个思路，所以未知点的大概位置是会靠近接收信号强度高的基站。在具体的实现中，根据不同的基站信号的强度值确定该基站影响的权重，由影响因子模型可以确定基站的位置区域，所以只要根据上述的求解值与可能区域进行比较求交，就可以得出位置的坐标。

服务器端选用Apache+MySQL+PHP架构，将基站与推测的位置显示在“百度地图”中，实现B/S架构的基站定位查询。用户在使用时，首先会有一个设备的发送时间和数据列表，不易观察，再次点击界面会有一个地图显示基站位置和计算出来的位置信息，具体显示界面如图2所示。

Claims (7)

1.一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：通过移动终端与服务器端的数据交换来达到通过基站的数据实现精准定位的目的；在此过程中，需要对基站数据进行一系列的筛选工作，同时对获得的原始数据进行离散变换以求得最优解；求解的过程中会根据实际场景选择合适的物理模型，信号-距离关系中最常用的并且涉及到的有对数路径损耗模型和自由空间损耗模型，以此来确定不同元素的变化趋势和相互之间的关系，并用模糊数学的求解方法确定中间结果，最后用影响因子模型确定最终的结果；

移动终端处理流程：

第一步：通过移动终端获取到终端所处在的物理环境中连接的临近基站的基本信息，如基站编号、信号强度；

第二步：终端对数据不做任何处理，直接发送给服务器，等待返回结果；

第三步：终端在收到服务器传回的定位数据之后显示在地图上或者进行其他的操作；

服务器端处理流程：

第一步：对接收到来自客户端的原始数据进行解析；

第二步：根据信号强度得到距离每个基站的距离，通过等比指数变换等过程得到推算的距离序列；

第三步：逐个计算距离序列中值并作出匹配，确定最终的距离并带入计算；

第四步：查询各个基站的经纬度以及距离通过数学方程求解最终得到终端所在的推算位置；

第五步：将计算的位置结果返回给移动终端；

在服务器端接收到终端发来的数据时，首先按照传输协议对原始数据进行逆向解析，得到实际的数据，然后存入数据库里相关的表中，同时对终端发来的信息进行反馈，在终端接收到反馈信息才能进行接下来的操作；

在获取到数据之后接下来就是要进行数据的求解，在对数路径损耗模型中：

RSSI＝P_t–P_L(D)

其中，RSSI为接收信号强度，是指接收站设备接收到的无线信号的强度；

P_t为基站的发射功率，其中1G网络为43Dbm，2G网络为40Dbm；P_L(D)为距离为D时的路径损耗值，具体求解公式为：

P_L(D)＝P_L(D₀)+10*k*lg(D/D₀)+X_σ (X_σ为计算的校正误差)

其中P_L(D₀)可以利用电磁波在自由空间的损耗模型，衰减公式为：

Lbf＝32.5+20*lg(F)+20*lg(D)

关于公式的说明：

Lbf为电磁波在自由空间的损耗值；

F为频率，其中1G网络为900MHz，2G网络为1800MHz；D为距离，关于D₀的取值，通常取值为1M，即10^-3Km作为一个基准的参考距离；

在计算过程中，由于在终端实际获得的数据是接收电平值，所以还要把其转化为信号强度，即由RXL转化到RSSI；

在CDMA网络中，RSSI的范围在-110dbm至-20dbm之间，一般来说，如果RSSI<-95dbm，说明当前网络信号覆盖很差，几乎没什么信号；-95dmb<RSSI<-90dbm，说明当前网络信号覆盖很弱；RSSI>-90dbm，说明当前网络信号覆盖较好；一般都是以-90dbm为临界点，来初略判断当前网络覆盖水平；

由定义获得RXL与RSSI的转换公式：

RSSI＝RXL-113

公式中选取的值为113符合IP4和ASU的标准；

上述模型求解公式中的k为环境变量值，该值随着物理环境的变化而变化，该值的变化对距离的最终结果影响较大；

1)距离基站1米处的信号强度，计算该值的k＝3，取大众平均值作为参考；

2)网络类型决定发射频率，值影响较小；

信号强度的损耗值主要与环境变量k值有关，k值就可以认为是电磁波信号在实际环境中传播受各种因素的干扰率，称之为“环境变量”，然而对该环境变量进行实际的准确测算显然由于设备的原因和众多不确定的因素而显得不切实际，但是可以认为，在一块很小的区域内，该值没有显著的变化，则k值是恒定的。

2.根据权利要求1所述的一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：所述的很小区域内为移动终端所能连接的主基站和辅基站所围成的最大区域，通常所围成圆形的半径不超过1000M。

3.根据权利要求1所述的一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：对基站数据的筛选过程如下，

S1、舍弃信号较差的数据；由距离求解公式可以看出在信号强度由强到弱过程中，单位变化对距离的影响是逐渐增大的，在信号强度很低的情况下，一个信号强度的单位变化对距离造成的影响会被放大很多倍；同时，随着距离的增大，接收信号强度的值也会因物理环境的波动而带有很大的误差，同样的环境，同样的位置的两次测量值可能会相差几个单位；所以，在数据量很充足的条件下，优先选择信号强度较大的数据计算；

S2、舍弃小区号不同的数据；小区号不相同时，在信号的传播中所受到的干扰量会由于跨小区而产生很大的波动，这种波动对于距离较近并不明显，但是对于跨小区的接收设备而言，信号的偏差量在接收时会被放大很多倍，因此此时的信号强度值不仅不准确，连相互之间的强弱关系也可以认为是不准确的，因此这种数据应该丢弃；

S3、基站的分布形状应近似圆形；在选取数据时，应使得有数据的基站处于平均分散的分布状态，这样相互之间的作用均匀，影响较小，同时在求解上由于横向与纵向距离的拉伸会使得解值的精度提高。

4.根据权利要求1所述的一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：对推算位置的求解过程可以分为如下几步，

S1线性变化与指数变化的叠加；

S2求出几个可能的推算位置；

S3通过信号强度的加权值求得的推算位置；

S4作比较确定最终唯一的位置坐标。

5.根据权利要求1所述的一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：线性变化与指数变化的叠加如下，

根据信号变化的规律来看，把信号作为一个线性变化的自变量的序列，那么距离就认为是关于信号强度线性变化的因变量，其变化的趋势是指数形态；所以，对信号强度采用等比值的缩放的线性变化的过程中，距离要呈现指数的变化才符合实际的规律；不过在自然实际的环境下所受到的干扰力只会使得变化的细微趋势会上下有所波动，整体则不变；

在使用信号强度时，对一组测量数值可以进行等比的离散化，对离散化的信号强度数值求解得到对应的距离数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：求可能的位置；

根据三个点的坐标和未知的点分别距离这三个点的距离，可以求得该未知点的坐标；

具体的求解方法如下：

S1、根据每个点的坐标和距离未知点的距离可以列出三个圆的方程，其中圆心为已知点的坐标，半径则为距离未知点的距离大小；可以断定，该未知的点一定在该圆的圆周上；

S2、由三个圆方程求交点，该交点则为所要求的未知点的坐标；

信号强度有波动，并且距离与信号强度的对应关系也会有所偏差，所以，在实际的计算中，所列出的三个圆的方程并不能相交于一点；但是通过将信号离散化后所形成的一组距离值，可以形成很多组圆的方程，每组有三个圆的方程，若该组的三个方程可以做到相交于一点，或者比较逼近于一点，则采用该组的距离值和求得的未知点的坐标。

7.根据权利要求1所述的一种基于多个基站的精确定位方法，其特征在于：位置数据简单纠正；

在位置的求解过程中，可能会产生一组位置值，对于位置数据的取舍，采用大概位置的估算来进行取舍；

估算取舍的整体逻辑是，在不清楚移动设备的具体位置的情况下，如果移动设备接收到手机基站的信号强度越高，则认为该设备距离基站就越近；按照这个思路，所以未知点的大概位置是会靠近接收信号强度高的基站；在具体的实现中，根据不同的基站信号的强度值确定该基站影响的权重，由影响因子模型确定基站的位置区域，所以只要根据上述的求解值与可能区域进行比较求交，就可以得出位置的坐标。