CN105491659A - 一种室内定位的非视距补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种室内定位的非视距补偿方法及室内定位方法，补偿方法包括：获取设置在室内的每个基站的基站坐标、以及接收的来自每个基站的信号的接收信号强度指示；根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标；对于每两个基站，利用移动终端的估计坐标，结合移动终端与两个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型，得到针对两个基站的非视距误差的估计值；通过用非视距误差的估计值替代待定非视距误差的方式来对到达时间差定位模型进行补偿。本发明能解决由于非视距误差导致的TDOA过大而无法解得移动终端的坐标的技术问题，通过对TDOA进行非视距补偿的方式，得到了较为精确的移动终端的坐标。

Description

一种室内定位的非视距补偿方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种室内定位的非视距补偿方法，还涉及一种室内定位方法。

背景技术

在现有的室内定位技术中，人们普遍采用基于接收信号强度的测量法(RSSI,ReceivedSignalStrengthIndication)和基于到达时间差的测量法(TDOA,TimeDifferenceofArrival)。

RSSI(即，接收信号强度指示)与空间位置的关系十分密切。通过接收信号强度指示与室内位置的关系模型，我们可以通过测得的信号强度指示推断出移动终端的位置。简单地说，基站与移动终端的距离越近，在移动终端所测得的信号强度指示越强；基站与移动终端的距离越远，所测得的信号强度指示就越弱。根据这个规律，我们可以根据接收到的信号强度指示来推算移动终端与基站之间的距离。通过测量RSSI来进行定位的原理是：首先建立接收信号强度指示与距离的场强传播模型，然后根据这个场强传播模型将接收到的信号强度指示换算成距离值，最后利用三边测量方法计算移动终端的位置。此方法的缺陷在于：当移动终端与基站距离较远时，接收信号强度指示随距离变化的程度不明显，误差较大。

TDOA(即，到达时间差)通过计算移动终端(接收端)到不同基站(发送端)之间的时间差。由于此方法不要求移动终端与基站之间的绝对时间同步，因此降低了对同步性的要求。TDOA是在单一移动终端，多个事件同步发射基站和多种同步信号发射基站的工作模式下，移动终端对连续抵达的多个信号所记录下的时间差。根据信号到达时间差，结合Chan算法(即使用两步最大似然估计来计算目标的位置的算法)或者牛顿迭代算法，即可得到移动终端的位置。

基于到达时间差的测量法的缺陷在于：在非视距(NLOS,NonLineofSight)环境下，尤其是环境地形较为复杂的区域，移动终端与基站之间有可能存在遮挡，从而产生了非视距误差。非视距误差会使得Chan算法的定位精度下降，并使得牛顿迭代算法不收敛，从而无法求出定位结果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：在非视距环境下，基于在到达时间差的测量法的精度低或者无法求出定位结果。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种室内定位的非视距补偿方法，以及室内定位方法，对基于到达时间差的测量法进行非视距补偿，最终利用补偿后的到达时间差得到精度较高的定位结果。

根据本发明的一个方面，提供了一种室内定位的非视距补偿方法，其包括：

获取设置在室内的每个基站的基站坐标、以及接收的来自每个基站的信号的接收信号强度指示；

根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标；

对于每两个基站，利用所述移动终端的估计坐标，结合所述移动终端与所述两个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值；

通过用所述非视距误差的估计值替代所述待定非视距误差的方式来对所述到达时间差定位模型进行补偿。

优选的是，根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标，包括：

对于每个基站，根据与所述基站相对应的接收信号强度指示，得到与所述基站相对应的权值；

根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标。

优选的是，根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标，包括：

计算所有基站的X坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计X坐标；

计算所有基站的Y坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Y坐标；

计算所有基站的Z坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Z坐标，由所述估计X坐标、估计Y坐标和估计Z坐标构成所述移动终端的估计坐标。

优选的是，对于每两个基站，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值，包括：

通过用所述移动终端的估计坐标替代所述到达时间定位模型中的待定移动终端坐标的方式，确定所述待定非视距误差；

将所述待定非视距误差的统计平均值作为所述非视距误差的估计值。

优选的是，所述移动终端与第i个基站和第i+1个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型满足：

$\begin{array}{c}{d}_{i+1}-d_i={\mathrm{TDOA}}_{\left(i+1\right)i}*C-{\mathrm{\σ}}_{\left(i+1\right)i}\\ =\sqrt{{\left(x_{i+1}-x\right)}^2+{\left(y_{i+1}-y\right)}^2+{\left(z_{i+1}-z\right)}^2}-\sqrt{{\left(x_i-x\right)}^2+{\left(y_i-y\right)}^2+{\left(z_i-z\right)}^2}\end{array}$

其中，d_i为第i个基站到所述移动终端的距离，d_i+1为第i+1个基站到所述移动终端的距离；TDOA_(i+1)i为所述移动终端相对于所述第i个基站和所述第i+1个基站的到达时间差；C为光速；σ_(i+1)i为所述待定非视距误差；(x,y,z)为所述待定移动终端坐标，(x_i+1,y_i+1,z_i+1)为所述第i+1个基站的基站坐标，(x_i,y_i,z_i)为所述第i个基站的基站坐标，i∈[1,I]，I为大于1的自然数，I表示所述基站的总数。

根据本发明的另一个方面，提供了一种室内定位方法，其包括：

获取设置在室内的每个基站的基站坐标、以及接收的来自每个基站的信号的接收信号强度指示；

根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标；

对于每两个基站，利用所述移动终端的估计坐标，结合所述移动终端与所述两个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值；

通过用所述非视距误差的估计值替代所述待定非视距误差的方式来对所述到达时间差定位模型进行补偿；

利用补偿后的到达时间差定位模型，结合牛顿迭代法，来确定所述待定移动终端坐标。

优选的是，根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标，包括：

对于每个基站，根据与所述基站相对应的接收信号强度指示，得到与所述基站相对应的权值；

根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标。

优选的是，根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标，包括：

计算所有基站的X坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计X坐标；

计算所有基站的Y坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Y坐标；

计算所有基站的Z坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Z坐标，由所述估计X坐标、估计Y坐标和估计Z坐标构成所述移动终端的估计坐标。

优选的是，对于每两个基站，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值，包括：

通过用所述移动终端的估计坐标替代所述到达时间定位模型中的待定移动终端坐标的方式，确定所述待定非视距误差；

将所述待定非视距误差的统计平均值作为所述非视距误差的估计值。

优选的是，所述移动终端与第i个基站和第i+1个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型满足：

$\begin{array}{c}{d}_{i+1}-d_i={\mathrm{TDOA}}_{\left(i+1\right)i}*C-{\mathrm{\σ}}_{\left(i+1\right)i}\\ =\sqrt{{\left(x_{i+1}-x\right)}^2+{\left(y_{i+1}-y\right)}^2+{\left(z_{i+1}-z\right)}^2}-\sqrt{{\left(x_i-x\right)}^2+{\left(y_i-y\right)}^2+{\left(z_i-z\right)}^2}\end{array};$

其中，d_i为第i个基站到所述移动终端的距离，d_i+1为第i+1个基站到所述移动终端的距离；TDOA_(i+1)i为所述移动终端相对于所述第i个基站和所述第i+1个基站的到达时间差；C为光速；σ_(i+1)i为所述待定非视距误差；(x,y,z)为所述待定移动终端坐标，(x_i+1,y_i+1,z_i+1)为所述第i+1个基站的基站坐标，(x_i,y_i,z_i)为所述第i个基站的基站坐标，i∈[1,I]，I为大于1的自然数，I表示所述基站的总数。

与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

本发明能够解决由于非视距误差(多径效应)导致的TDOA过大而无法解得移动终端的坐标的技术问题，通过对TDOA进行非视距补偿的方式，得到了较为精确的移动终端的坐标。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1示出了本发明实施例室内定位的非视距补偿方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例中根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示来得到移动终端的估计坐标的方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例中得到针对两个基站的非视距误差的估计值的方法的流程示意图；以及

图4示出了本发明实施例室内定位方法的流程示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

本发明所要解决的技术问题是：在非视距环境下，基于在到达时间差的测量法的精度低或者无法求出定位结果。为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种室内定位的非视距补偿方法。

如图1所示，是本发明实施例的室内定位的非视距补偿方法的流程示意图。本实施例室内定位的非视距补偿方法主要包括步骤101至步骤104。

在步骤101中，获取设置在室内的每个基站的基站坐标、以及接收的来自每个基站的信号的接收信号强度指示。

具体地，在室内设置多个(例如3个)基站。基站的位置优选满足：在距离每个基站1m处的位置的接收信号强度指示都相同，均为RSSI₀。

移动终端可以通过与各个基站通信的方式来获取各个基站的基站坐标。移动终端接收来自各个基站的信号(每个基站发出的信号均相同)的接收信号强度指示(RSSI)可通过基于接收信号强度的测量法中的场强传播模型来获得。这里，场强传播模型满足：

RSSI₀-10*n*lgd_i＝RSSI_i(1)

在场强传播模型中，d_i为第i个基站到移动终端的距离，此参数为未知量。i表示基站的编号，i∈[1,I]，I为大于1的自然数，I表示基站的总数，基站的总数为已知量。n为路径参数，此参数为已知量。RSSI_i表示第i个基站到移动终端的接收信号强度指示，此参数可检测到。

在步骤102中，根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标。

参照图2，步骤102进一步包括步骤201至步骤202。

在步骤201中，对于每个基站，根据与所述基站相对应的接收信号强度指示，得到与所述基站相对应的权值。

在步骤202中，根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算移动终端的估计坐标。这里，首先，计算所有基站的X坐标的加权求和，得到移动终端的估计X坐标，计算所有基站的Y坐标的加权求和，得到移动终端的估计Y坐标，计算所有基站的Z坐标的加权求和，得到移动终端的估计Z坐标；然后由估计X坐标、估计Y坐标和估计Z坐标构成移动终端的估计坐标。

具体地，可预先离线构建关于移动终端位置的估计模型。估计模型满足：

$\left\{\begin{array}{c}{x}^{\′}=\underset{i}{\overset{I}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i*x_i\\ y^{\′}=\underset{i}{\overset{I}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i*y_i\\ z^{\′}=\underset{i}{\overset{I}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i*z_i\\ {\mathrm{\ω}}_i=\frac{1}{{\mathrm{RSSI}}_0-{\mathrm{RSSI}}_i+W}\end{array}\right.---\left(2\right)$

上述估计模型为经验模型，属于对RSSI质心算法的改进。方法的思想为：当移动终端处于三个基站连线所组成的三角形之中时，基站的信号强度越大，则移动终端与某个基站的距离越近，相应的ω_i也越大，而具体的ω_i值的推算公式由经验总结而来。

上述估计模型的作用是：当TDOA方法由于非视距误差不可解时，用RSSI方法确定一个相对精确的定位结果作为参考，并将非视距误差补偿到TDOA的解算结果与RSSI结果一致。这样在非视距环境较为稳定的条件下，可以视为非视距误差已经得到了正确的补偿修正，能使得TDOA方法有解。

式(2)中，(x',y',z')表示移动终端的估计坐标，此参数为此步骤的待计算量。ω_i为与第i个基站相对应的权值。W为权值设定值，其由各种环境下的测量统计得出。具体地，W值随环境的不同而不同，W值的获得是通过采取大量的样本，记录真实位置和相应的RSSI分布情况，再不断调整W值使得计算获得的位置与真实位置之间的平均误差最小时获得。通常在办公室场景下W值约为2。

从上述估计模型可以看出，要想得到移动终端的估计坐标，首先需要根据获取针对每个基站的接收信号强度指示RSSI_i来计算针对各个基站的权值ω_i，然后对各个基站的X坐标进行加权求和，将结果作为移动终端的估计X坐标x'，对各个基站的Y坐标进行加权求和，将结果作为移动终端的估计Y坐标y'，对各个基站的Z坐标进行加权求和，将结果作为移动终端的估计Z坐标z'。最后，由得到的估计X坐标x'、估计Y坐标y'和估计Z坐标z'构成移动终端的估计坐标(x',y',z')。

在步骤103中，对于每两个基站，利用移动终端的估计坐标，结合移动终端与所述两个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型，得到针对两个基站的非视距误差的估计值。

参照图3，步骤103进一步包括步骤301至步骤302。

在步骤301中，通过用移动终端的估计坐标替代到达时间定位模型中的待定移动终端坐标的方式，确定待定非视距误差。

具体地，以第i个基站和第i+1个基站为例，说明移动终端与两个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型。该到达时间差定位模型满足：

$\begin{array}{c}{d}_{i+1}-d_i={\mathrm{TDOA}}_{\left(i+1\right)i}*C-{\mathrm{\σ}}_{\left(i+1\right)i}\\ =\sqrt{{\left(x_{i+1}-x\right)}^2+{\left(y_{i+1}-y\right)}^2+{\left(z_{i+1}-z\right)}^2}-\sqrt{{\left(x_i-x\right)}^2+{\left(y_i-y\right)}^2+{\left(z_i-z\right)}^2}\end{array}---\left(3\right)$

其中，d_i为第i个基站到移动终端的距离，此参数为未知量。d_i+1为第i+1个基站到移动终端的距离，此参数为未知量。TDOA_(i+1)i为移动终端相对于第i个基站和第i+1个基站的到达时间差，此参数可以检测到。C为光速，此参数为常量。σ_(i+1)i为待定非视距误差，σ_(i+1)i＝σ_i+1-σ_i，此参数为未知量。(x,y,z)为待定移动终端坐标，此参数为未知量。(x_i+1,y_i+1,z_i+1)为第i+1个基站的基站坐标，(x_i,y_i,z_i)为第i个基站的基站坐标，i∈[1,I]，I为大于1的自然数，I表示基站的总数，基站坐标和基站的总数均为已知量。

在本步骤中，将步骤102中得到的移动终端的估计坐标(x',y',z')代入式(3)中，可得：

$\begin{array}{c}{d_{i+1}}^{\′}-{d_i}^{\′}={\mathrm{TDOA}}_{\left(i+1\right)i}*C-{{\mathrm{\σ}}_{\left(i+1\right)i}}^{\′}\\ =\sqrt{{\left(x_{i+1}-x^{\′}\right)}^2+{\left(y_{i+1}-y^{\′}\right)}^2+{\left(z_{i+1}-z^{\′}\right)}^2}-\sqrt{{\left(x_i-x^{\′}\right)}^2+{\left(y_i-y^{\′}\right)}^2+{\left(z_i-z^{\′}\right)}^2}\end{array}---\left(4\right)$

式(4)的变形为：

σ_(i+1)i'＝TDOA_(i+1)i*C-(d_i+1'-d_i')(5)

在步骤302中，将待定非视距误差的统计平均值作为非视距误差的估计值。

具体地，将M次的σ_(i+1)i'进行平均滤波，即得到当前非视距误差的估计值

即有： $\stackrel{\‾}{{{\mathrm{\σ}}_{(i+1)i}}^{\′}}=\frac{1}{M}\underset{m}{\overset{M}{\Σ}}{\left({{\mathrm{\σ}}_{(i+1)i}}^{\′}\right)}_m---\left(6\right)$

其中，(σ_(i+1)i')_m表示针对第m次统计的待定非视距误差。M表示统计的次数，其为大于等于1的自然数。

在步骤104中，通过用非视距误差的估计值替代待定非视距误差的方式来对到达时间差定位模型进行补偿。

具体地，将步骤103的结果——非视距误差的估计值代入由式(3)所表示的到达时间差定位模型中，即可得到针对第i个基站和第i+1个基站的经补偿的到达时间定位模型，即：

$\begin{array}{c}{\mathrm{TDOA}}_{\left(i+1\right)i}*C-\stackrel{\‾}{{{\mathrm{\σ}}_{\left(i+1\right)i}}^{\′}}\\ =\sqrt{{\left(x_{i+1}-x\right)}^2+{\left(y_{i+1}-y\right)}^2+{\left(z_{i+1}-z\right)}^2}-\sqrt{{\left(x_i-x\right)}^2+{\left(y_i-y\right)}^2+{\left(z_i-z\right)}^2}\end{array}---\left(7\right)$

从式(7)中可以看出，上述对到达时间定位模型进行补偿，实质上是：利用对移动终端到第i个基站的距离的补偿，补偿之后的移动终端到第i个基站的距离为

至此，完成了对室内定位的非视距补偿。

本发明实施例所述的室内定位的非视距补偿方法的原理是：

综上所述，应用本发明实施例所述的室内定位的非视距补偿方法，可以解决由于非视距误差(多径效应)导致的TDOA过大而无法解得移动终端的坐标的技术问题，通过对TDOA进行非视距补偿的方式，得到了较为精确的移动终端的坐标。

相应地，本发明实施例还提供一种室内定位方法。

如图4所示，是本发明实施例室内定位方法的流程示意图。本实施例的方法除了包括上述步骤101至步骤104之外，还包括步骤105。

在步骤105中，利用补偿后的到达时间差定位模型，结合牛顿迭代法，来确定待定移动终端坐标。这里，由于通过到达时间差位模型和牛顿迭代法来确定移动终端的坐标的方法，属于本领域人员贯穿采用的技术手段，故在本文中不再进行展开说明。

综上所述，应用本发明实施例所述的室内定位方法，可以解决由于非视距误差(多径效应)导致的TDOA过大而无法解得移动终端的坐标的技术问题，通过对TDOA进行非视距补偿的方式，得到了较为精确的移动终端的坐标。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种室内定位的非视距补偿方法，其特征在于，包括：

获取设置在室内的每个基站的基站坐标、以及接收的来自每个基站的信号的接收信号强度指示；

根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标；

对于每两个基站，利用所述移动终端的估计坐标，结合所述移动终端与所述两个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值；

通过用所述非视距误差的估计值替代所述待定非视距误差的方式来对所述到达时间差定位模型进行补偿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标，包括：

对于每个基站，根据与所述基站相对应的接收信号强度指示，得到与所述基站相对应的权值；

根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标，包括：

计算所有基站的X坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计X坐标；

计算所有基站的Y坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Y坐标；

计算所有基站的Z坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Z坐标，由所述估计X坐标、估计Y坐标和估计Z坐标构成所述移动终端的估计坐标。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于：对于每两个基站，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值，包括：

通过用所述移动终端的估计坐标替代所述到达时间定位模型中的待定移动终端坐标的方式，确定所述待定非视距误差；

将所述待定非视距误差的统计平均值作为所述非视距误差的估计值。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于：所述移动终端与第i个基站和第i+1个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型满足：

$\begin{array}{c}{d}_{i+1}-d_i={\mathrm{TDOA}}_{\left(i+1\right)i}*C-{\mathrm{\σ}}_{\left(i+1\right)i}\\ =\sqrt{{\left(x_{i+1}-x\right)}^2+{\left(y_{i+1}-y\right)}^2+{\left(z_{i+1}-z\right)}^2}-\sqrt{{\left(x_i-x\right)}^2+{\left(y_i-y\right)}^2+{\left(z_i-z\right)}^2}\end{array}$

其中，d_i为第i个基站到所述移动终端的距离，d_i+1为第i+1个基站到所述移动终端的距离；TDOA_(i+1)i为所述移动终端相对于所述第i个基站和所述第i+1个基站的到达时间差；C为光速；σ_(i+1)i为所述待定非视距误差；(x,y,z)为所述待定移动终端坐标，(x_i+1,y_i+1,z_i+1)为所述第i+1个基站的基站坐标，(x_i,y_i,z_i)为所述第i个基站的基站坐标，i∈[1,I]，I为大于1的自然数，I表示所述基站的总数。

6.一种室内定位方法，其特征在于，包括：

获取设置在室内的每个基站的基站坐标、以及接收的来自每个基站的信号的接收信号强度指示；

根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标；

对于每两个基站，利用所述移动终端的估计坐标，结合所述移动终端与所述两个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值；

通过用所述非视距误差的估计值替代所述待定非视距误差的方式来对所述到达时间差定位模型进行补偿；

利用补偿后的到达时间差定位模型，结合牛顿迭代法，来确定所述待定移动终端坐标。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：根据所获取的基站坐标和接收信号强度指示，得到移动终端的估计坐标，包括：

对于每个基站，根据与所述基站相对应的接收信号强度指示，得到与所述基站相对应的权值；

根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：根据针对各个基站的权值和基站坐标，计算所述移动终端的估计坐标，包括：

计算所有基站的X坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计X坐标；

计算所有基站的Y坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Y坐标；

计算所有基站的Z坐标的加权求和，得到所述移动终端的估计Z坐标，由所述估计X坐标、估计Y坐标和估计Z坐标构成所述移动终端的估计坐标。

9.根据权利要求6至8中任一项所述的方法，其特征在于：对于每两个基站，得到针对所述两个基站的非视距误差的估计值，包括：

通过用所述移动终端的估计坐标替代所述到达时间定位模型中的待定移动终端坐标的方式，确定所述待定非视距误差；

将所述待定非视距误差的统计平均值作为所述非视距误差的估计值。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的方法，其特征在于：所述移动终端与第i个基站和第i+1个基站的具有待定非视距误差的到达时间差定位模型满足：

$\begin{array}{c}{d}_{i+1}-d_i={\mathrm{TDOA}}_{\left(i+1\right)i}*C-{\mathrm{\σ}}_{\left(i+1\right)i}\\ =\sqrt{{\left(x_{i+1}-x\right)}^2+{\left(y_{i+1}-y\right)}^2+{\left(z_{i+1}-z\right)}^2}-\sqrt{{\left(x_i-x\right)}^2+{\left(y_i-y\right)}^2+{\left(z_i-z\right)}^2}\end{array};$

其中，d_i为第i个基站到所述移动终端的距离，d_i+1为第i+1个基站到所述移动终端的距离；TDOA_(i+1)i为所述移动终端相对于所述第i个基站和所述第i+1个基站的到达时间差；C为光速；σ_(i+1)i为所述待定非视距误差；(x,y,z)为所述待定移动终端坐标，(x_i+1,y_i+1,z_i+1)为所述第i+1个基站的基站坐标，(x_i,y_i,z_i)为所述第i个基站的基站坐标，i∈[1,I]，I为大于1的自然数，I表示所述基站的总数。