CN105992337A - 一种伪基站定位方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种伪基站定位方法及设备，所述方法包括：获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息；n为大于等于3的正整数；在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离；依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置。本发明实施例利用了多个测量点的相关数据对伪基站进行定位，能够提高伪基站的定位准确度及精度。

Description

一种伪基站定位方法及设备

技术领域

本发明涉及伪基站定位技术，具体涉及一种伪基站定位方法及设备。

背景技术

移动通信网络之外的非法基站称之为伪基站。非法人员利用伪基站散发欺诈广告和欺诈短信，以达到骗取用户钱财的目的，为社会带来了很大的危害。尤其是移动性的伪基站如车载伪基站，危害性更强。

目前，通常采用以下两种方式对伪基站进行定位：其中一种为监测呼叫信令记录CDR，当发现用户位置更新记录中存在有可疑的位置区编码LAC时，监测其位置更新次数并结合与其相邻的LAC信息，确定伪基站所处的大概位置。另一种方法是通过专用的测试工具如测试手机获取一基站小区的LAC，如果该LAC不属于现网中的LAC，即确定该基站为伪基站；并通过测试手机测量该伪基站在多个测量点的信号强度，测试人员通过对多个测量点信号强度变化的分析，确定伪基站的大概位置。由此可见，上述方案中，仅能够确定出伪基站的大概位置，无法给出精确位置，定位准确度不足，需要人工参与。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种伪基站定位方法及设备，能够自动实现对伪基站的定位，无需人工参与，可明显提高定位准确度及精度。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种伪基站定位方法，所述方法包括：

获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息；n为大于等于3的正整数；

在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；

依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离；

依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置。

上述方案中，所述在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度，包括：

在测量点i处，获取目标伪基站的工作频点，i为正整数且3≤i≤n；

在所述工作频点上，监测目标伪基站在广播信道上发送的突发数据；

将突发数据中的训练序列与自身保存的训练序列进行滑动窗口运算，得到一最大的信号强度；

确定该最大的信号强度为在测量点i处接收到的目标伪基站的第一信号强度。

上述方案中，所述依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离，包括：

将在测量点i处获取到的目标伪基站的第一信号强度P_i、初始信号强度P₀、测量点i与目标伪基站之间的初始距离d₀代入如下公式，得到测量点i与目标伪基站之间的距离d_i；

$d_i=d_0*10^{\frac{P_0-P_i+{\mathrm{\χ}}_{\mathrm{\σ}}}{{10n}_p}}$

其中，χ_σ为基站所发信号在空间中传播时的背景噪音；n_p为基站所发信号在空间中传播时的路径损耗指数。

上述方案中，所述依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置，包括：

当所述至少n个测量点为三个测量点时，将该三个测量点的地理位置信息及预测出的每个测量点与目标伪基站之间的距离代入如下第一方程组；

对该第一方程组进行求解；

确定所求出的解为目标伪基站的地理位置；

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\end{array}\right.$

其中，(x₁，y₁)为该三个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为该三个测量点中测量点2的地理位置信息，(x₃，y₃)为该三个测量点中测量点3的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，d₃为预测出的测量点3与目标伪基站之间的距离；(x，y)为目标伪基站的地理位置。

上述方案中，当通过所述第一方程组无法求解出目标伪基站的地理位置时，

获取m个测量点中每一测量点的地理坐标信息、以及预测出的每一测量点与目标伪基站的距离，并建立如下所示第二方程组，m为正整数且3＜m≤n；

$\left\{\begin{array}{c}{\left({x-x}_1\right)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\\ ...\\ {\left({x-x}_m\right)}^2+{\left({y-y}_m\right)}^2={d_m}^2\end{array}\right.$

将第二方程组进行线性化处理，得到第三方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2-2(x_1-x_m)x+y_1^2-y_m^2-2(y_{m-1}-y_m)y={d_1}^2-{d_m}^2\\ x_2^2-x_m^2-2(x_2-x_m)x+y_2^2-y_m^2-2(y_{m-2}-y_m)y={d_2}^2-{d_m}^2\\ x_3^2-x_m^2-2(x_3-x_m)x+y_3^2-y_m^2-2(y_{m-3}-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2-2\left(x_{m-1}{x}_m\right)x+y_{m-1}^2-y_m^2-2(y_1-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\end{array}\right.$

当矩阵 $X=\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]$ 表示为目标伪基站地理坐标的矩阵形式，矩阵矩阵 $b=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2+y_1^2-y_m^2+d_m^2-d_1^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2+y_{m-1}^2-y_m^2+d_m^2-d_{m-1}^2\end{array}\right]$ 时，第三方程组将表示为矩阵形式：

AX＝b；

利用最小均方估计方法，得到矩阵X：

X＝(A^TA)^-1A^Tb；

其中，(x₁，y₁)为m个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为m个测量点中测量点2的地理位置信息，以此类推，(x_m，y_m)为m个测量点中测量点m的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，以此类推，d_m为预测出的测量点m与目标伪基站之间的距离；A^T为矩阵A的转置矩阵；(A^TA)^-1为矩阵A^TA的逆矩阵。

本发明实施例提供了一种伪基站定位设备，所述设备包括：

第一获取单元，用于获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息；n为大于等于3的正整数；

第二获取单元，用于在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；

第一预测单元，用于依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离；

第一确定单元，用于依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置。

上述方案中，所述第二获取单元，还用于：

在测量点i处，获取目标伪基站的工作频点，i为正整数且3≤i≤n；

在所述工作频点上，监测目标伪基站在广播信道上发送的突发数据；

将突发数据中的训练序列与自身保存的训练序列进行滑动窗口运算，得到一最大的信号强度；

确定该最大的信号强度为在测量点i处接收到的目标伪基站的第一信号强度。

上述方案中，所述第一预测单元，还用于：

将在测量点i处获取到的目标伪基站的第一信号强度P_i、初始信号强度P₀、测量点i与目标伪基站之间的初始距离d₀代入如下公式，得到测量点i与目标伪基站之间的距离d_i；

$d_i=d_0*10^{\frac{P_0-P_i+{\mathrm{\χ}}_{\mathrm{\σ}}}{{10n}_p}}$

其中，χ_σ为基站所发信号在空间中传播时的背景噪音；n_p为基站所发信号在空间中传播时的路径损耗指数。

上述方案中，所述第一确定单元，还用于：

当所述至少n个测量点为三个测量点时，将该三个测量点的地理位置信息及预测出的每个测量点与目标伪基站之间的距离代入如下第一方程组；

对该第一方程组进行求解；

确定所求出的解为目标伪基站的地理位置；

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\end{array}\right.$

其中，(x₁，y₁)为该三个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为该三个测量点中测量点2的地理位置信息，(x₃，y₃)为该三个测量点中测量点3的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，d₃为预测出的测量点3与目标伪基站之间的距离；(x，y)为目标伪基站的地理位置。

上述方案中，所述第一确定单元，还用于：

当通过所述第一方程组无法求解出目标伪基站的地理位置时，

获取m个测量点中每一测量点的地理坐标信息、以及预测出的每一测量点与目标伪基站的距离，并建立如下所示第二方程组，m为正整数且3＜m≤n；

$\left\{\begin{array}{c}{\left({x-x}_1\right)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\\ ...\\ {\left({x-x}_m\right)}^2+{\left({y-y}_m\right)}^2={d_m}^2\end{array}\right.$

将第二方程组进行线性化处理，得到第三方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2-2(x_1-x_m)x+y_1^2-y_m^2-2(y_{m-1}-y_m)y={d_1}^2-{d_m}^2\\ x_2^2-x_m^2-2(x_2-x_m)x+y_2^2-y_m^2-2(y_{m-2}-y_m)y={d_2}^2-{d_m}^2\\ x_3^2-x_m^2-2(x_3-x_m)x+y_3^2-y_m^2-2(y_{m-3}-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2-2\left(x_{m-1}{x}_m\right)x+y_{m-1}^2-y_m^2-2(y_1-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\end{array}\right.$

当矩阵 $X=\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]$ 表示为目标伪基站地理坐标的矩阵形式，矩阵矩阵 $b=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2+y_1^2-y_m^2+d_m^2-d_1^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2+y_{m-1}^2-y_m^2+d_m^2-d_{m-1}^2\end{array}\right]$ 时，第三方程组将表示为矩阵形式：

AX＝b；

利用最小均方估计方法，得到矩阵X：

X＝(A^TA)^-1A^Tb；

其中，(x₁，y₁)为m个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为m个测量点中测量点2的地理位置信息，以此类推，(x_m，y_m)为m个测量点中测量点m的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，以此类推，d_m为预测出的测量点m与目标伪基站之间的距离；A^T为矩阵A的转置矩阵；(A^TA)^-1为矩阵A^TA的逆矩阵。

本发明实施例提供的伪基站定位方法及设备，其中，所述方法包括：获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息；n为大于等于3的正整数；在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离；依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置。本发明实施例利用了多个测量点的相关数据对伪基站进行定位，能够提高伪基站的定位准确度及精度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的伪基站定位方法的实现流程示意图；

图2(a)、(b)为本发明实施例提供的以测量点的地理坐标为圆心、测量点与目标伪基站之间的距离为半径的多个圆的相交示意图；

图3为本发明实施例提供的伪基站定位设备的组成结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供的伪基站定位方法，应用于一定位设备、具体可以是伪基站定位设备中，所述设备的天线采用贴片式平板定向天线，用于接收伪基站发送至移动终端的下行信号；同时所述设备内置有陀螺仪模块及全球定位系统(GPS，Global Positioning System)模块；其中，所述陀螺仪模块用于测量出所述设备所处的北向夹角；所述GPS模块用于测量出所述设备所处的地理位置即地理坐标。

图1为本发明实施例提供的伪基站定位方法的实现流程示意图；如图1所示，所述方法包括：

步骤101：获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息，n为大于等于3的正整数；

需要说明的是，执行步骤101～步骤104的主体均为所述定位设备、具体为所述伪基站定位设备。当所述设备位于至少三个测量点处时，通过内置的GPS模块测量出在每一测量点的地理坐标，如测量出的测量点1的地理坐标为(x₁、y₁)、测量点2的地理坐标为(x₂、y₂)…测量点n的地理坐标为(x_n、y_n)，即测量点i(i＝1、2…n)的地理坐标为(x_i，y_i)；其中，所述地理坐标可通过经纬度信息来表示。同时，还可以通过内置的陀螺仪模块测量出测量点i的北向夹角信息θ_i。

步骤102：在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；

这里，按照全球移动通信系统(GSM，Global System for MobileCommunication)协议的规范，(伪)基站和移动终端交互通信数据时是以突发形式进行的。其中，所述通信数据中携带的训练序列能够帮助界定突发边界如突发起始点。本步骤中，在测量点i处，所述设备通过内置的贴片式平板定向天线获取目标伪基站向移动终端发送的下行信号，并对下行信号进行解析，得到目标伪基站的工作频点。在该目标伪基站的工作频点上，所述设备持续监测所述目标伪基站在广播信道BCCH上发送的突发数据，并将突发数据中的训练序列与自身保存的训练序列进行滑动窗口运算，得到一最大的信号强度，该最大的信号强度可以视为在测量点i处设备所获取到的所述第一信号强度，也可以视为在测量点i处设备所获得的目标伪基站的能量信息。该与能量信息对应的时域信息即为突发起始点。

在步骤102之前，所述设备还需要确定出哪些基站为伪基站，所述伪基站的确定方法可以采用现有相关技术，如在测量点i处，获取所述设备周边的所有基站的LAC、小区识别码CI等信息，将LAC、CI信息与运营商自建的基站相关数据库进行比较，如果发现某个基站的LAC及CI在所述数据库中不存在，确定该基站为伪基站。所述确定目标伪基站的方法还可以采用其他相关技术，这里不再赘述。同时，确定伪基站的过程可以发生在步骤101之前也可以发生在步骤101之后，本实施例不做具体限定。

步骤103：依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与所述目标伪基站之间的距离；

在自由空间中，电磁波的传播模型为：

P_i＝P₀-10n_p lg(d_i/d₀)+χ_σ (1)

其中，P_i为在测量点i的第一信号强度；P₀为在测量点i的初始信号强度，为已知参量；d_i为测量点i与目标伪基站之间的距离，为所要求的参量；d₀为测量点i与目标伪基站之间的初始距离，为已知参量；χ_σ为基站所发信号在空间中传播时的背景噪音，通常为零均值的高斯白噪声；n_p为基站所发信号在空间中传播时与环境相关的路径损耗指数，通常取值为2-4。其中，P_i与P₀的单位为dBm。

上述公式(1)可变形为公式(2)：

$d_i=d_0*10^{\frac{P_0-P_i+{\mathrm{\χ}}_{\mathrm{\σ}}}{{10n}_p}}---\left(2\right)$

如此，便可得到每一个测量点与目标伪基站之间的距离d。在通过前述内容所述，可得到在测量点1～测量点n中测量点i的地理坐标(x_i，y_i)、北向夹角θ_i、目标伪基站在测量点i的能量P_i、以及测量点i与目标伪基站之间的距离d_i等信息，将测量点i或所有测量点的这些信息汇总成如表1所示的第一列表。表1中的第一行的五个信息可称之为第一列表的五个要素。

表1

本领域技术人员应该可知，表1仅为第一列表的一种表现形式而已，并不代表第一列表的全部形式，本实施例可采用的第一列表的其它形式还可以为记录有测量点编号、北向夹角、地理坐标及距离等四个要素；或者记录有测量点编号、能量信息、地理坐标及距离等四个要素。这里，考虑到篇幅的限制，第一列表的其它表现形式不再一一列举。

步骤104：依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与所述目标伪基站之间的距离，确定所述目标伪基站的地理位置。

这里，当在表1中随机挑选出三行数据即三个测量点的相关数据时，以每个测量点的地理坐标为圆心，以相应的di为半径做圆，如图2(a)所示，当这三个圆存在有一交点D、其坐标为(x，y)时，该坐标(x，y)即为目标伪基站的地理位置。实际上，求取坐标(x，y)就是求取公式(3)所示的方程组的解：

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，(x₁，y₁)和d₁是随机挑选的三个测量点中的测量点1的相关数据；(x₂，y₂)和d₂是随机挑选的三个测量点中的测量点2的相关数据；(x₃，y₃)和d₃是随机挑选的三个测量点中的测量点3的相关数据。

上述通过公式(3)求取目标伪基站的地理坐标(x，y)的过程请具体参见多边测量算法，此处不再赘述。

考虑到在实际应用上可能存在有这样一种情况：当将所挑选的三个测量点的相关数据代入至公式(3)时，无法求出公式(3)的解，即公式(3)没有解。此时说明由这三个测量点的相关数据而做出的三个圆无法相交于一点，可能相交于一片区域，如图2(b)所示的灰色区域。这种情况下，需要从表1中挑选出m个测量点，m为大于3且小于等于n的正整数，优选的，m可取值为4～7中的任意一个正整数，将公式(4)所示的方程组进行线性化，在线性化的基础上再利用这m个测量点的相关数据即可求取出该目标伪基站的地理坐标(x，y)。具体求取过程如下所述：

首先，建立如公式(4)所示的方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{\left({x-x}_1\right)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\\ ...\\ {\left({x-x}_m\right)}^2+{\left({y-y}_m\right)}^2={d_m}^2\end{array}\right.---\left(4\right)$

然后，将公式(4)所示方程组中的第1个方程～第m-1个方程分别减去最后一个方程，再将平方项展开，得到公式(5)所示的线性化方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2-2(x_1-x_m)x+y_1^2-y_m^2-2(y_{m-1}-y_m)y={d_1}^2-{d_m}^2\\ x_2^2-x_m^2-2(x_2-x_m)x+y_2^2-y_m^2-2(y_{m-2}-y_m)y={d_2}^2-{d_m}^2\\ x_3^2-x_m^2-2(x_3-x_m)x+y_3^2-y_m^2-2(y_{m-3}-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2-2\left(x_{m-1}{x}_m\right)x+y_{m-1}^2-y_m^2-2(y_1-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\end{array}\right.---\left(5\right)$

在上述方程组中，(x₁，y₁)和d₁是随机挑选的m个测量点中的测量点1的相关数据；(x₂，y₂)和d₂是随机挑选的m个测量点中的测量点2的相关数据；以此类推，(x_m，y_m)和d_m是随机挑选的m个测量点中的测量点m的相关数据。

如果矩阵 $X=\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]$ 表示为预求取的目标伪基站的地理坐标的矩阵形式X，矩阵矩阵 $b=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2+y_1^2-y_m^2+d_m^2-d_1^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2+y_{m-1}^2-y_m^2+d_m^2-d_{m-1}^2\end{array}\right],$ 那么公式(5)所示的线性方程组将表示为公式(6)所示的矩阵形式：

AX＝b (6)

在公式(6)中，矩阵A、矩阵b均为已知，利用最小均方估计方法可得到目标伪基站的地理坐标的矩阵形式即矩阵X如公式(7)所示：

X＝(A^TA)^-1A^Tb (7)

其中，A^T为矩阵A的转置矩阵；(A^TA)^-1为矩阵A^TA的逆矩阵。上述从公式(4)～公式(7)的求取过程可以视为利用极大似然算法求取目标伪基站的地理坐标的过程。

由此可见，上述方案中，利用至少三个测量点的相关数据对目标伪基站进行定位，即本实施例在进行伪基站的定位过程中依据的是多个测量点的相关数据，使得定位准确度及精度均在一定程度上有所提升。同时，采用多个测量点的相关数据，避免了由于无线信号在空间传播中存在的遮挡、折射等问题而导致的伪基站定位不准确的问题。

在本发明一个优选的实施例中，当获知至少三个测量点中每个测量点的地理位置信息、每个测量点与目标伪基站之间的距离及测量点与目标伪基站之间的夹角(测量点的北向夹角)信息之后，所述方法还可以包括：

利用公式(8)及每个测量点的上述相关数据可预测出目标伪基站的预测位置；

当通过至少三个测量点的相关数据预测出的至少三个目标伪基站的预测位置均一致时，确定该预测位置为所述目标伪基站的地理位置。

xp_i＝x_i+d_i*cos(radians(θ_i))

(8)

yp_i＝y_i+d_i*sin(radians(θ_i))

其中，(x_i，y_i)为至少三个测量点中的测量点i的地理坐标；di为测量点i与目标伪基站之间的距离；θ_i为测量点i的北向夹角；(xp_i，yp_i)为利用测量点i的相关数据而得到的目标伪基站的预测位置。例如，当在表1中选取三行数据，即三个测量点的相关数据如测量点1、测量点2及测量点3的相关数据时，分别将这三个测量点的相关数据代入至公式(8)，得到目标伪基站的预测地理坐标1、预测地理坐标2及预测地理坐标3，当这三个预测地理坐标均相同时，认为目标伪基站的实际地理坐标与这三个预测地理坐标均相同。

这里，依据测量点i处的相关数据计算出目标伪基站的预测位置的又一目的在于：当定位设备计算出目标伪基站的预测位置时，可通过地图的形式将所计算出的预测位置显示在定位设备的显示单元中，以方便作业人员判断目标伪基站相对于测量点i的走向。其中，通过公式(8)计算出的目标伪基站的预测位置可能是标准大地坐标系下的坐标，要想其显示在地图中，还需要将所计算出的坐标从标准大地坐标系下转换到GPS坐标系下，所述转换过程具体请参见现有相关说明，此处不赘述。

综上所述，本方案存在有以下优势：

1)在对伪基站的定位过程中，对于同一个测量点而言，综合了该测量点的地理坐标、北向夹角、该测量点处接收到的伪基站的信号强度、以及该测量点与目标伪基站的距离等多个信息，使得定位更为准确；

2)在综合了同一个测量点的多个数据的基础上，同时采用了多个测量点的相关数据，使得定位运算所依据的信息更为准确，能够有效提高定位准确度及精度；

3)通过对多个测量点的相关数据的综合利用，避免了由于无线信号在空间传播中存在的遮挡、折射等问题导致的伪基站定位不准确的问题；

4)与现有技术中的仅能确定伪基站的大概位置以及需要通过人工参与方式确定伪基站的粗略位置相比较，本发明实施例可自动实现对伪基站的定位，无需人工参与，同时通过利用极大似然算法求取出目标伪基站的精确位置，定位精确度与准确度均有所提升。

基于前述伪基站定位方法，本发明实施例还提供了一种伪基站定位设备，如图3所示，所述设备包括：

第一获取单元301，用于获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息；n为大于等于3的正整数；

第二获取单元302，用于在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；

第一预测单元303，用于依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离；

第一确定单元304，用于依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置。

其中，所述第二获取单元302，还用于：

在测量点i处，获取目标伪基站的工作频点，i为正整数且3≤i≤n；

在所述工作频点上，监测目标伪基站在广播信道上发送的突发数据；

将突发数据中的训练序列与自身保存的训练序列进行滑动窗口运算，得到一最大的信号强度；

确定该最大的信号强度为在测量点i处接收到的目标伪基站的第一信号强度。

所述第一预测单元303，还用于：

将在测量点i处获取到的目标伪基站的第一信号强度P_i、初始信号强度P₀、测量点i与目标伪基站之间的初始距离d₀代入如下公式，得到测量点i与目标伪基站之间的距离d_i；

$d_i=d_0*10^{\frac{P_0-P_i+{\mathrm{\χ}}_{\mathrm{\σ}}}{{10n}_p}}$

其中，χ_σ为基站所发信号在空间中传播时的背景噪音；n_p为基站所发信号在空间中传播时的路径损耗指数。

所述第一确定单元304，还用于：

当所述至少n个测量点为三个测量点时，将该三个测量点的地理位置信息及预测出的每个测量点与目标伪基站之间的距离代入如下第一方程组；

对该第一方程组进行求解；

确定所求出的解为目标伪基站的地理位置；

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\end{array}\right.$

其中，(x₁，y₁)为该三个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为该三个测量点中测量点2的地理位置信息，(x₃，y₃)为该三个测量点中测量点3的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，d₃为预测出的测量点3与目标伪基站之间的距离；(x，y)为目标伪基站的地理位置。

所述第一确定单元304，还用于：

当通过所述第一方程组无法求解出目标伪基站的地理位置时，

获取m个测量点中每一测量点的地理坐标信息、以及预测出的每一测量点与目标伪基站的距离，并建立如下所示第二方程组，m为正整数且3＜m≤n；

$\left\{\begin{array}{c}{\left({x-x}_1\right)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2={d_1}^2\\ {\left({x-x}_2\right)}^2+{\left({y-y}_2\right)}^2={d_2}^2\\ {\left({x-x}_3\right)}^2+{\left({y-y}_3\right)}^2={d_3}^2\\ ...\\ {\left({x-x}_m\right)}^2+{\left({y-y}_m\right)}^2={d_m}^2\end{array}\right.$

将第二方程组进行线性化处理，得到第三方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2-2(x_1-x_m)x+y_1^2-y_m^2-2(y_{m-1}-y_m)y={d_1}^2-{d_m}^2\\ x_2^2-x_m^2-2(x_2-x_m)x+y_2^2-y_m^2-2(y_{m-2}-y_m)y={d_2}^2-{d_m}^2\\ x_3^2-x_m^2-2(x_3-x_m)x+y_3^2-y_m^2-2(y_{m-3}-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2-2\left(x_{m-1}{x}_m\right)x+y_{m-1}^2-y_m^2-2(y_1-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\end{array}\right.$

当矩阵 $X=\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]$ 表示为目标伪基站地理坐标的矩阵形式，矩阵矩阵 $b=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2+y_1^2-y_m^2+d_m^2-d_1^2\\ ...\\ x_{m-1}^2-x_m^2+y_{m-1}^2-y_m^2+d_m^2-d_{m-1}^2\end{array}\right]$ 时，第三方程组将表示为矩阵形式：

AX＝b；

利用最小均方估计方法，得到矩阵X：

X＝(A^TA)^-1A^Tb；

其中，(x₁，y₁)为m个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为m个测量点中测量点2的地理位置信息，以此类推，(x_m，y_m)为m个测量点中测量点m的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，以此类推，d_m为预测出的测量点m与目标伪基站之间的距离；A^T为矩阵A的转置矩阵；(A^TA)^-1为矩阵A^TA的逆矩阵。

需要说明的是，本领域技术人员应该可知，由于该伪基站定位设备解决问题的原理与前述的伪基站定位方法相似，因此，伪基站定位设备的具体实施过程及实施原理均可以参见前述方法的实施过程及实施原理描述，重复之处不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种伪基站定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息；n为大于等于3的正整数；

在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；

依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离；

依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度，包括：

在测量点i处，获取目标伪基站的工作频点，i为正整数且3≤i≤n；

在所述工作频点上，监测目标伪基站在广播信道上发送的突发数据；

将突发数据中的训练序列与自身保存的训练序列进行滑动窗口运算，得到一最大的信号强度；

确定该最大的信号强度为在测量点i处接收到的目标伪基站的第一信号强度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离，包括：

将在测量点i处获取到的目标伪基站的第一信号强度P_i、初始信号强度P₀、测量点i与目标伪基站之间的初始距离d₀代入如下公式，得到测量点i与目标伪基站之间的距离d_i；

$d_i=d_0*{10}^{\frac{P_0-P_i+{\mathrm{\χ}}_{\mathrm{\σ}}}{{10n}_p}}$

其中，χ_σ为基站所发信号在空间中传播时的背景噪音；n_p为基站所发信号在空间中传播时的路径损耗指数。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置，包括：

当所述至少n个测量点为三个测量点时，将该三个测量点的地理位置信息及预测出的每个测量点与目标伪基站之间的距离代入如下第一方程组；

对该第一方程组进行求解；

确定所求出的解为目标伪基站的地理位置；

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{(y-y_1)}^2={d_1}^2\\ {(x-x_2)}^2+{(y-y_2)}^2={d_2}^2\\ {(x-x_3)}^2+{(y-y_3)}^2={d_3}^2\end{array}\right.$

其中，(x₁，y₁)为该三个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为该三个测量点中测量点2的地理位置信息，(x₃，y₃)为该三个测量点中测量点3的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，d₃为预测出的测量点3与目标伪基站之间的距离；(x，y)为目标伪基站的地理位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当通过所述第一方程组无法求解出目标伪基站的地理位置时，

获取m个测量点中每一测量点的地理坐标信息、以及预测出的每一测量点与目标伪基站的距离，并建立如下所示第二方程组，m为正整数且3＜m≤n；

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{(y-y_1)}^2={d_1}^2\\ {(x-x_2)}^2+{(y-y_2)}^2={d_2}^2\\ {(x-x_3)}^2+{(y-y_3)}^2={d_3}^2\\ \·\·\·\\ {(x-x_m)}^2+{(y-y_m)}^2={d_m}^2\end{array}\right.$

将第二方程组进行线性化处理，得到第三方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2-2(x_1-x_m)x+y_1^2-y_m^2-2(y_{m-1}-y_m)y={d_1}^2-{d_m}^2\\ x_2^2-x_m^2-2(x_2-x_m)x+y_2^2-y_m^2-2(y_{m-2}-y_m)y={d_2}^2-{d_m}^2\\ x_3^2-x_m^2-2(x_3-x_m)x+y_3^2-y_m^2-2(y_{m-3}-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\\ \·\·\·\\ x_{m-1}^2-x_m^2-2(x_{m-1}-x_m)x+y_{m-1}^2-y_m^2-2(y_1-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\end{array}\right.$

当矩阵 $X=\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]$ 表示为目标伪基站地理坐标的矩阵形式，矩阵 $A=\left[\begin{array}{cc}2(x_1-x_m)& 2(y_1-y_m)\\ \·\·\·& \·\·\·\\ 2(x_{m-1}-x_m)& 2(y_{m-1}-y_m)\end{array}\right],$ 矩阵 $b=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2+y_1^2-y_m^2+d_m^2-d_1^2\\ \·\·\·\·\·\·\\ x_{m-1}^2-x_m^2+y_{m-1}^2-y_m^2+d_m^2-d_{m-1}^2\end{array}\right]$ 时，第三方程组将表示为矩阵形式：

AX＝b；

利用最小均方估计方法，得到矩阵X：

X＝(A^TA)^-1A^Tb；

其中，(x₁，y₁)为m个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为m个测量点中测量点2的地理位置信息，以此类推，(x_m，y_m)为m个测量点中测量点m的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，以此类推，d_m为预测出的测量点m与目标伪基站之间的距离；A^T为矩阵A的转置矩阵；(A^TA)^-1为矩阵A^TA的逆矩阵。

6.一种伪基站定位设备，其特征在于，所述设备包括：

第一获取单元，用于获取至少n个测量点中每一测量点的地理位置信息；n为大于等于3的正整数；

第二获取单元，用于在所述至少n个测量点的每一测量点处，获取目标伪基站所发信号的第一信号强度；

第一预测单元，用于依据在每一测量点所获取到的第一信号强度，预测每一测量点与目标伪基站之间的距离；

第一确定单元，用于依据每一测量点的地理位置信息以及每一测量点与目标伪基站之间的距离，确定目标伪基站的地理位置。

7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述第二获取单元，还用于：

在测量点i处，获取目标伪基站的工作频点，i为正整数且3≤i≤n；

在所述工作频点上，监测目标伪基站在广播信道上发送的突发数据；

将突发数据中的训练序列与自身保存的训练序列进行滑动窗口运算，得到一最大的信号强度；

确定该最大的信号强度为在测量点i处接收到的目标伪基站的第一信号强度。

8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述第一预测单元，还用于：

将在测量点i处获取到的目标伪基站的第一信号强度P_i、初始信号强度P₀、测量点i与目标伪基站之间的初始距离d₀代入如下公式，得到测量点i与目标伪基站之间的距离d_i；

$d_i=d_0*{10}^{\frac{P_0-P_i+{\mathrm{\χ}}_{\mathrm{\σ}}}{{10n}_p}}$

其中，χ_σ为基站所发信号在空间中传播时的背景噪音；n_p为基站所发信号在空间中传播时的路径损耗指数。

9.根据权利要求6至8任一项所述的设备，其特征在于，所述第一确定单元，还用于：

当所述至少n个测量点为三个测量点时，将该三个测量点的地理位置信息及预测出的每个测量点与目标伪基站之间的距离代入如下第一方程组；

对该第一方程组进行求解；

确定所求出的解为目标伪基站的地理位置；

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{(y-y_1)}^2={d_1}^2\\ {(x-x_2)}^2+{(y-y_2)}^2={d_2}^2\\ {(x-x_3)}^2+{(y-y_3)}^2={d_3}^2\end{array}\right.$

其中，(x₁，y₁)为该三个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为该三个测量点中测量点2的地理位置信息，(x₃，y₃)为该三个测量点中测量点3的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，d₃为预测出的测量点3与目标伪基站之间的距离；(x，y)为目标伪基站的地理位置。

10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述第一确定单元，还用于：

当通过所述第一方程组无法求解出目标伪基站的地理位置时，

获取m个测量点中每一测量点的地理坐标信息、以及预测出的每一测量点与目标伪基站的距离，并建立如下所示第二方程组，m为正整数且3＜m≤n；

$\left\{\begin{array}{c}{(x-x_1)}^2+{(y-y_1)}^2={d_1}^2\\ {(x-x_2)}^2+{(y-y_2)}^2={d_2}^2\\ {(x-x_3)}^2+{(y-y_3)}^2={d_3}^2\\ \·\·\·\\ {(x-x_m)}^2+{(y-y_m)}^2={d_m}^2\end{array}\right.$

将第二方程组进行线性化处理，得到第三方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2-2(x_1-x_m)x+y_1^2-y_m^2-2(y_{m-1}-y_m)y={d_1}^2-{d_m}^2\\ x_2^2-x_m^2-2(x_2-x_m)x+y_2^2-y_m^2-2(y_{m-2}-y_m)y={d_2}^2-{d_m}^2\\ x_3^2-x_m^2-2(x_3-x_m)x+y_3^2-y_m^2-2(y_{m-3}-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\\ \·\·\·\\ x_{m-1}^2-x_m^2-2(x_{m-1}-x_m)x+y_{m-1}^2-y_m^2-2(y_1-y_m)y={d_3}^2-{d_m}^2\end{array}\right.$

当矩阵 $X=\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]$ 表示为目标伪基站地理坐标的矩阵形式，矩阵 $A=\left[\begin{array}{cc}2(x_1-x_m)& 2(y_1-y_m)\\ \·\·\·& \·\·\·\\ 2(x_{m-1}-x_m)& 2(y_{m-1}-y_m)\end{array}\right],$ 矩阵 $b=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2+y_1^2-y_m^2+d_m^2-d_1^2\\ \·\·\·\·\·\·\\ x_{m-1}^2-x_m^2+y_{m-1}^2-y_m^2+d_m^2-d_{m-1}^2\end{array}\right]$ 时，第三方程组将表示为矩阵形式：

AX＝b；

利用最小均方估计方法，得到矩阵X：

X＝(A^TA)^-1A^Tb；

其中，(x₁，y₁)为m个测量点中测量点1的地理位置信息，(x₂，y₂)为m个测量点中测量点2的地理位置信息，以此类推，(x_m，y_m)为m个测量点中测量点m的地理位置信息；d₁为预测出的测量点1与目标伪基站之间的距离，d₂为预测出的测量点2与目标伪基站之间的距离，以此类推，d_m为预测出的测量点m与目标伪基站之间的距离；A^T为矩阵A的转置矩阵；(A^TA)^-1为矩阵A^TA的逆矩阵。