CN106231597B - 一种伪基站的定位方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种伪基站的定位方法和系统，所述伪基站的定位方法包括：步骤S10，在目标区域内，测量终端在同一时间段内采集测量信息，识别伪基站，并整合打包；其中，所述测量信息包括对基站信号的信号接收强度；测量终端将打包后的测量信息上传至服务器；步骤S20，服务器根据所有打包后的所述测量信息计算伪基站在所述目标区域内的概率密度分布，且所述目标区域内概率密度最大的位置为伪基站的位置估计值；步骤S30，根据所述位置估计值排查伪基站的位置。本发明快速便捷的识别伪基站，实现伪基站的精确定位，并且，成本低廉，保护了用户的信息安全，防止了隐私信息的泄密。

Description

一种伪基站的定位方法和系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种基于信号接收强度RSS(ReceivedSignal Strength)的伪基站的定位方法和系统。
背景技术
伪基站是一种模仿基站功能的短信群发设备，它由信号处理子系统(伪基站和终端信号处理子系统)、用户操控平台、系统总控单元、天线和电源等部分组成。其中，伪基站子系统的功能与商用的基站工作原理相同，是终端和无线系统互连的桥头堡。终端信号处理子系统用于实现对目标所在区域移动系统无线参数的侦察；系统总控单元用于完成对各子系统的控制与调度、信令处理、内部通信等功能；用户操控平台用于提供人机界面，进行系统状态显示、小区状态显示、目标信息数据库的存储、系统维护等功能。
目前，移动通信系统GSM(Global System for Mobile Communication，全球移动通信系统)采用单项认证的体制，即只有网络对终端的认证，不需要终端对网络的认证。当条件满足时，目标用户将进入伪基站系统。系统首先侦察当前目标区域的载频信息；然后不断发射相同频率的伪导频、同步及寻呼信号，寻呼一定范围内的目标手机用户，通过调整发射功率等，让目标小区的手机切换或重选到GSM伪小区中。在GSM伪小区中，通过MSC(MobilSwitch Center，移动交换中心)和BSC(Base Station Controller，基站控制器)的信令模拟，完成对目标手机IMSI(International Mobile Subscriber Identification Number，国际移动用户识别码)和IMEI(International Mobile Equipment Identity，移动设备国际识别码，又称为国际移动设备标识)的侦码和阻塞攻击、信息攻击等任务。
由于伪基站主要目的是发送垃圾短信，因此伪基站主要布设在人流密集区。现有的伪基站的排查流程如下：用户接收疑似垃圾短信，用户向运营商投诉，运营商根据投诉情况确定疑似伪基站区域；或运营商通过网络监测服务器发现某个位置区有大量的异常手机位置区更新，判定该位置区存在伪基站；运营商将此位置区上报给无线电监管委员会；无线电监管委员会，携带定向天线，频谱分析仪，根据伪基站信号强度和信号方向，逐步排查伪基站。由于伪基站布设在人流密集区，地形环境复杂，信号受多径效应等影响，不确定性高，排查难度很大。
目前，伪基站的定位方法是通过用户终端自动检测伪基站，或者通过通信网络监测服务器，检测终端异常位置更新请求，可实现对伪基站在较大范围内的定位。例如，将多个受干扰小区覆盖范围作为伪基站分布位置，或将受干扰手机的位置坐标做统计，将多个受干扰手机终端的位置在地图上标注，通过一定算法划定区域作为伪基站的位置估计。
专利申请号201410059052.6，公开了一种伪基站定位方法，通过测量终端检测当前服务区小区识别码1、临区的BCCH(Broadcast Control Channel，广播控制信道)频点F，基站识别码5，若服务小区1配置的临区中存在BCCH频点F和基站识别码5对应的小区，则确定该区域为正常区域，否则判定该区域为异常区域，并将异常的BCCH频点和基站识别码作为疑似伪基站的BCCH频点和基站识别码，在基站分布图上将异常区域标注，该区域作为疑似伪基站的分布区域。这种定位方法只能大致将伪基站分布的区域侦测出来，但是由于基站覆盖范围很大，排查不便，因此，该方法并不能实现对伪基站的精确定位，达不到快速排查的效果。
专利申请号201410041507.1，公开了一种终端上报信息判断和定位伪基站的方法，其在终端接收到疑似垃圾短信后，通过分析是否能接收语音业务以及终端与该基站的信令交互过程，判断该基站是否为伪基站，如疑似伪基站则记录终端当前的GPS坐标及地理位置，待接入正常基站后，将疑似伪基站的BCCH频点和小区识别码上报正常基站，网络监测服务器根据正常基站上报的来自终端的疑似伪基站的位置信息绘制伪基站的覆盖区域，进而判断伪基站所在的位置。该方法也只能够划定伪基站的大致位置，定位区域过大，难以实现快速排查精确定位。
目前，伪基站的定位方法都是以伪基站覆盖区域内的基站位置或终端位置作为伪基站分布区域的估计值，因此定位误差很大；并且，由于伪基站的体积小，结构简单，藏匿容易，给定较大范围的基站或终端位置区作为伪基站位置的估计值无疑给排查带来了很大的难度，不能实现精确定位，快速排查的定位效果。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种伪基站的定位方法和系统，用于解决现有技术中伪基站统计分布定位方法准确度较差的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种伪基站的定位方法，包括：步骤S10，在目标区域内，在同一时间段内采集测量信息，识别伪基站，并整合打包；其中，所述测量信息包括对基站信号的信号接收强度；步骤S20，根据所有打包后的所述测量信息计算伪基站在所述目标区域内的概率密度分布，且所述目标区域内概率密度最大的位置为伪基站的位置估计值；步骤S30，根据所述位置估计值排查伪基站的位置。
可选地，所述测量信息包括基站BCCH广播频点、小区识别码、位置区号和采集的地理坐标。
可选地，所述步骤S20包括：步骤S21，根据所述目标区域选择匹配的信道衰落模型；步骤S22，根据打包后的所述测量信息和所述信道衰落模型，建立基于测量终端的伪基站概率密度分布；步骤S23，对所有基于测量终端的伪基站概率密度分布进行归一化处理，获得所述目标区域的伪基站概率密度分布；步骤S24，对所述目标区域的伪基站概率密度分布进行遍历计算，估算伪基站的发射功率，获取概率最大的位置做为伪基站的所述位置估计值。
可选地，所述信道衰落模型包括Okumura Hata模型、COST-231Hata模型、Egli模型、Walfish模型和Bertoni模型。
可选地，在所述目标区域内，每一个基于测量终端的伪基站概率密度分布是相互独立的。、
可选地，伪基站的发射功率是根据伪基站的覆盖范围而估算获得的。
可选地，所述步骤S10还包括：采集不同时间段的伪基站的测量信息，然后整合打包并添加时间戳。
可选地，所述步骤S20还包括：对所有打包的所述测量信息按照所述时间戳进行分组；计算在所述目标区域内的每一组的伪基站的概率密度分布，并获取每一组的伪基站的所述位置估计值；对每一组的伪基站的所述位置估计值进行卡尔曼滤波处理，进一步获取最终的伪基站的所述位置估计值。
一种伪基站的定位系统，包括服务器、一个或多个测量终端；所述测量终端和所述服务器之间通过无线网络或移动网络连接；所述测量终端用于采集基站的测量信息，识别目标区域内的伪基站，排查伪基站的位置；所述测量信息包括对伪基站信号的信号接收强度；所述服务器用于根据所述测量终端采集的伪基站的所述测量信息，计算伪基站在所述目标区域内的概率密度分布，且所述目标区域内概率密度最大的位置为伪基站的位置估计值。
可选地，所述测量终端是可接收伪基站发射频段并解析信号的智能终端。
如上所述，本发明的一种伪基站的定位方法和系统，通过测量终端采集伪基站的信号接收强度，服务器根据信号接收强度模拟出在目标区域内的伪基站的概率密度分布，从而进一步估算出伪基站的位置估计值；最后通过测量终端去排查伪基站的位置。通过本发明提供的伪基站的定位方法能够快速便捷的识别伪基站，实现伪基站的精确定位，并且，本发明是通过测量终端和服务器来完成伪基站的定位，成本低廉，保护了用户的信息安全，防止隐私信息的泄密。
附图说明
图1显示为本发明实施例公开的一种伪基站的定位方法的流程示意图。
图2显示为本发明实施例公开的一种伪基站的定位系统的结构示意图。
图3显示为本发明实施例3公开的基于测量终端的伪基站的概率密度分布的模拟结果示意图。
图4显示为本发明实施例3公开的伪基站的概率分布的模拟结果示意图。
图5显示为本发明实施例3公开的伪基站的位置估计值的模拟结果示意图。
元件标号说明
S10～S30 步骤
S21～S24 步骤
200 伪基站的定位系统
210 服务器
220 测量终端
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅附图。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
实施例1
本实施公开了一种基于信号接收强度的伪基站的定位方法，具体如图1所示，包括：
步骤S10，在目标区域内，采集测量信息，识别伪基站，并整合打包。
多个测量终端在目标区域内采集测量信息。其中，测量信息包括：基站BCCH广播频点、小区识别码、位置区号、对基站信号的信号接收强度、以及测量终端的地理坐标。测量终端通过基站BCCH广播频点、小区识别码和位置区号来识别伪基站。测量终端将这些测量信息整合打包。通常情况下，定位伪基站只需要多个测量终端在同一时间段内采集伪基站的测量信息，根据测量信息就可估算出伪基站的位置。但是，由于手持测量终端位置随时间不断变动，定位结果也会随时间间隔不断更新，并且由于多径因素，以及多种噪声干扰，定位估计的结果也会出现较大幅度的波动，因此，测量终端还可以采集多个时间段的伪基站的测量信息，并在将这些测量信息整合打包时添加时间戳，以便标识。测量终端将测量信息整合打包之后，上传至服务器。
其中，测量终端可以是任意一款智能手机，安卓手机或者IOS操作系统的手机或者windows操作系统的手机，也可以是任意一款可接受目标基站发射频段并解析信号的智能终端。服务器是可与测量终端通信的具备计算能力的计算机，也可以是任意一台具备计算能力的测量终端。并且，测量终端和服务器之间通过无线网络或移动网络相连接。
步骤S20，根据所有打包后的所述测量信息计算伪基站在所述目标区域内的概率密度分布，且所述目标区域内概率密度最大的位置为伪基站的位置估计值。
服务器在接收了打包后的测量信息后，对其进行处理，从而获取伪基站的位置估计值，具体包括：
步骤S21，根据所述目标区域选择匹配的信道衰落模型；
由于移动通信环境的复杂性，对于某个特定基站，测量终端测得的场强值呈现出快衰落的特征。利用场强实现定位必须建立蜂窝网络中无线信号传播模型，更精确的传播模型是提高定位精度的关键因素。目前为止，科研人员已经根据实测数据总结出一些场强衰减的信道传播模型，如Okumura Hata模型、COST-231Hata模型、Egli模型、Walfish模型和Bertoni模型等。实际使用可根据现场环境选取适合本场景的信道衰落模型。
所有的信道衰落模型都可以简化为以下公式：
其中，RSSI(d)表示为在离发射源距离为d处接收到的RSSI强度值，单位dBm；RSSI(d0)表示对应d0处未知节点受到的RSSI信号强度值，单位dBm；其中d为发射端与接收端的距离；d0为参考距离，单位m；λ表示路径衰减系数，与周围环境和障碍物密切相关；表示准差为σ的正态随机变量，单位dBm。
在某些基站侦测应用场景中，由于基站的发射功率未知，因此在应用RSSI模型时需要对发射功率进行估计。将以上公式化简可得到：
P收(d)＝P发-C-αlg(d)-δ； (1)
其中，P收(d)表示测量终端接收到的信号强度；C标示多种修正因子叠加后的常数值；δ表示测量噪声以及环境噪声产生的误差，其服从均值为0，标准差σ为的正态分布；α表示信道模型的衰减因子，不同的信道模型，衰减因子不同。在实际应用环境下，δ为经验值，在不同的应用场景下，可采取不同的取值，如市区和市郊环境，房屋密集区与非密集区，不同的经验模型对此值给出了不同的经验取值。
在本实施例中，假设δ服从N(0,σ2)的正态分布，即
由公式(1)可知：
假设已知发射功率和接收功率，那么根据公式(2)可知：
步骤S22，根据打包后的所述测量信息和所述信道衰落模型，建立基于测量终端的伪基站概率密度分布：
根据测量信息，测量终端的地理坐标为(a,b)，则基于测量终端的伪基站的坐标(x,y)的分布服从：
根据该式，便可得到以测量终端为原点，伪基站围绕该测量终端的概率密度分布。
并且，通常情况下，定位基站是通过多个测量终端在同一时间段内采集伪基站的测量信息来进行的，所以基于测量终端的伪基站概率密度分布也有很多个。定位时使用几个测量终端，那么基于测量终端的伪基站概率密度分布也就有几个。
步骤S23，对所有基于测量终端的伪基站概率密度分布进行归一化处理，获得所述目标区域的伪基站概率密度分布：
由于基于测量终端的伪基站概率密度分布不止一个，并且，各个基于测量终端的伪基站概率密度分布是相互独立的，因此对其做归一化处理，从而获得目标区域内的伪基站概率密度分布。传统的归一化处理方法是将多个基于测量终端的伪基站概率密度分布做乘积计算，即：
f0(x,y)＝f1(x,y)*f2(x,y)*f3(x,y)*...*fn(x,y)；
其中，f1(x,y)、f2(x,y)…fn(x,y)表示基于测量终端的伪基站概率密度分布；f0(x,y)表示经过归一化处理后的在目标区域内的伪基站概率密度分布。
但是，在实际应用环境中，将测量终端的位置概率密度做乘积计算量很大，因此，在本实施例中，采用对每个基于终端的伪基站概率密度分布数后相加，即：
lg f0(x,y)＝lg f1(x,y)+lg f2(x,y)+...+lg fn(x,y)。
由此，得到一个与伪基站(x,y)坐标，及发射功率P有关的概率密度函数表达式：F＝f0(x,y,P)。
步骤S24，估算伪基站的发射功率，并在所述目标区域内，对伪基站的概率密度分布进行遍历计算，获取概率最大的位置做为伪基站的所述位置估计值。
常规GSM制式定位场景下，对于距离的估算一般需要发射功率与接收功率两个参数，但是伪基站由于是认为假设的干扰基站，发射功率无从而知。因此，在定位的过程中，需要对发射功率进行估算，伪基站的发射功率的估算依据伪基站的覆盖范围。在本实施例中，伪基站的发射功率在30w-60w之间。
对F＝f0(x,y,P)做取值遍历，将F值最大时的P值作为功率的估计值；当P值确定后，取使得F取最大值的x，y的值作为伪基站的位置估计值：(x,y)＝max(f0(x,y,P))。
在实际应用的场景下，测量终端通过协同算法，可以多次测量，对结果进行平均。
进一步地，由于手持测量终端位置随时间不断变动，伪基站的位置估计值也会随时间间隔不断更新。但是由于多径因素，以及多种噪声干扰，伪基站的位置估计值会出现较大幅度的波动，但是都在围绕真实值抖动。因此，测量终端还可以采集多个时间段的伪基站的测量信息，并整合打包添加时间戳；服务器则对接收到的所有打包的测量信息按照所述时间戳进行分组；计算在目标区域内的每一组的伪基站的概率密度分布，并获取每一组的伪基站的位置估计值；对每一组的伪基站的所述位置估计值进行卡尔曼滤波处理，进一步获取最终的伪基站的所述位置估计值。并且，还可通过多次迭代进一步降低噪声对定位结果产生的干扰。
步骤S30，根据所述位置估计值继续排查伪基站的位置：
服务器将位置估计值下发到各个测量终端，测量终端向位置估计值移动，并排查出伪基站的位置。
此外，测量人员携带测量终端朝伪基站的位置估计值的方向移动，当接收信号强度越强时，信道衰落模型拟合误差越小，定位结果越为精确。
上面方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包含相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
实施例2
本实施例公开了一种伪基站的定位系统200，如图2所示，包括服务器210、一个或多个测量终端220，且服务器210和测量终端220之间通过无线网络或移动网络相连接。
测量终端220用于采集基站的测量信息，识别目标区域内的伪基站，整合打包上传测量信息至服务器210，并根据服务器210计算获得的伪基站的位置估计值排查伪基站的准确位置。测量终端可以是任意一款智能手机：安卓手机、IOS操作系统的手机或者windows操作系统的手机，也可以是任意一款可接受目标基站发射频段并解析信号的智能终端。测量终端220采集的测量信息包括基站BCCH广播频点、小区识别码、位置区号、对基站信号的信号接收强度、以及测量终端的地理坐标。
测量终端220通过手机网络或wifi网络上传到服务器210。服务器210为可与测量终端220通信的具备计算能力的计算机，也可以是任意一台具备计算能力的测量终端。
服务器210将同一时间段内收集到的测量信息进行汇总计算：根据测量终端220采集的测量信息，计算伪基站在目标区域内的概率密度分布，且将目标区域内概率密度最大的位置做为伪基站的位置估计值。服务器210对测量信息的汇总计算具体过程如实施例1所述，在此不再赘述。
此外，为了突出本发明的创新部分，本实施例中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施例中不存在其它的单元。
并且，本实施例为与第一实施例相对应的系统实施例，本实施例可与第一实施例互相配合实施。第一实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第一实施例中。
实施例3：
本实施例公开了一个使用伪基站的定位系统进行伪基站定位的过程：
假设3名伪基站排查人员分别手持一台测量终端进行排查。该测量终端可根据基站发射的小区位置区码、小区ID以及BCCH广播频点识别出目标基站。
排查人员利用测量终端上对周围的基站进行扫描识别，识别出异常基站，并将该基站的测量信息，伪基站BCCH广播频点，小区识别码，位置区号，以及对基站信号的信号接收强度，此时的终端地理坐标整合打包并打上时间戳，通过手机网络或wifi网络上传到服务器。该服务器为可与测量终端通信的具备计算能力的计算机，也可以是任意一台具备计算能力的测量终端。服务器将同一时间段内收集到的基站信息进行汇总计算。
假设检测区域为密集城区，因此在此次测量中使用对城区环境拟合度较好的Okumura Hata信道衰落模型，δ在市区的数值根据经验值假定服从N(0,4)的正态分布。
假设伪基站发射功率为P，将其带入信道衰落模型：P收＝P-C-αlg(d)-δ；从而可以得到伪基站在此测量终端周围的概率密度分布：
将d用(x,y)表示便可得到基于测量终端的伪基站的概率密度分布情况，具体如图3所示。
对上式取对数，并将基于三个测量终端的伪基站的概率密度分布的对数值进行相加：
lg f0(x,y,P)＝lg f1(x,y,P)+lg f2(x,y,P)+lg f3(x,y,P)。
由此，得到目标区域内一个与伪基站(x,y)及发射功率P有关的概率密度分布表达式：F＝f0(x,y,P)；其概率密度分布如图4所示。
对F＝f0(x,y,P)做取值遍历，将F值最大时的P值作为功率的估计值；当P值确定后，，取使得F取最大值的x，y的值作为伪基站的坐标估计值(x,y)＝max(f0(x,y,P))，其模拟的结果如图5所示。
图5显示为本实施例仿真程序产生的定位结果图，图中实心的圆点表示伪基站的实际位置，其坐标为(500,500)，采取的信道模型为Okumura Hata模型，菱形的点为通过本实施例的算法定位出的伪基站的位置估计值。从仿真结果不难看出，通过本实施例的定位方法定位的伪基站的位置估计值与伪基站的实际位置之间的定位误差在100米以内。
这是一次定位计算得到的位置估计值。服务器将此次伪基站的位置估计发送给各个测量终端，测量终端在自带的地图上显示出基站的坐标位置。测量人员向目标方向移动，测量手机自动进行下一次测量并上报服务器，服务器对上报信息进行新一轮计算并下发到手机上，直到检测人员发现伪基站并停止检测软件运行。
综上所述，本发明的一种伪基站的定位方法和系统，通过测量终端采集伪基站的信号接收强度，服务器根据信号接收强度模拟出在目标区域内的伪基站的概率密度分布，从而进一步估算出伪基站的位置估计值；最后通过测量终端去排查伪基站的位置。通过本发明提供的伪基站的定位方法能够快速便捷的识别伪基站，实现伪基站的精确定位，并且，本发明是通过测量终端和服务器来完成伪基站的定位，成本低廉，保护了用户的信息安全，防止隐私信息的泄密。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种伪基站的定位方法，其特征在于，所述伪基站的定位方法包括：
步骤S10，在目标区域内，在同一时间段内采集测量信息，识别伪基站，并整合打包；其中，所述测量信息包括对伪基站信号的信号接收强度；
步骤S20，根据所有打包后的所述测量信息计算伪基站在所述目标区域内的概率密度分布，且所述目标区域内概率密度最大的位置为伪基站的位置估计值；其中，所述步骤S20包括：
步骤S21，根据所述目标区域选择匹配的信道衰落模型；
步骤S22，根据打包后的所述测量信息和所述信道衰落模型，建立基于测量终端的伪基站概率密度分布；
步骤S23，对所有基于测量终端的伪基站概率密度分布进行归一化处理，获得所述目标区域的伪基站概率密度分布；
步骤S24，对所述目标区域的伪基站概率密度分布进行遍历计算，估算伪基站的发射功率，获取概率最大的位置做为伪基站的所述位置估计值；
步骤S30，根据所述位置估计值排查伪基站的位置。
2.根据权利要求1所述的伪基站的定位方法，其特征在于：所述测量信息包括伪基站BCCH广播频点、小区识别码、位置区号和采集的地理坐标。
3.根据权利要求1所述的伪基站的定位方法，其特征在于：所述信道衰落模型包括OkumuraHata模型、COST-231Hata模型、Egli模型、Walfish模型和Bertoni模型。
4.根据权利要求1所述的伪基站的定位方法，其特征在于：在所述目标区域内，每一个基于测量终端的伪基站概率密度分布是相互独立的。
5.根据权利要求1所述的伪基站的定位方法，其特征在于：伪基站的发射功率是根据伪基站的覆盖范围而估算获得的。
6.根据权利要求1所述的伪基站的定位方法，其特征在于：所述步骤S10还包括：采集不同时间段的伪基站的测量信息，然后整合打包并添加时间戳。
7.根据权利要求6所述的伪基站的定位方法，其特征在于：所述步骤S20还包括：对所有打包的所述测量信息按照所述时间戳进行分组；计算在所述目标区域内的每一组的伪基站的概率密度分布，并获取每一组的伪基站的所述位置估计值；对每一组的伪基站的所述位置估计值进行卡尔曼滤波处理，进一步获取最终的伪基站的所述位置估计值。
8.一种伪基站的定位系统，其特征在于：所述伪基站的定位系统包括服务器、一个或多个测量终端；所述测量终端和所述服务器之间通过无线网络或移动网络连接；
所述测量终端用于采集基站的测量信息，识别目标区域内的伪基站，排查伪基站的位置；所述测量信息包括对伪基站信号的信号接收强度；
所述服务器用于根据所述测量终端采集的伪基站的所述测量信息，计算伪基站在所述目标区域内的概率密度分布，且所述目标区域内概率密度最大的位置为伪基站的位置估计值；其中，所述服务器根据所述目标区域选择匹配的信道衰落模型；根据打包后的所述测量信息和所述信道衰落模型，建立基于测量终端的伪基站概率密度分布；对所有基于测量终端的伪基站概率密度分布进行归一化处理，获得所述目标区域的伪基站概率密度分布；对所述目标区域的伪基站概率密度分布进行遍历计算，估算伪基站的发射功率，获取概率最大的位置做为伪基站的所述位置估计值。
9.如权利要求8所述的伪基站的定位系统，其特征在于：所述测量终端是可接收伪基站发射频段并解析信号的智能终端。
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