CN107076828B - 用于无线通信网络的定位方法和系统 - Google Patents

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Abstract

通过基于预期信号和接收的被测信号经由迭代改善用户设备处的衰减来获得在无线通信网络(100)内的用户设备的位置，所述无线通信网络(100)包括在地理区域上发射无线电信号的至少一个无线电通信站(110a‑h)。

Description

用于无线通信网络的定位方法和系统
技术领域
本发明涉及通信系统。更具体地说，本发明涉及无线电信网络或移动电信网络的领域。甚至更具体地说，本发明涉及一种用于在无线通信网络中识别移动通信设备(例如，移动电话、智能电话和平板)的位置的定位方法和系统，移动通信设备一般称为用户设备或简称为UE。
背景技术
在本领域中，用于估计在无线通信网络所覆盖的区域内的UE位置的常见方法是基于射频(RF)信号强度图(例如，包括预期RF信号强度的数据库，其中每个预期RF信号强度与无线通信网络的感兴趣地理区域(覆盖区域)的各个部分或像素相关联)和一般由要定位的UE在其操作期间执行的信号强度测量之间的匹配。该定位技术常被称为“RF指纹定位”，因为感兴趣区域中的预期RF信号强度也被称为“RF指纹”。
例如在无线通信网络是移动电话网络的情况下，RF信号强度测量由UE周期性地发送到无线通信网络以供无线通信网络进行呼叫管理。这种RF信号强度测量可以用于对将它们发送到无线通信网络的UE进行定位并跟踪。即使当在UE和无线通信网络之间未建立无线电链路(即，用于执行通信的活跃连接)时，无线通信网络也可以向UE请求RF信号强度测量。
RF信号强度图是通过无线电信号传播仿真工具提供的，并且一般被产生和用于无线通信网络的规划/部署。此种无线电信号传播仿真工具是基于无线电接入网络(RAN)配置信息，包括无线电通信站的位置及其天线的参数(无线电通信站管理无线通信网络的覆盖区域的各个部分上的通信)。此外，无线电信号传播仿真工具可以考虑地面形态信息(例如，建筑物轮廓、地面轮廓、具有茂密森林的区域等)。RF信号强度图针对覆盖区域的每个像素提供一个或多个预期RF信号强度，特别是位于此类像素附近的一些无线电通信站在RF信号的此类像素中可感知的预期强度。
用无线电信号传播仿真工具估计的RF指纹的质量也可以通过允许对RF信号强度图进行现场调谐(on-field tuning)的实地测量(例如，通过由无线电信号强度检测器对整个覆盖区域执行的现场测量活动收集的实地测量)来改善。
在现有技术中已经提出了几种基于RF指纹的定位方法，用于对无线通信网络的覆盖区域内的UE进行定位。
例如，Laitinen H.、Lahteenmaki J.、Nordstrom T.的“Database correlationmethod for GSM location”，Vehicular Technology Conference，2001，VTC 2001年春季，IEEE VTS第53届，公开了可以用于在无线通信网络中定位UE的一组算法。
D.Zimmermann、J.Baumann、M.Layh、F.Landstorfer的“Database Correlationfor Positioning of Mobile Terminals in Cellular Networks using WavePropagation Models”，Vehicular Technology Conference，VTC 2004年秋季，公开了用RF指纹方法估计UE的位置的算法。该文档没有解决定位在室内或车内的UE的问题。
US 7725111公开了用于在无线通信系统中确定移动单元的位置并且将位置呈现给远程方的方法。远处的移动单元的地点是通过将移动单元取得的射频频谱的预定义部分的快照与包含在各个位置处取得的多个快照的参考数据库进行比较而确定的。比较的结果被用于确定移动单元是否在特定地点处。比较可以在移动单元中或者在位于远离移动单元的某个其他位置处进行。在后一种情况下，关于所捕获的指纹的充分信息从移动单元被发送到远程位置。数据库可以是预编译的或者在线产生的。
Jian Zhu和Gregory D.Durgin的“Indoor/Outdoor Location of CellularHandsets based on Received Signal Strength”，IEEE Electronics Letter，2005年1月6日，以及Jian Zhu的佐治亚理工学院电气和计算机工程学校的博士论文Indoor/OutdoorLocation of Cellular Handsets Based on Received Signal Strength(可见于http：//www.propagation.gatech.edu/Archive/PG_TR_060515_JZ/PG_TR_060515_JZ.pdf，于本申请的提交日)，描述了用单组测量或一系列信号强度测量来处理与UE的位置相关联的衰减的方法。
发明内容
申请人已经发现，上面提到的已知解决方案无法提供能考虑由障碍物导致的信号损失的估计的、令人满意的定位和跟踪系统，这些障碍物不能被包括在用于产生RF信号强度图的无线电信号传播仿真工具所使用的模型中。结果，无线电信号传播仿真工具所计算的RF信号强度图基本上可以提供涉及覆盖区域的户外环境的精确的RF信号强度，而通过由UE执行的信号强度测量测得的(实际)无线电信号强度可能受由另外的障碍物引起的衰减的影响，这些另外的障碍物诸如是车身(即，当UE在车内时)、建筑物的墙壁(当UE在其墙壁损失未知的建筑物内时)、或在建筑物内部操控UE的用户的位置相对于地平面的标高(在一次近似中，该标高可能使信号强度提高)。上面提到的现场测量活动不能为覆盖区域内的室内环境提供关于由这种障碍物(诸如车辆或建筑物的墙壁)引入的衰减的有用数据。
因此，申请人已经解决了设计如下UE定位和跟踪方法和系统的问题：该UE定位和跟踪方法和系统能够考虑在信号强度预测或测量中没有考虑到的信号强度衰减(诸如由车辆和建筑物导致的衰减)，从而使得允许以提高的精度识别UE位置。
申请人已经发现，为了考虑在信号强度预测或测量中没有考虑的信号强度衰减(诸如由车辆和建筑物导致的衰减)，有用的是，识别在所估计的UE位置周围的不确定区域，并且计算关于该不确定区域的平均预期信号强度(例如，与所估计的UE位置相对应的像素周围的相邻像素的预期信号强度的平均值)。这种与所估计的UE位置相对应的像素周围的相邻像素的预期信号强度的平均值可以用于改善信号强度衰减的估计。
具体地说，本发明的一个方面提出了一种识别无线通信网络内的用户设备的位置的方法，所述无线通信网络包括在地理区域上发射无线电信号的至少一个无线电通信站。该方法包括以下步骤：a)提供所述至少一个无线电通信站在多个基本区域单元(elementary area element)中的每个基本区域单元上产生的预期无线电信号强度，其中所述地理区域被细分在所述多个基本区域单元中；b)定义由所述至少一个无线电通信站提供给位置待识别的用户设备的无线电信号所经历的初始衰减；c)获得向其位置待识别的用户设备提供的无线电信号的被测无线电信号强度测量；d)基于所述预期无线电信号强度、所述初始衰减以及所述无线电信号强度测量来确定与位置待识别的用户设备的位置相对应的估计基本区域单元；以及d)基于所述估计基本区域单元来计算最终衰减。步骤b)-e)被迭代至少两次，步骤b)的每次进一步迭代包括基于先前在至少一次先前的迭代的步骤e)中计算的至少一个最终衰减来定义用于所述每次进一步迭代的相应的初始衰减。
本发明的优选特征在从属权利要求中被阐述。
在本发明的实施例中，所述步骤b)的第二次迭代包括将在步骤e)的第一次迭代期间计算的最终衰减定义为初始衰减。
在本发明的实施例中，所述步骤b)的每次进一步迭代包括将先前计算的最终衰减的平均值定义为初始衰减。
在本发明的实施例中，所述步骤b)的每次进一步迭代包括将先前计算的最终衰减的至少一部分的平均值定义为初始衰减。
在本发明的实施例中，所述平均值是加权平均值。
在本发明的实施例中，所述加权平均值包括基于指数递减函数的权重。
在本发明的实施例中，所述步骤d)包括基于所述用户设备在所述地理区域被细分在其中的所述多个基本区域单位中的位置的概率分布来确定所述估计基本区域单位。
在本发明的实施例中，所述步骤d)包括确定所述概率分布的标准差，并且所述方法还包括以下步骤：f)定义不确定区域，所述不确定区域以所述估计基本区域单位为中心并且具有与所述标准差基本上相对应的半径。
在本发明的实施例中，所述步骤d)包括将所述估计基本区域单位确定为所述概率分布的最大值。
在本发明的实施例中，所述步骤d)包括将所述估计基本区域单位确定为在步骤b)-e)的前一次迭代期间计算的不确定区域或步骤b)-e)的第一次迭代中的初始搜索空间的质心。
在本发明的实施例中，所述概率分布是基于所述用户设备在所述地理区域被细分在其中的所述多个基本区域单位中的每个基本区域单位内的一组概率，所述一组概率包括相对于所述至少一个无线电通信站中的每个无线电通信站的概率。
在本发明的实施例中，如下计算所述一组概率中的每个概率：
Figure GDA0002191721710000051
其中，esi，j|a-h是所述多个基本区域单位中的各基本区域单位中的预期无线电信号强度，σi，j|a-h是与所述多个基本区域单位中的各基本区域单位中的所述预期无线电信号强度相关联的统计误差的标准差，ms|a-h是被测得的无线电信号强度测量，μni是第n次迭代的初始衰减。
在本发明的实施例中，所述一组概率中的每个概率在被用作所述概率分布的基(basis)之前被规范化为对应的规范化概率。
在本发明的实施例中，所述概率分布由一组总概率定义，其中每个总概率被计算为与所述多个基本区域单位中的同一基本区域单位相关联的规范化概率的乘积。
在本发明的实施例中，所述方法还包括以下步骤：g)按照所述不确定区域中所包括的每个基本区域单位的预期无线电信号强度的平均值来计算平均预期无线电信号强度，并且其中，所述步骤e)包括将所述最终衰减计算为所述平均预期无线电信号强度和所述被测无线电信号强度之间的差值的平均值。
本发明的另一方面提出了一种无线通信网络，该无线通信网络包括在地理区域上发射无线电信号的多个无线电通信站，适于实现根据上面的方法。
在本发明的实施例中，所述无线通信网络是移动电话网络。
在本发明的实施例中，所述无线通信网络是全球导航卫星系统网络。
附图说明
通过阅读仅以非限制性示例的方式提供的本发明的实施例的以下详细描述，根据本发明的解决方案的这些及其他特征和优点将被更好地理解，其中：
图1是可以实现根据本发明的实施例的解决方案的无线通信网络的一部分的示意图；
图2A-2C是根据本发明的实施例的定位和跟踪方法的示意性流程图；以及
图3A-3D是根据本发明的实施例的搜索空间的示意图，其示出了待定位的用户设备所在的不确定区域。
具体实施方式
参照附图，图1是可以实现本发明的实施例的无线通信网络的一部分的示意图。
一般的无线通信网络100允许并管理用户设备或UE(例如，移动电话、智能电话和平板)在覆盖区域(未示出)上的通信。这种(地理)覆盖区域一般被细分为多个部分，诸如其中通信由无线电通信站管理的小区105。例如，在用于移动电话的无线通信网络100中，无线电通信站110a的一个或多个无线电收发器(未示出)，诸如演进节点B或3GPP长期演进(LTE)/LTE Advanced(LTE-A)系统中的eNodeB，管理无线电通信站覆盖区域或小区105内的UE的通信(即，诸如二进制数据包之类的信息的发送和/或接收)。多个相邻的无线电通信站110b-h(在图1的示例中仅示出了七个)管理与小区105相邻的各小区(未示出)内的通信。
覆盖区域理想地被细分为相对较小的基本区域单元或像素xi，j(其中1≤i≤I且1≤j≤J，I和J是正整数)，每个像素是预定宽度的基本单元(在所示的示例中，像素为正方形形状)，所述预定宽度例如为1”纬度×1”经度(即使不同像素不一定具有相同的大小或形状)。因此，无线通信网络100的每个小区(诸如小区105)被细分为多个像素xi，j。
例如通过已知的无线电信号传播仿真工具或者通过考虑无线电通信站的无线电通信参数(即，发射的功率、天线增益、天线位置)和每个像素中的路径损失模型的估计，测量或计算无线电通信站110a-h在一般性像素xi，j上产生的电磁场的水平，即，预期信号强度esi，j|a-h，，并且将它们相互比较。每个像素xi，j然后与相应的无线电通信站110a-h相关联，该无线电通信站当与所有其他的无线电通信站相比时在像素xi，j中产生最佳的预期信号强度esi，j|a-h。与同一个无线电通信站(诸如无线电通信站110a)相关联的一组像素xi，j定义相应无线电通信站的小区，诸如小区105。
同时，通过无线电信号传播仿真工具或基于上面提到的路径损失估计而测量或计算的预期信号强度esi，j|a-h产生RF信号强度图，该RF信号强度图是如下的数据库：对于每个像素xi，j，该数据库包括与无线通信网络100的无线电通信站110a-h相关的预期信号强度esi，j|a-h。对于每个预期信号强度esi，j|a-h，RF信号强度图还包括影响这种预期信号强度esi，j|a-h的统计误差的指示，诸如标准差σi，j|a-h。
应注意，无线通信网络100的RF信号强度图可能已经在无线通信网络100的网络规划阶段期间被产生，因此，这种RF信号强度图可以被用于定位和跟踪目的，而无需产生新的RF信号强度图。
另外，无线通信网络100具有一定的定位能力，即，无线通信网络100可以提供UE(未示出)在其覆盖区域内的位置的粗略估计。
例如，通过考虑无线通信网络100是移动电话网络的情况，无线通信网络100知道UE位于哪个小区(例如，小区105)中，因为无线通信网络100知道与这种UE相关联(即，为这种UE服务)的无线通信站，例如无线通信站110a。此外，无线通信网络可以通过识别UE与无线通信站110a的哪些无线电收发器相关联来识别UE位于小区的哪个部分或小区105的哪个扇区中。
另外，无线通信网络100可以借助于与信号从UE到达通信站所花费的时间长度相对应的定时提前值(timing advance value)来识别UE和无线电通信站110a之间的距离。因此，无线通信网络可以识别出UE所在的小区105的扇区的部分。此类扇区部分可以被用作用于在根据本发明的实施例的方法中准确地定位UE的初始搜索空间120。
现在翻到图2A-2C，它们是根据本发明的实施例的定位方法的示意性流程图。
首先，执行初始化阶段，初始化阶段包括第一和第二UE位置估计周期。
第一UE位置估计周期确定UE在搜索空间120内部的第一UE估计位置。将第一初始衰减值或简单地第一初始衰减μ1i分配给搜索空间120的每个像素xi，j(步骤202)，以便考虑提供服务的无线电通信站发射的信号所经历的可能的信号衰减，从而考虑在RF信号强度图中的每个像素的预期信号强度中未考虑的损失。
在本发明的实施例中，第一初始衰减μ1i是在预定的值范围中所包括的常数值，例如第一初始衰减μ1i包括在0dB和10dB之间，例如μ1i＝5dB。
在本发明的另一实施例中，第一初始衰减μ1i是从针对未建模的障碍物列出的多个衰减值的衰减值表格选择的常数值(例如，如果应考虑车内情况，则为8dB)。
然后(步骤204)，获得由UE针对无线电通信站110a-h(其提供高于最小阈值的信号强度)中的每个无线线电通信站测量的被测RF信号强度ms|a-h。这种被测RF信号强度ms|a-h被UE周期性地发送到无线通信网络100以供呼叫管理，而且，即使当无线电链路(即，用于执行通信的活动连接)未被建立时，无线通信网络100也可以向UE请求测量。
此后(步骤206)，对搜索空间120的每个像素确定UE是否在搜索空间120的一般性像素xi，j内的一组概率。该组概率优选地包括：对于每个无线电通信站110a-h(在图1的示例中为八个)，相应的预期信号强度esi，j|a-h被包括在RF信号强度图中的概率p(xi，j)|a-h。
在本发明的实施例中，对于搜索空间120的每个像素xi，j，可以根据以下公式来计算多个(在所考虑的示例中为八个)相应的概率p(xi，j)|a-h(每个(在所考虑的示例中为八个)无线电通信站110a-h一个概率)：
Figure GDA0002191721710000091
其中，σi，j|a-h是影响与搜索空间120的像素xi，j相关联的这种预期信号强度esi，j|a-h的统计误差的标准差。
优选地，虽然不一定严格，但是在后续计算中使用规范化概率pnorm(xi，j)|a-h，其中，如下计算规范化概率pnorm(xi，j)|a-h：
Figure GDA0002191721710000092
由此：
Figure GDA0002191721710000093
对于搜索空间120的每个像素xi，j(在所考虑的示例中为八个)，然后以获得UE位于该像素xi，j内的总概率p(xi，j)|tot的方式来组合所计算的(规范化的)概率pnorm(xi，j)|a-h(步骤208)。在本发明的实施例中，因为每个无线电信号的无线电信号传播行为(无线电信号衰减)独立于其他无线电信号，所以像素xi，j的总概率p(xi，j)|tot例如可以被计算为(在所考虑的示例中八个)概率pnorm(xi，j)|a-h的乘积，即：
Figure GDA0002191721710000101
当公共的残余衰减是基于相同的测量时，并非如此。
应注意，搜索空间120的所有像素xi，j的总概率p(xi，j)|tot定义了UE在一般具有高斯形状的搜索空间120中的(可能的)位置的第一位置概率分布d1(xi，j)。
通过使用针对搜索空间120的所有像素xi，j计算的总概率p(xi，j)|tot，识别出第一位置像素xi，j|1(步骤210)。在本发明的实施例中，基于针对搜索空间120的所有像素xi，j计算的总概率p(xi，j)|tot，即基于第一位置概率分布d1(xi，j)，确定搜索空间120的第一质心或第一形心C1d，并且选择这种形心作为第一位置像素xi，j|1。
接着(步骤212)，定义第一不确定区域305。如图3A中所示(图3A是根据本发明的实施例的搜索空间120的示意图，示出了其位置待确定的UE所在的第一不确定区域305)，第一不确定区域305被定义为搜索空间120的以第一位置像素xi，j|1(即，第一形心C1d)为中心的圆形区域。第一不确定区域305的半径被定义为基本上对应于以第一位置像素xi，j|1(即，第一形心C1d)为中心计算的第一位置概率分布d1(xi，j)的第一标准差∑Id。
在本发明的替代实施例中，搜索空间120的与第一位置概率分布d1(xi，j)的第一最大值M1d相关联的一般性像素xi，j被选为第一位置像素xi，j|1，并且第一不确定区域305的半径被定义为第一位置概率分布d1(xi，j)的第一标准差∑Id，第一标准差∑Id是以第一位置像素xi，j|1(即，第一最大值M1d)为中心计算的。
为了改善UE位置的估计，在第一位置估计周期的末尾计算第一最终衰减μ1f(步骤214和216)。因为UE位置的估计受误差影响，所以预期信号强度的计算应通过使用估计位置周围的多个像素来考虑在不确定区域上估计的平均预期信号强度。因此，首先(步骤214)，对整个不确定区域305计算平均预期信号强度
Figure GDA0002191721710000111
即：
Figure GDA0002191721710000112
其中，1≤i≤Iu且1≤j≤Ju(Iu≤I且Ju≤J)指示不确定区域305内所包括的像素xi，j的坐标，#pixels指示第一不确定区域305内所包括的像素xi，j的数量。
然后(步骤216)，第一最终衰减μ1f被计算为平均预期信号强度
Figure GDA0002191721710000113
和(在所考虑的示例中八个)被测信号强度ms|a-h之间的(在所考虑的示例中八个)差值的平均值，即：
Figure GDA0002191721710000114
其中，#rcs是UE已测得有用的(即，高于最小阈值的)被测信号强度ms|a-h的无线电通信站(在图1的示例中，即八个无线电通信站110a-h)的数量(在所考虑的示例中为八个)。随着计算出第一最终衰减μ1f，第一位置估计周期结束。
在第一位置估计周期的末尾，所述方法为位置待识别的UE提供第一位置估计，即，第一位置像素xi，j|1，并且还定义了考虑与这种估计相关联的统计误差的第一不确定区域305。
随后，可以通过用在第一位置估计的末尾得到的第一最终衰减μ1f取代第一初始衰减μ1i来重新计算UE位置的估计。因此，第二位置估计周期开始。第二位置估计周期执行与第一位置估计周期基本上相同的步骤，不过是使用在第一位置估计周期的末尾计算的第一最终衰减μ1f作为第二初始衰减μ2i(步骤218)。如前一个周期中那样，获得被测RF信号强度ms|a-h(或者可替代地，恢复在第一位置估计周期中使用的同一被测RF信号强度ms|a-h)(步骤220)，并且使用被测RF信号强度来计算UE在第一不确定区域305的一般性像素xi，j内的一组概率(在所考虑的示例中，针对第一不确定区域305的每个像素计算八个概率)。然后以对于第一不确定区域305的一般性像素xi，j获得UE位于第一不确定区域305的一般性像素xi，j内的总概率p(xi，j)|tot的方式来组合针对第一不确定区域305的一般性像素xi，j计算的(在所考虑的示例中八个)概率p(xi，j)|a-h(这些概率可能被如上面结合第一位置估计周期所描述的那样被规范化)(步骤224)。通过使用UE位于第一不确定区域305的一般性像素xi，j内的总概率p(xi，j)|tot(或者，对应的第二位置概率分布d2(xi，j))，确定第一不确定区域305的第二形心C2d，并且第二位置像素xi，j|2被识别为与第二形心C2d(或者，可替代地，与第二位置概率分布d2(xi，j)的第二最大值M2d)相对应(步骤226)。
接着(步骤228)，如图3B所示，定义第二不确定区域310，图3B是根据本发明的实施例的搜索空间120的示意图，示出了其位置待确定的UE所在的第二不确定区域310。类似于第一位置估计周期，第二不确定区域310的半径被定义为基本上对应于以第二位置像素xi，j|1(即，第二形心C2d)为中心计算的第二位置概率分布d2(xi，j)的第二标准差∑2d(或者可替代地，被定义为以第二位置概率分布d2(xi，j)的第二最大值M2d为中心的第二标准差∑2d)。
为了改善位置估计，类似于第一位置估计周期，在第二位置估计周期的末尾计算第二最终衰减μ2f(步骤230和232)，即，对整个第二不确定区域310计算平均预期信号强度
Figure GDA0002191721710000121
并且第二最终衰减μ2f被计算为平均预期信号强度
Figure GDA0002191721710000122
和(在所考虑的示例中八个)被测信号强度ms|a-h之间的(在所考虑的示例中八个)差值的平均值。
在第二位置估计周期的末尾，所述方法为其位置待识别的UE提供第二位置估计，即，第二位置像素xi，j|2，并且同样在此情况下，第二不确定区域310(小于第一不确定区域305)考虑了与这种第二位置估计相关联的统计误差。
应注意，一般来说，被用作第一不确定区域305的中心的第一形心C1d(或第一最大值M1d)和用作第二不确定区域310的中心的第二形心C2d(或第二最大值M2d)不一定相对应。因此，第一不确定区域305和第二不确定区域310一般是偏心区域。
随着第二位置估计周期的结束，定位初始化阶段结束，并且优选地以如下方式执行后续的位置估计周期。
随后，一般性的第n位置估计周期执行第一位置估计周期的相同步骤，但是使用基于先前计算的最终衰减μ1f至μn-1f中的两个或更多个的组合的第n初始衰减(步骤234)。
可以以多种不同的方式计算第n初始衰减μni，例如，可以根据其位置待估计的UE是正在移动、还是具有基本上静止的位置来计算第n初始衰减μni，以便获得UE的位置的较好估计。
在其位置待估计的UE具有基本上静止的位置的情况下，第n初始衰减μni可以有利地被计算为先前计算的所有最终衰减μ1f至μn-1f的平均值，即：
Figure GDA0002191721710000131
例如，第三初始衰减μ3i可以被计算为第一最终衰减μ1f和第二最终衰减μ2f的平均值，即：
Figure GDA0002191721710000132
可替代地，在UE正在移动或具有基本上静止的位置的情况下，可以通过仅对先前计算的最终衰减μ1f至μn-1f的子集求平均值，例如，通过计算通过采用移动的“求平均窗口”(该移动的“求平均窗口”可以被定义用于计算第n初始衰减μni，并且包括某个数量k个先前计算的最终衰减μn-kf至μn-1f))计算的移动平均值，来计算第n初始衰减μni。
在未建模的环境条件引入随时间而变化的信号衰减的情况下(例如，在UE从建筑物内部移动到户外环境的情况下)，移动的求平均窗口的使用可以是特别有利的。实际上，在UE在无线通信网络100的覆盖区域中移动期间，影响无线电信号的未建模的衰减可能变化；因此，如果待定位的UE的移动被检测到，则考虑过去已经计算的整组衰减可能是有误导性的。
另外，第n初始衰减μni可以被计算为先前计算的最终衰减μ1f至μn-1f中的一些或更多个(有可能是所有)的加权平均值。在UE正在移动的情况下，即，在无线通信网络100内的UE跟踪(在此期间未建模的衰减可能变化)的情况下，这是特别有利的。例如，可以基于指数递减函数来定义权重。
在一般性的第n位置估计周期中，获得新的被测RF信号强度ms|a-h(或者可替代地，恢复在先前的(一个或多个)位置估计周期中使用的相同的被测信号强度ms|a-h)，并且使用被测RF信号强度来计算UE在第(n-1)不确定区域315n-1内的一组概率p(xi，j)|a-h，如图3C所示，图3C是搜索空间120的示意图，其示出了待定位的UE所在的第(n-1)不确定区域315n-1(在所考虑的示例中，针对第(n-1)不确定区域315n-1的每个像素计算八个概率)(步骤238)。然后，以对于第(n-1)不确定区域315n-1的一般性像素xi，j获得UE位于一般性像素xi，j内的总概率p(xi，j)|tot的方式，组合针对第(n-1)不确定区域315n-1的一般性像素xi，j计算的(在所考虑的示例中八个)概率p(xi，j)|a-h(这些概率可能被如结合第一位置估计周期描述的那样被规范化)(步骤240)。通过使用UE位于第(n-1)不确定区域315n-1的一般性像素xi，j内的总概率p(xi，j)|tot(即，对应的位置概率分布dn(xi，j))，确定第n不确定区域315n的第n质心Cnd，并且第n位置像素xi，j|n被识别为与第n质心Cnd(或者可替代地，与位置概率分布dn(xi，j)的第n最大值Mnd)相对应(步骤242)。
接着(步骤244)，如图3D中所示，定义第n不确定区域315n，其中图3D是搜索空间120的示意图，示出了其位置待确定的UE所在的第n不确定区域315n。类似于前面的位置估计周期，第n不确定区域315n的半径被定义为基本上对应于以第n位置像素xi，j|1(即，第n形心C2d)为中心计算的第n位置概率分布dn(xi，j)的第n标准差Σnd(或者可替代地，被定义为以第n位置概率分布dn(xi，j)的第n最大值Mnd为中心的第n标准差∑nd)。
最后，计算第n最终衰减μnf(步骤246和248)。类似于前面的位置估计周期，针对整个第n不确定区域315n计算平均预期信号强度
Figure GDA0002191721710000151
(步骤246)，即：
Figure GDA0002191721710000152
其中，1≤i≤Iu’且1≤j≤Ju’(Iu’≤I且Ju’≤J)指示第n不确定区域315n内所包括的像素xi，j的坐标，并且#pixels指示第n不确定区域315n内所包括的像素xi，j的数量。
然后(步骤248)，第n最终衰减μnf被计算为平均预期信号强度
Figure GDA0002191721710000153
和(在所考虑的示例中八个)被测信号强度ms|a-h之间的(在所考虑的示例中八个)差值的平均值，即：
Figure GDA0002191721710000154
其中，#rcs是UE已测得有用的(即，高于最小阈值的)被测信号强度ms|a-h的无线电通信站(在图1的示例中，即八个无线电通信站110a-h)的数量(在所考虑的示例中为八个)。
在第n位置估计周期的末尾，所述方法对其位置待确定的UE提供第n位置估计，即，第n位置像素xi，j|n，并且还定义考虑了与这种估计相关联的统计误差的第n不确定区域305n(小于前面的不确定区域305至315n-1)。
然后，操作返回到步骤234，以便通过执行进一步的位置估计周期来进一步改善位置估计(即，步骤234至248被迭代)。
如果在与(在所考虑的示例中八个)无线电通信站110a-h相关联的被测信号强度ms|a-h和所估计的位置(即，第n位置像素xi，j|n)周围的(即，在第n不确定区域315n内的)像素xi，j的预期信号强度esi，j|a-h之间没有显著的相关性，则第n最终衰减μnf可以被排除，并且不被用于确定接下来的(n+1)初始衰减。在这种情况下，第(n+1)初始衰减不是基于紧接前面的第n最终衰减μnf(而是仅基于从第一最终衰减μ1f到第(n-1)最终衰减的集合中所包括的最终衰减)，影响第(n+1)步骤的被测信号强度ms|a-h的误差是相互独立的，并且总概率p(xi，j)|tot可以再次通过方程(4)计算得到。
多亏根据本发明的实施例的方法，可以执行无线通信网络内的UE的连续且自改善的定位和跟踪，其考虑了RF信号强度预测工具或路径损失估计用来产生RF信号强度图的模型中未能包括的障碍物所导致的损失的估计；因此，实现了无线通信网络内的UE的定位精度的提升。
根据本发明的实施例的方法适于在每个周期将从选定值开始的衰减值改善到与影响进/出UE的信号的实际衰减项基本上相对应的最终值；因此，即使当被测信号强度受由在时间上变化的和/或在无线电传播工具中不能被成功建模的另外的障碍物引起的衰减的影响时，根据本发明的实施例的方法也特别适于定位和跟踪目的，所述另外的障碍物诸如是车辆(即，当UE在车内时)、根据季节变化的树叶、建筑物的墙壁(当UE在其墙壁损失未知的建筑物内时)、或在建筑物内部操控UE的用户的位置相对于地平面的标高(在一次近似中，该标高可能使信号强度提高)。
本领域技术人员应明白，本发明的实施例不限于地面无线通信网络。在本发明的实施例中，无线通信网络是卫星通信或导航系统，诸如全球导航卫星系统(GNSS)，诸如GPS、Glonass或Galileo。
在这种情况下，获得关于由视野内的GNSS卫星和/或射程内的地面中继天线提供的信号的UE信号强度测量，并且从对应的GNSS信号强度图获得预期信号强度。换句话说，通过使用从GNSS信号强度图获取的信号强度值代替无线电通信站110a-h辐射的无线电信号的预期信号强度作为预期信号强度esi，j|a-h，上面关于用于移动电话的无线通信网络100描述的定位方法可以基本上直接应用于全球导航卫星系统。回头参照方程(1)，在这种情况下，项ms|a-h表示由UE执行的对接收的GNSS信号的度量。
应注意，因为初始GNSS定位比移动电话网络提供的初始定位(即，搜索区域120)更精确，所以损失(即，衰减)估计更精确，并且通过所提出的本发明可实现的定位和跟踪提供比移动电话网络的情况下更好的精度。
特别地，在GNSS定位精度可能降低的场景中，例如在由建筑物引起的阴影和RF信号衍射可能使实际上在视野内的GNSS卫星的数量减少和/或引起电磁场传播延迟(即，影响RF信号的延迟)的城市峡谷场景中，可以通过实现根据本发明的方法和系统来改进采用GNSS信号强度图的UE位置估计的校正精度。

Claims (20)

1.一种识别无线通信网络(100)内的用户设备的位置的方法，所述无线通信网络包括在地理区域上发射无线电信号的至少一个无线电通信站(110a-h)，所述方法包括以下步骤：
a)提供由所述至少一个无线电通信站在多个基本区域单元中的每个基本区域单元(xi，j)上产生的预期无线电信号强度(esi，j|a-h)，所述地理区域被细分在所述多个基本区域单元中；
b)定义(202，218，234)由所述至少一个无线电通信站(110a-h)向位置待识别的用户设备提供的无线电信号所经历的初始衰减(μ1i、μ2i、μn-1i、μni)；
c)获得(204，220，236)向位置待识别的用户设备提供的无线电信号的被测得的无线电信号强度测量(ms|a-h)；
d)基于所述预期无线电信号强度(esi，j|a-h)、所述初始衰减(μ1i、μ2i、μn-1i、μni)以及所述被测得的无线电信号强度测量(ms|a-h)来确定(206、208、210，222、224、226，238、240、242)与位置待识别的用户设备的位置相对应的估计基本区域单元(xi，j|1、xi，j|2、xi，j|(n-1)、xi，j|n)；以及
e)基于所述估计基本区域单元(xi，j|1、xi，j|2、xi，j|n)来计算(216，234，248)最终衰减(μ1f、μ2f、μn-1f、μnf)，
其中，步骤b)-e)被迭代至少两次，步骤b)的每次进一步迭代包括基于先前在至少一次先前的迭代的步骤e)中计算的至少一个最终衰减(μ1f、μ2f、μn-1f、μnf)来定义(218、234)用于所述每次进一步迭代的相应初始衰减(μ1i、μ2i、μn-1i、μni)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤b)的第二次迭代包括将在步骤e)的第一次迭代期间计算的最终衰减(μ1f)定义为初始衰减(μ2i)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述步骤b)的每次进一步迭代包括将先前计算的最终衰减(μ1f、μ2f、μn-1f)的平均值定义为初始衰减(μ2i、μn-1i、μni)。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述步骤b)的每次进一步迭代包括将先前计算的最终衰减(μ1f、μ2f、μn-1f)的至少一部分的平均值定义为初始衰减(μ2i、μn-1i、μni)。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述平均值是加权平均值。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述平均值是加权平均值。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，所述加权平均值包括基于指数递减函数的权重。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤d)包括基于所述用户设备在所述地理区域被细分在其中的所述多个基本区域单元中的位置的概率分布(d1(xi，j)、d2(xi，j)、dn(xi，j))来确定(206、208、210，222、224、226，238、240、242)所述估计基本区域单元(xi，j|1、xi，j|2、xi，j|(n-1)、xi，j|n)。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述步骤d)包括确定所述概率分布(d(xi，j))的标准差(∑1d、∑2d、∑(n-1)d、∑nd)，并且所述方法还包括以下步骤：
f)定义(212、214、216)不确定区域(305、310、315n-1、315n)，所述不确定区域(305、310、315n-1、315n)以所述估计基本区域单元(xi，j|1、xi，j|2、xi，j|(n-1)、xi，j|n)为中心并且具有与所述标准差(∑1d、∑2d、∑(n-1)d、Σnd)相对应的半径。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述步骤d)包括将所述估计基本区域单元(xi，j|1、xi，j|2、xi，j|n-1、xi，j|n)确定(210、226、242)为所述概率分布(d1(xi，j)、d2(xi，j)、dn(xi，j))的最大值(M1d、M2d、M(n-1)d、Mnd)。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述步骤d)包括将所述估计基本区域单元(xi，j|1、xi，j|2、xi，j|n-1、xi，j|n)确定(210、226、242)为在步骤b)-e)的前一次迭代期间计算的不确定区域(305、310、315n-1、315n)或步骤b)-e)的第一次迭代中的初始搜索空间(120)的质心(C1d、C2d、Cnd)。
12.根据权利要求8至11中任一项所述的方法，其中，所述概率分布(d1(xi，j)、d2(xi，j)、dn(xi，j))是基于所述用户设备在所述地理区域被细分在其中的所述多个基本区域单元中的每个基本区域单元(xi，j)内的一组概率的，所述一组概率包括相对于所述至少一个无线电通信站(110a-h)中的每个无线电通信站(110a-h)的概率(p(xi，j)|a-h))。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，如下计算(206、222、238)所述一组概率中的每个概率(p(xi，j)|a-h))：
Figure FDA0002191721700000031
其中，esi，j|a-h是所述多个基本区域单元中的各基本区域单元(xi，j)中的预期无线电信号强度，σi，j|a-h是与所述多个基本区域单元中的各基本区域单元(xi，j)中的所述预期无线电信号强度相关联的统计误差的标准差，ms|a-h是被测得的无线电信号强度测量，μni是第n次迭代的初始衰减。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述一组概率中的每个概率(p(xi，j)|a-h)在被用作所述概率分布(d1(xi，j)、d2(xi，j)、dn(xi，j))的基之前被规范化为对应的规范化概率(pnorm(xi，j)|a-h)。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述概率分布(d1(xi，j)、d2(xi，j)、dn(xi，j))由一组总概率(p(xi，j)|tot)定义，其中每个总概率(p(xi，j)|tot)被计算(208、224、240)为与所述多个基本区域单元中的同一基本区域单元(xi，j)相关联的规范化概率(pnorm(xi，j)|a-h)的乘积。
16.根据权利要求9-11中任一项所述的方法，还包括以下步骤：
g)按照所述不确定区域(305、310、315n-1、315n)中所包括的每个基本区域单元(xi，j)的预期无线电信号强度(esi，j|a-h)的平均值来计算(214、230、246)平均预期无线电信号强度
Figure FDA0002191721700000042
并且
其中，所述步骤e)包括将所述最终衰减(μ1f、μ2f、μn-1f、μnf)计算为所述平均预期无线电信号强度
Figure FDA0002191721700000041
和所述被测得的无线电信号强度测量(ms|a-h)之间的差值的平均值。
17.一种无线通信网络(100)，包括在地理区域上发射无线电信号的多个无线电通信站(110a-h)，适于实现根据前述权利要求1-16中任一项所述的方法。
18.根据权利要求17所述的无线通信网络(100)，其中，所述无线通信网络(100)是移动电话网络。
19.根据权利要求17所述的无线通信网络(100)，其中，所述无线通信网络(100)是全球导航卫星系统网络。
20.一种存储有可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述可执行指令适于实现根据前述权利要求1-16中任一项所述的方法。
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