CN108024328A - 一种无线定位方法、装置及基站 - Google Patents

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CN108024328A CN201610978947.9A CN201610978947A CN108024328A CN 108024328 A CN108024328 A CN 108024328A CN 201610978947 A CN201610978947 A CN 201610978947A CN 108024328 A CN108024328 A CN 108024328A
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Abstract

本发明实施例提供一种无线定位方法、装置及基站，该无线定位方法包括获取目标终端的无线特征参数；将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外；当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对目标终端进行定位；当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对目标终端进行定位；采用上述方案，先区分出目标终端是位于室内还是位于室外，当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法进行定位，当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法进行定位，针对具体覆盖范围的目标终端采用有针对性的无线定位算法，提高了不同覆盖范围内的目标终端定位精度，且上述方案易于实施。

Description

一种无线定位方法、装置及基站
技术领域
本发明涉及无线通讯领域，尤其涉及一种无线定位方法、装置及基站。
背景技术
现有无线定位技术包括GPS(Global Positioning System，全球定位系统)定位技术、指纹定位技术等；其中，GPS定位技术缺点在于GSP的定位覆盖有限，室内终端可见的卫星较少，因此GPS很难针对室内终端进行有效定位；指纹定位技术主要根据不同位置发出的信道特征参数建立数据库，通过将实际接收信号与特征库进行比对实现移动终端定位，该定位技术由于有丰富的先验特征参数，因此对室内覆盖和室外覆盖的定位都非常有效，但是该定位技术最大的缺点是不易实施，主要表现在两方面：1)需要采集尽可能全的覆盖区域从而提取信号特征参数，定位精度依赖于数据库的大小；2)数据库要定期更新，一旦外界环境发生变化(比如雷电暴雨，高大建筑物出现等)就会影响到该区域的数据参数特征。由于外界环境改变的不可控性，因此无线指纹技术的定位很难实施。
针对上述问题，提出一种便于实施的针对室内终端、室外终端均能进行准确无线定位的方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例主要解决的技术问题是，提供一种无线定位方法、装置及基站，解决现有无线定位方式对室内终端、室外终端定位不准确、不便于实施的问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种无线定位方法，包括：
获取目标终端的无线特征参数；
将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外；
当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对目标终端进行定位；
当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对目标终端进行定位。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种无线定位装置，包括：
获取模块，用于获取目标终端的无线特征参数；
判断模块，用于将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外；
定位模块，用于当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对目标终端进行定位；当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对目标终端进行定位。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基站，包括：基站本体以及上述的无线定位装置。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于执行上述的无线定位方法。
本发明的有益效果是：
根据本发明实施例提供的一种无线定位方法、装置及基站，该无线定位方法包括获取目标终端的无线特征参数；将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外；当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对目标终端进行定位；当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对目标终端进行定位；采用上述方案，先区分出目标终端是位于室内还是位于室外，当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法进行定位，当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法进行定位，针对具体覆盖范围的目标终端采用有针对性的无线定位算法，提高了不同覆盖范围内的目标终端定位精度，且上述方案易于实施。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种无线定位方法的流程图；
图2为本发明各个实施例提供的一种室内覆盖的无线环境的示意图；
图3为本发明各个实施例提供的一种室内无线信道的多径特征参数获取的结果的示意图；
图4为本发明各个实施例提供的一种室外覆盖的无线环境的示意图；
图5为本发明各个实施例提供的一种室外无线信道的多径特征参数获取的结果的示意图；
图6为本发明实施例二提供的一种无线定位装置的示意图；
图7为本发明实施例三提供的一种基站的示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明实施例作进一步详细说明。
实施例一
本实施例提供一种无线定位方法，参见图1，图1为本实施例提供的一种无线定位方法的流程图，该无线定位方法包括以下步骤：
S101：获取目标终端的无线特征参数。
目标终端可能位于室内，也可能位于室外，目标终端位于室内时的无线特征参数与位于室外时的无线特征参数存在差别。
其中，无线信道的多径特征参数是区分目标终端位于室内还是室外的一个重要参数之一。
例如如图2所示，室内的分布场景为走廊覆盖，位于室内的目标终端处于基站天线的远端；基站采集目标终端的无线信道数据，即针对室内无线信道环境采集无线信道数据；室内无线信道的多径特征参数获取的结果如图3所示。
如图4所示，室外的分布场景为城区覆盖，位于室外的目标终端处于运动状态，目标终端周围的建筑物、树木等散射体较多；基站采集目标终端的无线信道数据，即针对室外无线信道环境采集无线信道数据；室外无线信道的多径特征参数获取的结果如图5所示。
从获取的结果可知，目标终端位于室外时，其多径分量丰富，多径时延扩展较大；目标终端位于室内时，室内环境的多径分布比较复杂，由于室内传播空间有限，多径杂散但是相对集中，多径分量不够丰富，室内更多的体现出功率大的径分量或直射径分量，多径时延扩展较小。因此将与多径分量相关的参数(例如多径时延扩展、抽头最大功率点位置、最大时延等)作为区分目标终端是位于室内还是位于室外的一个关键的无线特征参数。
实际环境中单纯利用无线信道的多径特征参数比较难区分室外和室内，因此需要综合利用其它特征(例如无线信号单位距离的衰落特征参数)进行室内和室外的判决。
本实施例优选结合无线信道的多径特征参数与无线信号单位距离的衰落特征参数综合判决的方式。即无线特征参数包括：无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
获取目标终端的无线特征参数包括：获取目标终端的无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
无线信道的多径特征参数包括：多径时延信息、多径功率信息。
多径时延信息包括：多径时延扩展、多径时延分布。
多径功率信息包括：多径功率扩展、多径功率分布。
从多径时延分布中可以得出最大时延、多径抽头个数等参数。
从多径时延扩展中可以得出多径抽头个数等参数。
从多径功率分布中可以得出抽头最大功率点位置等参数。
无线特征参数还可以包括信号强度。
获取目标终端的无线信道的多径特征参数包括以下4个步骤：
S11：采集目标终端的无线信道数据；
S12：对无线信道数据进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
以LTE 20M带宽为例，分配满带宽或部分带宽的测量导频信号用于进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
例如频域信道估计为H(k)，k为测量导频个数，经过傅里叶逆变换得到无线信道的时域检测序列h(n)，该检测序列包含了无线信道的时域多径信息、噪声干扰信息；
S13：按照第二预设规则从检测序列中分离目标多径信息和噪声干扰信息；
其中，上述S13包括：
对检测序列进行时域平滑降噪；
假设无线信道的多径特征在某个周期T内是时不变的，对该周期内的所有测量导频信号上获取的频域响应做平滑处理，减少噪声对多径检测的影响。对于干扰，可以通过基站控制在测量导频位置上不发其他业务或控制信号，从而实现无干扰测量；
根据时域信道的多径延迟功率分布特征，对进行时域平滑降噪后的检测序列进行分段；
按照第一预设算法分离每段检测序列中的多径信息和噪声干扰信息；
优选的，将分离后的检测序列分为强功率的多径集中区域，弱功率的多径检测区域，极弱径的检测区域和噪声集中区域；
第一预设算法可以包括卡方检测算法，采用卡方检测算法作为多径信息和噪声干扰信息的判决算法；
对每段检测序列中的多径信息进行整合，得到目标多径信息。
S14：从目标多径信息中获取无线信道的多径特征参数。
可以从目标多径信息中获取多径时延扩展、多径抽头个数、抽头最大功率点位置等参数。
上述4个步骤可以由LTE基站执行，可以利用LTE系统固有的频域信道估计过程产生的频域信道数据进行无线特征参数的获取，获取到无线信道的多径特征参数，即由LTE基站采集目标终端的无线信道数据，对无线信道数据进行频域信道估计，分离出目标多径信息和噪声干扰信息，并从目标多径信息中获取无线信道的多径特征参数。
在利用LTE系统固有的频域信道估计过程产生的频域信道数据进行无线特征参数的获取时，获取的无线特征参数除了包括无线信道的多径特征参数之外，还可以获取到无线信号单位距离的衰落特征参数。
S102：将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外。
上述S102包括：
将无线信道的多径特征参数及其所占权重、以及无线信号单位距离的衰落特征参数及其所占权重，按照第二预设算法计算出判决因子；
将判决因子与预设阈值进行比较；
当判决因子大于等于预设阈值时，判断为目标终端位于室外；
当判决因子小于预设阈值时，判断为目标终端位于室内。
例如获取的无线特征参数为多径时延扩展στ和无线信号单位距离的衰落特征λpl，判决因子φ可以表示为φ＝f(k1στ,k2λpl)，其中，k1为多径时延扩展στ所占的权重，k2为无线信号单位距离的衰落特征λpl所占的权重，预设阈值为thr，当φ≥thr时判断为目标终端位于室外，φ＜thr时判断为目标终端位于室内。
S103：当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对目标终端进行定位；当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对目标终端进行定位。
第一无线定位算法包括WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)定位算法、蓝牙定位算法；第二无线定位算法包括GPS定位算法、AOA(Angle of Arrival,到达角度测距)定位算法。
同时第一无线定位算法和第二无线定位算法的选择也要考虑定位的实际用途，例如为了提供高精度的用户定位，那么室外定位就可以选择GPS定位算法，如果为了获取相关数据，就可以采用基于网络的三角定位算法。
以提供定位精度为例，当目标终端位于室内时，优选采用WiFi定位算法对目标终端进行定位，WiFi定位算法的总精度很高，其中网络节点的自身定位是应用的基础与前提；当目标终端位于室外时，优选采用GPS定位算法对目标终端进行定位。
通过本实施例的实施，先区分出目标终端是位于室内还是位于室外，当目标终端位于室内时，采用WiFi定位算法或蓝牙定位算法进行定位，当目标终端位于室外时，采用GPS定位算法或AOA定位算法进行定位，针对具体覆盖范围的目标终端采用有针对性的无线定位算法，提高了不同覆盖范围内的目标终端定位精度，且本实施例的方案易于实施，通过本实施例的方案还可以获取移动通信网络运行、维护和管理的辅助数据，预测用户业务负载的区域分布，实现网络优化。
实施例二
本实施例提供一种无线定位装置，参见图6，图6为本实施例提供的一种无线定位装置的示意图，该无线定位装置包括：获取模块601、判断模块602、定位模块603，其中，
获取模块601，用于获取目标终端的无线特征参数。
目标终端可能位于室内，也可能位于室外，目标终端位于室内时的无线特征参数与位于室外时的无线特征参数存在差别。
其中，无线信道的多径特征参数是区分目标终端位于室内还是室外的一个重要参数之一。
例如如图2所示，室内的分布场景为走廊覆盖，位于室内的目标终端处于基站天线的远端；基站采集目标终端的无线信道数据，即针对室内无线信道环境采集无线信道数据；室内无线信道的多径特征参数获取的结果如图3所示。
如图4所示，室外的分布场景为城区覆盖，位于室外的目标终端处于运动状态，目标终端周围的建筑物、树木等散射体较多；基站采集目标终端的无线信道数据，即针对室外无线信道环境采集无线信道数据；室外无线信道的多径特征参数获取的结果如图5所示。
从获取的结果可知，目标终端位于室外时，其多径分量丰富，多径时延扩展较大；目标终端位于室内时，室内环境的多径分布比较复杂，由于室内传播空间有限，多径杂散但是相对集中，多径分量不够丰富，室内更多的体现出功率大的径分量或直射径分量，多径时延扩展较小。因此将与多径分量相关的参数(例如多径时延扩展、抽头最大功率点位置、最大时延等)作为区分目标终端是位于室内还是位于室外的一个关键的无线特征参数。
实际环境中单纯利用无线信道的多径特征参数比较难区分室外和室内，因此需要综合利用其它特征(例如无线信号单位距离的衰落特征参数)进行室内和室外的判决。
本实施例优选结合无线信道的多径特征参数与无线信号单位距离的衰落特征参数综合判决的方式。即无线特征参数包括：无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
获取模块601用于获取目标终端的无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
无线信道的多径特征参数包括：多径时延信息、多径功率信息。
多径时延信息包括：多径时延扩展、多径时延分布。
多径功率信息包括：多径功率扩展、多径功率分布。
从多径时延分布中可以得出最大时延、多径抽头个数等参数。
从多径时延扩展中可以得出多径抽头个数等参数。
从多径功率分布中可以得出抽头最大功率点位置等参数。
无线特征参数还可以包括信号强度。
获取模块601包括：采集子模块6011、处理子模块6012、第一分离子模块6013、获取子模块6014，其中，
采集子模块6011，用于采集目标终端的无线信道数据；
处理子模块6012，用于对无线信道数据进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
以LTE 20M带宽为例，分配满带宽或部分带宽的测量导频信号用于进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
例如频域信道估计为H(k)，k为测量导频个数，经过傅里叶逆变换得到无线信道的时域检测序列h(n)，该检测序列包含了无线信道的时域多径信息、噪声干扰信息；
第一分离子模块6013，用于按照第二预设规则从检测序列中分离目标多径信息和噪声干扰信息；
第一分离子模块6013包括：时域平滑降噪子模块60131、分段子模块60132、第二分离子模块60133、整合子模块60134，其中，
时域平滑降噪子模块60131，用于对检测序列进行时域平滑降噪；
假设无线信道的多径特征在某个周期T内是时不变的，对该周期内的所有测量导频信号上获取的频域响应做平滑处理，减少噪声对多径检测的影响。对于干扰，可以通过基站控制在测量导频位置上不发其他业务或控制信号，从而实现无干扰测量；
分段子模块60132，用于根据时域信道的多径延迟功率分布特征，对进行时域平滑降噪后的检测序列进行分段；
第二分离子模块60133，用于按照第一预设算法分离每段检测序列中的多径信息和噪声干扰信息；
优选的，将分离后的检测序列分为强功率的多径集中区域，弱功率的多径检测区域，极弱径的检测区域和噪声集中区域；
第一预设算法可以包括卡方检测算法，采用卡方检测算法作为多径信息和噪声干扰信息的判决算法；
整合子模块60134，用于对每段检测序列中的多径信息进行整合，得到目标多径信息。
获取子模块6014，用于从目标多径信息中获取无线信道的多径特征参数。
可以从目标多径信息中获取多径时延扩展、多径抽头个数、抽头最大功率点位置等参数。
可以利用LTE系统固有的频域信道估计过程产生的频域信道数据进行无线特征参数的获取，获取到无线信道的多径特征参数。
在利用LTE系统固有的频域信道估计过程产生的频域信道数据进行无线特征参数的获取时，获取的无线特征参数除了包括无线信道的多径特征参数之外，还可以获取到无线信号单位距离的衰落特征参数。
判断模块602，用于将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外；
判断模块602包括：计算子模块6021、比较子模块6022、判断子模块6023，其中，
计算子模块6021，用于将无线信道的多径特征参数及其所占权重、以及无线信号单位距离的衰落特征参数及其所占权重，按照第二预设算法计算出判决因子；
比较子模块6022，用于将判决因子与预设阈值进行比较；
判断子模块6023，用于当判决因子大于等于预设阈值时，判断为目标终端位于室外；当判决因子小于预设阈值时，判断为目标终端位于室内。
例如获取的无线特征参数为多径时延扩展στ和无线信号单位距离的衰落特征λpl，判决因子φ可以表示为φ＝f(k1στ,k2λpl)，其中，k1为多径时延扩展στ所占的权重，k2为无线信号单位距离的衰落特征λpl所占的权重，预设阈值为thr，当φ≥thr时判断为目标终端位于室外，φ＜thr时判断为目标终端位于室内。
定位模块603，用于当目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对目标终端进行定位；当目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对目标终端进行定位。
第一无线定位算法包括WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)定位算法、蓝牙定位算法；第二无线定位算法包括GPS定位算法、AOA(Angle of Arrival,到达角度测距)定位算法。
同时第一无线定位算法和第二无线定位算法的选择也要考虑定位的实际用途，例如为了提供高精度的用户定位，那么室外定位就可以选择GPS定位算法，如果为了获取相关数据，就可以采用基于网络的三角定位算法。
以提供定位精度为例，当目标终端位于室内时，优选采用WiFi定位算法对目标终端进行定位，WiFi定位算法的总精度很高，其中网络节点的自身定位是应用的基础与前提；当目标终端位于室外时，优选采用GPS定位算法对目标终端进行定位。
通过本实施例的实施，先区分出目标终端是位于室内还是位于室外，当目标终端位于室内时，采用WiFi定位算法或蓝牙定位算法进行定位，当目标终端位于室外时，采用GPS定位算法或AOA定位算法进行定位，针对具体覆盖范围的目标终端采用有针对性的无线定位算法，提高了不同覆盖范围内的目标终端定位精度，且本实施例的方案易于实施，通过本实施例的方案还可以获取移动通信网络运行、维护和管理的辅助数据，预测用户业务负载的区域分布，实现网络优化。
实施例三
本实施例提供一种基站，参见图7，图7为本实施例提供的一种基站的示意图，该基站包括：基站本体701以及实施例二中的无线定位装置702。
无线定位装置702可以在不增加基站开发成本的条件下有效的嵌入现有LTE系统，利用LTE系统固有的频域信道估计过程产生的频域信道数据进行无线特征参数的获取。
无线定位装置702获取目标终端的无线特征参数。
目标终端可能位于室内，也可能位于室外，目标终端位于室内时的无线特征参数与位于室外时的无线特征参数存在差别。
其中，无线信道的多径特征参数是区分目标终端位于室内还是室外的一个重要参数之一。
例如如图2所示，室内的分布场景为走廊覆盖，位于室内的目标终端处于基站天线的远端；基站采集目标终端的无线信道数据，即针对室内无线信道环境采集无线信道数据；室内无线信道的多径特征参数获取的结果如图3所示。
如图4所示，室外的分布场景为城区覆盖，位于室外的目标终端处于运动状态，目标终端周围的建筑物、树木等散射体较多；基站采集目标终端的无线信道数据，即针对室外无线信道环境采集无线信道数据；室外无线信道的多径特征参数获取的结果如图5所示。
从获取的结果可知，目标终端位于室外时，其多径分量丰富，多径时延扩展较大；目标终端位于室内时，室内环境的多径分布比较复杂，由于室内传播空间有限，多径杂散但是相对集中，多径分量不够丰富，室内更多的体现出功率大的径分量或直射径分量，多径时延扩展较小。因此将与多径分量相关的参数(例如多径时延扩展、抽头最大功率点位置、最大时延等)作为区分目标终端是位于室内还是位于室外的一个关键的无线特征参数。
实际环境中单纯利用无线信道的多径特征参数比较难区分室外和室内，因此需要综合利用其它特征(例如无线信号单位距离的衰落特征参数)进行室内和室外的判决。
本实施例优选结合无线信道的多径特征参数与无线信号单位距离的衰落特征参数综合判决的方式。即无线特征参数包括：无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
获取目标终端的无线特征参数包括：获取目标终端的无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
无线信道的多径特征参数包括：多径时延信息、多径功率信息。
多径时延信息包括：多径时延扩展、多径时延分布。
多径功率信息包括：多径功率扩展、多径功率分布。
从多径时延分布中可以得出最大时延、多径抽头个数等参数。
从多径时延扩展中可以得出多径抽头个数等参数。
从多径功率分布中可以得出抽头最大功率点位置等参数。
无线特征参数还可以包括信号强度。
无线定位装置702获取目标终端的无线信道的多径特征参数包括：
无线定位装置702采集目标终端的无线信道数据；
无线定位装置702对无线信道数据进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
以LTE 20M带宽为例，分配满带宽或部分带宽的测量导频信号用于进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
例如频域信道估计为H(k)，k为测量导频个数，经过傅里叶逆变换得到无线信道的时域检测序列h(n)，该检测序列包含了无线信道的时域多径信息、噪声干扰信息；
无线定位装置702按照第二预设规则从检测序列中分离目标多径信息和噪声干扰信息；
其中，无线定位装置702按照第二预设规则从检测序列中分离目标多径信息和噪声干扰信息包括：
无线定位装置702对检测序列进行时域平滑降噪；
假设无线信道的多径特征在某个周期T内是时不变的，对该周期内的所有测量导频信号上获取的频域响应做平滑处理，减少噪声对多径检测的影响。对于干扰，可以通过基站控制在测量导频位置上不发其他业务或控制信号，从而实现无干扰测量；
无线定位装置702根据时域信道的多径延迟功率分布特征，对进行时域平滑降噪后的检测序列进行分段；
无线定位装置702按照第一预设算法分离每段检测序列中的多径信息和噪声干扰信息；
优选的，将分离后的检测序列分为强功率的多径集中区域，弱功率的多径检测区域，极弱径的检测区域和噪声集中区域；
第一预设算法可以包括卡方检测算法，采用卡方检测算法作为多径信息和噪声干扰信息的判决算法；
对每段检测序列中的多径信息进行整合，得到目标多径信息；
无线定位装置702从目标多径信息中获取无线信道的多径特征参数。
可以从目标多径信息中获取多径时延扩展、多径抽头个数、抽头最大功率点位置等参数。
无线定位装置702可以利用LTE系统固有的频域信道估计过程产生的频域信道数据进行无线特征参数的获取，获取到无线信道的多径特征参数。
在利用LTE系统固有的频域信道估计过程产生的频域信道数据进行无线特征参数的获取时，获取的无线特征参数除了包括无线信道的多径特征参数之外，还可以获取到无线信号单位距离的衰落特征参数。
无线定位装置702将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外。
无线定位装置702将无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断目标终端位于室内或室外包括：
无线定位装置702将无线信道的多径特征参数及其所占权重、以及无线信号单位距离的衰落特征参数及其所占权重，按照第二预设算法计算出判决因子；
无线定位装置702将判决因子与预设阈值进行比较；
当判决因子大于等于预设阈值时，无线定位装置702判断为目标终端位于室外；
当判决因子小于预设阈值时，无线定位装置702判断为目标终端位于室内。
例如获取的无线特征参数为多径时延扩展στ和无线信号单位距离的衰落特征λpl，判决因子φ可以表示为φ＝f(k1στ,k2λpl)，其中，k1为多径时延扩展στ所占的权重，k2为无线信号单位距离的衰落特征λpl所占的权重，预设阈值为thr，当φ≥thr时判断为目标终端位于室外，φ＜thr时判断为目标终端位于室内。
当目标终端位于室内时，无线定位装置702采用第一无线定位算法对目标终端进行定位；当目标终端位于室外时，无线定位装置702采用第二无线定位算法对目标终端进行定位。
第一无线定位算法包括WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)定位算法、蓝牙定位算法；第二无线定位算法包括GPS定位算法、AOA(Angle of Arrival,到达角度测距)定位算法。
同时第一无线定位算法和第二无线定位算法的选择也要考虑定位的实际用途，例如为了提供高精度的用户定位，那么室外定位就可以选择GPS定位算法，如果为了获取相关数据，就可以采用基于网络的三角定位算法。
以提供定位精度为例，当目标终端位于室内时，优选采用WiFi定位算法对目标终端进行定位，WiFi定位算法的总精度很高，其中网络节点的自身定位是应用的基础与前提；当目标终端位于室外时，优选采用GPS定位算法对目标终端进行定位。
通过本实施例的实施，先区分出目标终端是位于室内还是位于室外，当目标终端位于室内时，采用WiFi定位算法或蓝牙定位算法进行定位，当目标终端位于室外时，采用GPS定位算法或AOA定位算法进行定位，针对具体覆盖范围的目标终端采用有针对性的无线定位算法，提高了不同覆盖范围内的目标终端定位精度，且本实施例的方案易于实施，通过本实施例的方案还可以获取移动通信网络运行、维护和管理的辅助数据，预测用户业务负载的区域分布，实现网络优化。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明实施例所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种无线定位方法，包括：
获取目标终端的无线特征参数；
将所述无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断所述目标终端位于室内或室外；
当所述目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对所述目标终端进行定位；
当所述目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对所述目标终端进行定位。
2.如权利要求1所述的无线定位方法，其特征在于，所述获取目标终端的无线特征参数包括：获取目标终端的无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
3.如权利要求2所述的无线定位方法，其特征在于，所述获取目标终端的无线信道的多径特征参数包括：
采集目标终端的无线信道数据；
对所述无线信道数据进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
按照第二预设规则从所述检测序列中分离目标多径信息和噪声干扰信息；
从所述目标多径信息中获取所述无线信道的多径特征参数。
4.如权利要求3所述的无线定位方法，其特征在于，所述按照第二预设规则从所述检测序列中分离目标多径信息和噪声干扰信息包括：
对所述检测序列进行时域平滑降噪；
根据时域信道的多径延迟功率分布特征，对所述进行时域平滑降噪后的检测序列进行分段；
按照第一预设算法分离每段检测序列中的多径信息和噪声干扰信息；
对所述每段检测序列中的多径信息进行整合，得到所述目标多径信息。
5.如权利要求2所述的无线定位方法，其特征在于，所述将所述无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断所述目标终端位于室内或室外包括：
将所述无线信道的多径特征参数及其所占权重、以及所述无线信号单位距离的衰落特征参数及其所占权重，按照第二预设算法计算出判决因子；
将所述判决因子与所述预设阈值进行比较；
当所述判决因子大于等于所述预设阈值时，判断为所述目标终端位于室外；
当所述判决因子小于所述预设阈值时，判断为所述目标终端位于室内。
6.如权利要求1至5任一项所述的无线定位方法，其特征在于，所述第一无线定位算法包括无线保真定位算法、蓝牙定位算法；所述第二无线定位算法包括全球定位系统定位算法、到达角度测距定位算法。
7.一种无线定位装置，包括：
获取模块，用于获取目标终端的无线特征参数；
判断模块，用于将所述无线特征参数按照第一预设规则与预设阈值进行比较，并根据比较结果判断所述目标终端位于室内或室外；
定位模块，用于当所述目标终端位于室内时，采用第一无线定位算法对所述目标终端进行定位；当所述目标终端位于室外时，采用第二无线定位算法对所述目标终端进行定位。
8.如权利要求7所述的无线定位装置，其特征在于，所述获取模块用于获取目标终端的无线信道的多径特征参数和无线信号单位距离的衰落特征参数。
9.如权利要求8所述的无线定位装置，其特征在于，所述获取模块包括：
采集子模块，用于采集目标终端的无线信道数据；
处理子模块，用于对所述无线信道数据进行频域信道估计，将得到的频域信道响应经过傅里叶逆变换到时域冲激响应的检测序列；
第一分离子模块，用于按照第二预设规则从所述检测序列中分离目标多径信息和噪声干扰信息；
获取子模块，用于从所述目标多径信息中获取所述无线信道的多径特征参数。
10.如权利要求9所述的无线定位装置，其特征在于，所述第一分离子模块包括：
时域平滑降噪子模块，用于对所述检测序列进行时域平滑降噪；
分段子模块，用于根据时域信道的多径延迟功率分布特征，对所述进行时域平滑降噪后的检测序列进行分段；
第二分离子模块，用于按照第一预设算法分离每段检测序列中的多径信息和噪声干扰信息；
整合子模块，用于对所述每段检测序列中的多径信息进行整合，得到所述目标多径信息。
11.如权利要求8所述的无线定位装置，其特征在于，所述判断模块包括：
计算子模块，用于将所述无线信道的多径特征参数及其所占权重、以及所述无线信号单位距离的衰落特征参数及其所占权重，按照第二预设算法计算出判决因子；
比较子模块，用于将所述判决因子与所述预设阈值进行比较；
判断子模块，用于当所述判决因子大于等于所述预设阈值时，判断为所述目标终端位于室外；当所述判决因子小于所述预设阈值时，判断为所述目标终端位于室内。
12.如权利要求7至11任一项所述的无线定位装置，其特征在于，所述第一无线定位算法包括无线保真定位算法、蓝牙定位算法；所述第二无线定位算法包括全球定位系统定位算法、到达角度测距定位算法。
13.一种基站，包括：基站本体以及如权利要求7至12任一项所述的无线定位装置。
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