CN109714699B - 定位方法及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明适用于通信技术领域，提供了一种定位方法及终端设备。该方法包括：获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标；根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标；根据所述预测位置坐标确定预测区域，从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标；获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值；根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。本发明能够减小标签的定位误差，提高对标签的定位精度。

Description

定位方法及终端设备

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种定位方法及终端设备。

背景技术

无线定位技术是一种利用基于无线技术的电子标签，对特定目标的位置进行定位的技术。电子标签可以是固定于定位目标上能够进行WiFi通信、蓝牙通信或ZigBee通信等无线通信的电子装置，也可以是手机、机器人等移动设备上的无线通信模块。此外，也可以将移动设备整体看作电子标签。无线定位技术通过无线通信信号对电子标签与附近的固定基站进行测距，根据基站坐标和测距值计算出移动标签的位置，从而实现对特定目标的定位。

无线定位技术可以按定位参数测量方式不同进行分类，可分为对无线信号传输时间的测量来定位的传输时间定位法(TOA，Time Of Arrival)、对信号来源角度测量进行定位的角度测量法和对信号强度测量来进行定位的信号强度测量发等。

最小二乘法是无线定位系统位置计算的最常见方法。然而在所有参与计算的基站近似处于同一条直线的时候，使用最小二乘法计算出的标签的位置误差很大，而基站通常设于定位场景的边缘区域，这样在定位场景中的一些边缘区域难以实现对标签的有效定位。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种定位方法及终端设备，以解决目前当参与定位计算的基站近似处于同一条直线时，定位出的标签位置误差较大的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种定位方法，包括：

获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标；

根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标；

根据所述预测位置坐标确定预测区域，从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标；

获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值；

根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

本发明实施例的第二方面提供了一种定位装置，包括：

第一获取模块，用于获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标；

预测模块，用于根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标；

选取模块，用于根据所述预测位置坐标确定预测区域，从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标；

第二获取模块，用于获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值；

计算模块，用于根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

本发明实施例的第三方面提供了一种定位终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中的定位方法。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中的定位方法。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：利用粒子法对标签进行定位，根据预测位置坐标确定预测区域，能够使选取粒子的区域包含标签的真实坐标的概率增大，避免区域中的粒子坐标与标签的真实坐标存在较大误差的情况；根据各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值对粒子坐标进行选择，能够保证获取到的粒子坐标为与标签的真实坐标最接近的粒子坐标，从而减小标签定位的误差。本发明实施例能够提高标签定位的精度，并且不用求解复杂的方程组，能够减小定位的运算量，提高定位的速度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的定位方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的定位方法中计算当前帧标签的预测位置坐标的实现流程图；

图3是本发明实施例提供的定位方法中确定预测区域的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的定位方法中获取粒子坐标的实现流程图；

图5是本发明实施例提供的定位装置的示意图；

图6是本发明实施例提供的定位终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1为本发明实施例提供的定位方法的实现流程图，详述如下：

在S101中，获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标。

在本实施例中，终端设备可以按照预设频率对标签进行定位。例如终端设备可以以每秒10帧的频率对标签进行定位，此时每隔0.1秒终端设备会根据获取到的数据进行一次定位，计算得到该帧的标签位置坐标。由于标签可能处于运动状态或静止状态，不同帧定位出的标签的位置坐标可能相同，也可能不同。

当前帧为终端设备正在进行标签定位的数据帧。预设帧数可以根据实际需求进行设定，例如预设帧数可以为3、4等。获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标可以是获取当前帧之前相邻的预设帧数的标签位置坐标。例如，若当前帧为第10帧，预设帧数为3，则可以获取之前定位出的第7帧、第8帧和第9帧的标签位置坐标；若预设帧数为4，则可以获取之前定位出的第6帧、第7帧、第8帧和第9帧的标签位置坐标。

当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标可以是通过本实施例中的定位方法定位出的标签位置坐标，也可以是通过常用的无线定位方法定位出的标签位置坐标。其中，常用的无线定位方法可以是三角质心法、最小二乘法等，在此不作限定。

在S102中，根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标。

在本实施例中，预测位置坐标为标签可能的位置坐标。终端设备可以根据当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标来预测当前帧标签的可能的位置坐标，以便于后续将计算出的预测位置坐标参与到当前帧标签的定位计算中。

作为本发明的一个实施例，如图2所示，S102可以包括：

在S201中，根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算标签的移动速度。

在本实施例中，每帧之间的间隔时间较短，例如每秒10帧的频率进行标签定位，则每帧之间的间隔时间为0.1秒；每秒20帧的频率进行标签定位，则每帧之间的间隔时间为0.02秒。因此可以将标签在空间中的运动近似看作匀速运动。通过预设帧数的标签位置坐标以及两帧之间的间隔时间，可以计算出标签的移动速度。

例如，可以根据前后相邻两帧的标签位置坐标求出两帧间隔时间内标签的移动距离，结合间隔时间可以求出间隔时间内标签的移动速度。将根据预设帧数的标签位置坐标求出的多个间隔时间内标签的移动速度取平均，可以得到标签的平均移动速度，将该平均移动速度作为标签的移动速度。

在S202中，根据上一帧标签的位置坐标和所述移动速度计算当前帧标签的预测位置坐标。

在本实施例中，根据标签的移动速度和当前帧与上一帧之间的时间间隔可以求出标签的移动距离。根据获取到的预设帧数的标签位置坐标可以估计出标签的移动方向。根据上一帧标签的位置坐标、标签的移动距离和标签的移动方向可以计算出当前帧标签的预测位置坐标。

本实施例通过预设帧数的标签位置坐标求出标签的移动速度，根据上一帧的标签位置坐标和移动速度预测出当前帧的预测位置坐标。该预测方法计算的数据量小，可以实现快速预测，从而提高标签定位的速度，并且可以通过增加每秒的帧数来提高预测的准确度，便于在速度和精准度之间灵活调节。

作为本发明的另一实施例，S102可以包括：

根据卡尔曼滤波算法和获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标。

在本实施例中，卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。卡尔曼滤波算法是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。

因此，卡尔曼滤波算法可以用来根据预设帧数的标签位置坐标预测出当前帧标签的预测位置坐标。由于卡尔曼滤波算法以最小均方误差为估计的最佳准则，通过卡尔曼滤波算法预测出当前帧的标签的预测位置坐标，预测的准确度较高。

在S103中，根据所述预测位置坐标确定预测区域，从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标。

在本实施例中，若是对标签进行二维定位，则预测区域为二维区域，例如预测区域的形状可以为圆形、椭圆形、矩形或其他形状；若是对标签进行三维定位，则预测区域为三维空间区域，例如预测区域可以为球体、椭球体、正方体、长方体或其他立体形状。预测区域的形状可以根据标签的运动模型确定，或者根据定位的误差范围确定。

粒子坐标为从预测区域选取的位置坐标。从预测区域中选取预设个数的粒子坐标，可以是从预测区域中随机选取预设个数的粒子坐标，例如根据随机函数从预测区域中随机选取预设个数的粒子坐标；也可以是按照预设规则从预测区域中选取预设个数的粒子坐标，例如预设规则可以是按照预设行距和预设列距从预设区域中选取阵列式的预设个数的粒子坐标；预设规则也可以是以预测位置坐标为中心，从距离中心越近的区域选取的粒子坐标个数越多，从距离中心越远的区域选取的粒子坐标个数越少。预设规则还可以是其他规则，在此不作限定。

预设个数可以根据预测区域的大小或者标签定位的精度进行设定，例如预设个数可以为50个、100个、200个等。在预测区域的大小确定的情况下，预设个数的值越大，对标签的定位精度就越高。

作为本发明的一个实施例，如图3所示，S103可以包括：

在S301中，根据定位参数计算距离阈值；所述定位参数包括标签的移动速度和两帧定位的间隔时间。

在本实施例中，标签的移动速度可以是标签的最大移动速度，或者预设时间段内标签的平均移动速度等，也可以是根据当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标预测出的标签的移动速度。距离阈值可以通过将标签的移动速度和两帧定位的间隔时间相乘得到。

可选的，定位参数可以包括但不限于测距误差、标签的移动速度和两帧定位的间隔时间。其中，测距误差为测距基站对标签进行测距时存在的误差。距离阈值可以通过将标签的移动速度乘以两帧定位的间隔时间，再加上测距误差计算得到，也可以将标签的移动速度乘以两帧定位的间隔时间，再加上测距误差后，再乘以预设权重系数计算得到。其中，预设权重系数可以为大于1的预设值，例如1.5、1.8或2等。通过预设权重系数使距离阈值留有一定的余量，避免由于距离阈值过小使预测区域不包含标签的真实坐标的情况。

在S302中，根据所述距离阈值和所述预测位置坐标确定所述预测区域。

在本实施例中，可以以预测位置坐标为中心，参考距离阈值确定预测区域。例如，预测区域为以预测位置坐标为圆心，以距离阈值为半径的圆形区域，或者以预测位置坐标为球心，以距离阈值为半径的球形区域。预测区域也可以是以预测位置坐标为圆心，以距离阈值为半径的圆形的最小外接矩形所围成的矩形区域。预测区域还可以是其他形状，在此不作限定。

通过根据定位参数计算出距离阈值，结合距离阈值和预测位置坐标确定预测区域，能够使预测区域的范围更加合适，既避免了因预测区域过大造成的定位误差，又能保证预测区域在较大概率上包含标签的真实坐标，从而提高定位精度和定位速度。

在S104中，获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值。

在实施例中，标签可以与周围无线信号范围内的基站进行无线通信。与当前帧标签相通信的基站为测距基站，测距基站可以通过通信的无线信号强度、无线信号的传播时间等计算与标签的距离。与标签进行通信的测距基站可以有一个或多个，每个测距基站都可以计算得到一个对应的测距值，测距值为各个测距基站与标签之间的测量距离值。

在S105中，根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

在本实施例中，从预测区域选取到预测个数的粒子坐标，可以根据各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值从其中选择出与标签的真实坐标误差最小的粒子坐标。例如，可以通过对比一个粒子坐标到各个测距基站的距离与各个测距基站对应的测距值来判断该粒子坐标的定位误差大小。

若误差最小的粒子坐标为两个及两个以上的粒子坐标，可以从其中随机选择一个粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标，也可以从其中选择与预测距离坐标最接近的一个粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。这种情况下还可以有其它的选择规则，在此不作限定。

本发明实施例利用粒子法对标签进行定位，根据预测位置坐标确定预测区域，能够使选取粒子的区域包含标签的真实坐标的概率增大，避免区域中的粒子坐标与标签的真实坐标存在较大误差的情况；根据各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值对粒子坐标进行选择，能够保证获取到的粒子坐标为与标签的真实坐标最接近的粒子坐标，从而减小标签定位的误差。本发明实施例能够提高标签定位的精度，并且不用求解复杂的方程组，能够减小定位的运算量，提高定位的速度。

作为本发明的一个实施例，如图4所示，S105可以包括：

在S401中，根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值建立平方误差函数的表达式。

在本实施例中，若在二维空间对标签进行定位，标签位置坐标可以设为(x,y)；若在三维空间对标签进行定位，标签位置坐标可以设为(x,y,z)。平方误差函数可以表示为f，为当前帧的标签位置坐标到各个测距基站的距离与各个基站测量得到的测距值之差的平方和。其中当前帧的标签位置坐标为未知的自变量。

可选地，所述平方误差函数的表达式为：

其中，f(x,y,z)为平方误差函数；d_i(x,y,z)为当前帧的标签位置坐标和第i个测距基站的位置坐标之间的距离；D_i(x,y,z)为第i个测距基站对应的测距值。其中共有n个测距基站通过与标签通信成功对标签进行测距，设当前帧的标签位置坐标为自变量(x,y,z)。

在S402中，根据所述平方误差函数的表达式计算各个粒子坐标对应的平方误差值，将对应平方误差值最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

在本实施例中，将各个粒子坐标作为自变量(x,y,z)，分别代入到平方误差函数的表达式中，计算出各个粒子坐标对应的平方误差值。通过对比查找到对应平方误差值最小的粒子坐标，将该粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。通过建立平方误差函数的表达式，根据平方误差函数的表达式计算出各个粒子坐标对应的平方误差值，从而选择出定位误差最小的粒子坐标，实现对标签的定位。

本发明实施例利用粒子法对标签进行定位，根据预测位置坐标确定预测区域，能够使选取粒子的区域包含标签的真实坐标的概率增大，避免区域中的粒子坐标与标签的真实坐标存在较大误差的情况；根据各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值对粒子坐标进行选择，能够保证获取到的粒子坐标为与标签的真实坐标最接近的粒子坐标，从而减小标签定位的误差。本发明实施例能够提高标签定位的精度，并且不用求解复杂的方程组，能够减小定位的运算量，提高定位的速度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的定位方法，图5示出了本发明实施例提供的定位装置的示意图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参照图5，该装置包括第一获取模块51、预测模块52、选取模块53、第二获取模块54和计算模块55。

第一获取模块51，用于获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标。

预测模块52，用于根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标。

选取模块53，用于根据所述预测位置坐标确定预测区域，从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标。

第二获取模块54，用于获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值。

计算模块55，用于根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

优选地，所述预测模块52用于：

根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算标签的移动速度；

根据上一帧标签的位置坐标和所述移动速度计算当前帧标签的预测位置坐标。

优选地，所述预测模块52用于：

根据卡尔曼滤波算法和获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标。

优选地，所述选取模块53用于：

根据定位参数计算距离阈值；所述定位参数包括标签的移动速度和两帧定位的间隔时间；

根据所述距离阈值和所述预测位置坐标确定所述预测区域。

优选地，所述预测区域为以所述预测位置坐标为圆心，以所述距离阈值为半径的圆形区域，或者以所述预测位置坐标为球心，以所述距离阈值为半径的球形区域。

优选地，所述计算模块55用于：

根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值建立平方误差函数的表达式；

根据所述平方误差函数的表达式计算各个粒子坐标对应的平方误差值，将对应平方误差值最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

优选地，所述平方误差函数的表达式为：

其中，f(x,y,z)为平方误差函数；d_i(x,y,z)为当前帧的标签位置坐标和第i个测距基站的位置坐标之间的距离；D_i(x,y,z)为第i个测距基站对应的测距值。

本发明实施例利用粒子法对标签进行定位，根据预测位置坐标确定预测区域，能够使选取粒子的区域包含标签的真实坐标的概率增大，避免区域中的粒子坐标与标签的真实坐标存在较大误差的情况；根据各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值对粒子坐标进行选择，能够保证获取到的粒子坐标为与标签的真实坐标最接近的粒子坐标，从而减小标签定位的误差。本发明实施例能够提高标签定位的精度，并且不用求解复杂的方程组，能够减小定位的运算量，提高定位的速度。

图6是本发明一实施例提供的定位终端设备的示意图。如图6所示，该实施例的定位终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如定位程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至105。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块51至55的功能。

示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述定位终端设备6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成第一获取模块、预测模块、选取模块、第二获取模块和计算模块，各模块具体功能如下：

第一获取模块，用于获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标；

预测模块，用于根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标；

选取模块，用于根据所述预测位置坐标确定预测区域，从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标；

第二获取模块，用于获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值；

计算模块，用于根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

所述定位终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述定位终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是定位终端设备6的示例，并不构成对定位终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述定位终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线、显示器等。

所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述定位终端设备6的内部存储单元，例如定位终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述定位终端设备6的外部存储设备，例如所述定位终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述定位终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述定位终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种定位方法，其特征在于，包括：

获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标；

根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标；

根据所述预测位置坐标确定预测区域，根据随机函数从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标；

获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值；

根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标包括：

根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算标签的移动速度；

根据上一帧标签的位置坐标和所述移动速度计算当前帧标签的预测位置坐标。

3.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标包括：

根据卡尔曼滤波算法和获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标。

4.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述预测位置坐标确定预测区域包括：

根据定位参数计算距离阈值；所述定位参数包括标签的移动速度和两帧定位的间隔时间；

根据所述距离阈值和所述预测位置坐标确定所述预测区域。

5.如权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述预测区域为以所述预测位置坐标为圆心，以所述距离阈值为半径的圆形区域，或者以所述预测位置坐标为球心，以所述距离阈值为半径的球形区域。

6.如权利要求1至5任一项所述的定位方法，其特征在于，所述根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标包括：

根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值建立平方误差函数的表达式；

根据所述平方误差函数的表达式计算各个粒子坐标对应的平方误差值，将对应平方误差值最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

7.如权利要求6所述的定位方法，其特征在于，所述平方误差函数的表达式为：

其中，f(x,y,z)为平方误差函数；d_i(x,y,z)为当前帧的标签位置坐标和第i个测距基站的位置坐标之间的距离；D_i(x,y,z)为第i个测距基站对应的测距值。

8.一种定位装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取当前帧之前的预设帧数的标签位置坐标；

预测模块，用于根据获取到的预设帧数的标签位置坐标计算当前帧标签的预测位置坐标；

选取模块，用于根据所述预测位置坐标确定预测区域，根据随机函数从所述预测区域中选取预设个数的粒子坐标；

第二获取模块，用于获取对当前帧标签测距的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值；

计算模块，用于根据获取到的各个测距基站的位置坐标和各个测距基站对应的测距值，从选取到的粒子坐标中获取定位误差最小的粒子坐标作为当前帧的标签位置坐标。

9.一种定位终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

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