CN110662289B - 移动终端定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

移动终端定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提出一种移动终端定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质，涉及定位领域。其中的定位方法包括：获取预测的移动终端的下一个切换基站；根据移动终端检测到的多个基站与移动终端的到达时间信息对移动终端进行定位，得到移动终端的第一位置；根据下一个切换基站和移动终端检测到的信号最强的两个基站与移动终端的到达时间信息对移动终端进行定位，得到移动终端的第二位置；比较第一位置与下一个切换基站间的第一距离和第二位置与下一个切换基站间的第二距离的大小；根据比较结果将移动终端的第一位置或第二位置确定为移动终端的定位位置。从而，减少因为移动终端接收到过多基站信号数据产生的定位干扰，提高移动终端定位的鲁棒性。

Description

移动终端定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质
技术领域
本公开涉及定位领域，特别涉及一种移动终端定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质。
背景技术
移动终端定位，例如圆周定位，需要用到2个以上的基站。移动终端往往能同时接收到多个基站的无线信号，由于受到多径或非视距传播或终端快速移动等影响，定位系统容易选择错误的基站数据给定位算法，定位结果容易受到影响。
发明内容
本公开所要解决的一个技术问题是，提高移动终端定位的鲁棒性。
根据本公开的一个方面，提出一种移动终端定位方法，包括：
获取预测的移动终端的下一个切换基站；
根据所述移动终端检测到的多个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第一位置；
根据所述下一个切换基站和所述移动终端检测到的信号最强的两个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第二位置；
比较第一距离和第二距离的大小，所述第一距离是所述移动终端的第一位置与所述下一个切换基站间的距离，所述第二距离是所述移动终端的第二位置与所述下一个切换基站间的距离；
根据比较结果将所述移动终端的第一位置或第二位置确定为所述移动终端的定位位置。
可选地，如果所述第二距离小于所述第一距离，将所述移动终端的第二位置确定为所述移动终端的定位位置；如果所述第一距离小于所述第二距离，将所述移动终端的第一位置确定为所述移动终端的定位位置。
可选地，采用到达时间定位方法或者采用到达时间差定位方法对所述移动终端进行定位。
可选地，该方法还包括：预测移动终端的下一个切换基站，包括：
将所述移动终端的当前信道状态信息序列输入机器学习模型，所述机器学习模型输出预测的移动终端的下一个切换基站；
其中，所述机器学习模型根据作为输入参数的历史信道状态信息序列和作为输出参数的基站切换历史数据预先进行训练。
可选地，所述机器学习模型为支持向量机。
可选地，当前信道状态信息序列包括：从进入当前服务基站到预测之间的各个时间序列上的所述移动终端到当前服务基站的距离、所述移动终端的位置和信号强度。
可选地，历史信道状态信息序列包括：从进入历史服务基站到预测再到离开历史服务基站之间的各个时间序列上的训练用的终端到历史服务基站的距离、训练用的终端的位置和信号强度。
根据本公开的再一个方面，提出一种移动终端定位装置，包括：
获取模块，用于获取预测的移动终端的下一个切换基站；
第一定位模块，用于根据所述移动终端检测到的多个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第一位置；
第二定位模块，用于根据所述下一个切换基站和所述移动终端检测到的信号最强的两个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第二位置；
比较模块，用于比较第一距离和第二距离的大小，所述第一距离是所述移动终端的第一位置与所述下一个切换基站间的距离，所述第二距离是所述移动终端的第二位置与所述下一个切换基站间的距离；
定位决策模块，用于根据比较结果将所述移动终端的第一位置或第二位置确定为所述移动终端的定位位置。
可选地，所述定位决策模块，用于：
如果所述第二距离小于所述第一距离，将所述移动终端的第二位置确定为所述移动终端的定位位置；
如果所述第一距离小于所述第二距离，将所述移动终端的第一位置确定为所述移动终端的定位位置。
可选地，所述第一定位模块和所述第二定位模块均采用到达时间定位方法或者采用到达时间差定位方法对所述移动终端进行定位。
根据本公开的再一个方面，提出一种移动终端定位装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行前述任一项的移动终端定位方法。
根据本公开的再一个方面，提出一种移动终端定位系统，包括：
预测装置，用于预测移动终端的下一个切换基站；
以及
前述任一项的移动终端定位装置。
可选地，所述预测装置，用于：
将所述移动终端的当前信道状态信息序列输入机器学习模型，所述机器学习模型输出预测的移动终端的下一个切换基站；
其中，所述机器学习模型根据作为输入参数的历史信道状态信息序列和作为输出参数的基站切换历史数据预先进行训练。
可选地，所述机器学习模型为支持向量机。
可选地，当前信道状态信息序列包括：从进入当前服务基站到预测之间的各个时间序列上的所述移动终端到当前服务基站的距离、所述移动终端的位置和信号强度。
可选地，历史信道状态信息序列包括：从进入历史服务基站到预测再到离开历史服务基站之间的各个时间序列上的训练用的终端到历史服务基站的距离、训练用的终端的位置和信号强度。
根据本公开的再一个方面，提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述任一项的移动终端定位方法。
本公开将预测的移动终端的下一个切换基站应用于定位方法，减少因为移动终端接收到过多基站信号数据产生的定位干扰，提高移动终端定位的鲁棒性。
附图说明
下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。根据下面参照附图的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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为本公开移动终端定位方法一些实施例的流程示意图。
图2为采用到达时间定位方法对移动终端进行定位的原理示意图。
图3为采用到达时间差定位方法对移动终端进行定位的原理示意图。
图4为本公开的预测移动终端的下一个切换基站的方法一些实施例的流程示意图。
图5A为本公开的移动终端定位系统50一些实施例的结构示意图。
图5B为本公开的预测装置51一些实施例的结构示意图。
图5C为本公开的移动终端定位装置52一些实施例的结构示意图。
图6为本公开的移动终端定位装置60另一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图1为本公开移动终端定位方法一些实施例的流程示意图。
如图1所示，该实施例的方法包括：步骤110～150。
在步骤110，获取预测的移动终端的下一个切换基站。
在步骤120，根据移动终端检测到的多个基站与移动终端的到达时间信息对移动终端进行定位，得到移动终端的第一位置。
例如，采用到达时间定位方法或者采用到达时间差定位方法对移动终端进行定位。
在步骤130，根据下一个切换基站和移动终端检测到的信号最强的两个基站与移动终端的到达时间信息对移动终端进行定位，得到移动终端的第二位置。
例如，采用到达时间定位方法或者采用到达时间差定位方法对移动终端进行定位。
其中，第一位置和第二位置在一次定位过程中采用的定位方法应当相同。
在一些实施例中，移动终端检测到的多个基站包括下一个切换基站，以及信号强度各异的其他基站。
在步骤140，比较第一距离和第二距离的大小，第一距离是移动终端的第一位置与下一个切换基站间的距离，第二距离是移动终端的第二位置与下一个切换基站间的距离。
在步骤150，根据比较结果将移动终端的第一位置或第二位置确定为移动终端的定位位置。
如果第二距离小于第一距离，将移动终端的第二位置确定为移动终端的定位位置。
如果第一距离小于第二距离，将移动终端的第一位置确定为移动终端的定位位置。
如果第二距离等于第一距离，可以将移动终端的第二位置或者第一位置确定为移动终端的定位位置，优选地，将移动终端的第二位置确定为移动终端的定位位置。
上述实施例将预测的移动终端的下一个切换基站应用于定位方法，减少因为移动终端接收到过多基站信号数据产生的定位干扰，提高移动终端定位的鲁棒性。
图2为采用到达时间定位方法对移动终端进行定位的原理示意图。
如图2所示，采用到达时间定位方法对移动终端进行定位包括：移动终端MS到基站i的时间为ti，移动终端MS到基站i的距离ci＝c·ti，其中，c表示电磁波在空气中的传播速度，为已知常量。移动终端MS的位置坐标(x,y)与基站i的位置坐标(xi,yi)之间存在如下关系：
Figure BDA0001711028910000061
移动终端MS的轨迹为以基站i为圆心，以它们之间的距离ci为半径的圆。只要能够得到移动终端MS发出的信号分别到达3个不同基站的时间，就能够确定3个这样的圆。这些圆的交点就是移动终端MS的位置。通过联立如公式(1)所示的三个方程组，就能够得到移动终端MS的位置坐标。如果得到移动终端MS发出的信号分别到达多于3个不同基站的时间，每三个方程组联立可以得到移动终端MS的一个位置坐标，可以得到移动终端MS的多个位置坐标，可以对这些位置坐标进行平均，将平均结果作为移动终端MS的位置坐标。
图3为采用到达时间差定位方法对移动终端进行定位的原理示意图。
如图3所示，采用到达时间差定位方法对移动终端进行定位包括：通过测量的移动终端MS发出的信号分别到达多个基站的时间(Time of Arrival，TOA)，计算移动终端MS发出的信号分别到达多个基站的时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)。一组TDOA可以确定一对双曲线，该双曲线以参与该TDOA测量的两个基站为焦点，需要定位的移动终端MS就在该双曲线的某一条分支上，通过求由两组TDOA确定的两对双曲线的交点就可以得到移动终端MS的位置。
如图3所示，设基站A、B间的距离为b，M(x，y)为移动终端MS的位置，移动终端MS发出的信号到达基站A、B的时间分别为ta,tb，由此得到同一信号到达两个基站的时间差为：t*＝ta-tb，相应的距离差为：r＝r1-r2＝c·t*，由此列出如下所示的以基站A、B为焦点的双曲线方程：
Figure BDA0001711028910000062
如果同时存在3个基站A、B、C，移动终端MS发出的信号到达基站A、B、C的时间分别为ta,tb,tc，这样就可以得到两个时间差t1 *＝ta-tb，t2 *＝ta-tc。由此可以确定类似公式(2)的两组双曲线方程，联立求解两组双曲线的交点即为移动终端MS的位置。
本公开还提出一种预测移动终端的下一个切换基站的方法。
如图4所示，预测移动终端的下一个切换基站的方法包括：步骤410～420。
在步骤410，训练步骤，包括：根据作为输入参数的历史信道状态信息序列和作为输出参数的基站切换历史数据，对机器学习模型预先进行训练。
历史信道状态信息序列包括：从进入历史服务基站到预测再到离开历史服务基站之间的各个时间序列上的训练用的终端到历史服务基站的距离、训练用的终端的位置和信号强度。
例如，训练用的终端m1从进入历史服务基站的时间t_in到预测的时间t_p再到离开历史服务基站t_out之间的各个时间序列t上的历史信道状态信息G(t)包括：G(t_in),G(t_1),…,G(t_p),…,G(t_out)，其中的每个G(t)包括时间点t上的训练用的终端到历史服务基站的距离、训练用的终端的位置和信号强度等历史信道状态信息。
机器学习模型例如为支持向量机(Support Vector Machine，SVM)，SVM例如可以选用高斯核函数。
在步骤420，预测步骤，包括：将移动终端的当前信道状态信息序列输入机器学习模型，机器学习模型输出预测的移动终端的下一个切换基站。
当前信道状态信息序列包括：从进入当前服务基站到预测之间的各个时间序列上的移动终端到当前服务基站的距离、移动终端的位置和信号强度。
例如，待预测的移动终端m2从进入当前服务基站的时间t_in到预测的时间t_p之间的各个时间序列t上的历史信道状态信息G(t)包括：G(t_in),G(t_1),…,G(t_p)，其中的每个G(t)包括时间点t上的待预测的移动终端m2到当前服务基站的距离、移动终端m2的位置和信号强度等当前信道状态信息。
上述实施例基于例如SVM等机器学习模型可以预测移动终端的下一个切换基站。
图5A为本公开的移动终端定位系统一些实施例的结构示意图。
如图5A所示，该实施例的系统50包括：预测装置51和移动终端定位装置52。
预测装置51用于预测移动终端的下一个切换基站，并将预测结果传输给移动终端定位装置52。
移动终端定位装置52用于将预测的移动终端的下一个切换基站应用于定位方法，减少因为移动终端接收到过多基站信号数据产生的定位干扰，提高移动终端定位的鲁棒性。
图5B为本公开的预测装置51一些实施例的结构示意图。
如图5B所示，该实施例的预测装置51包括：训练模块511和预测模块512。
训练模块511，用于根据作为输入参数的历史信道状态信息序列和作为输出参数的基站切换历史数据，对机器学习模型预先进行训练。
预测模块512，用于将移动终端的当前信道状态信息序列输入机器学习模型，机器学习模型输出预测的移动终端的下一个切换基站。
在一些实施例中，机器学习模型为支持向量机。
在一些实施例中，当前信道状态信息序列包括：从进入当前服务基站到预测之间的各个时间序列上的移动终端到当前服务基站的距离、移动终端的位置和信号强度。
在一些实施例中，历史信道状态信息序列包括：从进入历史服务基站到预测再到离开历史服务基站之间的各个时间序列上的训练用的终端到历史服务基站的距离、训练用的终端的位置和信号强度。
图5C为本公开的移动终端定位装置52一些实施例的结构示意图。
如图5C所示，该实施例的移动终端定位装置52包括：模块521～525。
获取模块521，用于获取预测的移动终端的下一个切换基站；
第一定位模块522，用于根据移动终端检测到的多个基站与移动终端的到达时间信息对移动终端进行定位，得到移动终端的第一位置；
第二定位模块523，用于根据下一个切换基站和移动终端检测到的信号最强的两个基站与移动终端的到达时间信息对移动终端进行定位，得到移动终端的第二位置；
比较模块524，用于比较第一距离和第二距离的大小，第一距离是移动终端的第一位置与下一个切换基站间的距离，第二距离是移动终端的第二位置与下一个切换基站间的距离；
定位决策模块525，用于根据比较结果将移动终端的第一位置或第二位置确定为移动终端的定位位置。
在一些实施例中，定位决策模块525，用于：如果第二距离小于第一距离，将移动终端的第二位置确定为移动终端的定位位置；如果第一距离小于第二距离，将移动终端的第一位置确定为移动终端的定位位置。如果第二距离等于第一距离，可以将移动终端的第二位置或者第一位置确定为移动终端的定位位置，优选地，将移动终端的第二位置确定为移动终端的定位位置。
在一些实施例中，第一定位模块522和第二定位模块523均采用到达时间定位方法或者采用到达时间差定位方法对移动终端进行定位。
图6为本公开移动终端定位装置60的一些实施例的结构示意图。
如图6所示，该实施例的装置60包括：存储器610以及耦接至该存储器610的处理器620，处理器620被配置为基于存储在存储器610中的指令，执行前述任意一些实施例中的移动终端定位方法。
其中，存储器610例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)以及其他程序等。
装置60还可以包括输入输出接口630、网络接口640、存储接口650等。这些接口630，640，650以及存储器610和处理器620之间例如可以通过总线660连接。其中，输入输出接口630为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口640为各种联网设备提供连接接口。存储接口650为SD卡、U盘等外置存储设备提供连接接口。
本公开的一些实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述任意一些实施例中的移动终端定位方法。
本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开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非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、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。应理解为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。
以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种移动终端定位方法，包括：
获取预测的移动终端的下一个切换基站；
根据所述移动终端检测到的多个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第一位置；
根据所述下一个切换基站和所述移动终端检测到的信号最强的两个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第二位置；
比较第一距离和第二距离的大小，所述第一距离是所述移动终端的第一位置与所述下一个切换基站间的距离，所述第二距离是所述移动终端的第二位置与所述下一个切换基站间的距离；
根据比较结果将所述移动终端的第一位置或第二位置确定为所述移动终端的定位位置，包括：如果所述第二距离小于所述第一距离，将所述移动终端的第二位置确定为所述移动终端的定位位置；如果所述第一距离小于所述第二距离，将所述移动终端的第一位置确定为所述移动终端的定位位置。
2.如权利要求1所述的方法，其中，采用到达时间定位方法或者采用到达时间差定位方法对所述移动终端进行定位。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：预测移动终端的下一个切换基站，包括：
将所述移动终端的当前信道状态信息序列输入机器学习模型，所述机器学习模型输出预测的移动终端的下一个切换基站；
其中，所述机器学习模型根据作为输入参数的历史信道状态信息序列和作为输出参数的基站切换历史数据预先进行训练。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述机器学习模型为支持向量机；
当前信道状态信息序列包括：从进入当前服务基站到预测之间的各个时间序列上的所述移动终端到当前服务基站的距离、所述移动终端的位置和信号强度；
历史信道状态信息序列包括：从进入历史服务基站到预测再到离开历史服务基站之间的各个时间序列上的训练用的终端到历史服务基站的距离、训练用的终端的位置和信号强度。
5.一种移动终端定位装置，包括：
获取模块，用于获取预测的移动终端的下一个切换基站；
第一定位模块，用于根据所述移动终端检测到的多个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第一位置；
第二定位模块，用于根据所述下一个切换基站和所述移动终端检测到的信号最强的两个基站与所述移动终端的到达时间信息对所述移动终端进行定位，得到所述移动终端的第二位置；
比较模块，用于比较第一距离和第二距离的大小，所述第一距离是所述移动终端的第一位置与所述下一个切换基站间的距离，所述第二距离是所述移动终端的第二位置与所述下一个切换基站间的距离；
定位决策模块，用于根据比较结果将所述移动终端的第一位置或第二位置确定为所述移动终端的定位位置，包括：如果所述第二距离小于所述第一距离，将所述移动终端的第二位置确定为所述移动终端的定位位置；如果所述第一距离小于所述第二距离，将所述移动终端的第一位置确定为所述移动终端的定位位置。
6.如权利要求5所述的装置，其中，所述第一定位模块和所述第二定位模块均采用到达时间定位方法或者采用到达时间差定位方法对所述移动终端进行定位。
7.一种移动终端定位装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行权利要求1-4中任一项所述的移动终端定位方法。
8.一种移动终端定位系统，包括：
预测装置，用于预测移动终端的下一个切换基站；
以及
权利要求5-7任一项所述的移动终端定位装置。
9.如权利要求8所述的系统，其中，所述预测装置，用于：
将所述移动终端的当前信道状态信息序列输入机器学习模型，所述机器学习模型输出预测的移动终端的下一个切换基站；
其中，所述机器学习模型根据作为输入参数的历史信道状态信息序列和作为输出参数的基站切换历史数据预先进行训练。
10.如权利要求9所述的系统，其中，所述机器学习模型为支持向量机；
当前信道状态信息序列包括：从进入当前服务基站到预测之间的各个时间序列上的所述移动终端到当前服务基站的距离、所述移动终端的位置和信号强度；
历史信道状态信息序列包括：从进入历史服务基站到预测再到离开历史服务基站之间的各个时间序列上的训练用的终端到历史服务基站的距离、训练用的终端的位置和信号强度。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任一项所述的移动终端定位方法。
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