CN114071706B - 定位方法、定位装置、定位设备、定位系统和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种定位方法、定位装置、定位设备、定位系统和存储介质。通过设置于无线接入网内部或外部的定位估计单元PEU，基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，基于预定义的数据接口向基站物理层返回初始定位参数，使得基站物理层向5G核心网节点发送该初始定位参数，从而使得5G核心网节点进行目标跟踪，以得到对应的位置信息，并将位置信息返回给对应的请求端，由于相关的参数定位计算卸载于PEU中，从而可以实现高精度及短延时的定位服务。

Description

定位方法、定位装置、定位设备、定位系统和存储介质
技术领域
本申请涉及通信技术领域，特别是涉及一种定位方法、定位装置、定位设备、定位系统和存储介质。
背景技术
随着物联网、车联网和工业互联网等新兴产业的发展，定位服务已成为各个产业中智能机器人、无人车等移动智能终端不可或缺的关键支撑技术。在定位服务的需求量不断增涨的情况下，用户对定位精度也提出了更高的要求。
传统技术中，在室外开阔区域的环境下，以GPS（Global Positioning System，全球定位系统）、北斗为代表的卫星导航系统及其增强技术提供了精准的普适定位服务。但在室内较为封闭的环境下，由于卫星信号中断或者衰落导致通过该系统进行准确定位变得困难，取而代之，可以通过UWB（Ultra Wide Band，超宽带）、激光雷达等高精度定位技术获取准确位置，但部署这样的系统需要较高的附加成本。
基于此，5G Release 16版本的技术文档TS23.273提出了5G网络需支持不同精度、不同时延和不同终端类型定位需求。在应对多用户高精度定位场景下，传统模式基站具有一定的弊端，如基站计算能力有限、扩容复杂、结构开放性差和智能化程度低等。
而为了有效应对多用户高精度定位场景，目前出现了在DU侧部署LMU的方案以及在RAN（Radio Access Network，无线接入网）侧部署本地LMF的方案，然而在DU侧部署LMU的方案虽然可以有效减少延迟，但需要额外的信令支持。又由于RAN一般采用传统封闭式的无线接入网，即该接入网设备的软硬件皆为设备商设计的专有软件和硬件，且软件和硬件有较强的耦合性，同时无线接入网中的不同软件实体接口标准私有化严重，从而不具备开放性，因此，在RAN侧部署本地LMF的方案也很难适应多用户场景下的高精度、短延时的定位服务。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够适应多用户场景下的高精度、短延时的定位方法、定位装置、定位设备、定位系统和存储介质。
一种定位方法，所述方法应用于定位估计单元，所述定位估计单元位于无线接入网的内部或外部，所述方法包括：
基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据；
对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数；
基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回所述初始定位参数，所述初始定位参数用于指示所述基站物理层向5G核心网节点发送所述初始定位参数，以使所述5G核心网节点进行目标跟踪，以得到对应的位置信息，并将所述位置信息返回给对应的请求端。
在其中一个实施例中，所述对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，包括：对所述参考信号信道矩阵数据进行有效性识别；当确定所述参考信号信道矩阵数据为有效数据时，调用对应的信号处理算法对所述数据进行解算，得到所述参考信号信道矩阵数据对应的初始定位参数。
在其中一个实施例中，所述基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，包括：建立所述预定义的数据接口与所述基站物理层之间的链路连接；基于所述预定义的数据接口以及所述链路连接接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据。
在其中一个实施例中，所述建立所述预定义的数据接口与所述基站物理层之间的链路连接之后，所述方法还包括：获取数据处理模型；所述对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，包括：采用所述数据处理模型对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：基于所述参考信号信道矩阵数据对所述数据处理模型进行在线优化训练，得到优化训练后的数据处理模型。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取负载数据，所述负载数据包括CPU使用率和当前发起定位请求的数量；向所述无线接入网中的网管节点发送所述负载数据，所述负载数据用于指示所述网管节点在确定所述定位估计单元超负荷时，根据所述负载数据进行负载均衡处理。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取负载数据，所述负载数据包括CPU使用率和当前发起定位请求的数量中的至少一种；当根据所述负载数据确定当前超负荷时，根据当前定位请求的统计信息计算请求丢弃率；按所述请求丢弃率对当前定位请求进行丢弃处理。
在其中一个实施例中，所述基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据包括：所述请求端的设备标识、参考信号信道矩阵信息、参考信号接收功率、接收信号强度、参考信号接收质量、噪声功率、信噪比以及参考信号的配置参数。
在其中一个实施例中，述基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回的所述初始定位参数包括：上行到达角、上行相对到达时间、测量时间戳以及测量质量。
一种定位方法，所述方法应用于5G用户设备，所述方法包括：
接收5G核心网节点发送的位置信息并获取IMU数据，所述位置信息是所述5G核心网节点基于无线接入网内部或外部的定位估计单元发送的初始定位参数进行目标跟踪处理后得到的，所述初始定位参数是所述定位估计单元基于预定义的数据接口，接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理后得到的；
基于所述IMU数据和所述位置信息进行融合定位处理，得到对应的目标位置信息。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：向所述5G核心网节点发送所述目标位置信息，所述目标位置信息用于指示所述5G核心网节点向对应的请求端返回所述目标位置信息。
一种定位装置，所述装置应用于设置在无线接入网的内部或外部的定位估计单元，所述装置包括：
数据接收模块，用于基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据；
定位计算处理模块，用于对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数；
消息发送模块，用于基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回所述初始定位参数，所述初始定位参数用于指示所述基站物理层向5G核心网节点发送所述初始定位参数，以使所述5G核心网节点进行目标跟踪处理，以得到对应的位置信息，并将所述位置信息返回给对应的请求端。
一种定位装置，所述装置应用于5G用户设备，所述装置包括：
数据接收模块，用于接收5G核心网节点发送的位置信息并获取IMU数据，所述位置信息是所述5G核心网节点基于无线接入网内部或外部的定位估计单元发送的初始定位参数进行目标跟踪处理后得到的，所述初始定位参数是所述定位估计单元基于预定义的数据接口，接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理后得到的；
定位处理模块，用于基于所述IMU数据和所述位置信息进行融合定位处理，得到对应的目标位置信息。
一种定位估计单元，所述定位估计单元应用于无线接入网中的BBU，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，所述定位估计单元建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，所述定位估计单元包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
一种定位估计单元，所述定位估计单元应用于无线接入网的外部，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，所述定位估计单元建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，所述定位估计单元包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
一种定位设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
一种定位系统，所述系统包括：如上所述的定位估计单元以及无线接入网和5G核心网，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，所述定位估计单元位于无线接入网的内部或外部，通过建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，以使所述定位估计单元基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据；并对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数；基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回所述初始定位参数，所述初始定位参数用于指示所述基站物理层向5G核心网节点发送所述初始定位参数，以使所述5G核心网节点进行目标跟踪，以得到对应的位置信息，并将所述位置信息返回给对应的请求端。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
上述定位方法、定位装置、定位设备、定位系统和存储介质，通过无线接入网内部或外部的定位估计单元基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，进而基于预定义的数据接口向基站物理层返回初始定位参数，使得基站物理层向5G核心网节点发送该初始定位参数，以提示5G核心网节点进行目标跟踪而得到对应的位置信息，进而将位置信息返回给对应的请求端，从而实现了基于参考信号SRS信道矩阵数据的高精度、短延时的定位服务。
附图说明
图1为一个实施例中定位系统的架构示意图；
图2为又一个实施例中定位系统的架构示意图；
图3为一个实施例中定位方法的流程示意图；
图4A为另一个实施例中定位方法的流程示意图；
图4B为又一个实施例中定位方法的流程示意图；
图5为一个实施例中接收参考信号信道矩阵数据步骤的流程示意图；
图6为一个实施例中处理参考信号信道矩阵数据步骤的流程示意图；
图7为再一个实施例中定位方法的流程示意图；
图8为一个实施例中负载均衡的处理步骤的流程示意图；
图9为又一个实施例中负载均衡的处理步骤的流程示意图；
图10为还一个实施例中定位方法的流程示意图；
图11为一个实施例中定位装置的结构框图；
图12为另一个实施例中定位装置的结构框图；
图13为一个实施例中定位估计单元的内部结构图；
图14为一个实施例中定位设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的定位方法，可以应用于如图1所示的定位系统中。如图1所示，该系统包括通信连接的终端设备（即5G移动终端UE）、无线接入网RAN和5G核心网（即5GC）。具体地，各模块工作原理如下：
5G移动终端，除了终端基本功能外，还需要具备定位处理功能以及IMU（InertialMeasurement Unit，惯性测量单元）数据采集功能，主要负责参考信号SRS（SoundingReference Signal，信道探测参考信号）发送、IMU数据采集，利用惯导进行融合定位等。无线接入网RAN主要进行SRS信号的接收测量和相关参数的定位计算，5GC则主要根据RAN上报的参数对用户位置进行解算。
而本申请提出的定位方法则应用于设置于无线接入网RAN的内部或外部的定位估计单元PEU（Positioning Estimation Unit），通过卸载RAN对相关参数的定位计算（如上行到达角、相对到达时间的计算等），从而加快计算速度，进一步缩短定位延时，以实现多用户高精度的定位估计。
具体地，PEU可以有多种实现方式并可灵活部署在定位系统中，以下根据PEU的几种不同部署场景分别对系统做出说明：
对于PEU设置于无线接入网RAN内部的场景，具体可参考图1，PEU可基于室内基带处理单元BBU（Building Base band Unit）的一个软件模块或硬件模块实现。以PEU作为BBU的一个软件模块为例来说，在该场景下，PEU通过软件的方式加载在BBU中，其可以通过预定义的数据接口PPI（Predefined parameters interface）与物理层PHY（Physical Layer，在开放的无线接入网ORAN中，则由分布式单元DU处理物理层PHY功能）进行交互，该接口可以通过通用协议实现，为了减少传输时间，该接口优先通过共享内存等方式进行实现。
以PEU作为BBU的一个硬件模块为例来说，在该场景下，PEU可以基于BBU中的硬件板卡（可以对原有硬件板卡进行功能嵌入，也可以是新插入的硬件板卡）实现，其可以直接通过PCIE总线（peripheral component interconnect express，即一种高速串行计算机扩展总线标准）与BBU进行计算拓展，同时PEU内部算法可以通过硬件（如对应的板卡）实现，此外，PEU还可以通过PPI与物理层PHY进行交互，该接口则可以利用PCIE中IO内存进行实现。
对于PEU设置于无线接入网RAN的外部，具体可参考图２，作为PEU的一种实现形式，PEU可以作为一种边缘微服务，例如，在云平台(Cloud Platform)基础上，PEU可以直接作为一种微服务应用进行边缘计算。PEU可以通过PPI与物理层PHY进行交互，在云平台基础上，该接口可以利用云平台提供的通信方式进行实现。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种定位方法，以该方法应用于图１及图2中的PEU为例进行说明，包括以下步骤：
步骤302，基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据。
其中，预定义的数据接口是指预先定义的数据传输协议，通常，通信的双方可以基于预先定义的数据传输协议进行数据交互。参考信号信道矩阵数据是无线接入网中的5G移动终端发送的。具体地，无线接入网中的基站物理层DU基于预定义的数据接口周期性向定位估计单元PEU上报接入网中5G移动终端发送的参考信号信道矩阵数据。因此，在本实施例中，PEU可以接收DU基于预定义的数据接口周期性上报的参考信号信道矩阵数据。
步骤304，对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数。
其中，初始定位参数是PEU基于对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理后得到的初步的定位参数，包括但不限于上行到达角、上行相对到达时间等。识别计算处理则是PEU对参考信号信道矩阵数据进行具体处理的过程。在本实施例中，PEU通过对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，从而得到对应的初始定位参数。
步骤306，基于预定义的数据接口向基站物理层返回初始定位参数。
其中，该初始定位参数用于指示基站物理层向5G核心网节点发送该初始定位参数，以使5G核心网节点进行目标跟踪，以得到对应的位置信息，并将位置信息返回给对应的请求端，从而实现基于参考信号SRS信道矩阵数据的上行定位。
上述定位方法中，通过设置于无线接入网内部或外部的定位估计单元PEU，基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，基于预定义的数据接口向基站物理层返回初始定位参数，使得基站物理层向5G核心网节点发送该初始定位参数，从而使得5G核心网节点进行目标跟踪，以得到对应的位置信息，并将位置信息返回给对应的请求端，由于相关的参数定位计算卸载于PEU中，从而可以实现高精度及短延时的定位服务。
在一个实施例中，对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，具体包括：对参考信号信道矩阵数据进行有效性识别，当确定参考信号信道矩阵数据为有效数据时，调用对应的信号处理算法对数据进行解算，得到参考信号信道矩阵数据对应的初始定位参数。
其中，有效性识别是指对视距(LOS)和非视距(NLOS)的识别，例如，当识别为视距时，则确定数据有效，而若识别为非视距时，则可以确定数据无效。信号处理算法则是用于计算上行到达角、上行相对到达时间等初始定位参数的具体计算方法，本实施例中对具体的信息处理算法不做限定。在本实施例中，在对参考信号信道矩阵数据进行有效性识别后，当确定参考信号信道矩阵数据为有效数据时，则调用对应的信号处理算法对数据进行解算，从而得到参考信号信道矩阵数据对应的初始定位参数。
在一个实施例中，对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，还可以包括：采用数据处理模型对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数。
其中，数据处理模型是通过在线或离线训练后得到的，用于对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理的模型。具体地，数据处理模型包括但不限于对数据有效性进行识别的数据识别模型、用于计算上行到达角、上行相对到达时间等初始定位参数的定位参数计算模型、以及直接进行识别计算的定位模型。在本实施例中，可以基于具体的应用场景设置一个或多个数据处理模型，从而在进行具体的识别计算处理时，可以采用相应的数据处理模型对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，以得到初始定位参数。本实施例通过采用数据处理模型进行数据有效性的识别，从而能够提升数据处理性能。
可以理解的是，数据处理模型既可以加载在PEU中，也可以基于独立的人工智能单元AIU（Artificial intelligence unit）实现。当数据处理模型基于独立的人工智能单元AIU实现时，可以灵活部署在PEU周边，并与PEU建立通信连接。具体地，PEU上电后，可以向AIU请求相应的数据处理模型，AIU则基于PEU的请求进行相应模型的下发，从而辅助PEU进行数据识别计算处理，以进一步提高数据处理效率。
进一步地，PEU还可以向AIU推送PHY上报的SRS参考信号信道矩阵相关数据和相应标签（如数据是否有效的标签、初始定位参数的标签等），从而使得AIU可以基于根据推送数据进行在线或者离线的模型训练，并实时更新训练后的数据处理模型，以提高数据处理模型的处理精度。而当数据处理模型加载在PEU中实现时，则模型的训练及调用均由PEU完成，本实施例不再对此进行赘述。
在一个实施例中，如图4A所示，以下进一步说明上述定位方法，在本实施例中，根据PEU的不同部署方式（如上述定位系统中介绍的三种部署方式），除PEU的具体部署位置略有不同，其总体的处理过程基本一致。本实施例主要从处理过程角度进行阐述，由LCSclient发起定位请求，并将定位请求发送到5G核心网的GMLC (Gateway Mobile LocationCenter，网关移动位置中心)处，由GMLC转发该定位请求，则上述定位方法具体包括如下步骤：
步骤一：PEU和基站物理层PHY建立链路连接；
步骤二：PEU发起SRS信道矩阵等相关数据订阅消息；
步骤三：PHY成功接收订阅消息，并设置触发事件，同时返回消息已接收的响应；
步骤四：当定位请求事件发生时，LMF接收该请求；
步骤五：LMF 与5G无线接入网基站交互，并下发相关配置，同时触发SRS信道矩阵等相关数据上报流程；
步骤六：PHY基于PPI接口周期发送用户的上行参考信号SRS 信道矩阵等相关参数；
步骤七：PEU接收并处理SRS信道矩阵等相关数据，得到初始定位参数；
步骤八：PEU将得到初始定位参数（如UL-AOA、UL RTOA等）发送到PHY中；
步骤九：5G无线接入网基站对初始定位参数封装后，通过NRPPa协议发送给5GC核心网元LMF；
步骤十：由LMF进行目标跟踪，从而获得对应的位置信息；
步骤十一：LMF将位置信息返回给LCS client请求端。
上述实施例中，由于相关的参数定位计算卸载于无线接入网内部或外部的PEU中，从而可以实现高精度及短延时的定位服务。
在一个实施例中，如图4B所示，以下基于引入AIU单元进一步说明上述定位方法。本实施例同样从处理过程角度进行阐述，由LCS client发起定位请求，并将定位请求发送到5G核心网的GMLC处，由GMLC转发该定位请求，则上述定位方法具体包括如下步骤：
步骤一：PEU和基站物理层PHY建立链路连接，并与AIU建立通信连接；
步骤二：PEU向AIU发起数据处理模型请求（DATA DISCRIMINANT MODEL REQUEST），以请求对应的数据处理模型；
步骤三：AIU下发相应模型；
步骤四：PEU发起SRS信道矩阵等相关数据订阅消息；
步骤五：PHY成功接收订阅消息，并设置触发事件，同时返回消息已接收的响应；
步骤六：当定位请求事件发生时，LMF接收该请求；
步骤七：LMF 与5G无线接入网基站交互，并下发相关配置，同时触发SRS信道矩阵等相关数据上报流程；
步骤八：PHY基于预定义参数接口周期发送用户的上行参考信号SRS 信道矩阵等相关参数；
步骤九：PEU接收SRS信道矩阵等相关数据，并采用AIU下发的数据处理模型进行数据识别计算处理，得到初始定位参数；
步骤十：PEU将得到的初始定位参数（如UL-AOA、UL RTOA等）发送到PHY中；
步骤十一：5G无线接入网基站对初始定位参数封装后，通过NRPPa协议发送给5GC核心网元LMF；
步骤十二：由LMF进行目标跟踪，从而获得对应的位置信息；
步骤十三： LMF将位置信息返回给LCS client请求端。若需要在线模型训练，则执行步骤十四，否则，流程结束；
步骤十四：PEU向AIU 推送SRS信道矩阵等相关数据；
步骤十五：AIU根据SRS信道矩阵等相关数据对数据处理模型进行在线或者离线训练；
步骤十六：AIU周期性更新数据处理模型，流程结束。
上述实施例中，通过将相关的参数定位计算卸载于无线接入网内部或外部的PEU中，并充分利用人工智能技术（即数据处理模型）对数据进行识别计算处理，从而能够提高数据处理效率及精度。
在一个实施例中，在图4A中，步骤七：PEU接收并处理SRS信道矩阵等相关数据，主要通过多线程实现，其中，主线程用于初始化以及拉起接收线程和处理线程，接收线程主要用于接收分片的SRS信道矩阵并插入待处理队列，处理线程主要从待处理队列中获取完整SRS信道矩阵并进行计算。以下结合图5和图6进一步说明接收线程和处理线程的处理过程，其中接收线程的处理过程如图5所示，以接收线程一次SRS信道矩阵上报流程为例，具体包括：
步骤501：线程上电后，读取配置文件，监听指定IP地址和端口号；
步骤502：初始化M个数据缓冲区；
步骤503：等待上报SRS信道矩阵；
步骤504：接收一次SRS信道矩阵数据包；
步骤505：部分解码，得到SRS信道矩阵数据包的业务标识（即业务ID），并根据业务标识与M确定数据包的缓冲区。具体地，可以基于业务标识与M的模数，确定对应的数据缓冲区；
步骤506：判断分片标志，若为中间分片，则进行拼包处理，然后转到步骤503；若为最后一片或者未分片，则转到步骤507执行；
步骤507：判断信道矩阵长度是否正确，若错误，丢掉该次数据，并结束本次流程；若正确，则转到步骤508执行；
步骤508：完全解码，并填写缓冲区数据；
步骤509：队列加锁；
步骤510：将本次完成SRS信道矩阵压入缓存队列；
步骤511：队列解锁；
步骤512：发数据就绪通知。
上述实施例中，通过接收线程接收分片的SRS信道矩阵并插入待处理队列，从而实现对SRS信道矩阵的有效接收。
在一个实施例中，处理线程的处理过程如图6所示，以处理线程一次SRS信道矩阵上报流程为例，具体包括：
步骤601：判断数据就绪通知，若未就绪，等待；若已经就绪，则转到步骤602执行；
步骤602：队列加锁；
步骤603：取队列数据；
步骤604：队列解锁；
步骤605：进行数据有效性识别 ；
步骤606：调用阵列数字信号处理算法进行解算；
步骤607：根据解算的结果，组装消息，以得到初始定位参数，进而进行消息发送。
上述实施例中，通过处理线程对SRS信道矩阵数据进行处理，以得到初始定位消息，且本实施例中通过接收线程接收SRS信道矩阵数据，从而实现多线程的处理，以提高处理效率。
在一个实施例中，如图7所示，上述方法还包括：
步骤702，获取负载数据。
其中，负载数据包括定位估计单元当前的CPU使用率和当前发起定位请求的数量。
步骤704，向无线接入网中的网管节点发送负载数据。
其中，该负载数据用于指示网管节点在确定定位估计单元超负荷时，根据负载数据进行负载均衡处理。
具体地，负载均衡的处理流程如图8所示，包括如下步骤：
步骤801：PEU获取自身监控指标（即负载数据），至少包括CPU使用率和在线的定位用户数；
步骤802：PEU上报监控指标，具体可以是向接入网中的服务管理和编排单元上报；
步骤803：服务管理和编排单元根据PEU配置的扩缩策略，判断该PEU的负荷是否超过伸缩规则，若否，执行步骤801，若是，执行步骤804；
步骤804：服务管理和编排单元根据现网高精度定位负荷情况，计算需要扩缩的PEU节点数量和使用的相应资源情况；
步骤805：服务管理和编排单元根据本地资源情况，判断本地资源是否满足扩缩条件，若满足，执行步骤806，若不满足，则发出告警，并退出扩缩流程；
步骤806：服务管理和编排单元下发PEU基础设施配置模型和扩缩节点数量到基础设施管理模块；
步骤807： 由基础设施管理模块根据下发的基础设施配置模型创建对应的PEU新节点；
步骤808：PEU 新节点向服务管理进行注册；
步骤809：将原PEU节点上的定位业务进行部分均衡迁移，以均衡业务，并对后续消息根据轮询规则进行负荷分担，从而完成负载均衡并退出扩缩流程。
上述实施例中，通过利用PEU扩缩进行负载均衡，从而能够根据负荷情况实时进行自主扩缩处理，以高效应对突增的大量用户的定位需求，实现高精度、短延时的定位服务。
在一个实施例中，如图9所示，上述方法还可以包括：
步骤902，获取负载数据。
其中，负载数据包括定位估计单元PEU当前的CPU使用率和当前发起定位请求的数量中的至少一种。
步骤904，当根据负载数据确定当前超负荷时，根据当前定位请求的统计信息计算请求丢弃率。
其中，请求丢弃率是指请求丢弃的比率，即应丢弃多少请求。如果当前的CPU使用率超过CPU使用阈值，或者当前发起定位请求的数量超过请求阈值，则可以确定当前超负荷。具体地，当根据负载数据确定当前超负荷时，则可以根据当前定位请求的统计信息计算请求丢弃率。
步骤906，按请求丢弃率对当前定位请求进行丢弃处理。
具体地，根据上述计算的请求丢弃率，对当前定位请求进行丢弃处理，即从当前定位请求中丢弃相应比率的请求，从而降低PEU的负载。在本实施例中，在进行请求丢弃处理时，具体可以基于请求的优先级以及各优先级的请求数量计算各优先级分别对应的请求丢弃率，进而可以从低优先级开始按相应的请求丢弃率进行请求的丢弃处理。
其中，请求的优先级可以是基于请求的重要程度而确定的，重要程度高的请求则其对应的优先级也高，而重要程度低的请求其对应的优先级也低。而请求的重要程度则可以基于请求中携带的相关标识确定。在实际应用中，可以根据实际需要而将请求划分为多个优先级。在本实施例中，以高优先级请求和低优先级请求两类为例来说，当根据负载数据确定当前超负荷时，则可以根据当前定位请求的统计信息计算请求丢弃率。
例如，若当前存在低优先级请求数为x1、高优先级请求数为x2，则对应低优先级的丢弃率为：x1/(x1+x2)，高优先级的丢弃率为：x2/(x1+x2)。进而可以从低优先级开始基于对应的丢弃率对请求进行逐个丢弃，直到负荷阀值满足要求时停止丢弃，若低优先级对应丢弃率的请求已全部丢弃，负荷阀值仍不满足要求，则继续丢弃高优先级对应丢弃率的请求，从而减轻PEU当前的负荷。
可以理解的是，对于上述两种负载处理方式，可以灵活选择，也可以基于PEU的不同部署方式而选择使用不同的负载处理方式。例如，对于通过软件模块或者微服务部署方式实现的PEU，可以通过扩缩相应的模块和微服务来实现负载处理，对于通过硬件板卡部署方式实现的PEU，则可以直接通过按比率丢弃一定请求来实现负载处理。
在一个实施例中，基于预定义的数据接口即PPI接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，具体包括：请求端的设备标识、参考信号信道矩阵信息、参考信号接收功率、接收信号强度、参考信号接收质量、噪声功率、信噪比以及参考信号的配置参数，其中，参考信号的配置参数具体又可以包括若干配置参数。以下表1为上报的参考信号信道矩阵数据的一个示例：
Figure DEST_PATH_IMAGE002_83A
在一个实施例中，基于预定义的数据接口PPI向基站物理层返回的初始定位参数，具体包括：上行到达角、上行相对到达时间、测量时间戳以及测量质量。其具体的初始定位参数可以如以下表2所示的形式：
Figure DEST_PATH_IMAGE004_74A
由于PPI主要用于PEU与DU物理层之间流程交互，根据PEU在5G RAN的不同部署方式，该接口实现方式各不相同，但接口内容一致且为最主要特征，PPI REPORT，表示DU物理层向PEU上报参考信号SRS信道矩阵、RSRP、RSRQ、RSSI和参考信号SRS配置等相关数据，PPINOTIFY，表示PEU向DU物理层上报定位参数，包括但不限于上行到达角、上行相对到达时间、时间戳、质量参数置信区间等。
在一个实施例中，如图10所示，还提供了一种基于参考信号SRS信道矩阵并结合5G移动终端惯导的融合定位方法，该定位方法应用于5G用户设备（即图1、图2中UE端），具体包括如下步骤：
步骤1002，接收5G核心网节点发送的位置信息并获取IMU数据。
其中，位置信息是5G核心网节点基于无线接入网中的定位估计单元发送的初始定位参数进行目标跟踪处理后得到的，初始定位参数则是定位估计单元接收基于预定义的数据接口，接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理后得到的。
步骤1004，基于IMU数据和位置信息进行融合定位处理，得到对应的目标位置信息。
其中，目标位置信息是基于参考信号SRS信道矩阵并结合5G移动终端惯导的融合定位信息。
具体地，融合定位流程可以由5G移动终端或者其他网元发起，并将定位请求发送到GMLC处，由GMLC转发定位请求，但不同于上行定位，上行定位最终结果统一由LMF分发给请求端，定位则根据不同的定位请求端，实施流程略有不同。
在一个实施例中，终端终端得到对应的目标位置信息之后，可以直接利用该目标位置信息进行业务处理。
在一个实施例中，当终端得到对应的目标位置信息之后，还可以向5G核心网节点发送该目标位置信息，从而使得5G核心网节点向对应的请求端返回对应的目标位置信息。
上述实施例中，通过上行参考信号SRS信道矩阵并结合5G移动终端惯导进行融合定位，从而充分利用5G移动终端的IMU数据，有效地进行数据融合定位，提高了无线信号短期遮挡下的定位精度。
应该理解的是，虽然图1-图10的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图10中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种定位装置，包括：数据接收模块1102、识别计算处理模块1104和消息发送模块1106，其中：
数据接收模块1102，用于基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据；
识别计算处理模块1104，用于对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数；
消息发送模块1106，用于基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回所述初始定位参数，所述初始定位参数用于指示所述基站物理层向5G核心网节点发送所述初始定位参数，以使所述5G核心网节点进行目标跟踪处理，以得到对应的位置信息，并将所述位置信息返回给对应的请求端。
在一个实施例中，识别计算处理模块具体用于：对所述参考信号信道矩阵数据进行有效性识别；当确定所述参考信号信道矩阵数据为有效数据时，调用对应的信号处理算法对所述数据进行解算，得到所述参考信号信道矩阵数据对应的初始定位参数。
在一个实施例中，数据接收模块具体用于：建立所述预定义的数据接口与所述基站物理层之间的链路连接；基于所述预定义的数据接口以及所述链路连接接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据。
在一个实施例中，还包括数据处理模型获取模块，用于：获取数据处理模型；则识别计算处理模块用于：采用所述数据处理模型对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数。
在一个实施例中，还包括模型训练模块，用于：基于所述参考信号信道矩阵数据对所述数据处理模型进行在线优化训练，得到优化训练后的数据处理模型。
在一个实施例中，还包括负载均衡模块，用于：获取负载数据，所述负载数据包括CPU使用率和当前发起定位请求的数量；向所述无线接入网中的网管节点发送所述负载数据，所述负载数据用于指示所述网管节点在确定所述定位估计单元超负荷时，根据所述负载数据进行负载均衡处理。
在一个实施例中，负载均衡模块还用于：获取负载数据，所述负载数据包括CPU使用率和当前发起定位请求的数量中的至少一种；当根据所述负载数据确定当前超负荷时，根据当前定位请求的统计信息计算请求丢弃率；按所述请求丢弃率对当前定位请求进行丢弃处理。
在一个实施例中，所述基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据包括：所述请求端的设备标识、参考信号信道矩阵信息、参考信号接收功率、接收信号强度、参考信号接收质量、噪声功率、信噪比以及参考信号的配置参数。
在一个实施例中，所述基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回的所述初始定位参数包括：上行到达角、上行相对到达时间、测量时间戳以及测量质量。
关于上述定位装置的具体限定可以参见上文中图3至图9所示的定位方法的限定，在此不再赘述。上述定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种定位装置，该装置应用于5G用户设备（即5G移动终端），包括：数据接收模块1202和定位处理模块1204，其中：
数据接收模块1202，用于接收5G核心网节点发送的位置信息并获取IMU数据，所述位置信息是所述5G核心网节点基于无线接入网内部或外部的定位估计单元发送的初始定位参数进行目标跟踪处理后得到的，所述初始定位参数是所述定位估计单元基于预定义的数据接口，接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理后得到的；
定位处理模块1204，用于基于所述IMU数据和所述位置信息进行融合定位处理，得到对应的目标位置信息。
在一个实施例中，上述装置还包括目标位置信息发送模块，用于向所述5G核心网节点发送所述目标位置信息，所述目标位置信息用于指示所述5G核心网节点向对应的请求端返回所述目标位置信息。
关于上述定位装置的具体限定可以参见上文中如图10对于定位方法的限定，在此不再赘述。上述定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种定位估计单元，该定位估计单元应用于无线接入网中的BBU，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，所述定位估计单元建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，所述定位估计单元包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图3至图9所示的定位方法。
在一个实施例中，提供了一种定位估计单元，所述定位估计单元应用于无线接入网的外部，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，所述定位估计单元建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，所述定位估计单元包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图3至图9所示的定位方法。
具体地，定位估计单元内部结构图可以如图13所示。该定位估计单元包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该定位估计单元的处理器用于提供计算和控制能力。该定位估计单元的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该定位估计单元的数据库用于存储上行参考信号信道矩阵数据。该定位估计单元的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种定位方法。
在一个实施例中，提供了一种定位设备，该定位设备可以是5G移动终端，其内部结构图可以如图14所示。该定位设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该定位设备的处理器用于提供计算和控制能力。该定位设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该定位设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种定位方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该定位设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是定位设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图13与图14中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的定位估计单元或定位设备的限定，具体的定位估计单元或定位设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述图3至图10所示的方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述图3至图10所示的方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是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非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (18)

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法应用于定位估计单元，所述定位估计单元位于无线接入网的内部或外部，所述方法包括：
基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据；
对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数；
基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回所述初始定位参数，所述初始定位参数用于指示所述基站物理层向5G核心网节点发送所述初始定位参数，以使所述5G核心网节点进行目标跟踪，以得到对应的位置信息，并将所述位置信息返回给对应的请求端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，包括：
对所述参考信号信道矩阵数据进行有效性识别；
当确定所述参考信号信道矩阵数据为有效数据时，调用对应的信号处理算法对所述数据进行解算，得到所述参考信号信道矩阵数据对应的初始定位参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，包括：
建立所述预定义的数据接口与所述基站物理层之间的链路连接；
基于所述预定义的数据接口以及所述链路连接接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述建立所述预定义的数据接口与所述基站物理层之间的链路连接之后，所述方法还包括：
获取数据处理模型；
所述对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数，包括：
采用所述数据处理模型对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述参考信号信道矩阵数据对所述数据处理模型进行在线优化训练，得到优化训练后的数据处理模型。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取负载数据，所述负载数据包括CPU使用率和当前发起定位请求的数量；
向所述无线接入网中的网管节点发送所述负载数据，所述负载数据用于指示所述网管节点在确定所述定位估计单元超负荷时，根据所述负载数据对所述定位估计单元进行扩容处理。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取负载数据，所述负载数据包括CPU使用率和当前发起定位请求的数量中的至少一种；
当根据所述负载数据确定当前超负荷时，根据当前定位请求的统计信息计算请求丢弃率；
按所述请求丢弃率对当前定位请求进行丢弃处理。
8.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据包括：所述请求端的设备标识、参考信号信道矩阵信息、参考信号接收功率、接收信号强度、参考信号接收质量、噪声功率、信噪比以及参考信号的配置参数。
9.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，
所述基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回的所述初始定位参数包括：上行到达角、上行相对到达时间、测量时间戳以及测量质量。
10.一种定位方法，其特征在于，所述方法应用于5G用户设备，所述方法包括：
接收5G核心网节点发送的位置信息并获取IMU数据，所述位置信息是所述5G核心网节点基于无线接入网内部或外部的定位估计单元发送的初始定位参数进行目标跟踪处理后得到的，所述初始定位参数是所述定位估计单元基于预定义的数据接口，接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理后得到的；
基于所述IMU数据和所述位置信息进行融合定位处理，得到对应的目标位置信息。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
向所述5G核心网节点发送所述目标位置信息，所述目标位置信息用于指示所述5G核心网节点向对应的请求端返回所述目标位置信息。
12.一种定位装置，其特征在于，所述装置应用于设置在无线接入网的内部或外部的定位估计单元，所述装置包括：
数据接收模块，用于基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据；
识别计算处理模块，用于对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数；
消息发送模块，用于基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回所述初始定位参数，所述初始定位参数用于指示所述基站物理层向5G核心网节点发送所述初始定位参数，以使所述5G核心网节点进行目标跟踪处理，以得到对应的位置信息，并将所述位置信息返回给对应的请求端。
13.一种定位装置，其特征在于，所述装置应用于5G用户设备，包括：
数据接收模块，用于接收5G核心网节点发送的位置信息并获取IMU数据，所述位置信息是所述5G核心网节点基于无线接入网内部或外部的定位估计单元发送的初始定位参数进行目标跟踪处理后得到的，所述初始定位参数是所述定位估计单元基于预定义的数据接口，接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据，并对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理后得到的；
定位处理模块，用于基于所述IMU数据和所述位置信息进行融合定位处理，得到对应的目标位置信息。
14.一种定位估计单元，其特征在于，所述定位估计单元应用于无线接入网中的BBU，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，所述定位估计单元建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，所述定位估计单元包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
15.一种定位估计单元，其特征在于，所述定位估计单元应用于无线接入网的外部，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，所述定位估计单元建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，所述定位估计单元包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
16.一种定位设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求10或11所述方法的步骤。
17.一种定位系统，其特征在于，所述系统包括：如权利要求14或15所述的定位估计单元以及无线接入网和5G核心网，所述定位估计单元位于无线接入网的内部或外部，所述定位估计单元具有预定义的数据接口，通过建立所述预定义的数据接口与所述无线接入网中基站物理层之间的链路连接，以使所述定位估计单元基于预定义的数据接口接收基站物理层上报的参考信号信道矩阵数据；并对所述参考信号信道矩阵数据进行识别计算处理，得到初始定位参数；基于预定义的数据接口向所述基站物理层返回所述初始定位参数，所述初始定位参数用于指示所述基站物理层向5G核心网节点发送所述初始定位参数，以使所述5G核心网节点进行目标跟踪，以得到对应的位置信息，并将所述位置信息返回给对应的请求端。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述方法的步骤。
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