CN115118634B - 传输时延的测量方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种传输时延的测量方法、装置、设备及存储介质，其中，该传输时延的测量方法包括：采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。本申请不仅可以较为精确的进行时延测量，而且鲁棒性较强，基于上述方式得到的精确测量时延进行定位，定位精度也相应较高。

Description

传输时延的测量方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种传输时延的测量方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
两个设备在传输信号过程中往往会有时延，利用该时延可进一步得知关于设备的其它信息，诸如利用时延进行设备定位。可以理解的是，时延的预估精度会直接影响后续的定位精度。
相关技术中广泛应用两类时延测量算法，一类时延测量算法采用信号相关方式进行时延测量，运算简单，鲁棒性较强，但是时延预估精度低；另一类时延测量算法主要基于CFR(Channel Frequency Response，信道频率响应)进行时延测量，在CFR估计准确时，精度较高，但在一些场景下也容易出现因FFT窗选取错误而导致CFR估计不准确的情况，则会严重影响时延测量精度，鲁棒性较差。
发明内容
本申请提供了一种传输时延的测量方法、装置、设备及存储介质。
根据本申请的第一方面，提供了一种传输时延的测量方法，包括：采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；根据所述初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
在本申请第一方面实施例一种可能的实现方式中，所述第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
在本申请第一方面实施例一种可能的实现方式中，所述根据所述初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口的步骤，包括：基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界；基于所述左边界和所述右边界确定所述FFT窗口。
在本申请第一方面实施例一种可能的实现方式中，所述基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界步骤，包括：根据所述初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；基于所述真实时延的估值范围确定所述FFT窗口的左边界和右边界；其中，所述左边界和所述右边界之间的差值等于所述FFT窗口长度，且所述FFT窗口涵盖所述真实时延的估值范围。
在本申请第一方面实施例一种可能的实现方式中，所述采用第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延的步骤，包括：对第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定所述第二类时延测量算法在所述FFT窗口中的时延搜索范围；采用所述第二类时延测量算法在所述时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
在本申请第一方面实施例一种可能的实现方式中，所述第一设备为网络侧设备，所述第二设备为终端设备。
在本申请第一方面实施例一种可能的实现方式中，所述传输时延的测量方法由所述终端设备执行或者由所述网络侧设备执行。
在本申请第一方面实施例一种可能的实现方式中，基于所述最终估计时延和所述第一设备的已知位置，确定所述第二设备的位置。
根据本申请的第二方面，提供了一种终端设备，包括存储器，收发机，处理器：存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：采用第一类时延测量算法预估所述终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；根据所述初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
在本申请第二方面实施例一种可能的实现方式中，所述第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
在本申请第二方面实施例一种可能的实现方式中，所述根据所述初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口，包括：基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界；基于所述左边界和所述右边界确定所述FFT窗口。
在本申请第二方面实施例一种可能的实现方式中，所述基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界，包括：根据所述初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；基于所述真实时延的估值范围确定所述FFT窗口的左边界和右边界；其中，所述左边界和所述右边界之间的差值等于所述FFT窗口长度，且所述FFT窗口涵盖所述真实时延的估值范围。
在本申请第二方面实施例一种可能的实现方式中，所述采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延，包括：对第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定所述第二类时延测量算法在所述FFT窗口中的时延搜索范围；采用所述第二类时延测量算法在所述时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
在本申请第二方面实施例一种可能的实现方式中，所述处理器，还用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：基于所述最终估计时延和所述网络侧设备的已知位置，确定所述终端设备的位置。
根据本申请的第三方面，提供了一种网络侧设备，包括存储器，收发机，处理器：存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：采用第一类时延测量算法预估终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；根据所述初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
在本申请第三方面实施例一种可能的实现方式中，所述第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
在本申请第三方面实施例一种可能的实现方式中，所述根据所述初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口，包括：基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界；基于所述左边界和所述右边界确定所述FFT窗口。
在本申请第三方面实施例一种可能的实现方式中，所述基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界，包括：根据所述初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；基于所述真实时延的估值范围确定所述FFT窗口的左边界和右边界；其中，所述左边界和所述右边界之间的差值等于所述FFT窗口长度，且所述FFT窗口涵盖所述真实时延的估值范围。
在本申请第三方面实施例一种可能的实现方式中，所述采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延，包括：对第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定所述第二类时延测量算法在所述FFT窗口中的时延搜索范围；采用所述第二类时延测量算法在所述时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
在本申请第三方面实施例一种可能的实现方式中，所述处理器，还用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：基于所述最终估计时延和所述网络侧设备的已知位置，确定所述终端设备的位置。
根据本申请的第四方面，提供了一种传输时延的测量装置，包括：初始时延估计模块，用于采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；窗口确定模块，用于根据所述初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；最终时延估计模块，用于基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
根据本申请的第五方面，提供了一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行第一方面任一项所述的传输时延的测量方法。
本申请实施例提供的上述传输时延的测量方法、装置、设备及存储介质，采用第一类时延测量算法(包括相关类时延测量算法)预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；然后根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口，从而基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。这种方式先采用运算简便但是精度不高的相关类时延测量算法对时延进行大致估计，然后根据相关类时延测量算法得到的初始估计时延可以准确选取FFT窗口，相应的CFR也是准确的，从而保证第二类时延测量算法能够基于准确的CFR得到高精度的最终估计时延。这种方式不仅可以较为精确的进行时延测量，而且鲁棒性较强，基于上述方式得到的精确测量时延进行定位，定位精度也相应较高。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例提供的一种传输时延的测量方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种相关门限阈值类算法的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种最大似然算法的流程图；
图4为本申请实施例提供的一种多级信号划分算法的流程图；
图5为本申请实施例提供的一种相位差分类算法的流程图；
图6为本申请实施例提供的一种传输时延的测量方法的流程图；
图7为本申请实施例提供的一种定位方法流程图；
图8为本申请实施例提供的一种下行定位的信号时序图；
图9为本申请实施例提供的一种上行定位的信号时序图；
图10为本申请实施例提供的一种终端设备的结构框图；
图11为本申请实施例提供的一种网络侧设备的结构示意图；
图12为本申请实施例提供的一种传输时延的测量装置的结构示意图；
图13为本申请实施例提供的一种定位装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请实施例中术语“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
目前有很多时延测量算法，大致归为两类，第一类为相关类时延测量算法(也称为相关门限阈值类算法)，其因计算简单、鲁棒性强被广泛使用，但其精度相对较低。第二类为基于信道频域响应CFR的时延测量算法，能够达到较高的精度，但是其测量精度受CFR估计的准确程度影响，以下行通信为例，当不同基站到达终端的传播时延差超过CP(CyclicPrefix，循环前缀)长度时，由于FFT窗的位置选取错误，导致相应的CFR估计不准确，使得其时延估计精度严重降低，鲁棒性差。
因此本申请实施例针这两类算法的优缺点提出一种传输时延的测量方法，可以将这两类算法充分结合，首先通过第一类算法得到的初步估计时延来选取FFT窗口位置，由于初步估计时延已大致接近真实时延，仅是精度不高而已，所以基于初步估计时延来选取FFT窗口的方式更为准确，不会出现常规第二类算法中可能出现的FFT窗的位置选取错误的问题。基于本申请实施例所采取的方式，不会受到待测时延的限制，待测时延可以为任意值，即便超过CP甚至大于子帧及帧的长度，本申请实施例基于初步估计时延所准确选取的FFT窗口保障了CFR的准确程度，从而应用第二类算法基于准确的CFR进行时延评估，可以有效确保时延估计精度，扩大第二类算法的应用范围，也即，第二类算法可不再由于运算量、帧结构等因素受待测时延的限制，鲁棒性较强。在此基础上，用本申请实施例提供的传输时延的测量方法进行定位，可以有效保障定位精度。为便于理解，下面参考附图对本申请实施例的传输时延的测量方法、装置、设备及存储介质信息详细描述。
首先，本申请实施例提供了一种传输时延的测量方法，参见本申请实施例提供的如图1所示的一种传输时延的测量方法的流程图，该方法主要包括步骤S102～步骤S106：
步骤S102，采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法。
本申请实施例对第一设备和第二设备的类型不进行限制，第一设备和第二设备之间可传输信号即可。在一种具体的实施方式中，第一设备诸如可以为基站等网络侧设备，第二设备诸如可以为手机等终端设备。本实施例提供的传输时延的测量方法可以由终端设备执行，也可以由网络侧设备执行。诸如，可以在下行定位过程中由手机等终端设备来执行该方法以便确定定位所需的传输时延，也可以在上行定位过程中由基站等网络侧设备来执行该方法以便确定定位所需的传输时延。当然，第一设备和第二设备也都可以为网络侧设备或者其它类型设备，在此不进行限制。
相关类时延测量算法主要基于参考信号与接收信号互相关原理来估测时延，运算简便快捷，但是时延估测精度不高，因此本申请实施例首先采用相关类时延测量算法得到一个大致的初始估计时延。
步骤S104，根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口。在利用FFT窗口对信号进行分析时，FFT窗口位置的选取至关重要，倘若FFT窗口选取不佳，会直接影响信号分析结果。在对传输时延进行测量时，由于本申请实施例已基于相关类时延测量算法得到一个大致的初始估计时延，虽然精度不高，但是与真实时延的差距已不大，基于初始估计时延来确定FFT窗口，可以有效保障FFT窗口的选取准确性，也即可保障FFT窗口涵盖真实时延的估值范围。
步骤S106，基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
第二类时延测量算法即为基于CFR的时延测量算法，包括但不限于多级信号划分MUSIC(Multiple Signal Classification)算法、最大似然ML(Maximum Likelihood)算法、相位类POA(Phase of Arrival)算法、过采样相关算法中的一种或多种。以上算法均是在CFR的基础上进行时延测算，测算精度通常较高。但是相关技术中基于CFR的时延测量算法的测算精度直接取决于CFR的准确程度，一旦FFT窗选取错误，CFR不准确，则会严重影响最后的时延测算精度，因而鲁棒性也较差。而本申请实施例中的CFR是基于准确选取的FFT窗得到的，准确程度较高，因此可以保证最后的时延测算的精度和鲁棒性。
在一种具体的实施方式中，第二类时延测量算法可以首先计算得到残余估计时延，然后令最终估计时延＝由初始估计时延确定的FFT窗口的左边界+残余估计时延。
上述方式先采用运算简便但是精度不高的相关类时延测量算法对时延进行大致估计，然后根据相关类时延测量算法得到的初始估计时延选取FFT窗口，相应的CFR也是准确的，从而保证第二类时延测量算法能够基于准确的CFR得到高精度的最终估计时延。也即先粗测然后再粗测的基础上再精测，这种方式不仅可以较为精确的进行时延测量，而且扩大了第二类时延测量算法的实际应用范围，也即，在该方式中，第二类时延测量算法不会由于运算量、帧结构等因素而受到待测时延(又可称为待估时延)的限制，待测时延可以为任意值，即便超过CP甚至大于子帧及帧的长度，均可达到较为精确的时延测量结果，鲁棒性较强。
为便于理解，本申请结合图2～图5对以上涉及到的第一类时延测量算法和第二类时延测量算法的基本原理进行简要概述如下：
对于第一类时延测量算法主要为相关类时延测量算法(也即相关门限阈值类算法)，参见图2所示的相关门限阈值类算法的流程图，其主要是对参考信号与接收信号进行互相关并计算时延功率拓展谱(PDP)，然后根据预设的固定门限或自适应门限进行谱峰搜索来估计时延。
对于第二类基于信道频率响应的时延测量算法，本申请实施例主要以最大似然算法(ML算法)、多级信号划分算法(MUSIC算法)以及相位类算法(POA算法)为例分别进行说明。
参见图3所示的最大似然算法的流程图，其主要是利用信道频率响应的估计矢量构造似然函数，然后通过多维峰值搜索解得待估时延值，当然还可以通过蒙特卡罗直接抽样或重要性抽样来降低搜索复杂度并减少出现局部收敛的情况，最终求解最大值以便得到时延估计值。
参见图4所示的多级信号划分算法的流程图，其主要是通过特征分解将空间划分为子空间(也可称为子空间划分类算法)，具体而言，首先对信道频率响应进行估计，得到相应估计矢量并计算协方差矩阵，其次对协方差矩阵进行特征分解，根据特征值划分信号子空间和噪声子空间，再次通过构造的时延导向矢量与噪声特征向量构造伪谱函数，最后根据设定的门限，对伪谱函数进行峰值搜索得到时延估计值。
参见图5所示的相位差分类算法的流程图，其主要是首先对信道频率响应进行估计，得到相应估计矢量，然后获取各子载波的相位，对选定的各子载波的相位作差，除去子载波间隔并进行一些优化手段，最后得到时延估计值。
如上所述，以上述图3～图5所代表的几个典型的第二类时延测量算法可见，都是在对信道频率响应的估计基础上才能执行后续时延预测，信道频率响应的估计准确程度会直接影响时延预测精度。但是，在很多情况下可能会出现信道频率响应估计错误的情况，诸如，以下行通信为例，当不同基站到达终端的传播时延差超过CP长度时，容易导致FFT窗的位置选取，使得相应的CFR估计不准确，严重降低最后的时延估计精度。对于此，本申请实施例提出了新的方式来准确估计FFT窗位置，以便无论何种情况，都可以准确选取FFT窗的位置。具体而言，本申请实施例充分利用相关类时延测量算法的运算简单的优势，并将其精度不高的劣势进行充分利用，先快速得到大致的初始估计时延，然后充分利用该初始估计时延来进行FFT窗位置的准确估计，最后将FFT窗位置相应的CFR提供给第二类时延测量算法进行后续的精确时延估计，保障了时延估计的准确性和鲁棒性。上述方式得到的CFR准确程度较高，上述FFT窗的选取方式使得其不会像传统的第二类时延测量算法由于运算量、帧结构等因素受到诸如待测时延长度的限制，待测时延可以为任意值，无论是小于CP长度，还是大于子帧及帧的长度，均可以得到准确的时延测量结果。
在前述图1的基础上，参见图6所示的一种传输时延的测量方法的流程图，该方法侧重点在于阐述如何根据初始估计时延确定FFT窗口，主要包括步骤S602～步骤S608：
步骤S602，采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法。
步骤S604，基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界。
在一种具体的实施方式中，可以首先根据初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围，然后基于真实时延的估值范围确定FFT窗口的左边界和右边界；其中，左边界和右边界之间的差值等于FFT窗口长度，且FFT窗口涵盖真实时延的估值范围。在选取FFT窗口时，FFT窗口的左右边界需要根据初始估计时延的误差范围适当设定。诸如，假设初始估计时延为其误差范围为Δt，也即，理论上来讲，真实时延可能在/>区间内，而FFT窗口的长度通常预先固定，因此可以先基于/>和Δt确定FFT窗口的左边界，然后再基于FFT窗口长度确定右边界，从而选取出FFT窗口。在实际应用中，通常由相关类时延测量算法得到的初始估计时延/>的误差范围小于半个CP长度，也即Δt<NCP/2，因此在一种实施方式中，可以设定FFT窗口的左边界为/>并基于预设的FFT窗口长度来确定右边界。应当注意的是，诸如NCP/2的设定以及/>的左边界设定仅为本申请实施例的一种示意性说明，不应当被视为限制，在实际应用中还可以根据/>的误差范围选择其它边界值，只需保证FFT窗口涵盖真实时延的估值范围即可。
步骤S606，基于左边界和右边界确定FFT窗口。在左右边界已知之后，FFT窗口即已确定，从而可以准确选取出FFT窗口。
步骤S608，基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
通过上述方式，基于相关类时延测量算法得到的初始估计时延的误差范围来确定FFT窗口，以确保FFT窗口涵盖真实时延值，从而使第二类时延测量算法能够根据FFT窗口进行时延搜索，得到高精度的最终估计时延。
为了进一步节约第二类时延测量算法的算力，在本申请实施例在采用第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延时会缩小时延搜索范围，以节约算力并缩短运算时间，具体可以参照如下步骤1～步骤3实现：
步骤1，对第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；
步骤2，基于估计得到的误差量级，确定第二类时延测量算法在FFT窗口中的时延搜索范围；在此步骤中，会进一步缩小FFT窗口中的时延搜索范围，相比于第二类时延测量算法需要在整个FFT窗口进行时延搜索相比，这种方式能够较好的节约算力，降低时间开销。
步骤3，采用第二类时延测量算法在时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
通过上述方式，由于缩小了时延搜索范围，因此可以有效节约时延算力，降低了复杂度，有效降低了时间开销，提升了时延估计效率。
进一步，在得到精确的最终估计时延的基础上，可以基于最终估计时延和第一设备的已知位置来确定第二设备的位置，从而实现定位。为便于理解，在采用上述传输时延的确定方法的基础上，本申请实施例又提供了一种定位方法，在该方法中，以第一设备为网络侧设备，第二设备为终端设备为例进行说明，参见如图7所示的一种定位方法流程图，该方法主要包括如下步骤S702～S708：
步骤S702，如果接收到定位通知，则采用第一类时延测量算法预估终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法。诸如，在接收到LMF(Location Management Function，位置服务器)等定位端下发的定位辅助数据信息时，即认为接收到定位通知，并开始执行后续的时延测量方法来定位。而终端设备诸如可以为手机、智能手表等用户终端，网络侧设备诸如可以为基站等。
在一些实施方式中，第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
步骤S704，根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口。
步骤S706，基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
上述步骤S702～步骤S706可参照前述传输时延的测量方法的相关内容，在此不再赘述。
步骤S708，基于最终估计时延和网络侧设备的已知位置，确定终端设备的位置。根据时延和已知位置进行定位的方式也即为TDOA(Time Difference Of Arrival，到达时间差)定位的方式，具体可参照相关内容实现，在此不再赘述。
本申请实施例提出的上述定位方法，由于所采用的终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延测量方式能够得到高精度的时延估计值，基于最终得到的时延估计值进行定位，可以有效保障终端设备的定位精度。
在一些实施方式中，根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口的步骤，包括如下步骤a至步骤b：
步骤a，基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界。具体而言，可参照如下步骤a1～步骤a2实现：
步骤a1，根据初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；
步骤a2，基于真实时延的估值范围确定FFT窗口的左边界和右边界；其中，左边界和右边界之间的差值等于FFT窗口长度，且FFT窗口涵盖真实时延的估值范围。
步骤b，基于左边界和右边界确定FFT窗口。
在一些实施方式中，采用第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延的步骤，包括：对第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定第二类时延测量算法在FFT窗口中的时延搜索范围；采用第二类时延测量算法在时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
可以理解的是，上述方法可以由终端设备执行或者由网络侧设备执行。诸如，可以由终端设备进行自身定位，也可以由网络侧设备为终端进行定位，在具体实现时，可以由终端设备或网络侧设备将采用本申请实施例提供的传输时延的测量方法所得到的时延估计值上报到LMF，由LMF进行定位解算。
上述定位方法同时适用于无线通信领域中的上行定位方案和下行定位方案。上行定位也即由基站接收并测量来自终端设备的定位信号，从而对终端设备进行定位；下行定位也即指终端设备接收并测量来自基站的定位信号，从而对自身进行定位。
在实际应用中，为了便于处理，本申请实施例中提及的待测量时延可以具体以时延差分值来表示。诸如，在测算用户设备与基站之间的时延或者给用户设备进行定位时，可以基于用户设备与服务基站以及用户与非服务基站的时延来确定时延差分值，进而进行定位解算。具体实现时，诸如可以以服务基站为基准，假设用户设备与服务基站的时延为第一时延，用户与非服务基站的时延为第二时延，通过测算第二时延相对于第一时延的差分值，来表征用户设备与非服务基站之间的时延估算值，以及根据非服务基站的位置来进一步确定用户设备的位置。通常而言，服务基站为一个，非服务基站可以为多个，每个非服务基站与用户设备之间在某时刻的时延估计值(具体可通过分别与服务基站间的时延估计值差分得到的时延差分值表示)以及每个非服务基站的位置都通报给位置解算端(LMF即定位服务器或者用户设备自身或网络侧基站等等)进行位置求解，即可确定用户设备在该时刻的位置。
为便于理解，本申请实施例将前述定位方法应用于无线通信领域中，提供了四个具体的实施示例进行说明，以下实施示例中，均以网络侧设备为基站，终端设备为UE(UserEquipment，用户终端)为例进行说明。
实施示例1：
本实施例为下行定位；
第一类时延测量算法为：相关类时延测量算法；
第二类时延测量算法为：多级信号划分MUSIC算法。
该定位方法由目标UE执行：
步骤1：目标UE接收诸如LMF、定位服务器等定位端通知的下行定位辅助数据信息。其中，该下行定位辅助数据信息诸如可以为下行PRS(Positioning Reference Signal，定位参考信号)信息和\或SSB(Synchronization Signal/PBCH Block，同步信号和PBCH块)信息，具体以序列的形式表征，以便使目标UE可以基于该序列对相应的信号进行对照解析。
步骤2：目标UE接收并且测量来自不同基站的下行PRS和\或SSB信号，获得时延测量值。
在具体实现时，可以基于目标UE与服务基站、非服务基站之间的信号时延差来衡量时延测量值。假设基站1为服务基站，其余基站均为非服务基站，下面以UE对基站2的时延测量进行示例说明，UE对其余非服务基站的时延测量方式均可采用相同方法。具体可参照如下步骤2.1～步骤2.4。应当注意是，以下步骤不受待估时延差分值的大小限制，待估时延差分值可以为任意值，无论是小于CP长度、大于CP长度还是大于子帧甚至帧的长度，均可按照如下步骤得到高精度的时延估计值。
步骤2.1:UE以服务基站1的下行定时为基准，接收并且存储N个符号的时域数据，通过相关类算法估计待测时延，即按照公式(1)对N个符号的时域数据y(n)与步骤1得到的基站2的PRS和\或SSB序列对应的时域发送信号s(n)，进行相关操作，找到R2(m)中的首个峰值，该峰对应的时延值即为差分时延值(DL-TDOA)初始估计量
步骤2.2:根据时延初始估计量选取FFT窗口即/>其中Δτleft+Δτright＝N_FFT，N_FFT为FFT窗口长度。该窗口需要包含/>这个估计位置，FFT窗左右边界的设定需要根据估计值/>的误差范围适当设定，由于通常/>的误差范围小于半个CP长度即Δt<NCP/2，这里设置FFT窗左边界为/>最后得到该时间窗对应的CFR，取窗过程具体可参见图8所示。在图8中，BS1表示基站1(服务基站)，BS2表示基站2(非服务基站)，UE1表示当前的目标UE，其中，BS1和BS2为发射端(TX)，UE1为接收端(RX)。从图8中可看出，由于初始估计时延为/>的误差范围为Δt，理论上来讲，真实时延可能在/>区间内，因此可将MUSIC算法的时延搜索范围进一步缩小至区间，在具体实现时，FFT窗口的左边界应小于/>即FFT窗口应涵盖误差范围，以保障后续可搜索到真实时延。通过缩小时延搜索范围，可以有效节约算力，降低时延搜索的成本消耗。
应当注意的是，当待估时延差分值小于CP长度时，也可以直接在位置处取FFT窗，即FFT窗口位置为[0,NFFT]，得到CFR后，在MUSIC算法处理时，以相关类时延算法初步估计的时延值为中心，左右取适当长度作为MUSIC的时延搜索范围，进行时延估计即可。
步骤2.3:基于步骤2.2估计的位置取FFT窗得到CFR，这里设为采用MUSIC算法对残余误差进行估计，即按照公式(2)计算得到估计的信道响应的自相关矩阵/>接着对其进行特征分解，得到噪声子空间的特征向量UNoise，将其与公式(3)所示的时延导向矢量v(τi)进行内积运算，得到公式(4)对应的伪谱图，其首峰对应的时延值即为残余误差估计值/>在设置MUSIC搜索范围时(即设置导向矢量对应的时延范围τmax-τmin)，可以根据相关操作后的残余时延误差的量级估计，进一步缩小搜索范围。
步骤2.4:根据步骤2.2和2.3的估计结果，得到最终的DL-TDOA测量值即/>
步骤3：将最终DL-TDOA测量值上报给诸如LMF等定位端，以使得定位端基于UE与各基站的时延差分值以及已知各基站的位置，对UE位置进行解算。
实施示例2：
本实施例为下行定位；
第一类时延测量算法为：相关类时延测量算法；
第二类时延测量算法为：最大似然ML算法。
该定位方法由目标UE执行：
步骤1：目标UE接收诸如LMF、定位服务器等定位端通知的下行定位辅助数据信息。其中，该下行定位辅助数据信息诸如可以为下行PRS(Positioning Reference Signal，定位参考信号)信息和\或SSB(Synchronization Signal/PBCH Block，同步信号和PBCH块)信息，具体以序列的形式表征，以便使目标UE可以基于该序列对相应的信号进行对照解析。
步骤2：目标UE接收并且测量来自不同基站的下行PRS和\或SSB信号，获得时延测量值。
在具体实现时，可以基于目标UE与服务基站、非服务基站之间的信号时延差来衡量时延测量值。假设基站1为服务基站，其余基站均为非服务基站，下面以UE对基站2的时延测量进行示例说明，UE对其余非服务基站的时延测量方式均可采用相同方法。具体可参照如下步骤2.1～步骤2.4。应当注意是，以下步骤不受待估时延差分值的大小限制，待估时延差分值可以为任意值，无论是小于CP长度、大于CP长度，还是大于子帧甚至帧的长度，均可按照如下步骤得到高精度的时延估计值。
步骤2.1:UE以服务基站1的下行定时为基准，接收并且存储N个符号的时域数据，通过相关类算法估计待测时延，即按照公式(1)对N个符号的时域数据y(n)与步骤1得到的基站2的PRS和\或SSB序列对应的时域信号s(n)，进行相关操作，找到R2(m)中的首个峰值，该峰对应的时延值即为差分时延值(DL-TDOA)初始估计量
步骤2.2:根据时延初始估计量选取FFT窗口即/> 其中Δτleft+Δτright＝N_FFT，即该窗口需要包含/>这个估计位置，FFT窗左右边界的设定需要根据估计值/>的误差范围适当设定，由于通常/>的误差范围小于半个CP长度即Δt<NCP/2，这里设置FFT窗左边界为/>最后得到该时间窗对应的CFR，取窗过程具体也可参见图8所示，在此不再赘述。应当注意的是，当待估时延差分值小于CP长度时，也可以直接在/>位置处取FFT窗，即FFT窗口位置为[0,NFFT]，得到CFR后，在ML算法处理时，以相关类时延算法初步估计的时延值为中心，左右取适当长度作为ML算法的时延搜索范围，进行时延估计即可。
步骤2.3:基于步骤2.2估计的位置取FFT窗得到CFR，这里设为采用ML算法对残余误差进行估计，即将各时延导向矢量v(τi)代入公式(6)所示的对数似然函数，生成相应的伪谱图，其首峰对应的时延值即为残余误差估计值/>在设置ML搜索范围时(即设置导向矢量对应的时延范围τmax-τmin)，可以根据相关操作后的残余时延误差的量级估计，进一步缩小搜索范围；
步骤2.4:根据步骤2.2和2.3的估计结果，得到最终的DL-TDOA测量值即/>
步骤3：将最终DL-TDOA测量值上报给诸如LMF等定位端，以使得定位端基于UE与各基站的时延差分值以及已知各基站的位置，对UE位置进行解算。
实施示例3：
本实施例为上行定位；
第一类时延测量算法为：相关类时延测量算法；
第二类时延测量算法为：相位类POA算法。
该方法由基站执行：
步骤1：基站接收诸如LMF、定位服务器、UE等定位端通知的上行定位辅助数据信息，主要包括上行SRS信息，该信息具体以序列形式表征，以便基站可以基于该序列对相应的信号进行对照解析。
步骤2：基站接收并且测量来自目标UE定时调整后的上行SRS信号，获得时延测量值。
在具体实现时，可以基于目标UE与服务基站、非服务基站之间的信号时延差来衡量时延测量值。假设基站1为服务基站，其余基站均为非服务基站，下面以基站2对UE的时延测量进行示例说明，其余非服务基站对UE的时延测量方式均可采用相同方法。具体可参照如下步骤2.1～步骤2.4。应当注意是，以下步骤不受待估时延差分值的限制，待估时延差分值可以为任意值，无论是小于CP长度、大于CP长度，还是大于子帧甚至帧的长度均可按照如下步骤得到高精度的时延估计值。
步骤2.1:基站2接收并且存储N个符号的时域数据，通过相关类算法估计待测时延，即按照公式(7)对N个符号的时域数据y(n)与步骤1得到的基站2的SRS序列对应的时域信号s(n)，进行相关操作，找到R2(m)中的首个峰值，该峰对应的时延值即为差分时延值(UL-TDOA)初始估计量
步骤2.2:根据时延初始估计量选取FFT窗口即/> 其中Δτleft+Δτright＝N_FFT，即该窗口需要包含/>这个估计位置，FFT窗左右边界的设定需要根据估计值/>的误差范围适当设定，由于通常/>的误差范围小于半个CP长度即Δt<NCP/2，这里设置FFT窗左边界为/>最后得到该时间窗对应的CFR，取窗过程具体可参见图9所示。其中，UE1为发射端(TX)，BS1和BS2为接收端(RX)。
步骤2.3:基于步骤2.2估计的位置取FFT窗得到CFR，这里设为采用POA算法对残余误差进行估计，即按照公式(8)计算得到残余误差估计值/>/>
步骤2.4:根据步骤2.2和2.3的估计结果，得到最终的UL-TDOA测量值即/>
步骤3：将最终UL-TDOA测量值上报给诸如LMF等定位端，以使得定位端基于UE与各基站的时延差分值以及已知各基站的位置，对UE位置进行解算。
实施示例4：
本实施例为上行定位；
第一类时延测量算法为：相关类时延测量算法；
第二类时延测量算法为：过采样相关算法(Oversampling Correlation算法)。
该定位方法由基站执行：
步骤1：基站接收诸如LMF、定位服务器、UE等定位端通知的上行定位辅助数据信息，主要包括上行SRS信息，该信息具体以序列形式表征，以便基站可以基于该序列对相应的信号进行对照解析。
步骤2：基站接收并且测量来自目标UE定时调整后的上行SRS信号，获得时延测量值。
在具体实现时，可以基于目标UE与服务基站、非服务基站之间的信号时延差来衡量时延测量值。假设基站1为服务基站，其余基站均为非服务基站，下面以基站2对UE的时延测量进行示例说明，其余非服务基站对UE的时延测量方式均可采用相同方法。具体可参照如下步骤2.1～步骤2.4。应当注意是，以下步骤不受待估时延差分值的限制，待估时延差分值可以为任意值，无论是小于CP长度、大于CP长度，还是大于子帧甚至帧的长度，均可按照如下步骤得到高精度的时延估计值。
步骤2.1:基站2接收并且存储N个符号的时域数据，通过相关类算法估计待测时延，即按照公式(9)对N个符号的时域数据y(n)与步骤1得到的基站2的SRS序列对应的时域信号s(n)，进行相关操作，找到R2(m)中的首个峰值，该峰对应的时延值即为差分时延值(UL-TDOA)初始估计量
步骤2.2:根据时延初始估计量选取FFT窗口即/> 其中Δτleft+Δτright＝N_FFT，即该窗口需要包含/>这个估计位置，FFT窗左右边界的设定需要根据估计值/>的误差范围适当设定，由于通常/>的误差范围小于半个CP长度即Δt<NCP/2，这里设置FFT窗左边界为/>也即FFT左边界应小于即FFT窗口应涵盖误差范围，最后得到该时间窗对应的CFR，取窗过程具体也可参见图9所示，在此不再赘述。应当注意的是，当待估时延差分值小于CP长度时，也可以直接在/>位置处取FFT窗，即FFT窗口位置为[0,NFFT]，得到CFR后，在过采样相关算法处理时，以相关类时延算法初步估计的时延值为中心，左右取适当长度作为过采样相关算法的时延搜索范围，进行时延估计即可。/>
步骤2.3:采用过采样相关算法对残余误差进行估计，对步骤2.2得到的FFT窗口位置的时域数据进行A倍过采样，即按照公式(10)对A*NFFT个时域数据z(n)(这里可以根据相关操作后的残余时延误差的量级估计来减小搜索点数)与经过A倍过采样后的基站2的SRS序列对应的时域信号t(n)，进行相关，找到R2(m)中的首个峰值，该峰对应的时延值即为残余误差估计值
步骤2.4:根据步骤2.2和2.3的估计结果，得到最终的UL-TDOA测量值即/>
步骤3：将最终UL-TDOA测量值上报给诸如LMF等定位端，以使得定位端基于UE与各基站的时延差分值以及已知各基站的位置，对UE位置进行解算。
应当理解的是，以上4个实施示例仅是基于本申请实施例提出的定位方法的示例性实施方式，不应当被视为限制。
综上所述，本实施例提供的定位方法，充分利用相关类时延测量算法的运算简单的优势，先快速得到大致的初始估计时延，然后充分利用该初始估计时延来进行FFT窗位置的准确估计，最后将FFT窗位置相应的CFR提供给第二类时延测量算法进行后续的精确时延估计，保障了时延估计的准确性和鲁棒性，并减小了第二类时延测量算法由于运算量、帧结构等因素受限于待测时延大小的限制，扩大了第二类时延估计算法的实际应用范围。上述方式得到的CFR准确程度较高，上述FFT窗的选取方式使得其不会像传统的第二类时延测量算法受到诸如时延长度限制，待测时延可以为任意值，无论是小于CP长度、大于CP长度，还是大于子帧甚至帧的长度，均可以得到准确的时延测量结果，并保障定位精度。而且，本申请实施例还可以根据时延误差量级来进一步缩小时延搜索范围，采用第二类时延测量算法在时延搜索范围内进行时延搜索，可以有效节约算力和计算复杂度，降低时间开销。
为了实现上述实施例，本申请实施例还提供了一种终端设备，包括存储器，收发机，处理器。
存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取存储器中的计算机程序并执行以下操作：采用第一类时延测量算法预估终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
为了实现上述实施例，本申请实施例还提供了一种终端设备，主要包括存储器，收发机，处理器。如图10所示，提供了一种终端设备的结构框图，包括：收发机1000、处理器1010、存储器1020和用户接口1030。
存储器1020，用于存储计算机程序；
收发机1000，用于在处理器1010的控制下收发数据；
处理器1010，用于读取存储器1020中的计算机程序并执行以下操作：采用第一类时延测量算法预估终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
收发机1000，用于在处理器1010的控制下接收和发送数据。
其中，在图10中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器1010代表的一个或多个处理器和存储器1020代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机1000可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元，这些传输介质包括，这些传输介质包括无线信道、有线信道、光缆等传输介质。针对不同的用户设备，用户接口1030还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。
处理器1010负责管理总线架构和通常的处理，存储器1020可以存储处理器1010在执行操作时所使用的数据。
可选的，处理器1010可以是中央处埋器(Central Processing Unit，简称CPU)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或复杂可编程逻辑器件(ComplexProgrammable Logic Device，简称CPLD)，处理器1010也可以采用多核架构。
处理器1010通过调用存储器存储的计算机程序，用于按照获得的可执行指令执行本申请实施例提供的前述传输时延的测量方法或者定位方法。处理器1010与存储器1020也可以物理上分开布置。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口，包括：基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；基于左边界和右边界确定FFT窗口。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界，包括：根据初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；基于真实时延的估值范围确定FFT窗口的左边界和右边界；其中，左边界和右边界之间的差值等于FFT窗口长度，且FFT窗口涵盖真实时延的估值范围。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，采用第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延，包括：对第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定第二类时延测量算法在FFT窗口中的时延搜索范围；采用第二类时延测量算法在时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，上述处理器1010，还用于读取存储器中的计算机程序并执行以下操作：基于最终估计时延和网络侧设备的已知位置，确定终端设备的位置。
在此需要说明的是，本申请实施例提供的上述终端设备，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
为了实现上述实施例，本申请实施例还提出一种网络侧设备。如图11所示，本申请实施例提供的一种网络侧设备的结构示意图。
如图11所示，网络侧设备包括：收发机1100、处理器1110、存储器1120。
其中，存储器1120，用于存储计算机程序；
收发机1100，用于在处理器1110的控制下收发数据；
处理器1110，用于读取存储器1120中的计算机程序并执行以下操作：采用第一类时延测量算法预估终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
其中，在图11中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器1110代表的一个或多个处理器和存储器1120代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机1100可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元，这些传输介质包括无线信道、有线信道、光缆等传输介质。处理器1110负责管理总线架构和通常的处理，存储器1120可以存储处理器1110在执行操作时所使用的数据。
处理器1110可以是CPU、ASIC、FPGA或CPLD，处理器1110也可以采用多核架构。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口，包括：基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；基于左边界和右边界确定FFT窗口。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界，包括：根据初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；基于真实时延的估值范围确定FFT窗口的左边界和右边界；其中，左边界和右边界之间的差值等于FFT窗口长度，且FFT窗口涵盖真实时延的估值范围。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，采用第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延，包括：对第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定第二类时延测量算法在FFT窗口中的时延搜索范围；第二类时延测量算法在时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，上述处理器1110，还用于读取存储器中的计算机程序并执行以下操作：基于最终估计时延和网络侧设备的已知位置，确定终端设备的位置。
在此需要说明的是，本申请实施例提供的上述网络侧设备，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
为了实现上述实施例，本申请实施例还提出一种传输时延的测量装置，参见图12所示的一种传输时延的测量装置的结构示意图，包括：
初始时延估计模块1210，用于采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；
窗口确定模块1220，用于根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；
最终时延估计模块1230，用于基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，窗口确定模块1220，用于基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；基于左边界和右边界确定FFT窗口。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，窗口确定模块1220，进一步用于根据初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；基于真实时延的估值范围确定FFT窗口的左边界和右边界；其中，左边界和右边界之间的差值等于FFT窗口长度，且FFT窗口涵盖真实时延的估值范围。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，最终时延估计模块1230，用于对第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定第二类时延测量算法在FFT窗口中的时延搜索范围；采用第二类时延测量算法在时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，第一设备为网络侧设备，第二设备为终端设备。
需要说明的是，前述传输时延的测量方法实施例的解释说明，也适用于该实施例的传输时延的测量装置，故在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本申请实施例还提出一种定位装置，参见图13所示的一种定位装置的结构示意图，包括：
初始时延估计模块1310，如果接收到定位通知，采用第一类时延测量算法预估终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；
窗口确定模块1320，根据初始估计时延确定快速傅里叶变换FFT窗口；
最终时延估计模块1330，基于FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延；
定位模块1340，用于基于最终估计时延和网络侧设备的已知位置，确定终端设备的位置。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，窗口确定模块1320，用于基于初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；基于左边界和右边界确定FFT窗口。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，窗口确定模块1320，进一步用于根据初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；基于真实时延的估值范围确定FFT窗口的左边界和右边界；其中，左边界和右边界之间的差值等于FFT窗口长度，且FFT窗口涵盖真实时延的估值范围。
在本申请实施例一种可能的实现方式中，最终时延估计模块1330，用于对第二类时延测量算法计算终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；基于估计得到的误差量级，确定第二类时延测量算法在FFT窗口中的时延搜索范围；采用第二类时延测量算法在时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
需要说明的是，前述定位方法实施例的解释说明，也适用于该实施例的定位装置，故在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种处理器可读存储介质。
其中，该处理器可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序用于使该处理器执行本申请实施例提供的传输时延的测量方法或者定位方法。
其中，所述处理器可读存储介质可以是处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD))等。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。应理解可由计算机可执行指令实现流程图和/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。可提供这些计算机可执行指令到通用计算机、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。
这些处理器可执行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处理器可读存储器中，使得存储在该处理器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。
这些处理器可执行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。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (19)

1.一种传输时延的测量方法，其特征在于，所述方法包括：
采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；
基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；
基于所述左边界和所述右边界确定所述FFT窗口；
基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界步骤，包括：
根据所述初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；
基于所述真实时延的估值范围确定所述FFT窗口的左边界和右边界；其中，所述左边界和所述右边界之间的差值等于所述FFT窗口长度，且所述FFT窗口涵盖所述真实时延的估值范围。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延的步骤，包括：
对第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；
基于估计得到的误差量级，确定所述第二类时延测量算法在所述FFT窗口中的时延搜索范围；
采用所述第二类时延测量算法在所述时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备为网络侧设备，所述第二设备为终端设备。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述传输时延的测量方法由所述终端设备执行或者由所述网络侧设备执行。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述最终估计时延和所述第一设备的已知位置，确定所述第二设备的位置。
8.一种终端设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器：
存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
采用第一类时延测量算法预估所述终端设备与网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；
基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；
基于所述左边界和所述右边界确定所述FFT窗口；
基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
9.根据权利要求8所述的终端设备，其特征在于，所述第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
10.根据权利要求8所述的终端设备，其特征在于，所述基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界，包括：
根据所述初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；
基于所述真实时延的估值范围确定所述FFT窗口的左边界和右边界；其中，所述左边界和所述右边界之间的差值等于所述FFT窗口长度，且所述FFT窗口涵盖所述真实时延的估值范围。
11.根据权利要求8所述的终端设备，其特征在于，所述采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延，包括：
对第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；
基于估计得到的误差量级，确定所述第二类时延测量算法在所述FFT窗口中的时延搜索范围；
采用所述第二类时延测量算法在所述时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
12.根据权利要求8至11任一项所述的终端设备，其特征在于，所述处理器，还用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
基于所述最终估计时延和所述网络侧设备的已知位置，确定所述终端设备的位置。
13.一种网络侧设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器：
存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
采用第一类时延测量算法预估终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；
基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；
基于所述左边界和所述右边界确定所述FFT窗口；
基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
14.根据权利要求13所述的网络侧设备，其特征在于，所述第二类时延测量算法包括多级信号划分MUSIC算法、最大似然ML算法、相位类POA算法、过采样相关算法中的一种或多种。
15.根据权利要求13所述的网络侧设备，其特征在于，所述基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定所述FFT窗口的左边界和右边界，包括：
根据所述初始估计时延的误差范围确定真实时延的估值范围；
基于所述真实时延的估值范围确定所述FFT窗口的左边界和右边界；其中，所述左边界和所述右边界之间的差值等于所述FFT窗口长度，且所述FFT窗口涵盖所述真实时延的估值范围。
16.根据权利要求13所述的网络侧设备，其特征在于，所述采用第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延，包括：
对第二类时延测量算法计算所述终端设备与所述网络侧设备之间传输信号的时延的误差量级进行估计；
基于估计得到的误差量级，确定所述第二类时延测量算法在所述FFT窗口中的时延搜索范围；
采用所述第二类时延测量算法在所述时延搜索范围内进行时延搜索，得到最终估计时延。
17.根据权利要求13至16任一项所述的网络侧设备，其特征在于，所述处理器，还用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
基于所述最终估计时延和所述网络侧设备的已知位置，确定所述终端设备的位置。
18.一种传输时延的测量装置，其特征在于，所述装置包括：
初始时延估计模块，用于采用第一类时延测量算法预估第一设备与第二设备之间传输信号的时延，得到初始估计时延；其中，所述第一类时延测量算法包括相关类时延测量算法；
窗口确定模块，用于基于所述初始估计时延的误差范围以及预设的FFT窗口长度确定FFT窗口的左边界和右边界；基于所述左边界和所述右边界确定所述FFT窗口；
最终时延估计模块，用于基于所述FFT窗口对应的信道频率响应CFR，采用第二类时延测量算法计算所述第一设备与所述第二设备之间传输信号的时延，得到最终估计时延。
19.一种处理器可读存储介质，其特征在于，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行权利要求1至7任一项所述的方法。
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