CN115480212A - 定位方法、装置、基站、存储介质和计算机程序产品 - Google Patents

定位方法、装置、基站、存储介质和计算机程序产品 Download PDF

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CN115480212A CN202211119902.8A CN202211119902A CN115480212A CN 115480212 A CN115480212 A CN 115480212A CN 202211119902 A CN202211119902 A CN 202211119902A CN 115480212 A CN115480212 A CN 115480212A
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刘鹏
黄永明
刘升恒
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Abstract

本申请涉及一种定位方法、装置、基站、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。采用本方法计算得到的终端位置具有更高的精度，本申请在重点覆盖区域内可以提高终端定位精度，且计算复杂度低，计算成本不高，提高了终端的定位效率。

Description

定位方法、装置、基站、存储介质和计算机程序产品
技术领域
本申请涉及定位技术领域，特别是涉及一种定位方法、装置、基站、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着无线通信技术的发展，通过无线基站测量终端信号的AOA(Angle ofArrival，到达角)数据，以及无线基站自身的位置和姿态信息，可以计算出终端的位置。
传统技术中，在终端定位时，将一维AOA信息建模为方位角并采用AAOM(AzimuthAngle Observation Model，方位角观测模型)进行GDOP(Geometric Dilution ofPrecision，几何精度因子)解算。
然而，实际的无线基站部署时，基站天线与终端存在高度差使得AAOM无法有效近似真实观测模型，因此，基于AAOM的GDOP解算算法无法进行近场定位的定位性能分析。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够同时进行远近场定位的定位方法、装置、基站、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种定位方法。该方法包括：
获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；
初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
在其中一个实施例中，获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：
根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，或，根据测量数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在其中一个实施例中，根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：
根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角值，设置各基站测量的终端信号入射角误差值，基于基站测量的终端信号入射角值和各基站测量的终端信号入射角误差值计算终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在其中一个实施例中，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值包括：
对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重；
再对重要性采样后的粒子进行粒子重要性重采样，更新粒子重要性重采样后粒子的权重；
迭代计算粒子重要性重采样并更新迭代计算后的粒子的权重，根据状态空间模型的观测矢量矩阵得到终端水平位置坐标估计值，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
在其中一个实施例中，对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重，包括：
在计算重要性采样后粒子的权重时，采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束。
在其中一个实施例中，该定位方法还包括：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值前，先确定终端的高度坐标。
第二方面，本申请还提供了一种定位装置。装置包括：
获取模块，用于获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；
计算模块，用于初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
第三方面，本申请还提供了一种基站。该基站包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵构建状态空间模型；
初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该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以下步骤：
获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵构建状态空间模型；
初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵构建状态空间模型；
初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
上述定位方法、装置、基站、存储介质和计算机程序产品，解决基于到达角的方位角在近场定位计算时，由于基站天线与终端高度差无法有效近似真实观测模型，无法进行近场定位性能分析的问题，基于终端信号到达角的入射角构建终端信号的观测矢量矩阵，并构建状态空间模型，可以同时进行远近场的定位。在近场点位和远场点位进行几何精度因子解算实现性能分析，根据本申请定位方法计算得到的终端位置具有更高的精度，本申请在重点覆盖区域内可以提高终端定位精度，且计算复杂度低，计算成本不高，提高了终端的定位效率。
附图说明
图1为一个实施例中定位方法的应用环境图；
图2为一个实施例中定位方法的流程示意图；
图3为一个实施例中终端信号的方位角示意图；
图4为一个实施例中终端信号的入射角示意图；
图5为一个实施例中基于仿真数据的GDOP解算算法示意图；
图6为一个实施例中网格划分示意图；
图7为一个实施例中在近场点位处进行GDOP解算误差对比示意图；
图8为一个实施例中定位装置的结构框图；
图9为一个实施例中基站的内部结构图。
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。
本申请实施例提供的定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102与基站104进行通信。终端102发送定位信号给基站104后，获取基站104测量的终端102信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端102信号入射角的观测矢量矩阵构建状态空间模型，基站104获取粒子滤波器的粒子集，对粒子集进行初始化，基站104根据状态空间模型和初始化后的粒子集计算终端102水平位置坐标估计值，基站104根据终端102水平位置坐标估计值计算终端102位置坐标处的几何精度因子，进而得到终端102的具体位置。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。基站104可以是宏基站、微基站、射频拉远、直放站或室内分布系统等。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种定位方法，以该方法应用于图1中的基站104为例进行说明，包括步骤202至步骤204。
步骤202：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型。
其中，在对终端进行定位时，是在无线基站的坐标系中基于终端信号的AOA(Angleof Arrival，到达角)进行计算，通过测量终端信号的AOA信息，然后应用三角测量计算公式来确定终端的位置。传统方法通过计算AOA的方位角θ进行结算。如图3所示的无线基站天线坐标系，包括xa、ya和za坐标轴，终端信号的方位角θ即终端信号在xaya平面上的投影与ya轴的夹角。基于该方位角θ进行解算时如果遇到无线基站天线的安装位置与终端位置存在高度差，当终端距离无线基站越近AAOM(Azimuth Angle Observation Model，方位角观测模型)计算的近似误差越大，无法进行近场定位性能分析。
本实施例在对终端进行定位时，基于终端信号的入射角获取终端信号的AOA信息，得到观测矢量矩阵进而计算。如图4所示的无线基站天线坐标系，终端信号的入射角η即终端信号与xa轴的夹角。
具体地，根据终端信号的入射角构建观测矢量矩阵，通过无线基站天线在当地直角坐标系中的姿态角、无线基站天线中心在当地直角坐标系中的位置坐标和终端天线相位中心在当地直角坐标系中的位置坐标，来表示无线基站天线坐标系中的入射角表示的终端AOA信息。通过对构建的模型进行解算，以获得终端位置坐标。
步骤204：初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
其中，滤波器可以为粒子滤波器或其他类型的贝叶斯滤波器。本实施例以粒子滤波器为例，初始化滤波器即是对粒子滤波器的粒子集进行初始化，可以是结合网格点坐标从先验概率密度函数中抽取若干个粒子，设定抽取出的粒子权重。几何精度因子定量描述定位系统中无线基站相对于终端的几何位置对定位精度的影响，是分析定位系统性能的重要手段，也为优化无线基站部署提供了基础理论。
具体地，计算终端水平位置坐标估计值时可以利用粒子滤波算法和观测矢量矩阵计算。先对初始化的粒子集进行重要性采样，更新粒子权重；然后迭代计算重采样，更新得到新的粒子集和粒子权重，随着迭代次数的增大，终端位置的估计值逐渐收敛，最终收敛值就是依据观测矢量得到的终端水平位置坐标估计值。
在两个无线基站共同覆盖区域选择近场点位和远场点位，分别进行GDOP解算。在近场点位利用多组不同的AOA测量矢量得到的定位误差曲线、使用传统算法计算的GDOP得到的定位误差上界以及使用前述本实施例提出算法计算的GDOP得到的定位误差上界。
本实施例中，通过终端信号的入射角构建观测矢量矩阵，然后根据终端信息入射角的观测矢量矩阵构建状态空间模型，并对构建的模型进行解算，可以准确定位终端位置，并根据计算得到的终端位置计算GDOP值。可以得到使用本实施例计算得到的终端位置在GDOP解算具有更高的精度，可以解决现有GDOP解算算法无法进行近场定位性能分析的问题，可同时进行远近场定位的定位性能分析。
本实施例根据仿真模拟数据，本实施例所述定位方法可以同时进行远近场的定位，对终端位置的计算具有更高的精度，且本实施例计算复杂度低，计算成本不高，提高终端定位计算效率。
在一个实施例中，获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，或，根据测量数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵。
具体地，观测矢量矩阵可以通过仿真数据计算得到，或，根据测量数据直接获取。观测矢量矩阵包括若干个多基站对终端信号AOA的观测矢量，记为{η1 η2 … ηM}，M表示多基站的数量，通常在某个区域内有多个无线基站可以测量某个终端上行信号的AOA信息。ηM表示第M组多基站测量的终端信号入射角AOA观测矢量。
若通过仿真数据计算观测矢量矩阵，则假设待进行GDOP(Geometric Dilution ofPrecision，几何精度因子)解算的终端位置坐标为
Figure BDA0003846569070000061
计算该坐标对应的多个无线基站的真实AOA值，设置各个无线基站的AOA观测误差，生成M个多基站AOA观测矢量矩阵。
若通过测量数据计算观测矢量矩阵，则通过实地测量获取终端位置坐标
Figure BDA0003846569070000071
处的M个多基站AOA观测矢量矩阵。
在一个实施例中，根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角值，设置各基站测量的终端信号入射角误差值，基于基站测量的终端信号入射角值和各基站测量的终端信号入射角误差值计算终端信号入射角的观测矢量矩阵。
其中，根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角值通过反余弦函数计算，输入参数包括无线基站天线在当地直角坐标系中的姿态角数据，无线基站天线相位中心在当地直角坐标系中的位置坐标，终端天线相位中心在当地直角坐标系中的位置坐标。其中，姿态角包括方位角、俯仰角和横滚角。
在一个实施例中，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值包括：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重；再对重要性采样后的粒子进行粒子重要性重采样，更新粒子重要性重采样后粒子的权重；迭代计算粒子重要性重采样并更新迭代计算后的粒子的权重，根据状态空间模型的观测矢量矩阵得到终端水平位置坐标估计值，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
具体地，利用粒子滤波器算法和观测矢量矩阵计算终端水平位置坐标估计值时，首先进行粒子重要性采样，可以利用先验概率密度函数获取粒子，然后计算获取粒子的权重，也就是对重要性采样后的粒子权重进行更新。随后进行粒子重要性重采样，得到重采样后的粒子集，重采样后对应的粒子权重也对应更新。
重复迭代进行粒子重要性重采样并进行计算，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。随着迭代次数的增大，计算的终端水平位置坐标估计值也逐渐收敛，最终收敛值就是依据观测矢量矩阵计算得到的终端水平位置坐标估计值。
在一个实施例中，对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重，包括：在计算重要性采样后粒子的权重时，采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束。
其中，在计算终端水平位置坐标估计值时会得到多个甚至无穷个位置坐标解，无法对终端的位置坐标进行精确估计。本实施例采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束，在计算时可以剔除多余的位置坐标解得到终端位置坐标的唯一精确估计值。
在一个实施例中，该定位方法还包括：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值前，先确定终端的高度坐标。
其中，为了确保终端位置坐标计算的唯一性，需预先确认终端在当地直角坐标系中的高度坐标。
图5所示为一个实施例中基于仿真数据的GDOP解算算法示意图，包括以下步骤502至步骤510。
步骤502：设置终端位置坐标，生成观测矢量矩阵。
其中，本实施例观测矢量矩阵通过观测模型得到。先基于终端信号的入射角建立观测模型，该观测模型表示如下：
Figure BDA0003846569070000081
αi＝cosψi cosγi-sinψi sinθi sinγi (2)
βi＝sinψi cosγi+cosψi sinθi sinγi (3)
Figure BDA0003846569070000082
Figure BDA0003846569070000083
上述公式中，
Figure BDA0003846569070000084
表示终端天线相位中心在第i个无线基站天线坐标系中的入射角，即第i个无线基站测量的终端AOA信息，i为自然数；ψi、θi和γi是第i个无线基站天线在当地直角坐标系中的姿态角，其中ψi表示方位角、θi表示俯仰角、γi表示横滚角；
Figure BDA0003846569070000085
和
Figure BDA0003846569070000086
为第i个无线基站天线相位中心在当地直角坐标系中的位置坐标，
Figure BDA0003846569070000087
和
Figure BDA0003846569070000088
为终端天线相位中心在当地直角坐标系中的位置坐标，arccos(g)为反余弦函数，vi为第i个无线基站的AOA测量误差。
通常在某个区域内有多个无线基站可以测量某个终端上行信号的AOA信息，因此总的观测模型可以表示为：
Figure BDA0003846569070000091
公式(6)中，N为无线基站的数量，公式(6)可以进一步简记为：
η＝h(x)+v (7)
公式(7)中，
Figure BDA0003846569070000092
Figure BDA0003846569070000093
h(x)＝[h1(x) h2(x) … hN(x)]T (10)
Figure BDA0003846569070000094
v＝[v1 v2 … vN]T (12)
具体地，包括以下步骤：
(A1)设置待进行GDOP解算的终端位置坐标为
Figure BDA0003846569070000095
其中
Figure BDA0003846569070000096
和
Figure BDA0003846569070000097
为终端天线相位中心在当地直角坐标系中的位置坐标。
(A2)通过上述公式(10)计算该坐标对应的多个无线基站的真实AOA值。
(A3)设置各个无线基站的AOA观测误差。
(A4)通过上述公式(7)生成M个多基站AOA观测矢量矩阵，记为{η1 η2 … ηM}。
步骤504：建立位置坐标估计状态空间模型；
建立利用多基站AOA观测矢量进行终端位置坐标估计的状态空间模型，表示为：
χj，k＝χj，k-1+wk-1
ηj＝h(χj，k)+vk (13)
公式(13)中，j＝1，2，…M，k表示迭代次数，
Figure BDA0003846569070000101
表示在第k次迭代时由观测矢量ηj得到的终端水平位置坐标估计值，wk-1和vk分别为状态和观测噪声矢量。
步骤506：网格划分和滤波器初始化。
本实施例滤波器以粒子滤波器为例进行计算。获取粒子滤波初始粒子集。
首先对待进行GDOP解算的终端位置坐标
Figure BDA0003846569070000102
附近区域进行网格划分得到网格点的坐标。如图6所示网格划分示意图，进行粒子滤波器初始化，即结合网格点坐标从先验概率密度函数p(χj，0)中抽取Λ个粒子
Figure BDA0003846569070000103
初始粒子权重为
Figure BDA0003846569070000104
步骤508：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值。
其中，对于某个终端，在已知多个无线基站测量的AOA信息时，若仅根据公式(7)所示的IAOM(Incidence Angle Observation Model，入射角观测模型)计算终端位置坐标会得到多个甚至无穷个位置坐标解。本实施例在计算时先确定终端的高度坐标
Figure BDA0003846569070000105
同时采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束，可以实现对终端的位置坐标进行精确估计。
其中，状态约束条件可以表示为：
Figure BDA0003846569070000106
具体地，包括以下步骤：
(B1)先对粒子滤波器初始化的粒子进行重要性采样。
(B2)更新重要性采样后粒子的权重。
利用先验转移概率密度函数p(χj，k|χj，k-1)获取Λ个粒子
Figure BDA0003846569070000107
然后进行粒子权重更新：
Figure BDA0003846569070000111
Figure BDA0003846569070000112
Figure BDA0003846569070000113
其中
Figure BDA0003846569070000114
为第μ个粒子在第k次迭代时的权重，
Figure BDA0003846569070000115
为粒子
Figure BDA0003846569070000116
的似然函数，
Figure BDA0003846569070000117
为归一化后的权重。
(B3)再对粒子进行重采样得到新的粒子集
Figure BDA0003846569070000118
重采样后的粒子权重更新为
Figure BDA0003846569070000119
第k次迭代时由观测矢量ηj得到的终端水平位置坐标估计值可以表示为：
Figure BDA00038465690700001110
(B4)重复迭代进行上述粒子重要性重采样运算，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
随着迭代次数k的增大公式(18)的估计值逐渐收敛，k为大于0的自然数，最终收敛值就是依据观测矢量ηj得到的终端水平位置坐标估计值记为
Figure BDA00038465690700001111
步骤510：计算终端水平位置坐标的GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
GDOP可以用于表示测量中的误差与最终状态之间的关系。根据计算得到的终端坐标计算GDOP值，包括以下公式：
Figure BDA00038465690700001112
Figure BDA00038465690700001113
下面以仿真实验说明本实施例的有效性，假设第一无线基站的位置坐标为
Figure BDA0003846569070000121
和
Figure BDA0003846569070000122
第一无线基站在当地直角坐标系中的姿态角为方位角ψ1＝270°，俯仰角θ1＝0和横滚角γ1＝0，第二无线基站的位置坐标为
Figure BDA0003846569070000123
和
Figure BDA0003846569070000124
第二无线基站在当地直角坐标系中的姿态角为方位角ψ1＝270°，俯仰角θ1＝0和横滚角γ1＝0，两个无线基站的AOA观测误差标准差均为2度。
在两个无线基站的共同覆盖区域中，选择近场点位(0.5m，20m，1m)和远场点位(18.3m，3.7m，1m)进行GDOP解算，其中在近场点位(0.5m，20m，1m)处使用传统方法计算和使用本实施例提出的方法计算的GDOP值分别为2.91m和0.76m，在远场点位(18.3m，3.7m，1m)处使用传统方法计算和使用本实施例提出的方法计算的GDOP值均为1.4m。
图7为一个实施例中在近场点位处进行GDOP解算误差对比示意图，如图7所示在近场点位(0.5m，20m，1m)处利用300组不同AOA测量矢量得到的定位误差曲线，包括使用传统方法计算的GDOP得到的定位误差上界以及使用本发明方法计算的GDOP得到的定位误差上界，从图7可以得到使用本实施例提出的GDOP解算方法可以准确的反映真实的定位误差。使用本实施例所提出的GDOP解算算法具有更高的精度，而且可以解决现有GDOP解算算法无法进行近场定位性能分析的问题，可同时进行远近场定位的定位性能分析。
作为上述实施例的另一种实现方式，在一个实施例中，前述步骤502中生成的观测矢量矩阵是根据测量数据计算。
具体地，通过实地测量获取终端位置坐标
Figure BDA0003846569070000125
处的M个多基站AOA观测矢量矩阵，记为记为{η1 η2 … ηM}，其余计算步骤相同，此处不再赘述。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及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，如上所述的各实施例所涉及的流程图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。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的定位方法的定位装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个定位装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于定位方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种定位装置，包括：获取模块810和计算模块820，其中：
获取模块810，用于获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；
计算模块820，用于初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
在一个实施例中，获取模块810获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，或，根据测量数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，计算模块820根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角值，设置各基站测量的终端信号入射角误差值，基于基站测量的终端信号入射角值和各基站测量的终端信号入射角误差值计算终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，计算模块820根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值包括：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重；再对重要性采样后的粒子进行粒子重要性重采样，更新粒子重要性重采样后粒子的权重；迭代计算粒子重要性重采样并更新迭代计算后的粒子的权重，根据状态空间模型的观测矢量矩阵得到终端水平位置坐标估计值，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
在一个实施例中，计算模块820对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重，包括：在计算重要性采样后粒子的权重时，采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束。
在一个实施例中，计算模块820根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值前，先确定终端的高度坐标。
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基站104中的处理器中，也可以以软件形式存储于基站104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，提供了一种基站，其内部结构图可以如图9所示。该基站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，该基站的处理器用于提供计算和控制能力。该基站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。该基站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、移动蜂窝网络、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。
本领域技术人员可以理解，图9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单元的限定，具体的基站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，提供了一种基站，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，或，根据测量数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角值，设置各基站测量的终端信号入射角误差值，基于基站测量的终端信号入射角值和各基站测量的终端信号入射角误差值计算终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值包括：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重；再对重要性采样后的粒子进行粒子重要性重采样，更新粒子重要性重采样后粒子的权重；迭代计算粒子重要性重采样并更新迭代计算后的粒子的权重，根据状态空间模型的观测矢量矩阵得到终端水平位置坐标估计值，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重，包括：在计算重要性采样后粒子的权重时，采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：该定位方法还包括：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值前，先确定终端的高度坐标。
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以下步骤：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，或，根据测量数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角值，设置各基站测量的终端信号入射角误差值，基于基站测量的终端信号入射角值和各基站测量的终端信号入射角误差值计算终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值包括：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重；再对重要性采样后的粒子进行粒子重要性重采样，更新粒子重要性重采样后粒子的权重；迭代计算粒子重要性重采样并更新迭代计算后的粒子的权重，根据状态空间模型的观测矢量矩阵得到终端水平位置坐标估计值，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重，包括：在计算重要性采样后粒子的权重时，采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：该定位方法还包括：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值前，先确定终端的高度坐标。
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以下步骤：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；初始化滤波器，根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据GDOP值确认终端水平位置坐标的计算精度。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，或，根据测量数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：根据仿真数据计算基站测量的终端信号入射角值，设置各基站测量的终端信号入射角误差值，基于基站测量的终端信号入射角值和各基站测量的终端信号入射角误差值计算终端信号入射角的观测矢量矩阵。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值包括：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重；再对重要性采样后的粒子进行粒子重要性重采样，更新粒子重要性重采样后粒子的权重；迭代计算粒子重要性重采样并更新迭代计算后的粒子的权重，根据状态空间模型的观测矢量矩阵得到终端水平位置坐标估计值，当计算得到的终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重，包括：在计算重要性采样后粒子的权重时，采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：该定位方法还包括：根据状态空间模型和初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值前，先确定终端的高度坐标。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
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、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-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。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等。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 RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
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本申请专利范围的限制。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，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据所述终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；
初始化滤波器，根据所述状态空间模型和所述初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据所述终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据所述GDOP值确认所述终端水平位置坐标的计算精度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：
根据仿真数据计算所述基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，或，根据测量数据计算所述基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据仿真数据计算所述基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，包括：
根据仿真数据计算所述基站测量的终端信号入射角值，设置各基站测量的终端信号入射角误差值，基于所述基站测量的终端信号入射角值和所述各基站测量的终端信号入射角误差值计算终端信号入射角的观测矢量矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态空间模型和所述初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值包括：
对所述初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重；
再对所述重要性采样后的粒子进行粒子重要性重采样，更新所述粒子重要性重采样后粒子的权重；
迭代计算所述粒子重要性重采样并更新迭代计算后的所述粒子的权重，根据所述状态空间模型的观测矢量矩阵得到所述终端水平位置坐标估计值，当计算得到的所述终端水平位置坐标估计值达到收敛时，迭代结束。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述初始化后的滤波器进行粒子重要性采样，更新重要性采样后粒子的权重，包括：
在计算所述重要性采样后粒子的权重时，采用状态约束条件对终端位置坐标的可行域进行约束。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述状态空间模型和所述初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值前，先确定所述终端的高度坐标。
7.一种定位装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取基站测量的终端信号入射角的观测矢量矩阵，根据所述终端信号入射角的观测矢量矩阵和入射角观测模型构建状态空间模型；
计算模块，用于初始化滤波器，根据所述状态空间模型和所述初始化后的滤波器计算终端水平位置坐标估计值，根据所述终端水平位置坐标计算得到GDOP值，根据所述GDOP值确认所述终端水平位置坐标的计算精度。
8.一种基站，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一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6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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