CN115835374A - 确定移动设备的位置的方法和定位引擎 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及确定移动设备的位置的方法和定位引擎。所述方法包括：对于多个锚定点中的每一者，接收相应锚定点与移动设备TG之间的相应的相对位置信息，使得所接收到的多个锚定点的相对位置信息形成位置信息集合，每个相对位置信息包括相应锚定点与移动设备TG之间的方向、距离或方向及距离中的一者；基于位置信息集合，确定移动设备TG的估计位置；定义轨迹集合，轨迹集合中的各个轨迹是基于来自位置信息集合中的一个或更多个相对位置信息的；针对每个轨迹，确定估计位置与相应轨迹之间的距离值；针对每个轨迹，确定作为所确定的距离值的函数的权重因子；以及基于位置信息集合和所确定的权重因子，确定移动设备TG的细化位置。

Description

确定移动设备的位置的方法和定位引擎
技术领域
本公开涉及一种确定移动设备的位置的方法和定位引擎。本公开还涉及计算机程序产品和非易失性存储介质。
背景技术
在许多应用中(如室内定位系统、IPS或实时位置服务RTLS)，一个关键要素是基于相对于多个锚定点的位置信息来确定移动设备(如标签)的位置。这种确定例如是在使用各种数学模型的定位引擎中执行的。
在常规方法中，所确定的移动设备的位置的准确度仅取决于每一个锚定点的相对位置信息的准确度。因此，如果出于各种原因，锚定点提供了错误或不准确的相对位置信息，则所确定的移动设备的位置也将不那么准确。
发明内容
要实现的目的是提供一种改进的处理概念，其允许以更高的准确度改进地确定移动设备的位置。
根据本公开，确定移动设备的位置包括：对于多个锚定点中的每一者，接收相应锚定点与移动设备之间的相应的相对位置信息，使得所接收到的多个锚定点的相对位置信息形成位置信息集合。每个相对位置信息包括以下项中的一项：i)相应锚定点与移动设备之间的方向，ii)相应锚定点与移动设备之间的距离，以及iii)相应锚定点与移动设备之间的方向和距离。假设方向是在3维(3D)空间中定义的。
改进的处理概念基于如下了解：最初，基于位置信息集合确定移动设备的估计位置。由于位置信息集合中的错误或不准确的相对位置信息，这种估计位置可以遭受不准确性。为了解决相应锚定点的这种不准确性，引入了减轻不准确的相对位置信息对移动设备的整体确定位置的影响的权重因子。
为此，相对于移动设备的估计位置来评估多个锚定点的相对位置信息。特别地，取决于如上所述的相对位置信息的类型，相对位置信息中的每一者或两者定义了移动设备的可能位置的轨迹。在本公开中，轨迹(locus，复数形式为loci)是其位置满足或由例如由相应公式给出的一个或更多个指定条件确定的所有点的集合，通常为线、线段、曲线或平面。此处，指定条件由相对位置信息给出。根据改进的处理概念，假设相对位置信息的准确度随着估计位置与轨迹之间的距离而减小。因此，根据这种依赖性来确定权重因子，并且可以基于位置信息集合和所确定的权重因子来确定移动设备的细化位置(refined position)。
由于所应用的权重因子，较不准确的相对位置信息的影响被减小，使得细化位置将更接近移动设备的实际真值位置。
在改进的处理概念的一些实施方式中，处理可以被迭代地执行，使得例如在后续迭代步骤中，先前迭代步骤的细化位置被用作估计位置，使得轨迹距估计位置的距离值的确定和权重因子的相应确定是基于先前确定的移动设备的细化位置的。这可以进一步提高精度。迭代可以被执行预定数量的迭代步骤或直到达到退出标准为止。
在根据改进的处理概念确定移动设备的位置的方法的实施方式中，在接收到位置信息集合并且基于位置信息集合确定移动设备的估计位置之后，定义轨迹集合，该轨迹集合中的每个轨迹是基于来自位置信息集合中的一个或更多个相对位置信息的。针对轨迹集合中的每个轨迹，确定移动设备的估计位置与相应轨迹之间的距离值。此外，针对轨迹集合中的每个轨迹，确定作为所确定的距离值的函数的权重因子。基于位置信息集合和所确定的权重因子，确定移动设备的细化位置。
例如，确定所述移动设备的估计位置是利用最小二乘LS法求解的线性方程组来执行的。此外，确定移动设备的细化位置可以是利用基于所确定的权重因子的加权最小二乘WLS法求解的线性方程组来执行的。例如，WLS法采用由所确定的权重因子形成的对角权重矩阵。
在各种实施方式中，距离值可被确定为移动设备的估计位置与相应轨迹之间的距离(例如，几何距离)。在另选实现中，距离值被确定为移动设备的估计位置与相应轨迹之间的平方距离(例如，几何距离)。平方距离的使用可以减少“确定”的计算工作量，因为例如可以避免平方根计算。
在各种实现方式中，针对轨迹集合中的每个轨迹确定作为所确定的距离值的函数的权重因子的函数是相对于相应轨迹相关联的距离值单调递减或严格递减的。例如，一个轨迹的距离值越大，该轨迹的权重因子将越小，反之亦然。
通常，权重因子可以在0至1之间的范围内，使得例如对于权重因子0，相应的轨迹被完全忽略，而对于权重因子1，轨迹被完全考虑。
用于确定权重因子的各种函数都是可用的，这取决于如下值：例如，轨迹的所有距离值的最小距离值、所有轨迹的所有距离值的总和、距离阈值和实际轨迹的距离值。这可以与采用指数值的闭式函数组合。在一些实现方式中，可预先计算函数且将其存储于查找表LUT中，使得基于其实际距离值从LUT检索所得权重因子。
在各种实现方式中，移动设备的细化位置还是基于多个锚定点中的至少一个锚定点的质量信息来确定的。例如，根据以下项中的至少一项来确定至少一个锚定点的质量信息：与所接收到的至少一个锚定点的相对位置相关联的信号强度、至少一个锚定点的天线元件的数量、与所接收到的至少一个锚定点的相对位置相关联的置信因子、与至少一个锚定点相关联的权重因子的上界和/或下界。
例如，如果选择WLS法来确定移动设备的细化位置，则可以将质量信息映射到一个或更多个相应的权重矩阵，该权重矩阵的形式优选地与具有根据距离值确定的权重因子的权重矩阵相同。
如前所述，该方法可以以迭代方式执行，使得在初始迭代步骤中，基于位置信息集合来确定估计位置，并且在每个后续迭代步骤中，在相应的先前迭代中确定的细化位置被用作确定距离值和权重因子的估计位置。
优选地，多个锚定点中的每一者的绝对位置是已知的。
例如，该方法在定位引擎中执行。这样的定位引擎可以是位于与锚定点同一区域中的本地定位引擎。然而，定位引擎还可以被实现为网络云中的服务组件。
例如，根据改进的处理概念来确定移动设备的位置的定位引擎包括接收器和处理单元。接收器被配置用于从多个锚定点中的每一者接收相应锚定点与移动设备之间的相应的相对位置信息。所接收到的多个锚定点的相对位置信息形成位置信息集合。每个相对位置信息具有如上所述的形式。
处理单元被配置用于基于位置信息集合确定移动设备的估计位置；定义轨迹集合，该轨迹集合中的每个轨迹是基于来自位置信息集合中的一个或更多个相对位置信息的；针对轨迹集合中的每个轨迹，确定移动设备的估计位置与相应轨迹之间的距离值；针对轨迹集合中的每个轨迹，确定作为所确定的距离值的函数的权重因子；以及基于位置信息集合和所确定的权重因子，确定移动设备的细化位置。
对于本领域的读者而言，根据上述方法的各种实现方式，定位引擎的其他实现方式变得显而易见。
例如，如上所述的定位引擎连同多个锚定点以及可选地一个或更多个移动设备(如标签)一起形成定位系统。
根据改进的处理概念的一个实施方式，确定移动设备的位置的计算机程序产品包括可存储在优选是非暂时性计算机可读存储介质中的指令，所述指令使计算机系统能够执行根据上述实现方式中的一者所述的方法。计算机系统可以在定位引擎内实现。
此外，计算机系统可以具有处理器和存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序指令，所述指令使得处理器能够执行根据上述实现方式中的一者所述的方法。
附图说明
下面将借助于附图更详细地解释改进的处理概念。在所有附图中，具有相同或相似功能的元件和功能块具有相同的附图标记。因此，它们的描述不一定在下面的附图中重复。
在附图中：
图1示出了用于确定移动设备的位置的方法的流程图；
图2示出定位系统的示例；
图3示出了锚定点和移动设备的示例3D视图；
图4示出了具有距离球体的锚定点和移动设备的示例3D视图；
图5示出了具有球坐标定义的示例向量；
图6示出了具有线轨迹的锚定点和移动设备的示例3D视图；
图7示出了具有(相对)位置向量的锚定点和移动设备的示例3D视图；
图8示出了具有相应距离球体的两个锚定点和移动设备的示例3D视图；
图9A和图9B示出了具有相应轨迹的锚定点和移动设备的示例3D视图和2D视图；以及
图10至图13示出了定位误差的累积分布函数的示例。
具体实施方式
图1示出了确定移动设备的位置的方法100的示例实现方式的流程图。移动设备可以是发送或接收射频RF信号(如蓝牙方向发现信号，其包括恒定的音调扩展分组CTE)的标签。例如，诸如Wi-Fi信号、超宽带、UWB或蜂窝信号之类的其他RF信号可以被用作另选方案。这样的信号是在移动设备与多个锚定点之间发送的。
现在参考图2，示出了包括定位引擎LPE的定位系统的示例，该定位引擎LPE包括处理单元PROC和接收器RX。此外，定位系统包括多个锚定点1、2、3、4、5。图2还示出了移动设备TG，该移动设备TG还可以被包括在定位系统内。应当注意，在一些实现方式中，定位引擎LPE可以被放置在锚定点1至5中的一者内部或移动设备TG内部，或者甚至被放置在网络云中。通过在如上所述的移动设备TG与锚定点1至5中的每一者之间发射相应信号，可以由相应锚定点和/或移动设备TG确定针对锚定点1至5中的每一者的相对位置信息。这种相对位置信息包括以下各项中的一项：i)相应锚定点与移动设备之间的方向，ii)相应锚定点与移动设备TG之间的距离，以及iii)相应锚定点与移动设备TG之间的方向和距离。用于确定这样的相对位置信息的各种措施是本领域技术人员已知的，因此在此不再更详细地描述。
返回参考图1，在步骤101中，对于多个锚定点1至5中的每一者，例如通过定位引擎LPE的接收器RX接收相应锚定点与移动设备TG之间的相应相对位置信息，使得接收到的多个锚定点1至5的相对位置信息形成位置信息集合。
另外的方法步骤102至106可以由定位引擎LPE的处理单元PROC执行。
应当注意，在图2的示例中选择的五个锚定点的数量不应当是限制性的，并且可以使用更少或更多数量的锚定点而不失一般性。例如，如果方向被包括在相对位置信息中，则锚定点的下限是2，并且例如，如果仅距离被包括在锚定点的接收到的相对位置信息中，则锚定点的下限是4。通常，下限取决于由要使用的锚定点提供的相对位置信息的类型，其细节对于本领域技术人员而言从以上描述中将是显而易见的。
方向可以被定义为方向向量或3D到达角AoA或3D离开角AoD。
现在参考图3，示出了(特别是在3D坐标系中的)锚定点1至5和移动设备TG的示例3D视图。在该示例中，锚定点1和锚定点2各自能够提供包括锚定点1、2与移动设备TG之间的距离的相对位置信息。移动设备TG被示为处于其真值位置。对于锚定点3，相对位置信息包括锚定点3与移动设备TG之间的方向和距离二者。对于锚定点4和锚定点5，相对位置信息仅包括相应锚定点4、5与移动设备TG之间的(例如，根据相应AoA测量导出的)方向。
在该示例中，假设以下情况：移动设备TG在房间里移动并且锚定点1至5负责测量它们与移动设备TG之间的距离和/或AoA/AoD。假设锚定点1至5的位置是已知的。此外，距离和/或AoA/AoD的每个测量以相对于全局坐标系(该全局坐标系表征处于检查中的房间)的方式进行或变换。
现在参考图4，示出了锚定点和移动设备的示例3D视图。例如，该锚定点2仅测量距离。例如，测量距离的锚定点可以是UWB锚定点或蓝牙接入点或Wi-Fi路由器或能够估计其自身与大概移动的目标之间的距离的任何其他设备。但是，必须假设由于AWGN、多径、视线障碍和其他因素的影响，所测量出的距离是错误的。如图4所示，通过测量距离，锚限定了球体(也称为距离球体)，其中球体的中心是锚定点2本身，并且半径等于测量距离。
让我们假设锚Ai位于点(xi,yi,zi)并且测量距离di。然后，距离球体的公式由公式(1)给出，其中每个量相对于在图3中描绘的房间全局坐标系来表示。
Figure BDA0003849290710000067
现在参考图5，示出了将在本公开中使用的球坐标的定义。
在数学中，球坐标系是用于三维空间的坐标系，其中点的位置由三个数字指定：该点距固定原点的径向距离r、从固定天顶方向测量的该点极角θ、以及该点在穿过原点并且与天顶正交的参考平面上的正交投影的、从该平面上的固定参考方向测量的方位角
Figure BDA0003849290710000061
球坐标在以下范围内变化：
Figure BDA0003849290710000062
现在参考图6，示出了测量其自身与移动设备TG之间的方向的锚定点4。
例如，在适当的坐标变换之后，这样的锚定点提供两个角度
Figure BDA0003849290710000063
和θ，其中这些角度
Figure BDA0003849290710000064
和θ是目标的除“r”之外的球体坐标。这两个角度是相对于已被转移到锚定位置而不改变其取向的全局坐标轴来测量的。
目标所位于的、相对于锚定点的位置的方向由方向向量
Figure BDA0003849290710000065
给出，该方向向量
Figure BDA0003849290710000066
在公式(3)中被定义为：
Figure BDA0003849290710000071
方向向量
Figure BDA0003849290710000072
完全定义了包含锚和标签的3D直线，前提是没有发生错误。
让我们假设标签和锚分别位于点T(x,y,x)和Ai(xi,yi,zi)处。然后我们可以断定：
Figure BDA0003849290710000073
最终的公式(4)表示在图6中描绘的前述3D直线。
现在参考图7，示出了具有方向向量的锚定点3和移动设备TG的示例3D视图。锚定点3能够测量距离和AoA二者。例如，配备有天线阵列的蓝牙接入点能够测量两种类型的信息。
在这种情况下，锚定点3是先前场景的组合并且基于公式(3)，该锚定点确定指向目标或指向移动设备TG的相对位置向量。
实际上，如果我们假设锚Ai位于点(xi,yi,zi)并且测量距离为di和两个角度为
Figure BDA0003849290710000074
和θi，则我们可以得到下公式：
Figure BDA0003849290710000075
如果来自多径效应、AWGN等的影响为零，则位置向量
Figure BDA0003849290710000076
(也可以被称为相对位置向量)应当精确地指向目标的位置。
返回参考图1，步骤102，基于位置信息集合，例如利用处理单元PROC来确定移动设备TG的估计位置。为此，利用由该示例的锚定点1至5测量出的信息。公知的方法是使用公式(1)、(4)、(5)，以便创建线性方程组并且使用LS法来求解它。这应当使用图3的示例配置来证明，图3中存在所有类型的锚定点。下表总结了所有锚定点1至5的细节。
Figure BDA0003849290710000081
特别关注的是锚定点1和2，它们测量了距离并定义了球体(由公式(1)给出)。为了使用这些锚定点，必须每次成对组合它们并创建有用的线性方程。在本示例中，仅存在它们中的两个，所以我们具有以下代数操作：
Figure BDA0003849290710000082
通常，最终的公式(6)表示3D空间中的平面。现在参考图8，在锚定点1和2的球体相交的情况下，该平面包含由图8中所示的两个球体的公共点组成的圆。
在组合来自所有种类的锚的所有公式之前，我们必须归一化表示3D空间中的平面的公式。即，我们对公式(6)进行如下变换。首先，我们定义平面公式(6)(由锚1和2定义)的缩放因子SF12(参见公式(7))，然后我们进行归一化(参见公式(8))。
Figure BDA0003849290710000084
Figure BDA0003849290710000083
因此，对我们的示例的所有种类的锚进行组合，我们得到具有已知的锚坐标
Figure BDA0003849290710000091
和未知的目标坐标
Figure BDA0003849290710000092
的以下矩阵公式(9)：
Figure BDA0003849290710000093
在公式(9)的示例中，分别地，第1行由来自锚1和2的距离信息产生，第2至4行由来自锚3的方向和距离信息产生，而第5至8行由来自锚4和5的方向信息产生。根据所使用的指数，这也变得显而易见。
返回参考图1，步骤102，可以应用使用伪逆的LS解来确定移动设备TG的估计位置
Figure BDA0003849290710000094
Figure BDA0003849290710000095
公式(10)是在假设矩阵公式(9)中的所有锚定点和所有公式具有相等的重要性并且具有相同的可靠性的情况下求解的。在现实世界中，这并不是真实情况。若干误差来源使得形成矩阵公式(9)的公式是或多或少地可靠的。
一种方法是针对每个公式使用不同的权重。例如，在我们的情况中，我们可以定义权重矩阵并通过使用加权最小二乘WLS算法来找到解。
通常，如下面所描述的，示出了根据我们的示例而定制的WLS的构思。通常，8x8对角权重矩阵使得矩阵公式(9)的每个公式(这里：8)具有其自己的权重。
Figure BDA0003849290710000101
使用权重矩阵W的结果为：
Figure BDA0003849290710000102
当然，存在一些关键问题。这些关键问题中最重要的如下：
-如何定义权重以对应于公式的可靠性；以及
-如何估计权重值而不浪费大量计算资源。
在内部具有许多跟随目标的室内环境不适合统计模型。此外，当标签的数量增加时，尝试使用存储器和/或统计模型是极其耗费资源的。
利用改进的处理概念，提出了根据估计位置距由每个锚定点或成对锚定点限定的轨迹的距离来定义权重，如在前面的段落中所述。
已经描述了每种锚(或锚组)确定目标的特定轨迹。如上所述，描述每个轨迹的公式是矩阵公式(9)的矩阵行H和B。
在我们的示例中，将锚的类型、每个锚的类型生成的轨迹的类型以及在3D空间中描述该轨迹的公式的数量之间的对应关系总结在下表中。
锚的类型 锚的数量 轨迹 公式的数量
测量距离 2 平面 1
测量AoA/AoD 1 线 2
测量距离+AoA/AoD 1 点 3
因此，返回参考图1，在步骤103中，定义轨迹集合，该轨迹集合中的每个轨迹是基于来自位置信息集合中的一个或更多个相对位置信息的(例如，根据上表)。
此外，在步骤104中，对于该轨迹集合中的每个轨迹，确定移动设备(TG)的估计位置与相应轨迹之间的距离值。
这将在下面针对不同的可能配置更详细地描述。
3D空间中的点与平面之间的距离
让我们假设我们想要确定点X0(x0,y0,z0)与由公式(8)描述的平面之间的距离。该距离是根据以下A1(x1,y1,z1)和A2(x2,y2,z2)给出的，所述A1(x1,y1,z1)和A2(x2,y2,z2)是测量距离d1、d2的锚定点1和2的位置。
假设以下符号
Figure BDA0003849290710000111
Figure BDA0003849290710000112
Figure BDA0003849290710000113
以及关于公式(8)的平面公式
Cxx+Cyy+Czz＝C0-Cd，
所述点X0(x0,y0,z0)与所述平面之间的距离Dplane的结果为：
Figure BDA0003849290710000114
量Cx、Cy、Cz、C0、SF12和
Figure BDA0003849290710000115
仅取决于锚定点。这个观察结果允许我们预先确定它们并且简化这样的距离计算的计算工作量，从而得到以下公式(13)：
Dplane＝|C′xx0+C′yy0+C′zz0-C′0+C′d(d2 2-d1 2)| (13)
在本文中，使用以下预定义的系数：
Figure BDA0003849290710000116
Figure BDA0003849290710000117
3D空间中的两个点之间的距离
让我们假设我们想要确定点X0(x0,y0,z0)与由如上所述针对锚定点3的向量
Figure BDA0003849290710000118
定义的点之间的距离。根据以下公式给出该距离。在锚定点3的位置为A3(x3,y3,z3)、并且测量距离为d3和测量角度为
Figure BDA0003849290710000119
θ3的情况下，锚定点3的向量
Figure BDA00038492907100001110
被定义为：
Figure BDA00038492907100001111
因此，这两个点之间的距离Dpoint的结果为：
Figure BDA00038492907100001112
3D空间中的点与线之间的距离
使用我们的示例中的锚定点4，由下面的公式(15)给出点X0(x0,y0,z0)与由公式(4)定义的线之间的距离。
在锚定点4的位置为A4(x4,y4,z4)并且测量角度为
Figure BDA0003849290710000121
θ4的情况下，向量
Figure BDA0003849290710000122
和向量
Figure BDA0003849290710000123
的结果为：
Figure BDA0003849290710000124
Figure BDA0003849290710000125
因此，点与线之间的距离Dline的结果为：
Figure BDA0003849290710000126
在最后一步，为了简化Dline的计算，我们已采用如下事实：定义
Figure BDA0003849290710000127
在一些实现方式中，距离值被确定为移动设备TG的估计位置与相应轨迹之间的平方距离(例如，平方几何距离)。平方距离的使用可以减少确定的计算工作量，因为例如可以避免平方根计算。
现在参考图1中的步骤105，使用移动设备TG的估计位置和该估计位置与轨迹之间的相应距离来确定轨迹是否表现为异常值，即相应轨迹相对于估计位置是否是合理的。例如，参考图9A和图9B，在图9A中以3D视图并且在图9B中以2D视图(类似于图9A的俯视图)示出了所有五个锚定点1至5的相应轨迹。特别地，示出了锚定点1和2的两个距离球体连同所得到的平面轨迹、锚定点4和5的线轨迹以及锚定点3的点轨迹。
如果我们仔细查看具有五个锚定点1至5的房间，我们将观察到相对于移动设备TG的估计位置(在图9A和图9B中被称为草拟(draft)估计)，由锚定点4限定的直线轨迹表现为异常值。尽管具有对应轨迹线的锚定点4与其他锚定点一起对估计位置的确定具有其自己的贡献，但是仍然可以看出，所有轨迹的LS解与锚定点4的轨迹具有较大的距离，并且使锚定点4的轨迹被怀疑是异常值。
因此，返回参考步骤105，所估计的LS位置距所有四个轨迹的距离用于产生权重矩阵W的行中的每一行的权重，其已在上文结合公式(11)描述。
针对每轨迹计算权重，而不是针对矩阵公式(9)中的每行计算权重。
这意味着对于我们的示例，针对本示例，权重矩阵W应当具有以下形式：
Figure BDA0003849290710000131
基于距离得出权重
如已经提到的，改进的处理概念使得权重取决于估计位置距每个轨迹的距离。距离越大，特定轨迹的可靠性(和权重)越小。
假设我们将房间视为具有任何类型的N个锚(在我们的示例中为N＝5)，这产生M个不同的轨迹(在我们的示例中为M＝4)。对于每个轨迹Li,1≤i≤M，我们根据上述公式计算距离Di。我们定义M个函数的集合
Figure BDA0003849290710000132
其将Di的M个相应值映射到wi的M个值的集合，使得
wi＝fi(D1,D2,…,Di,…DM),1≤i≤M (17)
存在多种候选函数fi，这些候选函数中的一些将在下文中描述。
此外，我们可以使距离Di的概念广义化并且使用它的任何单调递增函数，例如如上所述的平方Di。让我们将估计位置与每个轨迹之间的这个广义距离表示为Ei。例如，它可以是：
Ei＝Di、E1＝(Di)2、
Figure BDA0003849290710000133
等。
例如，针对轨迹集合中的每个轨迹，可以将作为所确定的距离值的函数的权重因子wi定义为：
Figure BDA0003849290710000134
其中，
-i表示相关联的轨迹；
-M表示轨迹的数量；
-Ej表示轨迹j的距离值，所述轨迹j例如是与索引j相关联的轨迹；
-Ethreshold表示距离阈值；并且
-μ、ν是指数值，其中μ＞0、ν＞0。
在另选方案中，针对轨迹集合中的每个轨迹，可以将作为所确定的距离值的函数的权重因子wi定义为：
Figure BDA0003849290710000141
其中，
-i表示相关联的轨迹；
-M表示轨迹的数量；
-Ej表示轨迹j的距离值，所述轨迹j例如是与索引j相关联的轨迹；
-Ethreshold表示距离阈值；并且
-ν是指数值，其中ν＞0。
在另一另选方案中，针对轨迹集合中的每个轨迹，可以将作为所确定的距离值的函数的权重因子wi定义为：
Figure BDA0003849290710000142
其中，
-i表示相关联的轨迹；
-Ei表示轨迹i的距离值；
-Ethreshold表示距离阈值；
-whigh表示高权重因子；并且
-wlow表示小于高权重因子whigh的低权重因子。
在示例中，whigh可具有接近1或等于1的值，而wlow可具有接近0或等于0的值。
根据上述公式生成的权重处于范围0≤wi≤1中。
在适用时，值Ethreshold是由设计者定义的阈值，并且该值表示权重接近值“1”的距离极限。
而且，指数μ、v是设计者的选择，它们定义了权重对距离的依赖性，并且它们的范围例如是
Figure BDA0003849290710000143
1≤v≤4。
在步骤105中已经确定了权重因子之后，在步骤106中，使用公式(16)所述形式的权重因子，基于位置信息集合和(例如，通过在公式(11)中定义的WLS法)所确定的权重因子来确定细化位置。
可选地，该方法可以以迭代方式执行。例如，在已确定细化位置之后，在下一迭代步骤中，在步骤104处通过确定从轨迹到移动设备TG的细化位置的距离值来继续。例如，在初始迭代步骤中，基于位置信息集合来确定估计位置，并且在每个后续迭代步骤中，在相应的先前迭代步骤中确定的细化位置被用作用于确定距离值和权重因子的估计位置。迭代次数可以是预定的和/或当满足某个退出标准时迭代停止。
现在参考图10至图13，示出了根据改进的处理概念的相对于对应真值位置的定位误差的累积分布函数CDF的若干示例。在这些图10至图13中，“草拟”线是指移动设备的估计位置，第一次迭代是指第一次应用权重因子的细化位置，并且第二次迭代是指第二次应用权重因子的细化位置。
例如，图10中所示的CDF对应于在
Figure BDA0003849290710000151
且v＝2的情况下根据公式(18)确定的权重因子。可以看出，较小定位误差的概率可以随着单次迭代而显著改进，并且随着第二次迭代而进一步改进，如上所述。图10的CDF对应于移动设备TG在房间(例如是典型的办公室环境)里移动的场景。
在v＝2的情况下，模拟相同的场景，但是使用公式(19)中的方程，我们得到图11中所示的性能结果。
对于这两种方法，已使用Ethreshold＝0.1。
我们可以观察到例如90％的置信水平的改善大于0.5m。
如果我们在同一办公室环境中重复先前两个测量，但移动设备遵循始终有一个或两个锚定点处于非视线状况或遭受强多径的路径，那么改进甚至会更明显，如在图12和图13中可见的。特别地，图12基于权重计算的公式(18)，并且图13基于权重计算的公式(19)。
除了如上所述的权重因子之外，在一些实现方式中，可以还基于多个锚定点中的至少一者的质量信息来确定移动设备TG的细化位置。例如，可以在应用于WLS算法的一个或更多个其他权重矩阵中表示该质量信息。
例如，至少一个锚定点的质量信息是根据以下项中的至少一项确定的：
-与所接收到的至少一个锚定点的相对位置相关联的信号强度，例如，RSSI；
-至少一个锚定点的天线元件的数量，更多的数量会增加准确度；
-与所接收到的至少一个锚定点的相对位置相关联的置信因子；
-与至少一个锚定点相关联的权重因子的上界和/或下界。
可以以软件或硬件或两者的组合的逻辑的形式来实现改进的处理概念的各种实施方式。该逻辑可以作为指令的集合存储在计算机可读或机器可读存储介质中，所述指令适于引导计算机系统的处理器执行在改进的处理概念的实施方式中公开的步骤集合。该逻辑可以形成计算机程序产品的一部分，该计算机程序产品适于引导信息处理设备自动执行在改进的处理概念的实施方式中公开的步骤集合。
因此，说明书和附图被认为是说明性的而不是限制性的。然而，将显而易见的是，在不脱离权利要求中阐述的本公开的范围的情况下，可以对其进行各种修改和改变。
附图标记列表
100 确定移动设备的位置的方法
101至106 步骤
1至5 锚定点
TG 移动设备
RX 接收器
PROC 处理单元
LPE 定位引擎

Claims (14)

1.一种确定移动设备TG的位置的方法，所述方法包括以下步骤：
-对于多个锚定点(1、2、......、5)中的每一者，接收相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的相应的相对位置信息，使得所接收到的所述多个锚定点(1、2、......、5)的相对位置信息形成位置信息集合，每个相对位置信息包括以下项中的一项：
-所述相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的方向；
-所述相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的距离；
-所述相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的方向和距离；
-基于所述位置信息集合，确定所述移动设备TG的估计位置；
-定义轨迹集合，所述轨迹集合中的每个轨迹是基于来自所述位置信息集合中的一个或更多个相对位置信息的；
-针对所述轨迹集合中的每个轨迹，确定所述移动设备TG的所述估计位置与相应轨迹之间的距离值；
-针对所述轨迹集合中的每个轨迹，确定作为所确定的距离值的函数的权重因子；以及
-基于所述位置信息集合和所确定的权重因子，确定所述移动设备TG的细化位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
-确定所述移动设备TG的所述估计位置的步骤是利用最小二乘法求解的线性方程组来执行的；以及
-确定所述移动设备TG的所述细化位置的步骤是利用基于所确定的权重因子的加权最小二乘法求解的线性方程组来执行的。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述距离值被确定为所述移动设备TG的所述估计位置与所述相应轨迹之间的平方距离。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，针对所述轨迹集合中的每个轨迹确定作为所确定的距离值的函数的所述权重因子的函数是相对于所述相应轨迹相关联的距离值单调递减或严格递减的。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，针对轨迹集合中的每个轨迹，将作为所确定的距离值的函数的权重因子wi定义为：
Figure FDA0003849290700000021
其中，
-i表示相关联的轨迹；
-M表示轨迹的数量；
-Ej表示轨迹j的距离值；
-Ethreshold表示距离阈值；并且
-μ、ν是指数值，其中μ＞0、ν＞0。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，针对轨迹集合中的每个轨迹，将作为所确定的距离值的函数的权重因子wi定义为：
Figure FDA0003849290700000022
其中，
-i表示相关联的轨迹；
-M表示轨迹的数量；
-Ej表示轨迹j的距离值；
-Ethreshold表示距离阈值；并且
-ν是指数值，其中ν＞0。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，针对轨迹集合中的每个轨迹，将作为所确定的距离值的函数的权重因子wi定义为：
Figure FDA0003849290700000023
其中，
-i表示相关联的轨迹；
-El表示轨迹i的距离值；
-Ethreshold表示距离阈值；
-whigh表示高权重因子；并且
-wlow表示小于所述高权重因子whigh的低权重因子。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述移动设备TG的所述细化位置还是基于所述多个锚定点(1、2、......、5)中的至少一个锚定点的质量信息来确定的。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述至少一个锚定点(1、2、......、5)的所述质量信息是根据以下项中的至少一项确定的：
-与所接收到的所述至少一个锚定点(1、2、......、5)的相对位置相关联的信号强度；
-所述至少一个锚定点(1、2、......、5)的天线元件的数量；
-与所接收到的所述至少一个锚定点(1、2、......、5)的相对位置相关联的置信因子；
-与所述至少一个锚定点(1、2、......、5)相关联的所述权重因子的上界和/或下界。
10.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法以迭代方式执行，以使得：
-在初始迭代步骤中，基于所述位置信息集合来确定所述估计位置；并且
-在每个后续迭代步骤中，在相应的先前迭代步骤中确定的细化位置被用作确定所述距离值和所述权重因子的所述估计位置。
11.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述多个锚定点(1、2、......、5)中的每一者的绝对位置是已知的。
12.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法是在定位引擎LPE中执行的。
13.一种确定移动设备TG的位置的定位引擎LPE，所述定位引擎包括：
-接收器RX，所述接收器RX被配置为从多个锚定点(1、2、......、5)中的每一者接收相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的相应的相对位置信息，使得所接收到的所述多个锚定点(1、2、......、5)的相对位置信息形成位置信息集合，每个相对位置信息包括以下项中的一项：
-所述相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的方向；
-所述相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的距离；
-所述相应锚定点(1、2、......、5)与所述移动设备TG之间的方向和距离；以及
-处理单元PROC，所述处理单元PROC被配置为：
-基于所述位置信息集合，确定所述移动设备TG的估计位置；
-定义轨迹集合，所述轨迹集合中的每个轨迹是基于来自所述位置信息集合中的一个或更多个相对位置信息的；
-针对所述轨迹集合中的每个轨迹，确定所述移动设备TG的所述估计位置与相应轨迹之间的距离值；
-针对所述轨迹集合中的每个轨迹，确定作为所确定的距离值的函数的权重因子；并且
-基于所述位置信息集合和所确定的权重因子，确定所述移动设备TG的细化位置。
14.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括指令，在处理器上执行所述指令时使所述处理器执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。
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