专利名称：适应性增强的小区标识定位的制作方法
技术领域：
本发明大体上涉及用于对蜂窝通信网络中的移动终端进行位置确定的方法和系统，并且尤其涉及这样的涉及小区面积(cell area)的位置确定。 背景所有蜂窝通信系统都被划分成小区，其中用户设备(UE)由一个基 站服务，或者当在(更)软切换中时由若干个基站服务。每个基站都可 以服务一个以上小区中的UE。从定位和导航的观点看，重点在于特定 UE所在的小区在蜂窝系统中是已知的。因此，在确定了特定小区所覆 盖的地理区域之后，只要该UE是连接的并且该服务小区的被报告的小 区标识(identity)等同于与所述特定地理区域相对应的小区标识，那么 可以说该UE位于所述地理区域中的某处。假设定位是通过无线电(radio)接入网络应用部分(RANAP )接 口来操作的，在宽带码分多址(WCDMA)蜂窝系统内定位的一个例子 筒要地操作如下。然而，这些过程对于例如全球移动通信系统(GSM) 以及码分多址2000 (CDMA 2000)都是相似的。请求位置估计的消息通过RANAP接口而在服务无线电网络控制器 (SRNC)中接收。假定该消息的服务质量参数使得无线电网络控制器 (RNC )选择小区标识定位方法。SRNC确定待定位的UE的服务小区 标识，并且获取表示该服务小区的扩展(extension)的预存储的多边形 (polygon) 。 SRNC使用位置报告消息中的小区多边形才各式通过RANAP 接口把得到的小区多边形发送回核心网络。然而应当注意到，由于无线电传播的复杂性的缘故，所述小区多边 形格式只是真实小区的扩展的近似。多边形格式的选择是由对具有适当 灵活的地理表示格式的需要来支配的，并且考虑了例如计算复杂性和报 告带宽。由于多边形格式近似小区扩展，所以通常在小区规划工具中预先确 定多边形以便以一定的置信度来表示小区扩展。置信度旨在表示UE位 于该多边形内的概率，其条件是UE被连接到该小区多边形所表示的小区。小区多边形的基本离线(off-line)计算例如能够基于不同复杂化水平 的覆盖仿真。然而，当考虑到所计算的小区扩展的置信度时，最终的结 果通常不是很可靠。小区标识定位方法的准确度(accuracy)主要受限于小区的大小， 其有时阻止该方法被用于更复杂的导航应用中。它的主要优点包括非常 低的响应时间以及以下事实它被广泛分布于存在蜂窝覆盖的地方并且 在所述地方总是可用的。而且，小区标识方法的实现#:直接，并且没有 UE影响。这些优点引起对开发增强的(enhanced)小区标识(E-小区ID) 定位方法的关注，该增强的方法旨在在保持基本小区标识方法的优点 的同时增强该基本小区标识方法的准确度。E-小区ID定位的一个原理旨在将小区扩展模型与距离度量 (measure)相结合。实现该目的的两个可能性是往返时间(RTT)测量 和路径损耗测量。这两种可替换技术方案中最准确的是RTT测量。路径 损耗测量受到阴影衰落效应的影响，这导致准确度的量级为与UE距离 的一半。在RTT测量原理中，无线电波从无线电基站(RBS)到UE以 及返回的传播时间被测量。RTT方法仅仅限定了环绕RBS的圆。通过 将该信息与小区多边形相结合，能够计算出该圆的左右角度。增强的小区标识定位的另 一 个思想是使用区域的预先计算的地图 (map)，在所述区域UE处于与一个或若干小区的(更)软切换中。 这样的区域明显小于整个小区，展现了确定位置的更好的准确度。通常， 正如原始的小区多边形 一样，这些地图也是在所述规划工具中预先计算 的。在一些情况下，要求高精度的定位。在本公开中，"高精度定位方 法，，被定义为表示能够满足北美E-911应急定位要求的定位方法。满足 这些要求的方法能够获得的定位准确度是(基于终端的)50米(67%)和150米(95%)， 或者(基于网络的)100米(67%)和300米(95%)。 辅助全球定位系统(A-GPS)定位是对全球定位系统(GPS)的增 强。被附于例如蜂窝通信系统的GPS参考接收机收集辅助性数据，这些 辅助性数据在被发送到与该蜂窝通信系统相连接的终端中的GPS接收 机时，增强GPS终端接收机的性能。典型地，A-GPS的准确度能够高达 10米。附加的辅助性数据是直接从蜂窝通信系统收集的，常常用于获得所述终端的位置的4l略初始估计以及与该初始估计相对应的不确定度。 该位置通常通过小区标识定位步骤来给出。上行链路到达时间差(UTDOA)定位方法基于在若干RBS中执行 的对来自UE的传输的到达时间测量。信号强度高于A-GPS中的情形， 有时这会增强了执行室内定位的能力。但是，UTDOA的准确度预计要 比A-GPS的准确度稍差，这主要是因为沿地球表面的无线电传播条件比 当从高仰角处的卫星接收GPS无线电信号时要差。发明内容基于小区ID的现有定位方法的一般问题是，所确定位置的准确度 低。置信度值(confidence value)通常不是以相对于所计算的小区面积 而言可能的最佳准确度来确定的。因此，本发明的总的目的是提供用于给出改进的位置确定准确度的 可能性的方法、装置和系统。另一个目的是提供用于提供考虑到更高准 确度的位置确定的辅助定位的数据的方法和装置。本发明的再一个目的 是提供用于以更小的可区分区域进行操作的方法、装置和系统。本发明 的又一个目的是提供用于提供具有很好地建立的置信度值的限定区域 的方法、装置和系统。上述目的是通过依照所附专利权利要求的方法、装置和系统来实现 的。大体上，本发明提供了一种用于提供辅助位置确定的数据的方法。 所述辅助位置确定的数据包括区域限定(area definition),每个区域限 定都与相应的小区关系配置有关。所述小区关系配置至少是根据小区的 小区ID来确定的，其中去往/来自待定位用户设备的信号满足特定的无 线电条件准则。优选地，小区关系配置还依赖于不同小区和/或传输模式 之间的相对无线电条件。在特定的实施例中，所述区域限定是多边形， 优选地，对其进行连续、自动和在线地重新计算。这些重新计算优选地 基于机会的高精度位置测量，相对于针对执行高精度位置测量的用户设 备的占优势的(prevailing)小区关系配置进行聚类(cluster)。优选地， 区域限定是以预定义的置信水平来计算的。在一个特定的实施例中，所 述特定的无线电条件对应于限定有效(active)小区集合的无线电条件， 所述有效小区集合即与用户设备(更)软切换的小区。在另一特定的实 施例中，所述特定的无线电条件对应于考虑到对信号进行测量的无线电条件，例如限定被检(detected)小区集合的无线电条件。辅助位置确定的数据优选地被用于确定用户设备的位置。针对待定 位的用户设备的小区关系配置被确定，并且相关的区域限定能够被用作 对用户设备位置的近似。以此方式获得的区域限定还能够被用作例如 A-GPS或UTDOA定位的细化(refine)的现有位置信息，并且用来细 化RTT定位。本发明还提供了用于执行上述方法的装置和系统。在 一 个典型的实 施例中，本发明的所有功能位于诸如RNC、 SAS (独立SMLC (服务移 动位置中心))节点之类的定位节点、用于配置和监视系统的支持节点 或者完全独立的节点。然而，也可以在彼此通信的不同节点中实现不同 的部分。在本发明的许多优点中，能够被提及的有用于小区关系配置的区 域限定的数据库是适应性地且自动地建立起来的。在优选的实施例中， 对于特定的置信度值，所述区域限定(通常为小区多边形)的面积被最 小化。这使得小区标识定位方法的准确度最大化。所述置信度很容易被 准确地确定。通过由本发明获得的初始定位数据能够改进UTDOA和 A-GPS定位方法的性能。所述区域限定信息被自动地细化的，这个事实 例如在重新规划无线电网络(RAN)的部分时是有用的。
通过参照结合附图所给出的下列描述，可以最好地理解本发明及其 进一步的目的和优点，其中图1是一种蜂窝通信系统的图示；图2A-E是根据相邻小区信号的覆盖(coverage)而将小区划分成更 小区域的例子的图示；图3A-C是小区关系(relation)配置的例子的图示；图4A是根据本发明方法的 一 个实施例的主要步骤的流程图；图4B是根据本发明方法的另 一 个实施例的主要步骤的流程图；图4C是根据本发明方法的又一 个实施例的主要步骤的流程图；图4D是图4A-D中步骤212的一个实施例的步骤的流程图；图5是小区多边形的例子；图6是3GPP多边形消息信息元素的图示图7是收缩多边形方法的初始几何结构的图示；图8是用于确定最大多边形角(corner)移动的几何结构的图示;图9是用于计算面积缩减(area reduction)的几何结构的图示；图IOA是多边形计算的数值例的初始的图示；图IOB是被应用在图IOA上的多边形收缩算法的结果的图示；图ll是根据本发明节点的实施例的主要部分的框图；图12是RTT测量的图示；以及图13是A-GPS测量的图示。详细描述在本公开中，"辅助位置确定的数据(assisting data)"用于限定 在蜂窝通信系统中的小区相关活动中使用的数据，所述活动例如是基于 小区ID的无线电网络规划或定位。特别地，它可以指在本公开中使用 的小区关系配置和相关区域限定。这不应当被误解成在本公开中只在 A-GPS讨论中使用的"辅助性数据"。在本公开中，WCDMA系统被用作模型系统。然而，本领域技术人 员应当认识到，本发明的基本原理可以适用于任何蜂窝通信系统。因此， 本发明并不限于这里给出的示例性实施例。图1图示出 一般的WCDMA系统100。无线电基站30 ( RBS )在该 系统的覆盖区域上分布并且提供天线20，这些天线20在该实施例中是 扇形天线(sectorized antenna)。小区15与天线20的每个扇区相关联， 作为这样的区域，在所述区域中与通信系统的连接优选地通过该特定扇 区来实现。RBS 30被连接到无线电网络控制器(RNC)节点40，该无 线电网络控制器节点40在典型情况下包括定位节点45。 UE 10和RNC 40通过所谓RRC(无线电资源控制)接口 37进行通信，所述接口对RBS 30是透明的。RBS30和RNC40是包含在UTRAN (通用移动电信系统 无线电接入网络)35中的节点。RNC40还经由RANAP (无线电接入网 络应用部分)接口 47连接到通信系统100的核心网络(CN) 50。用户设备(UE) IO位于由蜂窝通信系统IOO覆盖的区域。该用户 设备通过信号25与自己的无线电基站30通信。然而，也可能检测到来 自和去往相邻RBS 30的信号26。如果相邻信号26强到足以支持实际的 通信，那么相应的小区可以被包括在参与(更)软切换的所谓有效小区集合中。软切换指的是其中使用了两个不同的非共定位(non-colocated) 的RBS的情况，而更软切换指的是具有若干扇区的一个RBS。 一种特 殊的情况是当UE被连接到同一RBS的两个扇区(即更软切换)的时候。 然而，对于本发明目的而言，软切换和更软切换之间并没有实质的区别， 并且两种情况都能够以类似方式处理。在一些情况下，信号26可能太 弱而不能被包含在所述有效集合中，但是强到足以考虑发射RBS的识 别。这样的信号可以例如用于定位用途。最后，相邻信号26也可能太 弱而根本不能实现任何效用。当UE 10经由某些无线电链路连接到某一 RBS时，UE l(M艮可能位 于相关联的小区内。在WCDMA中由描述小区扩展(extension)的多边 形所限定的小区面积，通常不是以相对于小区的真实扩展而言可能的最 佳准确度来确定的。该近似的小区面积通常是结合小区规划来确定的， 可能并不完全对应于真实的情况。 一般来说，小区面积扩展的实际置信 水平没有被指定。此外，无线电条件在小区规划被执行之后也可能发生 改变。因此，使用现场数据为每个小区调节置信度和预先计算的小区多 边形将是有利的。但是这通常是不能被满足，尤其是因为所述无线电条 件可能随时间而改变。本发明公开揭示了自动实现这样的调节的方式。图2A图示出小区15，该小区与UE10连接。在接下来的解释中， 为了简单起见，在这种情况下假定RBS被置于小区的中心，即所谓的全 向小区(omni-cell)配置。当UE IO被连接到RBS时，能够以一定概率 确定它位于小区15内。然而，如前面简要提到的，该UE也可能位于来自其他RBS的无线 电范围内。在图2B中，指示出其中去往/来自相邻RBS的信号强到足以 考虑(更)软切换的区域的边界12。在这个过于简单的模型中，边界 12被绘成圆，且中心在相邻的RBS。容易看出，边界12将小区15划分 成更小的区域11、 IIA、 IIB、 IIZ。在区域11Z中，只有来自自己的 RBS 30的信号是有用的。然而，在例如区域11A中，去往/来自一个相 邻RBS的信号也可用于(更)软切换目的，并因此被包括在所谓的有效 小区集合中。在区域11B中，去往/来自两个相邻小区的信号足够强， 从而所述有效集合包括两个相邻的小区。现在能够很容易理解，所述有 效集合的内容能够被用于定位目的。通过参考有效集合列表，能够确定 UE l(H艮可能位于部分区域11、 IIA、 IIB、 IIZ中的哪个之中。但是最常见的是，(更)软切换信息并不用于定位目的，这可能是 因为很可能难以在足够的准确度的情况下进行计算。根据本发明，描述任何(更)软切换区域的区域限定是有用的。在WCDMA中，这样的区 域限定能够^f艮方便地采用多边形限定。不过，使用现有技术小区规划原 理通常不会提供以相对于任何(更)软切换区域的真实扩展而言可能的 最佳准确度来确定的区域限定。此外，使用现有技术方法，通常不会以 相对于任何计算的(更)软切换区域而言可能的最佳准确度来确定任何 (更)软切换区域的置信度值。因此，使用现场数据为每个小区调节置 信度和预先计算的小区多边形将是有利的。但是这通常是不能被满足， 特别是因为无线电条件可能会随时间而改变，对于基本小区而言，情况 更是如此。不过，本发明揭示了一种自动实现这样的调节的方式。来自相邻RBS的信号能够被进一步加以利用。如上所述，即使去往 和来自相邻RBS的信号没有强到足以允许(更)软切换，它们也可能强 到足以实现对发射RBS/UE的标识的确定。相应的小区集合常常^皮称为 被检小区集合。而且，该信息可用于定位目的。在图2C中，再次示出 小区15。现在，不仅示出了用于(更)软切换的边界12 (这些边界中 只有一个用附图标记表示出来)，而且也示出了其中能够沿下行链路或上行链路分别获取例如对应于被检小区集合的发射RBS或UE的标识的 区域的边界13。小区15因而被进一步划分成甚至更小的部分区域11、 IIC-G、 IIZ。例如，在区域11E中，除了来自自身的RBS的信号之夕卜， 来自 一个相邻RBS的信号也用于(更)软切换，而来自另 一个相邻RBS 的信号则仅用于识别发射的RBS。如果不仅考虑一定强度的信号的存在，而且也考虑了相比于其他信 号的相对强度，那么就能够实现对原始小区更精细(fine)的划分。在 图2D中，涉及来自超过一个相邻RBS的信号的部分区域是根据哪个信 号最强来划分的。从而，就可以限定区域IIH-K。然而如上所述，实际的情况并不像图2A-D的例子可能指示的那样 理想。相反，边界12、 13并不容易被确定并且常常是非圆形的。图2E 图示出可能与实际情况相符的情况。本领域技术人员于是可以意识到， 任何在理论上对区域ll、 IIA-K、 11Z的预先确定在实践中都是不可能 的。根据本发明，两种类型的信息被彼此连接以便实现本发明的优点；小区关系配置和高精度定位数据。第一种类型的信息是小区关系配置。该小区关系配置对应于前面图2A-E例子中的划分。在一个基本的实施例中，小区关系配置包括代表"自 己的"小区以及任何相邻小区的数据，其中与其相对应的RBS向所讨论 的用户设备发射满足某一准则(criterion)的可检测信号并从其接收这 样的信号。按照通常的观点，小区关系配置能够被认为是与满足针对某 一 UE的特定无线电条件准则的信号相对应的小区标识列表。图3A图 示出这种列表的一个实施例。第一行对应于自己的小区。小区ID为 "ID1"。在本例中，UE还能够与小区"ID2" 、 "ID3" 、 "ID4"、 "ID5"通信。在该实施例中，每种小区组合都将限定特定的小区关系 配置。图3B图示出小区关系配置的另一个实施例。这里，考虑了相对信 号强度，从而按照强度顺序对这些小区进行排序(sort)。因此，去往/ 来自小区"ID3"的信号比去往/来自例如小区"ID5"的信号强。这意味 着，该实施例中的小区关系配置不仅依赖于哪些小区被包含列表中，而 且依赖于采用哪种顺序。在上行链路和下行链路之间甚至也存在着强度 顺序的差异，这也能够在对区域进行限定过程中加以利用。其他与信号强度有关的量也能够被用来限定小区关系配置，例如路 径损耗和信号干扰比。图3C图示出小区关系配置的另一个实施例。这里，还对信号强度 进行分类。能够看出，小区"ID1"被分类成"自己的小区"，小区"ID3" 和"ID5"被分类成被包含在有效小区集合中，即它们被用于(更)软 切换的目的。这意味着，该实施例中的小区关系配置不仅依赖于哪些小 区被包含在列表中以及采用哪种顺序，还依赖于这些小区的分类。考虑到上述例子，本领域技术人员将认识到，对于任何位于蜂窝通 信网络的覆盖区域内的UE，都能够很容易地获得小区关系配置。第二种类型的必要数据是如上面进一步提到的高精度定位数据。这 能够以任何可能的方式得出。在之前背景中提及UTDOA和A-GPS，不 过其他方法也能够是有用的。其创造性思想在于，在定位时刻为相应的 UE收集高精度定位数据和小区关系配置之间的关系。这优选地通过使 用机会(叩portunity)测量来实现，所述机会测量即无论如何都会出于 其他原因而被执行的高精度测量。可替换地，可以特地安排这些测量。例如，为了改进的无线电网络规划，可以以规划的方式在某一区域上分 布高精度位置测量装置。位置以及小区关系配置都被确定。另一种可替 换方案可以是定期地命令能够进行高精度定位的用户设备提供这样的 测量。于是对于每种可能的小区关系配置(简单地说即有序的小区标识 的集合)，都建立测量结果列表。然后，与特定小区关系配置有关的所 有高精度测量结果都被集中在一个高精度测量结果的特定列表中。换言 之，根据占优势的小区关系配置对高精度定位数据进行聚类。因此，一 个这样的列表的测量结果形成能够预计位于特定地理区域的测量结果 的群组。高精度位置确定的聚类从而给出多个分离的聚类结果。当适当 数目的高精度定位数据点被聚类在所述分离的聚类结果中的 一个结果 之中时，可以限定包含高精度定位数据点的预先确定部分的区域。于是 就能够以与所述预先确定部分相对应的置信水平推断出，具有某一小区关系配置的UE位于该限定区域内。换言之，本身不具有任何高精度定位能力的UE可以利用先前的其 他UE的高精度定位来实现改进的位置确定准确度。能够注意到的是，所实现的区域限定会与实际的无线电覆盖范围截 然不同。其原因在于，具有良好的无线电条件但是从不宿主(host)任 何用户设备的区域将倾向于被排除在确定的区域之外。相反，相关联的 区域将是基于无线电覆盖特性以及用户设备出现概率的组合的区域。本发明的思想还能够通过根据本发明方法的实施例的主要步骤的 流程图来说明，如图4A所示。该过程开始于步骤200。该过程首先到 达用于提供辅助位置确定的数据的部分202。该部分开始于步骤204, 其中确定针对特定UE的小区关系配置。信号通常根据标准的蜂窝通信 系统过程被注册和报告，并且编译(compile)成小区关系配置。在步骤 206中，使用任何合适的高精度定位方法来进行对UE的高精度定位。 在步骤208中，根据确定的小区关系配置对所述高精度定位数据进行聚 类。如箭头210所示，步骤204到208被重复若干次。当适当数目的测量点对某一小区关系配置而言可用时，该过程可继 续到步骤212,其中区域被确定，所述区域与高精度定位数据的空间分 布类似。优选地，计算尽可能小的、仍然包含高精度定位数据的预先确 定部分的区域。在其他实施例中，即使相当小的区域不是数学上的绝对 最小，人们也可能对该区域感到满意。这样就得到了某一小区关系配置和区域限定之间的关系。如果通过步骤204-208添加了另外的数据，那 么也可能必须如箭头214所示的那样重复步骤212。特别地，如果所述 无线电条件正永久地改变或改变持续较长时段，那么必须重新计算这些 区域限定并且使其适应新的情况。于是优选地还对每个高精度位置测量 结果进行时间标记以便使得丢弃太旧的高精度位置测量结果成为可能， 并且连续地进行新的区域优化。时间标记还能够在其中用户设备的分布很可能在不同时间之间截 然不同的系统中使用。例如，如果所包括的办公建筑群和住宅区彼此接 近，那么例如在夜间更可能发现用户设备位于住宅区中。这种变化能够 通过丟弃那些具有与当前时间截然不同的天、周或年的记录时间的高精 度定位数据来处理。换言之，可以通过仅仅选择满足某一附加准则的测 量结果来执行聚类。这样，可以使所述区域限定依赖于时间。用于聚类的选择准则还能够与其他参数上相关。无线电接入承载 (RAB)可以例如是一个选择参数。针对不同RAB的覆盖范围会大不 相同，因而不同部分区域之间的边界会相当大地改变它们的位置。例如， 通过64 kbp链路传送的业务(traffic)可能具有与通过384 kbp链路传 送的业务完全不同的覆盖区域。同样通过例如关于所使用的RAB对测 量结果进行聚类，将实现改进的定位，这是因为待确定的区域对于所使 用的实际RAB是唯一的。有关RAB的信息是一种与使所述选择准则更加具有区域选择性的 信令的情况(circumstance)有关的辅助信息。在一般的方法中，也能够 以类似的方式使用其他的辅助信息。类似地，也存在着能够被执行并且 用作选择准则一部分的信令特性的辅助测量。 一个例子是例如辅助RTT 测量，这将在下面被进一步讨论。所述选择准则可以认为是小区关系配 置的扩充。步骤212能够针对一个特定的小区关系配置、 一组小区关系配置或 者所有小区关系配置以及针对不同的聚类选择准则来执行。优选地对测量结果列表进行分层组织，以使得在较低(更详细)层 的测量数不足以对小区多边形进行可靠计算的情况下，能够根据较低层 来构造位于较高层的列表。当UE将要被定位时，该过程进入用于位置确定的部分216。该部 分开始于步骤218,其中确定针对待定位的UE的小区关系配置。这通常是以类似于步骤204中的方式来实现的。在步骤220中，某一小区关 系配置和区域限定之间的关系被用来以一定置信度提供待定位的UE所 位于其中的区域。该置信水平对应于区域优化期间所使用的预先确定部 分。该过程结束于步骤299。在最好的情况下，定位的准确度对于例如 北美E-911应急定位要求来说是可能足够的。然而，以此方式得到的位 置不应当#:用来根据部分202改进所述区域限定。这些不同步骤的时间选择在一定程度上可以不同。在图4B中，图 示出根据本发明的方法的另一个实施例的流程图。这里，两个部分202 和216彼此交织在一起。优化区域的步骤212在这里由确定小区关系配 置的步骤218来触发。然后优选地仅针对在步骤218中确定的小区关系 配置来执行优化步骤212，以便节省时间。如果事先即在实际定位请求 出现之前确定了这些关系，如图4A所示，那么就能够以更短的延迟执 行定位。而图4B的实施例确保了总是利用最近的可用数据。在步骤220中确定的位置能够构成最终的定位，或者它能够构成用 于细化定位的辅助性数据。这在图4C中示出。这里，包含了额外的步 骤222，其中从步骤220的关系中得到的位置被用于另外的定位方法中， 以便进一步细化定位。这样的另外的定位方法能够例如是RTT定位或者 A-GPS定位，这将在下面被进一步讨论。优化区域的步骤212能够被认为是本发明的较重要部分之一。在图 4D中，更详细地描述了该步骤的当前优选的实施例。在步骤230中， 针对当前讨论的小区关系配置的所有高精度测量点nTOT都由区域边界所包围。随后，nTOT在后续步骤的第一次迭代中被用作高精度测量点的输入数。在步骤232中，检查比值(nk-n)/nTOT是否大于或等于预先确定 的部分R,其中n为将要在该例程(routine)的下一次迭代期间去除的 高精度测量点的数目。如果该比值足够大，那么面积缩减能够再前进至 少一个步骤，并且该过程继续到步骤234。在步骤234中，根据某一预 先确定的行动计划缩减面积，以便排除所输入的高精度测量点中的n个， 留下iik-n个剩余点，其被设为用于下一次迭代的高精度测量点的新输入 数。优选地，以最小化或者至少缩减面积的方式扭J亍步骤234。该过程 再次返回至步骤232,这由箭头236示出。如果步骤232中的比值变得 小于R,那么由于再一次的迭代将使得比值落到R之下的缘故而中断该 过程，并且所述区域其后被用作与当前讨论的小区关系配置相关联的区域。在包括WCDMA (宽带码分多址)系统的若干系统中，小区地理扩 展的优选表示由小区多边形格式给出。小区的扩展由不与自身相交的封 闭多边形的3-15个角来描述。所述格式是二维的，并且所述角是作为 WGS84地理参考系统中的成对的经度和绵度来确定的。图5中图示出 一个例子。在那里，示出了具有角90的小区多边形89的例子。RBS(无 线电基站)通常靠近所述RBS服务的小区多边形89中的一个角90。3GPP 系统提供了用于小区多边形的消息格式。图6图示出所使用的3GPP多 边形消息IE(信息元素)。该IE存在于位置报告(LOCATION REPORT ) 消息中，所述位置报告消息在成功的小区标识定位之后通过RANAP接 口返回到核心网络。当本发明被用作小区ID定位方法时，通过RANAP或Iupc( UTRAN 内RNC和SAS之间的逻辑接口 )来4艮告与小区的特定标识对应的重新 计算的多边形而不是预先计算的多边形。应当注意到，由于重新计算的 多边形与报告格式一致，所以本发明直接与现有的定位接口相适应。如果本发明被用作使用(更)软切换有效集合或者可检测的小区集 合的增强的小区标识定位，则会出现类似的报告。如果存在着为确定的 小区关系配置而存储的预先计算的多边形，那么选择该重新计算的多边 形并且通过RANAP或Iupc来报告该重新计算的多边形。同样，本发明 直接与现有的定位接口相适应。区域限定数据应该被组织成使得能够使用小区关系配置信息对其 进行高效的寻址。以此方式，无论何时没有计算出针对某些区域的面积， 都能够找到覆盖替换区的隐蔽区(fallback area)。应当注意到，这种情 况可能是例如由于不充分的测量统计的缘故而出现。例如，如果没有为特定小区关系配置计算出多边形，那么以某种方 式利用所存储的小区关系和区域限定的分层结构。 一种可替换方案是不 考虑小区关系配置的最后的小区标识，并且为如此缩减的小区关系配置 寻找重新计算的多边形。如果存在着用于该缩减的小区关系配置的重新 计算的多边形，那么就通过RANAP或Iupc报告该多边形。如果仍然没 有计算的多边形，那么就去除小区关系配置的倒数第二个小区标识并且 重复该过程。这个过程可以继续到顶层，其中小区关系配置与服务小区 相对应。如果仍然没有重新计算的多边形，那么就能够使用预先计算的多边形。应当注意到，这里存在着许多可能的可替换策略。附录A详细地给出了用于优化多边形的当前优选的实施例。简要地 说， 一个实施例仅仅集中于最小化围绕聚类结果的总的小区面积，同时 保持置信度值的约束。对于这个过程，能够用公式表示并解决非线性优 化问题。另 一实施例针对的是一种用于连续收缩小区面积的简单方法。该方 法通过用多边形包围与所讨论的小区关系配置(一个或多个)相关联的 聚类结果而开始。之后，所述收缩过程基于根据预先确定的例程或规 则沿第一预先确定的路径改变多边形的一个角的位置一次。典型地，这 些规则考虑到从收缩多边形的内部排除预先确定数目的高精度位置确 定。优选地，在每个步骤中选择移动这样的角，所述角能够根据预先确 定的准则给出最佳改进。所述预先确定的准则能够例如是尽可能大的面 积缩减。可替换地，预先确定的准则能够是区域内所有高精度位置确定 的重心(centre of gravity)和多边形角之间尽可能大的距离缩减。特别 地，角选择能够通过对每个角做出试探性(tentative)改变并且检查它 们就所述预先确定的准则而言将引起什么改进来决定。然后重复该角改 变步骤，直到只有群组的预先确定百分比的高精度位置确定仍然位于多 边形内为止。所述第 一预先确定的路径一般是通过原始角位置和聚类的 高精度位置的重心的曲线。采用最简单的形式，该曲线是通过原始角位 置和重心的直线。在本发明的特定的实施例中，多边形角的改变允许高精度位置确定 中的 一 个被置于多边形之外，但不允许高精度位置确定中的两个被置于 多边形之外。这通常使得聚类的高精度位置确定中的 一个被置于被改变 的角和相邻的角之间的连线上或其附近。在一个更加精巧复杂的实施例 中，所述改变能够包括可替换的预先确定的路径，并且沿这些可替换路 径能够选择出这些试探性改变中的最佳选项。图ll是根据本发明的相关功能和定位节点45的实施例的框图。在 假定净皮包含在WCDMA系统中的当前实施例中，这样的功能优选地净皮包 含在RNC 40中。另 一种可能性是在Iupc接口 47的另 一侧上的SAS节 点(例如Ericsson SMLC )中实现本发明。还有一种可能性是在OSS-RC 或者甚至在完全外部的节点中记录测量结果并且执行算法。于是，考虑 到交换被检小区集合和所测量的高精度位置确定结果的现有接口中的信息元素和/或新接口就可能是必需的。在外部节点中产生辅助位置确定的数据(即小区关系配置和相关联 的区域之间的关系)的情况下，必须向定位节点提供信息以便辅助位置 确定过程。然后，优选地可将辅助位置确定的数据存储于计算机可读介 质，并且以合适的方式提供给定位节点，所述方式例如通过经由通信链RNC40使用RRC接口 37透明地经由RBS与UE通信。在本文中， 至少两种信息类型受到关注；定位测量结果38,尤其是高精度定位测量 结果，以及相邻小区信号测量结果39,例如切换测量结果。相邻小区信 号测量结果39被提供给小区关系配置确定部分41,从而确定小区关系 配置。在特定的实施例中，小区关系配置确定部分41能够基于现有技 术的有效集合功能。特定用户设备的已确定的小区关系配置被提供给聚 类部分42。定位测量结果38被提供给定位节点45。高精度定位测量结果被提 供给高精度定位部分46,其例如能够包括基于UTDOA或A-GPS的定 位。在当前实施例中，诸如小区ID或RTT定位测量结果之类的其他定 位测量结果被提供给中等精度定位部分48。高精度定位测量结果的分析 结果(即高精度位置)被提供给聚类部分42,其中高精度位置与相应的 小区关系配置相关联。所述测量结果根据小区关系配置来进行聚类，并 且在特定的实施例中还根据例如辅助信息和/或辅助测量结果，尤其是记 录时间、利用的RAB和/或RTT测量结果的其他选择准则来进行聚类。 然后，例如可以通过中等精度定位部分48来提供RTT测量结果，如虚 箭头53所示。可以通过辅助信息部分54来提供诸如时间或利用的RAB 之类的辅助信息以及其他辅助测量结果。该辅助信息部分54能够被安 排成在所述节点内部提供信息和/或被安排成从外部获得信息。用于某 一 小区关系配置的位置的群组以及在 一 些实施例中在特定 时间间隔内或使用特定RAB而选择的位置的群组被提供给算法框43。 在算法框43中，计算区域限定。本发明的一个重要的目的是在算法框 43中实现的，即以指定的置信水平计算描述每个测量结果群组的面积。 在WCDMA的情况下，优选的区域限定是由3-15个角坐标限定的多边 形。在特定的实施例中，算法框43提供多边形，以使得群组的高精度 测量结果的给定部分位于多边形内部的概率。该算法框43优选地针对具有足够数目的足够新近的高精度测量结果的所有测量结果群组执行多边形的反复重新计算。区域限定被提供给区域存储器44,其中存储着 代表小区关系配置的分层组织的集合的多边形。然后，该系统的定位算 法使用所存储的多边形。所存储发多边形的数据结构优选地包含覆盖每 个相关小区关系配置的指针的列表。每个这样的指针都指向如上所述反 复计算的相应的3-15个角的多边形。该数据结构优选地还包括用于每个 多边形的时间标记，其限定了计算该多边形的时间。当请求根据本发明原理的位置确定时，在小区关系配置确定部分41 中像通常那样确定小区关系配置。所得结果被传送到定位节点45中的 控制部分49。当通过RANAP接口 47接收到诸如所谓的位置报告控制 消息之类的定位请求51时，控制部分49可以根据服务质量参数和UE 性能，通过从区域存储器44获取(retrieve)区域限定来请求位置确定， 所述区域限定对应于UE的当前小区关系配置。所获得的区域限定，优 选地为多边形限定被包含在定位报告消息52中，其通常通过使用例如 所谓的位置报告消息通过RANAP接口 47而被发回。如在创建辅助位置 确定的数据的阶段中一样，诸如时间或利用的RAB之类的辅助信息以 及其他辅助测量结果也能够被用来细化区域限定的选择。这样的数据是通过辅助信息部分54来获得的。如果将要把区域限定与任何附加的定位方法一起使用，那么把来自区域存储器44的获取的区域提供给高精度定位部分46或中等精度定位 部分48,这取决于待使用的方法。然后，最终确定的位置被提供给控制 部分49以供进一步4艮告。小区关系配置确定部分41、高精度定位部分46、中等精度定位部 分48和控制部分49的大多数功能通常在现有技术系统中都是能够获得 的。然而，在一侧的小区关系配置确定部分41与另一侧的高精度定位 部分46、中等精度定位部分48和控制部分49之间建立关系的连接先前 是未知的。此外，聚类部分42、算法框43、区域存储器44以及与它们 的连接都是全新的。而且，与这些新颖功能进行通信所需的小区关系配 置确定部分41、高精度定位部分46、中等精度定位部分48和控制部分 49中的功能也是新颖的。用于增强的小区标识定位的一个原理旨在将小区扩展模型(区域限 定)与距离测量相结合。为了实现该目的的两种可能性是往返时间测量和/或路径损耗测量。这两种可替换方案中更准确的是往返时间测量。路径损耗测量受到阴影衰落效应的影响，这导致准确度的量级为与UE距 离的一半。图12中绘出了往返时间测量原理。简要地说，从RBS天线 20到UE10以及返回来的无线电波传播时间净皮测量。然后，根据下列公 式得到从RBS天线20到UE 10的距离n2其中&7T为往返时间，并且其中C为光速。往返时间测量仅仅限定了一个圆，或者如果考虑了不准确度，则限定了环绕RBS天线20的环形带70。通过将该信息与小区15多边形相 结合，能够计算出环形带70的左右角度。当根据本发明基本原理的区 域限定11可用时，UE能够位于其上的环形带70的部分71能够纟皮进一 步减小，根据图12这是显然的。本发明的基本原理与RTT测量之间的组合能够以可替换的方式获 得。在这种实施例中，RTT测量结果能够被量化并且被用作用于根据本 发明的聚类的选择准则的附加参数。其后，所述使用与基于不同RAB 的选择类似。之后，根据本发明的过程被用于建立与不同RTT测量结果 相对应的区域。实际上，尽管其看起来复杂，但是这甚至可能是有利的， 这是因为实际的无线电信号传播通常会与理论估计截然不同，从而使得 图12的圆形描述仅仅是一种粗略近似。在GSM应用中，可以利用对应 于粗RTT测量的TA测量。而且，本发明还能够进一步增强A-GPS性能。图13图示出典型的 A-GPS系统。UE 10接收来自多个空间飞行器80的GPS测距信号81 。 参考(reference) GPS接收机86 了解例如空间飞行器80的同步，并且 通过参考接收器接口 84向RNC 40的GPS接口 83提供辅助性数据85。 对位置测量结果和辅助性数据82的定制(order)是通过RRC接口 37 而^皮提供给UE 10的。通过测量不同GPS测距信号81的到达时间，UE 能够同样根据所述辅助性数据确定高精度位置。已确定的位置的报告被 发回RNC 40。除了其他数据之外，用于进行该位置确定的辅助性数据 还包含UE 10的近似初始位置。该初始位置越准确，就能够使得GPS 测距信号的检测越灵敏。这又可以引起更准确的最终位置，或者引起在准确度的最终位置。如果高精度位置还包括高度数据，即所述位置限定了横向位置(lateral position)以及高度；"区域限定"能够被计算成具有三维扩展 的表面。于是，基于这种辅助位置确定的数据的定位将产生这样的位置， 所述位置还限定了某种高度估计。从而可以例如通过RANAP将扩充了 高度的小区多边形中心点作为3D点来报告。多边形角的高度也能够被 估计，例如作为所讨论的角附近的 一些高精度测量结果的平均值。上述实施例应当被理解为本发明的一些说明性的例子。本领域技术 人员将会理解，可以在不偏离本发明的范围的情况下对这些实施例进行 各种修改、组合和改变。特别地，在技术上可行的情况下，不同实施例 中的不同部分解决方案都能够被结合到其他配置中。但是，本发明的范 围是由所附权利要求来限定的。 附录A在该附录中详细描述了本发明的当前优选实施例的主要部分。 聚类在该特定实施例中，假定小区关系配置基于有效小区列表，即在软 切换中有效的小区。相应的建模对于其他聚类选择规则而言也是可行的。所获得的高精度位置测量结果通常以WGS 84地理坐标参考系表 示。在时间f可获得的测量结果被表示为<formula>formula see original document page 24</formula> (1) 此处，toU和/o"g丄.)分别表示在时间6测得的绊度和经度。7v(o表示时 间f处可获得的测量结果的总数。(f表示矩阵/矢量转置。在同一时间&(在某一合理的时间准确度内)，小区关系配置被采 样以用于小区标识。所得结果为行矢量(或指针)<formula>formula see original document page 24</formula>此处，"Configuration"指的是"配置"，c/D^是在时间^例如更软切换中对UE而言第/个最强小区的小区标识，其中高精度定位是针对该 UE而执行的。M。.)是在时间^的小区关系配置中小区的数目。现在，把根据(2)而限定的用于聚类测量结果的任意可能指针表示为 Po/ /e~ = (//wfexj(&) ... /"(5fexj^)(&)), (3)此处，"Pointer"指的是"指针"，/"&;c,W是(固定)指针A:的第/个 分量，A^)是指针A的维数，r为计数器的数目。高精度位置测量结果 的相应列表用丄&&来表示。在时间f:'， G,球')(4)此处，M(yU)表示在时间f时列表k的高精度测量结果的数目。如上所述， 从每个列表中丟弃比预先指定的阈值更旧的测量结果。列表的最大大小 也能够被预先指定，在这种情况下，当新测量结果到来时，不管最旧的 测量结果存在多长时间，都丟弃该最旧的测量结果。当在时间"(/)+i获得新的高精度测量结果和相应的小区关系配置时， 聚类算法按照如下方式进行对于hl到〖结束 否则什么也不做结束结束多边形计算记号(notation)为了方便有效的算法描述，需要下列记号P = fe 与特定小区关系配置相对应的一个特定指针。々)，''-1"."、國与WGS84经绰度记号中的小区关系配置 p相对应的多边形角。r,p=fe ;v'r/", z'-iW卜与本地地球切向笛卡尔(Cartesian)坐标系中的小区关系配置p相对应的多边形角，其中原点(origin)位于蜂 窝系统的覆盖区域中的某处。在不考虑高度的情况下，坐标轴通常为朝 东和朝北。r^-fe;;p ，…，《-高精度测量结果，用于确定与小区关系配置p相对应的多边形的角。应当注意到，该测量结果对应于与p相对应 的Z^&中的条目中的一个。rr=4r "'p)， ...，《-高精度测量结果，用于确定与小区关系 配置p相对应的多边形的角。这些高精度测量结果被变换到相同的本地 地球切向笛卡尔坐标系，原点位于蜂窝系统的覆盖区域中的某处，其在 上面一皮使用。Cp-与p相对应的多边形的指定置信度。当小区关系配置对应于p 时，该值相当于UE位于所述多边形内的概率。与p相对应的多边形的面积。 尸P-由多边形限定的区域。 坐标变换该过程开始于把与p相对应的所有高精度测量结果变换到本地地球 切向笛卡尔坐标系，在所述坐标系统中执行所有的计算。只有那些尚未 进行变换的新的测量结果需要被处理。约束小区面积最小化问题多边形计算的原理受以下三种思想支配。多边形的面积应当尽可能小，从而最大化准确度。 对于可获得的高精度测量结果，应当保持置信度值约束(constraint)。应当保持对多边形的基本几何约束，尤其是不允许多边形与自身相 交以及最后编号的角点(corner point)被连接到最先编号的角点(封闭 性(closeness))的要,,。于是，能够为多边形角的计算建立起如下最小化问题:<formula>formula see original document page 27</formula> (5a) 其服从多边形几何约束以及 (5b )<formula>formula see original document page 27</formula>. (5c) 这是非线性优化问题。这些年来已经开发出许多可以适用于求解(5a-c)的方法。下面公开了一种新算法，不同的是其基于适合上述问题的直接方 法。但是应当注意到，该方法不能精确求解(5a-c)，它基于与(5a-c) 相同的思想但是采用步进的方式。收缩多边形算法该算法的主要思想是开始于初始多边形，所述初始多边形包含针对 特定小区关系配置而收集的所有高精度测量结果。该初始多边形例如能 够根据高精度测量结果的重心，继之以计算所有高精度测量结果与该重 心的最大距离来计算。这限定了包含所有高精度测量点的圆。然后，初 始多边形;波选择成包含该圆。在该初始步骤之后，通过将多边形的一个选定角点向内朝瞬时 (momentary)重心移动来逐步缩减多边形的面积，以使得对于每个步 骤，都从多边形的内部去除一个高精度测量点。面积缩减被执行，以使 得在每个步骤都在所有角点上最大化面积缩减，并同时保持对所述约束的满足。 重心高精度测量结果被作为点(非随机的)来处理，所以重心为算术平 均，即<formula>formula see original document page 27</formula>此处，上标表示尚未通过收缩多边形算法从收缩多边形的内部去除 的高精度测量结果。 启动
由于该算法的启动只影响该算法的前A/p个步骤，因此这里采用保 守的方法。第一步是计算离重心的最大距离，即
<formula>formula see original document page 28</formula>2 (7)
<formula>formula see original document page 28</formula>(8)
因此，现在所有的高精度测量结果都位于重心的距离一内。应当注 意到，如果有限数目的多边形角点环绕着该圆分布，那么不處保证多边 形包含所有的高精度测量点。
由于环绕圆对称分布的初始点是吸引的(attractive),因而附加的 外圆被确定，以使其包含具有三个角的最简单多边形，所述三个角包含 半径为"的圆，参见图7。于是，初始多边形角点能够环绕半径为Wp 的该外圆分布。在几何上很显然的是，最大的外圆是针对由最小数量的 (即3个)角限定的多边形来获得的。
现在，通过考虑图7能够将外半径与所计算的内半径联系起来。几 何对称性表明
然后，初始多边形角点{tf 。L能够根据下式而被环绕外圆分布
<formula>formula see original document page 28</formula>(10)
<formula>formula see original document page 28</formula>(11)
当然，其他策略也是可能的。最大角移动
应当注意到，在这个小节里描述的计算考虑了在每个迭代步骤中保
留在收缩的多边形的内部的高精度测量点。参见下文，这对于(12)-(21 )以及对于(24) - (26)都是成立的。 相对于高精度测量点的移动
为了评估在给定的迭代步骤中哪个多边形角向内移动最有利，首先 有必要确定最大移动是什么。这需要考虑两个约束。
在特定角点沿指定方向向内朝重心移动时离开多边形的第二个高 精度点限制了向内的移动。这要求在算法的特定迭代步骤中在留在多边 形内的所有高精度测量点上进行搜索。
在特定角点沿指定方向向内朝重心移动时相交的第 一多边形线段 限制了向内的移动。这要求在多边形的(多边形角点之间的)所有线段 上进行搜索。
这两个约束都需要被检查。它们一起确定了向内的最大移动。 参照图8,相对于##定高精度测量点的最大多边形角移动能够根据 如下来确定。该图示出了具有三个相邻多边形角《、r,P、 if的情况。任 意的编号是因为需要涵盖(cover up)这样的事实多边形角点的最后 一个和笫 一个是连接在一起的。
然后，中间点if向内朝重心移动，即移动到多边形的内部93。结果， 连接《和if以及连接if和if的线段92也发生移动。在移动的某一点处， 所考虑的高精度测量点可能与这两条线段相交一一这二者都需要被检 查。
为了确定相交的试探点，if的移动被计算为
这里，aP是当if(")在r,p和rcG之间移动时在0和1之间变化的标量 参数。应当注意到，这是在数学上描述线段的标准方式。还应当注意到， 在这种情况下移动可能延伸超出重心。
多边形的移动边界与所考虑的高精度测量点相交的必要(但不充
分)条件是，if(V)-《和r;^-《变得平行，或者if(aP)-if和r;^-if变得
平行。利用平行矢量之间的叉积为零这一事实，兼顾aP的计算。直接的代数运算给出结果:<formula>formula see original document page 30</formula>
(14)
多边形角点。
上标表示高精度测量点的标号。(13 )和(14)这二者都是有效约束的 候选。然而应当注意，这是有条件的，即
(15)
如果(15)和(16)不成立，那么需要丟弃相应的相交策略。 假设(15)和(16)成立，那么仍然要检查交点是否落在限制多边
形的线段的点之间。这意味着，对于某些Af e
或者AfPe
，应当满
足下列等式
r<formula>formula see original document page 30</formula>
<formula>formula see original document page 30</formula>相对于if的移动，在对点i^p的评估中所需的最后的逻辑能够被简要 概述如下。假如
《p 〉0且0〈Af <1 ，那么c^M戈表r/"和《之间的线革更的可4亍的最大移动。
a,f > 0且/ ,f > 1 v Af < 0 ,那么代表向内的点，但是可行最大的移 动是不相关的，这是因为相交发生在《和《之间的线段之外。在这种情 况下，向内移动不应当限制允许的最小向内移动。这是通过设《,f = 来 实现的，其中《_是大的向内移动，比如IO。
《p <0且0</^ <1 ，那么a,f代表if和《之间的线段的可行的最大移 动。然而，由于它是向外的移动，所以它应该被设置为零，这是因为本 算法是针对向内移动而设计的。
af >0且0<>9， <1 ,那么af代表r,p和if之间的线段的可行的最大移动。
a,f > 0且Af > 1 < 0 ,那么4戈表向内的点，j旦是可4亍的最大移 动是不相关的，这是因为相交发生在r,p和《之间的线段之外。在这种情 况下，向内移动不应当限制允许的最小向内移动。这是通过设"f = 来 实现的，其中"，是大的向内移动，比如IO。
af <0且0</ ， <1 ，那么af^f戈表if和《之间的线l殳的可4亍的最大移 动。然而，由于它是向外的移动，所以它应该被设置为零，这是因为本 算法是针对向内移动而设计的。
如果《p和a,f这二者都是可行的最大移动，那么就选择最小的那个。 所考虑的情况能够被总结如下应当注意到，所列出的情况中有些可能从不出现。在遵循本文档给 出的顺序以连续的方式执行这些计算的情况下，这是没有太大关系的。 相对于多边形线段的移动
(12 )所给出的移动直线与《和《之间的线段的交点由下列方程组
的解给出，所述方程组关于参数< 和《 进行求解，其中下标指的是在 计算中所涉及的点
不应当针对邻近于if的点来计算所述解。此外，如果yLg[o,i],那么
这两条直线之间的交点落在《和i;P之间的相关线段之外。如果是这种情 况，那么在评估角if的过程中应当忽略该交点。仍然保留条件< >()。 还应当注意到，对于每个角点和本算法的每个迭代步骤，仅需对(22) 求解一次。
为了获得完整的描述，首先针对不包括邻近于!f的线段的所有线段 来对(22)求解。具有满足《,0且^e
的最小《n值的解被表示为 (应当注意到，由于移动是向内的，因此这样的解总是存在的)
<formula>formula see original document page 32</formula>
厶决,汰厶说厶说厶汰厶汰丄汰厶汰力汰厶汰.力快s汰 贝组合
由于只要考虑了约束，所有高精度测量点都是沿相同方向来评估 的，因此它们能够^f皮直接组合。还应当注意到，由于对于每个迭代步骤
都从多边形内部去除一个点，所以限制性(limiting)高精度测量点被选 择作为变为有效的第二个点。从而变为有效约束的高精度测量点由(24) 给出，其中(24)能够根据如下来计算
<formula>formula see original document page 33</formula>
此处"first"指的是"第一，
(24)
'activeConstraint"指的是"有效约束"。
相应的移动变成
卿
此处"measurementConstraints"指的是"测量约束，，
最后，将该结果(25)与自相交的可能性施加的约束组合起来
<formula>formula see original document page 33</formula>
(26)
此处，"allConstraints"指的是"全部约束，，，s是防止约束变得刚 好有效的小数值，以使在下一个迭代步骤中搜索开始于约束点之外。 所获得的多边形面积缩减
所获得的面积缩减之后是对图9中示出的多边形部分的面积进行积 分，或者等效地说进行计算。
考虑到这样的事实曲线下的面积能够作为矩形和三角形的面积之 和来计算以及只有与移动和邻近的点有关的面积才受到移动的影响，可 以推断，移动之前和之后的面积能够^皮表示为<formula>formula see original document page 34</formula>(27)因此，获得的面积缩减由如下给出(28)<formula>formula see original document page 34</formula>(29)该面积缩减度量的最大值确定在特定的迭代中移动Wp个角中的哪 些，而(12)和(26)确定所述移动。 算法在下面的算法中，iVpm'，表示每个角移动迭代步骤中保留在多边形内 的高精度测量点的数目。于是，针对一个特定的小区关系配置p的多边 形计算的算法为初始化 计算群组的所有高精度测量结果的重心(6)。 计算离重心的最大距离r (7) 、 (8)。 计算环绕圆R分布的初始多边形(9) 、 (10) 、 (11)。面积最小化重复直到A^"'， < Cp7Vpm或《o (测量结果去除循环)。 计算保留在多边形内的点的重心(6)。 对于/=1到7Vp (角移动评估循环)。对于y=l到A7'rem (测量点约束评估循环)。计算并且存储允许的、逐点约束的角移动(21)。 结束(测量点约束评估循环)。计算并且存储允许的、组合的、测量结果约束的移动(24 )、(25)。计算并且存储允许的、自相交约束的移动(23)。 计算并且存储组合的、允许的、测量结果和自相交约束的移动(26)。计算并且存储与(26)相对应的面积缩减(29)。 结束(角移动评估循环)找出具有与最大面积缩减相对应的标号&的角。 以移动《。"，"来更新(12)角/0。从任何内部点列表中去除不再位于多边形内部的高精度测量点。《，=;《,训一 i 。 结束(测量结果去除循环)。将多边形的最终角点变换成WGS 84c经度和绵度。 数值例子由于所述聚类算法相对简单，因此在图10A-B中示出显示该多边形 收缩算法的操作的例子。在该例子中，根据该图，产生3000个高精度 测量点。能够看出，在v状构形中存在三个重叠的"热点(hot spot)，，， 测量结果都聚集在其周围。根据图IOA开始的15个角的多边形通过使 用指定的置信度95%来优化。所得结果非常好，参见图IOB。
权利要求
1.一种用于在蜂窝通信网络(100)中提供辅助位置确定的数据的方法，包括步骤针对用户设备(10)建立(204)小区关系配置；所述小区关系配置至少包括小区(15)的小区标识，其中去往/来自所述用户设备(10)的信号在被接收时满足至少一个特定的无线电条件准则；为所述用户设备(10)执行(206)高精度位置确定；重复(210)所述建立(204)和执行(206)步骤多次；把属于相同小区关系配置的所述高精度位置确定的结果聚类(208)在分离的聚类结果中；将区域限定(11、11A-K、11Z)与所述聚类结果中的至少一个关联(212)；创建(212)辅助位置确定的数据，所述辅助位置确定的数据包括所述小区关系配置和所述相关联的区域限定(11、11A-K、11Z)之间的关系。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中所述特定的无线电条件准则 是在软切换和更软切换的至少一个之中使用连接。
3. 根据权利要求1所述的方法，其中所述特定的无线电条件准则 是信号能够实现对发射/接收节点的小区的识别。
4. 根据权利要求1-3中任何一项所述的方法，其中所述小区关系配 置还包括对所包含的小区标识的排序。
5. 根据权利要求4所述的方法，其中所述排序与信号强度相关量相 关联。
6. 根据权利要求5所述的方法，其中所述信号强度相关量选自含以 下项的列表信号强度；^各径损耗；以及 信号干扰比。
7. 根据权利要求1-6中任何一项所述的方法，其中所述相关联的区 域包含所述聚类结果的预先确定的百分比。
8. 根据权利要求7所述的方法，其中所述相关联的区域限定(11、IIA-K、 11Z)的面积度量^皮最小化。
9. 根据权利要求8所述的方法，其中所述相关联的区域限定(11、 IIA-K、 11Z)是多边形(89)。
10. 根据权利要求1-7中任何一项所述的方法，其中所述相关联的 区域限定(11、 IIA-K、 IIZ)是多边形(89)。
11. 根据权利要求IO所述的方法，其中所述关联步骤又包括步骤 用多边形(89)包围属于一个小区关系配置的所述高精度位置确定的所述聚类结果中的至少 一个；沿预先确定的路径改变所述多边形(89)的角(90)位置以改进预 先确定的准则，且同时保持群组的所述高精度位置确定的至少预先确定 的百分比位于多边形(89)内。
12. 根据权利要求11所述的方法，其中所述改进是对当前改变步骤 的优化。
13. 根据权利要求11或12所述的方法，其中所述改变步骤被重复， 直到另一改变步骤使多边形(89)内聚类结果的高精度位置确定的所述 预先确定的百分比无效。
14. 根据权利要求ll、 12或13所述的方法，其中所述预先确定的 准则是所述多边形(89)的面积缩减尽可能大。
15. 根据权利要求ll、 12或13所述的方法，其中所述预先确定的 准则是区域内所有高精度位置确定的重心与所述改变的角之间的距离 缩减尽可能大。
16. 根据权利要求11-15中任何一项所述的方法，其中所述预先确 定的路径是通过原始角位置和多边形(89)内聚类结果的所述高精度位 置确定的重心的曲线。
17. 根据权利要求16所述的方法，其中所述曲线是通过原始角位置 和多边形(89)内聚类结果的所述高精度位置确定的重心的直线。
18. 根据权利要求11-17中任何一项所述的方法，其中所述改变步 骤包括一次改变一个角位置(90),从而允许所述聚类结果的所述高精 度位置确定中的一个而不是所述高精度位置确定中的两个被置于所述 多边形(89)之外。
19. 根据权利要求11-17中任何一项所述的方法，其中在所述改变 步骤的至少一个中允许所述聚类结果的所述高精度位置确定中的一个以上被置于所述多边形(89)之外。
20. 根据权利要求18所述的方法，其中所述改变一次改变一个角 (90)位置，并且使得所述聚类结果的所述高精度测量中的一个被置于:陂改变的角和相邻角之间的线^殳(92)上。
21. 根据权利要求11-20中任何一项所述的方法，其中在所述改变 步骤中，沿一个以上预先确定的路径试探性地改变所述多边形(89)的 所述角(90)的位置，并且所述预先确定的路径是根据所述预先确定的 准则而被选择作为给出最佳结果的路径。
22. 根据权利要求1-21中任何一项所述的方法，其中在所述聚类步 骤(208 )中，根据另外的准则来选择待聚类的所述高精度位置确定的 所述结果。
23. 根据权利要求22所述的方法，其中所述另外的准则基于有关信 令情况的辅助信息和信令特性的辅助测量结果中的至少一个。
24. 根据权利要求23所述的方法，进一步包括步骤记录所述高精 度位置确定的测量时刻，由此所述另外的准则至少基于所述测量时刻。
25. 根据权利要求24所述的方法，其中仅仅对比预先确定的时期更 早的所述高精度位置确定的结果进行聚类。
26. 根据权利要求24所述的方法，其中仅仅对在一个或若干预先确 定的天、周或年时段期间测量的所述高精度位置确定进行聚类。
27. 根据权利要求23所述的方法，进一步包括步骤记录在所述高 精度位置确定期间使用的无线电接入承载的类型，由此所述另外的准则 至少基于所述类型的无线电接入承载。
28. 根据权利要求23所述的方法，进一步包括步骤记录无线电信 号相对于特定基站的往返时间，由此所述另外的准则至少基于所述往返 时间。
29. 根据权利要求1-28中任何一项所述的方法，其中所述聚类 (208)、关联和创建步骤(212)被连续地或间断地执行。
30. 根据权利要求29所述的方法，其中所述聚类(208)、关联和 创建步骤(212)是针对可能的小区关系配置中的至少一个来执行的。
31. 根据权利要求30所述的方法，进一步包括步骤在计算机可读 介质存储最后得到的辅助位置确定的数据。
32. 根据权利要求1-28中任何一项所述的方法，其中所述聚类(208)、关联和创建步骤(212)是在位置确定#:请求时祐_执行的。
33. —种用于无线电网络规划的方法，包括步骤 获得根据权利要求1-32中任何一项而提供的辅助位置确定的数据； 在要求时执行所述^l行(206)高精度位置确定的步骤；以及评估与实际无线电传播有关的所述辅助位置确定的数据。
34. —种用于确定用户设备(10)在蜂窝通信网络(100)中的位置 的方法，包括步骤获得根据权利要求1-32中任何一项而提供的辅助位置确定的数据；针对所述用户设备(10)建立(218)小区关系配置；所述小区关系配置至少包括小区的小区标识，其中去往/来自所述用户设备(10)的信号在净皮接收时满足至少一个特定的无线电条件准则；以及通过所述辅助位置确定的数据来确定(220 )与所述小区关系配置 有关的区域限定(ll、 IIA-K、 11Z),所述区域限定(ll、 IIA-K、 11Z) 限定了所述用户设备(10)位于其中的区域。
35. 根据权利要求34所述的方法，进一步包括步骤提供有关信令情况的辅助信息和信令特性的辅助测量中的至少一个；由此所述确定E域限定的步骤还基于所述有关信令情况的辅助信 ,l和信令特，法的辅助测f结果中的至少 一 个。
36. 根据权利要求34或35所述的方法，其中所述区域限定(11、 IIA-K、 11Z)是多边形(89)。
37. —种用于确定用户设备(10)在蜂窝通信网络(100)中的位置 的方法，包括步骤根据权利要求34-36中任何一项确定所述用户设备的初始位置；以及通过细化的定位方法来细化(222)所述初始位置。
38. 根据权利要求37所述的方法，其中所述细化的定位方法基于 UTDOA测量。
39. 根据权利要求37所述的方法，其中所述细化的定位方法基于 RTT测量。
40. 根据权利要求37所述的方法，其中所述细化的定位方法基于辅助GPS。
41. 一种用于在蜂窝通信网络(100)中提供辅助位置确定的数据的 装置，包括用于针对用户设备(10)建立小区关系配置的装置(41);所述小区关系配置至少包括小区的小区标识，其中去往/来自所述用 户设备(10)的信号在^皮接收时满足至少一个特定的无线电条件准则；用于为所述用户设备(10)执行高精度位置确定的装置(46);用于把属于相同小区关系配置的所述高精度位置确定的结果聚类 在分离的聚类结果中的装置(42);用于将区域限定(ll、 IIA-K、 11Z)与所述聚类结果中的至少一个 关联并且创建辅助位置确定的数据的装置(43)，所述辅助位置确定的 数据包括所述小区关系配置和所述相关联的区域限定(11、 IIA-K、 11Z) 之间的关系。
42. —种用于确定用户设备(10)在蜂窝通信网络(100)中的位置 的装置，包括用于根据权利要求41来获得辅助位置确定的数据的装置；用于针对所述用户设备建立小区关系配置的装置(41);所述小区关系配置至少包括小区的小区标识，其中去往/来自所述用户设备(10)的信号在被接收时满足至少一个特定的无线电条件准则；以及用于通过所述辅助位置确定的数据来确定与所述小区关系配置有 关的区域限定(11、 IIA-K、 11Z)的装置(49)，所述区域限定(11、 IIA-K、 11Z)限定了所述用户设备(10)位于其中的区域。
43. 根据权利要求42所述的装置，还包括用于细化所述区域的装置(48),所述用户设备通过细化的定位方 法而#:定位在所述区域中。
44. 根据权利要求43所述的装置，其中所述用于细化的装置包括用 于执行UTDOA定位的装置。
45. 根据权利要求43所述的装置，其中所述用于细化的装置包括用 于执行RTT定位的装置。
46. 根据权利要求43所述的装置，其中所述用于细化的装置包括辅 助GPS装置。
47. —种蜂窝通信网络(100)的节点(40),包括根据权利要求 42-46中任何一项所述的装置。
48. 根据权利要求47所述的节点，是选自含以下项的列表的节点 基站(30 );基站控制器；无线电网络控制器(40); 月良务移动位置中心；以及 独立的服务移动位置中心。
49. 一种蜂窝通信网络(100),包括根据权利要求42-46中任何一 项所述的装置。
50. —种计算机可读介质，包括根据权利要求1-32中任何一项而提 供的辅助位置确定的数据。
全文摘要
本发明提供了用于提供辅助位置确定的数据的方法和装置以及用于根据该数据执行位置确定的方法、装置和系统。辅助位置确定的数据包括区域限定，其中每个区域限定都至少与相应的小区关系配置(41)有关。在被接收时，小区关系配置至少由满足特定无线电条件准则的小区的小区ID来确定。优选地，小区关系配置还依赖于不同小区和/或传输模式之间的相对无线电条件。在特定的实施例中，区域限定是多边形，优选地，对其进行连续、自动和在线地重新计算。所述重新计算基于机会的高精度位置测量，至少相对于针对执行高精度位置测量的用户设备的占优势的小区关系配置进行聚类(42)。优选地，以预定义的置信水平来计算这些区域限定。
文档编号H04Q7/38GK101283616SQ200580051792
公开日2008年10月8日 申请日期2005年10月7日 优先权日2005年10月7日
发明者T·威格伦 申请人:艾利森电话股份有限公司