一种移动终端的定位方法及其装置与流程

本发明涉及移动通信领域，尤其涉及一种移动终端的定位方法及其装置。

背景技术：

随着第四代通信技术(4th Generation，4G)的不断成熟与发展，用户对定位服务的需求日益增大。

目前，对于移动通信网络中移动终端的定位方法主要包括两大类，一种是利用移动通信网络的基站和移动终端之间传播的无线信号的特征参数进行定位；另外一种是利用移动终端内置的GPS接收模块进行定位。

第一种基于无线信号的特征参数进行定位，定位精度由于受电波传播环境存在的多径效应和非视距传播影响，定位误差较大。第二种定位方式相较第一种方式，虽然GPS的精度提高，但需要移动终端的硬件支持并且开启该功能，同时移动终端在室内或其他多径和遮挡严重的区域，难以捕获到足够的信号。

因此现有技术对移动终端进行定位的精度差。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种移动终端的定位方法及其装置，用以解决现有技术对移动终端进行定位精度差的问题。

本发明方法包括：一种移动终端的定位方法，包括：确定移动终端在定位时刻之前的设定时间长度内的N个参考时刻的位置信息，N为大于1的整数，其中，第N个参考时刻为所述N个参考时刻中与所述定位时刻最近的一个参考时刻；根据所述N个参考时刻的位置信息对高斯马尔科夫模型进行训练；根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确 定所述移动终端在所述定位时刻的位置信息。

基于同样的发明构思，本发明实施例还提供一种移动终端的定位装置，包括：第一确定单元，用于确定移动终端在定位时刻之前的设定时间长度内的N个参考时刻的位置信息，N为大于1的整数，其中，第N个参考时刻为所述N个参考时刻中与所述定位时刻最近的一个参考时刻；训练单元，用于根据所述N个参考时刻的位置信息对高斯马尔科夫模型进行训练；第二确定单元，用于根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在所述定位时刻的位置信息。

本发明实施例引入高斯马尔可夫移动模型，网络侧首先根据在定位时刻之前的设定时间长度内的N个参考时刻的位置信息对高斯马尔科夫模型进行训练，然后根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在所述定位时刻的位置信息。

因为该模型可以根据移动终端过去一段时间内的移动状态记录信息，计算出移动终端下一时刻的速度和位置，这样可以弱化电波传播环境存在的多径效应和非视距传播的影响，进一步提高定位的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种移动终端的定位方法流程示意图；

图2为实施例一提供的本发明实施例定位效果较现有技术定位效果仿真结果图；

图3为实施例一提供的参考时刻的时间坐标轴图；

图4为实施例二提供的一种移动终端的定位装置示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参见图1所示，为实施例一提供的一种移动终端的定位方法流程示意图，该流程可以由网络侧来实现，具体地实现方法包括：

步骤S101，确定移动终端在定位时刻之前的设定时间长度内的N个参考时刻的位置信息，N为大于1的整数，其中，按照时间的发生先后，第N个参考时刻为所述N个参考时刻中最后的一个参考时刻。

步骤S102，根据所述N个参考时刻的位置信息对高斯马尔科夫模型进行训练。

步骤S103，根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在所述定位时刻的位置信息。

在执行步骤S101之中，确定移动终端在定位时刻之前的设定时间长度内的N个参考时刻的位置信息的方式至少有如下两种：

一种是利用移动终端内置的GPS接收模块进行定位，另外一种是利用移动通信网络的基站和移动终端之间传播的无线信号的特征参数进行取样定位。

针对第一种方式，根据移动终端内置的GPS接收模块反馈的信息，网络侧获取定位时刻之前的设定长度时间内的N个参考时刻的位置信息。

针对第二种方式，对于任意一个参考时刻可以通过以下方式确定该参考时刻移动终端的位置信息：

根据所述移动终端在第K个参考时刻上报的测量信息，确定第二参考基站，所述第二参考基站至少包括服务小区基站，1≤K≤N；根据所述测量信息中的服 务小区基站的时间提前量，确定所述移动终端在第K个参考时刻到达所述服务小区基站的第四距离；根据所述测量信息中的各第二参考基站的主公共控制物理信道PCCPCH信号功率值，确定所述移动终端在第K个参考时刻到达各第二参考基站的第五距离；根据确定的第四距离、第五距离，以及所述各第二参考基站的位置信息，确定所述移动终端在第K个参考时刻的位置信息。

根据如下公式(1)，在φ(x,y)取最小值时，(x，y)的取值为所述移动终端在第K个参考时刻的位置信息：

其中，(x,y)为所述移动终端在第K个参考时刻的横纵坐标，(x_i,y_i)为第二参考基站中的第i个基站的横纵坐标，(x₁,y₁)为移动终端选择的服务小区基站的横纵坐标，D_RSRP,i为移动终端在第K个参考时刻到第i个基站的第四距离，D_TA为移动终端在第K个参考时刻到服务小区基站的第五距离，m为第二参考基站中基站的数量。

在执行步骤S102中，所述高斯马尔科夫模型如公式(2)所示：

首先根据所述N个参考时刻的位置信息确定每个参考时刻的移动终端的速度信息；然后根据速度信息对所述高斯马尔科夫模型中的参数μ、σ、α进行训练，

其中，

可见参数μ按照公式(3)计算得出，参数σ按照公式(4)计算得出，参数α按照公式(5)计算得出。

其中，V_n表示为第N个参考时刻的速度信息，V_n-1表示为第N-1个参考时刻的速度信息，V_i表示第i个参考时刻的速度信息，μ为均值，σ是方差，α表示记忆水平，W_n为均值为0，方差为1的高斯分布。

在执行步骤S103中，所述根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在所述定位时刻的位置信息，该确定方法可以有如下两种：

第一种确定方法是：根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的速度信息，确定定位时刻的速度信息；

根据定位时刻的速度信息和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在定位时刻的位置信息。因为该模型可以根据移动终端过去一段时间内的移动状态记录信息，计算移动终端下一时刻的速度和位置，这样可以弱化电波传播环境存在的多径效应和非视距传播的影响，提高定位的精度。

第二种确定方法是：根据训练得出的高斯马尔科夫模型和第N个参考时刻的位置信息，确定第一距离，所述第一距离为所述移动终端在所述第N个参考时刻的位置和所述定位时刻的位置的距离差值；

根据所述移动终端在所述定位时刻上报的测量信息，确定第一参考基站，所述第一参考基站至少包括服务小区基站；

根据所述测量信息中的服务小区基站的时间提前量，确定所述移动终端到所述服务小区基站的第二距离；

根据所述测量信息中的各第一参考基站的信号接收功率值，确定所述移动 终端到各第一参考基站的第三距离；

根据所述第一距离、所述第二距离、所述第三距离、所述各第一参考基站的位置信息和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息，确定所述移动终端在定位时刻的位置信息。

具体地，第二种定位方法根据公式(6)，在φ(x,y)取最小值时，(x，y)的取值为所述移动终端在定位时刻的位置信息：

其中，(x,y)为所述移动终端在定位时刻的横纵坐标，(x_i,y_i)为第一参考基站中的第i个基站的横纵坐标，(x₁,y₁)为第一参考基站中的服务小区基站的横纵坐标，(x₀,y₀)为移动终端在第N个参考时刻的位置信息，D_v为第一距离，D_TA为移动终端在定位时刻到服务小区基站的第二距离，D_RSRP,i为移动终端在定位时刻到第一参考基站中的第i个基站的第三距离，m为所述第一参考基站中的基站数量。

第二种确定方法，利用定位时刻之前的历史参考数据对高斯马尔可夫模型进行训练，初步确定了定位时刻与上一参考时刻的距离，同时，利用了定位时刻上报的测量报告，确定了定位时刻终端与参考基站的距离，通过最小二乘法，最终确定了终端在定位时刻的位置信息。通过利用计算机仿真的方法验证引入高斯马尔可夫移动模型对现有定位方法精度的提升程度，如图2为仿真结果，其中，横坐标为定位精度，纵坐标为累积概率分布。从仿真结果来看，使用本发明实施例的曲线二比现有技术的曲线一对定位精度均值的改善能够达到10％，因此可见本发明实施例与现有定位方法相结合，相较第一种定位算法进一步提高了定位的精度。

为了进一步解释上述定位方法的实现过程，下面通过具体举例详细描述每个方法步骤来说明。

步骤一，如图3所示，网络侧通过识别移动终端的IMEI(International Mobile Equipment Identity)，得到该移动终端在定位时刻凌晨2:00之前设定时间长度内的全部测量报告(MR)，该测量报告主要包括服务小区基站和邻小区基站接收信号功率值和时间提前量(TA)，在4G中接收信号功率值一般指的是RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)，在第三代通信技术(3rd Generation，3G)中一般指的是RSCP(Received Signal Code Power，接收信号码功率)，其中设定时间长度可以包括9个参考间隔，即确定10个参考时刻，一般每个参考间隔根据移动终端的上报周期决定，例如5120ms。

步骤二，根据第K个参考时刻MR中服务小区基站和邻小区基站RSRP值可以计算该移动终端与服务小区基站及邻小区基站距离D_RSRP,1，D_RSRP,2。另外通过该参考时刻的TA可以计算该移动终端与服务小区基站的距离D_TA，1≤K≤10，其他参考时刻的D_RSRP,1D_RSRP,2和D_TA的确定方法与第K个参考时刻相同。

步骤三，依据公式(1)可以计算出第K个参考时刻移动终端的位置信息，其他参考时刻的位置信息确定方法与第K个参考时刻相同。

步骤四，根据计算出的10个参考时刻的移动终端的位置信息，该位置信息用S_k＝(S_k^x,S_k^y)表示，根据参考时间间隔和位置信息利用公式(7)计算出每个参考时刻的速度信息，该速度信息用V_k＝(V_k^x,V_k^y)表示。

步骤五，根据公式(3)、公式(4)、公式(5)确定高斯马尔科夫模型中的参数μ、σ、α，得到训练后的高斯马尔科夫模型。训练方法如上所述，不再赘述。

步骤六，假设当前定位时刻为T₁时刻，即为与第10个参考时刻T₀时刻的间隔一个参考时间间隔的后一时刻，T₀时刻移动终端位置和速度分别为步骤四中已经计算出的第10个参考时刻的位置信息和速度信息。根据步骤四中的计算的T₀时刻的速度信息V₀＝(V₀^x,V₀^y)，和位置信息S₀＝(S₀^x,S₀^y)，基于这个速度信息利用步骤五的到的高斯马尔科夫模型T₁时刻的速度信息基于T₁时刻 的速度信息和T₀时刻位置S₀可以计算T₁时刻的位置基于T₁时刻的速度信息进而确定的T₁时刻与T₀时刻的距离为

步骤七，利用步骤二，通过MR中RSRP可计算出在T₁时刻，该终端与其服务小区基站和邻小区基站的距离为D_RSRP,1D_RSRP,2，该值可由路径损耗模型计算得到。通过MR中的TA可计算出在T₁时刻，该移动终端与服务小区的距离为D_TA。

步骤八，利用公式(6)计算得到T₁时刻较为准确的位置信息基于该位置信息计算T₁时刻的

步骤九，随着时间的推移，将记忆窗口随时间前进向前迁移，即将步骤4中10个参考的速度信息中去掉了最早参考时刻的速度信息，并而包含了步骤8中刚计算得到新的速率，以更新高斯马尔科夫模型中的μ、σ、α的取值。

步骤十，依次类推，随着时间的推进，重复上述步骤，可以计算此后任意一个时刻的速度和位置信息。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供移动终端的定位装置，如图4所示，该装置包括：第一确定单元201、训练单元202、第二确定单元203。

第一确定单元201，用于确定移动终端在定位时刻之前的设定时间长度内的N个参考时刻的位置信息，N为大于1的整数，其中，按照时间的发生先后，第N个参考时刻为所述N个参考时刻中最后的一个参考时刻；

训练单元202，用于根据所述N个参考时刻的位置信息对高斯马尔科夫模型进行训练；

第二确定单元203，用于根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在所述定位时刻的位置信息。

其中，所述第一确定单元201方式至少有如下两种：

一种是利用移动终端内置的GPS接收模块进行定位，另外一种是利用移动通信网络的基站和移动终端之间传播的无线信号的特征参数进行取样定位。

针对第一种方式，根据移动终端内置的GPS接收模块反馈的信息，网络侧获取定位时刻之前的设定长度时间内的N个参考时刻的位置信息。

针对第二种方式，对于任意一个参考时刻可以通过以下方式确定该参考时刻移动终端的位置信息：

根据所述移动终端在第K个参考时刻上报的测量信息，确定第二参考基站，所述第二参考基站至少包括服务小区基站，1≤K≤N；根据所述测量信息中的服务小区基站的时间提前量，确定所述移动终端在第K个参考时刻到达所述服务小区基站的第四距离；根据所述测量信息中的各第二参考基站的主公共控制物理信道PCCPCH信号功率值，确定所述移动终端在第K个参考时刻到达各第二参考基站的第五距离；根据确定的第四距离、第五距离，以及所述各第二参考基站的位置信息，确定所述移动终端在第K个参考时刻的位置信息。具体计算公式如式(1)所示，在此不再赘述。

其中，所述训练单元202的训练方法如上所述，在此不再赘述。

进一步地，所述第二确定单元203具有用于：可以具体用于：根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的速度信息，确定定位时刻的速度信息；根据定位时刻的速度信息和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在定位时刻的位置信息。因为该模型可以根据移动终端过去一段时间内的移动状态记录信息，计算移动终端下一时刻的速度和位置，这样可以弱化电波传播环境存在的多径效应和非视距传播的影响，进一步提高定位的精度。还可以具体用于：根据训练得出的高斯马尔科夫模型和第N个参考时刻的位置信息，确定第一距离，所述第一距离为所述移动终端在所述第N个参考时刻的位置和所述定位时刻的位置的距离差值；根据所述移动终端在所述定位时刻上报的测量信息，确定第一参考基站，所述第一参考基站至少包括服务小区基站；根据所述测量信息中的服务小区基站的时间提前量，确定所述移动终端到所述服务小区基站的第二距离；根据所述测量信息中的各第一参考基站的信号接收功率值，确定所述移动终端到各第一参考基站的第三 距离；根据所述第一距离、所述第二距离、所述第三距离、所述各第一参考基站的位置信息和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息，确定所述移动终端在定位时刻的位置信息。具体地，定位方法如式(6)所示在此不再赘述。可见本发明实施例二与现有定位方法相结合，进一步提高了定位的精度。

综上所述，本发明实施例引入高斯马尔可夫移动模型，网络侧首先根据在定位时刻之前的设定时间长度内的N个参考时刻的位置信息对高斯马尔科夫模型进行训练，然后根据训练得出的高斯马尔科夫模型和所述移动终端在第N个参考时刻的位置信息确定所述移动终端在所述定位时刻的位置信息。因为该模型可以根据移动终端过去一段时间内的移动状态记录信息，计算出移动终端下一时刻的速度和位置，这样可以弱化电波传播环境存在的多径效应和非视距传播的影响，进一步提高定位的精度。另外本发明实施例既可以定位移动终端在过去某个时刻和当前时刻的位置，也可以至少预测性的定位未来一个参考时间间隔的位置，有较大的商业应用前景。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/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。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、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。

这些计算机程序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计算机可读存储器中，使得存储在该计算机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。

这些计算机程序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。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。