一种无线通信系统中的定位方法与流程

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种无线通信系统中的定位方法。

背景技术：

近年来，随着移动互联网的快速发展，基于用户位置的应用展现了巨大的商业价值，高精度的终端定位技术受到广泛关注。目前，第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，简称为3GPP)成员对不同场景下的定位与增强技术进行讨论，逐步制定出适合不同场景的定位增强方案，以满足不同的应用需求。

在长期演进(Long Term Evolution，简称LTE)系统中，用户设备(User Equipment，简称UE)的定位方法有很多种，其中一种是观测到达时间差(Observed Time Difference of Arrival，简称OTDOA)定位方法。OTDOA定位的基本思想是：多个基站发送定位参考信号(Position Reference Signal，简称PRS)，由UE对不同基站发送的参考信号到达时间差(Reference Signal Time Difference，简称RSTD)进行测量；在基于UE的定位方式中，UE接收网络下发的定位辅助信息，结合OTDOA测量结果，实现精确定位；在UE辅助的定位方式中，UE将OTDOA测量结果上报到网络侧的增强的终端定位中心(Enhanced Serving Mobile Location Centre，简称E-SMLC)，由E-SMLC进行UE位置的计算。

在某些场景如事故搜救场景中，需要对特定UE进行高精度定位。然而，在目前的LTE系统中，PRS信号的生成是基于物理层小区ID(Physical Cell Identity，简称PCI)的，而PCI的分配并未考虑对定位的影响。当多个小区采用相同PRS资源分配模式时，UE很难得到准确的RSTD。而且，若需要对特定UE进行高精度定位，目前无有效措施。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提出一种无线通信系统中的定位方法，包括：

网络侧根据目标用户与其邻近小区的距离，为所述邻近小区分配虚拟物理 小区标识PCI；向所述目标用户和邻近小区发送所述虚拟PCI；

所述邻近小区根据所述虚拟PCI产生定位参考信号PRS并发送；

所述目标用户对所述PRS进行参考信号到达时间差RSTD测量，并上报；

网络侧根据所述RSTD测量结果对所述目标用户进行定位。

进一步地，所述根据所述虚拟PCI产生定位参考信号PRS包括：

生成PRS初始序列：

第一个初始序列为x₁(0)＝1,x₁(n)＝0,n＝1,2,...,30，

第二个初始序列为

其中：为小区虚拟PCI；

生成伪随机序列，伪随机序列由长度为31的Gold序列生成，输出为长度M_PN的序列c(n)：

c(n)＝(x₁(n+N_C)+x₂(n+N_C))mod2

x₁(n+31)＝(x₁(n+3)+x₁(n))mod2

x₂(n+31)＝(x₂(n+3)+x₂(n+2)+x₂(n+1)+x₂(n))mod2

其中，其中n＝0,1,...,M_PN-1，N_C＝1600；

PRS序列元素按下式生成：

其中n_s∈{0,1}为时隙号，l是时隙内的OFDM符号标号。

进一步地，还包括：网络侧根据所述目标用户与其邻近小区的距离估算所述邻近小区PRS到所述目标用户的到达时间，并将所述到达时间发送给所述目标用户。

进一步地，还包括：对所述邻近小区中的服务小区，网络侧根据所述服务小区提供的所述目标用户的定时提前TA值估算所述服务小区PRS到所述目标用户的到达时间，并将所述到达时间发送给所述目标用户。

进一步地，所述对所述PRS进行参考信号到达时间差RSTD测量包括：

根据网络侧估算的所述到达时间生成期望RSTD值，确定搜索窗大小；

根据虚拟PCI生成PRS信号，将接收到的PRS信号与生成的PRS信号进行时域互相关计算；

根据所述确定的搜索窗进行峰值检测，获得准确的RSTD测量结果。

进一步地，所述目标用户与其邻近小区的距离通过如下方式获得：

接收所述目标用户上报的邻近小区参考信号接收功率RSRP和PCI；

根据所述RSRP估算所述目标用户的初始位置；

根据所述初始位置计算所述目标用户与其邻近小区的距离。

进一步地，所述估算所述目标用户的初始位置包括：将被测小区PCI映射为位置坐标，结合所述目标用户上报的RSRP测量值，基于接收信号强度的定位算法估计出所述目标用户的初始位置。

进一步地，还包括：选择RSRP最大的小区或所述目标用户的服务小区作为定位参考小区。

进一步地，所述根据所述RSTD测量结果对所述目标用户进行定位包括：对所述RSTD测量结果采用泰勒展开的迭代算法对所述目标用户的位置进行估算，所述迭代算法的初始值采用根据RSRP估算的所述初始位置信息。

进一步地，所述RSRP为单次测量值或一段时间内的统计值。

本发明通过对目标UE的邻近小区分配不同的PRS资源，达到降低干扰的目的，从而获得准确的RSTD测量值，实现了对UE的准确定位。

附图说明

图1为本发明提出的定位方法的处理流程框图；

图2为本发明实施例采用的LTE蜂窝网络系统示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明的一个实施例提出一种无线通信系统中的定位方法，请参考图1， 包括如下步骤：

网络侧根据目标用户与其邻近小区的距离，为所述邻近小区分配虚拟物理小区标识PCI；向所述目标用户和邻近小区发送所述虚拟PCI；

所述邻近小区根据所述虚拟PCI产生定位参考信号PRS并发送；

所述目标用户对所述PRS进行参考信号到达时间差RSTD测量，并上报；

网络侧根据所述RSTD测量结果对所述目标用户进行定位。

在一个可选实施例中，所述根据所述虚拟PCI产生定位参考信号PRS包括：

生成PRS初始序列：

第一个初始序列为x₁(0)＝1,x₁(n)＝0,n＝1,2,...,30，

第二个初始序列为

其中：为小区虚拟PCI；

生成伪随机序列，伪随机序列由长度为31的Gold序列生成，输出为长度M_PN的序列c(n)：

c(n)＝(x₁(n+N_C)+x₂(n+N_C))mod2

x₁(n+31)＝(x₁(n+3)+x₁(n))mod2

x₂(n+31)＝(x₂(n+3)+x₂(n+2)+x₂(n+1)+x₂(n))mod2

其中，其中n＝0,1,...,M_PN-1，N_C＝1600；

PRS序列元素按下式生成：

其中n_s∈{0,1}为时隙号，l是时隙内的OFDM符号标号。

在一个可选实施例中，还包括：网络侧根据所述目标用户与其邻近小区的距离估算所述邻近小区PRS到所述目标用户的到达时间，并将所述到达时间发送给所述目标用户。

在一个可选实施例中，还包括：对所述邻近小区中的服务小区，网络侧根据所述服务小区提供的所述目标用户的定时提前TA值估算所述服务小区PRS 到所述目标用户的到达时间，并将所述到达时间发送给所述目标用户。

在一个可选实施例中，所述对所述PRS进行参考信号到达时间差RSTD测量包括：

根据网络侧估算的所述到达时间生成期望RSTD值，确定搜索窗大小；

根据虚拟PCI生成PRS信号，将接收到的PRS信号与生成的PRS信号进行时域互相关计算；

根据所述确定的搜索窗进行峰值检测，获得准确的RSTD测量结果。

在一个可选实施例中，目标用户与其邻近小区的距离通过如下方式获得：

接收所述目标用户上报的邻近小区参考信号接收功率RSRP和PCI；

根据所述RSRP估算所述目标用户的初始位置；

根据所述初始位置计算所述目标用户与其邻近小区的距离。

在一个可选实施例中，所述估算所述目标用户的初始位置包括：将被测小区PCI映射为位置坐标，结合所述目标用户上报的RSRP测量值，基于接收信号强度的定位算法估计出所述目标用户的初始位置。

在一个可选实施例中，还包括：选择RSRP最大的小区或所述目标用户的服务小区作为定位参考小区。

在一个可选实施例中，根据所述RSTD测量结果对所述目标用户进行定位包括：对所述RSTD测量结果采用泰勒展开的迭代算法对所述目标用户的位置进行估算，所述迭代算法的初始值采用根据RSRP估算的所述初始位置信息。

在一个可选实施例中，所述RSRP为单次测量值或一段时间内的统计值。

在以上各实施例中，网络侧根据不同邻近小区到目标用户的距离，分配不同的虚拟PCI，邻近小区利用虚拟PCI生成PRS信号，达到降低信号干扰的作用，实现高精度定位。另一方面，目标用户对邻近小区进行RSRP测量，通过RSRP测量和上报，网络侧可以获得目标用户的初始位置，该位置可以作为OTDOA定位的初始估计结果，并且该初始位置还可以用于计算到不同邻近小区的距离。

为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面将举例对本发明进行完整描述。

假设一个由19个小区构成的LTE蜂窝网络系统，目标用户位于小区0的覆盖范围内，请参考图2。该方案不仅适用于现有的LTE系统定位场景，而且 适用于任何基于参考信号到达时间差测量的定位场景。具体步骤包括：

步骤1，网络侧向目标用户发起定位请求，请求消息通过LPP协议传递给目标用户；

步骤2，目标用户收到定位请求后，测量邻近小区发送的小区专用参考信号(Cell-specific Reference Signal，简称CRS)信号，获得不同小区的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，简称RSRP)，并将测量结果与被测小区的PCI上报给网络侧；此外，目标用户也可周期性测量邻近小区的RSRP，当收到定位请求后，目标用户可以将最近几次测量的RSRP的平均值上报给网络侧，降低信道小尺度衰落造成的误差。

步骤3，网络侧根据目标用户的上报信息，选择RSRP最大的小区作为定位参考小区；此外，可以将服务小区固定为定位参考小区；

步骤4，网络侧将目标用户所上报的被测小区的PCI映射为位置坐标，并结合目标用户上报的RSRP测量值，利用基于接收信号强度的定位算法(如最小二乘法等)估计出目标用户的初始位置；

步骤5，网络侧计算出不同被测小区与用户初始位置的距离，估计被测小区PRS信号到目标用户的到达时间；

若被测小区包含目标用户的服务小区，则该服务小区可提供目标用户的定时提前(Timing Advance，简称TA)值，该TA值可用于估计该小区到目标用户的到达时间；在载波聚合的异构场景中，目标用户有多个服务小区，因此可以获得多个小区的TA值，用于估计多个小区到目标用户的到达时间；

步骤6，网络侧利用估计的被测小区与用户初始位置的距离，按照距离由小到大将小区排序，为排序后的小区按顺序分配虚拟PCI值；

步骤7，网络侧向目标用户发送OTDOA定位辅助信息，辅助信息包括步骤5中得到的被测小区PRS信号到目标用户的到达时间，和步骤6中得到的被测小区的虚拟PCI值；

步骤8，网络侧将虚拟PCI分配结果传递给被测小区；

步骤9，邻近小区根据获得的虚拟PCI生成PRS信号并发送，生成方法为：

假设小区虚拟PCI为首先生成PRS初始序列：

第一个初始序列为x₁(0)＝1,x₁(n)＝0,n＝1,2,...,30，第二个初始序列表示为其中且

生成伪随机序列c(i)，伪随机序列由长度为31的Gold序列生成，输出为长度M_PN的序列c(n)，n＝0,1,...,M_PN-1，定义如下：

c(n)＝(x₁(n+N_C)+x₂(n+N_C))mod2

x₁(n+31)＝(x₁(n+3)+x₁(n))mod2

x₂(n+31)＝(x₂(n+3)+x₂(n+2)+x₂(n+1)+x₂(n))mod2

其中，N_C＝1600。

则PRS序列元素可按下式生成：

其中n_s∈{0,1}是时隙号，l是时隙内的OFDM符号标号。

步骤10，目标用户按照接收到的OTDOA辅助信息对接收信号进行RSTD测量，将测量结果上报给网络侧，具体测量方法包括：

A)根据不同被测小区的到达时间，生成期望RSTD值，并依据该RSTD值确定搜索窗的大小；

B)根据被测小区的虚拟PCI生成PRS信号，将接收信号与PRS信号进行时域互相关计算；

C)根据所确定的搜索窗进行峰值检测，从而获得准确的RSTD测量结果。

步骤11，网络侧接收RSTD测量数据后，采用基于泰勒展开的迭代算法进行计算，得到位置估计结果，泰勒算法的初始位置可以采用步骤4中所得的初始位置坐标。

本发明适用于任何基于参考信号到达时间差测量的定位场景。网络侧根据不同邻近小区到目标用户的距离，分配不同的虚拟PCI，邻近小区利用虚拟PCI生成PRS信号，达到降低信号干扰的作用，实现高精度定位。