终端定位方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备与流程

1.本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种终端定位方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备。


背景技术：

2.空间位置感知是支持多种移动应用的关键基础技术。近年来，高精度三维定位在学术界和工业界引起了极大的兴趣。在毫米波多输入多输出网络中，基于信道状态信息的协同定位具有广阔的应用价值。
3.基于终端向基站发送信号的到达时间差可以实现对终端的定位。在对终端进行定位的实现过程中，相关技术中采用的近似最大似然到达时间差算法(approximate maximum likelihood time difference of arrival estimation algorithm，简称aml tdoa算法)大多建立在视距(line of sight，简称los)假设的前提上，但是实际场景中基站对终端的许多测量是非视距(none line of sight，简称nlos)的，这会严重降低定位准确度。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种终端定位方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备，以至少解决由于场景中的非视距效应导致对终端的定位精度降低的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种终端定位方法，包括：获取多个基站各自的距离测量值、所述多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及所述多个基站各自的基站位置，其中，所述距离测量值为采用视距径测量方法测量所述多个基站分别与终端之间的距离；根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置。
7.可选地，根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置，包括：将所述多个基站划分为参考基站和非参考基站；确定所述参考基站至所述终端之间距离的第一无偏测量值，以及确定所述非参考基站至所述终端之间距离的第二无偏测量值；根据所述第一无偏测量值和所述第二无偏测量值，构建实测距离差值向量，其中，所述实测距离差值向量中的元素表征所述第二无偏测量值与所述第一无偏测量值之间的差；根据所述测量方差，确定所述实测距离差值向量的协方差矩阵，其中，所述协方差矩阵中的元素用所述测量方差进行表示；根据所述基站位置、所述实测距离差值向量和所述协方差矩阵，采用所述近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端位置。
8.可选地，根据所述基站位置、所述实测距离差值向量和所述协方差矩阵，采用所述近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端位置，包括：根据所述实测距离差值向量和所述协方差矩阵，确定所述近似最大似然到达时间差算法的目标函数；根据所述基站位置和所述目标函数，采用所述近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端位置。
9.可选地，将所述多个基站划分为参考基站和非参考基站，包括：在忽略几何精度因子的情况下，根据所述测量方差和预设的参考基站判断函数，确定所述多个基站各自对应的参考基站判断值，其中，所述参考基站判断函数根据最小均方误差推导得到；根据所述多个基站各自对应的参考基站判断值，将所述多个基站划分为所述参考基站和所述非参考基站，其中，所述参考基站对应的参考基站判断值小于所述非参考基站对应的参考基站判断值。
10.可选地，将所述多个基站划分为参考基站和非参考基站，包括：所述参考基站判断函数包括：其中，i表示第i个基站，n表示基站总数，σ
i2
表示第i个基站的距离测量值对应的测量方差。
11.可选地，根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置，包括：确定所述近似最大似然到达时间差算法为二维近似最大似然到达时间差算法，其中，所述二维近似最大似然到达时间差算法的求解过程中假设所述终端的高度为预先确定的；根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用所述二维近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置。
12.可选地，所述获取多个基站各自的距离测量值，包括：获取所述多个基站各自测量得到与所述终端之间的信号传输时间；将所述信号传输时间分别与光速相乘，得到所述距离测量值。
13.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种终端定位装置，包括：获取模块，用于获取多个基站各自的距离测量值、所述多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及所述多个基站各自的基站位置，其中，所述距离测量值为采用视距径测量方法测量所述多个基站分别与终端之间的距离；确定模块，用于根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置。
14.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一项所述终端定位方法。
15.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行所述存储器存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述终端定位方法。
16.在本发明实施例中，采用引入基站的测量误差的方式，首先获取多个基站各自的距离测量值、各自的测量方差以及各自的基站位置，其中，所述距离测量值为采用视距径测量方法测量所述多个基站分别与终端之间的距离；然后在考虑基站的测量误差的情况下将上述距离测量值和基站位置输入近似最大似然到达时间差算法，达到了使得算法估计出更加准确的终端位置的目的，从而实现了提高对终端的定位精度的技术效果，进而解决了由于场景中的非视距效应导致对终端的定位精度降低的技术问题。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
18.图1示出了一种用于实现终端定位方法的计算机终端的硬件结构框图；
19.图2是根据本发明实施例提供的终端定位方法的流程示意图；
20.图3是根据可选实施方式的有无los的方差估计下aml算法对比的示意图；
21.图4是根据可选实施方式的有无提供z轴先验知识的aml算法对比的示意图；
22.图5是根据可选实施方式的定位性能与参考bs选择的对比示意图；
23.图6是根据本发明实施例提供的终端定位装置的结构框图。
具体实施方式
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
25.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.首先，对本技术实施例进行描述的过程中出现的部分名词或者术语适用于如下解释：
27.几何精度因子(geometric dilution of precision，简称gdop)，一种用于评估卫星导航系统接收机质量的指标，反映其所处位置的几何因素对定位误差的影响程度。
28.视距(line ofsight，简称los)，指在无线通信中，信号传输路径上不存在障碍物，可以直接到达目标设备的情况。非视距(none line of sight，简称nlos)，指在无线通信中，由于阻挡、反射等原因，在传输路径上存在遮挡物而导致的信号不能直接到达目标设备的情况。
29.基站(base station，简称bs)，通信设备的集合体，可以传输和接收无线电频率信号，并提供基础的物理结构和技术支持，以便在移动通信网络中建立和维护电话与数据服务。
30.移动用户(mobile user，简称mu)，指在移动通信网络中使用手机或其他移动设备进行通信的用户，用户的待定位设备为用户终端(user equipment，简称ue)。
31.到达时间(time of arrival，简称toa)，指终端发出的信号到达基站端的时间。
32.到达时间差(time difference of arrival，简称tdoa)，指终端信号到达多个基站的时间差值。
33.中心单元(central unit，简称cu)，是通信系统中负责控制和管理数据传输的核心设备。
34.均方误差(mean square error，简称mse)，用来衡量预测结果与真实值之间偏差
大小的平均数。
35.测量方差，本发明中的测量方差为基站到终端距离测量值的方差。
36.根据本发明实施例，提供了一种终端定位方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
37.本技术实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现终端定位方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10可以包括一个或多个(图中采用处理器102a、处理器102b，
……
，处理器102n来示出)处理器(处理器可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为bus总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
38.应当注意到的是上述一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
39.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的终端定位方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的终端定位方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
40.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10的用户界面进行交互。
41.现有的近似最大似然到达时间差算法(以下简称aml tdoa算法)大多建立在视距假设前提上，但是实际系统中许多测量是非视距的，这会严重降低定位准确度。本技术提出通过获得基站测量到达时间toa的二阶统计量例如方差以更显著地克服nlos带来的负面影响。
42.图2是根据本发明实施例提供的终端定位方法的流程示意图，该方法可以应用于中心单元中，中心单元是通信系统中负责控制和管理数据传输的核心设备。如图2所示，该方法包括如下步骤：
43.步骤s202，获取多个基站各自的距离测量值、多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及多个基站各自的基站位置，其中，距离测量值为采用视距径测量方法测量多个基站分别与终端之间的距离。视距径测量方法的含义为一种用于测量地球表面上两个点
之间的视距的方法。视距是指两个点之间的直线距离，不考虑地球曲率和地形起伏的影响。可选地，视距径测量方法可以包括视距测量，也可以包括非视距测量，具体使用哪种方法取决于实际情况和测量要求。视距测量是指在能直接看见目标物体的情况下，通过测量两个点之间的直线距离来计算视距的方法；非视距测量是指在无法直接看见目标物体的情况下，通过间接的手段来计算视距的方法。这种方法包括使用无线电波、雷达、激光等技术来测量两个点之间的距离，然后通过计算得出视距。测量方差为基站到终端距离测量值的方差。
44.由于本步骤中引入的多个基站各自的距离测量值对应的测量方差取决于该基站的特性，因此各个基站的测量方差的值并不一致，因此本技术中的测量方差也可以被称为非均匀方差，通过在近似最大似然到达时间差算法中引入测量方差，可以使得求解终端位置的算法模型更加精确，进而可以更加准确地估计终端的位置。其中，近似最大似然到达时间差算法是一种模型驱动方法，其固有地具有可扩展性，通常建立在视距测量假设之上，但受室外场景下严重的非视距效应影响，其定位精度会严重降低。视距测量假设指假设基站接收到的终端的信号都是由终端直线发送至基站，中途没有经过折射或者被遮挡。
45.多个基站各自的距离为根据视距测量假设确定的，表示在假设多个基站接收到的终端发送信号为在空间中直线传输至各个基站的情况下基于信号确定的距离值。由于基站为固定的硬件设备，因此多个基站各自的基站位置可以不需要实时测量，中心单元可以直接读取各个基站的精确位置。
46.可选地，对于一个由n个基站(n≥2)组成的毫米波多输入多输出通信网络，n个基站可以通过前传链路连接到一个中心单元cu，n个基站的时钟都是同步的，每个基站都配备一个大规模平面天线阵列。bsi(第i个基站)的空间三维坐标可以记为si＝[xi，yi，zi]
t
，移动用户的终端ue的三维坐标可以记为s＝[x，y，z]
t
。ue和bsi间的真实距离为：
[0047]ri
＝||s-si||2ꢀꢀꢀ
(1)
[0048]
其中，ri表示第i个基站到移动终端的距离测量值，si可以为中央单元事先获取的各个基站的精确位置的坐标，终端的三维坐标s需要通过测量估计得到。
[0049]
作为一种可选的实施例，可以通过如下方式来获取多个基站各自的距离测量值：获取多个基站各自测量得到与终端之间的信号传输时间；将信号传输时间分别与光速相乘，得到距离测量值。其中，多个基站各自测量得到与终端之间的信号传输时间即根据多个基站各自测得的到达时间确定。由于本发明提出引入测量方差的aml算法中的距离测量值可以为基于视距测量假设下得到的，因此可以将上述信号传输时间分别与光速相乘，即相当于采用了视距测量假设对距离进行测量。
[0050]
可选地，对于n个基站的信号传输时间的测量结果可以记为τi表示第i个基站测得的自身与终端之间的信号传输时间。基于视距测量假设，n个基站的信号传输时间都为los测量，则可以有如下表示，其中c表示光速：
[0051][0052]
步骤s204，根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。
[0053]
由于多个基站各自的距离测量值对应的测量方差不均匀，因此通过本发明提供的
方法可以将获取的不同基站端的不同测量方差引入近似最大似然到达时间差算法，即引入位置估计算法，该方法替代了相关技术中简单地假设各个基站端的测量方差相等的基本假设，因而获得更接近真实的模型，减小了建模误差，计算过程中可以提高对终端位置的估计精确度。
[0054]
作为一种可选的实施例，可以通过如下方式确定终端的终端位置：将多个基站划分为参考基站和非参考基站；确定参考基站至终端之间距离的第一无偏测量值，以及确定非参考基站至终端之间距离的第二无偏测量值；根据第一无偏测量值和第二无偏测量值，构建实测距离差值向量，其中，实测距离差值向量中的元素表征第二无偏测量值与第一无偏测量值之间的差；根据测量方差，确定实测距离差值向量的协方差矩阵，其中，协方差矩阵中的元素用测量方差进行表示；根据基站位置、实测距离差值向量和协方差矩阵，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置。
[0055]
可选地，可以从多个基站中选出一个基站作为参考基站，其他基站均为非参考基站，将参考基站对应的距离测量值加上参考基站的测量方差即可得到参考基站对应的第一无偏测量值；同理将非参考基站对应的距离测量值加上非参考基站的测量方差即可得到非参考基站分别对应的第二无偏测量值。因为不同基站到终端之间的时延和距离是不同的，因此如果没有参考基站或选择了一个错误的参考基站，则无法正确地测量时间差并计算出终端的位置信息，因此选取合适的参考基站对于准确进行toa定位至关重要。
[0056]
可选地，可以将参考基站的索引记为q，该参考基站对应的距离测量值为：rq，q∈{1，
…
，n}，其中rq表示该参考基站为n个基站中的第q个基站，q的取值范围为1至n。则可以将第i个基站bsi至移动终端的距离测量值与参考基站bsq至移动终端的距离测量值之间的差表示为d
i，q
，即：
[0057]di，q
＝r
i-rqꢀꢀꢀ
(3)
[0058]
根据式(3)定义理想距离差值向量d＝[d
1，q
，
…
，d
q-1，q
，d
q+1，q
，
…
，d
n，q
]
t
。
[0059]
作为一种可选的实施例，第一无偏测量值以及第二无偏测量值可以通过如下方式进行表征：将多个基站各自的零均值加性高斯白噪声和多个基站各自的距离测量值相加，分别得到第一无偏测量值和第二无偏测量值。
[0060]
可选地，考虑到具有非均匀的测量方差的距离测量，则参考基站和非参考基站对应的第一无偏测量值和第二无偏测量值统一表示为：
[0061]rn，i
＝ri+niꢀꢀꢀ
(4)
[0062]
其中，r
n，i
表示基站的无偏测量值。当基站为参考基站时，r
n，i
表示第一无偏测量值；当基站为非参考基站时，r
n，i
表示第二无偏测量值，下标i表示第i个基站，取值范围为1至n，下标n表示基站的无偏测量值r
n，i
为含噪音的测量值。ni可以是根据各个基站对应的测量方差确定的零均值加性高斯白噪声(awgn)，零均值加性高斯白噪声ni的均值为零，方差为进而可以定义实测距离差值向量为δ＝[δ
1，q
，
…
，δ
q-1，q
，δ
q+1，q
，
…
，δ
n，q
]
t
，其第i个元素为
[0063]
δ
i，q
＝r
n，i-r
n，q
ꢀꢀꢀ
(5)
[0064]
其中，实测距离差值向量δ的协方差矩阵∑可以表示如下：
[0065][0066]
协方差矩阵∑中的元素采用测量方差进行表示，至分别表示索引为1至n的基站各自对应的测量方差，σ
q2
表示参考基站q对应的测量方差。
[0067]
相关技术中的aml算法没有考虑不同的基站的测量方差是不均匀的，即不同的基站对应的测量方差不同，因此相关技术中的aml算法没有对不同基站的测量噪声进行区别处理，导致最后估计的终端位置不够准确。本发明提供的方法通过引入测量方差对采用aml算法估计终端位置的过程进行修正，提高了预测得到的终端位置的准确性。
[0068]
作为一种可选的实施例，根据基站位置、实测距离差值向量和协方差矩阵，采用近似最大似然到达时间差算法，可以通过如下步骤确定终端位置：根据实测距离差值向量和协方差矩阵，确定近似最大似然到达时间差算法的目标函数；根据基站位置和目标函数，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置。
[0069]
可选地，基于本发明中提供的近似最大似然到达时间差算法，δ关于s的似然函数为：
[0070][0071]
其中，j为近似最大似然到达时间差算法的目标函数，目标函数j可以为如下表示：
[0072]
j＝[δ-d]
t
∑-1
[δ-d]
ꢀꢀꢀ
(8)
[0073]
其中，d为公式(3)中表示的理想距离差值向量，δ为实测距离差值向量。基于近似最大似然到达时间差算法进行终端的定位即为估计使得目标函数j取到最小值的终端位置s，正式的表述为：
[0074][0075]
则此时估计得到的终端位置s即为在引入了各个基站的测量方差的情况下采用近似最大似然到达时间差算法确定的更精确的终端位置。
[0076]
对于在引入了测量方差的情况下如何采用近似最大似然到达时间差算法进行终端位置的解算，本发明提供了如下的可选的实施方式：
[0077]
令(8)中j关于s的偏导数为零，则有
[0078][0079]
定义基于上述公式(1)、(3)、(4)、(5)及(10)，可得如下矩阵方程：
[0080]
2φds＝φ(u+2rqδ)
ꢀꢀꢀ
(11)
[0081]
其中，
[0082]
[0083][0084][0085][0086][0087]
公式(11)关于s的线性方程，加权矩阵φ包含s的元素，因此可以令φ为一个单位阵，将公式(11)用加权最小二乘解简化为：
[0088][0089]
这个解给出了用rq表示的s。将此时的s代入公式(1)可以得到关于rq的二次方程，可以根据根选择惯例(rsr)选择出方程的最佳根。在近似最大似然到达时间差算法中以公式(17)中的s为初始解计算φ。然后由公式(11)可得：
[0090][0091]
同样，s可以用rq表示，按照公式(17)之后的步骤可以给出s的更新解。迭代重复式(18)多次，确定使得j值最小的解，即可预测得到定位精度更高的终端位置。
[0092]
作为一种可选的实施例，为了将多个基站划分为参考基站和非参考基站，可以采用如下方式：在忽略几何精度因子的情况下，根据测量方差和预设的参考基站判断函数，确定多个基站各自对应的参考基站判断值，其中，参考基站判断函数根据最小均方误差推导得到；根据多个基站各自对应的参考基站判断值，将多个基站划分为参考基站和非参考基站，其中，参考基站对应的参考基站判断值小于非参考基站对应的参考基站判断值。
[0093]
可选地，参考基站判断函数可以为其中，i表示第i个基站，n表示基站总数，σ
i2
表示第i个基站的距离测量值对应的测量方差。
[0094]
根据测量方差可以确定多个基站各自的克拉美洛(cramer-rao)下界，定义当给定测量方差时，ξ是一个常数。
[0095]
上述可选实施例中，可以将各个基站的测量方差以升序排序，忽略几何精
度因子(gdop)的影响，就测量方差而言，最优的tdoa定位对应的参考基站的索引q可以由公式确定，其中argmin代表最小化函数的自变量取值，即使得该函数取到最小值。也可以说是找出能够使函数取得最小值的基站索引i，其中，函数为根据最小均方误差推导得到的判断公式。以基站q作为参考基站，以参考基站的toa测量值和测量方差为参考，进行tdoa定位。
[0096]
几何精度因子(gdop)是一种用于度量全球定位系统(gps)和其他卫星导航系统在给定时间、位置和卫星组合下计算的位置解的准确性或潜在误差的指标。gdop越小，则表明所选卫星组合提供更好的位置确定，并且可能会产生更准确的结果。本可选实施例中忽略几何精度因子，是因为几何精度因子与终端的位置坐标s相关，而终端位置s是未知的。
[0097]
克拉美洛下界是用于估计参数的一种基本理论，该方法给出了任何无偏估计器方差的下限(即最小可能误差)。更具体地说，对于一个未知参数θ和一个样本x1,x2,...,xn，克拉美洛下界定义为fisher信息量关于θ的期望的倒数。这个边界告诉我们在什么情况下可以找到最佳可行的无偏估计器，并确定除非采取特殊措施否则不能达到精度更高程度。
[0098]
通过上述步骤，采用引入基站的测量误差的方式，达到了使得算法估计出更加准确的终端位置的目的，从而实现了提高对终端的定位精度的技术效果，进而解决了由于场景中的非视距效应导致对终端的定位精度降低的技术问题。本发明提出的基于非均匀方差的aml算法可以利用估计的toa统计量来估计移动终端坐标，该方法能有效提升nlos场景下的定位性能。
[0099]
作为一种可选的实施例，采用近似最大似然到达时间差算法确定终端的终端位置时，可以采用如下方式：确定近似最大似然到达时间差算法为二维近似最大似然到达时间差算法，其中，二维近似最大似然到达时间差算法的求解过程中假设终端的高度为预先确定的；根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用二维近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。
[0100]
相关技术中的aml tdoa算法考虑三维空间，没有充分利用实际场景中移动用户通常以固定的高度在地面移动的先验信息。本发明提出了利用移动终端的竖直方向的z轴坐标先验的amltdoa算法，例如假设终端的高度为已知的，以提高对终端在xy平面上的定位精度。
[0101]
在实际场景中，移动用户通常以固定的高度在地面移动，这意味着移动用户携带的终端在z轴上具有确定性先验，即s中的z是已知的。因此，可以涉及一种使用3d测量值的二维近似最大似然到达时间差算法，以模型驱动的方式使用终端z轴先验这一假设条件。
[0102]
可选地，本实施例提供的使用z轴先验的aml算法的步骤与公式(10)至公式(18)对应的可选实施方式的步骤略作修改，将公式(13)、(15)和(16)分别修改如下：
[0103][0104][0105][0106]
通过上述方式实现求解过程的简化计算，并且由于忽略了z轴坐标的误差对解算过程的影响，因此可以提高对终端在xy平面上的定位精度。
[0107]
图3是根据可选实施方式的有无los的方差估计下aml算法对比的示意图，其中，“σ2＝1”表示基于测量方差相等这一假设的普通aml算法对应图3中的曲线
②
和曲线
③
，场景1(scene 1)中，由于不同bs的测量值统计量非常接近，有方差估计和无方差估计的aml具有相似的定位性能；场景2(scene 2)中本发明提供的带测量方差估计的aml算法的性能明显优于普通aml算法，验证了本发明改进的有效性。可选地，可以通过宽频上行mimo信号来获得toa统计量的测量。两个毫米波网络的几何布局分别代表郊区和城市场景。bs位于建筑物顶部或沿街布置，其高度在15到40m。建筑物或树木的高度也有标记。室外定位数据是均匀采集的。
[0108]
虽然所提出的定位方法是在三维空间中进行的，但可以考虑平面平方误差作为性能指标。
[0109]
图4是根据可选实施方式的有无提供z轴先验知识的aml算法对比的示意图，比较了有和没有该z轴先验的aml算法的定位性能，如图4所示，“prior”表示aml使用了z轴先验，具有先验的aml算法在两个场景中都优于非均匀方差的aml算法，这验证了所提改进的有效性。
[0110]
图5是根据可选实施方式的定位性能与参考bs选择的对比示意图，如图5所示，可以在gdop不显著的场景2中进行实验，经计算得到最优参考为方差最小的参考值，因此理论上定位下限随参考方差的增大而单调增大。对方差进行升序排序，依次选取对应的测量值作为参考，得到对应的定位误差如图5所示。x轴为排序后的方差指标，红色曲线为mse，蓝色曲线为所有排序后的平方误差的90％平方误差。
[0111]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0112]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的终端定位方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
[0113]
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述终端定位方法的终端定位装置，图6是根据本发明实施例提供的终端定位装置的结构框图，如图6所示，该终端定位装置包括：获取模块62和确定模块64，下面对该终端定位装置进行说明。
[0114]
获取模块62，用于获取多个基站各自的距离测量值、多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及多个基站各自的基站位置，其中，距离测量值为采用视距径测量方法测量多个基站分别与终端之间的距离；
[0115]
确定模块64，连接于上述获取模块62，用于根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。
[0116]
此处需要说明的是，上述获取模块62和确定模块64对应于实施例中的步骤s202至步骤s204，两个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例提供的计算机终端10中。
[0117]
本发明的实施例可以提供一种计算机设备，可选地，在本实施例中，上述计算机设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。该计算机设备包括存储器和处理器。
[0118]
其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的种终端定位方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的种终端定位方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0119]
处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取多个基站各自的距离测量值、多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及多个基站各自的基站位置，其中，距离测量值为采用视距径测量方法测量多个基站分别与终端之间的距离；根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。
[0120]
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置，包括：将多个基站划分为参考基站和非参考基站；确定参考基站至终端之间距离的第一无偏测量值，以及确定非参考基站至终端之间距离的第二无偏测量值；根据第一无偏测量值和第二无偏测量值，构建实测距离差值向量，其中，实测距离差值向量中的元素表征第二无偏测量值与第一无偏测量值之间的差；根据测量方差，确定实测距离差值向量的协方差矩阵，其中，协方差
矩阵中的元素用测量方差进行表示；根据基站位置、实测距离差值向量和协方差矩阵，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置。
[0121]
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：根据基站位置、实测距离差值向量和协方差矩阵，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置，包括：根据实测距离差值向量和协方差矩阵，确定近似最大似然到达时间差算法的目标函数；根据基站位置和目标函数，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置。
[0122]
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：将多个基站划分为参考基站和非参考基站，包括：在忽略几何精度因子的情况下，根据测量方差和预设的参考基站判断函数，确定多个基站各自对应的参考基站判断值，其中，参考基站判断函数根据最小均方误差推导得到；根据多个基站各自对应的参考基站判断值，将多个基站划分为参考基站和非参考基站，其中，参考基站对应的参考基站判断值小于非参考基站对应的参考基站判断值。
[0123]
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：将多个基站划分为参考基站和非参考基站，包括：参考基站判断函数包括：其中，i表示第i个基站，n表示基站总数，σ
i2
表示第i个基站的距离测量值对应的测量方差。
[0124]
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置，包括：确定近似最大似然到达时间差算法为二维近似最大似然到达时间差算法，其中，二维近似最大似然到达时间差算法的求解过程中假设终端的高度为预先确定的；根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用二维近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。
[0125]
可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：获取多个基站各自的距离测量值，包括：获取多个基站各自测量得到与终端之间的信号传输时间；将信号传输时间分别与光速相乘，得到距离测量值。
[0126]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一非易失性存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
[0127]
本发明的实施例还提供了一种非易失性存储介质。可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以用于保存上述实施例所提供的终端定位方法所执行的程序代码。
[0128]
可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
[0129]
可选地，在本实施例中，非易失性存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取多个基站各自的距离测量值、多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及多个基站各自的基站位置，其中，距离测量值为采用视距径测量方法测量多个基站分别与终端之间的距离；根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。
[0130]
可选地，在本实施例中，非易失性存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定
终端的终端位置，包括：将多个基站划分为参考基站和非参考基站；确定参考基站至终端之间距离的第一无偏测量值，以及确定非参考基站至终端之间距离的第二无偏测量值；根据第一无偏测量值和第二无偏测量值，构建实测距离差值向量，其中，实测距离差值向量中的元素表征第二无偏测量值与第一无偏测量值之间的差；根据测量方差，确定实测距离差值向量的协方差矩阵，其中，协方差矩阵中的元素用测量方差进行表示；根据基站位置、实测距离差值向量和协方差矩阵，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置。
[0131]
可选地，在本实施例中，非易失性存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：根据基站位置、实测距离差值向量和协方差矩阵，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置，包括：根据实测距离差值向量和协方差矩阵，确定近似最大似然到达时间差算法的目标函数；根据基站位置和目标函数，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端位置。
[0132]
可选地，在本实施例中，非易失性存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：将多个基站划分为参考基站和非参考基站，包括：在忽略几何精度因子的情况下，根据测量方差和预设的参考基站判断函数，确定多个基站各自对应的参考基站判断值，其中，参考基站判断函数根据最小均方误差推导得到；根据多个基站各自对应的参考基站判断值，将多个基站划分为参考基站和非参考基站，其中，参考基站对应的参考基站判断值小于非参考基站对应的参考基站判断值。
[0133]
可选地，在本实施例中，非易失性存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：将多个基站划分为参考基站和非参考基站，包括：参考基站判断函数包括：其中，i表示第i个基站，n表示基站总数，σ
i2
表示第i个基站的距离测量值对应的测量方差。
[0134]
可选地，在本实施例中，非易失性存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置，包括：确定近似最大似然到达时间差算法为二维近似最大似然到达时间差算法，其中，二维近似最大似然到达时间差算法的求解过程中假设终端的高度预先确定的；根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用二维近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。
[0135]
可选地，在本实施例中，非易失性存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取多个基站各自的距离测量值，包括：获取多个基站各自测量得到与终端之间的信号传输时间；将信号传输时间分别与光速相乘，得到距离测量值。
[0136]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0137]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0138]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，
可以是电性或其它的形式。
[0139]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0140]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0141]
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个非易失性取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0142]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种终端定位方法，其特征在于，包括：获取多个基站各自的距离测量值、所述多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及所述多个基站各自的基站位置，其中，所述距离测量值为采用视距径测量方法测量的所述多个基站分别与终端之间的距离；根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置，包括：将所述多个基站划分为参考基站和非参考基站；确定所述参考基站至所述终端之间距离的第一无偏测量值，以及确定所述非参考基站至所述终端之间距离的第二无偏测量值；根据所述第一无偏测量值和所述第二无偏测量值，构建实测距离差值向量，其中，所述实测距离差值向量中的元素表征所述第二无偏测量值与所述第一无偏测量值之间的差；根据所述测量方差，确定所述实测距离差值向量的协方差矩阵，其中，所述协方差矩阵中的元素用所述测量方差进行表示；根据所述基站位置、所述实测距离差值向量和所述协方差矩阵，采用所述近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端位置。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述基站位置、所述实测距离差值向量和所述协方差矩阵，采用所述近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端位置，包括：根据所述实测距离差值向量和所述协方差矩阵，确定所述近似最大似然到达时间差算法的目标函数；根据所述基站位置和所述目标函数，采用所述近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端位置。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述多个基站划分为参考基站和非参考基站，包括：在忽略几何精度因子的情况下，根据所述测量方差和预设的参考基站判断函数，确定所述多个基站各自对应的参考基站判断值，其中，所述参考基站判断函数根据最小均方误差推导得到；根据所述多个基站各自对应的参考基站判断值，将所述多个基站划分为所述参考基站和所述非参考基站，其中，所述参考基站对应的参考基站判断值小于所述非参考基站对应的参考基站判断值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述参考基站判断函数包括：其中，i表示第i个基站，n表示基站总数，σ
i2
表示第i个基站的距离测量值对应的测量方差。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置，包括：确定所述近似最大似然到达时间差算法为二维近似最大似然到达时间差算法，其中，
所述二维近似最大似然到达时间差算法的求解过程中假设所述终端的高度为预先确定的；根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用所述二维近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置。7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取多个基站各自的距离测量值，包括：获取所述多个基站各自测量得到与所述终端之间的信号传输时间；将所述信号传输时间分别与光速相乘，得到所述距离测量值。8.一种终端定位装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取多个基站各自的距离测量值、所述多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及所述多个基站各自的基站位置，其中，所述距离测量值为采用视距径测量方法测量所述多个基站分别与终端之间的距离；确定模块，用于根据所述基站位置、所述距离测量值和所述测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定所述终端的终端位置。9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述终端定位方法。10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行所述存储器存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述终端定位方法。

技术总结
本发明公开了一种终端定位方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备。其中，该方法包括：获取多个基站各自的距离测量值、多个基站各自的距离测量值对应的测量方差以及多个基站各自的基站位置，其中，距离测量值为采用视距径测量方法测量多个基站分别与终端之间的距离；根据基站位置、距离测量值和测量方差，采用近似最大似然到达时间差算法，确定终端的终端位置。本发明解决了由于场景中的非视距效应导致对终端的定位精度降低的技术问题。导致对终端的定位精度降低的技术问题。导致对终端的定位精度降低的技术问题。


技术研发人员：孟帆 黄永明 尤肖虎 刘升恒 张铖 黄梦鑫
受保护的技术使用者：网络通信与安全紫金山实验室
技术研发日：2023.07.19
技术公布日：2023/10/6