專利名稱：定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是有關(guān)于無線定位系統(tǒng)，尤其是有關(guān)于在不同環(huán)境下提高行動裝置的定位 精準(zhǔn)度的定位方法。
背景技術(shù)：
在無線通訊中，行動定位已是熱門的技術(shù)。一行動裝置(mobile station)可通過 與分散在附近的多個基地臺(base station, BS)通訊，來判斷自己的位置所在。圖1為以三個基地臺進行TOA(Time-Of-Arrival)定位法的示意圖。于第Ith個
基地臺而言，信號的到達時間(Τ0Α)、可表示如下 r ζtl=-L = -L + nl t = \,2”.”N其中c代表光速，T1代表第1個基地臺和該行動裝置之間的相對估計距離，包含了 實際距離(1和1~(^量測噪聲111。實際距離C1可進一步由下式表示ζ( =^JiX-Xt)2 +(y-ye)2^2)其中坐標(biāo)(X，y)代表行動裝置的位置，是欲解出的未知數(shù)，而(Xl，Y1)是該第1個 基地臺的位置坐標(biāo)。在圖1中，以估計距離巧為半徑，三個對應(yīng)的基地臺可以畫出三個圓BS1, BS2和 BS30在理想的狀況下估計距離巧會等于實際距離ζ 因此三個圓交叉于一個單點(X，y) 上，即為行動裝置的所在位置。然而受到非直視誤差(None-Line of Sight ;NL0S)的影 響，一般估計距離A都會大于實際距離ζ i，所以理論上行動裝置的位置會落在交點A，B和 C所包圍出一個概略范圍之間。在X. Wang, Z Wang和B. 0，Dea于IEEE vol. 52，Jan. 2003 發(fā)表的一篇論文"A TOA-based location algorithm reducing the errors due to non-line-of-sight (NLOS) propagation”中揭示了一種兩階段最小均方(least square)算 法，可將估計位置(xe，ye)往實際位置(x，y)收斂(converge)。在NLOS效應(yīng)影響不大的環(huán) 境下，這種兩階段算法具有高準(zhǔn)確率與效率。然而當(dāng)范圍ABC的面積隨著NLOS的惡化而變 大時，該算法的準(zhǔn)確度也隨著直線下降，尤其是當(dāng)行動裝置的位置落在AB，BC和CA的邊緣 時。因此這種算法是有待改良的。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述問題，本發(fā)明提出一種準(zhǔn)確度較高的定位方法。本發(fā)明提出一種定位方法，可通過多個基地臺找出一行動裝置的位置。該方法首 先分析所述的基地臺的幾何分布，以產(chǎn)生多個條件公式。根據(jù)所述的幾何分布的分析結(jié)果產(chǎn)生一幾何準(zhǔn)度因子等高圖。接著根據(jù)所述的幾何準(zhǔn)度因子等高圖配置至少一虛擬基地 臺，所述的虛擬基地臺具有相對該行動裝置的一虛擬距離，以產(chǎn)生至少一限制公式。最后利 用所述的條件公式和該限制公式計算該行動裝置的位置。根據(jù)本發(fā)明的較佳實施方式，在分析幾何分布時，首先將每一基地臺的坐標(biāo)值傳 送給該行動裝置，并根據(jù)每一信號的到達時間(TOA)測量該行動裝置與每一基地臺之間的 初估距離。接著測量每一信號的噪聲位準(zhǔn)以求出每一初估距離的標(biāo)準(zhǔn)差。最后根據(jù)所述的 初估距離和標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生所述的條件公式。該虛擬距離的推算，首先根據(jù)所述的基地臺的坐標(biāo)值和標(biāo)準(zhǔn)差計算該行動裝置的 一初估位置。接著根據(jù)該初估位置，所述的基地臺的坐標(biāo)值，以及對應(yīng)每一基地臺的多個虛 擬系數(shù)，推算該虛擬距離。更進一步地，根據(jù)該幾何分布的分析結(jié)果繪制該幾何準(zhǔn)度因子(GDOP)等高圖，以 統(tǒng)計形式表現(xiàn)所述的基地臺的測量誤差。而該虛擬基地臺的配置步驟，是觀察該GDOP等高 圖中至少一峰值出現(xiàn)的位置，并將該虛擬基地臺放在可使該峰值平順化的位置。該虛擬基 地臺的位置可通過調(diào)整所述的虛擬系數(shù)而決定。該限制公式包括該虛擬基地臺的坐標(biāo)和該 虛擬距離。在計算該行動裝置位置時，將所述的條件公式和該限制公式代入一兩階段最小均 方算法。在該兩階段最小均方算法的第一階段，提供一變量β等于該行動裝置位置的X坐 標(biāo)和y坐標(biāo)的平方和。接著以該變量、該X坐標(biāo)和該y坐標(biāo)組成一第一線性向量，并將該第 一線性向量、所述的條件公式和該限制公式代入一最大相似算法進行搜尋，以求得一近似 解，包含該行動裝置位置的一近似位置。在該兩階段最小均方算法的第二階段，由該近似位置的χ坐標(biāo)和y坐標(biāo)組成一第 二線性向量。接著將該第二線性向量代入該最大相似算法，以求得一最終解，包含該行動裝 置位置的正確坐標(biāo)。相較于先前技術(shù)，本發(fā)明的定位方法通過增加至少一虛擬基地臺，并產(chǎn)生一限制 公式，通過結(jié)合多個條件公式與該限制公式來確定行動裝置的位置。因此，本發(fā)明的定位方 法使GDOP等高圖中的峰值平順化，提高了定位的準(zhǔn)確度。


圖1為以三個基地臺進行TOA定位法的示意圖；圖2為本發(fā)明配置虛擬基地臺的實施例；圖3a為以第1圖為基礎(chǔ)而產(chǎn)生的一⑶OP等高圖；圖3b為以基地臺和虛擬基地臺為基礎(chǔ)而產(chǎn)生的⑶OP等高圖；圖4為本發(fā)明實施例之一的定位方法流程圖。
具體實施例方式在Navig.，vol. 147，Jun 2002 中 N. Levanon 發(fā)表了一篇論文 “Lowest GDOP in 2-D Scenarios”，認(rèn)為基地臺的幾何分布會影響到行動裝置量測的準(zhǔn)確性，因此提出一種 幾何精度因子(Geometric Dilution ofPrecision ；⑶OP)的概念，用來描述位置誤差和量 測誤差(例如，由非直視效應(yīng)或TOA量測噪聲造成)的比例。確切的說，⑶OP值越高代表誤差范圍越大。該篇論文中介紹了一種GDOP等高圖，以可視化的方式表達基地臺幾何分布 的質(zhì)量好壞。在圖1中，實際行動裝置的位置(X，y)直觀來看是落在ABC的范圍之內(nèi)。但是通 過現(xiàn)有的兩階段最小均方算法所導(dǎo)出的答案，可能落在ABC范圍之外，而其合理性并沒有 現(xiàn)成的驗證機制。在本發(fā)明的實施例中，首先觀察基地臺的幾何分布并繪制GDOP等高圖， 然后視情況在特定的位置指派至少一個虛擬基地臺。事實上虛擬基地臺只是符合已知條件 的限制公式，加入兩階段最小均方算法中可以防止錯誤的解答，保證解答在合理的范圍內(nèi)， 如ABC內(nèi)。TOA定位法至少需要三個基地臺，所以本實施例以基地臺BS1, BS2和BS3來說明。 為了將估計的行動裝置限定在合理的范圍，首先定義一虛擬距離、“ Σ 2八、
'=a-b'c(3)其中X代表實際的行動裝置位置(X，y)?；嘏_BS1，BS2和BS3的坐標(biāo)表示為Xa (xa, ya)，Xb= (xb，yb)以及X。(x。，y。)。α i代表虛擬系數(shù)，其中i = a，b和C。關(guān)于虛擬系數(shù)α i 的計算將在稍后詳述。實際上，Y代表的是行動裝置和所述的基地臺BS1, BS2和BS3之間 的距離。兩階段最小均方算法需要一個初始值。在此以直觀的方式，在ABC的范圍內(nèi)選擇 一個假設(shè)點\ = (xe, ye)做為初始值，而虛擬初始距離L即表示如下H^e-^it =Y^ny
i=a，6，cf 4)其中ηγ表示Υ和L之間的差，預(yù)期會在求解的過程中收斂至最小。該假設(shè)點 Xe = (xe, ye)的值是根據(jù)X3, Xb和Xc的信號變動率以權(quán)重系數(shù)(wi; w2, W3)決定，表示如下xe = w1xa+w2xb+w3xc (5)ye = wiya+w2yb+w3yc (6)其中
σ2= 2f°r = !'2'3
crI +σ2 +σ3(7)參數(shù)σ π ο 2和ο 3代表的第1式中估計距離r1;r2和r3的標(biāo)準(zhǔn)差。以圓圈BS1為 例，如果NLOS誤差是可忽略的，行動裝置應(yīng)該位于半徑Γι附近。相反的，如果標(biāo)準(zhǔn)差％的 值較大，則表示NLOS誤差造成了不穩(wěn)定的干擾，行動裝置的實際位置(X，y)應(yīng)該更靠近圓 心。因此可指派一較大的值給W1，使假設(shè)點的初始值X6= (xe,ye)向BS1的圓心靠近。同理， 另外兩個權(quán)重系數(shù)W2和W3也如此指派。藉此，假設(shè)點的初始值) = (xe, ye)可由第(5)， (6)和(7)式導(dǎo)出，并代入第(4)式以表示虛擬初始距離^圖2為本發(fā)明配置虛擬基地臺的實施例。本發(fā)明的定位方法中配置的虛擬基地臺 的數(shù)量至少為一個，在本實施例中，為了便于說明，以三個虛擬基地臺VBS1, VBS2和VBS3為 例。虛擬基地臺VBS1, VBS2和VBS3可以通過虛擬系數(shù)aa，ab和α。指派以滿足第(4)式 虛擬初始距離Y—而虛擬基地臺的坐標(biāo)(xv，yv)可表示為Xv= a axa+ α bxb+ α cxc (8)yv = α aya+ α byb+ α cyc (9)
6
其中基地臺的坐標(biāo)Xa = (Xa，ya)，xb = (xb, yb)和X。= (x。，y。)為已知的值。而虛 擬系數(shù)aa，Cib和α?？赏ㄟ^觀察⑶OP等高圖來決定。舉例來說，虛擬系數(shù)可以設(shè)定成下 式，以方便兩階段最小均方演算的進行
_。] 'S”(10)上述虛擬基地臺畫出來即為圖2所示的VBS1, VBS2和VBS3。圖3a為根據(jù)圖1中三個基地臺BS1, BS2和BS3的分布所產(chǎn)生的⑶OP等高圖?？?看出⑶OP效應(yīng)以不同的高度分布在X-Y平面上。尤其可見的是，在頂點BS1, BS2和BS3附 近的GDOP值相對升高，表示越接近那一區(qū)域越不容易精確量測。圖3b是在初始三個基地 臺基礎(chǔ)上新增了三個虛擬基地臺VBS1, VBS2和VBS3之后產(chǎn)生的⑶OP等高圖。幾何分布的 狀況改變了，以這種方式，頂點BS1AS2和BS3B近的⑶OP值恢復(fù)平緩。通過第(4)式所定 的關(guān)系式來決定虛擬系數(shù)(aa，ab，α。)，進而指派虛擬基地臺的位置以降低⑶OP效應(yīng)，這 對后續(xù)的兩階段最小均方演算是有幫助的。兩階段最小均方算法包含了兩個階段。第一階段首先把變量向量中非線性的部份 忽略，以線性的關(guān)系式求出一近似解。而第二階段進一步把非線性的部份加入該近似解，以 找出最后的解。具體地，行動裝置位置(x，y)的位置至少滿足下列聯(lián)立方程式η2 > C12 = (χ, - χ)2 + Cy1 -γ)2 = X12 + yf -2χ,χ -2yly + x2+y2r2 ^ ζ\ = (^2 - χ)2 + (yi - y)2 = xI + y\ - 2^x - ^y+x2+y2 (12) [οο46] rI ^ ζ = (^3 - χ)2 + (^3 - ^)2 = xI + y] - 2χ3χ - 2y3y + x2+y2 (13)Ye = (χν -χ + (^v -^)2 = X2v + y2v ~^XvX-2yvy + χ2+γ2(14)其中Γι，r2和r3分別是估計距離，而Y e是第⑷式所述的虛擬初始距離。為了 忽略第一階段中距離與位置的非線性關(guān)系，在此定義一個新的變量β β = x2+y2(15)接著定義欠二\2+兄2 Μ = 1，2，3，ν (16)藉第(16)式可把第(11)，(12)和(13)式簡化為-Ix^-lyj + fi^r^-Ui for i = 1,2,3 (17)同樣的，第(14)式可改寫成-2xvx-2yvy+ β = Y e-kv (18)其中的kv是由第⑶式和第(9)式展開整理而得K = αα(χ2α + yl)+ab(xt +yl) + ac(Xc + y2c)接著把第(17)和(18)式以矩陣形式表達，如第(20)和(21)式HX = J+ Ψ(20)X = [χ y β ]τ(21)其中
權(quán)利要求
一種定位方法，通過多個基地臺找出一行動裝置的位置，其特征是，所述的方法包括分析所述的基地臺的幾何分布，以產(chǎn)生多個條件公式；根據(jù)所述的幾何分布的分析結(jié)果產(chǎn)生一幾何準(zhǔn)度因子等高圖；根據(jù)所述的幾何準(zhǔn)度因子等高圖配置至少一虛擬基地臺，所述的虛擬基地臺具有相對所述的行動裝置的一虛擬距離，以產(chǎn)生至少一限制公式；以及利用所述的條件公式和限制公式計算所述的行動裝置的位置。
2.如權(quán)利要求1所述的定位方法，其特征是，所述的分析基地臺的幾何分布包括 將每一基地臺的坐標(biāo)值傳送給所述的行動裝置；根據(jù)每一信號的到達時間所述的行動裝置與每一基地臺之間的初估距離； 測量每一信號的噪聲位準(zhǔn)以求出每一初估距離的標(biāo)準(zhǔn)差；以及 根據(jù)所述的初估距離和標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生所述的條件公式。
3.如權(quán)利要求2所述的定位方法，其特征是，所述的方法還包括，根據(jù)所述的基地臺的 坐標(biāo)值和標(biāo)準(zhǔn)差計算所述的行動裝置的一初估位置。
4.如權(quán)利要求3所述的定位方法，其特征是，所述的方法還包括，根據(jù)所述的初估位 置，所述的基地臺的坐標(biāo)值，以及對應(yīng)每一基地臺的多個虛擬系數(shù)，推算所述的虛擬距離。
5.如權(quán)利要求4所述的定位方法，其特征是，所述的方法還包括，根據(jù)所述的幾何分布 的分析結(jié)果繪制一幾何準(zhǔn)度因子等高圖，以統(tǒng)計形式表現(xiàn)所述的基地臺的測量誤差。
6.如權(quán)利要求5所述的定位方法，其特征是，所述的配置至少一虛擬基地臺包括 觀察所述的幾何準(zhǔn)度因子等高圖中至少一峰值出現(xiàn)的位置；以及將所述的虛擬基地臺放在可使所述的峰值平順化的位置。
7.如權(quán)利要求6所述的定位方法，其特征是，所述的虛擬基地臺的位置是通過調(diào)整所 述的虛擬系數(shù)而決定。
8.如權(quán)利要求6所述的定位方法，其特征是，所述的限制公式包括所述的虛擬基地臺 的坐標(biāo)和所述的虛擬距離。
9.如權(quán)利要求6所述的定位方法，其特征是，所述的計算所述的行動裝置位置的步驟 包括，將所述的條件公式和所述的限制公式代入一兩階段最小均方算法。
10.如權(quán)利要求9所述的定位方法，其特征是，所述的計算所述的行動裝置位置的步驟 包括在所述的兩階段最小均方算法的第一階段，提供一變量β等于所述的行動裝置位置 的χ坐標(biāo)和y坐標(biāo)的平方和β = x2+y2 ；從所述的變量、χ坐標(biāo)和y坐標(biāo)中產(chǎn)生一第一線性向量；將該第一線性向量、條件公式和限制公式代入一最大相似算法進行搜尋；以及求得一近似解，包括所述的行動裝置位置的一近似坐標(biāo)。
11.如權(quán)利要求10所述的定位方法，其特征是，計算所述的行動裝置位置的步驟還包括在所述的兩階段最小均方算法的第二階段，由所述的近似位置的χ坐標(biāo)和y坐標(biāo)組成 一第二線性向量；以及將該第二線性向量代入所述的最大相似算法，以求得一最終解，包括所述的行動裝置位置的正確坐標(biāo)。
全文摘要
本發(fā)明提出一種定位方法，該定位方法可通過多個基地臺找出一行動裝置的位置。首先分析所述的基地臺的幾何分布，以產(chǎn)生多個條件公式。根據(jù)所述的幾何分布的分析結(jié)果產(chǎn)生一幾何準(zhǔn)度因子等高圖。接著根據(jù)所述的幾何準(zhǔn)度因子等高圖配置至少一虛擬基地臺，所述的虛擬基地臺具有相對該行動裝置的一虛擬距離，以產(chǎn)生至少一限制公式。最后利用所述的條件公式和該限制公式計算該行動裝置的位置。本發(fā)明的定位方法使GDOP等高圖中的峰值平順化，提高了定位的準(zhǔn)確度。
文檔編號H04W64/00GK101945473SQ201010258019
公開日2011年1月12日 申請日期2007年1月8日 優(yōu)先權(quán)日2006年1月6日
發(fā)明者方凱田, 陳昭霖 申請人:聯(lián)發(fā)科技股份有限公司