專利名稱：利用加權脊形回歸定位的制作方法
技術領域：
本發明涉及利用諸如基于衛星和/或無線網絡等的測距方式，測量像無線移動設備那樣的終端的位置。
諸如全球定位系統(GPS)的基于衛星的導航系統能為世界范圍內的用戶提供精確的位置信息。基于衛星的導航系統要求終端能檢測來自至少3個衛星的信號以確定其位置。當接收到來自3個衛星的GPS信號時，就能確定該終端的“二維”位置(例如，緯度和經度)。當從4個或更多個衛星接收到GPS信號時，就能確定其“三維”位置(例如，緯度、經度和高度)。然而這些先決條件不總是能令人滿意，尤其是比如因終端位于一個建筑物內而使一個或多個直射衛星信號被遮斷時。
當該終端為一個無線通信網絡中的一個移動設備或其它無線通信設備時，也可根據該無線網絡內可用的距離測量來確定其位置，如往返時延(RTD)和導頻相位偏置(PPO)。RTD為從一個蜂窩基站發送一個信號到該移動設備再返回該基站所用的時間。PPO為移動臺所接收的導頻信號的碼相位測量。如果可得到對應于3個或更多個基站的RTD和/或PPO測量，那么該移動設備的位置就可利用基于無線網絡的定位技術確定，這些技術包括常規三角測量方案，諸如到達時差或到達角。
這種基于無線網絡的定位技術的一個缺陷是，定位精度典型地低于基于衛星的定位技術精度。另一個問題是，不一定總是能得到3個或更多個基于無線網絡的距離測量用于位置計算。
本發明提出了一種能在一個無線通信網絡中定位移動設備的技術，在該無線通信網絡中，該移動設備配置一個全球定位系統(GPS)接收機或其它基于衛星的導航系統接收機。根據本發明的具體實現，可通過結合基于衛星的測量和基于無線網絡的測量來確定移動設備的位置。由此，當實際得到的信號數少于常規基于衛星的定位技術所要求的最小衛星信號數時，本發明也可用于確定移動設備的位置。此外，本發明可用于提供相比常規基于無線網絡的定位技術更為精確的定位。
結合基于衛星的距離測量與基于無線網絡的距離測量來定位無線設備的常規方案仍無法得到所預期的結果，這是由于存在下述幾個原因。其中一個問題是，來自不同測量來源的測量質量相差太大。例如，在基于無線網絡的定位技術中所使用的往返時延(RTD)和/或導頻相位偏置(PPO)測量誤差，可能比在基于衛星的定位技術中所使用的GPS偽距誤差要大10倍。GPS偽距測量誤差典型地約為10-25米，而典型的RTD測量誤差約為40-100米。簡單地組合基于衛星的距離測量與基于無線網絡的距離測量(例如，在常規的最小均方(LMS)三角測量算法中)，而不考慮相應的測量質量可能會給定位精度造成負面影響。
常規結合方案的另一問題是，沒有采取措施來減小不希望出現的幾何分布的影響。不希望出現的幾何分布是指，相對于各種測距源(即，衛星和/或基站)，使移動設備的三維甚至二維位置難以精確確定的移動設備的一定方位。例如，當移動設備和三個或更多個不同測距源幾乎都位于同一平面時，就很難得到精確的三維定位。類似地，當移動設備和兩個或多個不同測距源幾乎都在同一條直線上時，就很難得到精確的二維或三維定位。在這些情況下，就產生了稱之為精度的幾何弱化(dilution)(GDOP)的位置誤差。當存在這種情況時，眾所周知，該測距誤差在常規LMS三角測量算法中可被極大地放大。
由于存在上述問題，簡單地將常規LMS三角測量算法應用到基于衛星的距離測量和基于無線網絡的距離測量組合來定位無線設備的結合方案將一般收不到滿意的效果。
本發明提出了一種有效地結合基于衛星和基于無線網絡的距離測量，來為一個無線通信網絡中的移動設備提供精確定位的技術。本發明的實施例使用下面的一種或全部兩種技術(1)加權策略，即根據測距精度的置信度，為每個不同距離測量分配一個適當的加權(例如，為基于衛星和基于無線網絡的距離測量分配不同的加權)，和(2)脊形回歸策略，即減小幾何弱化精度對所計算位置的均方誤差的影響。本發明可用于提高移動設備的定位精度，而且不要求用來定位移動設備的所有測距都來自同一類型的測量源(例如，全為基于衛星的距離測量或全為基于無線網絡的距離測量)。
在一個實施例中，本發明提出了一種用于定位一個終端的方法，該方法包括步驟(a)為對應于相對該終端的三個或多個不同測距源的一組三個或多個距離測量中的至少一個距離測量分配一個加權值，以生成一組加權的距離測量；(b)為一個插入參數分配一個值；以及(c)根據該組加權的距離測量與插入參數執行加權脊形回歸(WRR)處理，以確定一個表示終端位置的WWR估計。
根據下面的詳細描述、所附權利要求書以及附圖，本發明的其它方面、特征和優點變得更為清晰，其中

圖1表示根據本發明一個實施例的一個定位系統；圖2示意了根據本發明的一個實現方式，在圖1的結合衛星/無線網絡地理位置系統內實現的處理，以定位一個移動設備；以及圖3A-3E提供了根據基于一個無線網絡的距離測量以及基于不同數量衛星的距離測量的不同移動設備定位技術所導致的計算誤差的數據。
圖1代表根據本發明的一個實施例的一個結合衛星/無線網絡地理位置系統100。如圖1所示，系統100包括一個全球定位系統(GPS)衛星星座101。每個衛星發送一個可由移動設備103接收的不同GPS信號，移動設備在圖1中表示為位于一輛汽車內。移動設備103也是一個無線通信網絡的一部分，該網絡包括與主交換中心(MSC)111通信并在其控制下工作的基站BS1、BS2和BS3(109)。
根據本發明，移動設備103的位置可根據三個或多個距離測量來確定，其中(A)一個或多個距離測量為基于衛星的距離測量，例如它對應于一個或多個GPS衛星101的GPS偽距測量，以及(B)一個或多個其它距離測量為基于無線網絡的距離測量，例如它對應于一個或多個基站109的往返時延或導頻相位偏置測量。尤其是應用加權脊形回歸(WRR)算法到該組距離測量以確定移動設備103的位置。根據特定實現方式，距離測量本身可在移動設備103、一個或多個基站109和/或MSC111生成。類似地，根據特定實現方式，為確定移動設備103的位置，可在移動設備103、基站109或MSC 111執行WRR處理。
在任何情況下，脊形回歸是一種求解包含多個未知變量的一組線性方程式的技術。對于三維移動設備的定位，有四個未知變量移動設備的經度、緯度和高度，以及移動設備本地時鐘與衛星GPS時間之間的偏差。對于二維移動設備的定位，有三個未知變量移動設備的經度和緯度以及時間偏差。下面的章節提供了應用于三維移動設備定位的脊形回歸處理的基本原理。也可類似地執行用于二維移動設備定位的脊形回歸算法。
基本型脊形回歸處理這個章節提供了有關用于三維移動設備定位的脊形回歸處理的一些基本信息。公式(1)提供了一組線性等式，它代表一個移動設備位置和各種距離測量之間的關系y＝Hx+e (1)在此，y為(n□1)測量向量，其中n為不同距離測量的數量。列向量y中的每個元素為對應于不同測距源(例如，衛星或基站)的一種距離測量；H為(n□p)預測矩陣，其中三維定位時p為4(以及二維定位時p為3)。預測矩陣H的每行對應于一個不同的測距源。每行中的頭三個元素表示從該移動設備指向對應測距源的一個先驗估計的單位向量；每4個元素一行的最后一個元素表示移動設備的本地時間與對應測距源的時間基準之間的偏差。對于衛星相距相對較遠的基于衛星的距離測量，甚至根據對移動設備位置的很粗略估計就可精確地估計該單位向量。對于基于無線網絡的距離測量，通過假設移動設備位于對應基站扇區的中心可估計從移動設備指向基站的單位向量。盡管這些估計的單位向量可能不像基于衛星的距離測量那樣精確，但對脊形回歸處理來說應該足夠精確了。該時間偏差典型地初始化為1。當以某個合理頻率刷新移動設備的位置確定時，可利用來自一個或多個預先確定的實際移動設備位置和時間偏差來估計當前位置確定的單位向量和時間偏差；x為一個(p□1)列向量，其中頭三個元素表示移動設備的(未知的)當前位置，而四個元素中最后一個元素表示(未知的)實際時間偏差；以及e為一個(n□1)測量誤差向量，其中列向量e中每個元素表示一個對應測距源的距離測量誤差。誤差向量e與(n□n)協變矩陣R＝σ2I有關，其中I為(n□n)特征矩陣，而σ2為誤差向量e的中元素的方差。應注意的是，假定是隨機、不相關的測量誤差，那么該測量誤差的期望值E[e]為0。
公式(1)的常規最小均方(LMS)解可由下面的公式(2)給出x^LMS=(HTH)-1HTy----(2)]]>在此 為移動設備的所計算位置；以及HT為預測矩陣H的轉置。
LMS解的均方差(MSE)，即LMS位置估計 的期望精度測量值，可由下面的公式(3)給出MSE[x^LMS]=E[(x^LMS-x)T(x^LMS-x)]=σ2Tr[HTH]-1=σ2Σ1λi----(3)]]>在此λi為HTH的本征值；以及Tr為對角和算子(trace operator)，它為矩陣的對角元素之和，在這種情況下，為HT和H乘積的反向矩陣。
幾何弱化精度(GDOP)由下面的公式(4)定義GDOP=Tr[HTH]-1=Σ1λi----(4)]]>其中GDOP為由于幾何效應測量誤差進入移動設備位置的放大因子。對于“不良”幾何學條件(例如，當移動設備和所有測距源幾乎位于同一平面時)，最小本征值λi將接近0，導致GDOP值很大(由公式(4)指示)，而且移動設備位置的LMS解 誤差很大(由公式(3)指示)。
脊形回歸是一種在求解公式(1)的未知移動設備位置向量x時，能減小不良幾何學條件影響(即，高GDOP)的技術。通過向每個對角分量添加一個小正數k，脊形回歸就能有效地限制HTH矩陣的對角項能假定的最小值。對公式(1)的脊形回歸解 可由下面的公式(5)定義x^RR=(HTH+kI)-1HTy----(5)]]>由于向HTH矩陣的對角項添加了k，脊形回歸解 將有偏差，其中 的偏差可由下面的公式(6)表示bias[x^RR]=-k(HTH+kI)-1x----(6)]]>脊形回歸解 的均方誤差可由下面的公式(7)給出MSE[x^RR]=k2xT[HTH+kI]-1x+Σσ2λi(λi+k)2----(7)]]>在公式(7)中，當k＞0時，第一項為k的單調遞增函數，而第二項為k的單調遞減函數。在GDOP值大的情況下，可利用一個小k值大大減小第二項，而不會使第一項大為增大(由公式(7)指示)，而且不會使偏差大為增加(由公式(6)指示)。
由此，通過選擇一個適當的k值以減小預期誤差，脊形回歸算法即使在GDOP很大時也可有效地求解公式(1)中的移動設備當前位置，而不會引入大量偏差。脊形回歸處理中使用的k值可通過不同方式選擇。它可根據利用公式(4)確定的GDOP值來選擇，在此GDOP值相對較大意味著需要相對大的k值。或者，可嘗試不同k值直到由公式(7)表示的誤差可減少到最小。在任何情況下，典型的k值在0和1之間，其k＝0對應公式(2)的常規LMS解。
加權脊形回歸處理如前所述，對于結合衛星/無線網絡地理位置系統來說，不同測距類型(例如，GPS偽距測量與無線網絡RTD/PPO測量)的精度典型地相差很大。有可能來自不同測距源(例如，不同衛星或不同基站)的同一類型測距精度也隨具體測距源而異。根據本發明的特定實現方式，為增強脊形回歸處理期間得到的移動設備位置的估計精度，可以將加權方案與該脊形回歸算法相組合。由此產生的加權脊形回歸(WRR)算法可通過向脊形回歸處理期間使用的每個測距分配適當的加權，來估計移動設備的當前位置，這可通過下面公式(8)中的 表示x^WRR=(HTWH+kI)-1HTWy----(8)]]>其中W為(n□n)加權矩陣，矩陣中的每個元素都為正值。包含該加權矩陣W的目的是根據每個測量分量的相應不定性(即，有關其精度的相應置信水平)給予其一個(可能)不同的加權。精度較高的距離測量分配較大的加權值，其中一個特定測距源對應的相對測距精度可根據移動設備的信號功率、仰角和/或過去經驗等參數來確定。
如同利用脊形回歸的估計 一樣，加權脊形回歸估計 將因使用非零值k而產生偏差。WRR偏差可由下面的公式(9)表示bias[x^WRR]=E[x^WRR-x]]]>＝E[(HTWH+kI)-1HTWy-x]＝(HTWH+kI)-1E[HTWy-(HTWH+kI)x](9)＝(HTWH+kI)-1E[HTW(Hx+e)-(HTWH+kI)x]＝k(HTWH+kI)-1x加權脊形回歸估計的均方差接著可通過下面的公式(10)給出MSE[x^WRR]=E[(x^WRR-x)T(x^WRR-x)]]]>＝E{[(HTWH+kI)-1(HTWe+kx)]T[(HTWH+kI)-1(HTWe+kx)]}＝Tr[(HTWH+kI)-1HTWRWH(HTWH+kI)-1]+k2xT[HTWH+kI]-2x(10)公式(10)包括兩個參數加權矩陣W和脊形回歸參數k。當k＞0時，公式(10)中的第一項為k的單調遞減函數，而第二項為k的單調遞增函數。如同利用脊形回歸算法一樣，在加權脊形回歸算法中正確選擇一個適當的k值(典型地在0和1之間)，可減小WRR位置估計 的均方差(由公式(10)指示)，而不會使該估計中的偏差大為增加(由公式(9)指示)，從而大為提高了WRR位置估計 的精度(與LMS，甚至是“未加權‘的脊形回歸估計相比)，尤其是在不良幾何學的條件下有改善(由根據公式(4)的GDOP值指示)。為不同距離測量提供不同加權的加權矩陣W也會影響WRR估計的MSE。通過正確地選擇W中的不同加權值，結合衛星/無線網絡地理位置系統的性能可大為改善。
結合處理算法圖2示意了根據本發明的一種實現方式，在圖1的結合衛星/無線網絡地理位置系統100內實現的處理，以確定移動設備103的位置。根據這種實現方式，取決于所涉及的特定幾何形狀(由公式(4)的GDOP值指示)，可應用最小均方(LMS)算法或加權脊形回歸(WRR)算法到每組基于衛星和/或基于無線網絡的距離測量，以估計移動設備103的位置。
特別地，為移動設備103生成各種基于衛星的和/或基于無線網絡的距離測量(圖2的步驟202)。預測矩陣H是根據衛星和基站的已知位置構成的，它們為這些距離測量以及移動設備103的先驗近似位置的來源(步驟204)。接著利用例如公式(4)，計算該幾何形狀的幾何弱化精度(GDOP)(步驟206)。如果該GDOP小于指定門限(指示存在一個良好的幾何學條件)(步驟208)，則利用常規最小均方算法可精確地確定移動設備103的位置(步驟210到212)，這樣的計算強度典型地比本發明的加權脊形回歸算法的計算強度要低。如果GDOP不小于該指定門限，即存在不良的幾何學條件，那么可利用本發明的加權脊形回歸算法確定移動設備103的位置(步驟214到218)，以減小利用常規LMS技術將可能導致的誤差。
對于LMS算法，由于GDOP足夠大，因此無需插入參數k(步驟210)，而且應用常規處理來確定LMS移動設備位置估計 ，例如，利用公式(2)來計算移動設備103的當前位置(步驟212)。
對于WRR算法，由于GDOP相對較小，為避免相應的計算誤差，將插入參數k設置為一個適當的正值(步驟214)。可根據導致例如公式(10)得出最小均方誤差(MSM)的k值來模擬確定k值。
接著為加權矩陣W的各種距離測量分配適當的加權(步驟216)以確定加權脊形回歸估計 ，例如，利用公式(8)來計算移動設備103的位置(步驟218)。加權矩陣W中的元素可根據現有知識來選擇，例如，已知的測量誤差統計特性以及其它預定參數。可為誤差值相對大的距離測量(例如基于RTD/PPO的測量)分配較小的加權，而為誤差值相對小的距離測量(例如GPS偽距測量)分配較大的加權。與常規估計(例如，利用公式(2)產生的 )相比， 估計典型地為更佳估計方式，因為已利用加權脊形回歸來計算這種估計，而且通過為W選擇適當的加權以及利用正插入值k可減小誤差。
在本發明的一種可選實現方式中，在步驟214-218插入參數k為正值的加權脊形回歸處理可用于每個移動設備位置的計算，而與GDOP大小無關。在這種情況下，可從圖2所示的處理中省略掉步驟208-212。
圖3A-3E提供了根據基于單個無線網絡的距離測量以及基于不同數量衛星的距離測量的不同移動設備定位技術導致的計算誤差所對應的數據。這些不同技術包括無加權的最小均方技術、加權LMS技術、無加權的脊形回歸技術以及加權脊形回歸技術。基于衛星的距離測量數從圖3A的兩個增加到圖3E的六個。基于單個無線網絡的測距是基于一個RTD測量，而基于衛星的距離測量是基于GPS偽距測量。
如圖3-E所示，本發明的WRR技術的二維計算誤差保持在100米以內，即使在只能利用兩個基于衛星的距離測量時。比較這些結果與常規LMS技術的計算誤差，甚至在利用多達六個基于衛星的距離測量時，常規LMS技術的計算誤差也常超過100米。
盡管圖3-E所示的結果僅根據的是基于單個無線網絡的測距，本發明也可利用來自任何組合測距源的任何三個或多個測距組合實現。例如，可組合基于一個衛星的距離測量與基于兩個或多個無線網絡的距離測量來定位無線設備。
本發明是通過結合來自衛星導航系統與無線網絡的距離測量定位無線設備來描述的。通常本發明可應用于結合來自兩個或多個不同測距類型的距離測量，不管這些測距源是衛星或是基站還是任何其它適當的測距源。此外，當所有距離測量都來自于同一類型的測距源時，不管這些測距源全是一個衛星導航系統中的衛星，或全是一個無線網絡中的基站或任何其它適當的測距源，本發明都可用于提供定位精度。
本發明可以基于電路的過程來實現，包括在單個集成電路中的可能實現。本領域的技術人員知道，電路元件的各種功能也可以軟件程序中的處理步驟實現。這種軟件可應用于例如，數字信號處理器、微控制器或通用計算機。
本發明可表現為實現這種方法的方法和裝置形式。本發明也可表現為保存在有形介質，如軟盤、CD-ROM、硬驅或任何其它機器可讀的存儲介質中的程序代碼形式，其中當程序代碼被諸如計算機的機器載入并執行時，這種機器就成為實現本發明的裝置。本發明也可表現為程序代碼形式，例如無論是存儲在存儲介質中，被機器載入和/或執行，還是通過某些傳輸介質或載體傳輸(如通過電線或電纜，通過光纖或經電磁輻射)，其中當程序代碼被諸如計算機的機器載入并執行時，該機器就變為實現本發明的裝置。當在通用處理器上實現時，該程序代碼段與該處理器組合以提供類似于特定邏輯電路的獨有設備。
還應理解的是，本領域的技術人員可對所描述和示意部分的細節、材料和結構進行各種改進，目的是為了說明本發明的本質，而不會偏離所附權利要求書所述的本發明的范圍。
權利要求
1.一種用于定位終端的方法，包括步驟(a)為相對于該終端的三個或多個不同測距源所對應的一組三個或多個距離測量中的至少一個距離測量分配一個加權值，以生成一組加權的距離測量；(b)為一個插入參數分配一個值；以及(c)根據該組加權的距離測量和插入參數執行加權脊形回歸(WRR)處理，以確定表示該終端位置的WRR估計。
2.根據權利要求1的方法，其中該終端為一個無線網絡中的一個移動設備；以及至少一個距離測量為基于一個無線網絡的距離測量。
3.根據權利要求2的方法，其中至少一個距離測量為基于一個衛星的距離測量。
4.根據權利要求2的方法，其中所有距離測量為基于無線網絡的距離測量。
5.根據權利要求2的方法，其中至少一個基于無線網絡的距離測量為一個往返時延(RTD)距離測量。
6.根據權利要求2的方法，其中至少一個基于無線網絡的距離測量為一個導頻相位偏置(PPO)距離測量。
7.根據權利要求1的方法，其中至少一個距離測量為基于一個衛星的距離測量。
8.根據權利要求7的方法，其中所有距離測量為基于衛星的距離測量。
9.根據權利要求7的方法，其中至少一個基于衛星的距離測量為一個GPS偽距測量。
10.根據權利要求1的方法，其中步驟(c)包括計算下述公式的步驟x^WRR=(HTWH+kI)-1HTWy]]>其中 為WRR估計；H為基于測距源位置的預測矩陣；HT為預測矩陣H的轉置；W為基于一個或多個分配的加權值的加權矩陣；k為插入參數；I為單位矩陣；以及y為基于距離測量的一個測量向量。
11.根據權利要求1的方法，其中步驟(b)包括步驟(1)根據測距源的位置來計算一個幾何弱化精度(GDOP)值；以及(2)根據GDOP值來設置插入參數值；
12.根據權利要求11的方法，其中利用下述公式計算GDOP值GDOP=Tr[HTH]-1]]>其中Tr為對角和算子；H為基于測距源位置的預測矩陣；以及HT為預測矩陣H的轉置；
13.根據權利要求11的方法，其中步驟(c)包括步驟(a)如果GDOP值小于指定門限，則執行最小均方算法來計算該終端的位置；以及(b)如果GDOP值不小于該指定門限，則執行WRR處理。
14.根據權利要求1的方法，其中為每個距離測量分配一個加權值，其中至少兩個距離測量分配不同的加權值。
15.根據權利要求1的方法，其中該終端為一個無線網絡中的一個移動設備；至少一個距離測量為基于一個無線網絡的距離測量；至少一個距離測量為基于一個衛星的距離測量；為每個距離測量分配一個加權值，其中至少兩個距離測量分配不同的加權值；步驟(b)包括步驟(1)根據測距源的位置，利用下述公式來計算一個幾何弱化精度(GDOP)值GDOP=Tr[HTH]-1]]>其中Tr為對角和算子；H為基于測距源位置的預測矩陣；以及HT為預計矩陣H的轉置；以及(2)根據GDOP值來設置插入參數值；以及步驟(c)包括計算下述公式的步驟x^WRR=(HTWH+kI)-1HTWy]]>其中 為WRR估計；W為基于一個或多個分配的加權值的加權矩陣；k為插入參數；I為單位矩陣；以及y為基于該距離測量的一個測量向量。
16.根據權利要求15的方法，其中步驟(c)包括步驟(a)如果GDOP值小于指定門限，則執行最小均方算法來計算該終端的位置；以及(b)如果GDOP值不小于該指定門限，則執行WRR處理。
17.一種機器可讀媒體，其上存儲有程序代碼，其中當該程序代碼被一個機器執行時，該機器實現了確定一個終端位置的方法，該方法包括步驟(a)為相對于該終端的三個或多個不同測距源所對應的一組三個或多個距離測量中的其中一個距離測量分配一個加權，以生成一組加權的距離測量；(b)為一個插入參數分配一個值；以及(c)根據該組加權的距離測量和插入參數來執行加權脊形回歸(WRR)處理，以確定表示該終端位置的WRR估計。
全文摘要
本發明應用加權脊形回歸(WRR)來處理三個或多個距離測量,以確定一個終端的位置。例如,在一種結合基于衛星的導航系統/無線網絡中,通過應用WRR處理至少三個距離測量可確定一個移動設備的位置,其中一個或多個距離測量為基于衛星的距離測量(例如,GPS偽距測量),而一個或多個為基于無線網絡的距離測量(例如,往返時延或導頻相位偏置測量)。WRR處理相比常規最小均方技術在移動設備的定位上精度更高。
文檔編號H04Q7/34GK1351264SQ0111211
公開日2002年5月29日 申請日期2001年3月29日 優先權日2000年3月30日
發明者伊伯拉希姆·泰基, 陳華, 達人 申請人:朗迅科技公司