一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于LTE‑MR数据的综合精确定位算法,包括以下步骤：S1.对MR数据进行补全；S2.判断MR数据是否来自室分站，若是,以室分天线经纬度为中心，方圆100米内随机取一个点作为当前用户的经纬度，若否，进入下一步；S3.将用户到主小区的弧和用户到各邻区的弧进行经纬度求交；S4.判断交点个数：S5.判断是否有MR中是否有AOA字段；S6.基于AOA对用户进行方位定位；S7.定位结束。本发明专利技术了一种基于LTE‑MR数据的综合精确定位算法，采用LTE的MR数据进行准确定位，减少了定位成本，弥补了之前的各种基于移动MR定位的不足，将定位精度提高了20米以内。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法。
技术介绍
目前,基于移动通信系统的终端定位技术主要有:基于小区标识的CellID技术、基于到达时间的TOA技术、基于到达时间差的TDOA技术、基于到达角的AOA技术、和基于网络辅助的A-GPS技术。终端定位技术的发展经历了多个阶段。最初的基于服务蜂窝小区的定位技术,如CellID,可以快速地定位,但是其定位精度与小区的覆盖范围有关,即只能确定终端在该基站的覆盖范围内,不能得到更为精确的位置。然后发展了一些多基站的联合定位技术,如TDOA定位技术,通过定位算法能够解算出终端位置,进一步提升了定位精度,但是由于多基站获得的定位参数存在一定的误差,这类定位方法有时也不能获得较为准确的终端坐标。之后的基于卫星信号的GNSS定位技术可以精确地定位,而这其中用的最为广泛的就是美国的GPS全球定位系统。直到后来,产生了A-GPS技术,手机终端首先通过移动网络获取定位辅助数据来实现快速搜星,然后通过GPS信号计算出位置，然而由于需要搜星所以初次定位时间过长而略显不便。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，采用LTE的MR数据进行准确定位，减少了定位成本，弥补了之前的各种基于移动MR定位的不足。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，包括以下步骤：S1.对MR数据进行补全；S2.判断主小区基站是否为室分站:(1)如果MR数据来自室分站,以室分天线经纬度为中心，方圆100米内随机取一个点作为当前用户的经纬度；(2)如果MR数据不来自室分站，进入步骤S3；S3.将用户到主小区的弧和用户到各邻区的弧进行经纬度求交；S4.判断交点个数：(1)如果交点个数大于2，则求交点构成的多边形重心，该多边形重心的经纬度即为当前用户的经纬度；(2)如果交点个数等于2，则求交点连接而成的线段重心，该线段重心的经纬度即为当前用户的经纬度；(3)如果交点个数为1，则该交点的经纬度即为当前用户的经纬度；(4)如果交点个数为0，进入步骤S5；S5.判断是否有MR中是否有AOA字段：(1)如果有AOA字段，进入步骤S6；(2)如果没有AOA字段，统计主小区方向角所在射线为中心线的左右两边120度范围内邻区个数，以邻区个数多的半边弧随机取点作为用户的经纬度。S6.基于AOA对用户进行方位定位；S7.定位结束。所述的步骤S1包括以下子步骤：S11.在设定时间内，对同一主小区下同一MmeUeS1apId连续的MR，取出其中邻区数量最多的那一条MR的邻区信息；S12.根据该条MR的邻区信息，按照邻区数量的由多到少，依次对其他MR数据的邻区信息进行补全，直到该MmeUeS1apId所有MR的邻区信息均被补全。所述的设定时间为10s。所述的步骤S3包括以下子步骤：S31.计算主小区到用户的距离；S32.计算用户到主小区基站天线的弧经纬度列表；S33.利用TA值对用户到主小区基站天线的经纬度列表进行校正；S34.计算邻区到用户的距离；S35.计算用户到对应邻区基站天线的弧经纬度列表；S36.对将用户到主小区的弧和用户到各邻区的弧进行经纬度求交。所述的步骤S6包括以下子步骤：S61.使用RSRP值计算距离；S62.采用TA值对距离进行校正；S63.计算以主小区基站为圆心，该距离为半径，形成用户经纬度所在的圆；S64.根据AOA的角度对用户进行方位定位，确定用户经纬度。所述的步骤S31包括以下子步骤：S311.判断neid在MR数据的工参表中是否存在：(1)neid在工参表中存在，进入步骤S312；(2)neid在工参表中不存在，计算失败；S312.进行城区判定，若为非城区，LOSS值为13；若非城区，LOSS值为15；S313.在主小区RSRP值小于-105dbm时，根据RSRP值和PHR值对LOSS值进行修正；S314.利用RSRP计算出主小区到用户的距离；S315.采用TA值对距离进行校正。所述步骤S34包括以下子步骤：S341.判断MR数据中neid在工参表中是否存在:(1)neid在工参表中存在，根据基础数据的covertype字段判断室分；(2)neid在工参表中不存在，以RSRP值计算得到的距离作为邻区到用户的距离；S342.进行城区判定，若为非城区，LOSS值为13；若非城区，LOSS值为15；S343.在邻区RSRP值为-105dbm时，根据PSCP值和PHR值对LOSS值进行修正；S344.利用RSRP计算出邻区到用户的距离。所述步骤S5中，如果没有AOA字段，统计主小区方向角所在射线为中心线的左右两边120度范围内邻区个数，若两个半边弧邻区个数相等，则整条弧随机取点作为用户经纬度。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，采用LTE的MR数据进行准确定位，减少了定位成本，弥补了之前的各种基于移动MR定位的不足，将定位精度提高了20米以内。附图说明图1为本专利技术的方法流程图；图2为用户到主小区的弧和用户到各邻区的弧进行经纬度求交流程图；图3为主小区到用户距离的计算流程图；图4为邻区到用户的距离计算流程图；图5为AOA对用户定位的示意图；图6为TA校正列表示意图。具体实施方式下面结合附图进一步详细描述本专利技术的技术方案，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。如图1所示，一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，包括以下步骤：S1.对MR数据进行补全；S2.判断主小区基站是否为室分站:(1)如果MR数据来自室分站,以室分天线经纬度为中心，方圆100米内随机取一个点作为当前用户的经纬度；(2)如果MR数据不来自室分站，进入步骤S3；S3.将用户到主小区的弧和用户到各邻区的弧进行经纬度求交；S4.判断交点个数：(1)如果交点个数大于2，则求交点构成的多边形重心，该多边形重心的经纬度即为当前用户的经纬度；(2)如果交点个数等于2，则求交点连接而成的线段重心，该线段重心的经纬度即为当前用户的经纬度；(3)如果交点个数为1，则该交点的经纬度即为当前用户的经纬度；(4)如果交点个数为0，进入步骤S5；S5.判断是否有MR中是否有AOA字段：(1)如果有AOA字段，进入步骤S6；(2)如果没有AOA字段，统计主小区方向角所在射线为中心线的左右两边120度范围内邻区个数，以邻区个数多的半边弧随机取点作为用户的经纬度。S6.基于AOA对用户进行方位定位；S7.定位结束。所述的步骤S1包括以下子步骤：S11.在设定时间内，对同一主小区下同一MmeUeS1apId连续的MR，取出其中邻区数量最多的那一条MR的邻区信息；S12.根据该条MR的邻区信息，按照邻区数量的由多到少，依次对其他MR数据的邻区信息进行补全，直到该MmeUeS1apId所有MR的邻区信息均被补全。所述的设定时间为10s。如图2所示，所述的步骤S3包括以下子步骤：S31.计算主小区到用户的距离；S32.计算用户到主小区基站天线的弧经纬度列表；S33.利用TA值对用户到主小区基站天线的经纬度列表进行校正；S34.计算邻区到用户的距离；S35.计算用户到对应邻区基站天线的弧经纬度列表；S36.对将用户到主小区的弧本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于LTE‑MR数据的综合精确定位算法，其特征在于：包括以下步骤：S1.对MR数据进行补全；S2.判断MR数据是否来自室分站:（1）如果MR数据来自室分站, 以室分天线经纬度为中心，方圆100米内随机取一个点作为当前用户的经纬度；（2）如果MR数据不来自室分站，进入步骤S3；S3.将用户到主小区的弧和用户到各邻区的弧进行经纬度求交；S4.判断交点个数：（1）如果交点个数大于2，则求交点构成的多边形重心，该多边形重心的经纬度即为当前用户的经纬度；（2）如果交点个数等于2，则求交点连接而成的线段重心，该线段重心的经纬度即为当前用户的经纬度；（3）如果交点个数为1，则该交点的经纬度即为当前用户的经纬度；（4）如果交点个数为0，进入步骤S5；S5.判断是否有MR中是否有AOA字段：（1）如果有AOA字段，进入步骤S6；（2）如果没有AOA字段，统计主小区方向角所在射线为中心线的左右两边120度范围内邻区个数，以邻区个数多的半边弧随机取点作为用户的经纬度；S6.基于AOA对用户进行方位定位；S7.定位结束。

【技术特征摘要】
1.一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，其特征在于：包括以下步骤：S1.对MR数据进行补全；S2.判断MR数据是否来自室分站:（1）如果MR数据来自室分站, 以室分天线经纬度为中心，方圆100米内随机取一个点作为当前用户的经纬度；（2）如果MR数据不来自室分站，进入步骤S3；S3.将用户到主小区的弧和用户到各邻区的弧进行经纬度求交；S4.判断交点个数：（1）如果交点个数大于2，则求交点构成的多边形重心，该多边形重心的经纬度即为当前用户的经纬度；（2）如果交点个数等于2，则求交点连接而成的线段重心，该线段重心的经纬度即为当前用户的经纬度；（3）如果交点个数为1，则该交点的经纬度即为当前用户的经纬度；（4）如果交点个数为0，进入步骤S5；S5.判断是否有MR中是否有AOA字段：（1）如果有AOA字段，进入步骤S6；（2）如果没有AOA字段，统计主小区方向角所在射线为中心线的左右两边120度范围内邻区个数，以邻区个数多的半边弧随机取点作为用户的经纬度；S6.基于AOA对用户进行方位定位；S7.定位结束。2.根据权利要求1所述的一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，其特征在于：所述的步骤S1包括以下子步骤：S11.在设定时间内，对同一主小区下同一MmeUeS1apId连续的MR，取出其中邻区数量最多的那一条MR的邻区信息；S12.根据该条MR的邻区信息，按照邻区数量的由多到少，依次对其他MR数据的邻区信息进行补全，直到该MmeUeS1apId所有MR的邻区信息均被补全。3.根据权利要求2所述的一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，其特征在于：所述的设定时间为10s。4.根据权利要求1所述的一种基于LTE-MR数据的综合精确定位算法，其特征在于：所述的步骤S3包括以下子步骤：S31.计算主小区到用户的距离；S32.计算用户到主小区基站天线的弧经纬度列表；S33.利用TA值对用户到主小区基站天线的经纬度列表进行校正；S34.计算邻区到用户的距离；S35.计算用...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗彰，廖中华，张波，
申请(专利权)人：四川亨通网智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51