专利摘要

专利摘要

本发明实施例提供了一种定位方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于无线定位技术领域，所述方法包括：分别计算各测量基站发射的信号到达移动终端的时间与基准基站发射的信号到达移动终端的时间的差值，得到各TDOA值，根据各测量基站和基准基站的三维位置坐标，判断各测量基站之间以及各测量基站和基准基站之间的高度是否均相同，如果是，通过气压测量移动终端的高度值，将高度值作为移动终端的三维位置坐标中一个维度的位置坐标，根据各测量基站和基准基站的三维位置坐标、各TDOA值、光速以及一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解移动终端的其他两个维度的位置坐标。本发明可以增大定位范围，提高定位精度。

权利要求

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：

分别计算各测量基站发射的信号到达移动终端的时间与基准基站发射的信号到达所述移动终端的时间的差值，得到各到达时间差TDOA值，所述测量基站的个数大于或等于3；

根据所获取的各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标，判断所述各测量基站之间以及所述各测量基站和所述基准基站之间的高度是否均相同；

如果是，通过气压测量所述移动终端的高度值，将所述高度值作为所述移动终端的三维位置坐标中一个维度的位置坐标，根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、所述各TDOA值、光速以及所述一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标；

所述预设2.5维Chan算法中的第一次加权最小二乘为二维Chan算法中的第一次加权最小二乘，所述预设2.5维Chan算法中的第二次加权最小二乘为三维Chan算法中的第二次加权最小二乘；

通过Taylor算法迭代优化所述其他两个维度的位置坐标，得到所述移动终端的优化后的其他两个维度的位置坐标。

2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，在所述分别计算移动终端接收各测量基站发射的信号与基准基站发射的信号的TDOA值之前，所述方法还包括：

计算所述移动终端接收的各基站发出的定位信号的码片值，选取码片值第二小的基站作为所述基准基站，将所述各基站中除所述基准基站之外的其他基站作为所述各测量基站。

3.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、所述各TDOA值、光速以及所述一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标，包括：

若所述一个维度为Z轴，Z轴的位置坐标为H；

所述测量基站的个数为n-1，n-1为大于或等于3的整数，基准基站1的位置坐标为(x₁，y₁，z₁)，测量基站i的位置坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝2、3、…、n；

测量基站i与所述移动终端的距离 基准基站1与所述移动终端的距离

若测量基站i与基准基站1的TDOA值为t_i，1，光速为c，

则r_i，1＝r_i-r₁＝c*t_i，1；

若K_i＝x_i²+y_i²+z_i²，x_i，1＝x_i-x₁，y_i，1＝y_i-y₁，

根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到所述其他两个维度的位置坐标(x，y)，以及基准基站1与所述移动终端的距离r，Q为n-1维单位矩阵；

若

Q′＝4*B(SQ^-1S)^-1B，

根据第二最小二乘矩阵公式： 得到更新后的所述其他两个维度的位置坐标(x′，y′)以及高度值H1。

4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，在所述根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到所述其他两个维度的位置坐标(x，y)之后，所述方法还包括：

将第一次加权最小二乘解算后得到的所述移动终端的其他两个维度的位置坐标的误差值的正负符号，作为第二次加权最小二乘解算后得到的对应维度的位置坐标的误差绝对值的正负符号。

5.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，在所述判断所述各测量基站之间以及所述各测量基站和所述基准基站之间的高度是否均相同之后，所述方法还包括：

如果否，根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、各TDOA值以及光速，通过三维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标；

通过Taylor算法迭代优化所述三维位置坐标，得到所述移动终端的优化后的三维位置坐标。

6.一种定位装置，其特征在于，所述装置包括：

TDOA值计算模块，用于分别计算各测量基站发射的信号到达移动终端的时间与基准基站发射的信号到达所述移动终端的时间的差值，得到各到达时间差TDOA值，所述测量基站的个数大于或等于3；

高度判断模块，用于根据所获取的各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标，判断所述各测量基站之间以及所述各测量基站和所述基准基站之间的高度是否均相同；

位置坐标计算模块，用于在所述高度判断模块的判断结果为是时，通过气压测量所述移动终端的高度值，将所述高度值作为所述移动终端的三维位置坐标中一个维度的位置坐标，根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、所述各TDOA值、光速以及所述一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标；

所述预设2.5维Chan算法中的第一次加权最小二乘为二维Chan算法中的第一次加权最小二乘，所述预设2.5维Chan算法中的第二次加权最小二乘为三维Chan算法中的第二次加权最小二乘；

位置坐标优化模块，用于通过Taylor算法迭代优化所述其他两个维度的位置坐标，得到所述移动终端的优化后的其他两个维度的位置坐标。

7.根据权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述装置还包括：

基准基站选取模块，用于计算所述移动终端接收的各基站发出的定位信号的码片值，选取码片值第二小的基站作为所述基准基站，将所述各基站中除所述基准基站之外的其他基站作为所述各测量基站。

8.根据权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述位置坐标计算模块具体用于，若所述一个维度为Z轴，Z轴的位置坐标为H；

所述测量基站的个数为n-1，n-1为大于或等于3的整数，基准基站1的位置坐标为(x₁，y₁，z₁)，测量基站i的位置坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝2、3、…、n；

测量基站i与所述移动终端的距离

基准基站1与所述移动终端的距离

若测量基站i与基准基站1的TDOA值为t_i，1，光速为c，

则r_i，1＝r_i-r₁＝c*t_i，1；

若K_i＝x_i²+y_i²+z_i²，x_i，1＝x_i-x₁，y_i，1＝y_i-y₁，

根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到所述其他两个维度的位置坐标(x，y)，以及基准基站1与所述移动终端的距离r，Q为n-1维单位矩阵；

若

Q′＝4*B(SQ^-1S)^-1B，

根据第二最小二乘矩阵公式： 得到更新后的所述其他两个维度的位置坐标(x′，y′)以及高度值H₁。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现权利要求1～5任一所述的定位方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1～5任一所述的定位方法的步骤。

说明书

技术领域

本发明涉及无线定位技术领域，特别是涉及一种定位方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

目前，在室内定位技术中，基于WLAN(Wireless Local Area Network，无线局域网)、RFID(Radio Frequency Identification Devices，无线射频识别)、蓝牙、惯性器件等定位技术逐渐成熟。在室内定位技术应用中：WiFi(Wireless-Fidelity，无线保真)定位系统具有易实现、低成本的特点，通常采用指纹定位的方法；惯性导航系统则是根据牛顿力学原理，依靠陀螺仪和加速度计完成惯性系统下运动物体的定位导航；红外线室内定位系统由红外线发射器和红外光学接收器组成，通常将红外线发射器作为固定节点，在移动端则装备红外光学接收器；超声波定位精度相对较高，信标器件结构简单，但超声波具有普遍的反射、散射现象，因此具有很强的多径效应；RFID定位系统由RFID标签、RFID阅读器组成，通过触发不同位置的RFID阅读器进行定位，定位精度取决于RFID阅读器的分布密度；蓝牙做为一种短距离无线通信技术，采用基于传播时间的测量方法和基于信号衰减的测量方法进行定位。随着5G时代的到来，为提高定位精度提供了更多的可能性，例如MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多入多出)技术、mmWave(millimeter Wave，毫米波)技术、UDN(Ultra Dense Network，超密集组网)技术以及D2D(Device-to-Device，设备到设备)技术等。5G基站也将在室内搭建来发挥通信、定位等作用，利用5G网络进行室内定位将成为未来定位领域的发展趋势。

在基于5G信号的定位技术中，常用基于传播时间测量、基于信号衰减测量以及基于CSI(Channel State Information，信道状态信息)测量等方法来进行定位解算。在基于传播时间的测量方法中，主要有TOA(Time Of Arrival，到达时间)解算法和TDOA(Time Difference OfArrival，到达时间差)解算法。在TOA解算方法中，需要将待测移动端的时钟与基站时钟统一，否则将很大程度上影响定位精度，而在实际定位中难以做到两者时钟的完全统一，所以通常采用TDOA算法进行解算，这样可以消除由时钟不统一带来的误差。理论上，TDOA解算法通过移动终端收到各个基站的TOA作差来获取TDOA值，但在实际收取定位信号时，得到的是各个基站的码片值，而并不是TOA，通过码片值作差并处理计算得到TDOA的值，并进行解算。

TDOA解算方法中，常见的算法包括：Fang算法、Chan算法、Taylor算法等等。Fang算法是一种简单的方程推导求解方法，在定位三维空间中的终端位置时，只用4组基站所得到的TDOA测量值来进行解算，在视距条件下精确度较高。Fang算法不需要初值的输入，只需要基站位置坐标和TDOA值即可进行解算，原理简单，计算复杂度低。Chan算法是一种非递归算法，不需要初值输入即可进行解算。在定位三维空间中的终端位置时，至少需要4组基站所得到的TDOA测量值进行解算，当基站数量增加时，Chan算法会利用冗余的基站信息进行定位精度提高，来达到更好的定位效果。Chan算法原理是通过两次加权最小二乘迭代来获得最终的定位结果，计算简单。Taylor算法是一种递归算法，通过输入的基站坐标、TDOA值和终端位置的初始迭代点来进行递归求解，在每一次Taylor递归中求解TDOA测量误差的局部最小二乘解。可以通过递归次数的设置或定位精度的设置来决定Taylor算法的结束点，进而得到期望的精度结果。

目前TDOA解算在工程中主要的应用方法为以上三种，但在实际的应用中存在着很多问题。Fang算法只能利用4个基站进行三维终端位置定位，不能利用冗余的基站TDOA数据信息来提高定位精度，不能定位基站所围成范围之外的移动终端位置，所以在工程应用中并不适合。Chan算法虽然可以利用多基站TDOA信息提高精度，但不能通过同一高度的基站对三维空间移动终端位置进行定位，且在第二次加权最小二乘的时候，判断测量误差的正负会出现错误，以及Chan算法无法求解基站之间中垂线(面)上的终端位置。Chan算法和Fang算法一样，无法定位基站所围成区域之外的移动终端位置。Taylor算法需要移动终端初始位置的估计值才能进行计算。然而在实际工程应用中，当初始位置的估计值不在基站和终端围成的区域附近时，Taylor算法的迭代会出现不收敛的情况，导致无法求出移动终端位置，所以Taylor算法的初值不能直接设定为固定坐标。可见，上述定位方法的定位范围较小，定位精度较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种定位方法、装置、电子设备及可读存储介质，以增大定位范围，提高定位精度。具体技术方案如下：

本发明实施例提供了一种定位方法，所述方法包括：

分别计算各测量基站发射的信号到达移动终端的时间与基准基站发射的信号到达所述移动终端的时间的差值，得到各TDOA值，所述测量基站的个数大于或等于3；

根据所获取的各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标，判断所述各测量基站之间以及所述各测量基站和所述基准基站之间的高度是否均相同；

如果是，通过气压测量所述移动终端的高度值，将所述高度值作为所述移动终端的三维位置坐标中一个维度的位置坐标，根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、所述各TDOA值、光速以及所述一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标；

所述预设2.5维Chan算法中的第一次加权最小二乘为二维Chan算法中的第一次加权最小二乘，所述预设2.5维Chan算法中的第二次加权最小二乘为三维Chan算法中的第二次加权最小二乘；

通过Taylor算法迭代优化所述其他两个维度的位置坐标，得到所述移动终端的优化后的其他两个维度的位置坐标。

可选的，在所述分别计算移动终端接收各测量基站发射的信号与基准基站发射的信号的TDOA值之前，所述方法还包括：

计算所述移动终端接收的各基站发出的定位信号的码片值，选取码片值第二小的基站作为所述基准基站，将所述各基站中除所述基准基站之外的其他基站作为所述各测量基站。

可选的，所述根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、所述各TDOA值、光速以及所述一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标，包括：

若所述一个维度为Z轴，Z轴的位置坐标为H；

所述测量基站的个数为n-1，n-1为大于或等于3的整数，基准基站1的位置坐标为(x₁，y₁，z₁)，测量基站i的位置坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝2、3、…、n；

测量基站i与所述移动终端的距离

基准基站1与所述移动终端的距离

若测量基站i与基准基站1的TDOA值为t_i，1，光速为c，

则r_i，1＝r_i-r₁＝c*t_i，1；

若K_i＝x_i²+y_i²+z_i²，x_i，1＝x_i-x₁，y_i，1＝y_i-y₁，

根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到所述其他两个维度的位置坐标(x，y)，以及基准基站1与所述移动终端的距离r，Q为n-1维单位矩阵；

若

Q′＝4*B(SQ^-1S)^-1B，

根据第二最小二乘矩阵公式： 得到更新后的所述其他两个维度的位置坐标(x′，y′)以及高度值H₁。

可选的，在所述根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到所述其他两个维度的位置坐标(x，y)之后，所述方法还包括：

将第一次加权最小二乘解算后得到的所述移动终端的其他两个维度的位置坐标的误差值的正负符号，作为第二次加权最小二乘解算后得到的对应维度的位置坐标的误差绝对值的正负符号。

可选的，在所述判断所述各测量基站之间以及所述各测量基站和所述基准基站之间的高度是否均相同之后，所述方法还包括：

如果否，根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、各TDOA值以及光速，通过三维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标；

通过Taylor算法迭代优化所述三维位置坐标，得到所述移动终端的优化后的三维位置坐标。

本发明实施例提供了一种定位装置，所述装置包括：

TDOA值计算模块，用于分别计算各测量基站发射的信号到达移动终端的时间与基准基站发射的信号到达所述移动终端的时间的差值，得到各TDOA值，所述测量基站的个数大于或等于3；

高度判断模块，用于根据所获取的各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标，判断所述各测量基站之间以及所述各测量基站和所述基准基站之间的高度是否均相同；

二维位置坐标计算模块，用于在所述高度判断模块的判断结果为是时，通过气压测量所述移动终端的高度值，将所述高度值作为所述移动终端的三维位置坐标中一个维度的位置坐标，根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、所述各TDOA值、光速以及所述一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标；

所述预设2.5维Chan算法中的第一次加权最小二乘为二维Chan算法中的第一次加权最小二乘，所述预设2.5维Chan算法中的第二次加权最小二乘为三维Chan算法中的第二次加权最小二乘；

二维位置坐标优化模块，用于通过Taylor算法迭代优化所述其他两个维度的位置坐标，得到所述移动终端的优化后的其他两个维度的位置坐标。

可选的，本发明实施例的定位装置，还包括：

基准基站选取模块，用于计算所述移动终端接收的各基站发出的定位信号的码片值，选取码片值第二小的基站作为所述基准基站，将所述各基站中除所述基准基站之外的其他基站作为所述各测量基站。

可选的，所述位置坐标计算模块具体用于，若所述一个维度为Z轴，Z轴的位置坐标为H；

所述测量基站的个数为n-1，n-1为大于或等于3的整数，基准基站1的位置坐标为(x₁，y₁，z₁)，测量基站i的位置坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝2、3、…、n；

测量基站i与所述移动终端的距离

基准基站1与所述移动终端的距离

若测量基站i与基准基站1的TDOA值为t_i，1，光速为c，

则r_i，1＝r_i-r₁＝c*t_i，1；

若K_i＝x_i²+y_i²+z_i²，x_i，1＝x_i-x₁，y_i，1＝y_i-y₁，

根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到所述其他两个维度的位置坐标(x，y)，以及基准基站1与所述移动终端的距离r，Q为n-1维单位矩阵；

若

Q′＝4*B(SQ^-1S)^-1B，

根据第二最小二乘矩阵公式： 得到更新后的所述其他两个维度的位置坐标(x′，y′)以及高度值H1。

可选的，所述二维位置坐标计算模块包括：

正负符号确定子模块，用于将第一次加权最小二乘解算后得到的所述移动终端的其他两个维度的位置坐标的误差值的正负符号，作为第二次加权最小二乘解算后得到的对应维度的位置坐标的误差绝对值的正负符号。

可选的，本发明实施例的定位装置，还包括：

三维位置坐标计算模块，用于在所述高度判断模块的判断结果为否时，根据所述各测量基站和所述基准基站的三维位置坐标、各TDOA值以及光速，通过三维Chan算法求解所述移动终端的三维位置坐标；

三维位置坐标优化模块，用于通过Taylor算法迭代优化所述三维位置坐标，得到所述移动终端的优化后的三维位置坐标。

本发明实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互问的通信；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的定位方法的步骤。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一所述的定位方法的步骤。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在各测量基站和基准基站的高度相同时，相关技术中无法对三维空间移动终端进行定位，本发明可以根据各测量基站与基准基站的TDOA值，通过预设2.5维Chan算法对移动终端进行定位，因此，增大了定位范围。预设2.5维Chan算法中通过引入移动终端的高度值，可以消除三维空间TDOA定位解算的高度误差，提高定位精度。并且，通过Taylor算法优化其他两个维度的位置坐标，可以进一步提高定位精度，得到准确的定位结果。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的定位方法的一种流程图；

图2为本发明实施例的定位方法的另一种流程图；

图3为本发明实施例的定位装置的结构图；

图4为本发明实施例的电子设备的结构图。

具体实施方式

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，都属于本发明保护的范围。

在无线定位技术中，可以通过Chan算法利用多基站的TDOA值提高精度，但各基站高度相同时，不能对三维空间移动终端进行定位，本发明实施例提供了一种定位方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以增大定位范围。

下面首先对本发明实施例所提供的定位方法进行详细介绍。

参见图1，图1为本发明实施例的定位方法的一种流程图，包括以下步骤：

S101，分别计算各测量基站发射的信号到达移动终端的时间与基准基站发射的信号到达移动终端的时间的差值，得到各TDOA值，测量基站的个数大于或等于3。

本发明实施例中，基准基站指的是在计算TDOA值时归一化所用的基站，对于每个测量基站对应的TDOA值，等于该测量基站发出信号到达移动终端接收到此信号所用的时间，减去基准基站发出信号到达移动终端接收到此信号所用的时间。

S102，根据所获取的各测量基站和基准基站的三维位置坐标，判断各测量基站之间以及各测量基站和基准基站之间的高度是否均相同。

相关技术中，在各测量基站和基准基站的高度相同时，无法对三维空间移动终端进行定位，而本发明实施例是为了实现在各测量基站和基准基站的高度相同时，对三维空间移动终端进行定位。因此，本步骤中，可以判断各测量基站之间以及各测量基站和基准基站之间的高度是否均相同，如果相同，执行S103。

S103，通过气压测量移动终端的高度值，将高度值作为移动终端的三维位置坐标中一个维度的位置坐标，根据各测量基站和基准基站的三维位置坐标、各TDOA值、光速以及一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标；预设2.5维Chan算法中的第一次加权最小二乘为二维Chan算法中的第一次加权最小二乘，预设2.5维Chan算法中的第二次加权最小二乘为三维Chan算法中的第二次加权最小二乘。

现实工程中，基站大多分布在同一平面上，这样导致无法根据TDOA值进行求解，如果只进行二维平面求解则会引入基站到移动终端高度差所带来的误差。因此，本发明实施例可以利用气压测高技术测得的高度值作为移动终端的高度值，之后，通过预设2.5维Chan算法来进行定位求解。具体的，预设2.5维Chan算法的第一次最小二乘法利用三维空间的TDOA值、各测量基站和基准基站的三维位置坐标和气压测得的高度值进行二维Chan算法求解。在第二次加权最小二乘法计算时，改变三维Chan算法中的求解矩阵作为本发明实施例的预设2.5维Chan算法中的求解矩阵，进行二次三维加权最小二乘，预设2.5维Chan算法的具体计算过程将在下文进行详细描述。

S104，通过Taylor算法迭代优化其他两个维度的位置坐标，得到移动终端的优化后的其他两个维度的位置坐标。

本发明实施例中，通过上述过程得到的移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标是一个距离移动终端位置较近的初始定位结果，将该初始定位结果代入Taylor算法中并设定迭代最大次数和期望的定位精度，即可得到优化后的其他两个维度的位置坐标。

本发明实施例的定位方法，在各测量基站和基准基站的高度相同时，可以根据各测量基站与基准基站的TDOA值，通过预设2.5维Chan算法对移动终端进行定位，因此，增大了定位范围。预设2.5维Chan算法中通过引入移动终端的高度值，可以消除三维空间TDOA定位解算的高度误差，提高定位精度。并且，通过Taylor算法优化其他两个维度的位置坐标，可以进一步提高定位精度，得到准确的定位结果。

参见图2，图2为本发明实施例的定位方法的另一种流程图，在图1实施例的基础上，还包括以下步骤：

S100，计算移动终端接收的各基站发出的定位信号的码片值，选取码片值第二小的基站作为基准基站，将各基站中除基准基站之外的其他基站作为各测量基站。

具体的，由于定位信号受多径效应影响，基站与移动终端之间的距离和多径误差成正相关，为最大程度减小多径误差的影响，基准基站的选择要尽量靠近移动终端。而当移动终端距离基准基站距离非常近时，会出现计算所得误差正负偏转错误。所以根据各基站发出的定位信号码片值大小来排序，选取码片值第二小的基站作为基准基站，即非距离移动终端最近的基站，其他基站作为各测量基站来进行TDOA值的求解。

S105，根据各测量基站和基准基站的三维位置坐标、各TDOA值以及光速，通过三维Chan算法求解移动终端的三维位置坐标。

本发明实施例中，当S102的判断结果为否时，直接通过三维Chan算法进行求解即可，得到移动终端的三维位置坐标。由于该过程属于现有技术，在此不再详述。

S106，通过Taylor算法迭代优化三维位置坐标，得到移动终端的优化后的三维位置坐标。

与S104类似，在得到移动终端的三维位置坐标之后，可以通过Taylor算法对三维位置坐标进行优化，得到优化后的三维位置坐标，从容提高定位精度。

本发明实施例的定位方法，通过对各基站发出的定位信号码片值大小来排序，选取码片值第二小的基站作为基准基站，可以减小多径误差，提高定位精度。在各测量基站和基准基站的高度不同时，通过三维Chan算法定位，并通过Taylor算法优化三维位置坐标，进一步提高定位精度。

可选的，图1实施例或图2实施例的S103中，根据各测量基站和基准基站的三维位置坐标、各TDOA值、光速以及一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标，包括以下步骤：

第一步，若一个维度为Z轴，Z轴的位置坐标为H；

测量基站的个数为n-1，n-1为大于或等于3的整数，基准基站1的位置坐标为(x₁，y₁，z₁)，测量基站i的位置坐标为(xi，y_i，z_i)，i＝2、3、…、n；

测量基站i与移动终端的距离

基准基站1与移动终端的距离

若测量基站i与基准基站1的TDOA值为t_i，1，光速为c，

则r_i，1＝r_i-r₁＝c*t_i，1；

若K_i＝x_i²+y_i²+z_i²，x_i，1＝x_i-x₁，y_i，1＝y_i-y₁，

根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到其他两个维度的位置坐标(x，y)，以及基准基站1与移动终端的距离r，Q为n-1维单位矩阵。

具体的，在二维Chan算法中，测量基站与移动终端的距离是根据二维位置坐标计算得到的，而本发明实施例中，测量基站与移动终端的距离是根据三维位置坐标计算得到的。对二维Chan算法进行改进，也就是在第一次最小二乘时，根据三维空间的TDOA值求解二维位置坐标，这样不引入基站与移动终端之间高度差带来的误差，提高定位精度。

可选的，可以将第一次加权最小二乘解算后得到的移动终端的其他两个维度的位置坐标的误差值的正负符号，作为第二次加权最小二乘解算后得到的对应维度的位置坐标的误差绝对值的正负符号。

在二维Chan算法或三维Chan算法中，只能定位各基站所围成区域范围内的点坐标，而基站不可能安置在房间的各个角落，所以实用性不高。针对此问题，本发明采用第一次最小二乘误差判别法可以定位基站信号覆盖范围内任意一点的位置。在预设2.5Chan算法第一次加权最小二乘解算后，会得到带有正负的Δx、Δy，根据第一次得到Δx、Δy的正负值，分别给第二次得到的对应坐标轴误差绝对值赋予正负，从而可以定位到基站信号覆盖范围内任意移动终端位置。

第二步，若

Q′＝4*B(SQ^-1S)^-1B，

根据第二最小二乘矩阵公式： 得到更新后的其他两个维度的位置坐标(x′，y′)以及高度值H₁。

本步骤中，得到的(x′-x₁)²和(y′-y₁)²分别为x、y轴方向上得到的位置坐标与基准基站的位置坐标的误差的平方，根据(x′-x₁)²、(y′-y₁)²和基准基站的位置坐标，即可得到(x′，y′)，而高度值H₁没有实际意义。

需要说明的是，当移动终端位置处于基站中垂线(面)上时，由于二维Chan算法和三维Chan算法的缺陷，无法定位出移动终端的位置。相应地，本发明实施例的预设2.5维Chan算法中，S103和S105也是无法求解的。此时，可以通过RSS(Received Signal Strength，接收信号强度)中垂线定位方法进行定位。RSS算法是利用信号强度在均匀介质中的衰减特性来对移动终端位置进行粗略估计定位。具体的，根据公式： 对移动终端进行定位，d为基站到移动终端的距离，rssi表示接收信号强度，A为基站与移动终端相差1米时的信号强度，m为环境衰减因子。

相应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种定位装置，参见图3，图3为本发明实施例的定位装置的结构图，包括：

TDOA值计算模块301，用于分别计算各测量基站发射的信号到达移动终端的时间与基准基站发射的信号到达移动终端的时间的差值，得到各TDOA值，测量基站的个数大于或等于3；

高度判断模块302，用于根据所获取的各测量基站和基准基站的三维位置坐标，判断各测量基站之间以及各测量基站和基准基站之间的高度是否均相同；

二维位置坐标计算模块303，用于在高度判断模块的判断结果为是时，通过气压测量移动终端的高度值，将高度值作为移动终端的三维位置坐标中一个维度的位置坐标，根据各测量基站和基准基站的三维位置坐标、各TDOA值、光速以及一个维度的位置坐标，通过预设2.5维Chan算法求解移动终端的三维位置坐标中其他两个维度的位置坐标；

预设2.5维Chan算法中的第一次加权最小二乘为二维Chan算法中的第一次加权最小二乘，预设2.5维Chan算法中的第二次加权最小二乘为三维Chan算法中的第二次加权最小二乘；

二维位置坐标优化模块304，用于通过Taylor算法迭代优化其他两个维度的位置坐标，得到移动终端的优化后的其他两个维度的位置坐标。

本发明实施例的定位装置，在各测量基站和基准基站的高度相同时，可以根据各测量基站与基准基站的TDOA值，通过预设2.5维Chan算法对移动终端进行定位，因此，增大了定位范围。预设2.5维Chan算法中通过引入移动终端的高度值，可以消除三维空间TDOA定位解算的高度误差，提高定位精度。并且，通过Taylor算法优化其他两个维度的位置坐标，可以进一步提高定位精度，得到准确的定位结果。

可选的，本发明实施例的定位装置，还包括：

基准基站选取模块，用于计算移动终端接收的各基站发出的定位信号的码片值，选取码片值第二小的基站作为基准基站，将各基站中除基准基站之外的其他基站作为各测量基站。

可选的，位置坐标计算模块具体用于，若一个维度为Z轴，Z轴的位置坐标为H；

测量基站的个数为n-1，n-1为大于或等于3的整数，基准基站1的位置坐标为(x₁，y₁，z₁)，测量基站i的位置坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝2、3、…、n；

测量基站i与移动终端的距离

基准基站1与移动终端的距离

若测量基站i与基准基站1的TDOA值为t_i，1，光速为c，

则r_i，1＝r_i-r₁＝c*t_i，1；

若K_i＝x_i²+y_i²+z_i²，x_i，1＝x_i-x₁，y_i，1＝y_i-y₁，

根据第一最小二乘矩阵公式：Z＝(G^TQG)^-1G^TQ^-1h＝(x，y，r)^T，得到其他两个维度的位置坐标(x，y)，以及基准基站1与移动终端的距离r，Q为n-1维单位矩阵；

若

Q′＝4*B(SQ^-1S)^-1B，

根据第二最小二乘矩阵公式： 得到更新后的其他两个维度的位置坐标(x′，y′)以及高度值H1。

可选的，二维位置坐标计算模块包括：

正负符号确定子模块，用于将第一次加权最小二乘解算后得到的移动终端的其他两个维度的位置坐标的误差值的正负符号，作为第二次加权最小二乘解算后得到的对应维度的位置坐标的误差绝对值的正负符号。

可选的，本发明实施例的定位装置，还包括：

三维位置坐标计算模块，用于在高度判断模块的判断结果为否时，根据各测量基站和基准基站的三维位置坐标、各TDOA值以及光速，通过三维Chan算法求解移动终端的三维位置坐标；

三维位置坐标优化模块，用于通过Taylor算法迭代优化三维位置坐标，得到移动终端的优化后的三维位置坐标。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本发明实施例还提供了一种电子设备，参见图4，图4为本发明实施例的电子设备的结构图，包括：处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401、通信接口402、存储器403通过通信总线404完成相互间的通信；

存储器403，用于存放计算机程序；

处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，实现上述任一定位方法的步骤。

需要说明的是，上述电子设备提到的通信总线404可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线404可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口402用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器403可以包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器401可以是通用处理器，包括：CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、NP(Network Processor，网络处理器)等；还可以是DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

本发明实施例的电子设备中，处理器通过执行存储器上所存放的程序，在各测量基站和基准基站的高度相同时，根据各测量基站与基准基站的TDOA值，通过预设2.5维Chan算法对移动终端进行定位，因此，增大了定位范围。预设2.5维Chan算法中通过引入移动终端的高度值，可以消除三维空间TDOA定位解算的高度误差，提高定位精度。并且，通过Taylor算法优化其他两个维度的位置坐标，可以提高定位精度，得到准确的定位结果。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述任一定位方法的步骤。

本发明实施例的计算机可读存储介质中存储的指令在计算机上运行时，在各测量基站和基准基站的高度相同时，根据各测量基站与基准基站的TDOA值，通过预设2.5维Chan算法对移动终端进行定位，因此，增大了定位范围。预设2.5维Chan算法中通过引入移动终端的高度值，可以消除三维空间TDOA定位解算的高度误差，提高定位精度。并且，通过Taylor算法优化其他两个维度的位置坐标，可以提高定位精度，得到准确的定位结果。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备及可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

一种定位方法、装置、电子设备及可读存储介质专利购买费用说明

Q：办理专利转让的流程及所需资料

A：专利权人变更需要办理著录项目变更手续，有代理机构的，变更手续应当由代理机构办理。

1：专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2：按规定缴纳著录项目变更手续费。

3：同时提交相关证明文件原件。

4：专利权转移的，变更后的专利权人委托新专利代理机构的，应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A：（1）直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,（2）通过代办处缴纳，（3）通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q：专利转让变更，多久能出结果

A：著录项目变更请求书递交后，一般1-2个月左右就会收到通知，国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。