[发明专利]一种基于贝叶斯估计的定位方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于贝叶斯估计的定位方法，应用于服务器，其特征在于，包括：

获取多个目标基站在各个接收时刻下所测得的信号到达时间和载波相位，所述目标基站为接收待定位的目标移动终端持续发送的定位信号的基站，且所述接收时刻为接收到所述目标移动终端发送的定位信号的时刻，在每一接收时刻下所测得的载波相位为该接收时刻下所接收的定位信号的相位相对于所述目标基站的载波信号的相位的差值；

针对每一目标基站，基于该目标基站测得的信号到达时间，执行预定的第一数据处理；其中，所述第一数据处理包括：针对所述各个接收时刻中的每一接收时刻，基于该目标基站在该接收时刻下测得的信号达到时间，确定所述目标移动终端在该接收时刻与该目标基站之间的间隔距离，并基于该目标基站的位置信息和所述间隔距离，生成该接收时刻下该目标基站对应的第一条件概率；所述第一条件概率用于表征该接收时刻下的所述目标移动终端与该目标基站的间隔距离的概率分布；

针对每一目标基站，基于该目标基站测得的载波相位，执行预定的第二数据处理；其中，所述第二数据处理包括：针对所述各个接收时刻中的每一接收时刻，基于该目标基站在该接收时刻下测得的载波相位，生成该接收时刻下该目标基站对应的第二条件概率；基于该接收时刻与上一接收时刻下测得的载波相位的差值，采用最小二乘法，计算该接收时刻下所述目标移动终端的位置变化；基于该接收时刻下所述目标移动终端的位置变化，生成该接收时刻下该目标基站对应的第三条件概率；其中，该接收时刻下所述目标移动终端的位置变化为该接收时刻和上一接收时刻相比，所述目标移动终端相对于该目标基站的位置变化，所述第二条件概率用于表征该接收时刻下的所述目标移动终端的载波相位的概率分布，所述第三条件概率用于表征该接收时刻下的所述目标移动终端的位置的概率分布；

基于所生成的第一条件概率、第二条件概率以及第三条件概率，生成贝叶斯估计模型；其中，所述贝叶斯估计模型为各时刻下关于所述目标移动终端的位置的概率分布模型；

基于所述贝叶斯估计模型，确定所述目标移动终端的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所生成的第一条件概率、第二条件概率以及第三条件概率，生成贝叶斯估计模型，包括：

采用贝叶斯表达式，联合所生成的第一条件概率、第二条件概率以及第三条件概率，得到初始的贝叶斯估计模型；

根据所生成的第一条件概率、第二条件概率以及第三条件概率的概率值，对所述初始的贝叶斯估计模型进行修正，得到贝叶斯估计模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用贝叶斯表达式，联合所生成的第一条件概率、第二条件概率以及第三条件概率，得到初始的贝叶斯估计模型，包括：

针对每一接收时刻，对该接收时刻下的各目标基站对应的第一条件概率进行求积，得到该接收时刻下的第一目标条件概率；对该接收时刻下的各目标基站对应的第二条件概率进行求积，得到该接收时刻下的第二目标条件概率；

对各接收时刻下得到的第一目标条件概率进行求积，得到第一联合条件概率；对各接收时刻下得到的第二目标条件概率进行求积，得到第二联合条件概率；

采用贝叶斯表达式，联合所得到的第一联合条件概率、第二联合条件概率，以及第三条件概率，得到初始的贝叶斯估计模型。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述贝叶斯估计模型，确定所述目标移动终端的位置，包括：

将所述贝叶斯估计模型映射至因子图，得到所述目标移动终端的位置分布的概率密度；

计算所述概率密度的期望值，并将所计算出的期望值对应的位置，作为所述目标移动终端的位置。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于该接收时刻下所述目标移动终端的位置变化，生成该接收时刻下该目标基站对应的第三条件概率，包括：

对所述位置变化采用高斯分布进行建模，得到参考概率表达式；

采用该目标基站的位置信息，对所述参考概率表达式进行化简，得到该接收时刻下该目标基站对应的第三条件概率。