[发明专利]一种高精度5G三角定位方法

说明书

本发明公开了一种高精度5G三角定位方法，包括步骤：对4G基站小区的传播模型进行校正，获取第一4G校正传播模型；将4G基站小区与5G基站小区进行站点匹配；若匹配成功，则获取该4G基站小区的第二4G校正传播模型；利用5G基站小区的5G信号参数对第二4G校正传播模型进行关联，获取5G传播模型；利用5G传播模型计算用户到5G基站的距离，并利用该距离进行三角定位。实施本发明，通过对4G基站小区的传播模型进行校正，获取5G基站小区的传播模型，从而计算三角定位所需的用户到邻区基站的距离。基于该校正过的模型计算5G基站与用户之间距离时精准度更高，提升了整体5G三角定位的精度。

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，特别涉及一种高精度5G三角定位方法。

背景技术

随着5G时代的到来，移动网络带宽、低时延、物联网连接数全面赶超4G网络，截止2021年8月底，我国5G基站规模超过100万个。5G网络的成功建设，也促进了智慧工厂、智慧园区、智慧港口等的应用，5G应用从想象逐渐变成现实。

和4G网络相比，5G网络具有时延低、移动带宽更高、容量更大等方面的优势，但是在位置定位领域，5G与4G相比还有一个小小的劣势。目前5G暂时未有位置数据上报的标准，5G网络下，用户虽然可以上报MR数据，但是上报的MR数据中不能包含用户的位置信息，即MR数据中不再包含有用户的经纬度信息。因此5G位置定位现阶段只能采用三角定位算法，不能像4G网络可以基于AGPS MR数据搭建指纹库，通过指纹定位来实现用户的位置定位。由于5G没有AGPS MR数据，5G的位置定位采用的是定位精度稍低的三角定位，因此，在位置定位领域，5G和4G相比不具备优势。

三角定位主要原理在于通过计算用户与移动过程中与之通信的三个基站(一个主服务基站，两个邻区基站，如图11)间的距离，运用数学三点定位的原理反推计算用户的位置。三个基站的位置通过工参信息可获得，而用户与三个基站的距离则采用TA和传播模型计算。主服务小区与用户之间的距离基于用户上报的TA值来计算，而邻区是没有TA值的，因此邻区基站与用户的距离是通过用户邻区的RSRP(参考信号接收功率)与传播模型来计算的。

通过传播模型来计算用户与邻区之间的距离准确度不高，因为每一个基站小区所面对的无线传播环境是不一样的，那么用同一个传播模型或者几个典型的传播模型来预测所有基站与用户之间的距离，会导致预测的距离准确度不高，那么再基于这个距离来三角定位用户的位置会进一步降低准确度，这也是三角定位算法精度偏低的主要原因。虽然通过校正传播模型的方式能让用户与邻区基站时间的距离预测更准确一些，但是由于传统的模型校正本身需要大量的测试来校正，且5G网络不采集AGPS MR数据，因此，无法为每个基站小区都校正一个与实际传播环境匹配的模型，这样也使得在传统模型校正方式下，无法有效提升5G三角定位的精度。

发明内容

现有技术中，由于5G网络中不保护用户的经纬度信息，基于传播模型计算出来的用户与邻区距离进行的三角定位，定位精度较低。

针对上述问题，提出一种高精度5G三角定位方法，通过对4G基站小区的传播模型进行校正，获取4G校正传播模型，将4G基站小区与与5G基站小区进行站点匹配，进而获取5G基站小区的传播模型，从而计算三角定位所需的用户到邻区基站的距离。基于该校正过的模型计算5G基站与用户之间距离时精准度更高，最终达到提升整体5G三角定位的精度的目的。

一种高精度5G三角定位方法，包括：

步骤100、对4G基站小区的传播模型进行校正，获取第一4G校正传播模型；

步骤200、将所述4G基站小区与5G基站小区进行站点匹配；

步骤300、若匹配成功，则获取该4G基站小区的第二4G校正传播模型；

步骤400、利用所述5G基站小区的5G信号参数对所述第二4G校正传播模型进行关联，获取5G传播模型；