CN1848338A - 动静传感器、移动终端及对移动终端定位的方法 - Google Patents

Abstract

一种动静传感器和安装动静传感器的移动终端及对移动终端定位的方法，在细长的玻璃管中密封水银球，在玻璃管的一端引出两根导线做成动静传感器；在移动终端内或外壳三个方向上分别放置动静传感器；设定第个动静传感器两根导线接通和断开的状态并设定所有动静传感器状态的组合，移动终端周期性或定时将所有动静传感器的状态组合情况上报给无线接入网络控制器RNC或核心网CN；无线接入网络控制器RNC或核心网CN结合移动终端上报的信号强度测量后，计算移动终端当前的位置。通过移动终端告知无线网络侧当前终端的动静状态，无线网络侧结合移动终端上报的信号强度测量后，可以更准确地计算移动终端当前的位置。

Description

动静传感器、移动终端及对移动终端定位的方法

技术领域

本发明涉及对无线通讯***的移动终端设备的定位。

背景技术

在现有的对移动终端进行定位的技术中，小区标识CELL ID的定位技术是一种最基本的定位方法，适用于所有的蜂窝网络。它不需要移动终端(手机)提供任何定位测量信息，也无须对现网进行改动，只需要在网络侧增加简单的定位流程处理即可，因而最容易实现，目前这种定位技术已经在各移动网络中广泛使用。它的定位原理很简单：网络根据移动终端(手机)当前的服务基站的位置和小区覆盖来定位移动终端(手机)。若小区为全向小区，则移动终端(手机)的位置是以服务基站为中心，半径为小区覆盖半径的一个圆内(未采用到达角AOA(Angle of arive)测量时)；若小区分扇区，则可以进一步确定移动终端(手机)处于某扇区覆盖的范围内。这种定位方法的精度完全取决于移动终端(手机)所处小区的大小，从几百米到几十公里不等。在农村地区，小区的覆盖范围很大，所以CELL-ID的定位精度很差。而城区环境的小区覆盖范围较小，一般小区半径在1~2km，对于繁华的城区，有可能采用微蜂窝，小区半径可能到几百米，此时CELL-ID的定位精度将相应提高为几百米。怎样提高移动终端(手机)的位置测量精度是现有GSM和UMTS的定位业务所需要解决的问题。

观察到达时间差OTDOA(Observed Time Difference Of Arrival)或增强型观察时间差E-OTD(Enhanced Observed Time Difference)是利用移动终端(手机)测量不同基站的下行导频信号，得到不同基站下行导频的TOA(Time of Arrival，到达时刻)，即所谓的导频相位测量。根据该测量结果并结合基站的坐标，采用合适的位置估计算法，就能够计算出移动终端(手机)的位置。如图1，假定以a基站为参考，根据移动终端(手机)提供的导频相位测量结果，能够得到b基站相对于a基站的下行导频信号接收时间差，记为TDOAab，乘以光速就能够得到a基站与b基站达到移动终端(手机)的传播距离差，从而能够以a基站和b基站为基准得到双曲面。同样，根据TDOAac能够得到以a基站和c基站为基准的另一双曲面。两个双曲面的交界就是移动终端(手机)的位置。实际的位置估计算法需要考虑多基站(3个或3个以上)定位的情况，因此算法要复杂很多。一般而言，移动终端(手机)测量的基站数目越多，测量精度越高，定位性能改善越明显。

相对以上两种定位技术，GPS的精度最高，但终端必须支持。A-GPS(AssistedGlobal Positioning Systems)是网络辅助的GPS定位的简称，这种方法需要网络和移动终端(手机)都能够接收GPS信息。它的基本原理是：网络向移动终端(手机)提供辅助GPS信息，包括GPS伪距测量的辅助信息(例如GPS捕获辅助信息、GPS定位辅助信息、GPS灵敏度辅助信息、GPS卫星工作状况信息等)和移动终端(手机)位置计算的辅助信息(例如GPS历书以及修正数据、GPS星历、GPS导航电文等)，利用这些信息，移动终端(手机)可以很快的捕获卫星，并接收到测量信息，然后将测量信息发送给网络中的定位服务中心，由它计算出移动终端(手机)当前所处的位置。由于位置计算是在网络完成的，移动终端(手机)的GPS接收实现复杂度大大降低，并能够降低功耗。在开阔的环境中，如城郊或乡村，多径和遮挡是可以忽略的，A-GPS的定位精度能够达到10m左右甚至更优；如果移动终端(手机)处于城区环境，无遮挡并且多径不严重，定位精度将在30~70m左右；如果移动终端(手机)在室内或其他多径和遮挡严重的区域，此时移动终端(手机)难以捕获到足够的卫星信号，A-GPS将无法完成定位，这是它的最大局限性。

在排除干扰的情况下，任何地点的路径衰落是依赖于树的路径，尽管有阴影和小尺度衰落的影响，衰落过程是发散过程。我们需要确定的是在所有损耗中分离出大尺度衰落，根据大尺度衰落确定哪一部分路径损耗是属于由距离引起的衰落，哪一部分属于由于阴影、多普勒、多径或干扰引起的小尺度衰落。如果没有阻碍物存在，利用信号传输时间或接收到的信号强度计算移动终端(手机)的位置是很直观的。当利用传输时间时，光速乘以信号两点间的传输时间即可得出距离，在理想的自由空间中两点间的距离可通过信号的衰减准确得到。然而，在建筑物中，这种直接通路很少存在，发射和接收点间可能存在多个非直接路径，所以信号衰减情况是未知的。虽然可以利用一些技术减轻多路径效应的影响，但无法完全消除，而且其误差也无法预测。多路径效应对信号时间法也有一定影响，但不如对信号强度法的影响大。信号强度对天线方向和障碍物的衰减，以及其它条件，也非常敏感。相比之下，信号传输时间与天线方向无关，对衰减不那么敏感。显然，在开阔平坦的乡村，基于路径损耗的位置测量精度不低于基于信号传输时间的位置测量精度。

由于终端的移动，对信号强度的测量，在不同的时间段测量会产生不同的测量结果。所以，较准确地了解移动终端(手机)当前是在静止或移动的状态非常必要。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种动静传感器及利用该动静传感器上报移动终端动静状态对移动终端进行定位。

本发明中的动静传感器，是在细长的玻璃管中密封水银球，在玻璃管的一端引出两根导线。

本发明中的移动终端，是在现有的移动终端内或其外壳上按相互垂直的三维空间的每一维放置有至少一根权利要求1所述的动静传感器。

本发明中的上报移动终端状态的方法，包括以下步骤：

在移动终端内或外壳上三个方向上分别放置动静传感器；

设每个动静传感器两根导线接通和断开的状态；并设定所有动静传感器状态的组合；

移动终端周期性或定时将所有动静传感器的状态组合情况上报给无线接入网络控制器RNC或核心网CN；

无线接入网络控制器RNC或核心网CN结合移动终端上报的信号强度测量后，计算移动终端当前的位置。

本发明通过移动终端告知无线网络侧当前终端的动静状态，无线网络侧结合移动终端上报的信号强度测量后，可以更准确地计算移动终端当前的位置。

附图说明

图1是定位方式示意图；

图2是单根传感器结构示意图；

图3是在二维平面放置传感器示意图；

图4是在三维空间放置传感器示意图；

图5是本发明的流程图。

具体实施方式

任何运动都是3维的，运动是绝对的，静止是相对的。在一个平面内垂直放置两个单向运动传感器就可以检测在本平面内两个方向上的运动，在本发明中匀速运动和直线运动是特例，如果一个移动终端，例如手机，在某个平面内直线运动或在改平面内做圆周运动，无法对手机进行检测，因为这种现象几乎不会发生，它仅仅能在实验室中实现。任何自然界中的运动都是3维的，在3维上同时检测就可以判断静止和运动。

下面结合附图对本发明的实施进行介绍。

1、将细长的玻璃管的一端引出两根导线，玻璃管内放置水银球后密封，当水银球运动到玻璃管的导线端时，两根导线导通，水银球离开玻璃管导线端时，两个导线断开，构成一个方位的运动传感器，如图2。图3画出了在二维平面两个方向旋转动静传感器的情况。图4画出了在三维空间的三个两两垂直的平面上分别放置多个动静传感器情况。在移动终端上放置动静传感器可以放置在移动终端外壳外面，也可以置于移动终端外壳内。

2、定义导线导通状态为0，导线断开状态为1。确定当前时刻传感器的状态组合，例如在3个平面共有6个传感器，各个传感器的状态维101101，等于10进制的45，在下一个检测时间单位上，各个传感器的状态还是45，说明移动终端静止，不等于45的任何数，说明移动终端在运动状态。

3、在移动终端侧增加一种测量，即移动终端静止或运动状态测量。移动终端将测量的结果，采用周期上报或时间触发上报；基站控制子***NodeB仅仅在RNC侧和移动终端侧之间相互中继透传，当需要移动终端上报动静状态和功率测量时采用以上触发流程。可以在现有的3GPP协议上添加上该测量类型。

4、通过对移动终端的动静测量结果，加上对移动终端的信号强度测量，进行移动终端的定位。

通过对移动终端进行动静测量，测量结果为二进制量β＝0、1，假设移动终端第一次测得的接收功率P_r1＝P_r1a+ΔP_e，第二次测得的接收功率P_r2＝P_r2a+ΔP_e，P_r1a为第一次测量的实际功率值，P_r2a为第二次测量的实际功率值。ΔP_e为不同的移动终端带入的测量误差，这里认为同一个移动终端的2次测量误差相同。第一次与第二次的功率差P_r1-P_r2＝P_r1a-P_r2a，消除了不同移动终端的测量误差。NodeB第一次发射功率P_t1，第二次发射功率P_t2，第一次发射功率损耗α₁×P_t1，第二次发射功率损耗α₂×P_t2，消除不同的NodeB和移动终端(手机)的发射功率误差和接收功率误差，得出等式：

P_t1-P_t2＝α₁×P_t1+P_r1a-(α₂×P_t2+P_r2a)

根据移动终端的位置变化(也就是引入动静状态β＝0、1)，根据电磁波传播理论，传播损耗仅仅与路径相关，得出功率路径损耗因子α＝α₁＝α₂，α＝(α₁+α₂)÷2+β×(α₁-α₂)，推导出：

P_t1-P_t2＝α×(P_t1-P_t2)+P_r1a-P_r2a

由于P_r1a-P_r2a＝P_r1-P_r2为移动终端测量已知，得出：

$\mathrm{\α}=\frac{(P_{t1}-P_{t2})-(P_{r1}-P_{r2})}{P_{t1}-P_{t2}}$

路径损耗 $\mathrm{PL}\left(\mathrm{dB}\right)=10\log \frac{P_t}{P_r}=10\log \frac{1}{\mathrm{\α}}=-10\log \mathrm{\α}$

天线远场情况下，自由空间传播模型：

$\mathrm{PL}\left(\mathrm{dB}\right)=10\log \frac{P_t}{P_r}=-10\log \left[\frac{G_t{G}_r{\mathrm{\λ}}^2}{{\left(4\mathrm{\π}\right)}^2{d}^2}\right],$ 其中G_t为发射天线的增益，G_r为接收天线的增益，λ为载频的波长。都为小区的已知数。

得出： $\mathrm{\α}=\frac{G_t{G}_r{\mathrm{\λ}}^2}{{\left(4\mathrm{\π}\right)}^2{d}^2}$ 理想情况。实际情况下需要确定的是小区半径大于11.25公理情况下的T-R距离，修正为双线模型 $d=\sqrt[4]{\frac{G_t{G}_r{h_t}^2{h_r}^2{\mathrm{\λ}}^2}{{\left(4\mathrm{\π}\right)}^2\mathrm{\α}}},$ h_t为发射天线的高度(30m-200m)，h_r为移动终端的接收高度(1m-3m)，d为移动终端在小区半径上的位置。

当在城区时应当采用Okumura模型，最好是在协议的广播消息中加入一些小区的地理特征信息。

Claims (7)

1、一种动静传感器，在细长的玻璃管中密封水银球，在玻璃管的一端引出两根导线。

2、一种移动终端，其特征在于，在所述终端内或其外壳上按相互垂直的三维空间的每一维放置有至少一根权利要求1所述的动静传感器。

3、一种对移动终端定位的方法，包括以下步骤：

3.1在移动终端内或外壳上三个方向上分别放置动静传感器；

3.2设定动静传感器两根导线接通和断开的状态，并设定所有动静传感器状态的组合；

3.3移动终端周期性或定时将各动静传感器的状态上报给无线接入网络控制器RNC或核心网CN；

3.4无线接入网络控制器RNC或核心网CN结合移动终端上报的信号强度测量后，计算移动终端当前的位置。

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