孫林潔，王粟（ 中國移動(dòng)通信集團(tuán)設(shè)計(jì)院有限公司，北京 00080； 中國移動(dòng)通信集團(tuán)公司，北京 00033）

基于MR的位置指紋定位算法

孫林潔1，王粟2
（1 中國移動(dòng)通信集團(tuán)設(shè)計(jì)院有限公司，北京 100080；2 中國移動(dòng)通信集團(tuán)公司，北京 100033）

基于MR的無線優(yōu)化方法在無線網(wǎng)絡(luò)中正逐步推廣應(yīng)用，而其中位置指紋定位算法更適合于復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境，能夠較準(zhǔn)確的區(qū)分室內(nèi)外用戶并實(shí)現(xiàn)室內(nèi)分層的覆蓋評(píng)估及業(yè)務(wù)定位。

MR；定位方法；指紋庫；匹配；校準(zhǔn)

通過 LTE網(wǎng)絡(luò)的快速建設(shè)，中國移動(dòng)4G網(wǎng)絡(luò)的覆蓋優(yōu)勢已經(jīng)初步建立。隨著4G用戶的大發(fā)展，4G網(wǎng)絡(luò)需要進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)從數(shù)量優(yōu)勢到質(zhì)量優(yōu)勢的轉(zhuǎn)變，從做廣向做深做厚的轉(zhuǎn)變，從室外覆蓋提升向室內(nèi)覆蓋提升為主的轉(zhuǎn)變。室內(nèi)覆蓋優(yōu)勢的進(jìn)一步確立成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)工作的重中之重。中國移動(dòng)超過70%的業(yè)務(wù)量發(fā)生在室內(nèi)，但目前業(yè)界一直缺乏有效手段可以全面評(píng)估室內(nèi)區(qū)域的無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況，給深度覆蓋方面的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作造成極大困難。

通過采集網(wǎng)絡(luò)所有終端用戶上報(bào)的測量報(bào)告（MR）數(shù)據(jù)，根據(jù)一定的空間定位算法，將所有用戶端的測量數(shù)據(jù)渲染到空間地圖中，可以為網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估、話務(wù)熱點(diǎn)分布分析、載頻隱性故障分析、越區(qū)覆蓋分析、網(wǎng)絡(luò)干擾分析、鄰區(qū)優(yōu)化、覆蓋優(yōu)化等提供支撐，為無線優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃建設(shè)提供較準(zhǔn)確的依據(jù)。

1　MR定位技術(shù)

MR是指移動(dòng)終端通過控制信道，在業(yè)務(wù)信道上以一定時(shí)間間隔，以測量報(bào)告的方式向基站周期性上報(bào)所在小區(qū)的下行信號(hào)強(qiáng)度、質(zhì)量等信息?；緦⒔K端上報(bào)的下行信息和自身收集的上行物理信息上傳給基站控制器，并由其收集與統(tǒng)計(jì)。

所有基于MR的無線優(yōu)化方法，其核心算法是定位。本文分析比較了幾種常用定位算法的優(yōu)劣性，并對(duì)位置指紋定位優(yōu)化算法做了詳細(xì)的分析，現(xiàn)網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證了其算法的有效性。

目前業(yè)界主要有以下幾種定位方法。

（1）APP定位方法：通過解析S1-U口信令，將用戶上報(bào)的經(jīng)緯度提取出來，獲取用戶位置信息。此方法精度校準(zhǔn)，但需在室外才能精準(zhǔn)定位且由于絕大多數(shù)APP的經(jīng)緯度被加密，無法直接解析得出，可用的樣本點(diǎn)數(shù)量有限。

（2）TA+AOA定位：根據(jù)MR中TA值估算基站和UE之間的距離，再根據(jù)AOA的角度信息就可以獲得終端的位置信息。此方法定位精度受環(huán)境的影響明顯，在開闊地區(qū)定位較準(zhǔn)；但在高大建筑物較多區(qū)域，定位精度會(huì)較差。

（3）三角定位：結(jié)合MR場強(qiáng)信息及網(wǎng)元工參信息，利用主服小區(qū)和2個(gè)或多個(gè)最強(qiáng)的鄰區(qū)形成的三角形或多邊形，計(jì)算中心點(diǎn)，并進(jìn)行場強(qiáng)加權(quán)偏移，獲得定位結(jié)果。然而現(xiàn)網(wǎng)MR數(shù)據(jù)鄰區(qū)信息不全的現(xiàn)象占較大比例，因此三點(diǎn)定位方法可實(shí)施性較差，精度不高，定位誤差大，且受站間距影響明顯。

（4）基于指紋庫的定位方法：即特征匹配方法，源于數(shù)據(jù)庫定位。它需要預(yù)先創(chuàng)建指紋數(shù)據(jù)庫，指紋數(shù)據(jù)庫里存放的是離散的信號(hào)強(qiáng)度和位置坐標(biāo)。由于信號(hào)的多徑傳播對(duì)環(huán)境具有依賴性，在不同位置其信道的多徑特征也均不相同，呈現(xiàn)出非常強(qiáng)的特殊性。位置指紋定位技術(shù)有效地利用多徑效應(yīng)，將多徑特征和位置信息相結(jié)合。由于信道的多徑影響在同一個(gè)位置點(diǎn)具有唯一性，可將多徑特征作為數(shù)據(jù)庫中指紋。待測點(diǎn)在同樣環(huán)境中獲取接入點(diǎn)發(fā)送的無線信號(hào)，將接受到的無線信號(hào)強(qiáng)度與數(shù)據(jù)庫中指紋進(jìn)行匹配，找出最相近的結(jié)果進(jìn)行定位。位置指紋的定位精度與指紋大小、匹配算法等因素有關(guān)。

比較而言，基于接收信號(hào)強(qiáng)度的位置指紋技術(shù)更適合于復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境。能夠較準(zhǔn)確的區(qū)分室內(nèi)外用戶并實(shí)現(xiàn)室內(nèi)分層的覆蓋評(píng)估及業(yè)務(wù)定位，且定位精度較高。故本文對(duì)該技術(shù)目前的研究情況進(jìn)行比較全面和詳細(xì)的介紹。

2　基于指紋庫的定位方法

基于指紋庫的定位方法通過在已建立的特征庫（指紋庫）中查找與當(dāng)前MR點(diǎn)的特征最接近的位置點(diǎn)來確定MR的位置。其中，特征庫中包含每個(gè)已知位置點(diǎn)的特征信息，特征信息主要是某位置點(diǎn)周圍各小區(qū)到該位置點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度信息。具體過程如圖1所示。

圖1　位置指紋定位過程

此方法通過4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)了海量MR數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)定位和室內(nèi)外區(qū)分，為后續(xù)的室內(nèi)覆蓋分析、整體規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和投訴處理奠定了基礎(chǔ)。

2.1空間柵格特征指紋庫建立

首先需要收集輸入信息：包含地形、道路、Clutter、建筑物信息的三維地圖和準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)工參數(shù)據(jù)及用戶的MRO數(shù)據(jù)。

根據(jù)分析區(qū)域范圍和柵格劃分精度，首先將分析區(qū)域劃分為若干正方形柵格點(diǎn)。然后基于分析區(qū)域數(shù)字地圖的地物數(shù)據(jù)，建立各個(gè)柵格的垂直面即第三維方向柵格劃分，基本思路為依據(jù)該柵格位置的建筑物高度等信息，以一定精度在垂直面進(jìn)一步劃分柵格，得到三維空間的立方體柵格。如5 m×5 m×5 m的立體柵格。

基于高精度地圖，利用3D射線傳播模型計(jì)算待規(guī)劃區(qū)域三維空間內(nèi)每個(gè)立體柵格內(nèi)收到的對(duì)應(yīng)基站信號(hào)強(qiáng)度，最終將這些包含各小區(qū)場強(qiáng)的柵格信息數(shù)字化，形成特征向量值。由于信號(hào)傳播過程中受地形和障礙物影響，因而多徑呈現(xiàn)出非常強(qiáng)的位置特殊性。對(duì)于每一個(gè)位置來說，該信道的多徑結(jié)構(gòu)是唯一的，這些特征向量值的樣本數(shù)據(jù)集就構(gòu)成了指紋庫。

2.2指紋庫校準(zhǔn)

通過全網(wǎng)精細(xì)化仿真生成指紋識(shí)別庫后，后期還可以基于S1-U口取得的部分用戶經(jīng)緯度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)MRO信號(hào)強(qiáng)度信息對(duì)指紋庫校準(zhǔn)。用以校準(zhǔn)指紋庫的數(shù)據(jù)源包括基于S1-U、S1-MME和MRO關(guān)聯(lián)輸出的用戶經(jīng)緯度和接收自各個(gè)小區(qū)的信號(hào)強(qiáng)度。

現(xiàn)網(wǎng)中的用戶大部分為智能手機(jī)用戶，均包含GPS功能，而智能手機(jī)中使用的APP中，有較多的APP會(huì)獲取手機(jī)經(jīng)緯度信息，通過移動(dòng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上報(bào)到其服務(wù)器。通過解析用戶上報(bào)的經(jīng)緯度信息，即可準(zhǔn)確得到用戶的定點(diǎn)位置，采用時(shí)間滑動(dòng)搜索方式對(duì)該用戶的MRO和上報(bào)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，就可回溯出用戶MR無線覆蓋情況。用以校準(zhǔn)指紋庫。

2.3基于指紋庫的MR定位

對(duì)于用戶上報(bào)的海量MRO數(shù)據(jù)，解析入庫后通過指紋庫進(jìn)行特征向量的最佳識(shí)別與匹配。把每條MRO數(shù)據(jù)定位或者分配到最佳空間柵格，從而實(shí)現(xiàn)了MR的定位。

對(duì)于一個(gè)待定位的MR記錄，首先確定它的上報(bào)小區(qū)以及鄰區(qū)信息，即接收自本區(qū)和鄰區(qū)的信號(hào)強(qiáng)度，然后在該MR歸屬主服務(wù)小區(qū)的柵格集合中，查找特征信息與當(dāng)前MR中包含的特征信息最接近的柵格，最終以此柵格的位置作為該MR的位置。該特征庫信息即為各個(gè)柵格接收自本區(qū)和鄰區(qū)的信號(hào)強(qiáng)度信息。如圖2 所示，通過匹配柵格3的指紋信息最接近實(shí)際MR，故將柵格3作為此MR的位置。

圖2　MR匹配指紋庫定位算法

2.4臨界柵格MR的室內(nèi)外區(qū)分

建筑物邊緣柵格MR數(shù)據(jù)的室內(nèi)外區(qū)分通過用戶的位置變化、移動(dòng)速率、主服務(wù)小區(qū)變化率、RSRP水平等多個(gè)維度進(jìn)行判決，賦予每條MR室內(nèi)外屬性，實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，如圖3所示。

圖3　室內(nèi)外用戶區(qū)分圖

通過上述4個(gè)步驟，就可以定位出用戶的具體位置，通過某城市指紋庫定位方法評(píng)估結(jié)果同現(xiàn)網(wǎng)CQT結(jié)果對(duì)比，評(píng)估準(zhǔn)確性達(dá)80%以上。

3　結(jié)束語

采集MR數(shù)據(jù)運(yùn)用指紋庫定位方法，能夠較準(zhǔn)確的對(duì)不同建筑物及其內(nèi)部不同高度進(jìn)行定位，可以反應(yīng)用戶的真實(shí)感知。從而我們能一目了然的知道網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)狀，快速定位現(xiàn)網(wǎng)問題，基于多數(shù)據(jù)源匹配高效輸出優(yōu)化方案，先于客戶發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題，減少投訴。不僅減少了大量人力物力，同時(shí)為后期網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供科學(xué)有力的支撐手段，減少人工規(guī)劃中各種主觀因素的影響，能實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)規(guī)劃及優(yōu)化。

Algorithm based on MR location fingerprint positioning

SUN Lin-jie1， WANG Su2
（1 China Mobile Group Design Institute Co.， Ltd.， Beijing 100080， China； 2 China Mobile Group Co.， Ltd.， Beijing 100033，China）

Wireless optimization method based on MR is gradually popularized in communication network， and the location of the fi ngerprint positioning algorithm can be used in complex indoor environment. It can accurate discrimination indoor or outdoor users， and realize the indoor every layer coverage evaluation.

MR； location method； fi ngerprint database； match； alignment

TN929.5

A

1008-5599（2016）08-0062-03

2016-01-28