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user: 3. 算法 MR数据就是测量报告数据，主要携带的是服务小区的RSRP (Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)、RSRQ (Reference Signal Receiving Quality，参考信号直接质量)、AOA (Angle-of-Arrival，信号到达角度)、TA (Timing Advance，时间提前量)、以及邻小区的RSRP信息 [ 5 ] ；这些信息是用户所在无线环境的真实体现，根据这些数据可以反映出真实的用户覆盖情况，是网络覆盖评估的重要数据。 3.1. 定位算法背景 基于MR数据的覆盖评估，就是利用MR数据所携带的信息，对采样点进行定位计算，对这些采样点进行统计，反映用户所处位置的覆盖情况；在MR数据所携带的信息中RSRP、AOA、TA等信息均可以用来进行采样点的定位，但不同的无线环境、公共参数的准确度、采样信息的不同均可能对定位精度产生影响。 3.2. 基于场强的定位算法 主要是根据信号强度与信号传输距离呈反比的关系，通过接收信号场强和已知信道衰落模型去估计UE的距离，根据多个邻区(≥3)算出的距离来定位用户 [ 6 ]。这种定位算法的缺点在于，对基站天线方位角，高度等信息非常敏感；对传播模型非常敏感，传播模型与真实环境的偏差直接决定定位误差，由于多径效应的影响，定位精度较差，定位准确性还很大程度依赖于地图的准确性。 3.3. 基于角度(AOA)的定位算法 主要是接收天线根据收到信号的入射角度判断用户的方向，进而进行位置坐标的估计 [ 7 ]。通过接收天线阵利用检测到的多个信号入射角，判断信号的到来方向，通过多个方向值，计算出用户的位置，这种定位算法在信号入射角的微小偏差会导致目标位置估计的较大偏差，定位精度得不到保证 [ 7 ]。 3.4. 基于时延(TA)的定位算法 基站利用检测到的多个信号时延，建立定位方程组，进行目标位置的计算。该算法计算精度差，定位精度得不到保证。 3.5. 基于AOA + TA的定位算法 通过TA计算UE与服务小区的距离，再通过AOA计算角度，距离 + 角度唯一确定UE位置。这种混合算法的优点是实现简单，但是MR中规范TA最小单位为16 Ts，单程约78米，单位上的精度误差就高达80米；加之多径，因此TA值本身就不准，因此误差会更大，AOA在MR规范中单位虽然是0.5度，但是实际验证情况看，在非视距(NLOS)市区密集场景下，由于存在多径，该值准确性很差 [ 8 ] ；因此TA + AOA的定位算法比较适用于农村开阔地场景，对于市区等室内场景比较的情况下并不适用 [ 9 ]。 3.6. 基于指纹库的定位算法 传统的定位方法基于TA + AOA或者基于场强定位算法，前者取决于AOA，TA的准确性，后者完全取决于传播参数的选择以及仿真的准确性；准确性无法满足LTE覆盖评估精度要求 [ 10 ]。因此本文提出了基于指纹库的定位算法。该算法引入了MDT数据变成训练样本指纹库；通过指纹库训练传播模型，从而提高定位的准确度。 3.6.1. 基于指纹库的定位算法流程(见图1) 定位算法流程主要分为3部分：预处理过程、指纹匹配过程、以及结果修正过程；预处理过程重点是将MDT数据中的噪声数据进行清洗，以及不同设备厂家的数据格式进行规范化处理。指纹匹配过程重点是MR数据与指纹库中的指纹数据进行相似度计算，输出最相似指纹的经纬度，并计算出MR数据的定位经纬度。结果修正过程重点是MR采样点与其他工参数据进行关联，输出最终的展示数据，并且需要对输出结果进行过滤，对于个别的离群点进行过滤，删除。见图1。 3.6.2. 预处理过程 MDT通过数据清洗、处理，加入到指纹库中，再次通过传播模型训练加入到栅格指纹库中，形成综合的指纹库；其他的站点位置、高度、方位角等信息形成工参数据，形成工参数据库。 3.6.3. 指纹匹配过程 MR数据经过数据清洗、处理，与指纹库中种的指纹数据通过定位引擎的计算，再进行关联、定位匹配，得到每个采样点的定位信息。 图1. 基于指纹库的定位算法流程 3.6.4. 结果修正 在得到每个采样点的位置信息后，通过轨迹修正、地图匹配，形成最终的MR定位数据，在各种GIS (Geographic Information System，地理信息系统)平台上进行展现；在GIS平台上，可以按照用户的意图，按照区域进行覆盖的统计、评估。 3.6.5. 基于指纹库的定位算法关键技术 关键技术1：指纹库构建。利用MDT数据以及由训练后的传播模型输出的栅格指纹库作为综合指纹库，将栅格指纹的格式转换为与MDT数据一致，作为一个采样点的形式存储，可以保证两类指纹的一致性；由于无线网络的基站是不断变化的(尤其在网络部署阶段)，某个区域基站拓扑发生变化，只需要对相应区域的指纹库进行更新，基站拓扑发生变化的依据为工程实施部门给出的站点增补信息、基站工程参数发生变化的登记信息；指纹信息按照样本所在的小区存储，一旦基站工程参数发生变化便将该小区内的指纹进行全量替换，避免指纹数据的冗余；这样能够达到指纹数据与实际站点覆盖的场景一致，也会带来指纹库更新工作量加大的问题。指纹样本基本信息见表1。 Table 1 Basic information of fingerprint dat 样本点 编号 样本点 经度 样本点 维度 主服务 小区号 主服务小区的 小区ID 邻区1 编号 邻区1 信号强度 邻区2 编号 邻区2 信号强度 邻区3 编号 邻区3 信号强度 表1. 指纹数据基本信息 关键技术2：模型训练技术。尽管指纹库准确性高，但由于采集的局限性(比如农村区域存在MDT数据稀疏问题)，因此MDT采样数据并不能保证所有区域都能够覆盖到；模型训练就利用局部的MDT数据对传播模型进行训练见图2，获得最逼近真实无线环境的传播模型。指纹库数据越完备，模型训练越准确，指纹库模型训练后，再用这个模型计算50*50栅格里小区的强度，该输出结果作为栅格中心经纬度的信号强度，归为一个类似MDT的采样点，称为栅格“指纹库”，带引号是因为并非真实测量的。LTE的无线传播模型采用Okumura-Hata模型： 各参数含义如下：f c ——工作频率，单位为MHz；h te ——基站天线有效高度，单位m，定义为基站天线实际海拔高度与基站沿传播方向向实际距离内的平均地面海拔高度之差，也就是h te = h BS − h ga ；h re ——移动台天线有效高度，单位m，定义为移动台天线海拔高度；d——基站天线与移动台天线之间的水平距离，单位Km [ 10 ]。 关键技术3：指纹匹配技术。指纹匹配采用模式匹配的标准算法KNN (K Nearest Neighborhood)，选择MR与指纹库最“相似”的栅格，将待定位采样点的主服务小区以及各个邻区的信号强度作为特征向量，计算与指纹库中指纹的欧式距离，将计算得到的欧式距离按照从小到大排列，找到K个值最小的指纹，这K个指纹的中心坐标就定义为MR的位置(如果是KNN算法，K = 3)，见图2。 图中待定位的MR采样点主服务小区为CellA，邻区分别为Cell B，Cell C，Cell D；该采样点首先按照邻区号进行排序，与指纹A、B、C、D的邻区相符，然后分别与4个指纹点计算欧式距离，挑选最小的3个指纹，那么3个指纹的采样点的经纬度的中心即为待定位采样点的经纬度。 d ( x ， y ) = ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2 图2. 指纹匹配过程 x为待定位样本点的信号强度特征，y为指纹样本的信号强度特征。i的取值可以是一个阈值，也可以自动匹配至两个采样点的邻区号不一致时即终止。