СПОСОБ РАЗРЕШЕНИЯ НЕОДНОЗНАЧНОСТИ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ
METHOD FOR DISAMBIGUATION WHEN DETERMINING LOCATION

Настоящая заявка испрашивает приоритет предварительной патентной заявки США № 60/029011, поданной 17 ноября 2004 года.
Область техники, к которой относится изобретение
Заявленное изобретение относится в целом к способам определения местоположения и, в частности, касается способов, где используются различные эвристические методы разрешения неоднозначности при определении местоположения в средах с наличием шума или при его отсутствии.
Уровень техники
В системах определения местоположения на основе измерения дальности данные измерений дальномерных сигналов от множества источников преобразуются в информацию о расстоянии, связанную с источником каждого дальномерного сигнала. Расстояния до различных источников с известными местоположениями комбинируются для определения неизвестного местоположения пользователя посредством геометрических методов, известных, например, как трилатерация (также называемая «триангуляцией»). Если задержка дальномерных сигналов не может быть надежно определена (например, в асинхронных системах, где тактовый генератор пользователя не синхронизирован с сетью), то алгоритмы определения местоположения могут рассматривать временное смещение тактового генератора пользователя как еще одну неизвестную, требующую определения в процессе трилатерации с использованием дополнительного измерения.
Однако система определения местоположения не дает однозначного решения, если множеству измерений расстояния соответствуют более одного множества координат пользователя для определения местоположения, и временное смещение тактового генератора соответствует набору измерений дальности. Системы определения местоположения могут создавать неоднозначные решения по определению местоположения в трех различных случаях: во-первых, неоднозначность может быть вызвана недостатком измерений; во-вторых, неоднозначность может быть обусловлена свойствами алгоритма, использованного при определении местоположения, и в-третьих, неоднозначность может быть порождена наличием зашумленных результатов измерений.
В первом случае в системе недостаточно измерений, когда количество неизвестных больше или равно количеству независимых измерений. Например, рассмотрим случай, когда неизвестными являются двумерные пространственные координаты пользователя и временное смещение тактового генератора пользователя. Рассмотрим случай, изображенный на Фиг.1. Здесь имеются три неизвестных, а именно широта и долгота мобильной станции, и временное смещение тактового генератора. Имеется три базовые станции, а именно BS1, BS2 и BS3, и три соответствующих измерения расстояния. Показаны окружности с центром в конкретной базовой станции, радиус которых задается суммой расстояния между мобильной станцией и базовой станцией, измеренного на мобильной станции, и вычисленного временного смещения тактового генератора, соответствующего подходящему решению. При условии трех независимых измерений расстояния имеется два возможных решения по определению местоположения, показанных на пересечении каждого множества окружностей.
Во втором случае источником неоднозначности может быть особенность алгоритма, использованного для определения местоположения пользователя. Известный алгоритм, чувствительный к неоднозначности, описан в патенте США №6289280. Этот алгоритм находит неизвестные, используя систему уравнений в замкнутой форме. Поскольку этот алгоритм находит местоположение пользователя алгебраически, он работает эффективно, что делает его подходящим для приложений и устройств с ограничениями на время или ресурсы. В решении используются преобразования линейной алгебры для объединения результатов измерений в систему квадратных уравнений, где количество уравнений равно количеству неизвестных. Получается два решения, связанных с двумя корнями квадратных уравнений. Два решения образуют неоднозначный набор решений, которые необходимо разрешить дополнительными средствами.
Рассмотрим, например, случай, где неизвестными являются двухмерные пространственные координаты пользователя и временной сдвиг тактового генератора пользователя. При четырех измерениях можно утверждать, что система имеет достаточное количество измерений для однозначного решения по определению местоположения пользователя. Кроме того, при использовании алгебраического метода четыре измерения объединяют в три «усредненных» измерения, и получается два решения, соответствующие этим усредненным измерениям, как показано на Фиг.2.
В третьем случае к ошибке при определении местоположения пользователя могут привести зашумленные измерения. Рассмотрим способ определения местоположения в среде с шумами, предположим, что шум представляет собой дискретную переменную с известными или вычисляемыми статистическими параметрами. Набор скорректированных измерений и соответствующего решения создаются для каждого предполагаемого уровня шума. Указанная система определения местоположения является неоднозначной, что также служит основанием использовать в ней приемы, направленные на разрешение неоднозначности. Например, на Фиг.3 рассматривается три уровня шума, с интервалом 100 метров, которые связаны с измерениями от базовой станции BS2. Как и ранее, для каждого уровня шума построен набор окружностей с радиусом, соответствующим сумме измеренного расстояния (в случае станции BS2 это измерение корректируется с учетом предполагаемого уровня шума) и вычисленного временного смещения тактового генератора. Имеется три неоднозначных решения, связанных с каждым уровнем шума, как показано на пересечениях окружностей.
Соответственно, поскольку эти известные алгоритмы дают более одного возможного решения, желательно обеспечить способ для выбора правильного (так называемого «окончательного») решения по определению местоположения из набора неоднозначных решений по определению местоположения.
Сущность изобретения
Раскрыты способы для выбора правильного (так называемого «окончательного») решения по определению местоположения из набора неоднозначных решений по определению местоположения с использованием различных эвристик и/или посредством устранения шума.
Согласно одному аспекту способ для разрешения неоднозначности при определении местоположения с N неоднозначными решениями по определению местоположения с использованием значения временного смещения тактового генератора включает в себя следующие шаги: создание модели функции распределения вероятностей (PDF) для временного смещения тактового генератора; получение N значений временного смещения тактового генератора для N неоднозначных решений по определению местоположения; введение каждого из N значений временного смещения тактового генератора в модель PDF; оценку модели PDF для получения N значений PDF; установку N показателей степени качества для N значений PDF; сравнение N показателей степени качества; определение максимального показателя степени качества как наибольшего из N показателей степени качества; и выбор окончательного решения по определению местоположения, имеющего максимальный показатель степени качества.
Согласно другому аспекту способ для разрешения неоднозначности при определении местоположения с множеством неоднозначных решений по определению местоположения с использованием очередности приема (так называемый «момент времени прихода») множества дальномерных сигналов включает в себя следующие шаги: ранжирование множества дальномерных сигналов на основе очередности действительных моментов времени прихода (TOA) от самого раннего до самого позднего; ранжирование множества дальномерных сигналов на основе ожидаемой очередности следования моментов времени прихода, соответствующих каждому из множества неоднозначных решений по определению местоположения; и сравнение ранжирования дальномерных сигналов на основе очередности действительных моментов времени прихода (TOA) и на основе ожидаемой очередности моментов времени прихода, соответствующих каждому из множества неоднозначных решений по определению местоположения.
Согласно еще одному аспекту способ для разрешения неоднозначности при определении местоположения с множеством неоднозначных решений по определению местоположения с использованием очередности принятых уровней мощности из множества дальномерных сигналов включает в себя следующие шаги: ранжирование множества дальномерных сигналов на основе очередности принятых уровней мощности от самого высокого до самого низкого; ранжирование множества дальномерных сигналов на основе ожидаемой очередности принятых уровней мощности, соответствующих каждому из множества неоднозначных решений по определению местоположения; и сравнение ранжирования дальномерных сигналов на основе очередности принятых уровней мощности и на основе ожидаемой очередности принятых уровней мощности, соответствующих каждому из множества неоднозначных решений по определению местоположения.
Согласно следующему аспекту способ для разрешения неоднозначности при определении местоположения с множеством неоднозначных решений по определению местоположения включает в себя следующие шаги: получение множества расстояний D1, соответствующих каждому из множества неоднозначных решений по определению местоположения для каждого из M источников; получение множества исходных расстояний D2; сравнение каждого из множества расстояний D1 с каждым из соответствующего множества исходных расстояний D2; и вычисление множества погрешностей измерений и выбор окончательного решения по определению местоположения как имеющего минимальное значение из множества погрешностей измерений.
Согласно еще одному аспекту способ для разрешения неоднозначности при определении местоположения в среде с шумами включает в себя следующие шаги: выбор L уровней шума итеративным образом в диапазоне [A,B] с приращением I для первого из Q дальномерных сигналов; повторение шага выбора Q минус 1 раз для каждого оставшегося из Q дальномерных сигналов для создания множества из L уровней шума; создание множества неоднозначных решений по определению местоположения для каждого из множества, состоящего из L уровней шума, на основе геометрического построения; выбор окончательного решения по определению местоположения из множества неоднозначных решений по определению местоположения на основе дискриминантной функции.
Понятно, что специалисты в данной области техники без труда предложат другие варианты исходя из последующего подробного описания, где в качестве иллюстрации продемонстрированы и описаны различные варианты осуществления изобретения. Чертежи и подробное описание следует рассматривать как иллюстрацию, а не как ограничение.
Краткое описание чертежей
Фиг.1 - графическая иллюстрация примера трех измерений с неизвестными пространственными координатами пользователя и значением временного смещения тактового генератора и с двумя неоднозначными решениями по определению местоположения;
Фиг.2 - графическая иллюстрация примера четырех измерений с тремя неизвестными и с двумя неоднозначными решениями по определению местоположения;
Фиг.3 - графическая иллюстрация примера зашумленных измерений с тремя неоднозначными решениями по определению местоположения;
Фиг.4 - графическая иллюстрация взаимосвязи между значением временного смещения тактового генератора и ошибкой по горизонтали для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения для набора данных Manhattan;
Фиг.5 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения путем разрешения неоднозначности через ограничения значения временного смещения тактового генератора, причем указанные решения изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Manhattan;
Фиг.6А - графическая иллюстрация гистограммы временного смещения тактового генератора, формируемого решением #1 из двух неоднозначных решений по определению местоположения для набора данных Manhattan;
Фиг.6В - графическая иллюстрация гистограммы временного смещения тактового генератора, формируемого решением #2 из двух неоднозначных решений по определению местоположения для набора данных Manhattan;
Фиг.7 - графическая иллюстрация взаимосвязи между значением временного смещения тактового генератора и ошибкой по горизонтали для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения для набора данных Campbell;
Фиг.8 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения путем разрешения неоднозначности через ограничения значения временного смещения тактового генератора, причем эти решения изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Campbell;
Фиг.9 - графическая иллюстрация взаимосвязи между значением временного смещения тактового генератора и ошибкой по горизонтали для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения для набора данных Japan;
Фиг.10 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения путем разрешения неоднозначности через ограничения значения временного смещения тактового генератора, причем эти решения изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Japan;
Фиг.11 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения путем разрешения неоднозначности через соответствие в очередности поступления дальномерных сигналов, причем эти решения изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Manhattan;
Фиг.12 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения путем разрешения неоднозначности через соответствие в очередности поступления дальномерных сигналов, которые изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Manhattan;
Фиг.13 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения путем разрешения неоднозначности через соответствие значений расстояния, которые изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Manhattan;
Фиг.14 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения путем разрешения неоднозначности через соответствие значений расстояния, которые изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Japan;
Фиг.15 - графическая иллюстрация статистических характеристик двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) с наилучшими неоднозначными решениями по определению местоположения с и без устранения шума, которые изображены в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Manhattan.
Подробное описание изобретения
Нижеследующее описание вместе с прилагаемыми чертежами предназначено для описания различных вариантов осуществления изобретения и не ставит своей целью представление только тех вариантов, в которых изобретение может быть реализовано на практике. Каждый вариант представлен всего лишь как пример или иллюстрация, и его не следует рассматривать как предпочтительный или имеющий преимущества по сравнению с другими вариантами. Конкретные детали используются для обеспечения понимания изобретения. Однако специалистам в данной области техники очевидно, что изобретение можно практически реализовать без этих конкретных деталей. Акронимы и другая описательная терминология используются просто для удобства и ясности и не претендуют на ограничение объема изобретения. Здесь раскрыты различные эвристические подходы для разрешения неоднозначности, где используется известный или ожидаемый характер изменения одной или нескольких неизвестных величин или их комбинации, совместимость различных количественно измеримых параметров и/или избыточность данных измерений или других параметров при измерении. Главным преимуществом раскрытых здесь эвристических подходов является то, что для устранения неоднозначности решений по определению местоположения избыточные измерения не потребуются.
Здесь исключительно в иллюстративных целях представлены результаты моделирования с использованием реальных пользовательских данных от Manhattan, Japan и Campbell. База данных Manhattan состоит из 1316 засечек примерно в 25 микрорайонах по всему городу, причем на каждый микрорайон приходится примерно от 20 до 100 засечек местоположения. Набор данных Japan состоит примерно из 1912 засечек по всей Японии. Набор данных Campbell содержит примерно 2000 засечек для стационарно размещенных объектов.
В одном варианте в способе для разрешения неоднозначности используют физические ограничения на характер изменения некоторых неизвестных и их комбинаций. В частности, асинхронные системы могут выгодно использовать набор предположений или данных, касающихся значения временного смещения тактового генератора, что можно применить для устранения неоднозначности при определении местоположения пользователя. В системе, где временные характеристики тактового генератора пользователя известны из некоторого опорного тактового сигнала, значение временного смещения тактового генератора может включать в себя время распространения опорного тактового сигнала от источника опорного тактового сигнала до пользователя, время многолучевого распространения, а также время на дополнительную обработку в приемнике и ошибку из-за разницы дирекционных углов по разным координатным сеткам. Для этой сети можно получить функцию распределения вероятностей (PDF) значения временного смещения тактового генератора и использовать ее для устранения неоднозначности определения местоположения пользователя.
Значения временного смещения тактового генератора могут характеризоваться известными статистическими распределениями, причем параметры распределения определяются различными факторами, такими как конструкция приемника, схемные характеристики тактового генератора пользователя, характеристики многолучевого распространения и, в наземной системе, особенностями разворачивания сети, например, плотностью расположения базовых станций. Параметры распределения могут быть установлены статистически или исследованы в динамике для данной системы определения местоположения. Показатель степени качества окончательного решения по определению местоположения можно получить из вычисленного значения временного смещения тактового генератора и функции распределения вероятностей (PDF) значения временного смещения тактового генератора для этого сценария.
Для нахождения окончательного решения по определению местоположения из набора, состоящего из N неоднозначных решений по определению местоположения с использованием N значений временного смещения тактового генератора, необходимы следующие шаги. Во-первых, создают модель функции распределения вероятности (PDF) для N значений временного смещения тактового генератора. В одном варианте параметрами модели PDF являются среднее значение и стандартное отклонение. Во-вторых, для каждого из N неоднозначных решений по определению местоположения находят значение временного смещения тактового генератора, получая в результате N значений временного смещения тактового генератора. В-третьих, для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения в модель PDF вводят соответствующее значение временного смещения тактового генератора. В-четвертых, для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения для получения значения PDF оценивают модель PDF c введенным в нее значением временного смещения тактового генератора. В результате должно получиться N значений PDF для N значений временного смещения тактового генератора. В-пятых, для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения показатель степени качества неоднозначного решения по определению местоположения устанавливают равным значению PDF. Опять же должно получиться N показателей степени качества, соответствующих N значениям PDF, которые, в свою очередь, соответствуют N значениям временного смещения тактового генератора. В-шестых, сравнивают N показателей степени качества и в качестве максимального показателя степени качества определяют наибольший из N показателей степени качества. В-седьмых, выбирают окончательное решение по определению местоположения из неоднозначного решения по определению местоположения с максимальным показателем степени качества. Величина N определяется как целое число, большее единицы.
В одном варианте значение временного смещения тактового генератора моделируют в соответствии с гауссовой функцией распределения вероятностей (PDF) со средним значением и стандартным отклонением, равными минус 100 метров и 100 метров соответственно. Если вычисленное значение временного смещения тактового генератора (умноженное на скорость света) составляет минус 200 метров, то тогда показатель степени качества может быть установлен равным значению гауссовой функции распределения вероятностей с одним стандартным отклонением от среднего значения. Специалистам в данной области техники известно, что можно использовать другие функции PDF, отличные от гауссовой функции (например, конечное множество статистических параметров).
В одном примере предполагается, что значение временного смещения тактового генератора имеет простое статическое равномерное распределение с допустимым значением временного смещения тактового генератора, находящимся между некоторым значением А и другим значением В. Для наборов данных Manhattan и Campbell значения А и В установлены равными минус 1000 метров и 1000 метров соответственно. В случае с набором данных Japan значения А и В установлены равными минус 2000 метров и 100 метров для лучшего соответствия набору эмпирических данных Japan. Для набора данных Manhattan взаимосвязь между значением временного смещения тактового генератора и ошибкой по горизонтали для каждого неоднозначного решения по определению местоположения показана на Фиг.4. Для больших ошибок видно, что имеется сильная, в общем случае линейная, зависимость ошибки от значения временного смещения тактового генератора. Для набора данных Manhattan результаты показаны на Фиг.5. Из чертежа видно, что алгоритм устранения неоднозначности действует хорошо в том смысле, что окончательное решение по определению местоположения статистически превосходит любое из двух неоднозначных решений по определению местоположения по всему набору данных. Заметим, что неоднозначное решение по определению местоположения, помеченное как «решение 2», в общем случае превосходит неоднозначное решение по определению местоположения, помеченное как «решение 1». Указанное расхождение очевидно, и его можно объяснить характером изменения значения временного смещения тактового генератора, получаемого с каждым неоднозначным решением по определению местоположения, что показано на Фиг.6А и 6В. Можно видеть, что второе неоднозначное решение по определению местоположения имеет «сжатое» распределение, в то время как первое неоднозначное решение по определению местоположения дало результаты с большим разбросом.
На Фиг.7 представлена графическая иллюстрация взаимосвязи между значением временного смещения тактового генератора и ошибкой по горизонтали для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения для набора данных Campbell. На Фиг.8 представлена графическая иллюстрация статистической характеристики для двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения, изображенного в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах для набора данных Campbell. Для набора данных Japan на Фиг.9 представлена графическая иллюстрация взаимосвязи между значением временного смещения тактового генератора и ошибкой по горизонтали для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения, в то время как на Фиг.10 представлена графическая иллюстрация статистической характеристики двух неоднозначных решений по определению местоположения (решение #1 и решение #2) и выбранного окончательного решения по определению местоположения, изображенного в виде кумулятивной функции распределения (CDF) ошибок по горизонтали в метрах.
В альтернативных способах для разрешения неоднозначности используют совместимость очередности дальномерных сигналов. Имеются различные пути для определения очередности дальномерных сигналов, например, по моментам времени прихода (TOA) дальномерных сигналов и/или по уровням мощности дальномерных сигналов.
В одном варианте в способе для разрешения неоднозначности используется очередность приема (так называемый «момент времени прихода») дальномерных сигналов от множества источников для разрешения неоднозначности. Получают ожидаемую очередность, соответствующую каждому решению, которую сравнивают с действительной очередностью, в которой принимаются дальномерные сигналы. В качестве окончательного решения по определению местоположения выбирают решение с максимальным совпадением очередности, либо комбинацию из нескольких неоднозначных решений по определению местоположения с максимальным совпадением очередности.
Для нахождения окончательного решения по определению местоположения из набора неоднозначных решений по определению местоположения с использованием очередности приема (так называемый «момент времени прихода») дальномерных сигналов необходимы следующие шаги. Во-первых, ранжируют дальномерные сигналы на основе очередности действительных моментов времени их прихода (TOA) от самого раннего до самого позднего. Во-вторых, для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения ранжируют дальномерные сигналы на основе ожидаемой очередности моментов времени прихода, соответствующих каждому неоднозначному решению по определению местоположения. В-третьих, сравнивают ранжирование дальномерных сигналов в очередности действительных моментов времени прихода (TOA) от самого раннего до самого позднего с ранжированием дальномерных сигналов на основе ожидаемой очередности в соответствии с каждым неоднозначным решением по определению местоположения. В-четвертых, в качестве окончательного решения по определению местоположения выбирают решение с максимальным совпадением очередности или комбинацию из нескольких неоднозначных решений по определению местоположения с максимальным совпадением очередности.
В одном примере апостериорную очередность дальномерных сигналов сравнивают с априорной очередностью дальномерных сигналов, полученной из информации о моментах времени прихода (TOA) сигналов. Для каждого дальномерного сигнала выполняется сравнение его рангов в априорном и апостериорном списках, и присваивается значение “1” в случае совпадения и “0” в случае несовпадения. В качестве решения по определению местоположения принимается решение с наибольшим числом совпадений (то есть с наибольшим числом “1”) по всем дальномерным сигналам. В случае равенства числа совпадений используется среднее. Результаты для этой методики устранения неоднозначности, примененной к набору данных Manhattan, показаны на Фиг.11, а для набора данных Japan показаны на Фиг.12. В общем случае окончательное решение по определению местоположения аналогично или статистически превосходит любое из двух неоднозначных решений по определению местоположения. В другом варианте в способе для разрешения неоднозначности для проведения различия среди неоднозначных решений по определению местоположения используют принятый уровень мощности дальномерных сигналов. Можно использовать принятый уровень мощности для проведения различия между решениями по определению местоположения. Для выявления окончательного решения по определению местоположения из множества неоднозначных решений по определению местоположения с использованием принятых уровней мощности дальномерных сигналов необходимо предпринять следующие шаги. Во-первых, ранжируют дальномерные сигналы в очередности принятого уровня мощности от самого высокого к самому низкому. Во-вторых, для каждого из неоднозначных решений по определению местоположения ранжируют дальномерные сигналы в ожидаемой очередности принятых уровней мощности, соответствующих каждому неоднозначному решению по определению местоположения. Предполагается, что ожидаемая очередность принятых уровней мощности будет такой же, как ожидаемая очередность моментов времени прихода сигналов, соответствующих каждому неоднозначному решению по определению местоположения. В-третьих, сравнивают ранжирование дальномерных сигналов в очередности принятых уровней мощности от самого высокого до самого низкого с ранжированием дальномерных сигналов на основе ожидаемой очередности принятых уровней мощности, соответствующих каждому неоднозначному решению по определению местоположения. В-четвертых, в качестве окончательного решения по определению местоположения выбирают решение с максимальным совпадением очередности или комбинацию из нескольких неоднозначных решений по определению местоположения с максимальным совпадением очередности.
В другом варианте в способе для разрешения неоднозначности используют числовые значения расстояний до M источников и их комбинации с целью разрешения неоднозначности. Можно найти каждое из расстояний D1 до каждого из M источников, соответствующее каждому неоднозначному решению по определению местоположения, и сравнить их с исходным расстоянием, скорректированным с помощью значения временного смещения тактового генератора (помечено как исходное расстояние D2). Количество источников определяется как M, причем M является целым числом, большим единицы. В качестве окончательного решения по определению местоположения выбирают неоднозначное решение по определению местоположения с максимальным совпадением (определяется среднеквадратическим значением D1 минус D2 или средним значением квадрата D1 минус D2) или некоторую комбинацию из нескольких значений с максимальными совпадениями. Специалистам в данной области техники понятно, что настоящее изобретение не сводится к среднеквадратическому значению или среднему значению квадрата D1 минус D2, и что можно также использовать другие меры ошибки, такие как, но не только, квадратный корень из суммы квадратов (RSS) или сумму квадратов (SS), не нарушая сущность изобретения. Результаты для наборов данных Manhattan и Japan показаны на Фиг.13 и Фиг.14 соответственно. В обоих случаях окончательное решение по определению местоположения статистически превосходит любое из двух неоднозначных решений по определению местоположения по всему набору данных.
Для нахождения окончательного решения по определению местоположения из множества неоднозначных решений по определению местоположения с использованием числовых значений расстояний до M источников необходимы следующие шаги. Во-первых, для каждого из M источников получают расстояние D1, соответствующее каждому неоднозначному решению по определению местоположения. Во-вторых, получают исходное расстояние D2 (являющееся исходным расстоянием, скорректированным с помощью значения временного смещения тактового генератора). В-третьих, сравнивают расстояние D1 с исходным расстоянием D2 и вычисляют ошибку измерения. В одном варианте ошибкой измерения является среднеквадратическое значение D1-D2. В другом варианте ошибкой измерения является корень квадратный из суммы квадратов D1-D2. И в еще одном варианте ошибкой измерения является среднеквадратическое значение D1-D2, нормализованное по размеру вектора D1 (или D2). В четвертых, в качестве окончательного решения по определению местоположения выбирают решение, имеющее самое низкое значение ошибки измерения.
К ошибкам при определении местоположения могут также привести зашумленные измерения. Из набора из P сигналов некоторым способом выбирают поднабор из Q сигналов, так чтобы данный алгоритм мог эффективно действовать. Согласно данному способу выбора Q сигналов можно выбрать случайным образом или использовать более систематический способ, например выбор сигналов с самым низким уровнем мощности (которые скорее всего подвержены воздействию шума). Для каждого из Q выбранных сигналов допускают L уровней шума. Решения по определению местоположения соответствуют каждой из L, умноженного на Q, комбинаций уровней шума. Способ устранения неоднозначности из-за шума включает следующие шаги. Во-первых, для первого из Q дальномерных сигналов итеративно выбирают L уровней шума в диапазоне [A,B] с приращением I. Специалистам в данной области техники известны диапазон [A,B] и приращение I (и, следовательно, величина L) на основе выбранной системы определения местоположения. Во-вторых, повторяют вышеописанный шаг Q минус 1 раз для каждого оставшегося дальномерного сигнала из Q минус 1 сигналов для создания множества, состоящего из L уровней шума. В-третьих, создают множество неоднозначных решений по определению местоположения для каждого уровня из множества уровней шума на основе известных геометрических построений, например трилатерации. В-четвертых, для выбора окончательного решения из множества неоднозначных решений по определению местоположения, созданных для каждого из множества уровней шума, используют дискриминантную функцию, известную специалистам в данной области техники. Дискриминантную функцию можно использовать отдельно или в комбинации с показателями степени качества, такими как ранжирование мощности, значения расстояния, ограничения временного смещения тактового генератора, очередность приема дальномерных сигналов. В одном варианте дискриминантная функция одновременно обеспечивает максимальное соответствие ранжирования мощности и значений расстояния при удовлетворении ограничения на временное смещение тактового генератора. Специалистам в данной области техники известны и другие дискриминантные функции, которые можно использовать, не выходя за рамки сущности настоящего изобретения.
В одном примере способы устранения шума использованы для засечек местоположения в наборе данных Manhattan. Значения N, А, В установлены равными 2, 0 и 500 метров соответственно. Значения I приращения выбирают из множества {100 метров, 50 метров}. Устранение неоднозначности в решениях выполняется посредством комбинации ранжирования мощности, соответствия диапазона и значения временного смещения тактового генератора. Алгоритм ранжирования мощности действует следующим образом. Вычисляется априорная очередность дальномерных сигналов с использованием уровня мощности входящих дальномерных сигналов. Затем для каждого решения, соответствующего настройке шума, вычисляют апостериорную очередность дальномерных сигналов, используя географические расстояния. Сравнивают априорную и апостериорную очередности для данного дальномерного сигнала. Сравнивают ранжирование в априорном и апостериорном списках, и совпадение отмечают символом “1”, в то время как несовпадение отмечают символом “0”. Вычисляют ранжирование мощности как сумму совпадений по всем дальномерным сигналам, взвешенным для каждого дальномерного сигнала следующим путем: если дальномерный сигнал является первым дальномерным сигналом в априорном списке (то есть для базовой станции, которая предположительно является ближайшей), то тогда вес равен 1/2. В противном случае, вес равен 0,5, умноженному на (количество дальномерных сигналов - 1). Заметим, что веса нормализуют, когда они превышают 1. Также смещение во взвешивании позволяет самому сильному дальномерному сигналу иметь более высокий вес, что, как было показано, улучшает результаты. Также для каждого решения вычисляют разности среднеквадратических значений в априорном и апостериорном диапазонах (RRMS). Соответствие диапазона вычисляют как 1 - RRMS/max(RRMS). Значение временного смещения тактового генератора должно находиться в диапазоне [от -1000 метров до 1000 метров] в принятых решениях. В качестве окончательного решения по определению местоположения берется решение, которое удовлетворяет ограничению на значение временного смещения тактового генератора при максимизации произведения ранжирования мощности и соответствия диапазона. Результаты показаны на Фиг.15. Можно видеть улучшение результатов по сравнению с наилучшим алгебраическим методом.
Предыдущее описание раскрытых вариантов предложено для того, чтобы дать возможность любому специалисту в данной области техники воплотить или использовать настоящее изобретение. Специалистам в данной области техники очевидны различные модификации для этих вариантов, а определенные здесь общие принципы можно применить к другим вариантам, не выходя за рамки сущности или объема изобретения.