确定无线通信网络中移动无线设备的位置的方法和装置与流程

1.本发明涉及但不限于一种用于确定无线通信网络中移动无线设备的位置的方法和装置，特别涉及一种用于第五代(fifth generation，5g)新无线电(new radio，nr)通信网络中基于参考信号的移动无线设备定位的方法和装置。


背景技术：

2.第三代合作伙伴计划(3
rd generation partnership project，3gpp)第16版涉及长期演进(long-term evolution，lte)定位功能，该功能经过扩展以适应5g的使能因素(enablers)，如宽带信号、低延迟和灵活架构。例如，5g nr网络中的无线电设备需要更精确的定位方法来满足监管和商业应用的nr定位要求。
3.在现有的基于nr参考信号的定位方法中，有两种通用的定位方法，即基于时间的定位方法和基于角度的定位方法。基于时间的定位方法包括下行到达时间差(downlink time difference of arrival，dl-tdoa)、上行到达时间差(uplink time difference of arrival，ul-tdoa)和多小区往返时间(multi-cell round trip time，rtt)。基于角度的定位方法包括下行出发角(downlink angle-of-departure，dl-aod)和上行到达角(uplink angle-of-arrival，ul-aoa)。这些方法是为了满足最初的5g定位要求。
4.在基于参考信号的定位过程中，如果所有的传输接收点(transmission reception point，trp)都被应用在定位计算中，将会导致高计算复杂度。由于在任何定位过程中都不可避免地存在测量不确定性，因此最终的定位结果会存在位置估计误差。因此，希望能减少计算复杂度和/或由测量不确定性导致的位置估计误差，这对于大多数定位系统来说是至关重要的。
5.cn107367277b公开了一种基于两次k-均值集群运算(clustering operation)的室内位置指纹定位方法。指纹定位方法包括：对位置指纹库进行第一次k-均值集群运算，以确定集群中心；然后对位置指纹库进行第二次k-均值集群运算，以确定最终的集群中心。这种方法需要建立一个指纹数据库，根据所需的分辨率，需要收集大量的测量数据。它还要求k-均值算法必须运行两次，直到指纹数据库中的所有数据点都被划分。
6.cn107295636a涉及tdoa定位技术领域，特别涉及一种基于tdoa定位的移动站定位装置及方法。一个定位引擎对移动台进行数据处理，采用多种模式实现对移动站的定位。所有定位站都可以进行同步处理；所有定位站都广播位置信息；所有定位站都接收其他定位站广播的位置信息，并将相关的时间戳和定位站对应的位置信息实时上传至定位引擎进行存储；定位引擎根据固定站位置信息和相关时间戳获取与移动站有关的距离值或距离差；并根据距离值或距离差和固定站位置坐标信息，采用相关定位方法获得移动站坐标。此过程需要获取位置数据以及所有trp的时间戳，这在实际定位系统中涉及高计算开销。它通过使用至少三个距离差方程来建立定位结果，但没有考虑结果的可靠性。
7.因此，需要一种改进的基于参考信号的5g nr通信网络中移动无线设备的定位方法，最好是减少计算的复杂度。
发明目的
8.本发明的一个目的是在一定程度上减轻或消除与在无线通信网络中确定移动无线设备的位置的已知方法有关的一个或多个问题，特别是在一定程度上减轻或消除与5g nr通信网络中基于参考信号的移动无线设备的已知定位方法有关的一个或多个问题。
9.上述目的是通过主权利要求的特征组合来实现的；从属权利要求公开了本发明的进一步有利实施例。
10.本发明的另一个目的是提供一种节点，该节点被配置为在5gnr通信网络中实施基于参考信号的移动无线设备定位的改进方法，优选地具有降低的计算复杂度、降低的测量不确定性和/或降低的估计误差。
11.本发明的另一个目的是提供一种方案，以实现5g nr通信网络中基于参考信号的移动无线设备定位的改进方法，优选地，减少由测量不确定性导致的位置估计误差。本领域技术人员将从以下描述中得出本发明的其他目的。因此，上述目的陈述并非详尽无遗，仅用于说明本发明多个目的中的一些目的。


技术实现要素：

12.在第一主要方面，本发明提供一种确定无线通信网络中移动无线设备的位置的方法。该方法包括，对于与所述移动无线设备相关联的多个传输接收点(trp)集群，测量所述移动无线设备与每个trp集群中的单个trp之间传输的第一参考信号的参数。该方法包括，基于第一参考信号的相应测量参数，从所述多个trp集群中选择一个trp集群。从所述移动无线设备和所选trp集群中的多个trp之间传输的第二参考信号，确定位置估计信息。所确定的位置估计信息用于确定所述移动无线设备的位置。
13.所提出的发明可以通过只考虑来自具有可靠测量的trp的结果来降低复杂度和/或定位估计误差，并且可以基于具有有利权重设置的方案进一步提高准确性。
14.在第二主要方面，本发明提供了一种无线通信系统中的节点，包括存储机器可读指令的存储器和用于执行机器可读指令的处理器，使得当处理器执行机器可读指令时，它配置节点以实施本发明第一主要方面的步骤。
15.在第三主要方面，本发明提供了一种存储机器可读指令的非暂态计算机可读介质，其中，当机器可读指令由处理器或控制器执行时，它们配置处理器或控制器以实施本发明第一主要方面的步骤。
16.本发明内容不一定公开了定义本发明所必需的所有特征；本发明可以存在于所公开特征的子组合中。
17.前面已经广泛地概述了本发明的特征，以便可以更好地理解下面对本发明的详细描述。下文将描述本发明的其他特征和优点，它们构成本发明权利要求的主题。本领域技术人员将理解，所公开的概念和具体实施例可以容易地用作修改或设计其他结构的基础，以实现本发明的相同目的。
附图说明
18.本发明的上述和进一步的特征将从以下优选实施例的描述中显而易见，所述优选实施例仅以举例的方式结合附图来提供，其中：
19.图1是一个已知的支持定位的5g nr无线网络架构示意图；
20.图2显示已知的使用定位参考信号(positioning reference signal，prs)和/或探测参考信号(sounding reference signal，srs)来确定5g nr无线网络中ue的位置；
21.图3是5g nr无线网络中包括多个tpr的网络环境示意图；
22.图4是5g nr无线网络中包括位置管理功能(location management function，lmf)的节点的示意框图；
23.图5是本发明定位方法的流程图；
24.图6显示在5g nr无线网络中由多个trp初始化时的网络环境组成的局部区域或地区；
25.图7显示图6的网络环境，其中多个tpr已经被划分集群；
26.图8显示在图7的网络环境中选择tpr集群之一作为“受信任的”集群的方法；
27.图9显示图8的网络环境，其中tpr集群之一已被选为“受信任的”集群；以及
28.图10显示使用参考信号加权值与多个定位估计结果相结合以增强或改进ue的最终定位结果的方法。
具体实施方式
29.以下描述只是以举例的方式对优选实施例进行描述，并不限制将本发明付诸实施的必要特征的组合。
30.本说明书中提到的“一个实施例”或“一实施例”是指与该实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。说明书中各处出现的短语“在一个实施例中”不一定都是指同一实施例，也不是与其他实施例相互排斥的单独或替代实施例。此外，所描述的各种特征可能由一些实施例展示，而不是由其他实施例展示。同样，描述了各种要求，这些要求可能是一些实施例的要求，而不是其他实施例的要求。
31.应当理解，图中所示的元件可以以各种形式的硬件、软件或其组合来实施。这些元件可以在一个或多个适当编程的通用设备上以硬件和软件的组合来实施，这些设备可以包括处理器、存储器和输入/输出接口。
32.本说明书说明了本发明的原理。因此应当理解，本领域技术人员将能够设计出各种安排，尽管在本文中没有明确描述或示出，但是体现了本发明的原理并包括在其精神和范围内。
33.此外，本文叙述了本发明的原理、方面和实施例及其具体示例，旨在涵盖其结构和功能等效物。此外，这种等效物还包括当前已知的等效物以及将来开发的等效物，即任何开发的、执行相同功能的元件，无论其结构如何。
34.因此，例如，本领域技术人员将理解，这里呈现的框图代表了体现本发明原理的系统和设备的概念图。
35.图中所示各种元件的功能可以通过使用专用硬件以及能够与适当的软件一起执行软件的硬件来提供。当由处理器提供时，这些功能可以由单个专用处理器、单个共享处理器或多个单独的处理器提供，其中一些可以共享。此外，术语“处理器”或“控制器”的明确使用不应被解释为仅指能够执行软件的硬件，可以隐含地包括但不限于数字信号处理器(“dsp”)硬件、用于存储软件的只读存储器(“rom”)、随机存取存储器(“ram”)和非易失性存
储器。
36.在权利要求中，任何表示为执行特定功能的装置的元件旨在涵盖执行该功能的任何方式，包括，例如，a)执行该功能的电路元件的组合或b)任何形式的软件，因此，包括固件、微代码等，与执行该软件的适当电路相结合以执行功能。由这些权利要求定义的本发明在于，由各种被提及的装置提供的功能，以权利要求所要求的方式被组合和汇集在一起。因此认为任何提供这些功能的装置均等同于本文所示的装置。
37.5gnr无线网络需要支持海量连接、高容量、超可靠和低延迟。如此多样化的应用例场景需要颠覆性的方法来实现这种5g nr无线网络。设想在5gnr无线网络中需要多个trp(多trp)，以通过灵活的部署场景来提高可靠性、覆盖范围和容量性能。例如，为了能够支持5g nr无线网络中移动数据流量的指数级增长并提高覆盖范围，预计移动无线设备将接入由多trp(即宏小区、小型小区、皮小区、飞小区、远程无线电头端、中继节点等))组成的网络。
38.图1是一个支持定位的已知5g nr无线网络架构10的示意图。这仅以背景的方式描述。包含位置管理功能(lmf)12的一个网络实体是这个已知5gnr无线网络定位架构10中的一个节点。lmf 12通过接入和移动性管理功能(access and mobility management function，amf)18，通过nls接口从下一代无线接入网络(next generation radio access network，ng-ran)14和移动无线设备16(也称为用户设备(user equipment，ue)16)接收测量和辅助信息，以确定ue 16的位置。由于ng-ran 14和核心网(未示出)之间的新的下一代接口，引入了新的nr定位协议a(nr positioning protocol a，nrppa)协议，以通过下一代控制平面接口(ng-c)在ng-ran 14和lmf 12之间携带定位信息。5g nr无线架构10中的这些新增功能为5g的定位提供了一个框架。lmf 12通过amf 18使用lte定位协议(lte positioning protocol，lpp)对ue 16进行配置。ng ran 14通过lte-uu接口或nr-uu接口使用无线电资源控制(the radio resource control，rrc)协议配置ue 16。uu接口是ue与基站通信的接口，支持从ue到基站的上行单播通信，以及从基站到ue的下行单播通信。在lmf和amf之间的nls接口对所有与ue相关、与gnb相关和与ng-enb相关的定位过程都是透明的。它仅用作lte定位协议lpp和nrppa的传输链路。
39.为了实现比以前lte提供的更准确的定位测量，新的参考信号已添加到5g nr规范中。这些信号是下行链路中的定位参考信号(nr prs或prs)和用于上行链路中定位的探测参考信号(srs)。下行prs是支持基于下行定位方法的主要参考信号。尽管可以使用其他信号，但prs是专门设计的，以提供尽可能高的精度、覆盖范围以及干扰避免和抑制。为了设计一个有效的prs，需要特别注意给信号一个大的延迟扩展范围，因为它必须从可能很远的相邻基站接收，以进行位置估计。这是通过覆盖整个5g nr带宽并在多个符号上传输prs来实现的，这些符号可以聚合起来以累积功率。一个给定的prs符号中的子载波密度称为梳状尺寸(comb size)。有几种可配置的基于梳形(comb-based)的prs模式，即comb-2、4、6和12，适用于不同场景，服务于不同的应用例。例如，几个基站的梳形模式可以在一个时隙时间内进行复用。对于comb-n prs，n个符号可以被组合起来以覆盖频域中的所有子载波。然后，每个基站(gnb 20)可以在不同的子载波组中进行传输以避免干扰。由于几个gnb 20可以同时传输而不会相互干扰，因此该解决方案也是延迟有效的。此外，可以根据静音模式，在给定时间将来自一个或多个gnb 20的prs静音，进一步降低潜在干扰。对于传输损耗较高的应用例
(例如，在宏小区部署中)，prs也可以被配置为重复，以改善接收。
40.图2显示了已知的使用prs和/或srs来确定ue 16的位置。lmf 12使用nrppa协议与trp 22进行通信。lmf 12使用llp协议与ue 16进行通信。多个prs 24构成一个prs资源集。
41.如图2所示，ue 16从一个或多个trp 22接收至少一个prs 24，并向lmf 12报告以下任何或所有基于ue的测量报告，以便为每个接收的prs进行定位：每个gnb 20的每个波束的下行参考信号参考功率(downlink reference signal reference power，dl rsrp)；下行参考信号时间差(downlink reference signal time difference，dl rstd)；ue接收-发送(rx-tx)时间差。lmf 12使用部分或全部这些信息来确定或计算ue 16的位置。可以将ue 16的位置确定为或计算为地理坐标。
42.同样如图2所示，ue 16从一个或多个trp 22接收至少一个prs 24或其他dl参考信号(dl-dmrs)，并且作为响应，为每个接收到的prs向一个或多个trp 22发送srs 26或其他ul参考信号(ul-dmrs)。作为响应，该一个或多个trp 22中的每一个都向lmf 12报告以下任何或所有基于gnb的测量报告，以便为每个接收到的srs进行定位：上行到达角(ul-aoa)；上行参考信号接收功率(ul-rsrp)；上行相对到达时间(ul-rtoa)；gnb rx-tx时间差。lmf 12使用部分或全部该信息来确定或计算ue 16的位置。
43.如果与ue 16相关联的所有trp 22都包括在定位确定或计算中，则前述方法会导致高计算复杂度和高定位错误率。此外，高计算复杂度和一些trp可能与ue 16的通信质量差会导致最终位置结果的估计误差的不良增加。这在图3中以示例的方式说明，图3显示了布置在室内环境32中的多个trp 22。一个ue 16与多个trp 22相关联，因为当ue 16在环境32中时，ue 16从部分或全部所述trp 22接收信号。在这样的环境32中，从一些trp 22到达ue 16的一些信号很强，例如，具有良好的信号质量，但是来自其他trp 22的许多信号具有较差的信号质量。为了便于参考，高质量的信号在图3中用实线箭头表示，而信号质量较差的信号则用虚线箭头表示。如果基于ue的定位测量报告和/或基于gnb的定位测量报告被包括在环境32中的ue 16的位置确定或计算中，这可能导致所得位置的巨大误差。这尤其是由于发送出的由ue 16接收到的许多低质量信号生成的定位测量报告而造成的。图3中的虚线区域36表示的trp 22，其信号被ue 16以高信号质量接收。通常，这样的trp 22是ue 16在适当的时间点上距离最近的那些trp。然而，可以理解的是，根据环境32的布置，并不总是与ue 16最接近的trp 22提供最佳质量的信号。
44.图3中的示例环境32被描述为室内环境，但这不应被视为限制下文所述的本发明方法仅在室内环境中使用。
45.本发明认识到，通过考虑、使用或涉及具有可靠测量数据的trp 22，即向ue 16提供良好信号质量信号的trp 22，从而不使用与ue 16相关联的所有trp 22，可以实现计算复杂度的降低。本发明至少解决了降低计算复杂度的需要，并且还有利地实现了准确性的提高和数据处理时间的缩短。
46.图4显示了lmf 12包括至少一个处理器28和至少一个存储器30。至少一个存储器30存储机器可读指令。至少一个处理器28执行机器可读指令，从而配置lmf 12以实施下文所述的本发明方法的步骤。
47.图5显示本发明方法100的流程图。该方法包括三个主要部分：第一部分110，其涉及将trp 22布置成相应的集群；第二部分120，其涉及仅使用trp集群中的一个选定的trp集
群来确定哪个集群的trp将被用于定位并计算ue 16的位置；第三部分130，其涉及进一步提高从第二部分120获得的位置结果的准确性。
48.方法100的第一部分110有利地能够离线实施。本发明的第二部分120和第三部分130是在线实施，即实时实施。可以理解的是，对于已建立的环境32，方法100的第一部分110可能只需要实施一次，但是如果网络环境32有任何改变，第一部分110可以再次离线或在线实施。方法100的第三部分130是优选实施的，但应当理解，对于一些实施例，它可以是方法100的一个可选部分。
49.图6显示了在初始化多个trp 22时构成环境32的局部区域或地区，因此处于使用集群算法(clustering algorithm)(如k-均值集群算法)将trp 22布置到各个集群以识别或选择具有可靠测量的trp 22的子集之前的状态。trp 22能够与进入环境32的任何ue 16进行通信。图中显示了一个ue 16以供参考。
50.本发明方法100的第一部分110包括第一步骤110a，初始化trp 22，尽管该步骤是可选的，因为trp 22可能已经被预先初始化了。
51.在方法100的第一主要部分110的下一步骤110b中，使用集群算法对trp 22进行划分和集群。可以使用任何合适的集群算法，但优选k-均值集群算法。
52.步骤110b可以包括：确定或选择环境32中trp集群中心的数量k，其中每个trp集群中心将对应于一个trp 22集群，并且k≥2。数量k可以是预定义的，或者可以根据trp 22的数量和环境32的大小和/或trp 22的信号质量来计算。步骤110b包括：确定每个trp 22与k个trp集群中心中的每一个集群中心之间的距离和/或信号质量。然后将trp 22划分或分配到对应于所述k个trp集群中心的相应trp集群中。这可以通过将每个trp 22布置到与该trp集群中心距离最小和/或具有最大的测量信号强度的trp集群中来完成。在图7中，各个trp集群分别表示为“1”、“2”和“3”，其中k被选择为k＝3。
53.在方法100的第一主要部分110的下一步骤110c中，该方法优选地包括：确定或计算新的trp集群中心。这可以通过计算每个trp集群的平均距离值并选择与相应的trp集群中心的距离最接近该平均值的trp 22，并将所选trp 22的位置视为新的trp集群中心或随机选择集群中的一个trp 22作为新的trp集群中心来实现，因为一个集群中的所有trp 22彼此之间应该有相同的信号质量水平。
54.方法100的第一主要部分110可以包括：重复步骤110a和110b，直到k个集群中心保持不变，然后这些就构成了最终集群中心，并且因此构成最终的集群“1”、“2”和“3”，如图7所示。
55.参考图8，方法100的第二部分120包括第一步骤120a：测量在ue 16和每个trp集群“1”、“2”和“3”中的单个trp 22之间传输的第一参考信号的参数。第一参考信号可以在ue 16处接收，但是在一些实施例中，可以在trp处接收每个选定的单个trp 22的第一参考信号。第一参考信号可以包括prs或srs。从每个trp集群中确定或选择的单个trp 22可以是各个trp集群的集群中心trp，或者它可以是从trp集群中选择的另一个trp 22。例如，它可以包括位于其各自集群“1”、“2”和“3”中心的trp 22。在任何情况下，第一参考信号的相应测量参数可以包括信号质量参数。信号质量参数可以包括以下任一项：信噪比(signal-to-noise ratio，snr)；接收信号强度指示(received signal strength indicator，rssi)；参考信号接收功率(reference signal receivedpower，rsrp)；参考信号接收质量
(reference signal received quality，rsrq)或任何其他合适的信号质量参数。
56.在方法100的第二部分120的下一步骤120b中，该方法涉及从多个trp集群“1”、“2”和“3”中确定或选择一个trp集群作为“受信任的”trp集群。确定或选择“受信任的”trp集群优选地基于第一参考信号的相应测量参数，并且优选地使“受信任的”trp集群被选择为trp集群“1”、“2”和“3”中具有最高、最佳、最大或最优值的测量信号质量参数的trp集群。在图8的示例中，表示为“2”的trp集群被选为“受信任的”trp集群。
57.参考图9，在方法100的第二部分120的下一个步骤120c中，该方法涉及确定位置估计信息，该位置估计信息包括来自在所述ue 16和“受信任的”trp集群“2”中的部分但优选全部trp 22之间传输的第二参考信号的多个定位估计结果。这降低了计算复杂度并缩短了定位方法中的数据处理时间。图9中没有显示trp集群“1”和“3”。从第二参考信号导出的确定的多个定位估计结果被组合，并用于确定ue 16的位置。优选地，使用基于时间的定位算法120d(图5)确定从第二参考信号确定的多个定位估计结果。这可以包括多trp或tdoa算法。多个定位估计结果是使用来自优选的“受信任的”trp集群“2”中的所有trp 22的定时测量结果来确定或计算的。定时测量结果优选地包括来自或到达“受信任的”trp集群“2”中的每个trp 22的第一到达路径。
58.多个定位估计结果可以从“受信任的”trp集群“2”中的单个trp 22获得，但优选地从所述trp 22的子集获得。在一个实施例中，“受信任的”trp集群“2”的3个trp 22的子集用于获得多个定位估计结果中的各个结果。多个定位估计结果被组合，以获得ue 16的最终定位结果。
59.在一个实施例中，在第二参考信号包括prs的情况下，多个定位估计结果可以从以下基于ue的定位测量报告中的任何一个或全部得到：每个gnb 20每个波束的下行链路prs参考信号参考功率(dl prs-rsrp)；下行参考信号时间差(dl rstd)；ue接收-发送(rx-tx)时间差。lmf 12使用部分或全部该信息来确定或计算ue 16的位置。可以将ue 16的位置确定或计算为地理坐标。
60.在另一实施例中，ue 16从“受信任的”trp集群“2”的一个或多个trp 22中的一些，但最好是所有trp 22中接收prs，并将srs发送到位于gnb的trp 22之一。trp 22向lmf 12报告以下任何或全部基于gnb的测量报告，用于为每个接收到的srs进行定位：上行到达角(ul-aoa)；上行srs参考信号接收功率(ul srs-rsrp)；ul相对到达时间(ul-rtoa)；gnb rx-tx时间差。lmf 12使用部分或全部该信息来确定或计算ue 16的多个定位估计结果，并根据这些结果确定ue 16的位置。可以将ue 16的位置确定或计算为地理坐标。
61.方法100的第三可选部分130使用加权值与多个定位估计结果相结合。然而，虽然加权值的使用是非常优选的，并且减少了可能由低接收信号质量信号导致的定位结果中的不可预测的风险，但是应当理解，加权值的使用对方法100的实施是优选的。
62.参考图10，方法100的第三可选部分130包括第一步骤130a：测量在ue 16和“受信任的”trp集群“2”的trp 22之间传输的第二参考信号的参数。第二参考信号的相应测量参数优选地包括信号质量参数，并且基于第二参考信号的相应测量信号质量计算相应权重值。计算各个权重值是为了增强具有高测量信号质量参数值的任何第二参考信号的多个定位估计结果的影响，并减少具有低测量信号质量值的任何第二参考信号的多个定位估计结果的影响。
63.方法100的第三可选部分130包括第二步骤130b：将从第二参考信号的各测量参数值计算出的各权重值与各个多个定位估计结果相结合，以提供各个加权位置估计结果。然后，使用各个加权位置估计结果来确定ue 16的增强位置。加权位置估计结果优选地在用于确定ue 16的位置之前被归一化。
64.在图10的示例中，ue 16的第一估计位置值p1是从在ue 16和“受信任的”trp集群“2”的trp 22的第一子集之间传输的第二参考信号导出的。ue 16的第二估计位置值p2是从在ue 16和trp 22的第二子集之间传输的第二参考信号导出的，依此类推，直到ue 16的最后第k个估计位置值pk是从trp22的第k个子集导出的。对于trp 22的第一至第k个子集中的每一个子集，根据trp 22的第一至第k个子集中的每一个子集的第二参考信号的信号质量来确定或计算相应的权重值w1至wk。将各自的权重值w1到wk与估计的定位值p1到pk相结合，以提供最终定位结果
65.在一个实施例中，对于“受信任的”trp集群“2”中的任意三个trp 22，可以通过使用tdoa定位算法获得定位估计结果pi(i,＝1,2,
…
,k＝3)。然后，对于每个trp 22或任何三个trp 22，可以测量三个相应的参考信号的质量(例如，rssi)，然后可以将其用于生成权重函数f(rssi
i1
,rssi
i2
,rssi
i3
)。然后对该权重函数进行归一化，得到归一化的权重值，并结合多个定位估计结果，得到最终的定位结果在本实施例中，权重函数可以表示为：以表示为：
66.其中k＝3，wi有3个值，i＝1,2,3。因此，权重函数的归一化值可以通过以下公式获得：w1＝w1/(w1+w2+w3)；w2＝w2/(w1+w2+w3)；w3＝w3/(w1+w2+w3)。
67.因此以及p1＝(x1,y1,z1),p2＝(x2,y2,z2)andp3＝(x3,y3,z3)。
68.在本发明的方法100中，基于时间的2d定位算法包括tdoa或rtt。
69.对于二维坐标系：tdoa(在第i个估计的定位结果)：对于二维坐标系：tdoa(在第i个估计的定位结果)：其中pi＝(p
x,i
,p
y,i
)
t
为待估计用户的坐标位置，p
i1
＝(p
x,i1
,p
y,i1
)
t
，p
i2
＝(p
x,i2
,p
y,i2
)
t
，p
i3
＝(p
x,i3
,p
y,i3
)
t
分别为trp
i1
、trp
i2
和trp
i3
的坐标位置；t
i1
、t
i2
和t
i3
分别为trp
i1
、trp
i2
和trp
i3
的定时测量结果；c是光速。
70.对于二维坐标系：rtt(在第i个估计的定位结果)：
其中，rtt
i1
、rtt
i2
和rtt
i3
分别为用户到trp
i1
、trp
i2
和trp
i3
的往返时间；pi＝(p
x,i
,p
y,i
)
t
为待估计用户的坐标位置，p
i1
＝(p
x,i1
,p
y,i1
)
t
，p
i2
＝(p
x,i2
,p
y,i2
)
t
，p
i3
＝(p
x,i3
,p
y,i3
)
t
分别为trp
i1
、trp
i2
和trp
i3
的坐标位置；c是光速。
71.在本发明的方法100中，基于时间的3d定位算法包括rtt。因此，对于一个3d坐标系：rtt(在第i个估计的定位结果)系：rtt(在第i个估计的定位结果)系：rtt(在第i个估计的定位结果)其中，rtt
i1
、rtt
i2
和rtt
i3
分别是从ue 16到trp
i1
、trp
i2
和trp
i3
的往返时间；pi＝(p
x,i
,p
y,i
,p
z,i
)
t
为待估计用户的坐标位置；p
i1
＝(p
x,i1
,p
y,i1
,p
z,i1
)
t
，p
i2
＝(p
x,i2
,p
y,i2
,p
z,i2
)
t
，p
i3
＝(p
x,i3
,p
y,i3
,p
z,i3
)
t
分别是trp
i1
、trp
i2
和trp
i3
的坐标位置；c是光速。
72.上述装置可以至少部分地用软件实现。本领域技术人员将理解，上述装置可以至少部分地使用通用计算机设备或使用定制设备来实现。
73.在此，本文所述的方法和装置的各个方面可以在包括通信系统的任何装置上执行。该技术的程序方面可以被认为是“产品”或“制品”，通常是以可执行代码和/或相关数据的形式，承载或体现在一种机器可读介质中。“存储”型介质包括移动站、计算机、处理器或类似设备的任何或所有存储器，或其相关模块，如各种半导体存储器、磁带驱动器、磁盘驱动器等，其可在任何时候为软件编程提供存储。软件的全部或部分有时可以通过互联网或各种其他电信网络进行通信。例如，这种通信可以使软件从一台计算机或处理器加载到另
一台计算机或处理器。因此，另一种类型的可以承载软件元素的媒体包括光波、电波和电磁波，例如在本地设备之间的物理接口上、通过有线和光学陆线网络以及通过各种空中链路使用。承载这种波的物理元件，如有线或无线链路、光链路等，也可以被认为是承载软件的介质。如本文所用，除非限于有形的非暂时性“存储”介质，否则计算机或机器“可读介质”等术语是指参与向处理器提供指令以供执行的任何介质。
74.虽然已在附图和前面的描述中详细地说明和描述了本发明，但应将其视为说明性的而不是限制性的，应当理解的是，仅示出和描述了示例性实施例并且不以任何方式限制本发明的范围。可以理解，这里描述的任何特征可以用于任何实施例。说明性的实施例不排斥彼此或本文未述及的其他实施例。因此，本发明还提供了包括上述一个或多个说明性实施例的组合的实施例。在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明进行修改和变化，因此，仅应施加如所附权利要求书中所示的限制。
75.在所附权利要求书和本发明的前述描述中，除非上下文由于明确的语言或必要的暗示而另有要求，否则“包括”一词或诸如“包含”等变体是以包容的意义使用，即指定所述特征的存在，但不排除本发明的各种实施例中存在或添加进一步的特征。
76.应当理解，如果在本文中提到任何现有技术出版物，这种参考不构成承认该出版物构成本领域公知常识的一部分。

技术特征：
1.一种确定无线通信网络中移动无线设备的位置的方法，该方法包括以下步骤：对于与所述移动无线设备相关联的多个传输接收点(trp)集群，测量在所述移动无线设备和每个trp集群中的单个trp之间传输的第一参考信号的参数；基于所述第一参考信号的相应测量参数，从所述多个trp集群中选择一个trp集群；从在所述移动无线设备和所选trp集群中的多个trp之间传输的第二参考信号，确定位置估计信息；以及使用所确定的位置估计信息，来确定所述移动无线设备的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其中每个trp集群中的所述单个trp是一个从每个trp集群中选择的或预定的单个trp。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从每个trp集群中选择的或预定的单个trp包括位于其相应集群中心的trp。4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第二参考信号确定的所述位置估计信息是使用基于时间的定位算法或其他定位算法来确定的。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一参考信号的相应测量参数包括信号质量参数，并且从所述多个trp集群中选择的trp集群被选择的依据为具有最高、最佳、最大或最优信号质量参数的trp集群。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述信号质量参数包括以下任一项：信噪比(snr)；接收信号强度指标(rssi)；参考信号接收功率(rsrp)；和参考信号接收质量(rsrq)。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述位置估计信息是根据在所述移动无线设备和所选trp集群的所有trp之间传输的第二参考信号来确定的。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法包括：测量在所述移动无线设备和所选trp集群的多个trp之间传输的第二参考信号的参数；将根据所述第二参考信号的测量参数的各个值计算的各个权重值与根据所述第二参考信号确定的各个位置估计信息相结合，以提供各个加权位置估计信息；以及使用所述第二参考信号的各个加权位置估计信息来确定所述移动无线设备的位置。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第二参考信号的各个测量参数包括信号质量参数，以及所述各个权重值是根据所述第二参考信号的各个测量信号质量来计算的。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述各个权重值的计算是为了增强具有高测量信号质量参数值的任何第二参考信号的位置估计信息，并减少具有低测量信号质量参数值的任何第二参考信号的位置估计信息。11.根据权利要求8所述的方法，其中，对根据所述第二参考信号的测量参数的各个值计算的所述权重值进行归一化之后，将所述归一化的权重值与所述各个位置估计信息相结合并使用所述各个加权位置估计信息来确定所述移动无线设备的位置。12.根据权利要求1所述的方法，其中，从在所述移动无线设备和所选trp集群的多个trp之间传输的第二参考信号确定位置估计信息的步骤包括：使用包括定位参考信号(prs)或其他dl参考信号(dl-dmrs)的第二参考信号；或者使用包括探测参考信号(srs)或其他ul参考信号(ul-dmrs)的第二参考信号；或者使用由所述移动无线设备响应于接收到的包括定位参考信号(prs)的第二参考信号而向节点发送的探测参考信号(srs)。13.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述移动无线设备相关联的trp使用集群算法
被布置成集群。14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述集群算法包括k-均值集群算法。15.根据权利要求13所述的方法，其中将与所述移动无线设备相关联的trp布置成集群的步骤是离线执行的。16.根据权利要求1所述的方法，其中，所述trp通过以下方式划分为集群：(a)确定或选择局部区域或地区内的k个trp集群中心，其中每个trp集群中心对应一个trp集群，且k≥2；(b)确定每个trp与k个trp集群中心之间的距离；以及(c)通过将每个trp划分给与其距离最小的所述trp集群中心，将所述trp划分到对应于所述k个trp集群中心的各个trp集群中。17.根据权利要求16所述的方法，包括以下步骤：(d)计算每个trp集群的平均距离值，并选择与对应的trp集群中心的距离最接近该平均值的trp作为新的trp集群中心。18.根据权利要求17所述的方法，其中，步骤(b)、(c)和(d)重复进行，直到k个集群不再改变，它们被作为最终的集群中心和集群。19.根据权利要求1所述的方法，其中，所述trp通过以下方式划分为集群：(a)确定或选择局部区域或地区内的k个trp集群中心，其中每个trp集群中心对应一个trp集群，且k≥2；(b)测量每个trp和k个trp集群中心之间的信号质量；以及(c)通过根据所测量的信号质量将每个trp划分给相应的trp集群中心，将trp划分到对应于所述k个trp集群中心的各个trp集群中。20.一种无线通信系统中的节点，包括存储机器可读指令的存储器和用于执行所述机器可读指令的处理器，使得当所述处理器执行所述机器可读指令时，它配置节点以实施以下步骤：对于与所述移动无线设备相关联的多个传输接收点(trp)集群，测量在所述移动无线设备和每个trp集群中的单个trp之间传输的第一参考信号的参数；根据所述第一参考信号的相应测量参数，从所述多个trp集群中选择一个trp集群；从在所述移动无线设备和所选trp集群中的多个trp之间传输的第二参考信号，确定位置估计信息；以及使用所确定的位置估计信息，来确定所述移动无线设备的位置。

技术总结
本发明公开了一种确定无线通信网络中移动无线设备的位置的方法。该方法包括：对于与所述移动无线设备相关联的多个传输接收点(TRP)集群，测量在所述移动无线设备和每个TRP集群中的单个TRP之间传输的第一参考信号的参数。该方法包括：基于第一参考信号的相应测量参数，从所述多个TRP集群中选择一个TRP集群。从在所述移动无线设备和所选TRP集群中的多个TRP之间传输的第二参考信号，确定位置估计信息。所确定的位置估计信息用于确定所述移动无线设备的位置。线设备的位置。线设备的位置。


技术研发人员：陈真 张海明 陈浩贤 张玉贤
受保护的技术使用者：香港应用科技研究院有限公司
技术研发日：2022.10.25
技术公布日：2023/8/24