车联网基站定位纠偏算法研究

（中移物联网有限公司，重庆 401336）

车联网基站定位纠偏算法研究

王明儒，阮详兵

（中移物联网有限公司，重庆 401336）

当前车联网终端普遍采用GPS/LBS双模定位，定位精度依赖于终端上报的基础数据。当终端在隧道、车库或者周边基站稀疏情况下，LBS定位会出现较大误差。本文针对上述问题，提出了一种基站定位的纠偏算法。该算法依据终端上报的历史数据对当前上报位置做偏差认定及趋势分析，从一定程度上减小了定位偏差，提高了定位精度。

车联网；基站定位；纠偏

1 引言

车联网作为物联网的重要领域之一，在改善人们的生活出行等方面具有切实的意义。位置数据是车联网系统的重要数据，给用户提供实时位置和历史轨迹的服务，位置数据的准确性将直接影响用户的使用体验。

目前车联网终端普遍采用GPS/LBS双模定位，当终端在室外等GPS信号强度高的情况下，采用精度较高的GPS定位；当终端在地下车库、隧道或天气状况不好等无法进行GPS定位时，采用基站定位。终端按照一定的频率采集位置数据，并上报至车联网平台。

在GPS/LBS双模定位下，基站定位数据是位置数据的重要组成部分。基站定位本身受影响的因素很多，通过基站定位获取的位置信息经常偏差很大，对基站定位数据的纠偏能够进一步提供数据的准确性，能够为用户提供更准确的位置服务。

基站定位数据的纠偏方式很多，本文主要描述在依赖的数据有限的情况下，使用历史GPS定位数据、车辆速度、时间间隔和本次基站定位数据来对基站位置进行偏差分析和位置纠偏。

2 基站定位纠偏的必要性

2.1 基站定位

基站定位又叫LBS（Location Based Service， 移动位置服务）， 它是通过电信移动运营商的网络（如GSM网）获取移动终端用户的位置信息（经纬度坐标）。简而言之，基站定位就是利用与基站的距离的测算距离来确定位。

2.2 基站定位纠偏的必要性

车联网基站定位的精度受诸多因素的影响，总结起来主要是有如下3种情况。

（1）基站密度小：如终端在郊区或农村使用，基站定位精度在50～500 m，偏远地址可能导致定位精度更差；

（2）基站信号较差：如终端在地下车库或者隧道，基站定位的精度较差；

（3）伪基站：终端接收伪基站定位数据，可能直接导致定位位置完全错误。

在上述情况下，车联网终端采集到的基站位置信息偏差较大。当车联网平台使用该位置作为用户的实时位置时，会给用户体验带来较大影响。为改善用户体验，车联网云平台有必要对于终端上报的基站位置进行偏差评估，并对偏差较大位置信息进行纠偏操作。

3 车联网基站定位纠偏算法

车联网基站定位纠偏算法是为了解决车联网终端采集的基站定位位置偏差过大或基站位置信息错误的问题，旨在无法保证基站密度或信号量强度的情况下，利用车联网终端上报的历史位置数据与当前上报的基站位置信息，通过几何模型对当前位置进行偏差认定及位置分析，计算出当前车辆的最优位置，从而实现基站定位的纠偏。

3.1 纠偏模型

基站定位纠偏模型是结合上次上报的定位数据与当前基站定位数据做几何模型计算，确定当前定位点是否在误差校正范围内。如果在误差校正范围内，则认为当前定位点精度较好，采用当前定位点；如果在误差校正范围外，则当前定位点误差较大，校正当前定位点至基准点。如图1所示，其中：

P：车辆上一次有效定位点；

P0：纠偏基准点；

P1：当前上报基站定位点1；

图1 纠偏模型图示

P2：当前上报基站定位点2；

以点P为圆心的圆：误差校正范围。

3.2 纠偏算法

基站定位纠偏模型的核心为基准点坐标(P0)及基准距离（P， P0）的确定，基准距离及基准点坐标的计算是以终端上次定位点（P）、上次定位点速度（v）、行驶方向（d）及两次定位时间差（Δt）为元数据做几何计算。

3.2.1 偏差认定

本纠偏算法的假设条件是终端在两次采集位置数据时，车辆以匀速或基本匀速行驶。因此可使用车辆上次的运行速度和两次上报位置的时间差相乘作为偏差认定的基准距离。

基准距离的计算公式为：

基准距离为基站定位偏差认定的依据。终端上报的基站位置在基准距离范围之内时，可认定定位偏差较小；基站位置在基准距离范围之外时，可认定偏差较大，需要进行纠偏操作。

3.2.2 纠偏算法

纠偏算法的目标是纠正偏差较大的定位位置，纠偏后的位置需满足基准距离要求。

基准点坐标(xP0，y P0)的计算公式为：

基准点的确定为纠偏算法的目标。当终端上报的基站位置被认定为偏差较大时，通过上述公式计算出基准点位置，并将基准点位置作为本次的实时位置。

以图1所示定位点为例，如果两次定位距离差（P，P2）大于基准距离（P，P0），当前定位点（P2）在偏差校正范围外，则认为基站定位误差较大，校正当前定位点至基准点（P0）；如果两次定位距离差（P，P1）小于基准距离（P，P0），当前定位点（P1）在误差校正范围内，则认为基站定位精度较好，采用当前基站定位点（P1）。

3.3 纠偏精度评估

在章节2.2所述条件下，基站定位的定位精度可能在千米以上，甚至无法预估。在本纠偏算法的模型中，基站定位的精度可缩减至图1所示的圆中。以车辆速度为60 km/h，车联网终端上次定位与本次定位时间差为5 s为例，定位精度为83 m（(60 km/h)/ 3 600×1 000×5 s）。以车辆的速度区间为[30， 120]为例，基站定位精度缩减至[42， 250]。与现有技术方案相比，可大幅提高车联网应用的终端定位精度。

3.4 技术优点

基站定位纠偏算法提供了一种仅依赖于历史定位数据进行位置纠偏的几何模型，本纠偏算法主要有如下2个技术优点：第一，本纠偏算法不依赖外部条件的改变，即不依赖于现有基站设施的增加、基站信号强度的增强、车辆周边有伪基站存在等；第二：本纠偏算法对于车辆行驶在在特定环境（隧道、地下车库、郊外等）下的定位精度有明显的提高。

4 结束语

车联网行业的迅猛发展，对车联网数据采集的准确性和精确性有了进一步的提高。位置数据作为车联网的核心数据之一，其精度影响到业务流程的构建和用户的使用体验。本文阐述了一种基于历史定位数据和几何模型构建的纠偏算法，在不改变外部条件的情况下，通过本纠偏算法和终端采集的位置数据能够显著提高基站定位的精度，通过简单实惠的办法为用户提供更好的位置服务。

[1] 焦海松，李锋，张松，等. 单基站差分GPS定位精度的分析与检验[J]. 全球定位系统, 2009,34(1):5-9.

[2] 赵鸣翔. 蜂窝移动通信系统单基站定位技术研究[D]. 成都：西南交通大学, 2009.

Research on rectification algorithm of base location in Internet of Vehicle

WANG Ming-ru, RUAN Xiang-bing
(China Mobile IoT Company Limited, Chongqing 401336, China)

The current IoV terminal commonly used GPS/LBS dual-mode positioning. Positioning accuracy depends on the base data reported by the terminal. When the terminal in the tunnel, garage or peripheral base station sparse situation, LBS positioning will appear larger error. This paper propose a rectif i cation algorithm of location based service. The algorithm is based on the historical data reported by the terminal to identify the location of the current deviation and trend analysis. To some extent, the positioning error is reduced and accuracy is improved.

IoV; base location; rectif i cation

TP393

A

1008-5599（2017）05-0034-03

2017-04-10