移動定位

移動定位是指通過特定的定位技術來獲取移動手機或終端用户的位置信息（經緯度座標），在電子地圖上標出被定位對象的位置的技術或服務。定位技術有兩種，一種是基於GPS的定位，一種是基於移動運營網的LBS基站定位。基於GPS的定位方式是利用手機上的GPS定位模塊將自己的位置信號發送到定位後台來實現移動手機定位的。基站定位則是利用基站對手機的距離的測算距離來確定手機位置的。後者不需要手機具有GPS定位能力，但是精度很大程度依賴於基站的分佈及覆蓋範圍的大小。前者定位精度較高。此外還有利用Wifi在小範圍內定位的方式。 ^[1] 

按照定位計算的位置不同，移動定位可分為基於移動台的定位和基於網絡的定位兩種基本類型。

較為流行的手機定位方法有基於小區的定位法（Cell－ID定位，也可稱為COO定位）、信號到達角定位法（AOA定位）、時間提前量定位法（TA定位）、電波傳播時間定位法（TOA定位）、到達時間差定位法（TDOA定位）、輔助GPS定位法（A－GPS定位） 等。當手機發生以下通信業務類型時，將產生定位數據：

（1） 開機、關機、重新獲得移動信號或卡從移動設備中脱離；

（2） 手機用户接聽或撥打電話；

（3） 手機用户發送或接收短信；

（4） 進入新的基站小區（ 正常位置更新） ；

（5） 手機用户使用上網業務；

（6） 通話的同時進入新的基站小區；

（7） 規定時間內，移動台自動報告當前位置（ 週期性位置更新）。 ^[1] 

在基於移動電信技術的定位的典型方法有：TA（或稱為TA+CELLID）；AOA、到達時間（TOA）、TDOA、TDOA、AOA：OTD、增強測量時間差（E-OTD）；多路徑圖型辨識；GPS、DGPS、InverseDGPS、GPS輔助（A-GPS），等。

TA

或稱CellID+TA，指小區識別號+時間提前量。時間提前量TA由基站測量後通知MS提前這段TA時間發送數據，目的是為了扣除基站與MS之間的傳輸時延。因此，TA方法就是用現有的參數TA估計MS和BTS之間的距離。如果MS在空閒模式，MS可能被尋呼或者主動發起呼叫（如緊急呼叫），從而使SMLC獲得TA和CellID。如果MS在佔用模式，SMLC向BSC發送消息獲取TA和CellID。SMLC將小區天線中心半徑為TA的圓環（對全向天線）或者圓環的部分（對定向天線）範圍內區域確定為MS所在區域。

時間提前量通過O?63bit/s來表示，若小區的半徑為35km，則定位精度約為550m。通常在小區密集的城市區域，小區的半徑很小，可以達到幾百米，此時定位的精度就很高了。但這種精度只能表示移動用户和小區中心之間的距離，而不是精確的位置。

COO（CellOfOrigin）

起源蜂窩小區定位技術（COO）是最簡單的一種定位方式，它根據移動台所處的小區識別號ID來確定用户的位置。移動台在當前小區註冊後，在系統的數據庫中就會有相對應的小區ID號。只要系統能夠把該小區基站設置的中心位置（在當地地圖中的位置）和小區的覆蓋半徑廣播給小區範圍內的所有移動台，這些移動台就能知道自己處在什麼地方，查詢數據庫即可獲取位置信息。起源蜂窩小區技術是基於網絡的定位方案，它的優點是無需對網絡和手機進行修改，響應時間短。但是，由此導致的缺點是精度較差。

AOA

測量信號的到達角度（AngleOfArr技ive，簡稱AOA）也是一種在蜂窩網中常用的定位技術。這種方法需要在基站採用專門的天線陣列來測量特定信號的來源方向。對於一個基站來講，AOA測量可以得出特定移動站所在方向，當兩個基站同時測量同一移動站所發出的信號時，兩個基站各自測量AOA所得的方向直線的焦點就是移動站所在的位置。儘管這種定位方法的原理非常簡單，但在實際的應用中存在一些難以克服的缺點。首先，AOA定位要求被測量的移動站與參與測量的所有基站之間，射頻信號是視線傳輸（LOS）的。非視線傳輸（NLOS）將會給AOA定位帶來不可預測的誤差。即使是在以LOS傳輸為主的情況下，射頻信號的多徑效應依然會干擾AOA的測量。其次，由於天線設備角分辨率的限制，AOA的測量精度是隨着基站與移動站之問的距離的增加而不斷減小的。

由於測量AOA的定位方法具有上述的特點，所以對於處於城市地區的微小區來講，引起射頻信號反射的障礙物多且其到移動站的距離與小區半徑可以相比，這樣就會引起比較大的角測量誤差。在這種情況下，基於AOA的定位方法沒有實際的意義。對於宏小區，因為其基站一般處於比較高的位置，與小區的半徑相比，引起射頻信號反射的障礙物多位於移動站附近，NLOS傳輸引起的角測量誤差比較小。所以測量信號到達角度的定位方法多用於宏小區，或者與其他定位技術混合使用來提高定位的精度。

TOA

TOA定位方式可在現有的任何手機上實現，手機無需作任何改動。要定位的手機發出一已知信號，三個或多於三個LMU同時接收該信號，已知信號是手機執行異步切換時發出的接入突發信號；各LMU得到信號到達時的絕對GPS時間後，可得到相對時間差（RTD）；根據前兩步的信息，SMLC進行兩兩比較，計算突發信號到達時間差（TDOA），得出精確位置，並回到應用中。要通過三角計算得出手機精確位置，必須知道另外兩個參數：LMU的地理位置和各LMU之間的時間偏移量。例如各LMU必須提供的絕對GPS時間，或在已知位置的地點放置參考LMU可得到實際時間差（RTD）參數。

LMU用接入突發信號確定TOA。當定位請求發出時，LMU被選定，且配置正確的頻率，以便接收接入突發信號。此時，手機在業務信道（可能會處於跳頻方式）上，以特定功率發送達70個接入脈衝（時長320ms）。各LMU通過多種方式實現和改善TOA的測量結果。利用收到的突發信號可提高測量成功概率和測量精度。採用分集技術（如天線分集和跳頻），可降低多徑效應的影響，提高測量精度。當某個應用需要知曉手機位置時，該應用向SMLC發出請求，同時告知手機號碼和定位精度要求。被測量的TOA參數及其誤差值一同被採集併發送到SMLC，根據該數據，SMLC可計算出應用所需要的手機位置，再將位置信息和誤差範圍發送迴應用。

TOA定位方式需要附加硬件（LMU），以達到精確計算突發信號到達時間的目的。實現方式有多種：LMU既可集成在BTS內，也可作為單獨設備。LMU作為單獨設備時，既可有單獨的天線，也可與BTS共享天線，通過空中接口實現網絡間通信。

TDOA

一種基於反向鏈路的定位方法，通過檢測移動台信號到達兩個基站的時間差來確定移動台的位置，移動台必定位於以兩個基站為焦點的雙曲線方程上，確定移動台的二維位置座標需要建立兩個以上雙曲線方程，也就是説需要至少三個以上的基站接收到移動台信號，而兩個雙曲線的交點即為移動台的二維位置座標。

TDOA方法不要求知道信號傳播的具體時間，還可以消除或減少在所有接收機上由於信道產生的共同誤差，在通常情況下，定位精度高於TOA方法。但由於功率控制造成離服務基站近的移動台發射功率小，使得相鄰基站接受到的功率非常小，造成比較大的測量誤差，即相鄰基站接受到的功率非常小，造成比較大的測量誤差，即相鄰基站的SNR太小帶來的測量誤差。針對這種情況已有了一些解決辦法，如在E-91l呼叫時將移動台發射功率瞬間調到最大，可以提高定位精度，但會對CDMA網絡的容量有一定程度的影響。

E-OTD

E-OTD定位方式是從測量時間差（OTD）發展而來的，OTD指測量所得的時間量，E-OTD指測量的方式。手機無需附加任何硬件便可得到測量結果。對於同步網，手機測量幾個BTS信號的相對到達時間；對於非同步網，信號同時還需要被一個位置已知的LMU接收。確定了BTS到手機的信號傳輸時間，則可確定BTS與手機之間的幾何距離，然後再根據此距離進行計算，最終確定手機的位置。

手機收到各基站發來信號，得到TOA參數；LMU得到RTD參數；手機將TOA和RTD參數傳送到GSM網。OTD測量需要用同步、標準且模擬的脈衝。當BTS發送的幀未被同步時，網絡需要測量BTS之間的RTD。為了進行精確的三角測量，OTD測量和RTD測量（非同步BTS時）均需要3個BTS。獲得OTD參數後，手機位置既可在網絡中計算，也可在終端計算（要求手機具備各種必要信息）。前者稱為手機輔助方式，後者稱為手機自主方式。通過手機或網絡中的位置計算功能模塊，實現位置計算。

GPS

比較實用的GPS定位技術是網絡輔助的GPS定位，即定位時，網絡通過跟蹤GPS衞星信號，解調出GPS導航信號，並將這些信息傳送給移動台，移動台利用這些信息可以快速的搜索到有效的GPS衞星，接收到衞星信號後，計算移動台位置的工作可以由網絡實體或移動台完成。

基於GPS系統的定位技術，其優點是定位精度較高，定位半徑可達到幾米、十幾米。因此利用該重定位技術，可提供對定位精度要求較高的業務，如電子地圖顯示用户位置等。其缺點是需要移動台內置GPS天線和GPS芯片等模塊，並且需要支持IS-801協議，網絡側需要增加PDE和MPC；定位精度受終端所處環境的影響較大，如用户在室內或在高大建築物之間時，由於可見的GPS衞星數量較少，定位精度將降低，甚至無法完成定位。

A-GPS（AssistGPS）

A-GPS（AssistedGPS）。A-GPS與GPS方案一樣，也需要在手機內增加GPS接收機模塊，並改造手機天線，但手機本身並不對位置信息進行計算，而是將GPS的位置信息數據傳給移動通信網絡，由網絡的定位服務器進行位置計算，同時移動網絡按照GPS的參考網絡所產生的輔助數據，如差分校正數據、衞星運行狀態等傳遞給手機，並從數據庫中查出手機的近似位置和小區所在的位置信息傳給手機，這時手機可以很快捕捉到GPS信號，這樣的首次捕獲時間將大大減小，一般僅需幾秒的時間。不需像GPS的首次捕獲時間可能要2?3分鐘時間。而精度也僅為幾米，高於GPS的精度。QUALCOMM公司的gpsOne即採用A-GPS方案。

該方式有手機輔助方式和手機自主方式兩種：（1）手機輔助GPS定位方式。這種解決方案是將傳統GPS接收器的大部分功能轉移到網絡處理器上實現。該方式需要天線、RF單元和數據處理器等設備。GSM網向手機發送一串極短的輔助信息，包括時間、可視衞星清單、衞星信號多普勒參數和碼相位搜索窗口。這些參數有助於內置GPS模塊減少GPS信號獲得時間。輔助數據來自經手機GPS模塊處理後產生的偽距離數據，且可持續數分鐘。收到這些偽距離數據後，相應的網絡處理器或定位服務器能大致估算出手機的位置。GSM網增加必要的修正後，可提高定位精度。（2）手機自主GPS定位方式。這種手機包含一個全功能的GPS接收器，具有（1）方式中手機的所有功能，再加上衞星位置和手機位置計算功能。運算開始時，需要的數據比手機輔助方式要多，這些數據能夠持續4小時以上或根據需要進行更新，通常包括時間、參考位置、衞星星曆和時間校驗參數等。如果某些應用需要更高的精度，則必須持續（間隔約30s）向手機發差分GPS（DGPS）信號。DGPS信號在非常寬的地域範圍有效，以一個參考接收器為中心可服務於較寬的地域範圍。最終位置信息由手機本身計算得到，若需要，此定位信息可發送到其它任何應用中。 ^[2] 

緊急救援和求助

移動的不確定性給人們的安全帶來了一定的威脅。隨着活動範圍的擴大，這種威脅也越來越大。因此，危險情況下的緊急求援就顯得尤為重要。只要用户的手機支持移動定位業務，用户就可以撥打救援中心的電話，如中國的110、美國的911、日本的411電話。移動通信網絡就會將獲得的用户位置信息和用户的語音信息一併傳送到救援中心。報警用户位置信息對於救援人員迅速到達現場很重要，救援中心接到呼叫後，根據得到的用户位置信息，就能採取迅速、高效地救援活動，大大提高了救援的成功率。

交通工具導航

在人口密集的大城市裏，交通阻塞的問題急待解決，對車輛導航、智能交通的要求越來越迫切。為此發展出了智能交通系統ITS。而自動車輛定位系統AVLS是智能交通系統的核心，提供諸如車輛及旅客位置、車輛的調度管理、監測交通事故、疏導交通等服務，從而實現動態交通流分配、定位導航、事故應急、安全防範、車輛追蹤、車輛調度等功能。利用蜂窩定位系統實現的自動車輛定位系統將定位、通信、計算機信息處理與控制等構成一個有機整體，有利於多種信息的融合，並且在城市覆蓋和靈活方便的漫遊管理等方面具有優勢。

移動手機應用

移動互聯網技術與移動定位業務相結合，可以輕而易舉地實現移動黃頁查詢。移動網絡首先定位出用户所處的位置，然後再根據互聯網提供的信息選出用户所在地的相關信息，供用户查詢。移動電話定位業務的開展，對制止移動電話的盜打非常有利。電信運營部門在發現盜打號碼後，可以不必禁止移動電話的使用，而利用無線網絡自動記錄盜打的準確時間和地點，從而為司法部門執法提供最有力的證據。

手機定位服務又叫做移動位置服務，它是通過電信商的網絡獲取手機用户的位置信息，在電子地圖平台的支持下，為用户提供相應服務的一種增值業務，被全球各大運營商公認為繼短信息之後的新一輪革命。它是通過複雜的數學模型，對移動通信網絡數據進行精密計算，得出移動用户的經緯度座標，在電子地圖平台的支持下，為用户提供相應位置服務。該服務開通後，所有湖南移動用户無須換卡或更換手機，無論身在何處，都能使用這項服務。

電力應急物資調度系統

當發生大規模電力突發事故時，電力應急物資調度是電力搶修和恢復的物資基礎，但隨着電網規模的擴大，海量的電力應急信息嚴重影響了電力應急指揮中心進行電力應急物資調度的效率。計算機信息化技術可以在最短的時間裏處理大量的信息，輔助決策者迅速做出電力應急物資調度的方案，為電力救援提供了時間上的保證。建立與計算機信息化相結合的電力應急物資調度系統可以有效地將電力設備、人員和崗位的分散性與電力事故處理的集中性進行統一協調處理，這是傳統的電力應急管理平台所不能及的，所以為了更好地對電力突發事故進行決策分析，構建安全有效的電力應急物資調度系統已經勢在必行。

電力應急物資調度系統是電力應急指揮中心系統的一部分，主要負責電力應急物資運輸路徑的選擇以及電力應急物資分配方案的確定。首先運用GIS移動定位技術得到儲備庫的物資儲存情況、受災區的物資需求情況以及該地區的交通狀況； 然後通過有線應急通信與無線應急通信渠道將獲取的信息傳輸給電力應急指揮中心； 最後運用計算機進行決策分析並下達命令。 ^[2] 

僅使用移動通信定位數據進行城市交通及居民出行模式研究，覆蓋面相對侷限，應加強多源數據融合挖掘； 基於移動通信定位數據的研究大多數是與人口普查、經濟調查等數據綜合運用，理論創新有待加強； 研究也需和移動運營商合作完成，因此數據的獲取和泄露隱私的矛盾較為突出。

未來可關注以下幾方面的研究：

1、加強多源數據融合挖掘

隨着無線通訊、移動互聯網、傳感器網絡、大數據、雲計算等技術的快速發展，積累了大量的軌跡數據，為城市交通及出行應用的研究提供了豐富的數據資源。例如出租車軌跡數據、手機數據、公交卡數據、社交網絡數據等。單一使用移動通信定位數據進行城市交通及居民出行模式研究，覆蓋面相對侷限。因此，可通過多源軌跡數據融合研究的方式，進一步提升研究結果的準確性。雖然也有學者已經開始進行多源軌跡數據融合挖掘在城市交通及居民活動模式方面的研究，但是由於多源與單源數據挖掘方法的不同，大多數還沒有將數據真正的融合。因此，需要進一步尋求適合多源軌跡數據挖掘的研究方法。

2、強化系統化研究，加強理論研究創新

隨着智能手機的不斷普及，移動通信定位數據成為研究城市人類活動規律、城市規劃和構建智慧城市的重要數據資源。移動通信定位數具有比較豐富的空間信息，因此吸引了計算機學者、地理學者、社會學者等各類學者對城市交通及居民活動模式的研究。

一方面，基於移動通信定位數據挖掘的城市交通及居民活動模式研究主要集中在同一時間維度上的靜態分析。因此，未來應該加強動態模擬，不斷強化整體性和系統性研究。另一方面，大多數移動通信定位數據在城市交通及居民活動模式的應用研究，是以前理論模型的驗證或者把移動通信定位數據作為以前研究成果的數據擴展和補充，在理論創新研究方面較少，即理論研究方面比較欠缺。因此，在強化系統研究和頂層設計的基礎上，應積極探索新理論研究，推動智慧城市建設。

3、防止數據或隱私的泄露

移動通信定位數據城市交通及居民活動模式應用經過各類學者的研究，在深度和廣度上在不斷髮展。由於獲取的移動通信定位數據包含用户的個人信息，因此在進行研究時還要充分考慮用户的隱私。隨着研究的深入，在兼顧位置服務可用性的同時，如何實現隱私保護，如何度量隱私信息的泄露程度成為數據處理與分析時不可迴避的問題。通過對原始數據進行不可逆加密或者設計核實的數據挖掘算法，進一步加強對個人數據隱私保護方法的研究。因此，在利用移動通信定位數據進行城市交通及居民活動模式研究時，應充分考慮隱私問題，高度關注隱私泄露。 ^[1]