一种非可视路径时延误差的均值和方差的获取方法

摘要

本发明公开了一种非可视路径时延误差的均值和方差的获取方法，该方法应用于蜂窝移动台定位系统以及GPS定位系统中，能够实时、准确地获取NLOS误差的均值和方差，因此可以有效地抑制NLOS误差对定位精度的影响；该方法包括三个步骤组成，首先确定位置估计过程中的NLOS误差的分布类型，然后估计NLOS误差的分布参数，最后根据分布函数和分布参数计算出NLOS误差的均值和方差。采用上述方法，无须知道移动台的真实位置，可以在移动台定位过程中实时地完成NLOS误差的均值和方差的获取；既适用于TOA定位环境，也适用于TDOA定位环境，同时还适用于基于蜂窝网络的移动台定位系统和GPS定位系统中NLOS误差的抑制。

说明书

技术领域

本发明涉及无线电通信和无线电定位领域，特别是蜂窝移动台定位或全球移动定位(GPS)中非可视(NLOS：Non-Line-Of-Sight)路径时延误差的均值和方差的获取方法。

背景技术

在无线定位技术的传统应用领域，如雷达定位、声纳定位、广漠地区的GPS定位，NLOS传播路径不是普遍存在的现象，在这些领域里产生的定位方法也都是建立在有LOS(可视)传播路径存在基础上的。

但是在蜂窝移动台定位系统或GPS定位系统中，由于地面建筑的遮挡或地形的起伏，信号的NLOS传播成为一种普遍现象，这种由非可视传播路径引入的NLOS路径时延误差(即相对于LOS传播路径的相对时延)会导致位置估计精度显著降低。一种可以有效地抑制NLOS传播误差的技术途径是：在获取NLOS路径时延误差的均值和方差的前提下，使用NLOS路径时延误差的均值把非负的NLOS路径时延误差矫正为零均值的随机变量，然后使用NLOS路径时延误差的方差构造加权最小二乘估计中的加权矩阵来初步抑制NLOS路径时延误差(均值已经为零)对位置估计的影响，最后再根据矫正后的NLOS路径时延误差的零均值特性，通过对位置估计结果的多次平均，进一步抑制NLOS路径时延误差。这表明，实时地获取NLOS路径时延误差的均值和方差是实现NLOS路径时延误差抑制的一个基础环节。

在现有技术中，一篇编号为US 5,974,329、专利名称为“移动定位估计的方法及系统”(Method and System for Mobile Location Estimation)的美国专利涉及了NLOS路径时延误差的均值和方差估计。该专利涉及的获取NLOS路径时延误差均值和方差的方法为：在进行NLOS路径矫正之前，首先从LOS条件下进行的TOA测量中获取系统TOA测量误差的偏移量δ_LOS(δ_LOS不包含NLOS路径时延误差)，在此基础上，第一步，通过在一段时间内(如几分钟)对一个处于运动状态下的蜂窝移动台连续地进行TOA(Time-Of-Arrival)测量，来获取一组包含NLOS路径时延误差的TOA测量值；第二步，对这组TOA测量值进行平滑处理，得到一个平滑后的随测量时刻变化的TOA曲线；第三步，把平滑后的TOA曲线向下移动到实际测量获取的TOA曲线(平滑前的曲线)的最大偏移点；第四步，将平滑后的TOA曲线向上移动δ_LOS。在第四步完成后平滑后的TOA曲线就是移动台与基站真实距离的估计值，此时的平滑后的TOA曲线与该曲线最初位置(第二步完成后的位置)间的偏移量就是NLOS路径时延误差均值的估计值，在获取了NLOS路径时延误差均值的估计值的基础上，结合第一步得到的TOA测量值，就可以计算出NLOS路径时延误差的方差。

上述编号为US 5,974,329的专利所揭示的获取NLOS路径时延误差的均值和方差的方法具有如下缺点：1)要获取NLOS路径时延误差的均值，在进行TOA测量的过程中，移动台和基站之间需要出现LOS状态，这在实际系统中无法保障；2)为了获取较为准确的TOA平滑曲线，从而获取较为准确的均值和方差，需要对移动台进行多次TOA测量(如在几分钟之内对移动台进行跟踪测量)，这就导致获取的NLOS路径时延误差的均值、方差不具备实时性；3)对于处于静止状态的移动台，所述的获取NLOS路径时延误差的均值和方差的方法无效。

发明内容

本发明的目的在于提供一种易于实现、实时性和适应性较好的NLOS路径时延误差的均值和方差的获取方法，该方法不受移动台具体位置、是否移动、是否有LOS传播路径出现的限制，并且使用该方法可以有效地抑制NLOS路径时延误差对定位精度的影响。

为达到上述目的，本发明提供的一种NLOS路径时延误差的均值和方差的获取方法，包括：

步骤1：根据移动台定位系统所处的工作模式确定非可视(NLOS)路径时延误差的分布形式；

步骤2：利用步骤1确定的NLOS路径时延误差的分布形式，确定位置估计过程中的NLOS路径时延误差的分布参数；

步骤3：利用步骤1确定的分布形式和步骤2确定的分布参数确定NLOS时延误差的均值和方差。

如果移动台定位系统所处的工作模式为基于到达时间(TOA)模式，所述步骤1进一步包括：

对于TOA测量量中离散形式的NLOS路径时延误差，把功率时延分布上径的判决过程看作N重贝努利试验，就可以得到离散时间系统中TOA测量中的NLOS路径时延误差服从几何分布；

对于TOA测量量中连续形式的NLOS路径时延误差，把离散形式的几何分布概率密度函数看作连续密度函数的积分，利用离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数求得TOA测量误差中NLOS路径时延误差的概率密度函数。

对于TOA测量量中包含的离散形式的NLOS路径时延误差分布的密度函数可以表示为：

$$ >>>f>\delta >>>(>>\delta >>>(>s>)>>i>>>)>>=>>p>i>>>>(>1>->>p>i>>)>>>\delta >>>(>s>)>>i>>>>>\delta >>>(>s>)>>i>>>\in >>(>0,1,2>.>.>.>)>>;>>$$

f_δ(δ_(s)i)＝0，              δ_(s)i取(0，1，2...)以外的值；

式中的δ_(s)i表示TOA测量量中包含的离散形式的NLOS路径时延误差值，单位为系统采样的样点，p_i为离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数；

对TOA测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差分布的密度函数用可以表示为：

$$ >>>f>\delta >>>(>>\delta >i>>)>>=>>1>>\theta >i>>>>e>>->>>\delta >i>>>\theta >i>>>>>,>>$$δ_i大于零；

f_δ(δ_i)＝0，         δ_i小于或等于零；

式中：δ_i表示第i个TOA传播时延中的NLOS路径时延误差；θ_i连续形式的NLOS路径时延误差的分布参数。

如果移动台定位系统所处的工作模式为基于TDOA模式，所述步骤1进一步包括：

对于TDOA测量量中离散形式的NLOS路径时延误差，其分布为离散双边指数分布，利用基于TOA模式离散形式的NLOS路径时延误差分布形式可以得到基于离散形式的NLOS路径时延误差分布；

对于TDOA测量量中连续形式的NLOS路径时延误差，利用两个随机变量之和的概率密度函数为两个随机变量概率密度函数的卷积得到NLOS路径时延误差的分布。

上述对于TDOA测量量中包含的离散形式的NLOS路径时延误差分布的密度函数可以表示为：

$$ >>>f>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>>>(>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>)>>=>>p>i>>>p>j>>>>>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>1>->>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>;>>\delta >>>(>s>)>>ij>>>=>0>;>>$$

$$ >>>f>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>>>(>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>)>>=>>p>i>>>p>j>>>>>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>1>->>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>>>(>1>->>p>j>>)>>>\delta >>>(>s>)>>ij>>>>;>>\delta >>>(>s>)>>ij>>>>>0>;>>$$

其中：δ_(s)ij＝δ_(s)i-δ_(s)j，δ_(s)i、δ_(s)j分别是第i和第j个基站的TOA测量量中的NLOS路径时延误差量，δ_(s)ij是第i和第j个基站对应的以样点个数为单位的TDOA测量量中的NLOS路径时延误差量，p_i、p_j分别是离散形式下第i和第j个基站的TOA测量的NLOS路径时延误差量δ_(s)i、δ_(s)j的分布参数；

对于TDOA测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差分布的概率密度函数可以表示为：

$$ >>>f>>\delta >>i>,>j>>>>>(>>\delta >>i>,>j>>>)>>=>>1>>>\theta >i>>+>>\theta >j>>>>>e>>>\delta >>i>,>j>>>>\theta >j>>>>>$$当δ_i，j＜0即δ_i＜δ_j时；

$$ >>>f>>\delta >>i>,>j>>>>>(>>\delta >>i>,>j>>>)>>=>>1>>>\theta >i>>+>>\theta >j>>>>>$$当δ_i，j＝0即δ_i＝δ_j时；

$$ >>>f>>\delta >>i>,>j>>>>>(>>\delta >>i>,>j>>>)>>=>>1>>>\theta >i>>+>>\theta >j>>>>>e>>->>>\delta >>i>,>j>>>>\theta >i>>>>>>$$当δ_i，j＞0即δ_i＞δ_j时；

式中，δ_ij＝δ_i-δ_j，θ_i和θ_j为到达时间差(TDOA)测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差随机变量δ_i，j的分布参数，δ_(s)i、δ_(s)j分别是第i和第j个基站的TOA测量的NLOS路径时延误差量。

步骤2可以进一步包括：

步骤211：获取用于分布参数估计和路径识别的功率时延分布；

步骤212：判断是否为非可视路径信道，如果是非可视路径信道，确定离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数；如果是可视路径信道，其离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数p_i为1，NLOS路径时延误差的均值和方差都为零；

步骤213：根据离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数求得连续形式下NLOS路径时延误差的分布参数。

上述获取的功率时延分布，在定位测量过程中获取，或者在定位测量之前获取，或者在定位测量之后获取，或者在下行链路导频上获取，或者在上行链路的间歇导频上获取。

上述NLOS路径识别，利用N个功率时延分布上的N个最强径的样本离散系数识别，或者利用N个功率时延分布中某一个功率时延分布的最强径的强度与最强径之后的某个局部最强径的比值识别。

上述确定离散形式下的NLOS路径时延误差的分布参数p_i通过计算散射体统计窗内超过径判决门限THR的径的个数与散射体统计窗的宽度的比值得到。

所述散射体统计窗把NLOS信道下的功率时延分布上的首径位置或首径之后的某个位置作为其起始点。

步骤2也可以进一步包括：

步骤221：获取用于分布参数估计的功率时延分布；

步骤222：根据获取的功率时延分布确定离散形式下的路径时延误差的分布参数p_i；

步骤223：根据离散形式下的路径时延误差的分布参数求得连续形式下的路径时延误差的分布参数；

步骤224：根据离散形式下的路径时延误差的分布参数识别出NLOS路径信道。

所述确定离散形式下的路径时延误差的分布参数p_i通过计算散射体统计窗内超过径判决门限THR的径的个数与散射体统计窗的宽度的比值得到。

散射体统计窗把功率时延分布上首次超过径判决门限THR的样点值的位置作为其起始点，所述样点值或者是首径上的样点值，或者是首径的旁瓣上的样点值。

所述离散形式下路径时延误差的分布参数p_i按下述方法取得：

$$ >>>p>i>>=>>>>(>>m>1>>+>>m>2>>+>.>.>.>+>>m>N>>)>>\times >\alpha >>>W>\times >N>>>;>>$$

式中：p_i为离散形式下路径时延误差分布参数；m_k是从第k个功率时延分布上截取的第k个散射体统计窗内检测到的径的的个数，(k∈1，2，...N)；W是散射体统计窗的宽度，单位为码片；N是为获取一个p_i的估计值所采用的功率时延分布的个数；α是一个码片内进行的采样次数。

所述离散形式下路径时延误差的分布参数p_i也可以按下述方法取得：

$$ >>>p>i>>=>>>>s>1>>+>>s>2>>+>.>.>.>+>>s>N>>>>W>\times >N>>>;>>$$

式中：p_i为离散形式下路径时延误差分布参数；s_k是从第k个功率时延分布上截取的第k个散射体统计窗内检测到的超过检测门限的样点的个数，(k∈1，2，...N)；W是散射体统计窗的宽度，单位为样点；N是为获取一个p_i的估计值所采用的功率时延分布的个数。

连续形式下NLOS路径时延误差的分布形式的分布参数θ_i由下式求得：

$$ >>>\theta >i>>=>T>>>->1>>>ln>>(>1>->>p>i>>)>>>>>$$

式中，T为系统采样样点间隔时间，p_i所述离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数，θ_i为连续形式下NLOS路径时延误差的分布参数。

上述步骤224进一步包括：如果某一信道离散形式下的路径时延误差的分布参数为1时，则所述信道就是LOS信道；如果某一信道离散形式下的路径时延误差的分布参数接近于1时，则所述信道就是准LOS信道；如果某一信道离散形式下的路径时延误差的分布参数为其它处于0～1之间的数值时，则所述信道就是NLOS信道。

如果移动台定位系统所处的工作模式为基于TOA模式，所述步骤3进一步包括：

根据离散形式的NLOS路径时延误差的分布参数和概率密度函数确定离散形式的NLOS路径时延误差的均值和方差；

根据连续形式的NLOS路径时延误差的分布参数和概率密度函数确定连续形式的NLOS路径时延误差的均值和方差。

TOA测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差的均值和方差可以表示为：

均值E[δ_i]＝θ_i；

方差$$ >>D>[>>\delta >i>>]>=sup>>\theta >i>2sup>>;>>$$

θ_i为到达时间(TOA)测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差的分布参数；

TOA测量量中包含的离散形式的NLOS路径时延误差的均值和方差可以表示为：

均值$$ >>E>[>>\delta >>>(>s>)>>i>>>]>=>>>1>->>p>i>>>>p>i>>>;>>$$

方差$$ >>D>[>>\delta >>>(>s>)>>i>>>]>=>>>1>->>p>i>>sup>>p>i>2sup>>>;>>$$

式中的δ_(s)i表示到达时间(TOA)测量量中包含的离散形式的NLOS路径时延误差随机变量，p_i为离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数。

如果移动台定位系统所处的工作模式为基于TDOA模式，所述步骤3进一步包括：

根据离散形式的NLOS路径时延误差的分布参数和概率密度函数确定离散形式的NLOS路径时延误差的均值和方差；

根据连续形式的NLOS路径时延误差的分布参数和概率密度函数确定连续形式的NLOS路径时延误差的均值和方差。

TDOA测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差的均值和方差可以表示为：

均值E[δ_i，j]＝θ_j-θ_i；

方差$$ >>D>[>>\delta >>i>,>j>>>]>=>=sup>>\theta >i>2sup>>+sup>>\theta >j>2sup>>;>>$$

θ_i和θ_j为到达时间差(TDOA)测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差随机变量δ_i，j的分布参数。

采用上述方案获取移动台定位中NLOS路径时延误差的均值和方差的方法，无须知道移动台的真实位置，可以在移动台定位过程中实时地完成NLOS路径时延误差的均值和方差的获取；既适用于TOA(Time-Of-Arrival)定位系统，也适用于TDOA(Time-Difference-Of-Arrival)定位系统；还适用于基于蜂窝网络的移动台定位系统中NLOS路径时延误差的抑制，以及适用于GPS定位系统中NLOS路径时延误差的抑制；因此在此基础上构造的NLOS路径时延误差估计与矫正算法可以显著地提高NLOS环境中蜂窝移动台定位系统和网络辅助的GPS(Globle Positioning System：全球定位系统)定位系统的定位精度。

附图说明

图1是本发明所述方法的NLOS路径时延误差均值和方差的获取流程图；

图2是图1所述方法采用的NLOS路径时延误差分布参数统计方法示意图；

图3是图1所述方法采用的NLOS路径时延误差分布参数统计流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细的描述。

图1是本发明所述方法的NLOS路径时延误差均值和方差的获取流程图。按照图1，首先在步骤1根据移动台定位系统所处的工作模式确定位置估计过程中的NLOS路径时延误差的分布形式，以便进一步确定需要估计的NLOS路径时延误差的分布参数。

第一步确定TOA模式下的NLOS路径时延误差的分形式，即确定TOA系统中位置估计过程中NLOS路径时延误差的分布。

在文献“G.L.Turin，等“一种适用于市区多径传播的统计模型”电器和电子工程师协会会刊，车辆技术，第21卷，第一期，1972年2月，第1-9页”(G.L.Turin，et al，“A statistical model of urban multipathpropagation”，IEEE trans vehicular technology vol.vt-21，no.1，pp.1-9，Feb.1972.)中给出的测试数据，以及适用于NLOS信道的密集散射体模型(I.Bar-David，Delay spread profiles and receiver performance in a densemultipath environment，IEE Proc-Commu.，vol.145，No.1，February 1998，pp.47-52.)“I.Bar-David，“密集多径环境下的时延扩展和接收机性能”电子工程师协会，通信学报，第145卷，第一期，1998年2月，第47-52页”理论都表明：在NLOS信道环境下、在特定的相对时延范围内，多径在相对时延上表现出等概率出现这个特性，这就决定了具有这种等出现概率的多径信号经过数字接收机的多径搜索单元后，输出的功率时延分布中各个可分辨径近似为独立同分布的连续型随机变量。

根据功率时延分布中各个可分辨径近似为独立同分布的特点，把功率时延分布上径的判决过程看作N重贝努利试验，导出离散时间系统中TOA测量中的NLOS路径时延误差服从几何分布，其概率密度函数具有公式(1a)的形f_δ(δ_(s)i)。

$$ >>>f>\delta >>>(>>\delta >>>(>s>)>>i>>>)>>=>>p>i>>>>(>1>->>p>i>>)>>>\delta >>>(>s>)>>i>>>>,>>\delta >>>(>s>)>>i>>>\in >>(>0,1,2>.>.>.>)>>;>>$$

f_δ(δ_(s)i)＝0，当δ_(s)i取(0，1，2...)以外的值        (1a)

式中的δ_(s)i表示TOA测量量中包含的离散形式的NLOS路径时延误差值，单位为系统采样的样点，p_i为离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数；

把上述离散的几何分布概率密度函数看作连续密度函数的积分，就可以利用离散形式下的NLOS路径时延误差的分布参数求解TOA测量误差中NLOS路径时延误差的概率密度函数的连续形式，其概率密度函数具有公式(1b)的形式f_δ(δ_i)。

$$ >>>f>\delta >>>(>>\delta >i>>)>>=>>1>>\theta >i>>>>e>>->>>\delta >i>>>\theta >i>>>>>,>>$$δ_i大于零；

f_δ(δ_i)＝0，δ_i取小于或等于零      (1b)

式中：δ_i表示第i个TOA传播时延中的NLOS路径时延误差，δ_i是连续取值的随机变量；θ_i是f_δ(δ_i)的分布参数。

根据公式(1a)和(1b)，将公式(1a)看公式(1b)的分区间积分形式，可以从离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数p_i导出连续形式下NLOS路径时延误差的分布参数θ_i的取值：

$$ >>>\theta >i>>=>T>>>->1>>>ln>>(>1>->>p>i>>)>>>>->->->>(>2>)>>>$$

式中，T为系统采样样点间隔时间，单位为微秒。

第二步确定TDOA模式下的NLOS路径时延误差的分形式，即确定TDOA系统中NLOS路径时延误差的分布。

利用TOA误差分布公式(1a)，可以导出TDOA中NLOS路径时延误差分布的离散形式如公式(3)。式(3)是和NLOS路径时延误差对应的离散双边指数分布的表达式，δ_(s)ij＝δ_(s)i-δ_(s)j，δ_(s)i、δ_(s)j分别是第i和第j个基站的TOA测量量中的的NLOS路径时延误差量，单位为样点个数，该样点数和样点间隔的乘积就是NLOS路径时延误差(时间量纲)，δ_(s)ij是第i和第j个基站对应的以样点个数为单位的TDOA的NLOS路径时延误差量，单位为样点个数，δ_{(s)ij∈(...-3，-2，-1，0，1，2，3，...)}，该样点数和样点间隔的乘积就是NLOS路径时延误差(时间量纲)。

$$ >>>f>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>>>(>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>)>>=>>p>i>>>p>j>>>>>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>1>->>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>;>>\delta >>>(>s>)>>ij>>>=>0>->->->>(>3>a>)>>>$$

$$ >>>f>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>>>(>>\delta >>>(>s>)>>i>,>j>>>)>>=>>p>i>>>p>j>>>>>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>1>->>(>1>->>p>i>>)>>>(>1>->>p>j>>)>>>>>>(>1>->>p>j>>)>>>\delta >>>(>s>)>>ij>>>>;>>\delta >>>(>s>)>>ij>>>>>0>->->->>(>3>b>)>>>$$

上式中，：δ_(s)ij＝δ_(s)i-δ_(s)j；p_i、p_j分别是第i和第j个基站的TOA测量量中的NLOS路径时延误差量δ_(s)i、δ_(s)j的分布参数。

TDOA系统的NLOS路径时延误差分布的连续形式可以按照如下过程导出：利用公式(1b)和随机变量线性变换的分布，求出-δ_j的分布的概率密度函数，再利用两个随机变量之和的概率密度函数为两个随机变量概率密度函数的卷积这样一个关系，得到来年许形式的NLOS路径时延误差的分布，即可以求出δ_i，j＝δ_i-δ_j的概率密度函数如式(4)

$$ >>>f>>\delta >>i>,>j>>>>>(>>\delta >>i>,>j>>>)>>=>>1>>>\theta >i>>+>>\theta >j>>>>>e>>>\delta >>i>,>j>>>>\theta >j>>>>,>>$$当δ_i，j＜0即δ_i＜δ_j时  (4a)

$$ >>>f>>\delta >>i>,>j>>>>>(>>\delta >>i>,>j>>>)>>=>>1>>>\theta >i>>+>>\theta >j>>>>,>>$$当δ_i，j＝0即δ_i＝δ_j时  (4b)

$$ >>>f>>\delta >>i>,>j>>>>>(>>\delta >>i>,>j>>>)>>=>>1>>>\theta >i>>+>>\theta >j>>>>>e>>->>>\delta >>i>,>j>>>>\theta >i>>>>>>$$当δ_i，j＞0即δ_i＞δ_j时  (4c)

式中，δ_ij＝δ_i-δ_j，θ_i和θ_j为到达时间差(TDOA)测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差随机变量δ_i ，j的分布参数，δ_(s)i、δ_(s)j分别是第i和第j个基站的TOA测量的NLOS路径时延误差量。

在步骤1中，如果移动台定位系统所处的工作模式为TOA模式，就把NLOS路径时延误差分布形式(概率密度函数的类别)确定为公式(1a)和公式(1b)的形式，其中，公式(1a)对应离散形式的NLOS路径时延误差，公式(1b)对应连续形式的NLOS路径时延误差；如果移动台定位系统所处的工作模式为TDOA模式，就把NLOS路径时延误差分布形式(概率密度函数的类别)确定为公式(3)和公式(4)的形式，其中，公式(3)对应离散形式的NLOS路径时延误差，公式(4)对应连续形式的NLOS路径时延误差；

按照图1，在步骤2估计位置估计过程中的NLOS路径时延误差的分布参数，根据步骤1确定的NLOS路径时延误差的分布形式(概率密度函数的类型)，本步骤首先确定出需要估计的分布参数的个数，对于公式(1a)和公式(1b)确定的NLOS路径时延误差分布形式，只需要估计一个p_i就可以计算出δ_(s)i和δ_i的均值和方差；对于公式(3)和公式(4)确定的NLOS路径时延误差分布形式，就需要估计出第i，j个辐射源间的分布参数p_i和p_j，才可以计算出δ_(s)ij和δ_ij的均值和方差。

在步骤2进行的NLOS路径时延误差分布参数的估计按照下述步骤构成，参考图3：

步骤21：获取用于分布参数估计和路径识别的功率时延分布，这一步获取N个用于分布参数估计和NLOS识别的功率时延分布，可以在定位测量过程中获取，也可以在定位测量之前或之后获取，可以在下行链路导频上获取，也可以在上行链路的间歇导频上获取。

在TOA测量系统中，NLOS路径时延误差分布参数p_i估计的本质是对移动台，或GPS接收机附近散射体密度的估计，这个估计就是通过对多径搜索过程中获得的功率时延分布的处理来实现的。图2是对NLOS路径时延误差分布参数p_i进行估计的原理示意图，图2是以下行链路为例对分布参数估计方法进行说明。图2中的106为多径搜索单元送来的某个小区的扰码的功率时延分布(如果是在上行链路上进行分布参数的估计，就应该从间断导频上获取功率时延分布)，105为径判决门限THR，101为根据径判决门限THR判决出的首径，102为散射体统计窗的起始位置，103为散射体统计窗的结束位置，首径位置101与散射体统计窗的起始位置102间隔1个码片的宽度。散射体统计窗也可以把功率时延分布上第一个超过径判决门限THR的样点值的位置作为起始点，这个第一个超过径判决门限THR的样点值可能是NLOS信道下的首径上的样点值，也可能是LOS信道下的首径的旁瓣上的样点值。这样来确定散射体统计窗的起始点的好处是，对于大部分的陆地移动台定位应用，在进行NLOS路径时延误差分布参数估计时，无须进行步骤22所述的NLOS信道识别和步骤23所述的LOS信道的分布参数计算，可以对LOS信道的功率时延分布和LOS信道的功率时延分布采用统一的方法进行NLOS路径时延误差分布参数的提取(此时从LOS信道功率时延分布上提取的NLOS路径时延误差分布参数p_i为1或接近于1)，而且，可以反过来利用估计出的NLOS分布参数来判断是否为NLOS信道，如，当NLOS路径时延误差的分布参数p_i为1时就是LOS信道；当p_i接近于1时就是准LOS信道；当p_i为其他0～1之间的数值时就是NLOS信道。散射体统计窗的起始位置102与散射体统计窗的结束位置103之间间隔(即散射体统计窗的宽度)为若干个码片，如1～10个码片。104为散射体统计窗内检测到的一个径，该径对应一个在空间上可分辨的散射体。Dnlos107是NLOS传播路径引入的相对时延(相对于LOS传播路径)误差，即NLOS路径时延误差，NLOS路径时延误差具有非负的特性。通过计算散射体统计窗内超过径判决门限THR的径的个数与散射体统计窗的宽度的比值，就可以得到离散形式下的NLOS路径时延误差分布参数p_i的最大似然估计值，所述散射体统计窗把NLOS信道下的功率时延分布上的首径位置或首径之后的某个位置作为其起始点。具体实现时，既可以采用下述公式(5)，也可以采用下述公式(6)来完成离散形式下NLOS路径时延误差分布参数p_i的估计。

$$ >>>p>i>>=>>>>(>>m>1>>+>>m>2>>+>.>.>.>+>>m>N>>)>>\times >\alpha >>>W>\times >N>>>->->->>(>5>)>>>$$

式中：p_i为NLOS路径时延误差分布参数；m_k是第k(k∈1，2，...N)个散射体统计窗(从第k个功率时延分布上截取)内检测到的径的个数；W是散射体统计窗的宽度，单位为码片，通常，W的取值在1～10个码片之间；N是为获取一个p_i的估计值所采用的功率时延分布的个数，通常，N的取值在1～10之间，所用的N个功率时延分布是在一定的时间区间内进行N次多径搜索来得到。为了特殊的目的，如得到更为准确的分布参数估计或更为准确的NLOS识别结果，N也可以取大于10的值；α是一个码片内进行的采样次数，通常，α在1～32之间取值，α值就是一个径包含的样点数。

$$ >>>p>i>>=>>>>s>1>>+>>s>2>>+>.>.>.>+>>s>N>>>>W>\times >N>>>->->->>(>6>)>>>$$

式中：p_i为NLOS路径时延误差分布参数；s_k是第k(k∈1，2，...N)个散射体统计窗(从第k个功率时延分布上截取)内检测到的超过检测门限的样点的个数；W是散射体统计窗的宽度，单位为样点，通常，W的取值在40个样点之内，典型值为20个样点；N是为获取一个p_i的估计值所采用的功率时延分布的个数，通常，N的取值在1～10之间，所用的N个功率时延分布是在一定的时间区间内进行N次多径搜索来得到。

连续形式下路径时延误差的分布形式的分布参数θ_i可由下式求得：

$$ >>>\theta >i>>=>T>>>->1>>>ln>>(>1>->>p>i>>)>>>>->->->>(>6.5>)>>>$$

式中，T为系统采样样点间隔时间，p_i所述离散形式下路径时延误差的分布参数，θ_i为连续形式下路径时延误差的分布参数。

步骤22，进行NLOS信道识别。该步骤可以采用多种方法进行NLOS信道识别，如，利用N个功率时延分布上的N个最强径的样本离散系数进行NLOS识别，对于LOS信道，其样本离散系数比NLOS信道的样本离散系数小；或利用N个功率时延分布中某一个功率时延分布的最强径的强度(幅度或功率)与最强径之后的某个局部最强径的比值进行NLOS识别，对于LOS信道，其最强径与局部最强径的比值比较大，一般大于3，而NLOS信道下最强径与局部最强径的比值比较小，一般小于3；或根据离散形式下的路径时延误差的分布参数识别出NLOS路径信道，如果某一信道离散形式下的路径时延误差的分布参数为1时，则所述信道就是LOS信道；如果某一信道离散形式下的路径时延误差的分布参数接近于1时，则所述信道就是准LOS信道；如果某一信道离散形式下的路径时延误差的分布参数为其它处于0～1之间的数值时，则所述信道就是NLOS信道。根据NLOS信道识别的结果，如果是NLOS信道，就进入步骤24，如果是LOS信道，就进入步骤23；

在步骤23：对于LOS信道，其离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数p_i取1，并且，令公式(2)中的θ_i取零值，此时的NLOS路径时延误差的均值和方差都为零

在步骤24，利用公式(5)或公式(6)估计NLOS路径时延误差分布参数，如果是采用公式(1.a)和(1b)分布形式的TOA模式的NLOS路径时延误差的分布参数估计，只需要估计p_i就能够完成δ_(s)i和δ_i的分布参数估计；如果是采用公式(3)和(4)分布形式的TDOA模式的NLOS路径时延误差的分布参数估计，需要估计p_i和p_j才能完成对NLOS路径时延误差δ_(s)ij和δ_ij的分布参数的估计。和公式(5)或公式(6)对应的散射体统计窗如图2所示，在实际实现中，在NLOS信道环境下，该搜索窗也可以包含首径101。

具体说，根据公式(2)，可以由p_i得到δ_i的分布参数θ_i。

利用公式(5)或公式(6)求出第i，j个辐射源间的分布参数p_i和p_j之后，就可以获得离散形式的TDOA系统中NLOS路径时延误差δ_(s)ij的分布参数；利用分布参数p_i、p_j和公式(2)，就可以获得连续形式的TDOA系统中NLOS路径时延误差δ_i，j的分布参数θ_i和θ_j。

按照图1，在步骤3完成NLOS路径时延误差均值和方差的计算。根据离散形式的NLOS路径时延误差的分布参数和概率密度函数确定离散形式的NLOS路径时延误差的均值和方差；根据连续形式的NLOS路径时延误差的分布参数和概率密度函数确定连续形式的NLOS路径时延误差的均值和方差。具体分下述集中情况：

在TOA定位模式下，根据公式(1a)和均值、方差的定义计算离散形式的NLOS路径时延误差的均值和方差，或者直接利用下述公式(7)、(8)计算离散形式的NLOS路径时延误差的均值和方差：

均值$$ >>E>[>>\delta >>>(>s>)>>i>>>]>=>>>1>->>p>i>>>>p>i>>>->->->>(>7>)>>>$$

方差$$ >>D>[>>\delta >>>(>s>)>>i>>>]>=>>>1>->>p>i>>sup>>p>i>2sup>>>->->->>(>8>)>>>$$

式中的δ_(s)i表示到达时间(TOA)测量量中包含的离散形式的NLOS路径时延误差随机变量，p_i为离散形式下NLOS路径时延误差的分布参数。

具体可以利用公式(5)或(6)计算出TOA系统的几何分布的分布参数p_i之后，再采用公式(7)、(8)计算具体的NLOS路径时延误差的均值和方差。

在TOA定位模式下，根据公式(1b)、公式(2)和均值、方差的定义计算连续形式的NLOS路径时延误差的均值和方差：

或者直接采用下述公式(9)、(10)计算连续形式下NLOS路径时延误差的均值和方差：

均值E[δ_i]＝θ_i             (9)

方差$$ >>D>[>>\delta >i>>]>=sup>>\theta >i>2sup>>->->->>(>10>)>>>$$

θ_i为到达时间(TOA)测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差的分布参数；

具体说，对于连续分布的第i个TOA传播时延中的NLOS路径时延误差δ_i，此时δ_i服从单边指数分布，δ_i的均值就等于其分布参数θ_i的取值，δ_i的方差就等于其分布参数θ_i的平方。利用公式(2)就可以根据p_i计算出θ_i，然后利用上述公式(9)、(10)计算出δ_i的均值和方差。

在TDOA定位模式下，根据公式(3)和均值、方差的定义计算离散形式的NLOS路径时延误差的均值和方差，具体可以在利用公式(5)或(6)计算出TDOA系统的分布参数p_i、p_j之后，再根据均值和方差的定义和概率密度函数公式(3)来计算：δ_(s)ij的均值和方差。

在TDOA定位模式下，根据公式(4)、公式(2)和均值、方差的定义计算连续形式的NLOS路径时延误差的均值和方差，即利用公式(2)和p_i、p_j求解出δ_i，j(TDOA的连续形式的NLOS路径时延误差)的分布参数θ_i和θ_j，然后根据公式(4)和均值、方差的定义，求解出δ_i，j的均值和方差；

或者采用下述公式(11)、(12)计算NLOS路径时延误差的均值和方差：

均值E[δ_i，j]＝θ_j-θ_i           (11)

方差$$ >>D>[>>\delta >>i>,>j>>>]>=>=sup>>\theta >i>2sup>>+sup>>\theta >j>2sup>>->->->>(>12>)>>>$$

θ_i和θ_j为到达时间差(TDOA)测量量中包含的连续形式的NLOS路径时延误差随机变量δ_i，j的分布参数。

还需要说明，本发明所述的分布参数估计方法可以在移动台内实现，也可以在基站内实现；如果移动台对接收到的各个基站的信号进行采样(如对接收到的基带信号进行采样)并将这些信号上报到RNC(无线网络控制器)或移动台定位中心，则本发明所述方法也可以在RNC或移动台定位中心实现。