周志超，冯毅，夏小涵，冯瑜瑶，蔡超，邱佳慧，杨立辉，乌云霄

（中国联合网络通信有限公司智网创新中心，北京 100048）

1 引言

随着5G移动通信技术的商用，基于无线通信的位置服务（location base2 service，LBS）越来越受关注。运营商根据投诉用户的位置，可以准确地查找到相应基站的覆盖情况，从而有针对性地优化网络性能，并且能够为特定用户提供更加精准的服务推送[1]。在基础设施遭到破坏的灾区，利用定位能力可以实施及时、精准的救援。

基于全球卫星导航系统（global navigation satellite system，GNSS）的定位精度较高，但是在遮挡严重的区域信号较弱，无法实现定位测算。因此，基于覆盖效果好的移动蜂窝网络的定位方案被不断深入研究，作为重要的GNSS补充定位方案。目前，基于无线移动通信网络的室外定位技术主要分为两类，分别为基于测距模型的定位技术与基于位置指纹的定位技术[2]。测距定位技术包括基于信号到达时间（time o+ arrival，TOA）、基于到达时间差（time 2i++erence o+ arrival，TDOA）、基于到达角度（angle o+ arrival，AOA）和基于信号离开角度（angle o+ 2eparture，AOD）的三角定位方案以及基于cellID的定位方案。TOA和TDOA需要已知至少3个确定的位置信息，才能够计算待测用户的位置，而且对时间同步要求高。基于 AOA的定位方案对信号角度的要求较高，需在接收机配置较大的天线阵列，极大地增加了硬件成本[3]。阵列中天线数量越大计算复杂度就越高。并且，这类基于移动通信信号测距的定位方案，定位精度稍差，无法满足特定场景的定位精度需求。

基于指纹的定位技术不依赖信号到达时间和经验公式推算，通过终端上报的最小化路测（minimize2 2riving test，MDT）信息训练指纹定位模型，通过训练模型预测待测终端的位置。……