CN104122564A - 广域定位系统 - Google Patents

Abstract

描述了用于确定接收器的位置的系统和方法。定位系统包括包含广播定位信号的发射器的发射器网络。定位系统包括获取和跟踪定位信号和/或卫星信号的远程接收器。卫星信号是基于卫星的定位系统的信号。远程接收器的第一模式使用远程接收器使用定位信号和/或卫星信号计算位置的基于终端的定位。定位系统包括耦合到远程接收器的服务器。远程接收器的第二操作模式包括服务器根据定位信号和/或卫星信号计算远程接收器的位置的基于网络的定位，其中，远程接收器接收并向服务器传递定位信号和/或卫星信号。

Description

广域定位系统

相关申请

本申请是200980142392.2申请案的分案申请，该母案为PCT/US2009/056572(国际申请日2009年9月10日)于2011年4月22日进入中国的发明专利申请。

本申请要求2008年9月10日提交的美国(US)专利申请61/095,856号的优先权。

本申请要求2009年3月24日提交的US专利申请61/163,020号的优先权。

技术领域

本文中的公开一般地涉及定位系统。特别地，本公开涉及一种广域定位系统。

背景技术

像全球定位系统(GPS)这样的定位系统已使用了许多年。然而，在信号状况不佳时，这些传统定位系统会具有劣化的性能。

发明内容

本申请提供以下发明：

(1).一种向接收器发射定位信号的方法，用于通过接收器计算该接收器的估计位置，包括：广播定位信号，所述定位信号来自发射器网络中的每个发射器，

其中每个定位信号包含：伪随机数序列和辅助数据，

所述发射器使用定时参考进行同步，而且

发射器自发地进行定时差调整并提供给所述接收器。

(2).如(1)所述的方法，所述发射器使用粗略定时参考进行同步。

(3).如(1)或(2)所述的方法，其中，所述伪随机数序列是基于自相关函数从其它伪随机数序列中选取的，所选取的伪随机数序列的自相关函数优于其它伪随机数序列的自相关函数。

(4).如(1)～(3)中任一项所述的方法，其中，每个发射器在相同时隙内发射所述伪随机数序列。

(5).如(1)～(4)中任一项所述的方法，其中，来自发射器的第一组发射器中的每个发射器在时间上与其它发射器错开到分开的时隙中发射伪随机数序列。

(6).如(1)～(5)中任一项所述的方法，其中，发射器的第二组发射器中的每个发射器在同一时隙中发射序列，并且所述序列包括不同的伪随机数。

(7).如(1)～(6)中任一项所述的方法，其中，第一组中每个发射器的载波信号在频率上偏移于所述发射器中其它发射器的载波信号。

(8).如(1)～(7)中任一项所述的方法，其中，所述辅助数据包括如下列举中的至少1种：波形脉冲的上升沿的系统时间、波形脉冲的下降沿的系统时间、发射器的地理编码数据、相邻发射器的地理编码数据、邻近发射器中至少1个发射器使用的序列的索引、至少1个发射器的时钟定时校正、本地大气校正、WAPS定时对于GNSS时间的关系、用以在伪距分辨中协助接收器的本地环境的指示、从一组伪随机数序列的至少一种偏移、来自一组发射器的一系列伪随机数序列、和使用特殊伪随机数序列的一些列发射器。

(9).如(1)～(8)中任一项所述的方法，其中，来自不同发射器的发送之间的定时差被发射。

(10).如(1)～(9)中任一项所述的方法，其中

发射器的布置能够使接收器接收来自至少3个发射器的信号，而且每个接收器位置的几何精度衰减因子小于阈值，

每个发射器的位置由最小化的函数所决定，所述最小化的函数是覆盖体积上几何精度衰减因子的平方的体积积分，

在所述定位系统中，所述体积积分相对于接收器位置的所有可能的坐标，

所述最小化的函数相对于覆盖体积中特定覆盖区的多个可能的发射器位置中的发射器位置坐标。

(11).如(1)～(10)中任一项所述的方法，其中，根据覆盖区的性能质量对所述函数进行加权。

(12).如(1)～(11)中任一项所述的方法，其中，各发射器的时间校正被提供给接收器。

(13).如(1)～(12)中任一项所述的方法，其中，至少1个参考接收器从各发射器接收信号波形，并且使用所接受的信号波形为每个发射器做时间标签伪距测量。

(14).如(1)～(13)中任一项所述的方法，其中，利用与每个发射器相对应的定时差和伪距测量进行定时差校正。

(15).如(1)～(14)中任一项所述的方法，包括将定时差校正应用到发射器的信号。

(16).如(1)～(15)中任一项所述的方法，其中，GNSS定时接收器与发射器网络中的一组发射器中的每个发射器位于同一位置，

所述GNSS定时接收器从参考接收器接收差分校正，并利用差分校正为该组发射器产生定时差校正。

(17).如(1)～(16)中任一项所述的方法，其中，来自发射器的一组发射器利用时间传递与该组发射器的公共观测中的GNSS卫星为该组发射器产生定时差校正。

(18).如(1)～(17)中任一项所述的方法，其中，一组GNSS接收器中的每一个均作为本地时间参数对应于该组发射器中的对应发射器，利用在得出定时脉冲中的至少1个普通GNSS卫星来对准GNSS时间。

(19).如(1)～(18)中任一项所述的方法，其中，每个发射器发射相对于GNSS时间的偏差，并且所述方法包括致使定时校正含有即将产生的偏差和GNSS时间。

(20).如(1)～(19)中任一项所述的方法，其中，所述定位信号包括定时同步和对应校正信息。

(21).如(1)～(20)中任一项所述的方法，其中，每个发射器发射与GNSS相关联的内置辅助数据的数据流的PRN序列。

附图说明

图1是根据实施例的广域定位系统的框图。

图2是根据实施例的同步信标的框图。

图3是根据实施例的使用转发器结构的定位系统的框图。

图4是根据替选实施例的使用转发器结构的定位系统的框图。

图5示出根据实施例的塔同步。

图6是根据实施例的GPS规范的PPS生成器的框图。

图7是根据实施例的GPS规范的振荡器。

图8示出根据实施例的用于计数PPS与使得发射器的模拟部件能够发送数据的信号之间时间差的信号图。

图9是根据实施例的差分WAPS系统的框图。

图10示出根据实施例的公共观看时间传递。

图11示出根据实施例的双向时间传递。

图12是根据实施例的接收器单元的框图。

图13是根据实施例的RF模块的框图。

图14示出根据实施例的信号上变频和/或下变频。

图15是示出根据实施例的定位系统中时钟共享的框图。

图16是根据实施例的从WAPS到GNSS接收器的辅助传递的框图。

图17是示出根据实施例的从GNSS接收器到WAPS接收器的协助信息传递的框图。

图18是根据实施例的从WAPS接收器提供WAPS辅助信息的实例结构。

图19是根据实施例的用于估计h[n]中的最早到达路径的流程图。

图20是根据实施例的用于估计参考相关函数的流程图。

图21是根据实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

图22是根据替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

图23是根据另一替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

图24是根据又一替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

图25是根据再一替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

图26是根据实施例的使用来自各种系统的范围测量的混合位置估计的框图。

图27是根据实施例的使用来自各种系统的位置估计的混合位置估计的框图。

图28是根据实施例的使用来自各种系统的范围和位置估计的组合的混合位置估计的框图。

图29是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，反馈来自WAPS/GNSS系统的位置/速度估计以在速度估计和/或GNSS/WAPS位置的质量良好时不时帮助校准传感器的漂移偏差。图30是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，在不需要明确返回的情况下作为GNSS和/或WAPS单元中的位置/速度计算的一部分估计传感器参数(诸如偏差、规模和漂移)。

图31是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，将传感器校准与各位置计算单元分开。

图32是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，作为各位置计算单元的状态的一部分进行传感器参数估计。

图33示出根据实施例的WAPS与其它系统之间信息的交换。

图34是示出根据实施例的FM接收器与WAPS接收器之间地点、频率和时间估计的交换的框图。

图35是示出根据实施例的WLAN/BT收发器与WAPS接收器之间地点、时间和频率估计的交换的框图。

图36是示出根据实施例的蜂窝收发器与WAPS接收器之间地点、时间和频率估计的交换的框图。

图37是根据实施例的会话密钥设立的框图。

图38是根据实施例的加密的流程图。

图39是根据替选实施例的加密的安全性架构的框图。

具体实施方式

描述了用于确定接收器的位置的系统和方法。实施例的定位系统包括：包括广播定位信号的发射器的发射器网络。定位系统包括获取和跟踪定位信号和/或卫星信号的远程接收器。卫星信号是基于卫星的定位系统的信号。远程接收器的第一模式使用远程接收器使用定位信号和/或卫星信号计算位置的基于终端的定位。定位系统包括耦合到远程接收器的服务器。远程接收器的第二操作模式包括这样的基于网络的定位：服务器根据定位信号和/或卫星信号计算远程接收器的位置，其中，远程接收器接收并向服务器传递定位信号和/或卫星信号。

实施例的确定位置的方法包括在远程接收器处接收定位信号和卫星信号中至少之一。从包括多个发射器的发射器网络接收定位信号。从基于卫星的定位系统接收卫星信号。方法包括使用基于终端的定位和基于网络的定位中的一个确定远程接收器的位置。基于终端的定位包括使用定位信号和卫星信号中至少之一在远程接收器处计算远程接收器的位置。基于网络的定位包括使用定位信号和卫星信号中至少之一在远程服务器处计算远程接收器的位置。

在以下描述中，引入了大量具体细节以提供对描述的系统和方法的全面理解、以及实现描述。然而，相关领域的技术人员将会认识到：可以在不具有具体细节中的一个或更多个细节的情况下、或者利用其它部件、系统等实践这些实施例。在其它实例中，未示出、或者未详细描述公知结构或操作，以避免妨碍公开的实施例的方面。

图1是根据实施例的定位系统的框图。定位系统，在本文中也称作广域定位系统(WAPS)或者“系统”，包括同步信标的网络、获取和跟踪信标和/或全球定位系统(GPS)卫星的接收器单元(可选地，具有地点计算引擎)、以及包括塔索引、计费接口、专有加密算法(可选地，地点计算引擎)的服务器。系统在操作的许可/未许可波段中操作，并且发送专有波形以用于标定目的和导航目的。可以结合其它定位系统使用WAPS系统以求较好的地点标定方案或者可以使用WAPS系统协助其它定位系统。在本文件的上下文中，定位系统是标定纬度、经度和海拔坐标中的一个或更多个的系统。

在本文件中，每当引用“GPS”时，均为GNSS(全球导航卫星系统)的较广泛意义，GNSS可以包括诸如Glonass的其它已有卫星定位系统以及诸如Galileo和Compass/Beidou的未来定位系统。

图2是根据实施例的同步信标的框图。实施例的同步信标，在本文中也称作信标，形成CDMA网络，且每个信标通过嵌入式辅助数据发送诸如哥尔德(Gold)码序列的具有良好互相关属性的伪随机数(PRN)序列。可替选地，可以将来自每个信标发射器的序列以TDMA格式在时间上错开到分开的时隙中。

在地面定位系统中，要克服的主要挑战之一是远近问题，其中，在接收器处，远离的发射器将会被附近的发射器阻塞。为了解决该问题，实施例的信标使用CDMA和TDMA技术的组合，其中，本地发射器可以使用分开的时隙(TDMA)(可选地，不同码(CDMA))以减轻远近问题。将会允许进一步更远的发射器在使用不同CDMA码的情况下使用相同的TDMA时隙。这允许系统的广域可量测性。TDMA时隙可以是对确保的远近性能确定性的或者随机的以提供良好的平均远近性能。还可以使载波信号偏移一些赫兹(例如，Gold码重复频率的分数)，以改进码的互相关性能以解决任何“远近”问题。当两个塔使用相同的TDMA时隙但是不同的码时，可以通过在检测到较弱信号之前使用较强信号的干扰消除进一步抵抗接收器中的互相关。

TDMA系统中的另一重要参数是TDMA时隙时段(也称为TDMA帧)。具体地，在WAPS系统中，TDMA帧持续时间是同一发射器的两个连续时隙之间的时段。通过覆盖区域中定位需要的发射器时隙的数量和TDMA时隙持续时间的乘积确定TDMA帧持续时间。通过灵敏度要求确定TDMA时隙持续时间，虽然灵敏度不必由单个TDMA时隙限制。一个实例结构可以使用1秒作为TDMA帧持续时间以及100ms作为TDMA时隙持续时间。

另外，实施例的信标可以使用包括辅助数据的前导码或者可以用于信道估计和前向检错和/或校正的信息，以帮助使得数据健壮。实施例的辅助数据包括但不限于以下内容中的一个或更多个：在波形脉冲的上升沿或者下降沿的精确系统时间；塔的地理编码数据(纬度、经度和海拔)；区域中各种发射器使用的序列的索引和相邻塔的地理编码信息；对发射器(可选)和邻近发射器的时钟定时校正；本地大气校正(可选)；WAPS定时对于GNSS时间的关系(可选)；用以在伪距分辨(resolution)中协助接收器的城区、半城区、乡村环境的指示(可选)；以及从索引或PN序列的基本索引至Gold码序列的偏移。在广播的发送数据帧中，可以包括这样的字段：包括用以因安全和/或许可管理原因停用单个或一组接收器的信息。

将来自实施例的不同信标和塔的发送的发送波形定时同步到公共定时参考。可替选地，应当知道和发送来自不同塔的发送之间的定时差。以通过数据块的尺寸和数量确定的间隔重复辅助数据，将以规则间隔递增的定时消息例外。可以使用专有加密算法加密辅助数据，如本文中详细描述的。还可以加密扩频码以求附加的安全性。在预定义的频率上变频和广播信号。准确校准发射器中的端到端延迟以确保信标之间的差分延迟小于大约3纳秒。在侦听一组发射器的探测地点处使用差分WAPS接收器，可以找到对该组中发射器的相对时钟校正。

优化实施例的塔布置以求覆盖和地点准确性。将会以这样的方式布置塔的部署：在网络内以及网络边缘处得地点中的大多数地点中从3个或更多个塔接收信号，使得这些地点中每一个地点中的几何精度衰减因子(GDOP)小于基于准确性需要的预定阈值。将会增强进行RF规划研究的软件程序以包括对网络中和周围的GDOP的分析。GDOP是接收器位置和发射器位置的函数。在网络规划中结合GDOP的一个方法是如下设立优化。要最小化的函数是覆盖体积上GDOP的平方的体积积分。体积积分针对接收器位置的(x,y,z)坐标。最小化针对受到这样的约束的给定覆盖区域中的n个发射器位置坐标(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)、…(x_n,y_n,z_n)：它们对i＝1、…、n在覆盖体积x_min＜x＜x_max、y_min＜y＜y_max、z_min＜z＜z_max中，其中，x_max、y_max和z_max是覆盖体积的上限，x_min、y_min和z_min是下限。可以将要最小化的函数写成

$f(x_i,y_i,z_i;i=\mathrm{1,2},...n)=\underset{x\∈(\mathrm{xl},\mathrm{xu}),y\∈(\mathrm{yl},\mathrm{yu}),z\∈(\mathrm{zl},\mathrm{zu})}{\∫\∫\∫}{\mathrm{GDOP}}^2(x,y,z,x_i,y_i,z_i;i=\mathrm{1,2},...n)$

另外，可以根据覆盖区R_j的重要性(即，需要的性能质量)将要最小化的函数加权。

$f(x_i,y_i,z_i;i=\mathrm{1,2},...n)=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{W_j\underset{x,y,z\∈R_j}{\∫\∫\∫}\mathrm{GDOP}}^2(x,y,z,x_i,y_i,z_i;i=\mathrm{1,2},...n)$

塔坐标地点上的附加约束可以基于给定区域中已经可用的塔的地点。通常可以在以平均东方为正x、平均北方为正y和平均竖直向上为正z的本地级别坐标系统中进行所有坐标的坐标化。解决以上受约束最小化问题的软件将会输出将会使函数f最小化的优化发射器位置(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)、…(x_n,y_n,z_n)。

$\arg \underset{x_i,y_i,z_i;i=\mathrm{1,2},..n}{\min }\left(f(x_i,y_i,z_i;i=\mathrm{1,2},...n)\right)$

可以将该技术应用于广域网(诸如城市中)或者本地部署中(诸如商场中)。在一个实例结构中，在每个都市区域周围的三角形/六角形布置中将发射器的网络隔开大约30km的距离。每个塔可以经由相应天线放射直至大约20W至1kW EIRP的范围中的最大功率。在另一实施例中，塔可以被本地化并且可以发送低至1W的功率级别。操作的频带包括无线电频谱中的任何许可或未许可波段。实施例的发送天线包括全向天线、或者可以有助于分集、扇区等的多个天线/阵列。

通过使用具有良好互相关属性的不同序列发送或者可替选地在不同时间发送相同的序列区分相邻塔。可以组合并且可以将这些区分技术只应用于给定地理区域。例如，可以在不同地理区域中的网络上重新使用相同的序列。

可以将本地塔放置在给定地理区域中以增强实施例的广域网塔。本地塔在使用时可以改进定位的准确性。可以将本地塔部署在像校园这样的环境中或者用于公共安全需求，隔开数10米直至几千米的范围中的距离。

塔将会被优选地放置在多种高度上(而非在类似的高度上)以便于根据位置解进行较好质量的海拔估计。除了具有不同高度在不同纬度/经度的发射器之外，用以向塔添加高度多样性的另一方法是具有在不同高度的相同物理塔(具有相同纬度和经度)上的多个WAPS发射器(使用不同码序列)。注意：相同物理塔上的不同码序列可以使用相同的时隙，因为相同塔上的发射器不引起远近问题。

可以将WAPS发射器放置在用于一个或更多个其它系统(诸如蜂窝塔)的预先已有的或新的塔上。可以通过共享相同的物理塔或地点使WAPS发射器部署成本最小化。

为了改进本地化区域(诸如，例如仓库或商场)中的性能，可以在该区域中放置附加塔以增强用于广域覆盖的发射器。可替选地，为了降低安装完全发射器的成本，可以在关注的区域中放置转发器。

注意：以上讨论的用于定位的发送信标信号无需是排斥WAPS构建的发射器，而是可以是来自在时间上原始同步的任何其它系统或者通过附加定时模块增强同步的系统的信号。可替选地，信号可以来自可以通过参考接收器确定其相对同步的系统。这些系统可以例如已经部署或者新部署有附加同步能力。这种系统的实例可以是诸如数字和模拟TV或MediaFlo的广播系统。

图3是根据实施例的使用转发器结构的定位系统的框图。转发器结构包括下面的部件：

1)公共WAPS接收天线(天线1)

2)连接到各种WAPS发射器天线(本地天线1－4)的分离器/切换器和RF功率放大器

3)WAPS用户接收器

天线1接收、放大和分发(切换)到本地天线1－4的合成信号。应当(优选地)以使得在用户接收器处不存在来自不同转发器的发送的交迭(冲突)的方式进行切换。可以通过保护间隔的使用避免发送的冲突。应当通过在转发器－放大器－发射器处添加延迟以均衡所有本地转发器的总体延迟，或者通过在用户－接收器处通过线缆延迟调整从特定转发器到达的估计时间，来补偿从切换器至发送天线的已知线缆延迟。当在广域WAPS网络中使用TDMA时，选取转发器时隙切换速率，使得在所有转发器时隙中出现每个广域时隙(每个时隙将会包含一个广域WAPS塔)。一个实例结构将会使用与广域TDMA帧持续时间的倍数相等的转发器时隙持续时间。具体地，如果广域TDMA帧是1秒，则转发器时隙可以是整数秒。该结构最简单，但是因为线缆上RF信号分布的需求而只适合于小型、受限制区域中的部署。用户WAPS接收器在侦听转发器塔时使用到达的时间差计算位置，并且在转发器时隙时段期间在静态(或准静态)假设下工作。可以通过每个WAPS塔从一个转发器时隙至下一个转发器时隙示出相同定时差(跳)的事实自动检测发送来自转发器的事实。

图4是根据替选实施例的使用转发器结构的定位系统的框图。在该结构中，每个转发器包括具有本地天线(例如，可以在室内)的相关联覆盖增强WAPS发射器和WAPS转发器接收器。WAPS转发器接收器应当能够提取与一个广域WAPS发射器相对应的WAPS数据流以及WAPS系统定时信息。与一个广域WAPS发射器相对应的WAPS系统定时和数据被传给可以随后重新发送WAPS信号(例如，使用不同的码和相同的时隙)的相应局域WAPS发射器。发射器在其发送中将会包括附加数据，诸如，本地天线的纬度、经度和海拔。在该结构中，WAPS用户接收器操作(范围测量和位置测量)可以对于信号来自转发器的事实透明。注意：转发器中使用的发射器比完全WAPS信标便宜，因为它不需要具有用以提取GNSS定时的GNSS定时单元。

依据接收器单元的操作模式，系统提供基于终端的定位或者基于网络的定位。在基于终端的定位中，接收器单元在接收器自身上计算用户的位置。这在诸如转而又转的方向(turn-by-turn directions)、地理围栏等的应用中有用。在基于网络的定位中，接收器单元从塔接收信号并向服务器传送或发送接收的信号以计算用户的地点。这在诸如通过中央服务器的资产跟踪和管理、以及E911的应用中有用。可以通过来自许多源(例如，GNSS、差分WAPS等)的数据后处理或者接近实时地进行服务器中的位置计算以在服务器处改进准确性。WAPS接收器还可以提供并获得来自服务器(与例如SUPL安全用户平面服务器类似)的信息，以便于基于网络的定位。

实施例的塔使用基于网络的同步或者自发地维持彼此的同步。图5示出根据实施例的塔同步。在描述同步方面中使用下面的参数：

系统发射器时间＝t_WAPS-tx

绝对时间参考＝t_{WAPS_abs}

时间调整＝Δ_系统＝t_WAPS-tx－t_{WAPS_abs}

注意：将WAPS系统时间同步到绝对时间参考不是要点。然而，将所有WAPS发射器同步到公共WAPS系统时间(即，所有WAPS发射器的相对定时同步)。应当计算每个发射器相对于WAPS系统时间(如果有的话)的定时校正。应当直接通过空中WAPS辅助发送或者通过一些其它通信手段使得定时校正对于接收器可用。可以通过来自系统的广播数据(诸如，蜂窝系统的广播信道或MediaFlo或数字TV或Iridium)或者通过蜂窝(或其它)调制解调器将辅助传送给例如WAPS接收器。可替选地，可以向服务器发送并且在服务器处计算位置时使用定时校正。实施例的塔同步的描述如下。

在基于网络的同步下，塔在本地区域中彼此同步。塔之间的同步通常包括接收器上同步到脉冲边沿和脉冲(可以使用任何调制形式调制到载波上和/或使用扩频码扩频以求继而调制载波的较好时间分辨率)的发送，如本文中详细描述的。

在实施例的自发同步模式中，使用本地定时参考来同步塔。定时参考可以是以下内容之一：例如，GPS接收器；高度准确的时钟源(例如，原子)；本地时间源(例如，GPS规范时钟)；以及可靠时钟源的任何其它网络。可以使用精确时间同步的TV信号、eLORAN、LORAN、来自XM卫星无线电的信号等的使用作为塔的粗略定时参考。作为一个实施例中的实例，图6是根据实施例的来自用来规范诸如Rubidium、Caesium或氢表的准确/稳定定时源的GPS接收器的PPS脉冲源的框图。可替选地，可以使用GPS规范铷钟振荡器，如图7中所示。

参照图6，将准确时钟源中PLL的时间常数设置为提供较好短期稳定性(或者等同地，短期GPSPPS变化的过滤)的足够大的数(例如，在0.5－2小时的范围中)，并且GPS-PPS提供较长期稳定性和较广域”粗略’同步。发射器系统连续监控这两个PPS脉冲(来自GPS单元和来自准确时钟源)并报告任何异常。异常可以是在两个PPS源锁定几小时之后，PPS源之一移离其它源由塔网络管理员确定的给定时间阈值。可以使用第三本地时钟源检测异常。在异常行为的情形下，由发射器系统选择并且向监控站回报展现出正确行为的PPS信号。另外，可以由发射器广播或者可以向后处理时要使用的服务器发送准确时间源(如时间源报告的)的PPS输入和PPS输出之间的即时时间差。

在发射器系统中，使用内部生成的高速时钟测量PPS脉冲输入的上升沿与使得发射器的模拟部件能够发送数据的信号的上升沿之间的时间差。图8示出根据实施例的用于计数PPS与使得发射器的模拟部件能够发送数据的信号之间的时间差的信号图。将表示该差的计数作为数据流的一部分发送给接收器中的每一个接收器。诸如铷钟(该时钟在小时/天的范围内稳定)的高度稳定时钟参考的使用允许系统在设备上每塔地存储/发送该校正，以防设备无法再调制具体塔数据。如果存在一个可用，则还可以经由通信介质将该校正数据发送给设备。可以通过侦听其它塔广播的塔上装配的接收器或者参考接收器监听并向中央服务器输送来自塔的校正数据。塔还可以将该计数信息周期性地发送给可以随后通过到各设备的通信链路将该信息散布给这些塔近处的设备的中央服务器。可替选地，服务器可以将信息从塔(例如，现场中的)传给邻近塔，使得可以广播该信息作为邻近塔的辅助信息。邻近塔的辅助信息可以包括近处塔的位置(由于塔是静态的)和定时校正信息。

在另一实施例中，可以使用广域差分定位系统校正来自塔的定时误差。图9是根据实施例的差分WAPS系统的框图。使用参考接收器(位于预先探测的地点处)从近处的所有塔接收信号。虽然在该方法中应用了差分GPS的原理，但在地面情形中处理非瞄准线的作用使得它唯一。将每个塔的参考接收器伪距(码相位)测量做时间标签，并且然后发送到服务器。可以将在塔j和i的参考接收器处测量的基于接收码相位的范围写为：

$R_{\mathrm{ref}}^j\left(t\right)={\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{ref}}^j+c({\mathrm{dt}}_{\mathrm{ref}}-{\mathrm{dt}}^j)+{\mathrm{\ϵ}}_{R,\mathrm{ref}}^j$

$R_{\mathrm{ref}}^i\left(t\right)={\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{ref}}^i+c({\mathrm{dt}}_{\mathrm{ref}}-{\mathrm{dt}}^i)+{\mathrm{\ϵ}}_{R,\mathrm{ref}}^i,$

其中，是发送塔j几何范围的参考接收器，dt_ref和dt^j分别是针对公共参考时间(也就是说，GPS时间)参考它们各自天线的参考接收器和发射器时钟偏移，c是光速，是测量噪声。

通过将以上两个等式相减并且使用从参考接收器至发送塔的已知几何范围在服务器处计算塔i和j之间时钟定时的差，dtⁱ-dt^j。这允许去除漫游/移动站测量中发射器之间的定时差。注意：可以在发射塔中使用的时钟相对稳定时使用时间上的平均得到时间差dtⁱ-dt^j的较好估计。

还将漫游/移动站的伪距测量做时间标签并发送给服务器。可以将漫游/移动站处测量的基于接收码相位的范围写为：

$R_m^i\left(t\right)={\mathrm{\ρ}}_m^i+c({\mathrm{dt}}_m-{\mathrm{dt}}^i)+{\mathrm{\ϵ}}_{R,m}^i$

$R_m^j\left(t\right)={\mathrm{\ρ}}_m^j+c({\mathrm{dt}}_m-{\mathrm{dt}}^j)+{\mathrm{\ϵ}}_{R,m}^j.$

通过将以上两个公式相减并重新排列，结果是

$({\mathrm{\ρ}}_m^j-{\mathrm{\ρ}}_m^i)=(R_m^j\left(t\right)-R_m^i\left(t\right))-c({\mathrm{dt}}^i-{\mathrm{dt}}^j)+({\mathrm{\ϵ}}_{R,m}^i-{\mathrm{\ϵ}}_{R,m}^j).$

注意：和是测量的量，根据参考接收器测量计算量dtⁱ-dt^j。可以按照发送塔i和j的已知坐标和接收器的位置坐标写出和中的每一个。通过三个范围测量，可以如上形成两个范围差等式以获得二维位置解或者通过四个范围测量，可以如上形成三个范围差等式以获得三维位置。通过附加测量，可以使用最小二乘解使噪声量和的作用最小化。

可替选地，可以将定时差校正发送回移动站以校正当场(in-situ)的误差以及以有利于移动站处的位置计算。可以对和参考以及移动站可以观测的一样多的发射器应用差分校正。该方法可以在概念上允许系统在没有塔同步的情况下操作，或者可替选地校正松散同步系统中的任何残余时钟误差。

另一途径是与以上差分途径相反的单机(standalone)定时途径。建立定时同步的一个方式是通过使具体区域中每个发射塔处的GPS定时接收器从相同区域中的DGPS参考接收器接收DGPS校正。已知位置处安装的DGPS参考接收器将其自身的时钟作为参考时钟，并找到对于其跟踪的GPS卫星对伪距测量值的校正。对特定GPS卫星的DGPS校正通常包括由于卫星位置和时钟误差导致的总误差以及电离层和对流程延迟。该总误差将会对由DGPS参考接收器邻近(通常具有在DGPS接收器在中心的情况下约100Km半径的区域)的其它GPS接收器做出的任何伪距测量一样，因为DGPS参考接收器与GPS卫星之间的瞄准线在该邻近内的方向上改变不多。因而，使用特定GPS卫星的DGPS参考接收器发送的DGPS校正的GPS接收器使用校正从该卫星它的伪距测量中去除该总误差。然而，在过程中，它将会将针对GPS时间的DGPS参考接收器的时钟偏差添加到它的伪距测量。但是，由于该时钟偏差对所有DGPS伪距校正是公共的，所以它对不同GPS接收器的定时解的作用将会是公共偏差。但是该公共偏差在不同GPS接收器的定时中未给出相对定时误差。特别地，如果这些GPS接收器是定时GPS接收器(在已知位置处)，则它们均同步到DGPS参考接收器的时钟。当这些GPS定时接收器驱动不同发射器时，发送也同步。

代替使用来自DGPS参考接收器的校正，GPS定时接收器可以使用由广域增强系统(WAAS)卫星发送的相似校正同步它们驱动的发射器的发送。WAAS的优点是参考时间并非DGPS参考系统的时间，而是如准确原子时钟集维持的GPS时间本身。

实现跨越广泛区域的塔之间准确时间同步的另一途径是使用时间传递技术建立塔对之间的定时。可以应用的一个技术称作“公共观测时间传递”。图10示出根据实施例的公共观测时间传递。为此使用具有公共卫星观测的发射器中的GPS接收器。通过GPS接收器周期性地(例如，至少每秒一次)将来自公共观测中卫星的塔中每一个塔的码相位和/或载波相位测量做时间标签，并发送给分析这些测量的服务器。

可以将GPS码可观测量(由卫星“i”发射并由接收器“p”观测到的信号)写成：

$R_p^i\left(t\right)={\mathrm{\ρ}}_p^i+c({\mathrm{\δ}}_R^i+{\mathrm{\δ}}_{R,p}+T_p^i+I_p^i)+c({\mathrm{dt}}_p-{\mathrm{dt}}^i)+{\mathrm{\ϵ}}_{R,p},$

其中，是等于的接收器卫星几何范围，是在信号接收时间的接收器天线位置，表示在信号发射时间的卫星位置，和分别是电离层和对流层延迟，和是接收器和卫星硬件群延迟。变量包括接收器自身、将它连接到接收器的线缆、以及天线内的延迟的作用。进一步地，dt_p和dtⁱ分别是针对GPS时间的接收器和卫星时钟偏移，c是光速，ε_R是测量噪声。

公共观测时间传递方法计算单个差值码可观测量它是两个接收器(称为“p”和“q”)处同时测量如下的码可观测量之间的差

在计算单个差值可观测量中，消除卫星中的群延迟以及卫星的时钟误差。另外，注意：在以上等式中，对流层和电离层扰动消除(或者可以例如在接收器间隔大的情形中建模)。一旦校准接收器之间的群延迟差，就可以根据等式找到接收器时钟之间的期望时间差c(dt_p-dt_q)。可以组合多个时间和卫星测量上的单个差以进一步改进估计的时间差的质量。

以类似方式，可以将公共观测时间传递的单个差值载波相位公式写成：

注意：由于以上等式中呈现了初始相位模糊度和整数模糊度，所以相位单个差不能直接用来确定时间传递。码和相位观测的组合使用允许利用来自码的时间差的绝对信息以及来自载波相位的时间差的评估的精确信息。载波相位单个差中的误差方差显著好于码相位单个差，带来较好的时间传递跟踪。

对给定卫星的每个塔的所得误差被发送回塔，以进行在塔处应用的校正，在通信链路上发送给接收器以进行要由接收器进行的附加校正，或者从塔连同其它定时校正作为广播消息发送。在具体实例中，它会使得在服务器上后处理来自塔和接收器的测量以求更好的标定准确性。可以为公共观测时间传递的目的使用产生来自L1和/或L2或者来自诸如Galileo/Glonass的其它卫星系统的C/A码测量和/或载波相位测量的多信道定时接收器或单信道GPS定时接收器。在多信道系统中，接收器在相同的即时捕捉公共观测中来自多个卫星的信息。

“公共观测时间传递”中的替选机制用以保证本地区域中的不同定时GPS接收器(各自馈送给它的相应发射器)只使用它们的定时脉冲出处中的公共卫星(例如，每秒一个脉冲)，但是不试图校正要对准到GPS(或UTC)秒的定时脉冲。公共观测卫星的使用保证定时脉冲中的公共误差(诸如，公共GPS卫星位置和时钟误差以及电离层和对流层延迟补偿误差)将定时脉冲中的误差拉动约相同的大小并减小定时脉冲中的相对误差。由于在定位中只有相对定时误差有关系，所以不需要任何基于服务器的定时误差校正。然而，服务器可以向在得出定时脉冲中使用GPS卫星的不同GPS接收器给出命令。

时间传递的替选方法是“双向时间传递”技术。图11示出根据实施例的双向时间传递。考虑用来在时间上彼此相对的两个塔。来自两个发射器中每一个发射器的发送在PPS脉冲上开始，在发送塔的接收部份(WAPS接收器)上启动时间间隔计数器。使用接收的信号停止任一侧上的时间间隔计数器。将来自时间间隔计数器的结果在数据调制解调器链路上发送给比较连同发送时间的这些结果并且可以计算两个塔之间定时中的误差的WAPS服务器。可以随后将该扩展到任何数量的塔。在该方法中，可以将塔i处的计数器测量ΔT_i与塔j处的ΔT_j之间的关系以及i与j中的时钟之间的时间差dt_ij表示为

${\mathrm{dt}}_{\mathrm{ij}}=T_i-T_j=\frac{1}{2}(\mathrm{\Δ}{T}_i-{\mathrm{\ΔT}}_j)+\frac{1}{2}[({\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{Tx}}+{\mathrm{\τ}}_j^{\mathrm{Rx}})-({\mathrm{\τ}}_j^{\mathrm{Tx}}+{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{Rx}})],$

其中，是塔的发射器延迟，是塔的接收器延迟。一旦校准发射器和接收器延迟就可以估计时间差。

除了塔之间的时间传递之外，公共观测时间传递中使用的GPS定时接收器可以找到相对于GPS时间的塔的定时。使用如下的范围测量

$R_p^i\left(t\right)={\mathrm{\ρ}}_p^i+c({\mathrm{\δ}}_R^i+{\mathrm{\δ}}_{R,p}+T_p^i+I_p^i)+c({\mathrm{dt}}_p-{\mathrm{dt}}^i)+{\mathrm{\ϵ}}_{R,p},$

在考虑到接收器、卫星时钟误差以及电离层/对流层误差的延迟之后计算相对于GPS时间dt_p的本地时钟的时间校正。可以通过群延迟的测量校准接收器的延迟δ_R,p。可以使用来自GPS卫星导航消息(通过解调或者从服务器获得)的信息计算去除dt^j和的作用的卫星定时校正。类似地，使用来自外部模型的校正使对流层和电离层延迟作用最小化。可以例如从WAAS消息获得电离层校正。可替选地，可以在可用时从用于伪距的RTCM DGPS校正获得时钟和电离层/对流层校正的组合。

还可以从塔发送相对于GPS时间的偏移作为数据流的一部分。这使得获取WAPS信号的任何WAPS接收器能够提供准确的GPS时间和频率，协助显著减小GNSS接收器中的GNSS搜索需要。

在实施例的系统中，可以特别地采用广播发射器以提供本地化的室内位置确定。例如，在防火安全应用中，可以将WAPS发射器放置在三个或更多个广播站(例如可以是消防车)上。塔将会通过早前描述的许多手段中的一个手段彼此同步并且广播信号。可以基于在该时间用于该应用的该区域中的准确性需要和频率可用性按比例决定带宽和码片率。可以通过到设备的通信链路将系统参数通知接收器。

图12是根据实施例的接收器单元的框图。信标信号被在接收器单元上的天线处接收、下变频、解调和解密并且馈送到定位引擎。接收器提供所有信息以准确地重构信号。接收天线可以是全向天线，或者可替选地，提供分集(diversity)等的大量天线/阵列。在另一实施例中，可以在数字域中进行混合和下变频。每个接收器单元包括或使用唯一硬件识别号和计算机生成的私钥。每个接收器单元通常将最后的数个地点存储在非易失性存储器中，并且可以之后远程查询最后的数个存储的地点。基于给定区域中频谱的可用性，发射器和接收器可以采用可用带宽，并且改变码片率和滤波器带宽，以求更好的准确性和多路径分辨率。

在一个实施例中，通过从具有WAPS RF模块的GPS RF部份复用/馈送信号，使用商用GPS接收器完成接收信号的数字基带处理。图13是根据实施例的具有WAPS RF模块的接收器的框图。RF模块包括一个或更多个低噪声放大器(LNA)、滤波器、下变频器以及模拟数字转换器等。除了这些部件之外，可以使用芯片或客户ASIC上或者FPGA或者DSP上或者微处理器上的附加处理进一步调节信号以贴合GPS接收器的输入需要。信号调节可以包括带内或带外噪声(如，ACI相邻信道干扰)的数字滤波、从WAPS接收器的频率变换到GPS IC的输入的中间或基带频率、调整数字信号强度以使得GPS IC将会能够处理WAPS信号、控制WAPS前端的自动增益控制(AGC)算法等。特别地，频率变换是很有用的特征，因为这允许WAPS RF模块通过任何商用GPS接收器工作。在另一实施例中，可以将包括WAPS系统的信号调节电路的整个RF前端链集成到包含GPS RF链的已有GPS晶圆(die)上。

在另一实施例中，如果对数字基带输入的访问不可用，则可以从任何波段向GPS波段将信号上变频/下变频，并馈送到GPS接收器的RF部份。图14示出根据实施例的信号上变频和/或下变频。

在另一实施例中，可以将多个RF链或可调谐RF链添加到WAPS系统的接收器和发射器，从而在广泛或本地的给定区域中使用操作的最有效频率。可以通过频谱的清洁度、传播需要等确定频率的选取。

可以在WAPS与其它应用之间共享无线电前端。可以共享前端的一些部分，并可以在相互排斥的基础上使用一些。例如，如果晶圆/系统已经具有包括天线的TV(诸如DVB-H、MediaFLO的系统或NTSC或ATSC)调谐器前端，则可以与WAPS系统共享TV调谐器无线电和天线。它们可以在相互排斥的基础上操作，因为系统在任何给定时间接收TV信号或者接收WAPS信号。在另一实施例中，如果使得更容易地将WAPS RF部份添加到这种系统，则可以在TV调谐器与WAPS系统之间共享天线以允许两个系统同时操作。在系统/晶圆具有诸如FM无线电的无线电的情形中，可以修改RF前端以容纳WAPS系统以及FM无线电，这些无线电可以在相互排斥的基础上操作。可以对具有以靠近WAPS RF波段的频率操作的一些RF前端的系统进行类似修改。

可以与WAPS接收器共享用于GNSS子系统的诸如晶体、晶体振荡器(XO)、电压控制温度补偿晶体振荡器(VCTCXO)、数字控制晶体振荡器(DCXO)、温度补偿晶体振荡器(TCXO)的时钟源参考。可以在晶圆上或芯片外使用进行该共享。可替选地，可以与WAPS系统共享由蜂窝电话上的任何其它系统使用的TCXO/VCTCXO。图15是示出根据实施例的定位系统中时钟共享的框图。注意：收发器或处理器系统块可以指各种系统。与WAPS系统共享时钟的收发器系统可以是调制解调器收发器(例如，蜂窝或WLAN或BT调制解调器)或接收器(例如，GNSS、FM或DTV接收器)。这些收发器系统可以可选地控制VCTCXO或DCXO以进行频率控制。注意：可以将收发器系统和WAPS系统集成到单个晶圆中或者可以是单独晶圆并且不影响时钟共享。处理器可以是使用时钟源的任何CPU系统(诸如ARM子系统、数字信号处理器系统)。通常，当共享VCTCXO/DCXO时，可以尽可能地放慢其它系统应用的频率校正以便于WAPS操作。具体地，可以限制WAPS接收器中正使用的最大整合时间内的频率更新以准许WAPS接收器的更好性能(即，使SNR损耗最小化)。可以与其它系统交换关于WAPS接收器状态的信息(具体地，正使用的整合的级别、WAPS系统的获取对跟踪状态)以求频率更新的更好协作。例如，可以在WAPS获取阶段暂停频率更新或者可以在WAPS接收器在睡眠状态中时调度频率更新。通信可以是控制信号的形式的或者可替选地是收发器系统与WAPS系统之间交换的消息的形式的。

WAPS以这样的方式从塔广播信号和消息：不需要修改传统GPS接收器的基带硬件以支持WAPS和传统GPS系统。这一点的重要性在于这样的事实：虽然WAPS系统只具有GPSC/A码系统的一半可用带宽(这影响芯片速率)，WAPS广播信号被配置为在商业等级的C/A码GPS接收器的边界内操作。此外，基于信号可用性，算法将决定是否应当使用GPS信号确定位置或WAPS信号或者应当使用其组合得到最准确的地点。

WAPS系统上gold码上面发送的数据可以用于在混合GNSS-WAPS使用场景的情形中发送GNSS的辅助信息。辅助可以是SV轨道参数(例如，星历和年鉴)的形式的。还可以使辅助专用于本地区域中可见的SV。

另外，可以使用从WAPS系统获得的定时信息作为辅助GNSS系统的精细时间。由于WAPS系统定时对准到GPS(或GNSS)时间，所以对准到WAPS信号的位和码并从任何塔读取数据流提供GNSS时间的粗略知识。另外，位置解(接收器的时钟偏差是位置解的副产品)准确地确定WAPS系统时间。一旦WAPS系统时间已知，就可以将精细时间协助提供给GNSS接收器。可以使用边缘固定到WAPS的内部时间基础的单个硬件信号脉冲传递定时信息。注意：将WAPS系统时间直接映射到GPS时间上(更通常地，利用GNSS时间，由于GNSS系统的时间基础直接相关)。GNSS应当能够在接收该边缘后锁存它的内部GNSS时间基础计数。可替选地，GNSS系统应当能够生成边缘对准到它的内部时间基础的脉冲，并且WAPS系统应当能够锁存它的内部WAPS时间基础。WAPS接收器随后将具有该信息的消息发送给GNSS接收器以允许GNSS接收器将它的时间基础映射到WAPS时间基础。

类似地，可以使用本地时钟的频率估计向GNSS接收器提供频率协助。注意：无论它们是否共享公共时钟，可以使用来自WAPS接收器的频率估计细化GNSS接收器的频率估计。当两个接收器具有单独时钟时，需要附加校准硬件或软件块相对于另一个测量一个系统的时钟频率。硬件或软件块可以在WAPS接收器部份中或者在GNSS接收器部份中。随后，可以使用来自WAPS接收器的频率估计细化GNSS接收器的频率估计。

可以从WAPS系统发送给GNSS系统的信息还可以包括地点的估计。地点的估计基于WAPS系统中的实际位置估计可以是近似的(例如，通过WAPS塔的PN码确定)或更准确的。注意：可以将从WAPS系统可用的地点估计与来自不同系统的位置的另一估计(例如，来自基于蜂窝ID定位的粗略位置估计)组合，以提供可以用来更好地协助GNSS系统的位置的更准确估计。图16是根据实施例的从WAPS到GNSS接收器的辅助传递的框图。

GNSS接收器还可以通过向WAPS接收器提供地点、频率和GNSS时间估计在首次定位时间(TTFF，Time-To-First-Fix)、灵敏度和标定质量方面帮助改进WAPS接收器的性能。作为实例，图17是示出根据实施例的从GNSS接收器到WAPS接收器的协助信息传递的框图。注意：也可以用LORAN、e-LORAN或类似地面定位系统替代GNSS系统。地点估计可以是部分的(例如，海拔或2-D位置)、或者完整的(例如，3-D位置)或原始范围/伪距数据)。应当与SV(或者用以计算诸如SV轨道参数的SV地点的装置)的地点一起提供范围/伪距数据以使得能够在混合方案中使用该范围信息。应当连同表明它的质量的度量标准提供所有地点协助信息。当提供GNSS时间信息(可以使用硬件信号传递给WAPS系统)时，应当提供相对于GPS时间的GNSS时间的偏差(如果存在)，以使得能够在WAPS接收器中使用。可以连同置信度度量(表明估计的估计质量，例如，估计中的最大预期误差)提供频率估计作为时钟频率的估计。这在GNSS和WAPS系统共享相同的时钟源时是足够的。当GNSS和WAPS系统使用分开的时钟时，GNSS时钟还应当被提供到WAPS系统，以使得WAPS系统能够校准(即，估计针对GNSS时钟的WAPS的相对时钟偏差)，或者可替选地，WAPS系统应当将它的时钟提供给GNSS系统，并且GNSS系统应当提供校准估计(针对GNSS时钟的WAPS的相对时钟偏差的估计)。

为了进一步改进WAPS接收器的TTFF和灵敏度，可以通过其它通信媒体(如，蜂窝电话、WiFi、SMS等)将辅助信息(如，将会如若不然根据塔发送的信息解码的信息)从WAPS服务器提供到WAPS接收器。利用已经可用的“年鉴”信息，WAPS接收器的工作由于接收器只是需要时间对准到发送波形而变得简单(无需位对准或解码)。用以解码数据位的需求的去除减小TTFF，并因此由于接收器无需连续上电以解码所有位而节省电能。图18是根据实施例的从WAPS接收器提供WAPS辅助信息的实例结构。

可以向接收器添加信标以进一步改进本地定位。信标可以包括具有基于设备ID的签名的周期性地发送波形的低功率RF发射器。例如，签名可以是唯一地识别发射器的码。相关联的接收器将能够通过随着它在所有方向上扫描信号能量峰值测定、或者通过方向测定(使用来自多天线元件的信号确定信号到达的方向)以相对更高的准确性测定发射器的地点。

多路径信号的分辨率

多路径的分辨率在定位系统中是关键的。无线信道常常特征在于具有随机相位和幅度的一组随机变化的多路径分量。为了使定位准确，接收器算法在存在瞄准线(LOS)路径(将会是第一个到达路径)时分辨瞄准线路径或分辨首先到达的路径(可能不一定是LOS分量)是迫切的。

传统方法常常工作如下：(1)接收的信号与发送的伪随机序列(例如，接收器处已知的Gold码序列)互相关；(2)接收器标定所得互相关函数的第一个峰值并估计出首先到达的路径的定时与该峰值的位置指示的定时一样。这些方法只要最低多路径分隔远远大于可用带宽的逆(常常并非如此)就高效地工作。带宽是宝贵的商品，高度期望可以以最少量带宽分辨多路径的方法以改进系统的效率。

依据信道环境(包括多路径和信号强度)，使用用于获得最早到达路径的估计的适当方法。为了最好的可分辨性，使用高分辨率方法，而为了在低SNR的合理性能，应用直接使用互相关峰值以及峰值周围相关函数的一些属性的更传统方法。

考虑以通过如下内容给出的以速率f_s采样的量化接收信号y[n]：

$y\left[n\right]=h_{\mathrm{eff}}\left[n\right]\⊗x\left[n\right]$

$y\left[n\right]=\underset{i=n_0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{\mathrm{eff}}\left[i\right].x[n-i]$

其中，y[n]是发送的伪随机序列x[n]与有效信道的卷积的接收信号，其中，h_rx[n]是发送滤波器，h_tx[n]是接收滤波器，h[n]是多路径信道。

测定峰值位置的一个方法是通过使用围绕明显峰值位置的值进行峰值插值。插值可以是使用峰值的任一侧上一个值的二次方，或者可以使用峰值周围的两个或更多个样本使用更高阶多项式，或者可以使用实际脉冲形状的最佳拟合。在二次方插值的情形中，将二次方拟合到紧紧围绕峰值的值和峰值。二次方的峰值确定用于测距的峰值位置。该方法相当健壮并且可以在低SNR工作良好。

替选实施例可以使用峰值位置之外的值作为参考位置。注意：DLL实际上使用峰值位置作为相关函数上的参考位置，而本方法使用与峰值不同的点作为参考。本方法的启示于相关峰值的早期边缘受多路径的影响比尾缘小。例如，可以使用未失真(没有信道作用)相关函数上自峰值起芯片T_c的点75％作为参考点。在该情形中，选择与该75％点匹配的插值后的z[n]函数的部分，并且测定峰值作为远离该点T_c的25％。

另一替选的基于峰值相关函数的方法可以使用峰值形状(如，峰值的失真的测量，例如，峰值宽度)。从峰值地点开始并且基于峰值的形状，确定对峰值地点的校正以估计最早到达路径。

高分辨率方法是一类使用特征空间分解算法标定多路径分量的有效多路径分辨方法。诸如MUSIC、ESPIRIT的方法属于该类分辨方案。它们由于它们对相同的给定带宽可以比传统方法高效地分辨更加密集的多路径分量而是十分强大的方案。到达方法的高分辨率最早时间试图直接估计最早路径的到达的时间，而非根据峰值推断峰值位置。下面的内容假定发送的信号的粗略获取已经在接收器处可用并且伪随机序列的起点在接收器处大致已知。

图19是根据实施例的用于估计h[n]中的最早到达路径的流程图。确定最早到达路径的方法包括以下操作，但不限于此：

1.将接收的样本y[n]与发送序列x[n]互相关以获得结果z[n]。当按照卷积写出互相关时，

$z\left[n\right]=y\left[n\right]\⊗x^{*}[-n]$

可以将等式重新写成

$z\left[n\right]=h_{\mathrm{eff}}\left[n\right]\⊗{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{xx}}\left[n\right]$

其中，φ_xx[n]是伪随机序列的自相关函数。

2.标定z[n]的第一个峰值并将它表示成n_peak。提取到z[n]的峰值左边的wL个样本以及到z[n]的峰值右边的wR个样本，并且将该向量表示成pV。

pV＝[z[n_peak-wL+1]…z[n_peak+wR]]

向量pV表示互相关结果z[n]的有用部分。在理想情形中，在不存在信道失真的情况下以及当信道BW不受限时，选取wL＝wR＝f_sT_c将会对于确定接收信号的定时足够。在存在受限BW的情况下，对伪随机码x[n]是+1/-1的序列时的情形，选取wL和wR的最优方法是以的峰值左右侧上分别存在的非零值的形式选取它们(或者更通常地，选择大于定义成峰值分数的某个阈值的值)。wL和wR的选取中的一个其它考虑是选择足够不相关的噪声样本以获得关于噪声子空间的足够信息。另外，应当选取整数wL和wR以包括特别是左侧上的所有可能的多路径分量(即，通过wL的选取)，以帮助分辨远离(far-out)的多路径分量。包括超过f_sT_c的太多样本增加pV向量中引入的噪声的量，所以需要进行削减。通过仿真和实验，wL和wR的一组典型值分别是3f_sT_c和3f_sT_c。

注意：z[n](以及继而pV)包含伪随机序列信道φ_xx[n]的自相关函数、信道h[n]、发送滤波器h_tx[n]以及接收滤波器h_rx[n]的作用。为了估计信道中的最早到达路径，需要去除其它作用。在许多情形中，匹配发送和接收脉冲形状以求最佳噪声性能，但是该算法工作不需要该约束。将参考相关函数定义成需要在可以将pV用于最早到达路径的估计之前估计和去除的

3.接下来估计参考相关函数φ_ref[n]。

获得参考互相关的一个方法如下：对理想信道(所谓的“线缆链路”)执行步骤1－2以获得相应峰值向量pV_Ref。pV_Ref包含参考相关函数φ_ref[n]的有用样本。图20是根据实施例的用于估计参考相关函数的流程图。

“线缆链路”方法涉及经由“理想”信道(例如，线缆)从发射器前端(将功率放大器和发送天线旁路)向接收器前端(将接收天线旁路)发送调制的信号。注意：“理想”信道可以具有一些延迟和衰减，但是不应当添加任何其它失真，并需要具有高SNR。为了最佳性能，由于它们具有不同的自相关函数以及所以不同的参考而需要对每个伪随机序列单独生成“线缆”参考。然后，由于自相关旁瓣除非足够地被削减否则会得到多路径的错误，所以将会得到定时分辨率方法的最佳总体性能的最佳自相关函数正确地选取PRN也是关键的(具体地，应当相比于峰值而言良好地抑制自相关旁瓣中它们的贴近)。

假定控制发送滤波器响应，产生期间每接收器需要线缆链路上响应的一个校准。如果可以控制接收器滤波器特性(例如，对一簇接收器)，则可以将响应的线缆链路上的校准进一步减小到一组接收器的一个校准测量。

用于确定参考相关函数φ_ref[n]的替选方法是以分析方式计算各分量φ_xx[n]、h_tx[n]和h_rx[n]，并且将它们卷积以达到参考相关函数φ_ref[n]。注意：该方法取决于在实际实施中可以将发送和接收滤波器冲击响应控制到的程度。

4.通过在多个gold码上以及甚至在多个位上进行相干平均来改进pV的估计中的SNR。可以在已做出正发送的各位上的判定之后相干地进行多个位上的平均。换言之，在位上的积分之前使用判定反馈。注意：可以通过在步骤1中在互相关函数估计中执行平均等同地获得改进的SNR。

5.利用N_fft－(wL+wR)个零的零填充计算pV和pV_Ref的长度N_fft的快速傅立叶变换(FFT)，以分别获得长度N_fft向量pV_Freq和pV_Ref,Freq。通过使用合成和真实测量的信道通过仿真检查多路径的可分辨性，来获得N_fft的最优值。测定N_fft的典型值大于或等于4096。

pV_Freq＝FFT[pV零填充]

pV_Ref,Freq＝FFT[pV_Ref零填充]

6.计算以获得信道h[n]的频域估计(被噪声破坏)。如果N_os过采样接收的序列y[n](即，对带宽限制到+/-1/Tc的发送脉冲形状)，并且如果用BW＝1/Tc对发送和接收脉冲形状滤波器进行完美带宽限制，则确实H_full[k]的DC周围的个正负样本对真实信道H_real[k]的估计非零(即，可用)。根据我们的研究，我们已得出结论应当拣选DC的任一侧上的个样本以求分辨率算法的最佳性能，其中，基于发射器和接收器处使用的实际脉冲形状滤波器以及自相关函数φ_xx[n]选取α>1。注意：包括φ_ref[n]的频率转移波段引起噪声增强，将α选取得足够大以在选择的样本中排除这些频率。然而，将α选取得太大将会引起信号信息的损失。在实施中使用了具有小过量带宽的基于升余弦滤波器形状的真实带宽限制函数的α＝1.25的优选选择。

7.如果H_full[k]的DC分量在索引0处，则将缩减的H向量H[]定义成：

H＝[H_full[N_fft-N+1]…H_full[N_fft]H_full[0]H_full[1]…H_full[N]]

8.根据缩减的信道估计向量H[k]构造矩阵P，

其中，1<M<2N是参数，()’表示复数的共轭。将缩减的信道估计向量H[k]的估计协方差矩阵R定义成

R=P×P′

如果将M选取得太小(接近1)，则R的特征值在数值上非常受限，于是，无法在信号与噪声之间描绘高分辨率算法。如果将M选取得太大(接近2N)，则协方差矩阵估计R由于获得协方差的过程中平均的量不足而不可靠，另外，获得的协方差矩阵R秩不足。因而，正好在它的可允许范围中间的M值即M＝N是良好选项。也已在经验上验证了这一点。

9.对R执行奇异值分解(SVR)如下

R＝UDV′

其中，U是左奇异向量的矩阵，V是右奇异向量的矩阵，D是奇异值的对角矩阵。

10.将排序的奇异值sV的向量构造成

sV＝按降序排序的D的对角元素

11.接下来的关键步骤是将信号和噪声子空间分开。换言之，选择向量sV中的索引ns，使得奇异值sV[ns+1]…sV[n]对应于噪声。将噪声奇异值的向量定义成sV_noise。

存在可以将与噪声子空间相对应的奇异值分开并测定噪声子空间基本向量的表达式的大量方法：

a)小于的所有奇异值，其中，T₁是作为信噪比(例如，芯片上的SNR)T1＝f(SNR)的函数的阈值。

图21是根据实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

b)小于的所有奇异值，其中，L是可以选取得大于延迟延展(例如，N/2)的参数，T₂是在经验上确定的另一阈值(典型值可以是1000)。

图22是根据替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

c)另一方法涉及通过对信号加噪声子空间和噪声的不同分区重复估计SNR并且与SNR的另一估计相比较确定噪声子空间。图23是根据另一替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

1)计算SNR的估计如下：

i.假定用sV()n_s,n_s+1…M表示噪声，将噪声方差计算为：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{est}}^2\left(n_s\right)=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=n_s}^M\mathrm{sV}\left(i\right)}{M-n_s+1}$

ii.将信号功率计算为 $P_{\mathrm{sig}}\left(n_s\right)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n_s-1}(\mathrm{sV}\left(i\right)-{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{est}}^2\left(n_s\right))$

iii.SNR的估计： ${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{est}}\left(n_s\right)=\frac{P_{\mathrm{sig}}\left(n_s\right)}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{est}}^2\left(n_s\right)}$

2)通过其它方法获得SNR的替选估计(例如，芯片上的SNR)。直接估计SNR的一个方法如下：

i.如果通过X_i(其中，从插值的峰值位置开始对X_i进行芯片空间划分)给定接收的数据样本(在频率误差移除和重新采样到Tc空间样本以及代码去相关之后)。

X_i＝S+N_i

ii.将信号估计为 $\hat{S}=\frac{1}{N}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=0}^{N-1}{X}_i$

iii.将噪声估计为 $\hat{N}=\frac{1}{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=0}^{N-1}{(X_i-\hat{S})}^2$

iv.将SNR估计为

3)将噪声奇异值选取为满足以下条件的sV(ns，ns+1，…，M)：

d)另一方法涉及通过使用c)1)对噪声和信号子空间的不同分区重复估计SNR并且选取分区n_start使得 $n_{\mathrm{start}}=\arg {\max }_{n_s}{[{\mathrm{SNR}}_{\mathrm{est}}\left(n_s\right)-{\mathrm{SNR}}_{\mathrm{est}}(n_s-1)]}_{n_s=2}^K$ 来确定噪声子空间。

图24是根据又一替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

e)图25是根据再一替选实施例的用于估计噪声子空间的流程图。

1)定义然后，第一个wLen奇异值表示重要信号加噪声子空间或者噪声子空间奇异值(奇异值中的其余奇异值表示相关噪声和信号以及量化作用)。

2)计算SNR的估计如下：

i.假定用sV(i)：i＝n_s，n_s+1...wLen；1＜n_s≤wLen表示噪声，将噪声方差计算为：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{est}}^2\left(n_s\right)=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=n_s}^{\mathrm{wLen}}\mathrm{sV}\left(i\right)}{\mathrm{wLen}-n_s+1}$

ii.将信号功率计算为 $P_{\mathrm{sig}}\left(n_s\right)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n_s-1}[\mathrm{sV}\left(i\right)-{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{est}}^2\left(n_s\right)]$

iii.SNR的估计： ${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{est}}\left(n_s\right)=\frac{P_{\mathrm{sig}}\left(n_s\right)}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{est}}^2\left(n_s\right)}$

3)定义n_start＝[smallest n_s:SNR_est(n_s)＞(SNR_est(wLen)-thresDB)]。然后，达到winLen的n_start表示噪声奇异值。thresDB的典型值是10。

12.选取相应噪声右奇异向量以构建V_N，即，选取对应于噪声奇异值的V中的所有向量，并构建噪声子空间矩阵V_N。

13.估计第一个路径的到达的时间：

a)定义

$\mathrm{\&omega;}\left(\mathrm{\&tau;}\right)={\left[\begin{array}{cccccc}1& e^{\frac{j2\mathrm{\&pi;}}{N_{\mathrm{fft}}}\mathrm{\&tau;}}& e^{\frac{j2\mathrm{\&pi;}}{N_{\mathrm{fft}}}2\mathrm{\&tau;}}& e^{\frac{j2\mathrm{\&pi;}}{N_{\mathrm{fft}}}3\mathrm{\&tau;}}& ...& e^{\frac{j2\mathrm{\&pi;}}{N_{\mathrm{fft}}}(M-1)\mathrm{\&tau;}}\end{array}\right]}^H$

b)对τ(τ∈[τ_max，-τ_max])的值的范围计算可以如需要的一样小地选取搜索Δτ的分辨率。作为实例，τ_max＝5以及Δτ＝0.05，使得在0.05的步骤中在范围[-5，5]中搜索τ。

14.Ω(τ)的峰值将会提供相对于粗略峰值n_peak的信道冲击的位置。理论上，第一峰值将会对应于LOS路径。基于可以在来自基站的发送中编码的传播环境的信息，可以控制τ_max。例如，如果延迟延展大，则可以将τ_max选取得较大(例如，10)，如果它较小，则可以将τ_max选取为较小值(例如，4)。

组合方法：

与以上所讨论的单机方法分离地，可以有众多其它组合方法。基于芯片上SNR的方案的组合是有效方法。以下内容描述可以在实践中实现的一列组合方案。

1.对于小于chipSNRRef的chipSNR，拣选方法12(d)选取噪声奇异值。否则，选取方法12(a)。

2.对于大于chipSNRRef的chipSNR，拣选方法12(d)选取噪声奇异值和估计峰值位置。否则，使用从互相关函数z[n]开始的直接峰值估计技术(如，峰值插值、峰值形状)。

3.对于小于chipSNRRef的chipSNR，拣选方法12(e)选取噪声奇异值。否则，选取方法12(a)。

chipSNRRef的典型值是10dB。

位置的计算

由在终端单元或者服务器上可用的定位引擎来确定接收器单元的地点。接收器可以使用来自系统的范围测量，或者将系统范围测量与来自机会其它信号的测量中的任何测量组合。足够的一组范围测量在测量从已知地点得出的情况下产生位置定点。通过如下内容给定3D空间中的范围等式

$r_i=\sqrt{{(x_i-X)}^2+{(y_i-Y)}^2+{(z_i-Z)}^2}$

在一些本地坐标帧中通过(X，Y，Z)给定移动单元的未知地点以及通过(x_i，y_i，z_i)给定发射器的地点。三个或更多个发射器产生用来计算定点的三个或更多个范围测量。因为未将接收器时间同步到WAPS定时，测量也具有接收器时间偏差附加项。

R_i＝r_i+cΔt

后面将该等式称作“伪距测量等式”。注意：时间偏差因为将发射器定时同步而是公共的。应该校正伪距以便于从来自每个发射器的发送中内置的数据流可用的发送定时校正。该增量时间偏差创建新的未知参数，所以将最少的四个测量用于解。气压高度计测量为解提供需要的信息如下

Baio＝(z_b-Z)。

解这些非线性同时等式的一个方法是在任意初始点处将问题线性化，并且然后以迭代方式测定对该初始位置的校正，以通过迭代方式通往最终解。

该方法使用X、Y、Z解的初始猜值，所以使用发射器的形心(centroid)作为

$(X_0,Y_0,Z_0)=(1/n)\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}(x_i,y_i,z_i)$

假定最终位置解是如下形式的

(X，Y，Z，Δt)＝(X₀，Y₀，Z₀，Δt₀＝0)+(dX，dY，dZ，dΔt)

可以在关于(X,Y,Z,Δt)＝(X₀,Y₀，Z₀，Δt₀)的Taylor级数中扩展几何范围

$\begin{array}{c}{R}_i=\sqrt{{(x_i-X)}^2+{(y_i-Y)}^2+{(z_i-Z)}^2}+\mathrm{c\&Delta;t}\\ =\sqrt{{(x_i-X_0)}^2+{(y_i-Y_0)}^2+{(z_i-Z_0)}^2}+c{\mathrm{\&Delta;t}}_0+{\frac{\&PartialD;r}{\&PartialD;x}|}_{(X_0,Y_0,Z_0,\mathrm{\&Delta;}{t}_0)}\mathrm{dX}+{\frac{\&PartialD;r}{\&PartialD;y}|}_{(X_0,Y_0,Z_0,{\mathrm{\&Delta;t}}_0)}\mathrm{dY}+{\frac{\&PartialD;r}{\&PartialD;z}|}_{(X_0,Y_0,Z_0,\mathrm{\&Delta;}{t}_0)}\mathrm{dZ}\\ ={\hat{r}}_i+{\frac{\&PartialD;r}{\&PartialD;x}|}_{(X_0,Y_0,Z_0,{\mathrm{\&Delta;t}}_0)}\mathrm{dX}+{\frac{\&PartialD;r}{\&PartialD;y}|}_{(X_0,Y_0,Z_0,\mathrm{\&Delta;}{t}_0)}\mathrm{dY}+{\frac{\&PartialD;r}{\&PartialD;z}|}_{(X_0,Y_0,Z_0,\mathrm{\&Delta;}{T}_0)}\mathrm{dZ}+\mathrm{c\; d\&Delta;t}\end{array}$

其中，将估计的范围计算为

${\hat{r}}_i=\sqrt{{(x_i-X_0)}^2+{(y_i-Y_0)}^2+{(z_i-Z_0)}^2}.$

并且通过如下内容给定偏导数

$\begin{array}{cc}\&PartialD;R/\&PartialD;x=\&PartialD;r/\&PartialD;x=(x_i-X)/r_i& \&PartialD;R/\&PartialD;\mathrm{\&Delta;t}=c\end{array}$

$\begin{array}{c}\&PartialD;R/\&PartialD;y=\&PartialD;r/\&PartialD;y=(y_i-Y)/r_i\end{array}$

$\begin{array}{c}\&PartialD;R/\&PartialD;z=\&PartialD;r/\&PartialD;z=(z_i-Z)/r_i.\end{array}$

在该实施例中，用四个未知示出四个线性等式。附加范围估计将会产生矩阵中的更多行。结果是如下等式组

$\left[\begin{array}{cccc}(x_1-X_0)/{\hat{r}}_1& (y_1-X_0)/{\hat{r}}_1& (z_1-Z_0)/{\hat{r}}_1& 1\\ (x_2-X_0)/{\hat{r}}_2& (y_2-Y_0)/{\hat{r}}_2& (z_2-Z_0)/{\hat{r}}_1& 1\\ (x_3-X_0)/{\hat{r}}_3& (y_3-Y_0)/{\hat{r}}_3& (z_3-Z_0)/{\hat{r}}_1& 1\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right]\&times;\left[\begin{array}{c}\&PartialD;X\\ \&PartialD;Y\\ \&PartialD;Z\\ \mathrm{c\&delta;\&Delta;t}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{R}_1-{\hat{r}}_1\\ R_2-{\hat{r}}_2\\ R_3-{\hat{r}}_3\\ z_b-Z_0\end{array}\right]$

观测矩阵的最后一行表示气压高度计测量。三个1的列表示所有三个范围上的相同时间偏差。这些等式是Ax＝b的形式。解x＝A^-1*b。注意：在不存在气压计测量的情况下，一个更多附加测量将会添加与以上矩阵的行1至3类似的附加行。该附加测量将会使得能够估计接收器的海拔。注意：当存在比未知的数量多的可用测量时，则解将基于由A₊＝(A^TA)^-1A^T给定的A的伪逆，并且由x＝A₊ ^-1b给定最小二乘解。当测量的质量不相等时，在最小二乘方面解等式Ax＝b的最优方式是对每个等式的误差使用与SNR成比例的权重。这通过A₊＝(A^TWA)^-1A^TW得出解x＝A₊ ^-1b。对角线加权矩阵W由与测量的噪声方差成比例的权重形成。这些等式的解产生对X、Y、Z和增量时间估计的增量校正，使得

$\left[\begin{array}{c}{X}_1\\ Y_1\\ Z_1\\ \mathrm{\&Delta;}{t}_1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_0\\ Y_0\\ Z_0\\ \mathrm{\&Delta;}{t}_0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&delta;X}\\ \mathrm{\&delta;Y}\\ \mathrm{\&delta;Z}\\ \mathrm{\&delta;\&Delta;t}\end{array}\right].$

这完成了方法的第一个迭代。更新后的位置和时间偏差估计替代初始猜，并且算法继续直到增量参数在一些阈值以下为止。典型的停止点将会对于增量值的准则在某个阈值(例如，一米)以下。

使用关于用户地点的初始猜测和最小二乘解GPS中线性化等式的系统，使得算法覆盖最终用户地点。线性化基于卫星与用户位置之间的距离大于地球上的用户位置与猜测的位置之间的距离的基本假设。对于在地面环境(几何小)中工作的同一组等式，初始猜值可以基于形心(如上)，与接收信号最强的发射器贴近的点，或者通过以没有迭代的公式序列的方式给定封闭形式解的直接方法获得。当初始猜是形心或者与接收信号最强的发射器接近的点时，使用最小二乘法改进初始猜值。当通过以没有迭代的公式序列的方式给定封闭形式解的直接方法获得初始解时，初始解本身是最终解，只有在存在比具有通过使用那些测量(根据诸如信号强度和仰角获得)中的预期误差加权的各测量的未知多的测量(以及从而等式)时使用最小二乘改进它。进一步地，如果要在时间上处理测量的序列，则可以将如上获得的解馈送给Kalman滤波器以获得最优解“轨道”。

克服地面情形中线性化问题的另一途径涉及将这组等式公式化为非线性最小化问题(具体地，公式化为加权的非线性最小二乘问题)。具体地，将要最小化的非线性目标函数定义为

$f(X,Y,Z,\mathrm{\&Delta;t})=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{W}_i\&times;{[R_i-\sqrt{{(x_i-X)}^2+{(y_i-Y)}^2+{(z_i-Z)}^2}-\mathrm{\&Delta;t}]}^2$

将权重W_i选取为与测量范围R_i的SNR成反比。以使目标函数最小化的(X，Y，Z，Δt)的集合的形式获得接收器地点的最佳估计。当气压计或其它海拔协助可用时则目标函数被修改为

$f(X,Y,Z=Z_{\mathrm{baro}},\mathrm{\&Delta;t})=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{W}_i\&times;{[R_i-\sqrt{{(x_i-X)}^2+{(y_i-Y)}^2+{(z_i-Z_{\mathrm{baro}})}^2}-\mathrm{\&Delta;t}]}^2$

基于该方法的位置解将会较稳定和健壮，特别是在小几何地面系统结构下。在该结构中，接收器坐标中的小改变显著改变观测矩阵并有时引起线性化迭代的收敛的缺少。向局部最小值的收敛或者发散由于影响目标函数形状的测量中的残余偏差而较常出现，从而局部最小会存在。残余偏差在室内/城区峡谷环境中会相当普遍。以上的非线性公式化除了克服小几何线性化问题之外使得位置算法对测量偏差健壮。

用以执行函数f的最小化以获得最优X、Y、Z的一个途径是使用遗传算法(诸如差分演化)测定函数的全局最小值。这种算法的使用使得解能够在范围测量中存在多路径偏差时避免小几何地面定位中出现的局部最小。

不论是否使用线性化的最小二乘或非线性最小二乘法解伪距测量等式，与位置估计一起提供质量度量是重要的。位置质量度量应当是伪距测量等式留数、测量的质量以及塔相对于估计位置的几何的函数。通过如下内容给定第i个塔测量的伪距测量留数

${\mathrm{PR}}_{\mathrm{res},i}=R_i-(\sqrt{{(x_i-X)}^2+{(y_i-Y)}^2+{(z_i-Z)}^2}+\mathrm{c\&Delta;t})$

通过如下内容给定平均加权均方根伪距留数

${\mathrm{PR}}_{\mathrm{res}}=\sqrt{\left(\frac{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{W}_i\&times;{{\mathrm{PR}}_{\mathrm{res},i}}^2}{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{W}_i}\right)}$

根据H＝(A^TA)^-1A^T的对角元素将HDOP、VDOP、PDOP定义为

$\mathrm{HDOP}=\sqrt{H\left(\mathrm{1,1}\right)+H\left(\mathrm{2,2}\right)}$

VDOP＝H(3,3)

$\mathrm{PDOP}=\sqrt{H\left(\mathrm{1,1}\right)+H\left(\mathrm{2,2}\right)+H\left(\mathrm{3,3}\right)}$

通过如下内容给定在特定SNR处的伪距RMS(均方根)误差

其中，f通常是其变元的非线性单调递减函数。可以以信号BW和接收器BW的函数的形式对特定接收器结构以分析方式得出，或者可替选地，以将SNR映射到范围误差的表格的形式根据仿真测定函数f。

将2-D位置的质量度量定义为

${\mathrm{QM}}_{2-D}=\mathrm{HDOP}\&times;\sqrt{{{\mathrm{PR}}_{\mathrm{res}}}^2+{{\mathrm{PRE}}_{\mathrm{th}}}^2}\&times;\mathrm{\&alpha;}$

类似地，通过如下内容给定3-D位置和海拔的质量度量

${\mathrm{QM}}_{\mathrm{alt}}=\mathrm{VDOP}\&times;\sqrt{{{\mathrm{PR}}_{\mathrm{res}}}^2+{{\mathrm{PRE}}_{\mathrm{th}}}^2}\&times;\mathrm{\&alpha;}$

${\mathrm{QM}}_{3-D}=\mathrm{PDOP}\&times;\sqrt{{{\mathrm{PR}}_{\mathrm{res}}}^2+{{\mathrm{PRE}}_{\mathrm{th}}}^2}\&times;\mathrm{\&alpha;}$

基于期望的置信度级别选取量α。例如，将会使用值3获得95％置信度，而将会将值1用于68％置信度。

使用WAPS系统进行定位的另一方法涉及差分方案中WAPS参考接收器的使用。如“Differential WideArea Positioning System”中所示以及定时同步的上下文中所讨论的，可以使用连同参考接收器和WAPS塔的纬度、经度、海拔的时间戳参考接收器测量确定在特定时间戳的WAPS塔发送之间的定时增量。一旦发射器之间的定时增量已知，就可以将范围等式减小为再次具有单个公共时间偏差。WAPS接收器随后可以避免WAPS数据流的解调(例如，从数据流提取定时校正)。可以将WAPS接收器测量发送给服务器，并且可以随后在服务器处计算位置，或者可替选地，可以将参考接收器测量转发给WAPS接收器，并且可以在那儿计算位置。假定WAPS塔的纬度、经度和海拔已经对位置计算中的使用是已知/可用的。在WAPS数据流是安全的情形中，该差分系统可以避免为定时校正目的从安全数据流提取数据的需要。

用于从WAPS系统获得定位的另一替选方法使用RSSI指纹技术。WAPS塔的数据库发送功率/地点，并在需要定位的区域中基于训练测量对给定目标区域构建RSSI级别。注意：RSSI数据库也可以随到达角度(AOA，Angle of Arrival)信息增加(augment)以改进解。随后使用WAPS接收器RSSI测量(可以是AOA测量)查询该数据库，以获得地点估计。使用WAPS RSSI测量的替选方法将会是使用传播模型(或简单的外推法/插值技术)将测量变换成范围估计，并随后使用三边测量确定位置。注意：可以用可以变换为范围的任何其它测量替代这些指纹技术中的RSSI测量。

使用WAPS体系计算位置的替选方法使用用于在没有WAPS塔地点的先验知识的情况下从WAPS系统获得定位的盲法。在该方法中，通过现场测量(例如，通过在GNSS标签地点处根据WAPS塔周围的许多角度测量RSSI，并随后基于这些地点的RSSI使用加权平均估计WAPS塔地点)确定WAPS塔的大致地点。然后，可以使用RSSI指纹方法中的任何RSSI指纹方法确定位置(例如，如以上段落中所述)。

可以将使用WAPS体系计算位置的替选方法用于离线地计算位置。位置计算涉及连同可选地大致位置和WAPS时间标签一起存储来自WAPS接收器的WAPS信号的样本段(例如，存储的数据可以是在低IF的I数据或者在基带的IQ数据)。注意：存储能够获取信号的足够样本是足够的。在后续时间处理样本以搜索、获取和计算去往WAPS塔的范围。该方法可以使用离线数据查询塔地点，并且可以存储在服务器上的中央数据库中的定时校正信息。离线位置计算的该方法提供了用以在只有设备上的存储器的成本下支持WAPS定位的能力。该方法的其它优点是存储WAPS IQ数据成本的时间非常短，使得需要迅速给位置作标签的应用方便，但是不即时地需要确切位置。该方法的一个可能应用可以是用于照片的地理标签。

定位的另一途径除了以上所指出的码相位测量之外使用载波相位测量。可以将载波相位测量写为：

φ_i(t₀)＝r_i(t₀)+N_iλ+Δt

可以使用各种技术分辨载波相位测量中的整数模糊度N_i。可以使用码相位测量、在多个频率的测量和/或其它方法分辨模糊度。然后，在时间t_k的载波相位测量可以提供从准确初始位置开始的位置的准确跟踪。可以将在未来时间的载波相位测量写为

φ_i(t_k)＝r_i(t_k)+N_iλ+Δt

N_i只要载波相位测量不具有周跳就不改变(即，应当通过连续锁相跟踪信号)，可以使用最小二乘计算新地点。可替选地，可以在Kalman滤波器中使用这些测量以更新新位置状态。如果锁相丢失，则需要计算整数模糊度的新值。

另一途径使用相对于如上所述参考接收器的差分定位。可以使用码或载波测量或二者的组合进行差分定位。通过从参考接收器r和接收器s减去相同塔的测量对码和载波相位将单个差值观测计算为

注意：发射器中的任何定时误差在这些可观测量(observable)中不出现，因此即使在系统不同步或不完美同步时也允许位置解。另外，测量中的任何对流层延迟误差由于对流层延迟有可能对短基线(即例如，参考接收器r与接收器s之间的距离)在本地区域中关联而几乎消除。使用通信信道将范围和载波测量从参考接收器r发送给接收器s以进行位置计算。或者可替选地，接收器s和接收器r需要将范围和载波传输给服务器以进行位置计算。

在任何位置解方法中，可以使用气压感测或地形图上的布置确定接收器的高度。使用地图上的布置，在三边测量期间，可以基于确定的用户高度和地形数据库将用户的地点约束为在地形上。也可以将用户的高度约束为在地形上方的某个高度内。例如，基于区域中的最高建筑物，可以约束地形上方的最大海拔。该类型的约束可以改进高度解的质量(例如，通过去除在使用偏差的范围测量时有时产生的模糊解)。

另外，如果室内建筑物图可用，则可以使用信息(连同可能用户地点上的相关联约束)协助位置解。例如，可以使用物理限制约束用户运动模型，并从而改进跟踪Kalman位置滤波器的质量。建筑物图的另一用途是基于从塔到室内地点的物理环境确定/估计特定塔的范围测量的质量。可以使用范围质量的较好估计对位置计算加权以得到较好的位置估计。

当使用气压传感器时，可以使用校准的气压传感器随着沿海拔高度上或下移动接收器终端测量压力差。将该与不同海拔上压力的校准值或者平均值相比较以确定接收器的高度。

在计算位置解的过程中，当大于二维位置需要的最小三个测量的附加测量可用时，使用基于测量一致性检查的接收器整体性监视去除“离群(outlier)”测量。“离群”测量可以是由于发射器处定时同步的缺失或者由于诸如多路径的信道作用。

混合定位和与其它系统的信息交换

可以将实施例的系统与任何“机会信号”组合，以便提供定位。机会信号的实例包括但不限于以下内容中的一个或更多：GPS接收器；Galileo；Glonass；模拟或数字TV信号；来自诸如MediaFLO、Wi-Fi的系统的信号；FM信号；WiMax；蜂窝(UMTS，LTE，CDMA，GSM等)；蓝牙，以及LORAN和e-LORAN接收器。

无论信号类型如何，机会信号均提供范围测量或者范围测量的代理，诸如信号强度。适当地组合以及对范围的该代理加权以得到地点的估计。加权可以使用接收信号的信噪比(SNR)，或者可替选地，使用定义接收器环境(例如，来自辅助数据的乡村环境、子城区、城区的知识，基于来自应用的输入接收器在室内还是室外)的度量。通常在实施例的系统可用或者信号覆盖受限的那些环境中进行这一点。当对特定测量的权重使用SNR时，权重会只是SNR的反函数(或者对SNR较低的信号提供较低权重的任何其它函数)以允许其它系统测量以及WAPS测量的最优组合以获得位置。可以通过从附加信号源取范围测量以及与WAPS范围测量组合以及得出纬度、经度和海拔的位置解，或者通过取来自附加来源/设备的位置测量和来自WAPS系统的位置测量以及基于来自不同系统的位置质量度量使用这些地点测量的组合提供优化的地点解计算最终定位解。图26、图27以及图28中示出使用WAPS测量/WAPS位置估计获得混合解的各种结构。可以根据系统的硬件和软件分区选择下述架构中的任何架构以进行使用。

图26是根据实施例的使用来自各种系统的范围测量的混合位置估计的框图。从GNSS和其它定位系统使用，并且通过混合位置引擎在单个最优位置解中组合范围测量(连同相关联的范围质量度量)。该架构在使用可用数据从它们中得到最佳位置估计方面是最为最优的。

图27是根据实施例的使用来自各种系统的位置估计的混合位置估计的框图。使用连同位置质量的来自不同系统的独立位置估计选取质量最佳的一个。该架构由于良好地隔离不同定位系统而对实施和集成是最简单的。

图28是根据实施例的使用来自各种系统的范围和位置估计的组合的混合位置估计的框图。例如，可以将来自WLAN定位系统的位置估计与来自GNSS和WAPS系统的根据范围测量的位置估计相比较以达到最佳解。

可以使用诸如加速度计和陀螺仪的惯性导航传感器(INS)、诸如电子罗盘的磁传感器、诸如高度计的压力传感器向WAPS系统提供地点协助信息(称作松散耦合)或原始传感器测量(称作紧耦合)以用于跟踪模式中的用途。

可以在实施例的接收器中使用加速度计以确定用于更新向服务器的位置报告的频率。可以使用加速度计测量和位置解的序列的组合检测静态位置、恒定速度和/或其它移动。可以随后使用该移动数据或信息确定更新的频率，使得例如当存在不均匀移动时，可以将更新的频率设置为较高频率，当接收器在恒定速度或静止预定时间段时，可以减小更新的频率以节省电能。

可以在位置滤波器(如，Kalman滤波器)中将传感器或位置测量组合到位置解中。图29和图30中示例了在WAPS混合位置引擎中将传感器测量与GNSS和WAPS测量组合的两个类型的紧耦合架构。图29是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，反馈来自WAPS/GNSS系统的位置/速度估计以在速度估计和/或GNSS/WAPS位置的质量良好时有时帮助校准传感器的漂移偏差。该算法通过将算法的传感器校准和位置计算部分分区简化算法等式化。然而，该方法的缺点是使用WAPS/GNSS估计判定何时是重新校准传感器的良好时间过程中的复杂性。

图30是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，在不需要明确返回的情况下以GNSS和/或WAPS单元中的位置/速度计算的一部分的形式估计传感器参数(如，偏差、规模和漂移)。例如，可以通过用于跟踪接收器的位置/速度的Kalman滤波器的状态向量的一部分的形式包括传感器参数。该架构提供了最优解，因为在一个组合滤波器中使用信息更新位置以及传感器参数。

图31和图32中示例了松散耦合，其中，选择单元在来自GNSS引擎和WAPS引擎的位置估计之间选择。注意：选择单元可以是WAPS或GNSS位置单元的一部分。图31是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，将传感器校准与各位置计算单元分开。图32是根据实施例的用于确定混合位置解的流程图，其中，以各位置计算单元的状态的一部分的形式进行传感器参数估计。

松散耦合方法由于选择只使用来自一个系统的信息而通常比紧耦合方法差。在松散耦合或紧耦合方法之中，使用连同原始传感器测量的范围在一个最优滤波器中确定位置和传感器参数的方法比单独计算传感器参数和位置时好。作为结果，从性能角度优选的方法是具有隐含传感器参数估计的紧耦合系统。然而，根据硬件/软件平台分区，可以容易地实施以及可以为该原因选择这些方法中的一个或更多个方法。

也可以在相同平台上的其它收发器系统(如，蜂窝电话、膝上型电脑、PND)与WAPS系统之间交换信息。收发器系统可以是例如蓝牙收发器、WLAN收发器、FM接收器/发射器、数字或模拟TV系统、MediaFlO、诸如XM无线电/铱卫星通信系统、诸如GSM/UMTS/cdma2001x/EVDO或WiMax的蜂窝调制解调器收发器)。图33示出根据实施例的WAPS与其它系统之间信息的交换。系统之间信息的交换可以改进任一系统的性能。由于将WAPS系统时间对准到GPS时间，所以WAPS系统可以向任何其它系统提供良好质量定时和频率估计。去往WAPS系统中的时间和频率估计可以减小码和频率中的WAPS获取搜索空间。另外，WAPS系统可以向其它收发器系统提供地点信息。类似地，如果其它系统具有可用的地点信息(部分位置，例如，海拔或2-D位置，或者全面位置，例如，3-D位置或者原始范围/伪距/范围差)，则可以向WAPS系统在具有或没有地点质量度量的情况下提供该地点信息。应当连同发射器(或者用以计算从发射器地点到任何接收器地点的范围的其它装置)的地点提供范围/伪距数据以使得能够在混合解中使用该范围信息。应当连同两个发射器的地点一起提供两个发射器对应的范围差。WAPS系统将会使用信息协助它的位置解。可替选地，可以通过从已知发射器地点到接收器设备的范围(或伪范围)的形式提供地点信息。将会通过定位算法将这些范围(或伪范围)与WAPS范围组合以计算混合位置。

图34、图35、以及图36中示出可以在它们之间交换的信息和具体系统的实例。

图34是示出根据实施例的FM接收器与WAPS接收器之间地点、频率和时间估计的交换的框图。可以将来自WAPS系统的地点估计提供给FM接收器。可以随后使用该地点估计例如自动确定本地区域中的有源FM无线电站。FM信号还可以包括RDS－无线电数据业务)发送。如果RDS/RBDS数据流(例如，提供关于发射器场所的数据、给定城市和州名以及提供DGPS导航数据的定位与导航(LN)特征)中包括FM站的地点，则可以使用该信息向WAPS接收器提供地点协助。可以容易地使用来自WAPS系统的频率估计减小特定站的FM接收器调谐时间。在其它方向上，FM接收器中估计的频率质量基于FM无线电站发送质量。WAPS系统中的时间估计基于GPS时间以及可以传递给FM接收器以协助定时对准。RDS/RBDS发送上的时钟时间(CT)特征可以用来确定相对于RDS数据流的定时以及可以传递给WAPS接收器。

图35是示出根据实施例的WLAN/BT收发器与WAPS接收器之间地点、时间和频率估计的交换的框图。通常，这些WLAN/BT收发器不具有准确频率估计，于是，频率估计将会相当粗略，使得从WLAN/BT收发器到WAPS接收器的这种估计的传递可能具有受限的值。在反方向上，WAPS频率估计可以减小WLAN系统上的频率获取花费的时间。可以将例如从无线LANAP(接入点)信标上的时间戳提取的定时信息传递给WAPS系统以协助WAPS获取。注意：需要相对于GPS时间的WLAN定时的一些参考以使得这对于WAPS系统有用。类似地，如果WLAN/BT系统具有可用的地点估计(部分位置，例如，海拔或2-D位置，或者全面位置，例如，3-D位置或者原始范围/伪距)，则可以向WAPS系统在具有或没有地点质量度量的情况下提供该地点信息。WLAN位置估计可以只是近处其它“可侦听”AP或服务AP的地理地点。WLAN位置估计也可以基于关注AP的地板是部分例如海拔估计。WLAN地点信息也可以是到已知发射器AP地点的范围估计(例如，WLAN系统可以使用往返时间测量确定范围估计)或者两个发送AP之间的范围差估计。

图36是示出根据实施例的蜂窝收发器与WAPS接收器之间地点、时间和频率估计的交换的框图。可以将来自蜂窝系统(如，来自TDOA、AFLT或其它基于类似蜂窝信号FL或RL的定位方法)的地点估计(部分、完整或原始范围/范围差)提供给将会使用这些测量获得较好位置估计的WAPS系统。可以将来自蜂窝调制解调器频率跟踪环路的频率估计提供给WAPS系统以减小频率搜索空间以及因而改进WAPS获取时间(即，TTFF)。也可以将来自蜂窝系统的时间估计提供给WAPS系统以减小码搜索空间或者协助位和帧对准。例如，诸如cdma2000/1x EVDO的同步到GPS时间的系统可以为WAPS系统提供精细时间估计而诸如GSM/GPRS/EGPRS/UMTS的不同步(发送未精细地同步到诸如GPS的时间尺度)蜂窝系统可以提供粗略时间估计。

由于将WAPS系统时间对准到GPS时间，所以WAPS系统即使在并非在相同平台上的情况下也可以向任何其它系统提供良好质量定时和频率估计。例如，可以使用WAPS系统通过诸如与GPS第二边界对准的pps(每秒的脉冲)的周期性硬件信号或者具有相关联GPS时间的单个脉冲信号向微微/毫微微小区BTS提供定时信息。

如上所述，实施例的WAPS系统使用的频谱可以包括许可或未许可波段或频率。可替选地，WAPS系统可以使用“白空间”频谱。将白空间频谱定义成WAPS系统感测或确定为在本地区域中自由(不限于TV白空间)以及在该频率中发送地点信标的任何频谱。实施例的发射器可以使用频谱感测技术检测未使用频谱和/或与协调频谱的中央数据库交互地理地点(可以易于从GPS定时接收器获得)。接收器可以包括频谱感测技术以侦听这些信标，或者在另一实施例中，可以得以通知使用通信介质要调谐到的频率。WAPS系统可以适用于动态白空间可用性或分配(在需要发射器向随后分配在其中发送的频谱和/或需要发送的持续时间的中央数据库广播它们的地理地点的情形中)。WAPS系统可以如频谱的中央协调服务所控制的在该频谱中连续广播或者与其它系统共享频谱。可以在任何给定时间修改WAPS系统组件数据速率和码片率以适合准确性需求和/或信号功率和带宽。可以通过接收器感测或者可以通过通信介质向接收器交互系统参数。发射器可以形成本地网络或者在较广泛地理区域中的频谱可用性的情形中，可以形成连续网络。

实施例的发射器还可以按时间共享方式与相同发送系统上的其它网络共存。例如，可以在地点与智能网格应用之间以时间共享方式使用相同的频谱。发射器是使用最大可用功率级别的广播发射器以及可以基于频谱感测或者如中央协调服务器所请求的动态地调整它的功率级别。接收器可以通过在该时间的唤醒时间和系统参数的通信介质(也可以是白空间频谱)通信或者可以采用频谱感测。

基于频谱可用性，实施例的WAPS系统可以使用TV白空间(6MHz带宽)的一个信道，或者如果多个信道可用，则可以使用多个频带以求较好的多路径分辨率。如果相邻信道可用，则可以使用信道绑定(例如，组合相邻信道)。可以使用增加的带宽以求较好的多路径分辨率、较高准确性的较高码片率等。可替选地，可以在FDMA下使用可用带宽以帮助解决远近问题和/或多路径分辨率。

两个或更多个白空间波段中WAPS波形的白空间发送/接收可以实现WAPS载波相位测量的较好和较快速的整数模糊度分辨率。这将会实现使用WAPS的较高准确性(在<1个波长的数量级上)的单点定位。

也可以使用白空间带宽作为探测地点处的参考接收器与要测定位置的接收器之间WAPS(在使用参考接收器的情形中)中的通信信道。

当许可波段中的WAPS系统在广域网中可用时，可以使用塔的基于白空间的本地网络增大WAPS接收器的地点准确性。可以将接收器设计成同时侦听两个频率或者在许可波段与白空间波段之间切换以及调谐到适当频率。

也可以使用白空间波段向WAPS、GPS或AGPS系统发送辅助信息以便地点协助以及如同时钟偏差、卫星星历等的其它辅助信息。

在具有广泛分隔的多个频率可用的情形中，可以将WAPS系统设计为利用频率中的多样性提供较好的多路径性能。

加密和安全性

可以使用加密算法加密实施例的系统中的开销信息。这允许用户使用系统和对于系统的用途被计费以及提供用以控制信息安全性的手段。可以应用密钥解密信号。可以使用PC、无线网络、硬件加密狗获得以及可以通过任何意外来源不可访问的方式向设备的非易失性存储器中烧录密钥。

实施例的加密提供了数据安全性以及认证。使用加密安全化的密钥组件是发射器、接收器和服务器通信。发射器认证包括明白地识别发射器以使得可以拒绝恶意发射器。接收器认证用以使得应当只有可信的接收器能够采用发送的信息。接收器认证用以使得应当只允许认证的接收器(可信的接收器)操作。加密服务器通信以使得接收器与服务器之间以及发射器与服务器之间的通信需要安全。还加密用户数据保护，因为地点跟踪用户数据库需要来自未许可介入的保护。

可以将实施例的加密方法广泛地分类成两个类型：对称密钥密码和非对称密钥密码。对称密钥加密提供认证以及加密，而非对称密钥加密由于公钥对任何人可用，所以提供私钥所有者的认证。数据的对称密钥加密是大小较快给定类似来源的次序。3DES和AES是对称密钥密码的实例。使用两个方法的组合作为实施例的加密架构的一部分。

空中(OTA)广播消息可以包括通用广播消息或系统消息。通用广播消息包含诸如辅助接收器确定它的地点的其它有关信息、发射器定时计数、地点信息的特定于每个发射器的数据。使用系统消息结构加密密钥、启动/禁用接收器或者用于向具体一组接收器的目标单向私有信息交换。

实施例的消息的通用格式包括：消息类型(奇偶性/ECC保护)；加密消息；以及加密消息ECC。在加密消息之后计算加密消息的ECC。

OTA广播包括周期性地(可以是每秒)发送的帧。根据信道数据速率，可以在多个帧上将消息分开(分段)。每个帧包括帧类型和帧数据。帧类型(奇偶性保护)表明这是消息的第一帧还是它是连续的帧；它还可以表明可以用于其它目的低级别格式帧。帧数据实质上是分段的消息或低级别数据帧。

可以根据系统消息类型通过会话密钥或者通过发射器的私钥加密OTA系统消息。使用具有发射器以及接收器如上所述协商的会话密钥的对称密钥算法加密OTA通用广播消息。这提供了相互认证，即，接收器可以认证发射器以及只有认真的接收器可以解码OTA广播。会话密钥对所有发射器和接收器已知以及周期性地改变它。使用快速的几个会话密钥加密密钥改变消息，以允许未在某个时间段启动的接收器同步到当前会话密钥。

OTA广播还包括通过发射器的私钥加密的周期性系统消息。接收器可以通过使用相关联的公钥明白地识别发射器的认证性。在折衷的会话密钥的情况下，该机制保证无法实施不合法的发射器。

图37是根据实施例的会话密钥设立的框图。每个接收器配备有唯一的设备ID和设备具体密钥。图38是根据实施例的加密的流程图。WAPS系统数据服务器维持设备ID/设备具体密钥配对的数据库。使用特定于接收器类型的数据连接(GPRS/USB/调制解调器等)促进接收器与WAPS数据服务器之间的接收器初始化。在设备通过设备ID识别它自身之后使用设备具体密钥加密该连接。在该初始化期间，交换当前会话密钥、发射器公钥和许可项(即，接收器合法化的持续时间)。可以在接收器丢失当前会话密钥(初始上电)时或者在它的会话密钥不同步(扩展断电)的情况下执行接收器初始化。周期性地更新会话密钥，使用先前的N个密钥加密用于更新的新密钥。

OTA数据速率对于用以使接收器合法化的单独机制是不足够的。然而，实施例的系统消息协议支持设备ID具体和基于设备ID范围的接收器合法化。

折衷的会话密钥需要所有接收器重新初始化。因此，会话密钥存储应当在设备中防篡改。将会使用设备的安全密钥加密设备密码边界外部(即，任何种类的附着存储)的会话密钥。

不能使用折衷的会话密钥伪装发射器，因为发射器使用它的私钥周期性地发送认证信息。因此，应当从不折衷发射器的私钥。

在图39中示出的替选实施例中，可以从WAPS服务器在通信链路上向接收器直接传送或者通过第三方应用或业务提供商发送密钥。密钥可以具有一定的有效性周期。可以基于与客户的合同协议在每应用的基础上或每设备的基础上使得密钥可用。每次通过接收器上的应用或者通过网络上的应用做出请求时，在获取位置或参数以计算从WAPS引擎计算位置之前检查密钥以求有效性。向WAPS服务器的密钥和信息交换可以使用专属协议或者通过诸如OMA SUPL的标准协议发生。

可以通过图37和图39中示出的架构的组合的形式实施系统的安全性架构。

可以将参数传感器集成到WAPS系统的接收器中以对来自传感器的测量做时间标签和/或地点标记。参数传感器可以包括但不限于温度传感器、湿度传感器、重量传感器、以及扫描仪类型的传感器等。例如，可以使用X射线检测器确定跟踪的接收器、或者包括跟踪接收器的设备是否穿过X射线机器。检测器可以对X射线事件的时间和X射线机器的地点做标记。另外，可以将其它参数传感器集成到WAPS系统中以对来自传感器的测量做时间标签以及地点标记。

可以对个人或资产的年度基础、每月、每星期、每天、每小时、设备上每应用和在每使用为系统对用户计费。

可以使用通信协议将接收器单元的地点和高度发送给终端上的任何应用或者发送给网络服务器。可替选地，可以通过通信协议将原始范围测量发送给网络。通信协议可以是去往服务器的标准或专属无线协议或者去往终端上应用的其它数字接口或标准系列。通过标准协议耦合或连接到服务器的可能方法包括去往连接到服务器的另一电话的SMS消息的使用，或者可替选地，通过去往网络服务器的无线数据服务。发送的信息包括纬度/经度、高度(如果有的话)、以及时间戳中的一个或更多个。终端单元或服务器上的应用可以发起位置固定。可以通过服务器上的应用或者从服务器直接交互用户的地点。

可以将独立于GPS接收器的WAPS单机系统用于确定设备的地点。可以实施集成的WAPS和GPS和/或其它定位系统或者WAPS系统自身与媒体卡上的媒体存储卡(如，SD卡)共存。可以实施集成的WAPS和GPS和/或其它定位系统或者WAPS系统自身与蜂窝电话用户识别模块(SIM)卡共存以使得可以跟踪SIM卡。

通过载波相位的精确定位

用以增进WAPS系统性能以进一步改进准确性(达到<1m)的一个方法是如下所述实施载波相位定位系统。设立信标作为通常的WAPS发射器。对于该方法，会期望(但并非关键)不使用TDMA时隙以促进容易的连续相位跟踪。当不使用TDMA时，可以通过接收器中增加的动态范围和干扰消除克服远近问题。用以支持这种方法的WAPS接收器能够对所有可见卫星以连续方式对码和载波相位进行测量和做时间戳。另外，存在可以通过连续方式做出码和载波相位的类似测量的已知探测地点处的参考接收器。可以组合来自WAPS接收器和参考接收器的测量以在设备上或者在服务器上计算位置。这种系统的结构将会与差分WAPS系统相同。

载波相位测量比码相位测量准确但是包含被称为整数模糊度的载波相位周期的未知整数。然而，存在被称为模糊度分辨率的用以测定整数模糊度的方式。此处将会考虑使用局部最小搜索算法的扩展迭代地解用户接收器位置，并且在多个时期使用测量以求改进的准确性的一个方法。

首先考虑在单个时期的用户接收器处的载波相位测量如下。

$\left(1\right)---{\mathrm{\&phi;}}_u^{\left(k\right)}={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;r_u^{\left(k\right)}+N_u^{\left(k\right)}+f\&CenterDot;({\mathrm{dt}}_u-{\mathrm{dt}}^{\left(k\right)})+{\mathrm{\&epsiv;}}_u^{\left(k\right)}$

其中，φ、λ、f和N分别是载波相位、波长、频率和整数周期，dt是时钟偏差，r是范围，ε是测量误差，下标u表示用户接收器，k表示发射器号。

按照用户和发射器位置p_u和p^(k)给定范围为

$\left(2\right)---r_u^{\left(k\right)}=\left|\right|p_u-p^{\left(k\right)}\left|\right|=\sqrt{{(p_{\mathrm{ux}}-p_x^{\left(k\right)})}^2+{(p_{\mathrm{uy}}-p_y^{\left(k\right)})}^2+{(p_{\mathrm{uz}}-p_z^{\left(k\right)})}^2}$

为了消除发射器时钟偏差的知识中的误差，通过相应载波相位等式考虑已知位置处的另一接收器(称为参考接收器)

$\left(3\right)---{\mathrm{\&phi;}}_r^{\left(k\right)}={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;r_r^{\left(k\right)}+N_r^{\left(k\right)}+f\&CenterDot;({\mathrm{dt}}_r-{\mathrm{dt}}^{\left(k\right)})+{\mathrm{\&epsiv;}}_r^{\left(k\right)}$

其中，下标r表示参考接收器，从(1)减去(2)得到

$\left(4\right)---{\mathrm{\&phi;}}_u^{\left(k\right)}-{\mathrm{\&phi;}}_r^{\left(k\right)}={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;(r_u^{\left(k\right)}-r_r^{\left(k\right)})+(N_u^{\left(k\right)}-N_r^{\left(k\right)})+f\&CenterDot;({\mathrm{dt}}_u-{\mathrm{dt}}_r)+({\mathrm{\&epsiv;}}_u^{\left(k\right)}-{\mathrm{\&epsiv;}}_r^{\left(k\right)})$

将它写成

$\left(5\right)---{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(k\right)}={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;r_{\mathrm{ur}}^{\left(k\right)}+N_{\mathrm{ur}}^{\left(k\right)}+f\&CenterDot;{\mathrm{dt}}_{\mathrm{ur}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(k\right)}$

其中，(·)_ur＝(·)_u-(·)_r。

由于不关注dt_ur，所以可以通过对索引(k)的不同值区别(5)去除它以得到所谓的双差可观测等式

$\left(6\right)---{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;r_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}+N_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}+{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}$

其中， ${(\&bull;)}_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}={(\&bull;)}_{\mathrm{ur}}^{\left(k\right)}-{(\&bull;)}_{\mathrm{ur}}^{\left(l\right)}.$

然后，等式(6)通过如下是未知用户位置p_u中的等式

$\left(7\right)---r_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}=(r_u^{\left(k\right)}-r_r^{\left(k\right)})-(r_u^{\left(l\right)}-r_r^{\left(l\right)})=\left|\right|p_u-p^{\left(k\right)}\left|\right|-\left|\right|p_u-p^{\left(l\right)}\left|\right|-{\mathrm{\&gamma;}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}$

其中

(8)  γ^(kl)＝||p_r-p^(k)||-||p_r-p^(l)||

通常，双区别中使用的发射器l是发射器中的一个发射器，为了方便将它标注成1，得到矩阵形式的公式如下

$\left(9\right)---\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(21\right)}\\ {\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(31\right)}\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(n\right)}\end{array}\right]={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}\left|\right|p_u-p^{\left(2\right)}\left|\right|-\left|\right|p_u-p^{\left(1\right)}\left|\right|-{\mathrm{\&gamma;}}^{\left(21\right)}\\ \left|\right|p_u-p^{\left(3\right)}\left|\right|-\left|\right|p_u-p^{\left(1\right)}\left|\right|-{\mathrm{\&gamma;}}^{\left(31\right)}\\ .\\ .\\ .\\ \left|\right|p_u-p^{\left(n\right)}\left|\right|-\left|\right|p_u-p^{\left(1\right)}\left|\right|{-\mathrm{\&gamma;}}^{\left(n1\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{N}_{\mathrm{ur}}^{\left(21\right)}\\ N_{\mathrm{ur}}^{\left(31\right)}\\ .\\ .\\ .\\ N_{\mathrm{ur}}^{\left(n1\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(21\right)}\\ {\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(31\right)}\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(n1\right)}\end{array}\right]$ 或

(10)φ＝λ^-1·f(p_u)+N+ε

等式(10)是未知用户位置p_u中的非线性等式。局部最小搜索算法在线性等式上工作，所以线性化并迭代地解(10)如下。

使得在迭代m，p_u的近似是其中

$\left(11\right)---p_u=p_u^m+{\mathrm{\&Delta;p}}_u$

以及

$\left(12\right)---f\left(p_u\right)=f(p_u^m+{\mathrm{\&Delta;p}}_u)\&ap;f\left(p_u^m\right)+\frac{\&PartialD;f}{{\&PartialD;p}_u}\left(p_u^m\right)\&CenterDot;\mathrm{\&Delta;}{p}_u$

其中

$\left(13\right)---\frac{\&PartialD;f}{{\&PartialD;p}_u}\left(p_u\right)=\left[\begin{array}{c}{l}^{\left(2\right)}-l^{\left(1\right)}\\ l^{\left(3\right)-l^{\left(1\right)}}\\ .\\ .\\ .\\ l^{\left(n\right)}-l^{\left(1\right)}\end{array}\right],$ 其中，l^(k)是瞄准线行向量 $l^{\left(k\right)}=\frac{p_u-p^{\left(k\right)}}{\left|\right|p_u-p^{\left(k\right)}\left|\right|}.$

然后，将等式(10)写为，

(13)  y＝G·x·+N+ε，其中， $y=\mathrm{\&phi;}-{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;f\left(p_u^m\right),G={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}\&CenterDot;\frac{\&PartialD;f}{{\&PartialD;p}_u}\left(p_u^m\right),$ 且x＝Δp_u

等式(13)在x＝Δp_u中是线性的，并且使用下面给定的局部最小搜索算法对Δp_u解它。使用Δp_u的如此获得的解，使用等式(11)在迭代m得到p_u，并且随后使用如此获得的p_u作为接下来的迭代(m+1)。继续迭代直到Δp_u变得对判定收敛足够小为止。在迭代的开始，可以从基于码相位的解取。

现在考虑解等式(13)。使得Q_dd成为双差载波相位误差向量的协方差矩阵。获得它如下。单差观测中误差的方差是Q_u+Q_r，其中，Q_u和Q_r是假定独立于发射器k的分别的载波相位误差方差。 ${\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}={\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(k\right)}-{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(l\right)}$ 的方差是2·(Q_u+Q_r)， ${\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(1l\right)}={\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(l\right)}-{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(l\right)}$ 与 ${\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(\mathrm{kl}\right)}={\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(k\right)}-{\mathrm{\&phi;}}_{\mathrm{ur}}^{\left(l\right)},$ j≠k之间的互方差是作为公共项的方差的Q_u+Q_r。所以，

(13)的加权最小二乘解是：

$\left(15\right)---\hat{x}=G^L\&CenterDot;(y-N),$ 其中，G^L是G的左逆， $G^L={(G^T\&CenterDot;Q_{\mathrm{dd}}^{-1}\&CenterDot;G)}^{-1}\&CenterDot;G^T\&CenterDot;Q_{\mathrm{dd}}^{-1}$

则留数的向量是

$\left(16\right)---(Y-N)-G\&CenterDot;\hat{x}=(y-N)-G\&CenterDot;G^L(y-N)=(I-G\&CenterDot;G^L)(y-N)=S(y-N)$

其是N的函数，局部最小搜索试图针对N使留数的加权范数平方最小化如下

(17)  min c(N)＝(y-N)^T·W·(y-N)，其中，以及S＝I-G·G^L

为了解(17)，考虑在N是整数约束下解

(18)  W·N≈W·y。

然后，W·(y-N)≈0并且(y-N)^T·W^T·W·(y-N)＝(y-N)^T·W·(y-N)＝c(N)≈0因为W是幂等(W^T＝W和W·W＝W)。因而，对N的搜索限于满足(18)的那些N。

一旦解N就从等式(15)获得x＝Δp_u的估计。维数(n－1)×3和3×(n－1)的矩阵G和G^L各自由于(n－1)>3而分别具有秩3，所以(n－1)×(n－1)矩阵S和W将会从(n－1)的满秩少3。

使用公式(18)上W的QR分解(也可以使用LU分解)，

(19)  R·N＝Q^T·W·y

其中，Q是正交矩阵(Q^-1＝Q^T)，R是上三角，使得

$\left(20\right)---\left[\begin{array}{cc}{R}_{11}& R_{12}\\ 0& 0\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{N}_1\\ N_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{(Q^T\&CenterDot;W\&CenterDot;y)}_{11}\\ \&ap;0\end{array}\right]$

以及然后

$\left(21\right)---N_1=\mathrm{round}\{R_{11}^{-1}\&CenterDot;({(Q^T\&CenterDot;W\&CenterDot;y)}_{11}-R_{12}\&CenterDot;N_2)\}$

通过用整数值在3维框中搜索N₂、从(21)获得N₁、并且在(17)中拣选使c(N)最小化的N获得 $N=\left[\begin{array}{c}{N}_1\\ N_2\end{array}\right]$ 的解。对N₂的搜索自先前迭代起以N₂的值为中心。在第0个迭代，以的分数部分的形式获得N的后部N₂；是基于码相位的解。3维搜索框的尺寸取决于基于码相位的解中的不确切性。可以将该框划分成较小的子框，可以通过初始的形式尝试每个较小尺寸子框的中心。

以上方法使用测量的单个时期(瞬时)确定位置。下面的描述解释对单个时期方法的扩展。在时间上将多个时期测量取得足够贴近，其中，用户接收器移动可忽略。此外，初始时期的整数模糊度对后续时期维持相同，使得不在后续时期引入新的未知整数模糊度。多个时期测量因为发射器地点固定而不给定独立等式(不同于在卫星发射器的运动改变瞄准线并因而给定独立等式的GNSS情形中)。所以多个时期测量未帮助解整数模糊度作为浮动模糊度(不同于在独立等式的数量变得大于三个位置坐标加未知模糊度的数量时的GNSS情形中)。然而，多个时期测量允许更多载波相位测量误差，并且仍允许成功的模糊度分辨率。在多个时期情形中，等式(13)变为

$\left(22\right)---y=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ .\\ .\\ .\\ y_m\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}G\\ G\\ .\\ .\\ .\\ G\end{array}\right]\&CenterDot;x+\left[\begin{array}{c}N\\ N\\ .\\ .\\ .\\ N\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&epsiv;}}_1\\ {\mathrm{\&epsiv;}}_2\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{\&epsiv;}}_m\end{array}\right]$

随着如以上等式一样对单个时期情形的演进，问题减小为测定N的问题，使得

$\left(23\right)---\min c\left(N\right)={\left(\begin{array}{c}y-\left[\begin{array}{c}N\\ N\\ .\\ .\\ .\\ N\end{array}\right]\end{array}\right)}^T\&CenterDot;\stackrel{\&OverBar;}{W}\&CenterDot;\left(\begin{array}{c}y-\left[\begin{array}{c}N\\ N\\ .\\ .\\ .\\ N\end{array}\right]\end{array}\right),$

其中， $\stackrel{\&OverBar;}{W}={\stackrel{\&OverBar;}{S}}^T\&CenterDot;{\stackrel{\&OverBar;}{Q}}_{\mathrm{dd}\&CenterDot;}^{-1}\&CenterDot;\stackrel{\&OverBar;}{S},\stackrel{\&OverBar;}{S}=I-\stackrel{\&OverBar;}{G}\&CenterDot;{\stackrel{\&OverBar;}{G}}^L,{\stackrel{\&OverBar;}{G}}^L={({\stackrel{\&OverBar;}{G}}^T-{\stackrel{\&OverBar;}{Q}}_{\mathrm{dd}}^{-1}\&CenterDot;\stackrel{\&OverBar;}{G})}^{-1}\&CenterDot;{\stackrel{\&OverBar;}{G}}^T\&CenterDot;{\stackrel{\&OverBar;}{Q}}_{\mathrm{dd}}^{-1}$

以及为了对N解(23)，考虑如以上按照(19)至(21)的等式并且使用的QR分解(也可以使用LU分解)解

(24) $\stackrel{\&OverBar;}{W}\&CenterDot;\stackrel{\&OverBar;}{I}\&CenterDot;N=\stackrel{\&OverBar;}{W}\&CenterDot;y,$ 其中， $\stackrel{\&OverBar;}{I}=\left[\begin{array}{c}I\\ I\\ .\\ .\\ .\\ I\end{array}\right]$

再次地，一旦解N就从等式(15)获得x＝Δp_u的估计。如果x＝Δp_u的该估计小，则停止等式(11)中的迭代以获得用户位置p_u。通常，如果x的每个分量在大小上小于1e-6则宣称收敛并停止迭代。

接下来的步骤是验证收敛的用户位置p_u是否是正确的。基于以mod(φ-λ^-1·f(p_u)-N，λ)的形式从(10)获得的留数进行这一点。如果每个时期的留数绝对值的最大值小于，则接受收敛的解作为解，否则通过选择新子框继续搜索。通常，可以将验证测试中的尺度因子k选取为5。一旦验证了解，上述差分WAPS系统就可以取得贴近或好于1m的准确性。

该差分WAPS载波相位系统可以通过参考接收器的添加叠加在传统WAPS系统的顶部上或者可以是单机的。可以使用差分WAPS载波相位系统传送某个标定目标区域(如，商场、仓库等)中的高准确性定位。

可以将用于位置/定时准确性中的本文中描述的系统用于局部区域和广泛区域中的以下应用中的一个或更多个中，但是不限于以下应用：资产跟踪；人员跟踪；宠物跟踪；消防安全；移动广告；公共安全应用的特设位置确定(例如，可以将一组“移动”发射器移动到地点(例如，火的地点)，这些发射器将会形成本地网络以向近处的一组接收器提供地点信号)；军事应用(例如，可以在地面上或者在空中以特设方式部署发射器以得到精确室内位置)；可以提供带宽以符合准确性需要的应用的自适应带宽；在室内环境中到处移动集装箱的交通工具和集装箱跟踪；地理标记；地理围栏；E911应用；医学应用的调色板跟踪以及需要调色板跟踪的其它应用；毫微微小区；毫微微小区的定时参考；定时接收器；基于室内以及室外的地点为认证的安全性应用提供地点；家庭应用(例如，使用WAPS的宠物/资产跟踪以及使用移动电话向资产/宠物提供行走导航)。可以将与其它地点技术集成的或者WAPS系统自身进一步集成到已有本地区域和/或广泛区域资产跟踪和/或定位系统中。

本文中描述的实施例包括定位系统，包括：发射器网络，包括广播定位信号的多个发射器；远程接收器，获取并跟踪定位信号和卫星信号中至少之一，其中，卫星信号是基于卫星的定位系统的信号，其中，远程接收器的第一操作模式包括远程接收器根据定位信号和卫星信号中至少之一计算远程接收器的位置的基于终端的定位；以及服务器，耦合到远程接收器，其中，远程接收器的第二操作模式包括服务器根据定位信号和卫星信号中至少之一计算远程接收器的位置的基于网络的定位，其中，远程接收器接收并向服务器传递定位信号和卫星信号中至少之一。

本文中描述的实施例包括确定位置的方法，包括：在远程接收器处接收定位信号和卫星信号中至少之一，其中，从包括多个发射器的发射器网络接收定位信号，其中，从基于卫星的定位系统接收卫星信号；并使用基于终端的定位和基于网络的定位之一确定远程接收器的位置，其中，基于终端的定位包括使用定位信号和卫星信号中至少之一在远程接收器处计算远程接收器的位置，其中，基于网络的定位包括使用定位信号和卫星信号中至少之一在远程服务器处计算远程接收器的位置。

本文中描述的部件可以位于一起或者在单独地点中。通信路径耦合部件，并包括用于在各部件之间传输或传递文件的任何介质。通信路径包括无线连接、有线连接、以及混合无线/有线连接。通信路径还包括去往包括局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、专属网络、局间或后端网络、以及互联网的网络的连接或耦合。此外，通信路径包括如同软盘、硬盘驱动器、以及CD-ROM盘的可拆除固定介质，以及快擦写RAM、通用串行总线(USB)连接、RS-232连接、电话线路、总线、以及电子邮件消息。

可以通过编程到如下各种电路中的任何电路中的功能的形式实施本文中描述的方法和系统的方面：包括可编程逻辑设备(PLD)，如，现场可编程门阵列(FPGA)，可编程阵列逻辑(PAL)设备，电可编程的逻辑和存储器设备以及标准的基于单元的设备，以及专用集成电路(ASIC)。实施系统和方法的方面的一些其它可能性包括：具有存储器(如，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、内置微处理器、固件、软件等)的微控制器。此外，可以具有基于软件的电路仿真的微处理器、离散逻辑(顺序的和组合的)、定制设备、模糊(中性)逻辑、量子设备、以及以上设备类型中任何设备类型的混合中实施系统和方法的方面。当然，可以通过各种组件类型提供下述设备技术，例如，如同互补金属氧化物半导体(CMOS)的金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)技术、如同发射极耦合逻辑(ECL)的双极技术、聚合物技术(例如，硅共轭聚合物和金属共轭聚合物金属结构)、混合模拟和数字等。

应当注意：可以在它们的行为、寄存器传递、逻辑组件、晶体管、布局几何、和/或其它特性方面，以各种计算机可读媒体中内置的指令和/或数据的形式表达(或表示)以及使用计算机辅助设计工具描述本文中公开的任何系统、方法、和/或其它组件。可以内置这种格式化数据和/或指令的计算机可读媒体包括但不限于各种形式的非易失性存储媒体(例如，光学、磁或半导体存储媒体)以及可以用来通过无线、光学、或有线信令媒体或者其任何组合传递这种格式化数据和/或指令的载波。通过载波对这种格式化数据和/或指令的传递的实例包括但不限于经由一个或更多个数据传递协议(例如，HTTP、HTTPs、FTP、SMTP、WAP等)在互联网和/或其它计算机网络上的传递(上传、下载、电子邮件等)。当经由一个或更多个计算机可读媒体在计算机系统内接收到时，可以结合一个或更多个其它计算机程序的执行在计算机系统内通过处理实体(例如，一个或更多个处理器)处理上述组件的基于这种数据和/或指令的表示。

除非上下文明确需要，否则整个说明书和权利要求中，以与排除性或穷尽性意义相反的包括性意义；也就是说，以“包括但不限于”的意义解释词语“包括”、“包括有”等。使用单数或复数的词语也分别包括复数或单数。另外，词语“本文中”、“下文中”、“以上”、“以下”、以及类似出处的词语在本申请中使用时是指作为整体的本申请以及并非是指本申请的任何特定部分。当参照两个或更多个项目的列表使用词语“或”时，该词语涵盖词语的以下解释中的所有解释：列表中的项目中的任何项目、列表中的项目中的所有项目以及列表中的项目的任何组合。

系统和方法的实施例的以上描述并非意在穷尽或将系统和方法限制到公开的精确形式。虽然为了示例性的目的在本文中描述了系统和方法的具体实施例以及实例，但如相关领域技术人员将会认识到的，在系统和方法的范围内可以有各种等同修改。可以将本文提供的系统和方法的教导应用于其它系统和方法，并非只是以上系统和方法。

可以组合上述各种实施例的动作和元素以提供进一步的实施例。可以在以上详细描述下对系统和方法做出这些和其它改变。

通常，在所附权利要求中，应当将使用的术语解释为将实施例限制到说明书和权利要求中公开的具体实施例，但是应当解释为包括在权利要求下操作的所有系统。相应地，实施例不限于本文中的公开内容，而是要通过权利要求整体确定实施例的范围。

虽然下面以某些权利要求形式呈现了实施例的某些方面，但发明人以任何数量的权利要求形式构思了实施例的各种方面。相应地，发明人保留在提交申请之后添加附加权利要求的权利以求实施例其它方面的这种附加权利要求形式。

Claims (10)

1.一种向接收器发射定位信号的方法，用于通过接收器计算该接收器的估计位置，包括：广播定位信号，所述定位信号来自发射器网络中的每个发射器，

其中每个定位信号包含：伪随机数序列和辅助数据，

所述发射器使用定时参考进行同步，而且

发射器自发地进行定时差调整并提供给所述接收器。

2.如权利要求1所述的方法，所述发射器使用粗略定时参考进行同步。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述伪随机数序列是基于自相关函数从其它伪随机数序列中选取的，所选取的伪随机数序列的自相关函数优于其它伪随机数序列的自相关函数。

4.如权利要求1所述的方法，其中，每个发射器在相同时隙内发射所述伪随机数序列。

5.如权利要求1所述的方法，其中，来自发射器的第一组发射器中的每个发射器在时间上与其它发射器错开到分开的时隙中发射伪随机数序列。

6.如权利要求5所述的方法，其中，发射器的第二组发射器中的每个发射器在同一时隙中发射序列，并且所述序列包括不同的伪随机数。

7.如权利要求5所述的方法，其中，第一组中每个发射器的载波信号在频率上偏移于所述发射器中其它发射器的载波信号。

8.如权利要求2所述的方法，其中，所述辅助数据包括如下列举中的至少1种：波形脉冲的上升沿的系统时间、波形脉冲的下降沿的系统时间、发射器的地理编码数据、相邻发射器的地理编码数据、邻近发射器中至少1个发射器使用的序列的索引、至少1个发射器的时钟定时校正、本地大气校正、WAPS定时对于GNSS时间的关系、用以在伪距分辨中协助接收器的本地环境的指示、从一组伪随机数序列的至少一种偏移、来自一组发射器的一系列伪随机数序列、和使用特殊伪随机数序列的一些列发射器。

9.如权利要求1所述的方法，其中，来自不同发射器的发送之间的定时差被发射。

10.如权利要求1所述的方法，其中

发射器的布置能够使接收器接收来自至少3个发射器的信号，而且每个接收器位置的几何精度衰减因子小于阈值，

每个发射器的位置由最小化的函数所决定，所述最小化的函数是覆盖体积上几何精度衰减因子的平方的体积积分，

在所述定位系统中，所述体积积分相对于接收器位置的所有可能的坐标，

所述最小化的函数相对于覆盖体积中特定覆盖区的多个可能的发射器位置中的发射器位置坐标。