融合定位方法、终端及存储介质与流程

1.本发明涉及终端设备定位领域，尤其涉及一种融合定位方法、终端及存储介质。


背景技术：

2.目前，针对终端设备有多种定位方式，主要有全球定位系统(gps)、伽利略卫星导航系统、全球卫星导航系统(glonass)、北斗卫星导航系统(bds)、基站定位、wifi热点定位以及ip定位等多种方式。其中，北斗卫星导航系统在室外空旷区域已能够提供较为可靠的定位信息，尤其是北斗增强的区域差分技术、实时动态载波相位差分技术(realtimekinematic，rtk)和广域增强技术，可实现基于北斗信号的米级、亚米级甚至厘米级的高精度定位。然而，由于卫星信号受外界干扰大，难以满足室内定位以及室外遮挡等复杂区域定位的要求。
3.随着第五代移动通信(5th-generation mobile communication,5g)时代的到来，5g系统的多天线、大宽带、高密基站部署以及高速率、低时延特点，为通讯和定位提供了有力的支持。将北斗定位系统和5g系统结合，在遮挡区域，采用5g定位的方法，5g基站对用户终端的无线信号特征参数进行测量，并通过基站和边缘计算的协同，解算终端所处位置；空旷区域，采用北斗定位的方法满足定位需求。通过北斗+5g融合定位，共同构成室内外无缝定位体系，提高定位精度和效率，解决卫星信号衰减严重的问题。
4.然而，发明人发现，虽然北斗和5g的结合使定位精度和效率得到了显著提升，但是在5g基站分布不均匀或有林立的障碍物遮挡的情况下，无法实现准确定位，甚至可能出现无法定位的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明实施例提供了一种融合定位方法、终端及存储介质，旨在加强直射径信号功率，解决现有技术中基站数目不足以及非直射径引起的信号衰减的问题。
6.第一方面提供了一种融合定位方法，在障碍物处或基站缺失处设置至少一个irs，包括：
7.通过基站与mec服务器建立连接，并向所述mec服务器发送北斗定位请求；
8.接收所述mec服务器通过所述基站和所述irs发送的北斗定位信息；
9.根据所述北斗定位信息和所述irs进行融合定位，确定终端位置。
10.在一种可能的实现方式中，所述北斗定位信息为北斗差分数据信息；
11.所述mec服务器获取所述北斗差分数据信息的过程包括：
12.基于北斗卫星、地面观测站以及终端，建立载波相位双差模型；
13.获取rtk定位信息，并根据所述rtk定位信息确定状态参数向量；
14.基于载波相位双差测量值、双差伪距观测值，确定载波向量；
15.根据所述状态参数向量和所述载波向量，确定任一时刻的状态参数向量以及所述状态参数对应的协方差矩阵；
16.根据所述状态参数向量以及所述状态参数对应的协方差矩阵，对所述载波相位双差模型进行求解，确定载波相位的浮点解；
17.对所述浮点解和所述协方差矩阵进行空间变换，确定目标函数；
18.在新的空间内对所述目标函数进行计算，得到固定解；
19.根据所述固定解更新所述载波相位双差模型，确定所述北斗差分数据信息。
20.在一种可能的实现方式中，所述在新的空间内对所述目标函数进行计算，得到固定解，包括：
21.根据自反馈因子，采用柯西变异的鸡群优化算法对所述目标函数进行计算，得到所述固定解；其中，在计算过程中，在每次柯西变异的鸡群优化算法达到最优时，更新设置的自反馈因子，并以当前公鸡位置为初始位置重新采用柯西变异的鸡群优化算法确定所述固定解，直到自反馈因子为零时结束。
22.在一种可能的实现方式中，所述根据自反馈因子，采用柯西变异的鸡群优化算法对所述目标函数进行计算，得到固定解，包括：
23.设置鸡群优化算法相关参数，所述相关参数包括鸡群大小、公鸡母鸡小鸡在鸡群中的比例、迭代次数、迭代阈值以及自反馈因子；
24.在所述新的空间里随机生成公鸡、母鸡和小鸡中所有个体的初始位置；
25.通过公鸡、母鸡和小鸡在所述新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置，并计算更新后位置对应的当前第一适应度值；
26.检测所述当前第一适应度值是否小于上一次迭代计算得到的适应度值；
27.若所述当前第一适应度值小于上一次迭代计算得到的适应度值时，将当前迭代次数加1，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在所述新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤；
28.当前适应度值不小于上一次迭代计算得到的适应度值时，降低自反馈因子，将当前迭代次数加1，以公鸡、母鸡和小鸡的当前位置为初始位置，通过公鸡、母鸡和小鸡在所述新的空间中搜寻食物，采用第二方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置，并计算更新后的位置对应的当前第二适应度值，并在第二适应度值小于上一次迭代计算得到的适应度值时，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在所述新的空间中搜寻食物，采用第二方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤，当第二适应度值不小于上一次迭代计算得到的适应度值时，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在所述新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤；
29.当适应度值在连续预设次数迭代过程中保持不变时，若所述迭代次数大于或等于所述迭代阈值，则停止迭代，确定最优解，并将所述最优解确定为所述目标函数的固定解。
30.在一种可能的实现方式中，所述接收所述mec服务器通过所述基站和所述irs发送的北斗定位信息，包括：
31.获取相位控制矩阵；
32.根据所述相位控制矩阵，确定通过所述irs接收的第一定位信息；
33.确定通过所述基站接收到的第二定位信息；
34.根据所述第一定位信息和所述第二定位信息，确定所述北斗定位信息。
35.在一种可能的实现方式中，获取相位控制矩阵，包括：
36.获取irs的反射表面的每个扫描角度对应的每个快拍的接收信息；
37.根据每个扫描角度对应的每个快拍的接收信息，确定每个扫描角度对应的每个快拍的能量；
38.根据所述每个扫描角度对应的每个快拍的能量，确定所述每个扫描角度的能量；
39.根据所述每个扫描角度的能量，确定所述扫描角度的估计值：
40.根据所述扫描角度的估计值，确定所述相位控制矩阵。
41.在一种可能的实现方式中，所述根据所述相位控制矩阵，确定通过所述irs接收的第一定位信息，包括：
42.根据确定通过所述irs接收的第一定位信息；
43.其中，h
b,r,m
]n[为接收到所述基站通过所述irs传输的第一定位信息，h
b,r
[n]为所述基站传输至所述irs的第一定位信息，h
r,m
[n]为接收到所述irs传输的第一定位信息，为所述相位控制矩阵，l代表irs；
[0044]
为所述第一定位信息自所述基站至所述irs传输过程中子载波发生的空间损失，τ
b,r
为所述第一定位信息自所述基站至所述irs传输的时间，αr为天线阵列响应向量，α
t
为天线阵列转向向量，为天线阵列转向向量的转置共轭矩阵，为所述第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与所述基站的夹角，θ
b,r
为所述第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与所述irs的夹角，j为虚数单位，代表所述第一定位信息为复指数信号，n为所述第一定位信息的等间隔采样点数，n为所述第一定位信息对应的第n个采样点；
[0045]
为所述第一定位信息自所述irs传输过程中子载波发生的空间损失，τ
r,m
为接收所述第一定位信息自irs传输的时间，αr为天线阵列响应向量，α
t
为天线阵列转向向量，为天线阵列转向向量的转置共轭矩阵，为所述第一定位信息对应的接收irs的传输信道与所述irs的夹角，θ
r,m
为所述第一定位信息对应的接收irs的传输信道与所述终端的夹角；
[0046]
所述确定通过所述基站接收到的第二定位信息，包括：
[0047]
根据确定通过所述基站接收到的第二定位信息；
[0048]
其中，h
b,m
[n]为接收到所述基站传输的第二定位信息，为所述第二定位信息传输过程中子载波发生的空间损失，τ
b,m
为接收所述第二定位信息的时间，b为所有子载波的总带宽，ar为天线阵列响应向量，α
t
为天线阵列转向向量，为天线阵列转向向量的转置共轭矩阵，为所述第二定位信息对应的传输信道与所述基站的夹角，θ
b,m
为所述第二定位信息对应的传输信道与所述终端的夹角，j为虚数单位，代表第二定位信息为复指数信
号，n为第二定位信息的等间隔采样点数，n为所述第二定位信息对应的第n个采样点；
[0049]
根据所述第一定位信息和所述第二定位信息，确定所述北斗定位信息，包括：
[0050]
根据确定北斗定位信息；
[0051]
其中，y[n]为所述北斗定位信息，p为所述传输定位信息的发射功率，f
x[n]
为所述传输定位信息的波束形成矩阵，n[n]为传输空间中的加性高斯白噪声，h[n]为所述传输定位信息。
[0052]
在一种可能的实现方式中，所述根据所述北斗定位信息和所述irs进行融合定位，确定终端位置，包括：
[0053]
确定通过irs接收的所述基站发送的所述北斗定位信息，所述北斗定位信息包括所述第一定位信息自所述基站至所述irs传输的时间、所述第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与所述irs的夹角、所述第一定位信息自所述基站至所述irs传输过程中子载波发生的空间损失、接收所述第一定位信息自irs传输的时间、所述第一定位信息对应的接收irs的传输信道与所述终端的夹角、所述第一定位信息自所述irs传输过程中子载波发生的空间损失；
[0054]
根据所述第一定位信息自所述基站至所述irs传输的时间、所述第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与所述irs的夹角、所述第一定位信息自所述基站至所述irs传输过程中子载波发生的空间损失、接收所述第一定位信息自irs传输的时间、所述第一定位信息对应的接收irs的传输信道与所述终端的夹角、所述第一定位信息自所述irs传输过程中子载波发生的空间损失，确定信道参数；
[0055]
对所述信道参数进行估计，得到信道参数估计值；
[0056]
根据所述信道参数估计值，得到对应irs的虚拟基站位置；
[0057]
根据所述第一定位信息自所述基站至所述irs传输的时间和接收所述第一定位信息自irs传输的时间确定接收所述北斗定位信息的信息接收时间；
[0058]
根据所述信息接收时间、信息传输速度、所述对应irs的虚拟基站位置以及所述基站的坐标，确定终端到每个所述irs的距离；
[0059]
以每个所述irs的坐标为原点，终端到每个所述irs的距离为半径，分别确定每个圆的范围；
[0060]
将确定所有圆交汇区域确定为目标区域；
[0061]
对所述目标区域进行求解，确定终端位置。
[0062]
第二方面，本发明实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述的融合定位方法的步骤。
[0063]
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述的融合定位方法的步骤。
[0064]
本发明实施例提供一种融合定位方法、终端及存储介质，通过在障碍物处或基站缺失处设置至少一个irs，将irs作为虚拟基站实现现实精准定位。在进行北斗定位信息传
输过程中，在传输信道被阻挡处或基站缺失处设置irs，通过调整irs单元的相位或幅度参数，在收发节点和irs之间建立反射路径，使北斗定位信息经irs的反射传输至接收节点，保障信息的可靠传输，实现视距遮挡情况下的目标定位，有利于实现障碍物遮挡情况下巡检调度指挥安全工作的进行；通过合理布设irs，可用irs代替基站进行信息传输，在加强信息传输功率的基础上解决基站数目不足以及非直射径引起的信号衰减问题，达到节约成本和减少时延的效果，保证定位信息的安全传输。
附图说明
[0065]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0066]
图1是本发明实施例提供的融合定位方法的实现流程图；
[0067]
图2是本发明实施例提供的融合定位系统的结构示意图；
[0068]
图3是本发明实施例提供的融合定位方法的北斗定位信息的示意图；
[0069]
图4(a)是利用传统的鸡群优化算法的解算过程中迭代次数的示意图；
[0070]
图4(b)是本发明实施例提供的融合定位方法中采用的改进的鸡群优化算法的解算过程中迭代次数的示意图；
[0071]
图5是本发明实施例提供的融合定位方法进行仿真模拟，得到的分别在东、北、垂直三个方向的误差示意图；
[0072]
图6是本发明实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
[0073]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0074]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
[0075]
在变电站、发电厂等电力场景中，保障输配电线路及其设备安全尤为重要，为方便调度指挥，更好地应对电力突发事件，需要知道终端的精准位置信息，从而获取对巡检周边电力设施或设备状态的实时数据，基于此，提出一种融合定位方法。
[0076]
图1为本发明实施例提供的融合定位方法的实现流程图，参见图2的融合定位系统，包括在障碍物处或基站缺失处设置的至少一个智能反射表面(intelligent reflection surface，irs)，还包括：北斗卫星、地面观测站、移动边缘计算(mobile edge computing，mec)服务器、基站以及终端。地面观测站可以长期、连续地跟踪北斗卫星的信号，从而为卫星定轨、大气反演、地表位移监测等提供数据支持，尤其在高动态、高精度定位应用中，可以为终端提供快速有效地差分数据，实现厘米级定位。mec是一种基于移动通信网络的分布式计算方式，在网络边缘扩展云计算的功能，通过使一定的网络服务和网络功
能脱离核心网络，实现节省成本，降低时延和往返时间，优化流量，增强物理安全和缓存效率等目标。基于融合定位系统的融合定位方法详述如下：
[0077]
步骤101，通过基站与mec服务器建立连接，并向mec服务器发送北斗定位请求。
[0078]
mec服务器接收北斗定位请求，获取北斗差分数据信息。
[0079]
北斗差分数据信息是rtk技术获得的，rtk利用地面观测站和终端观测到的载波相位求差进行定位，但是由于载波相位的周期性，接收机只能观测到相位的小数部分，而相位的整数部分未知，想要得到真实的相位，需要求解整周模糊度。
[0080]
mec服务器将对于北斗差分数据信息的密集型计算任务迁移到附近的网络边缘服务器，尽可能不将数据回传云端，减少数据往返云端的等待时间和网络成本，减少核心网和传输网的使用，核心网主要作用是把接收到的呼叫请求或数据请求接续到不同的网络上，传输网是用作传输通道的网络，从而降低核心网和传输网的拥塞与负担，减缓网络带宽压力，实现低时延，能够实时准确获取基站id和用户位置相关信息，优化卫星导航的使用体验。
[0081]
其中，获取北斗差分信息的过程为：
[0082]
基于北斗卫星、地面观测站以及终端，建立载波相位双差模型；
[0083][0084]
其中，为载波相位双差测量值，k、s分别表示观测的两个北斗卫星，a是地面观测站，b是终端，是观测的两个北斗卫星分别与地面观测站、终端的双差伪距观测值，表示误差，表示整周模糊度。
[0085]
获取rtk定位信息，并根据rtk定位信息确定状态参数向量；
[0086][0087]
其中，x表示状态参数向量，包含了rtk定位所需要的全部信息，r表示接收机的天线位置向量，v表示动态用户的速度，b表示对应单一载波li频段的单差载波相位的整周模糊度，t表示转置。
[0088]
基于载波相位双差测量值、双差伪距观测值，确定载波向量；
[0089][0090]
其中，y表示载波相位测量的载波向量，表示载波相位双差测量值，ρ表示对应观测的两个北斗卫星分别与地面观测站、终端的双差伪距观测值。
[0091]
根据状态参数向量和载波向量，利用扩展卡尔曼滤波算法获得待估参数状态的更新，确定任一时刻的状态参数向量以及状态参数对应的协方差矩阵；
[0092]
xk(+)＝xkxk(+)(y
k-h((xk(-)))；
[0093]
qk(+)＝(1-kkh(xk(-)))qk(-)；
[0094][0095]
其中，xk为tk时刻的状态参数向量，qk为xk对应的协方差矩阵，yk是载波观测相位向量，kk属于扩展卡尔曼滤波增益，h((x0表示测量函数，h(x)是h((x)的偏导数，rk表示测量残
差向量对应的协方差矩阵，在系统进行更新时，(-)、(+)分别表示更新前后系统的测量状态，k表示利用卡尔曼滤波算法进行求解。
[0096]
根据状态参数向量以及状态参数对应的协方差矩阵，对载波相位双差模型进行求解，确定载波相位的浮点解。
[0097]
根据确定参数的变换关系，由原空间变换到新的空间，确定搜索的目标函数。
[0098][0099]
表示在新空间搜索中的目标函数，z表示对离散序列进行z变换，z变换是对离散序列进行的一种数学变换，可将离散时间序列变换为在复频域的表达式，可将差分方程转化为代数方程，n是对应原空间的整周模糊度，n0是原空间中通过扩展卡尔曼滤波算法计算出来的整周模糊度的浮点解，qn为原空间的协方差矩阵，是新的空间对应的整周模糊度，是新的空间对应的用于搜索的整周模糊度的浮点解，是新的空间对应的协方差矩阵。min决定了超椭球体的大小，决定了新的模糊空间的形状。
[0100]
参数经过z变换后，参数从原空间转换到一个新的空间，并降低了参数间的相关性，以便快速搜索整周模糊度组合，同时，变换后模糊度参数的方差也会降低，从而提高定位的精度。
[0101]
在确定的新的空间内对上述目标函数进行计算，得到固定解。
[0102]
其中，在确定的新的空间内采用改进的鸡群优化算法对目标函数进行计算的过程如下：
[0103]
设置鸡群优化相关参数，相关参数包括鸡群大小、公鸡母鸡小鸡在鸡群中的比例、迭代次数、迭代阈值以及自反馈因子。
[0104]
在鸡群中，不同鸡搜索食物时存在着竞争，公鸡搜索食物能力强，处于统治地位，适应度值小，母鸡其次，紧跟在公鸡周围搜索食物，其中一些母鸡还带领小鸡，小鸡搜索食物能力最弱，只在母鸡周围搜索食物，适应度值最大，实现局部搜索功能；鸡群按公鸡个数分组，每组由一只公鸡、一些母鸡和小鸡组成，公鸡个数即为分组个数；适应度值即为当前位置代入目标函数的值。
[0105]
在新的空间里随机生成公鸡、母鸡和小鸡中所有个体的初始位置；鸡群按适应度值排序分级，根据公鸡母鸡小鸡在鸡群中的比例，确定公鸡为前nr个个体，小鸡为最末nc个个体，其余均为母鸡，鸡群按公鸡分成nr个组，母鸡随机分配到各个组中，确定公鸡和母鸡的伙伴关系，随机选取nm个母鸡，随机统领小鸡，确定母鸡和小鸡的母子关系。
[0106]
通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第一方式分别更新公鸡、母鸡、小鸡的位置；
[0107]
在第t+1次迭代时，第i只公鸡的位置为：
[0108]
xi(t+1)＝xi(t)[1+rand(0，σ2)]；
[0109]
其中，xi(t+1)是对应第i只公鸡的位置，xi(t)是对应第i只公鸡t时刻的位置；
[0110]
对应第i只母鸡的位置为：
[0111]
xi(t+1)＝xi(t)+c1×
rand[x1(t)-xi(t)]+c2×
rand[x2(t)-xi(t)]；
[0112]
其中，xi(t+1)是对应第i只母鸡的位置，xi(t)是对应第i只母鸡t时刻的位置，x1(t)是母鸡i对应t时刻的同组公鸡的位置，x2(t)是母鸡i对应t时刻的其他母鸡和小鸡的位置；
[0113]
对应第i只小鸡的位置为：
[0114]
xi(t+1)＝xi(t)+fl
×
rand[xm(t)-xi(t)]；
[0115]
其中，xi(t+1)是对应第i只小鸡的位置，xi(t)是对应第i只小鸡t时刻的位置，xm(t)是小鸡跟随的母鸡的位置，f、l属于(0，2)之间的参数，表示小鸡跟随母鸡觅食；
[0116]
计算更新后位置对应的当前第一适应度值；
[0117]
检测当前第一适应度值是否小于上一次迭代计算得到的适应度值；
[0118]
若当前第一适应度值小于上一次迭代计算得到的适应度值时，说明当前位置未必是最优位置，即未找到最优解，还需要继续寻找最优位置，则将当前迭代次数加1，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤，继续对公鸡、母鸡和小鸡的位置进行更新，以便确定公鸡的最优位置；
[0119]
当前适应度值不小于上一次迭代计算得到的适应度值时，说明当前位置可能是最优位置，也可能是陷入了局部最优的情况，需要继续寻找最优位置进行确定，因此，降低自反馈因子，将当前迭代次数加1，以公鸡、母鸡和小鸡的当前位置为初始位置，通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第二方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置；
[0120]
由于rand(0，σ2)属于正态分布，公鸡会重点搜索自己的局部区域，易忽略其他区域，陷入局部最优的状态；而柯西变异过程能产生分布更宽、更广的随机数，鉴于此，引入自反馈因子，迭代开始时，公鸡首先进行高斯变异，一定迭代次数的位置更新后，适应度值不变，判定可能出现了局部最优的情况，则令自反馈因子数降低，使得公鸡寻找其他的路径，同时使公鸡开始柯西变异过程；
[0121]
在第t+n+1次迭代时，第i只公鸡的位置为：
[0122]
xi(t+n+1)＝xi(t+n)[1+candn(0，σ2)]；
[0123]
其中，xi(t+n+1)是对应第i只公鸡的位置，xi(t+n)是对应第i只公鸡t+n次迭代的位置；
[0124]
对应第i只母鸡的位置为：
[0125]
xi(t+n+1)
[0126]
＝xi(t+n)+c1×
rand[x1(t+n)-xi(t+n)]+c2×
rand[x2(t+n)-xi(t+n)]
[0127]
其中，xi(t+n+1)是对应第i只母鸡的位置，xi(t+n)是对应第i只母鸡t+n次迭代的位置，x1(t+n)是母鸡i对应t+n次迭代的同组公鸡的位置，x2(t)是母鸡i对应t+n次迭代的其他母鸡和小鸡的位置；对应第i只小鸡的位置为：
[0128]
xi(t+n+1)＝xi(t+n)+fl
×
rand[xm(t+n)-xi(t+n)]；
[0129]
其中，xi(t+n+1)是对应第i只小鸡的位置，xi(t+n)是对应第i只小鸡t+n次迭代的位置，xm(t+n)是小鸡跟随的母鸡的位置，f、l属于(0，2)之间的参数，表示小鸡跟随母鸡觅食；
[0130]
计算更新后的位置对应的当前第二适应度值，并在第二适应度值小于上一次迭代计算得到的适应度值时，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在所述模糊空间中搜寻食物，采用第二方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤，当第二适应度值不小于上一次迭代计算得到的适应度值时，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤，直到确定最优解；
[0131]
当适应度值在连续预设次数迭代过程中保持不变时，若迭代次数大于或等于迭代阈值，则停止迭代，确定最优解，并将最优解确定为目标函数的固定解。
[0132]
通过设置迭代阈值，在临近预设迭代次数时，适应度值持续不变，说明公鸡并非陷入局部最优的情况，而是找到最优位置，从而可以提前结束迭代过程；若适应度值仍在变化，则继续迭代寻找最优解，直到适应度值持续不变或达到预设的迭代次数，再停止迭代，确定最优解。设置迭代阈值便于快速确定最优解，减少不必要的迭代次数和迭代过程，快速准确地确定最优解。
[0133]
求解整周模糊度固定解的过程为：利用上述改进的鸡群优化算法在新的空间中找到使目标函数最小的整数解，通过上述z变换关系逆变换代入原空间，则得到整周模糊度的固定解；
[0134]
根据固定解更新载波相位双差模型，确定北斗差分数据信息。
[0135][0136]
上述为更新后的载波相位双差模型，其中，nf为整周模糊度的固定解，根据跟新后的载波相位双差模型，确定北斗差分数据信息。
[0137]
步骤102，接收mec服务器通过基站和irs发送的北斗定位信息。
[0138]
irs的突出优势是能够实现无线信道定制，当信号传输路径被阻挡时，可通过设置irs单元的相位或幅度参数，在收、发节点之间通过irs建立一条反射路径，从而保障信息的可靠传输，实现视距遮挡情况下的目标定位；在开阔环境，视距路径无遮挡的情况下，通过irs建立的反射路径也能提高信道增益，进而增强系统的信息传输能力和提高参数估计的精度。
[0139]
获取相位控制矩阵；
[0140][0141][0142]
其中，为设计的相位控制矩阵，为理想的相位控制矩阵，nr为irs中所包含的单元的数量，αr为天线阵列响应向量，θ
b,r
为第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与irs的夹角，为第一定位信息对应的基站接收irs的传输信道与irs的夹角，l代表irs。
[0143]
获取irs的反射表面的每个扫描角度对应的每个快拍的接收信息；
[0144]
根据每个扫描角度对应的每个快拍的接收信息，确定每个扫描角度对应的每个快拍的能量；
[0145][0146]
假设扫描角度的范围为[-90，90]度，角度间隔为t，共有ni个角度，根据扫描角度
调整对应的相位控制矩阵，设置快拍数为nk，获取每个角度对应的定位信息y
l
[k]i，其中，k＝1，2，...，nk，i＝1，2，...，ni，y
l
[k]i代表第i个扫描角度对应第k个快拍的目标节点的定位信息，p
l
[k]i为第i个扫描角度对应第k个快拍的能量；
[0147]
根据每个扫描角度对应的每个快拍的能量，确定每个扫描角度的能量；
[0148][0149]
其中，p
l
为每个扫描角度的能量的向量，p
l
[n]1为第1个扫描角度对应第n个快拍的能量，为第ni个扫描角度对应第n个快拍的能量；
[0150]
根据每个扫描角度的能量，确定扫描角度的估计值，包括：
[0151]
选取所有扫描角度的能量中的峰值对应的扫描角度作为扫描角度的估计值；
[0152][0153]
其中，为选取的irs的扫描角度的估计值；
[0154]
根据扫描角度的估计值，确定第一定位信息对应的终端接收irs的传输信道与irs的夹角，并记为离开角的估计值。
[0155]
根据扫描角度的估计值和离开角的估计值，确定相位控制矩阵；
[0156][0157][0158]
其中，为估计的相位控制矩阵，为离开角的估计值。虽然此时的相位控制矩阵不是理想的，但是传输的定位信息中包含目标节点的位置参数信息，所以采用此时的定位信息作为后续的数据进行处理是合理可行的。
[0159]
在实际的定位信息传输过程中，有经直射径传输的第二定位信息，也就是说，终端直接接收基站发送的定位信息，也有因大楼等障碍物遮挡的非直射径传输的第一定位信息，也就是说，终端接收基站发送，并通过irs转发的定位信息，即定位信息传输路径为基站—irs—终端，因此考虑两种可能并存的情况。
[0160]
根据上述估计的相位控制矩阵，确定终端通过irs接收的第一定位信息，包括：
[0161]
根据确定通过irs接收的第一定位信息；
[0162]
其中，h
b,r,m
[n]为接收到基站通过irs传输的第一定位信息，h
b,r
[n]为基站传输至irs的第一定位信息，h
r,m
[n]为终端接收到irs传输的第一定位信息，为相位控制矩阵，l代表irs；
[0163]
为第一定位信息自基站至irs传输过程中子载波发生的空间损失，τ
b,r
为第一定位信息自基站至irs传输的时间，αr为天线阵列响应向量，α
t
为天线阵列转向向量，为
天线阵列转向向量的转置共轭矩阵，为第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与基站的夹角，θ
b,r
为第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与irs的夹角，j为虚数单位，代表第一定位信息为复指数信号，n为第一定位信息的等间隔采样点数，n为第一定位信息对应的第n个采样点；
[0164]
为第一定位信息自irs传输过程中子载波发生的空间损失，τ
r,m
为终端接收第一定位信息自irs传输的时间，αr为天线阵列响应向量，α
t
为天线阵列转向向量，为天线阵列转向向量的转置共轭矩阵，为第一定位信息对应的终端接收irs的传输信道与irs的夹角，θ
r,m
为第一定位信息对应的终端接收irs的传输信道与终端的夹角；
[0165]
确定通过基站接收到的第二定位信息，包括：
[0166]
根据确定终端通过基站接收到的第二定位信息；
[0167]
其中，h
b,m
[n]为终端接收到基站传输的第二定位信息，为第二定位信息传输过程中子载波发生的空间损失，τ
b,m
为终端接收第二定位信息的时间，b为所有子载波的总带宽，αr为天线阵列响应向量，α
t
为天线阵列转向向量，为天线阵列转向向量的转置共轭矩阵，为第二定位信息对应的传输信道与基站的夹角，θ
b,m
为第二定位信息对应的传输信道与终端的夹角，j为虚数单位，代表第二定位信息为复指数信号，n为第二定位信息的等间隔采样点数，n为第二定位信息对应的第n个采样点；
[0168]
根据第一定位信息和第二定位信息，确定北斗定位信息，包括：
[0169]
根据确定北斗定位信息；
[0170]
其中，y[n]为北斗定位信息，p为传输定位信息的发射功率，f
x[n]
为传输定位信息的波束形成矩阵，n[n]为传输空间中的加性高斯白噪声，h[n]为传输定位信息。
[0171]
步骤103，根据北斗定位信息和irs进行融合定位，确定终端位置。
[0172]
确定通过irs接收的基站发送的北斗定位信息，北斗定位信息包括第一定位信息自基站至irs传输的时间、第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与irs的夹角、第一定位信息自基站至irs传输过程中子载波发生的空间损失、终端接收第一定位信息自irs传输的时间、第一定位信息对应的终端接收irs的传输信道与终端的夹角、第一定位信息自irs传输过程中子载波发生的空间损失；
[0173]
根据第一定位信息自基站至irs传输的时间、第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与irs的夹角、第一定位信息自基站至irs传输过程中子载波发生的空间损失、终端接收第一定位信息自irs传输的时间、第一定位信息对应的终端接收irs的传输信道与终端的夹角、第一定位信息自irs传输过程中子载波发生的空间损失，确定信道参数；
[0174][0175]
其中，η为信道参数，τ
b,r
为第一定位信息自基站至irs传输的时间，θ
b,r
为第一定位
信息对应的基站至irs的传输信道与irs的夹角，为第一定位信息自基站至irs传输过程中子载波发生的空间损失，τ
r,m
为终端接收第一定位信息自irs传输的时间，θ
r,m
为第一定位信息对应的终端接收irs的传输信道与终端的夹角，为第一定位信息自irs传输过程中子载波发生的空间损失；
[0176]
由于估计的相位控制矩阵存在一定误差，因此采用压缩感知技术，通过改进的正交匹配追踪算法进行信息重构，对信道参数进行有效估计，得到信道参数估计值；
[0177][0178]
其中，为信道参数的估计值，η为信道参数，w为估计误差；
[0179]
根据信道参数估计值，得到对应irs的虚拟基站位置；
[0180][0181]
其中，为irs的虚拟基站位置坐标，为irs的虚拟基站方向。
[0182]
根据第一定位信息自基站至irs传输的时间和接收第一定位信息自irs传输的时间确定接收北斗定位信息的信息接收时间；
[0183][0184]
其中，τ为北斗定位信息的信息接收时间，τ
b,r
为第一定位信息自基站至irs传输的时间，τ
r,m
为接收第一定位信息自irs传输的时间，为由于噪声不稳定而假设的恒定值；
[0185]
第一定位信息经过的总路程为基站至irs虚拟基站至终端，则满足：
[0186]
τ＝(‖m-r‖2+‖u
′
l-r‖2)/v；
[0187]
根据信息接收时间、信息传输速度、对应irs的虚拟基站位置以及基站的坐标，确定终端到每个irs的距离：
[0188][0189]
其中，为终端到每个irs的距离，v为北斗定位信息的信息传输速度，m为终端的位置坐标，u
′
l
为基站的位置坐标，r为irs虚拟基站位置坐标，l为irs；
[0190]
以每个irs的坐标为原点，终端到每个irs的距离为半径，分别确定每个圆的范围；
[0191]
将确定所有圆交汇区域确定为目标区域。
[0192]
对目标区域进行求解，确定终端位置；
[0193]
根据目标区域进行索引块划分，确定二阶锥问题及凸优化问题，包括：
[0194]
其中，根据目标区域的索引块划分，逐次迭代逼近，确定二阶锥问题；
[0195][0196]
m∈cq×
l
；
[0197]
其中，m为矩阵，m
ql
为每个索引块的复数增益；
[0198]
根据二阶锥问题，确定凸优化问题；
[0199]
minh‖m‖
2,1
；
[0200][0201][0202]
其中，m为优化变量，为重构信息，y
l
为所有索引块对应定位信息之和，为实际接收到的信息，ε为确定的阈值，是接收信息和重构信息之间因噪声引起的最大不匹配约束问题，为接收到irs传输的第一定位信息，即由irs传输至终端的第一定位信息，为相位控制矩阵，α
rl
为终端的天线阵列响应向量，为第一定位信息对应的终端接收irs的传输信道与irs的夹角。
[0203]
因为噪声是高斯无边界的，因此需要确定一个较高的概率值把它约束在边界，噪声方差经过归一化后，通过概率计算出阈值；
[0204][0205]
本发明实施例通过提出一种融合定位方法，在障碍物处、基站缺失处或其他需要的位置设置至少一个irs，利用引入自反馈因子和采用柯西变异的鸡群优化算法求解载波相位双差模型的整周模糊度的固定解，再根据获得的北斗定位信息和设置的irs，采用改进的基于凸优化的精准位置估计算法，确定终端的位置。
[0206]
本实施例的有益效果为：在进行北斗定位信息传输过程中，在传输信道被阻挡处或基站缺失处设置irs，通过调整irs单元的相位或幅度参数，在收发节点和irs之间建立反射路径，使北斗定位信息经irs的反射传输至接收节点，从而保障信息的可靠传输，实现视距遮挡情况下的目标定位，有利于实现障碍物遮挡情况下巡检调度指挥安全工作的进行；通过合理布局irs，可用irs代替基站进行信息传输，在加强信息传输功率的基础上可以解决基站数目不足以及由于非直射径引起的信息传输功率衰减的问题，达到节约成本和减少时延的效果。利用引入自反馈因子及采用柯西变异的鸡群优化算法进行求解，避免在搜索求解过程中陷入局部最优的情况，提高搜索的可靠性和有效性，以更精准的解算出整周模糊度的固定解，有利于实现巡检调度指挥工作中对设备和人员的快速精准定位。改进的基于凸优化的精准位置估计算法，通过逐次迭代逼近，求解终端位置信息，实现对终端设备和人员的精确定位。
[0207]
1)搜索整周模糊度的固定解的仿真对比
[0208]
图4(a)和图4(b)分别为传统的鸡群优化算法解算过程中迭代次数的示意图和本发明融合定位方法中采用的改进的鸡群优化算法解算过程中迭代次数的示意图。在求取整周模糊度的固定解时，分别采用传统的鸡群优化算法和改进的鸡群优化算法搜索最优解。仿真在matlab环境中运行，模拟的是室外变电站的高大设施场景，移动终端和基站之间的最大距离为4米，irs在y＝0平面上，irs中心在原点(0,0,0)处。鸡群按公鸡数分组，设置鸡群数为50个组，母鸡随机分配到组中，且最大迭代次数为100次。图4(a)和图4(b)分别是传统j鸡群优化算法和改进的鸡群优化算法对应得到的目标函数值。观察可知，传统鸡群优化算法在第24次迭代时陷入局部最小，当大约第54次迭代时跳出，但还没有达到最优解。而改进的鸡群优化算法，当迭代次数为10时，目标函数值已经达到最小，搜索的可靠性、有效性
明显优于传统的鸡群优化算法。因此，改进的鸡群优化算法可以使mec服务器更精准的解算出差分信息，有利于巡检调度指挥工作中对设备和人员的精准定位。
[0209]
2)融合定位系统误差仿真：
[0210]
定位误差如图5所示，采用融合定位方法进行分析，由图5可知，对于三个方向东、北、垂直，东方向上的位置误差大约在0至0.4米之间，北方向上位置误差大约在0至0.5米之间，垂直方向上的误差大约在0至1.2米之间，垂直方向的误差相对较大，但也能够实现精准定位。
[0211]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
[0212]
以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。
[0213]
图2示出了本发明实施例提供的融合定位系统的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
[0214]
如图2所示，融合定位系统包括：终端；
[0215]
终端，用于通过基站与mec服务器建立连接，向mec服务器发送北斗定位请求；接收mec服务器通过基站和irs发送的北斗定位信息；根据北斗定位信息和irs进行融合定位，确定终端位置。
[0216]
可选的，所述北斗定位信息为北斗差分数据信息。
[0217]
还包括mec服务器；
[0218]
mec服务器，用于获取北斗差分数据信息的过程包括：
[0219]
基于北斗卫星、地面观测站以及终端，建立载波相位双差模型；
[0220]
获取rtk定位信息，并根据rtk定位信息确定状态参数向量；
[0221]
基于载波相位双差测量值、双差伪距观测值，确定载波向量；
[0222]
根据状态参数向量和载波向量，确定任一时刻的状态参数向量以及状态参数对应的协方差矩阵；
[0223]
根据状态参数向量以及状态参数对应的协方差矩阵，对载波相位双差模型进行求解，确定载波相位的浮点解；
[0224]
对浮点解和协方差矩阵进行空间变换，确定目标函数；
[0225]
在新的空间内对目标函数进行计算，得到固定解；
[0226]
根据固定解更新载波相位双差模型，确定北斗差分数据信息。
[0227]
可选的，mec服务器在新的空间内对所述目标函数进行计算，得到固定解时，用于：
[0228]
根据自反馈因子，采用柯西变异的鸡群优化算法对目标函数进行计算，得到固定解；其中，在计算过程中，在每次柯西变异的鸡群优化算法达到最优时，更新设置的自反馈因子，并以当前公鸡位置为初始位置重新采用柯西变异的鸡群优化算法确定固定解，直到自反馈因子为零时结束。
[0229]
可选的，mec服务器采用柯西变异的鸡群优化算法对所述目标函数进行计算，得到固定解时，用于：
[0230]
设置鸡群优化算法相关参数，相关参数包括鸡群大小、公鸡母鸡小鸡在鸡群中的
比例、迭代次数、迭代阈值以及自反馈因子；
[0231]
在新的空间里随机生成公鸡、母鸡和小鸡中所有个体的初始位置；
[0232]
通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置，并计算更新后位置对应的当前第一适应度值；
[0233]
检测当前第一适应度值是否小于上一次迭代计算得到的适应度值；
[0234]
若当前第一适应度值小于上一次迭代计算得到的适应度值时，将当前迭代次数加1，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤；
[0235]
当前适应度值不小于上一次迭代计算得到的适应度值时，降低自反馈因子，将当前迭代次数加1，以公鸡、母鸡和小鸡的当前位置为初始位置，通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第二方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置，并计算更新后的位置对应的当前第二适应度值，并在第二适应度值小于上一次迭代计算得到的适应度值时，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第二方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤，当第二适应度值不小于上一次迭代计算得到的适应度值时，跳转到“通过公鸡、母鸡和小鸡在新的空间中搜寻食物，采用第一方式更新公鸡、母鸡、小鸡的位置”步骤，直到确定最优解；
[0236]
当适应度值在连续预设次数迭代过程中保持不变时，若所述迭代次数大于或等于所述迭代阈值，则停止迭代，确定最优解，并将所述最优解确定为所述目标函数的固定解。
[0237]
可选的，终端收所述mec服务器通过所述基站和所述irs发送的北斗定位信息时，用于：
[0238]
获取相位控制矩阵；
[0239]
根据相位控制矩阵，确定通过irs接收的第一定位信息；
[0240]
确定通过基站接收到的第二定位信息；
[0241]
根据第一定位信息和第二定位信息，确定北斗定位信息。
[0242]
可选的，终端获取相位控制矩阵时，用于：
[0243]
获取irs的反射表面的每个扫描角度对应的每个快拍的接收信息；
[0244]
根据每个扫描角度对应的每个快拍的接收信息，确定每个扫描角度对应的每个快拍的能量；
[0245]
根据每个扫描角度对应的每个快拍的能量，确定每个扫描角度的能量；
[0246]
根据每个扫描角度的能量，确定扫描角度的估计值：
[0247]
根据扫描角度的估计值，确定相位控制矩阵。
[0248]
可选的，终端根据所述北斗定位信息和所述irs进行融合定位，确定终端位置时，用于：
[0249]
确定通过irs接收的基站发送的北斗定位信息，北斗定位信息包括第一定位信息自基站至irs传输的时间、第一定位信息对应的基站至irs的传输信道与irs的夹角、第一定位信息自基站至irs传输过程中子载波发生的空间损失、接收第一定位信息自irs传输的时间、第一定位信息对应的接收irs的传输信道与终端的夹角、第一定位信息自irs传输过程中子载波发生的空间损失；
[0250]
根据第一定位信息自基站至irs传输的时间、第一定位信息对应的基站至irs的传
输信道与irs的夹角、第一定位信息自基站至irs传输过程中子载波发生的空间损失、接收第一定位信息自irs传输的时间、第一定位信息对应的接收irs的传输信道与终端的夹角、第一定位信息自irs传输过程中子载波发生的空间损失，确定信道参数；
[0251]
对信道参数进行估计，得到信道参数估计值；
[0252]
根据信道参数估计值，得到对应irs的虚拟基站位置；
[0253]
根据第一定位信息自基站至irs传输的时间和接收第一定位信息自irs传输的时间确定接收北斗定位信息的信息接收时间；
[0254]
根据信息接收时间、信息传输速度、对应irs的虚拟基站位置以及基站的坐标，确定终端到每个irs的距离；
[0255]
以每个irs的坐标为原点，终端到每个irs的距离为半径，分别确定每个圆的范围；
[0256]
将确定所有圆交汇区域确定为目标区域；
[0257]
对目标区域进行求解，确定终端位置。
[0258]
本发明实施例通过提供的融合定位系统，在在障碍物处、基站缺失处或其他需要的位置设置至少一个irs，利用引入自反馈因子和采用柯西变异的鸡群优化算法求解载波相位双差模型的整周模糊度的固定解，再根据获取的北斗定位信息及irs，采用改进的基于凸优化的精准位置估计算法，确定终端位置。
[0259]
本实施例的有益效果为：在进行北斗定位信息传输过程中，在传输信道被阻挡处或基站缺失处设置irs，通过调整irs单元的相位或幅度参数，在收发节点和irs之间建立反射路径，使北斗定位信息经irs的反射传输至接收节点，从而保障信息的可靠传输，实现视距遮挡情况下的目标定位，有利于实现障碍物遮挡情况下巡检调度指挥安全工作的进行；通过合理布局irs，可用irs代替基站进行信息传输，在加强信息传输功率的基础上可以解决基站数目不足以及由于非直射径引起的信息传输功率衰减的问题，达到节约成本和减少时延的效果。利用引入自反馈因子及采用柯西变异的鸡群优化算法进行求解，避免在搜索求解过程中陷入局部最优的情况，提高搜索的可靠性和有效性，以更精准的解算出整周模糊度的固定解，有利于实现巡检调度指挥工作中对设备和人员的快速精准定位。改进的基于凸优化的精准位置估计算法，通过逐次迭代逼近，求解终端位置信息，实现对终端设备和人员的精确定位。
[0260]
图6是本发明实施例提供的终端的示意图。如图6所示，该实施例的终端6包括：处理器60、存储器61以及存储在存储器61中并可在处理器60上运行的计算机程序62。处理器60执行计算机程序62时实现上述各个融合定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤103。或者，处理器60执行计算机程序62时实现上述各系统实施例中各单元的功能，例如图2所示mec服务器和终端的功能。
[0261]
示例性的，计算机程序62可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器61中，并由处理器60执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序62在终端6中的执行过程。例如，计算机程序62可以被分割成图2所示的北斗卫星、地面观测站、mec服务器、基站、irs和终端。
[0262]
终端6可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端6的示例，并不构成对终端6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合
某些部件，或者不同的部件，例如终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0263]
所称处理器60可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0264]
存储器61可以是终端6的内部存储单元，例如终端6的硬盘或内存。存储器61也可以是终端6的外部存储设备，例如终端6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器61还可以既包括终端6的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器61用于存储计算机程序以及终端所需的其他程序和数据。存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0265]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0266]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0267]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0268]
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0269]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0270]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单
元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0271]
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个融合定位方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
[0272]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。