第五代移动通信（5G）基站的定位精度和全球导航卫星系统（GNSS）相比能达到多少？

关于5G基站的定位精度与全球导航卫星系统（GNSS）的比较，这是一个很有趣也相当关键的问题，尤其是在我们越来越依赖精确定位服务的今天。我们来详细聊聊这个话题。

首先，我们要明确，5G基站本身的定位精度，和GNSS（比如我们熟悉的GPS、北斗、GLONASS、Galileo等）相比，通常是无法达到同一量级的。 GNSS的优势在于它是一个独立于地面基础设施的全球性系统，通过接收来自太空轨道的卫星信号来进行三角测量，理论上可以提供米级甚至厘米级的定位精度（在有差分修正的情况下）。

而5G基站提供的定位，更准确地说，是基于蜂窝网络（Cellular Network）的定位技术。它的精度受多种因素影响，并且随着5G技术的发展，其定位能力也在不断演进。

我们来一步步拆解：

1. GNSS：精确定位的“老大哥”

工作原理： GNSS依赖于多颗卫星在太空中精确运行，并持续广播带有时间戳和轨道信息的信号。接收器（比如你的手机、车载导航仪）接收来自至少四颗卫星的信号，通过测量信号传播的时间，计算出与每颗卫星的距离。再结合卫星的精确位置信息，通过解算，就能确定接收器自身的地理位置。
精度：
标准GNSS： 在开阔地带，普通GNSS接收器能达到315米的精度。
差分GNSS（DGNSS）： 通过参考站（已知精确位置）计算误差并发送修正信息，可以提高精度到亚米级（几十厘米）。
RTK (RealTime Kinematic) / PPP (Precise Point Positioning)： 这些是更高级的技术，可以实现厘米级甚至毫米级的定位精度，但这通常需要专门的接收设备和精确的修正服务。
优点： 全球覆盖，不依赖地面基站，精度潜力高。
缺点： 在室内、城市峡谷（高楼林立的区域）、地下等信号容易被遮挡的区域，GNSS信号会显著减弱甚至丢失，导致定位失败或精度急剧下降。

2. 5G基站定位：新兴的补充与赋能

5G网络本身的设计就考虑了更精细的定位能力，它引入了一些新的技术和方法来实现这一点，通常是融合了多种蜂窝定位技术：

基于信号到达时间（Time of Arrival, TOA）： 手机测量信号从多个基站到达的时间差。要实现高精度，需要基站之间进行精确的时间同步，以及手机和基站之间的测量精度。
基于信号到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）： 类似于TOA，但更侧重于测量信号到达不同基站的时间差。
基于信号到达角（Angle of Arrival, AOA）/到达角差（Difference of Arrival, DOA）： 利用5G基站的天线阵列，可以判断信号到达的角度。这能为定位提供额外的维度信息。
基于信号测量（Received Signal Strength Indicator, RSSI）： 测量信号强度。理论上，信号强度与距离有关，但受环境影响很大，精度较低，通常用于辅助定位。
GNSS与蜂窝网络的混合定位（Hybrid Positioning）： 这是目前实现更高精度的主要方式。在GNSS信号良好的情况下，优先使用GNSS。当GNSS信号弱或不可用时，则切换到蜂窝网络定位，或者将两者的信息融合，以提供连续且更可靠的定位服务。

5G基站定位的精度水平：

早期或基础的蜂窝定位（2G/3G/4G）： 主要依赖于小区ID（Cell ID）和信号强度（RSSI），精度非常粗糙，通常在几十米到几百米不等，主要用于宏观地理位置的判断，比如知道用户大致在哪个城市或哪个区域。
5G的演进——更精细的网络： 5G网络的一个重要特点是基站密度更高（特别是毫米波频段，覆盖范围小，但基站更密集），并且引入了波束赋形（Beamforming）等高级技术。这些都为更精细的定位提供了基础。
5G NR（New Radio）定位： 5G标准明确定义了新的定位参考信号（如Positioning Reference Signal, PRS）。通过对这些信号的精确测量，理论上可以达到310米的精度，甚至在某些理想条件下（如大量密集部署的5G基站，精确的时间同步，以及支持相应定位技术的终端设备）可以进一步提升。
与GNSS的比较：
在GNSS信号可用的开阔地带： GNSS（尤其是差分GNSS）的精度远高于5G基站定位。
在GNSS信号受限的区域（室内、城市峡谷）： 5G基站定位的优势就体现出来了。它能够提供一个相对连续且有一定精度的定位服务，填补了GNSS的盲区。此时，5G基站定位的精度可能在几十米到几米的范围。
“能达到多少？” 这是一个动态的问题。对于“纯粹”的5G基站定位，其目标精度是优于现有4G蜂窝定位，并在几米到几十米这个区间有很大潜力。而要达到GNSS的米级或亚米级精度，尤其是在没有GNSS辅助的情况下，5G基站本身还面临技术挑战，例如：
时间同步： 确保所有基站之间的时间同步是实现TOA/TDOA精度的关键，这需要极高的网络同步水平。
信号传播模型： 复杂多变的城市环境对信号传播有很大影响，需要精确的环境模型来校正。
终端设备能力： 手机等终端设备需要支持相应的定位技术，并具备精确测量信号的能力。

总结一下：

GNSS是提供全球高精度定位的基石，尤其在开阔区域，其精度潜力远超5G基站。
5G基站定位并非要“取代”GNSS，而是作为重要的补充和增强。它能在GNSS信号不可靠的场景下提供连续、可靠且有一定精度的定位服务。
5G基站定位的精度，相较于GNSS，通常是较低的。 如果GNSS能做到315米（标准），而5G基站定位的目标是几米到几十米。在GNSS信号丢失时，5G基站定位的“可用精度”或许比GNSS的“无精度”要好得多。
未来，随着5G技术（如5GAdvanced，甚至6G）的不断发展，以及对网络部署精度的要求提高，5G基站的定位能力还会进一步提升，并且与GNSS的融合会更加紧密，共同服务于自动驾驶、物联网、增强现实等各种需要精确定位的应用。

所以，与其说“相比能达到多少”，不如说它们是不同场景下互为补充的定位手段。GNSS是“长距离、高精度”的代表，而5G基站定位则是在“GNSS受限区域的连续、可用定位”方面发挥关键作用。

网友意见

和 @D.Han 讨论了一下，这个定位精度具体可能有多少不太好猜测，因为影响因素太多了，可实现的算法也很多，而且现在卫星定位系统(Global Navigation Satellite System，GNSS）和基站定位系统其实并不独立，我们日常使用的GPS也会有基站参与辅助定位。

注：GNSS系统以GPS系统为代表，包括北斗等。

如果一定要一个对比的话，目前5G的目标是定位精度1m左右，当前的GNSS系统精度在10cm级，具体的对比可以参见下图^[1]：

这几种常用基站定位在乡村（Rural）、室外（Outdoor）、室内场景（Indoor）下的对比，请重点观察红色圆环（代表Assisted-GNSS）与5G目标（1m的虚线）之间的对比。

通常如图，Assisted-GNSS有两种：

• 基站辅助定位的差分GNSS（Differential GNSS）
• 单独的GNSS（Stand-alone GNSS）。

可以看到在rural场景下差分GNSS（Differential GNSS）是要远超5G目标的，单独的GNSS系统精度并没有超过5G目标。

注意这里要强调一下，5G的目标只是目标，具体实现起来依然有很多困难，大概率是不会超过GNSS系统的。

我们解释一下现存的几种基站定位技术，首先是基础理论：

基础理论

定位的基本原理是通过计算测量点与多个已知节点之间的距离，来确定测量点的位置。基本要求是：

• 在二维平面，至少需要三个不共线的已知节点（就是一般我们说的三边测量或者三角定位）
• 在三维，至少需要四个不共面的已知节点

放在现实中其实可以很容易理解，三点才能确定一个平面，才能确定一个平面上某点的位置

经典的三边测量图^[2]：

====================公式预警，不想看请跳过================

那么假设

• 存在三个点坐标是
• 我们希望知道的测量节点坐标是
• 第 个点与测量节点的距离是 .

我们能得到这样一个方程组:

把未知数 提取出来，可以写成矩阵形式 , 这里：

,

这时候就可以采用least square estimation 来直接得到结果 .

======================预警结束==============================

从上边的假设可以看出来，我们估计测量点位置的过程中，用到了已知点与测量点之间的距离（条件3），已知点和测量点之间的坐标（条件1）。很明显，

• 我们有越多已知点，测量点位置精度就越高，
• 距离越精确，测量点的位置精度也就越高，
• 如果我们知道其他关于测量点和参考点之间的关系（比如角度关系），那么我们也可以计算出来位置。

当这些已知参考点全部是卫星时，就是GNSS系统，当这些参考点全部是基站时，就是基站定位系统，当这些参考点部分是卫星，部分是基站（或者是其它地面参考站）时，就是差分GNSS。

如果我们只谈基站定位的话，就是这几种：

a. 三边测量 ：通过接收到的信号来求解几何问题，就比如我上边列出的公式。因为基站位置都是已知的，那么上例中的未知数只有用户与基站之间的距离。为了求解用户与基站之间的距离，需要信号在空中传播时间，也就是可能能用到几种信息：到达时间（time of arrival，ToA）；time difference of arrival (TDoA) 或者 received signal strength (RSS)。

b.三角测量：当基站位置已知时，基站与用户之间的距离信息可以用角度信息替代。如果我们知道信号的到达角（angle of arrival，AoA），那么同样可以得到与三边测量同样的结果。

c.近似：如果我们只有一个已知基站，那么我们可以根据ToA或者AoA和信号强度大概估计出用户与基站的距离和角度，那么就可以近似出用户位置。实际上这也是2G系统中最常见的基站定位方式。这里的问题是，通常地面会存在很多干扰，单个基站的估计不会很精确。

d.场景分析：我们可以将一些典型位置点的信号特征（比如RSS、时延扩展或者信道扩展）存入数据库，再与当时的信号作比对，可以估计出用户与基站之间的距离和方位。

当然上述几种可以混合起来使用。

具体上述几种方式怎么使用，要看手机硬件怎么实现。但是因为现在的非异构小区是单个基站服务范围内的用户，因此通常一个用户很难同时收到三个基站的信号，a,b理论上可以实现，但是很难。实际应用中我们也基本不会考虑纯粹基站组成的三边测量或者三角定位，一般只考虑单基站存在下的近似，通过获取基站与用户之间的距离和位置，作为三边测量的辅助方式使用。

目前工程上有几个点值得讨论：

近似场景：

小区ID（Cell ID，CID）：CID是近似方案的一种，也是目前最广泛的基站定位方案，通过手机接入的基站ID和一些额外信息（比如第几扇区，和一些距离测量方案）来推断用户位置。根据信号不同分为Cell ID timing advance （CID-TA）^[3]和Cell ID Round Trip Time （CID-RTT)^[4]。它的增强版是Enhanced Cell ID （E-CID）^[5] ，可以联合AoA，TA和信号强度等信息推断用户位置。

信号指纹（fingerprinting 或者叫 RF Pattern Matching， RFPM）: RFPM是另外一种使用最广泛的近似方案，通常来说，一个用户的位置会与某个信号测量值匹配，比如是某个特定的参考信号强度。那么可以把当前用户的信号特征与数据库做比对，就可以得到用户的大概位置。目前在2G GSM， 3G UMTS， 4G LTE-A中都有实现。预计5G中依然会采用。

三边测量：

Assisted GNSS：正如之前所说，基站定位想要采用更精确的三边测量或者三角定位，现有的非异构网络系统很难找到足够的地面基站，因此在这种情况下，通常会采用基站+3~6个卫星同时定位的方式，这种情况称为A-GNSS，也是目前我们手机里默认的定位方式。同样，会在2，3，4，5G中都采用。这种情况下，我们可能不能简单的单独比较定位卫星或者基站定位的优劣。

三边测量或者近似，场景分析中的通用信息：

到达时间（Time of Arrival， ToA）：到达时间估计其实是三边测量、近似、场景分析中都需要的特性，主要用以计算用户和基站之间的距离。目前也有很多变种，比如Uplink ToA^[6]，Uplink TDoA^[5]，Enhanced Observed Time Difference（E-OTD)。这同样是2，3，4，5G中都会用的技术，正如 @D.Han 所说，5G会因为更短的时间同步精度，在计算ToA上更加精确。

5G可能引入的新趋势

其实改进基站定位系统不是5G的高优先级议题，因为定位不是通信系统的主要功能，新的技术可能会带来更多例如室内定位应用。

毫米波：5G中的毫米波会因为其高指向性和LOS场景特性，会更容易估计AoA，所以可以提升基站定位精度。

超密集组网和异构：5G会采用多种频率同时覆盖，因此用户可能能够同时连入更多参考基站。

多径辅助定位（Multipath-Assisted Location）：补充一下，看到有提到多径，多径，小区间干扰，时钟/载波同步和覆盖是影响基站定位的几种关键因素。但是其中多径效应不仅仅是影响，也能辅助定位。我在这里做点补充。通过一些信号追踪算法^[7]，多径部分可以被当做来自一个或者多个虚拟的信号源（散射点），这种情况下，多径效应可以用来作为室内定位提高精度的一种新技术^[8][9]。

原理大概是这样，5G可能会因为上述特性得到增强，但是个人感觉并不会很多，这里的结论已经在开头讲了。

谢谢。

参考

1. ^ del Peral-Rosado J A, Raulefs R, López-Salcedo J A, et al. Survey of cellular mobile radio localization methods: From 1G to 5G[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2018, 20(2): 1124-1148.
2. ^ Dargie W, Poellabauer C. Fundamentals of wireless sensor networks: theory and practice[M]. John Wiley & Sons, 2010.
3. ^ “Location services (LCS); functional description; stage 2, release 98, V7.0.0,” 3GPP, Sophia Antipolis, France, Rep. 3GPP TS 03.71, Jun. 1999.
4. ^ “Stage 2 functional specification of user equipment (UE) positioning in UTRAN, release 99, V3.0.0,” 3GPP, Sophia Antipolis, France, Rep. 3GPP TS 25.305, Dec. 1999.
5. ^ ^{a b} “Stage 2 functional specification of UE positioning in E-UTRAN, release 9, V9.10.0,” 3GPP, Sophia Antipolis, France, Rep. 3GPP TS 36.305, Jan. 2013.
6. ^ Y. Zhao, “Mobile phone location determination and its impact on intelligent transportation systems,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 55–64, Mar. 2000
7. ^ K. Witrisal, S. Hinteregger, J. Kulmer, E. Leitinger, and P. Meissner, “High-accuracy positioning for indoor applications: RFID, UWB, 5G, and beyond,” in Proc. IEEE Int. Conf. RFID, Orlando, FL, USA, May 2016, pp. 1–7.
8. ^ K. Witrisal et al., “High-accuracy localization for assisted living: 5G systems will turn multipath channels from foe to friend,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 33, no. 2, pp. 59–70, Mar. 2016
9. ^ C. Gentner et al., “Multipath assisted positioning with simultaneous localization and mapping,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 15, no. 9, pp. 6104–6117, Sep. 2016.

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