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：
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：
经典的三边测量图 [2] ：
====================公式预警，不想看请跳过================
那么假设
我们能得到这样一个方程组:
\begin{bmatrix} (x_1 -x)^2+(y_1 -y)^2\\ (x_2 -x)^2+(y_2 -y)^2\\ (x_3 -x)^2+(y_3 -y)^2\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} r_1^2\\ r_2^2\\ r_3^2 \end{bmatrix}
把未知数 \mathbf{x} 提取出来，可以写成矩阵形式 \mathbf{Ax=b} , 这里：
A=\begin{bmatrix} 2(x_3-x_1) & 2(y_3-x_1)\\ 2(x_3-x_2) & 2(y_3-x_2) \\ \end{bmatrix} , \mathbf{b}= \begin{bmatrix} r_1^2-r_3^2-x_1^2-y_1^2+x_n^2+y_n^2\\ r_2^2-r_3^2-x_2^2-y_2^2+x_n^2+y_n^2\\ \end{bmatrix}
这时候就可以采用least square estimation 来直接得到结果 \mathbf{x}=\mathbf{(A^T A)^{-1} A^T b} .
======================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，
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
- ^ 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.
- ^ Dargie W, Poellabauer C. Fundamentals of wireless sensor networks: theory and practice[M]. John Wiley & Sons, 2010.
- ^ 「Location services (LCS); functional description; stage 2, release 98, V7.0.0,」 3GPP, Sophia Antipolis, France, Rep. 3GPP TS 03.71, Jun. 1999.
- ^ 「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.
- ^ 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.
- ^ 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
- ^ 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.
- ^ 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
- ^ 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.
