一種基於網絡指紋的定位方法及系統與流程
2023-12-08 20:54:16
本發明涉及無線定位技術領域，更具體地說，涉及一種基於網絡指紋的定位方法及系統。
背景技術：
隨著科技的進步及社會的發展，定位技術已經越來越多的應用到人們的日常生活中，例如各種車載導航及手機地圖app。
現有技術中，無線定位技術主要使用三角定位法進行定位。以gps定位原理為例：24顆衛星平均分布在6個軌道面,每一個軌道面上各有4顆衛星繞行地球運轉，讓地面使用者不論在任何地點、任何時間,至少有4顆以上的gps衛星出現在我們上空中供使用者使用。每顆衛星都對地表發射涵蓋本身載軌道面的坐標、運行時間的無線電訊號,地面的接收單位可依據這些資料做為定位、導航、地標等精密測量。然而，三角定位法受環境地形及天氣因素的影響會出現較大的偏差。
技術實現要素：
有鑑於此，本發明的目的在於提供一種基於網絡指紋的定位方法，將接收到的用戶的定位參數與已有的指紋列表進行比較，找出最相符的指紋列表(目標指紋列表)，從而對用戶進行定位，避免了環境地形及天氣因素對定位結果的影響，從而提高了定位精度。
為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：
一種基於網絡指紋的定位方法，所述方法包括：
接收用戶端發送的定位參數，所述定位參數包括小區信息及信號強度信息；
調用包括所述小區信息的所有指紋列表；
基於所述信號強度信息在所述所有指紋列表中匹配出特徵相似的目標指紋列表；
基於所述目標指紋列表生成位置信息。
優選地，接收所述定位參數之前，所述方法還包括：
採集地理位置信息；
基於所述地理位置信息生成網格信息；
採集網絡環境信息；
基於所述網格信息及所述網絡環境信息生成指紋列表；
存儲所述指紋列表。
優選地，所述信號強度信息包括信號強度衰減信息及信號強度值信息，所述基於所述信號強度信息在所述所有指紋列表中匹配出特徵相似的目標指紋列表包括：
基於所述信號強度衰減信息及所述所有指紋列表生成相似指紋列表；
基於所述信號強度值信息及所述相似指紋列表生成所述目標指紋列表。
優選地，當所述目標指紋列表的數量大於一時，所述基於所述目標指紋列表生成位置信息包括：
基於所述信號強度信息分別計算所有所述目標指紋列表的相似分數值；
基於所述相似分數值最高的所述目標指紋列表生成位置信息。
優選地，所述基於所述目標指紋列表生成位置信息包括：
基於所述目標指紋列表生成位置範圍信息；
調用三角定位法；
基於所述信號強度信息、所述位置範圍信息及所述三角定位法生成所述位置信息。
一種基於網絡指紋的定位系統，所述系統包括接收模塊、調用模塊、第一生成模塊及第二生成模塊，其中：
所述接收模塊用於接收用戶端發送的定位參數，所述定位參數包括小區信息及信號強度信息；
所述調用模塊用於調用包括所述小區信息的所有指紋列表；
所述第一生成模塊用於基於所述信號強度信息在所述所有指紋列表中匹配出特徵相似的目標指紋列表；
所述第二生成模塊用於基於所述目標指紋列表生成位置信息。
優選地，所述系統還包括第一採集模塊、第三生成模塊、第二採集模塊、第四生成模塊及存儲模塊，其中：
所述第一採集模塊用於採集地理位置信息；
所述第三生成模塊用於基於所述地理位置信息生成網格信息；
所述第二採集模塊用於採集網絡環境信息；
所述第四生成模塊用於基於所述網格信息及所述網絡環境信息生成指紋列表；
所述存儲模塊用於存儲所述指紋列表。
優選地，所述信號強度信息包括信號強度衰減信息及信號強度值信息，所述第一生成模塊包括第一生成單元及第二生成單元，其中：
所述第一生成單元用於基於所述信號強度衰減信息及所述所有指紋列表生成相似指紋列表；
所述第二生成單元用於基於所述信號強度值信息及所述相似指紋列表生成所述目標指紋列表。
優選地，所述第二生成模塊包括計算單元及第三生成單元，其中：
所述計算單元用於基於所述信號強度信息分別計算所有所述目標指紋列表的相似分數值；
所述第三生成單元用於基於所述相似分數值最高的所述目標指紋列表生成位置信息。
優選地，所述第二生成模塊包括第四生成單元、調用單元及第五生成單元，其中：
所述第四生成單元用於基於所述目標指紋列表生成位置範圍信息；
所述調用單元用於調用三角定位法；
所述第五生成單元用於基於所述信號強度信息、所述位置範圍信息及所述三角定位法生成所述位置信息。
綜上所述，本技術方案提供了一種基於網絡指紋的定位方法，方法包括接收用戶端發送的定位參數，定位參數包括小區信息及信號強度信息，調用包括小區信息的所有指紋列表，基於信號強度信息在所有指紋列表中匹配出特徵相似的目標指紋列表，基於目標指紋列表生成位置信息。將接收到的用戶的定位參數與已有的指紋列表進行比較，找出最相符的指紋列表(目標指紋列表)，從而對用戶進行定位，避免了環境地形及天氣因素對定位結果的影響，從而提高了定位精度。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其它的附圖。
圖1為本發明公開的一種基於網絡指紋的定位方法的實施例1的流程圖；
圖2為本發明公開的另一種基於網絡指紋的定位方法的實施例2的流程圖；
圖3為本發明公開的另一種基於網絡指紋的定位方法的實施例3的流程圖；
圖4為本發明公開的另一種基於網絡指紋的定位方法的實施例4的流程圖；
圖5為本發明公開的一種基於網絡指紋的定位系統的實施例1的結構示意圖；
圖6為本發明公開的另一種基於網絡指紋的定位系統的實施例2的結構示意圖；
圖7為本發明公開的另一種基於網絡指紋的定位系統的實施例3的結構示意圖；
圖8為本發明公開的另一種基於網絡指紋的定位系統的實施例4的結構示意圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬於本發明保護的範圍。
如圖1所示，為本發明提供的一種基於網絡指紋的定位方法的實施例1的流程圖，所述方法包括：
s101、接收用戶端發送的定位參數，定位參數包括小區信息及信號強度信息；
用戶端發送的定位參數可以為原始話單及mr(measurementreport，測量報告)，每條話單或mr都包含了主小區和鄰小區信息，以及相應的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(timingadvance，時間提前量)等重要的定位依據參數。小區信息包括此用戶端當前的主小區及鄰小區的名單，信號強度信息包括此用戶端當前的主小區的信號強度及鄰小區的信號強度。
s102、調用包括小區信息的所有指紋列表；
指紋列表存儲在相應的專用的指紋庫(存儲模塊)中，每個指紋列表對應一個網格，每個指紋列表中可包括：主小區的pci(physicalcellidentifier，即物理小區標識)、主小區及鄰小區的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(時間提前量，timeadvance)、以及數據採樣頻率次數等，還可包括對應網格的區域屬性，例如：道路、辦公樓、居民樓、商場等。調用所有包括定位參數中的主小區的指紋列表，例如，定位參數中包括了a主小區相關信息，則調用所有包括了a主小區相關信息的指紋列表。
s103、基於信號強度信息在所有指紋列表中匹配出特徵相似的目標指紋列表；
定位參數中包括了用戶位置與主小區及鄰小區間的rsrp和/或ta，指紋列表中也包括了若用戶在此網格內時與主小區及鄰小區間的rsrp和/或ta，值得一提的是，指紋列表中包括的rsrp和/或ta是一個範圍值。找出與定位參數中的信號強度信息相符的指紋列表，則此指紋列表即為目標指紋列表。例如：用戶端的小區信息為主小區是a小區，鄰小區是b小區及c小區。信號強度信息中包括了當前用戶端接收到的a小區、b小區及c小區的信號強度，由此還可以求出信號強度信息中a小區、b小區及c小區的信號強度的大小關係。在所有指紋列表中找出與信號強度信息中的大小關係相同，且滿足信號強度信息中a小區、b小區及c小區的強度值的指紋列表，即為目標指紋列表。
s104、基於目標指紋列表生成位置信息；
因所有指紋列表均與網格對應，因此可求出用戶的位置信息。
本技術方案提供了一種基於網絡指紋的定位方法，方法包括接收用戶端發送的定位參數，定位參數包括小區信息及信號強度信息，調用包括小區信息的所有指紋列表，基於信號強度信息及所有指紋列表生成目標指紋列表，基於目標指紋列表生成位置信息。將接收到的用戶的定位參數與已有的指紋列表進行比較，找出最相符的指紋列表(目標指紋列表)，從而對用戶進行定位，避免了環境地形及天氣因素對定位結果的影響，從而提高了定位精度。
如圖2所示，為本發明提供的另一種基於網絡指紋的定位方法的實施例2的流程圖，所述方法包括：
s201、接收用戶端發送的定位參數，定位參數包括小區信息及信號強度信息；
用戶端發送的定位參數可以為原始話單及mr(measurementreport，測量報告)，每條話單或mr都包含了主小區和鄰小區信息，以及相應的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(timingadvance，時間提前量)等重要的定位依據參數。小區信息包括此用戶端當前的主小區及鄰小區的名單，信號強度信息包括此用戶端當前的主小區的信號強度及鄰小區的信號強度。
s202、調用包括小區信息的所有指紋列表；
指紋列表存儲在相應的專用的指紋庫(存儲模塊)中，每個指紋列表對應一個網格，每個指紋列表中可包括：主小區的pci(physicalcellidentifier，即物理小區標識)、主小區及鄰小區的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(時間提前量，timeadvance)、以及數據採樣頻率次數等，還可包括對應網格的區域屬性，例如：道路、辦公樓、居民樓、商場等。調用所有包括定位參數中的主小區的指紋列表，例如，定位參數中包括了a主小區相關信息，則調用所有包括了a主小區相關信息的指紋列表。
s203、基於信號強度衰減信息及所有指紋列表生成相似指紋列表；
信號強度信息可包括信號強度值及信號強度衰減信息，信號強度衰減信息可以以信號衰減比例方程的形式體現。基於信號衰減比例方程可以找出與定位參數中的信號強度波動相似的指紋列表，即相似指紋列表。此步驟即上述技術方案中提到的，找到信號強度大小順序與信號強度信息中的信號強度大小順序相同的指紋列表。
s204、基於信號強度值信息及相似指紋列表生成目標指紋列表；
找到相似指紋列表後，定位參數的信號強度值與相似指紋列表中的信號強度範圍不一定相符，剔除不相符的相似指紋列表，剩下的即為目標指紋列表。
s205、基於信號強度信息分別計算所有目標指紋列表的相似分數值；
目標指紋列表可能存在多個，此時可計算每個目標指紋列表與定位參數的相似分數值。可根據話單或mr中的主小區、鄰小區pci、rsrp等情況，計算rsrp與每個主鄰基站的網絡衰減和指紋庫中採樣到數據相似比例、rsrp範圍、網格屬性、採樣頻率等信息通過依次加權分的方式計算相似分數值，計算方法可有多種，下面僅舉一個例子進行說明：
與各小區網絡衰減比例滿分為k1,依小區的信號衰減強弱排列順序、衰減比例，按誤差，每相差x％扣2^m(m為波動比例*100/x)分。同時，與各小區信號強勢排列順序如超出誤差範圍，有n個順序不同的每個扣y分，總計扣(n-1)*y分，此項最少得0分；
rsrp範圍滿分k2，每超出範圍n個單位，減x分，有m個小區超出範圍扣(m*n)*x分，同樣最少0分；
屬性滿分k3，依指紋的屬性，如道路、商場、公共場合、上班時的工作區域、休息時間的居住區域等p1-p2分、野外郊區普通p3-p4分、高山湖泊p5分(px為分數的上下限)；
採樣點佔比滿分k4，一般採樣點越多，代表用戶活動可能性更高。依指紋庫中記錄採集到同一時間段的採樣點，與相鄰所有格子的採樣點求平均值，採樣點越多佔比分數越高；採樣點越少，分數佔比越低。得分＝(當前網格採樣點/相鄰格子平均採樣點*k4)。
最終的相似分數值為上述四個值的和。
s206、基於相似分數值最高的目標指紋列表生成位置信息；
基於相似分數值最高的目標指紋列表對應的網格生成位置信息。
值得一提的是，若多個指紋列表的相似分數值相同，還可通過採樣點次數概率因子，選出一個指紋列表為最終用於定位的指紋列表。
出上述方法外，對於多個指紋目標指紋列表，還可採用三角定位法進行輔助定位的方式，通過定位到的區域範圍，無線基站發射設備屬性等參數(如室內/外、方向角、覆蓋範圍)，進一步減少相似網格的篩選範圍，找出最終用於定位的指紋列表。
如圖3所示，為本發明提供的另一種基於網絡指紋的定位方法的實施例3的流程圖，所述方法包括：
s301、採集地理位置信息；
以採集城市的地理位置信息為例，可以採集城市的邊界的地理位置經緯度信息。
s302、基於地理位置信息生成網格信息；
採用一定的精度，例如10m*10m、20m*20m、50m*50m等精度要求將城市劃分為網格並對每個網格進行編號。每一個編號的網格對應城市中的一個區域，用於上述步驟中的定位。
s303、採集網絡環境信息；
網絡環境信息可以包括每一個網格區域內的主小區的pci(physicalcellidentifier，即物理小區標識)、主小區及鄰小區的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(時間提前量，timeadvance)、以及數據採樣頻率次數等，還可包括對應網格的區域屬性，例如：道路、辦公樓、居民樓、商場等。
s304、基於網格信息及網絡環境信息生成指紋列表；
將採集到的網絡環境信息生成與網格信息相對應的指紋列表。
s305、存儲指紋列表。
如圖4所示，為本發明在上述實施例的基礎上公開的另一種基於網絡指紋的定位方法的實施例4的流程圖，所述方法包括：
s401、基於目標指紋列表生成位置範圍信息；
目標指紋列表生成的位置信息對應的是一個網格範圍，實際上是一個區域信息。
s402、調用三角定位法；
s403、基於信號強度信息、位置範圍信息及三角定位法生成位置信息；
因為已經確定用戶在某一網格區域內，因此，此時再利用信號強度信息進行三角定位，其計算量大大減少，精度大大提升，從而可定位出用戶在網格內的具體位置。
如圖5所示，為本發明提供的一種基於網絡指紋的定位系統的實施例1的結構示意圖，所述系統包括接收模塊101、調用模塊102、第一生成模塊103及第二生成模塊104，其中：
接收模塊101用於接收用戶端發送的定位參數，定位參數包括小區信息及信號強度信息；
用戶端發送的定位參數可以為原始話單及mr(measurementreport，測量報告)，每條話單或mr都包含了主小區和鄰小區信息，以及相應的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(timingadvance，時間提前量)等重要的定位依據參數。
調用模塊102用於調用包括小區信息的所有指紋列表；
指紋列表存儲在相應的專用的指紋庫(存儲模塊)中，每個指紋列表對應一個網格，每個指紋列表中可包括：主小區的pci(physicalcellidentifier，即物理小區標識)、主小區及鄰小區的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(時間提前量，timeadvance)、以及數據採樣頻率次數等，還可包括對應網格的區域屬性，例如：道路、辦公樓、居民樓、商場等。調用所有包括定位參數中的主小區的指紋列表，例如，定位參數中包括了a主小區相關信息，則調用所有包括了a主小區相關信息的指紋列表。
第一生成模塊103用於基於信號強度信息在所有指紋列表中匹配出特徵相似的目標指紋列表；
定位參數中包括了用戶位置與主小區及鄰小區間的rsrp和/或ta，指紋列表中也包括了若用戶在此網格內時與主小區及鄰小區間的rsrp和/或ta，值得一提的是，指紋列表中包括的rsrp和/或ta是一個範圍值。找出與定位參數中的信號強度信息相符的指紋列表，則此指紋列表即為目標指紋列表。例如：用戶端的小區信息為主小區是a小區，鄰小區是b小區及c小區。信號強度信息中包括了當前用戶端接收到的a小區、b小區及c小區的信號強度，由此還可以求出信號強度信息中a小區、b小區及c小區的信號強度的大小關係。在所有指紋列表中找出與信號強度信息中的大小關係相同，且滿足信號強度信息中a小區、b小區及c小區的強度值的指紋列表，即為目標指紋列表。
第二生成模塊104用於基於目標指紋列表生成位置信息；
因所有指紋列表均與網格對應，因此可求出用戶的位置信息。
本技術方案提供了一種基於網絡指紋的定位系統，所述系統的工作原理為接收用戶端發送的定位參數，定位參數包括小區信息及信號強度信息，調用包括小區信息的所有指紋列表，基於信號強度信息及所有指紋列表生成目標指紋列表，基於目標指紋列表生成位置信息。將接收到的用戶的定位參數與已有的指紋列表進行比較，找出最相符的指紋列表(目標指紋列表)，從而對用戶進行定位，避免了環境地形及天氣因素對定位結果的影響，從而提高了定位精度。
如圖6所示，為本發明提供的另一種基於網絡指紋的定位系統的實施例2的結構示意圖，所述系統包括接收模塊201、調用模塊202、第一生成模塊203及第二生成模塊204，第一生成模塊203包括第一生成單元205及第二生成單元206，第二生成模塊204包括計算單元207及第三生成單元208，其中：
接收模塊201用於接收用戶端發送的定位參數，定位參數包括小區信息及信號強度信息；
用戶端發送的定位參數可以為原始話單及mr(measurementreport，測量報告)，每條話單或mr都包含了主小區和鄰小區信息，以及相應的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(timingadvance，時間提前量)等重要的定位依據參數。
調用模塊202用於調用包括小區信息的所有指紋列表；
指紋列表存儲在相應的專用的指紋庫(存儲模塊)中，每個指紋列表對應一個網格，每個指紋列表中可包括：主小區的pci(physicalcellidentifier，即物理小區標識)、主小區及鄰小區的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(時間提前量，timeadvance)、以及數據採樣頻率次數等，還可包括對應網格的區域屬性，例如：道路、辦公樓、居民樓、商場等。調用所有包括定位參數中的主小區的指紋列表，例如，定位參數中包括了a主小區相關信息，則調用所有包括了a主小區相關信息的指紋列表。
第一生成單元205用於基於信號強度衰減信息及所有指紋列表生成相似指紋列表；
信號強度信息可包括信號強度值及信號強度衰減信息，信號強度衰減信息可以以信號衰減比例方程的形式體現。基於信號衰減比例方程可以找出與定位參數中的信號強度波動相似的指紋列表，即相似指紋列表。此步驟即上述技術方案中提到的，找到信號強度大小順序與信號強度信息中的信號強度大小順序相同的指紋列表。
第二生成單元206用於基於信號強度值信息及相似指紋列表生成目標指紋列表；
找到相似指紋列表後，定位參數的信號強度值與相似指紋列表中的信號強度範圍不一定相符，剔除不相符的相似指紋列表，剩下的即為目標指紋列表。
計算單元207用於基於信號強度信息分別計算所有目標指紋列表的相似分數值；
目標指紋列表可能存在多個，此時可計算每個目標指紋列表與定位參數的相似分數值。可根據話單或mr中的主小區、鄰小區pci、rsrp等情況，計算rsrp與每個主鄰基站的網絡衰減和指紋庫中採樣到數據相似比例、rsrp範圍、網格屬性、採樣頻率等信息通過依次加權分的方式計算相似分數值，計算方法可有多種，下面僅舉一個例子進行說明：
與各小區網絡衰減比例滿分為k1,依小區的信號衰減強弱排列順序、衰減比例，按誤差，每相差x％扣2^m(m為波動比例*100/x)分。同時，與各小區信號強勢排列順序如超出誤差範圍，有n個順序不同的每個扣y分，總計扣(n-1)*y分，此項最少得0分；
rsrp範圍滿分k2，每超出範圍n個單位，減x分，有m個小區超出範圍扣(m*n)*x分，同樣最少0分；
屬性滿分k3，依指紋的屬性，如道路、商場、公共場合、上班時的工作區域、休息時間的居住區域等p1-p2分、野外郊區普通p3-p4分、高山湖泊p5分(px為分數的上下限)；
採樣點佔比滿分k4，一般採樣點越多，代表用戶活動可能性更高。依指紋庫中記錄採集到同一時間段的採樣點，與相鄰所有格子的採樣點求平均值，採樣點越多佔比分數越高；採樣點越少，分數佔比越低。得分＝(當前網格採樣點/相鄰格子平均採樣點*k4)。
最終的相似分數值為上述四個值的和。
第三生成單元208用於基於相似分數值最高的目標指紋列表生成位置信息；
基於相似分數值最高的目標指紋列表對應的網格生成位置信息。
值得一提的是，若多個指紋列表的相似分數值相同，還可通過採樣點次數概率因子，選出一個指紋列表為最終用於定位的指紋列表。
出上述方法外，對於多個指紋目標指紋列表，還可採用三角定位法進行輔助定位的方式，通過定位到的區域範圍，無線基站發射設備屬性等參數(如室內/外、方向角、覆蓋範圍)，進一步減少相似網格的篩選範圍，找出最終用於定位的指紋列表。
如圖7所示，為本發明提供的另一種基於網絡指紋的定位系統的實施例3的結構示意圖，系統包括第一採集模塊301、第三生成模塊302、第二採集模塊303、第四生成模塊304及存儲模塊305，其中：
第一採集模塊301用於採集地理位置信息；
以採集城市的地理位置信息為例，可以採集城市的邊界的地理位置經緯度信息。
第三生成模塊302用於基於地理位置信息生成網格信息；
採用一定的精度，例如10m*10m、20m*20m、50m*50m等精度要求將城市劃分為網格並對每個網格進行編號。每一個編號的網格對應城市中的一個區域，用於上述步驟中的定位。
第二採集模塊303用於採集網絡環境信息；
網絡環境信息可以包括每一個網格區域內的主小區的pci(physicalcellidentifier，即物理小區標識)、主小區及鄰小區的rsrp(referencesignalreceivingpower，參考信號接收功率)、ta(時間提前量，timeadvance)、以及數據採樣頻率次數等，還可包括對應網格的區域屬性，例如：道路、辦公樓、居民樓、商場等。
第四生成模塊304用於基於網格信息及網絡環境信息生成指紋列表；
將採集到的網絡環境信息生成與網格信息相對應的指紋列表。
存儲模塊305用於存儲指紋列表。
如圖8所示，為本發明在上述實施例的基礎上公開的另一種基於網絡指紋的定位系統的實施例4的結構示意圖，第二生成模塊包括第四生成單元401、調用單元402及第五生成單元403，其中：
第四生成單元401用於基於目標指紋列表生成位置範圍信息；
目標指紋列表生成的位置信息對應的是一個網格範圍，實際上是一個區域信息。
調用單元402用於調用三角定位法；
第五生成單元403用於基於信號強度信息、位置範圍信息及三角定位法生成位置信息；
因為已經確定用戶在某一網格區域內，因此，此時再利用信號強度信息進行三角定位，其計算量大大減少，精度大大提升，從而可定位出用戶在網格內的具體位置。
本說明書中各個實施例採用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其它實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。
對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業技術人員能夠實現或使用本發明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發明的精神或範圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發明將不會被限制於本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的範圍。