好的，我们继续解读TR 21.918的后续章节。

深度解析 3GPP TR 21.918：9.1 5GC LoCation Services - Phase 3 (5GC定位服务第三阶段)

本文技术原理深度参考了3GPP TR 21.918 V18.0.0 (2025-03) Release 18规范中，关于“9.1 5GC LoCation Services - Phase 3”的核心章节，旨在为读者深入剖析5G-Advanced在定位服务（LCS）领域所取得的一系列重大突破，揭示5G网络如何从提供“米级”定位，迈向提供“厘米级”、更高效、更安全的定位能力。

定位，是移动通信网络与生俱来的核心能力之一。从2G/3G时代的基站ID（Cell ID）定位，到4G时代的OTDOA（下行到达时间差）增强，再到5G NR引入的多种先进定位技术（如Multi-RTT, DL-TDOA, UL-TDOA等），定位精度不断提升。然而，随着自动驾驶、工业互联网、智慧物流等应用的兴起，对定位服务的需求正变得前所未有的苛刻：不仅要求更高的精度，还要求更低的延迟、更高的可靠性，以及在特殊网络环境（如非公共网络NPN）下的安全可用性。

为了应对这些挑战，3GPP在Release 18中启动了“5G定位服务第三阶段”（5G_eLCS_Ph3）的演进。今天，我们的主角，是一家致力于开发高精度室内定位解决方案的科技公司的CTO，高博士。他正在评估如何利用5G-Advanced的新特性，为大型仓库和自动化工厂提供厘米级的资产跟踪和无人叉车（AGV）调度服务。让我们跟随高博士的探索，深入9.1章节，见证5G定位服务如何实现自我超越。

1. 追求极致效率：定位信令的用户面传输

高博士遇到的第一个瓶颈是定位延迟。在传统的定位流程中，UE与定位服务器（LMF, Location Management Function）之间的所有交互信令（如LPP协议报文），都需要通过控制面，经由AMF进行层层中转。这条路径长、时延高，对于需要毫秒级实时位置更新的AGV调度来说，难以满足要求。

Positioning signalling transmission via user plane To support more efficient communication between LMF and UE, and to reduce the positioning latency, an user plane between the UE and the LMF is used to transfer the positioning signalling including supplementary services messages and LPP messages.

Rel-18为此引入了一项革命性的变革：允许定位信令通过用户面（User Plane）直接传输。

• 建立“定位专线”: LMF可以主动（LMF initiated）或由UE发起（UE initiated），在UE和LMF之间建立一条安全的、基于用户面的IPsec隧道。
• 信令直达: 建立隧道后，所有的LPP报文都可以像普通用户数据一样，直接在这条“定位专线”上传输，绕过了AMF的漫长中转路径。
• 效果：这极大地降低了定位信令的端到端时延，使得5G网络能够支持更实时、更高频的位置更新，为高博士的AGV实时调度系统提供了可能。

2. 深耕垂直行业：PNI-NPN中的定位信令优化

高博士的客户，一家大型制造企业，在自己的工厂内部署了独立的5G非公共网络（PNI-NPN）。在这个“专网”中，定位服务器（LMF）和基站（gNB）都部署在工厂内部，而AMF等核心网控制面功能，则由运营商的公共网络（PLMN）提供。

Location service signalling optimisation in PNI-NPN To support security of location service in PNI-NPN, LMF and GMLC are deployed in the PNI-NPN… The positioning messages between LMF and NG-RAN is transferred via the serving AMF of the target UE located in the public network. To optimize the signalling routing path, the local AMF is deployed in the PNI-NPN…

在传统的架构下，即使LMF和gNB“近在咫尺”，它们之间的定位信令（NRPPa报文）也需要绕行到远在千里之外的运营商公共AMF，再折返回来。这个“绕路”问题，严重影响了专网内的定位效率。

Rel-18为此进行了优化：

• 部署本地AMF（Local AMF）: 允许在PNI-NPN内部署一个轻量级的、本地的AMF。
• 信令“本地化”: 工厂内部的gNB和LMF都被配置为优先与这个本地AMF通信。这样，它们之间的NRPPa信令就可以在工厂园区内部完成交互，无需再绕行到公共网络。
• 效率提升: 这一优化，使得专网内的定位服务更加高效、自治和安全，完美契合了工业互联网对数据本地化的要求。

3. AI赋能定位：与NWDAF的智能联动

如何为特定的定位请求，选择最优的定位方法组合？如何预测在某个特定位置（如室内、室外）能够达到的定位精度？这些复杂的决策，非常适合引入AI/ML的能力。

Interaction between location services and NWDAF To support interaction between location services and NWDAF, the following aspects are introduced:

• To assist location services by NWDAF: LMF is enhanced to request the Location Accuracy analytics from NWDAF to determine a location estimate (indoor or outdoor), to select positioning methods for the requested location accuracy.
• To assist network data analytics by location services: NWDAF interacts with the LCS system via Ngmlc services or NL9 interface to request location information.

Rel-18打通了定位系统（LCS）与网络数据分析功能（NWDAF）之间的“任督二脉”：

• LMF向NWDAF“求助”: 当LMF收到一个高精度的定位请求时，它可以向NWDAF查询“位置精度分析”（Location Accuracy analytics）。NWDAF会基于历史数据和机器学习模型，向LMF“建议”：“根据UE当前的位置特征，建议使用NR Multi-RTT结合Wi-Fi定位，预计精度可达1米以内”。这使得LMF的决策更加智能化。
• NWDAF向LCS“查询”: 反之，NWDAF在进行其他网络分析时（如移动性模式分析、网络覆盖优化），也可以主动向定位系统（通过GMLC）查询UE的位置信息，将高精度的位置数据作为其AI分析的重要输入维度。

这种双向的智能联动，让5G定位服务不再是孤立的功能，而是融入了整个网络智能化体系的一部分。

4. 让定位更普惠：GNSS辅助数据的广播

GNSS（全球导航卫星系统）是目前最主要的室外定位手段。但在城市峡谷或刚进入室内时，GNSS信号弱，首次定位时间（TTFF）很长。5G网络可以通过提供GNSS辅助数据，来大大加速这个过程。

GNSS assistance data collection and provisioning The GNSS assistance data is collected by LMF from AF. The LMF may… send the data to an NG-RAN node for broadcasting by the NG-RAN node to target UEs.

传统方式下，辅助数据是通过点对点的方式发送给单个UE的。但在某个区域内有大量UE同时需要辅助数据时（例如，一场马拉松比赛的起点），这种方式效率低下。 Rel-18引入了GNSS辅助数据广播机制：

• LMF可以将适用于某个区域的通用GNSS辅助数据（如星历、时钟校正等），一次性地发送给该区域的所有gNB。
• gNB再通过系统广播的方式，将这些辅助数据广播出去。
• 区域内的所有UE都可以通过接收广播，快速获取辅助数据，从而实现群体性的快速定位。
• 为了安全，广播的辅助数据可以被加密，密钥则通过专用信令分发给授权的UE。

这一增强，使得5G网络能够以极高的效率，为特定区域内的海量设备提供GNSS增强服务，极大地提升了用户体验。

5. “看不见”的定位：无感知定位支持

在某些特殊的监管或应用场景下（如对电子脚镣的追踪），需要对目标进行定位，但又不希望目标UE察觉到自己正在被定位。

UE unaware positioning To support the regulatory requirement that an UE should not aware there is a positioning procedure targeting it, the AF/LCS Client may request UE unaware positioning… When LMF receives the UE unaware positioning indication, it selects the uplink positioning method…

Rel-18为此定义了**无感知定位（UE unaware positioning）**流程：

• 请求标记: 定位请求方（如执法机构的AF）在向GMLC发起请求时，可以携带一个“UE无感知”的标志。
• 控制面优先: 这个标志会一路传递到AMF。如果UE处于IDLE或Inactive状态，AMF会直接返回其最后一次上报的位置信息，而不会去寻呼UE，UE对此毫无察觉。
• 上行定位: 如果UE处于CONNECTED状态，LMF在收到该标志后，会优先选择基于上行信号的定位方法（如UL-TDOA, UL-AoA）。这意味着定位的测量过程完全在网络侧（由多个gNB的接收单元eLCS-TRP完成）进行，UE本身只是正常地发送上行参考信号，并不知道这些信号正被用于定位。

6. 引入“新锚点”：定位参考单元（PRU）的支持

在高精度定位中，引入已知精确位置的固定参考点，可以极大地提升定位精度和可靠性。

Support of positioning reference units Positioning Reference Units (PRU) with known locations can be used to enhance the positioning performance, mainly to improve the accuracy.

Rel-18正式将**定位参考单元（PRU, Positioning Reference Unit）**引入了5G LCS架构。

• PRU的角色: PRU是一种特殊的、位置固定且已知的5G设备。它可以像一个“卫星”，发射或接收定位参考信号。
• PRU的关联: PRU开机后，会向网络（LMF）“注册”，上报自己的精确位置和定位能力。
• 协同定位: 当LMF需要对一个目标UE进行定位时，它可以调度UE周边的多个PRU协同工作。例如，LMF可以指令目标UE和PRU同时测量来自gNB的下行信号（用于DL-TDOA），或者指令目标UE和PRU同时向上行发射信号（用于UL-TDOA）。

通过引入PRU这个“地面锚点”，5G定位系统，特别是在室内场景，获得了类似GNSS的差分增强能力，为实现厘米级定位奠定了基础。这正是高博士的室内定位方案所急需的关键技术。

总结

5G定位服务第三阶段（5G_eLCS_Ph3）的演进，是一次从“量变”到“质变”的飞跃。它不再仅仅满足于提升单一维度的精度，而是从效率、智能、普惠、安全、精度等多个维度，对5G定位能力进行了一次全方位的系统性升级。

• 通过用户面信令传输和NPN信令优化，定位服务的效率和实时性达到了新的高度。
• 通过与NWDAF的智能联动，定位决策的智能化水平显著提升。
• 通过GNSS辅助数据广播，高精度定位服务变得更加普惠。
• 通过支持无感知定位，满足了特殊的安全与监管需求。
• 通过引入定位参考单元（PRU），为实现厘米级的精度打开了大门。

对于像高博士这样的行业方案解决商而言，Rel-18的这些增强，为他们提供了一个前所未有的强大“工具箱”。他们可以利用这些标准化的能力，去构建更精准、更智能、更可靠的定位应用，从而在工业4.0、车联网、智慧城市等新兴市场中，挖掘出5G定位的无限潜力。

---

FAQ - 常见问题解答

Q1：定位信令走用户面，相比走控制面，具体能带来多大的时延优势？安全性如何保障？ A1：具体的时延优势取决于网络部署，但通常可以从几十毫秒降低到十几毫秒甚至更低。因为控制面路径需要经过AMF的复杂处理和多级转发，而用户面路径则相对直接。安全性是通过在UE和LMF之间建立一条基于IPsec的加密隧道来保障的。所有在用户面传输的LPP报文都会在这条隧道中进行加密和完整性保护，其安全级别不低于传统的控制面信令。

Q2：在PNI-NPN（企业专网）中部署一个“本地AMF”来优化定位，这个AMF需要具备完整AMF的所有功能吗？ A2：不需要。这个“本地AMF”可以是一个功能裁剪的轻量化AMF。它的核心职责是处理gNB和LMF之间的NRPPa定位信令的本地路由。对于其他复杂的移动性管理、安全认证等流程，它仍然可以代理或转发给运营商的公共AMF来处理。这种“主次结合”的部署模式，既实现了定位信令的本地化效率，又降低了企业专网的部署和维护复杂度。

Q3：NWDAF是如何“建议”LMF选择定位方法的？它分析的是哪些数据？ A3：NWDAF像一个经验丰富的“定位专家”。它会分析海量的历史数据，例如：1）网络数据：特定区域（如某个大型商场内）不同定位方法（NR、Wi-Fi、蓝牙）的历史成功率和精度分布。2）UE数据：特定型号的UE在使用不同定位方法时的性能表现。3）环境数据：该区域是室内还是室外，是城市峡谷还是开阔地。基于这些数据的机器学习模型，当LMF请求建议时，NWDAF会给出一个概率性的结论，如：“对于当前位于该商场内的这款手机，综合使用NR DL-TDOA和Wi-Fi RTT定位，有95%的概率达到5米以内的精度”。

Q4：什么是定位参考单元（PRU）？它可以是任何一个5G设备吗？ A4：PRU是一种位置固定且精确已知的特殊5G设备。它不能是任何一个普通的5G手机，因为它必须满足两个核心条件：1）位置固定：它的位置不能随意移动，一旦部署，其三维坐标就会被精确测量并注册到网络中。2）位置已知：网络（LMF）必须能够随时查询到它的精确坐标。PRU在硬件上可以是一个专用的参考站，也可以是一个被固定安装、并完成了位置校准的普通5G终端。它的作用是在定位解算中，充当一个高精度的“锚点”，帮助消除各种测量误差。

Q5：5G的“无感知定位”与我们手机App里的后台定位有什么区别？是否会侵犯用户隐私？ A5：“无感知定位”在技术实现上与App后台定位有本质区别，并且其使用受到严格的法律和授权限制。App后台定位，是App在用户授权后，利用手机自身的GNSS、Wi-Fi等能力进行定位，定位过程由手机操作系统和App主导，网络只是提供通信管道。而5G无感知定位，是由网络侧发起和主导的，并且优先采用上行定位技术。这意味着手机本身可能完全不知道自己正在被定位，它只是在正常地发送上行信号。这项功能主要是为了满足执法、应急等极少数具有合法授权的监管需求。它的启用流程受到严格的控制，必须由经过认证的合法应用功能（AF）发起，并经过核心网的多级鉴权。任何滥用都将违反法律法规，如GDPR等隐私保护条例。