[发明专利]一种终端定位的方法和装置

说明书

本发明涉及一种终端定位方法，包括信息收集步骤，利用位置信息已知的第一终端接收预定范围内可通信的N个基站的身份信息、与第一终端接收的来自N个基站的信号相关的信息，并利用N个基站的身份信息查询N个基站的位置信息；计算步骤，利用第一终端和N个基站的位置信息，计算第一终端与N个基站之间的距离以及N个基站之间的相对距离，并生成基站和终端位置信息的样本数据；训练步骤，将该样本数据以及与第一终端接收的信号相关的信息作为训练数据进行机器学习，获得距离预测模型；以及定位步骤，基于第二终端接收到可通信的M个基站的身份信息、与第二终端接收到的来自M个基站的信号相关的信息以及距离预测模型，获得第二终端的位置。

技术领域

本公开涉及通信领域，更具体地，本公开涉及一种利用基站的位置信息和信号相关信息进行机器学习以进行终端定位的方法和装置。

背景技术

随着基于位置服务应用的数量急剧增长，对终端的精确的定位技术的需求引起了更多的关注。

在室外环境中，通常使用基于信号强度的信息(例如，RSSI)的测距技术确定待定位的终端位置和参考点之间的距离，再根据待定位的终端位置与三个己知位置的参考点(例如，基站)距离，利用三边定位法来计算待定位终端的具体位置。但是受到信号传播中损耗或噪声影响，采用上述方法的定位精度不高。

基于机器学习的指纹定位法通常将地图划分为规则的网格，然后在每个网格上采集射频信号强度信息，组建指纹库并获取定位模型(例如，通过多分类回归算法获取的模型)。在定位阶段，根据待定位终端观测到的信号强度信息，通过定位模型进行位置计算，从而确定待定位终端位于在某个格子的概率。指纹定位法不受信号传播中的路径损耗影响，定位精度相比于传统测距的三边定位法能得到很大提升。但指纹定位法对训练样本采集有较高要求，例如，在样本数据覆盖不全的情况下，网格划分密则定位精度高但正确率低，网格稀疏则定位准确率高但定位精度低。

因此，需要一种精度较高且对训练样本数据要求更为简单的终端定位的方法和装置。

发明内容

在下文中给出了关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的一些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图用来确定本公开的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本公开的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。

根据本公开的一个方面，提供了一种终端定位方法，包括：信息收集步骤，利用位置信息已知的第一终端接收预定范围内可通信的N个基站的身份信息、与第一终端接收的来自所述N个基站的信号相关的信息，并利用所述N个基站的身份信息查询所述N个基站的位置信息，其中N为正整数；计算步骤，利用第一终端的位置信息和所述N个基站的位置信息，计算第一终端与所述N个基站之间的距离以及所述N个基站之间的相对距离，并生成样本数据，所述样本数据包括第一终端的位置信息、所述N个基站的位置信息、所述第一终端与所述N个基站之间的距离以及所述N个基站之间的相对距离；训练步骤，将所述样本数据以及与第一终端接收的信号相关的信息作为训练数据进行机器学习，获得距离预测模型；以及定位步骤，基于第二终端接收到可通信的M个基站的身份信息、与第二终端接收到的来自所述M个基站的信号相关的信息以及所述距离预测模型，获得第二终端的位置，其中M为大于或等于3的正整数。