[发明专利]定位方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种定位方法，其特征在于，包括：

获取终端的采样数据；

基于预设的指纹库内栅格中的每一基站的概率分布密度曲线，利用贝叶斯概率模型，计算出所述终端处于目标栅格的联合概率；

基于所述联合概率，解算所述终端所在的目标位置。

2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，在所述基于预设的指纹库内栅格中的每一基站的概率分布密度曲线，利用贝叶斯概率模型，计算出所述终端处于目标栅格的联合概率之前，所述方法还包括：

采集指纹样本数据；

清洗所述指纹样本数据；

压缩清洗后的指纹样本数据；

基于压缩后的指纹样本数据，生成所述指纹库。

3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，在基于压缩后的指纹样本数据，生成所述指纹库之后，所述方法还包括：

迭代更新所述指纹库。

4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述迭代更新所述指纹库包括：

对获取的现网定位数据进行清洗及缓存；

利用预设的SSGAN模型，在半监督模式下，对缓存的现网定位数据进行对抗深度学习；

将对抗深度学习后的现网定位数据更新至所述指纹库中。

5.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述基于所述联合概率，解算所述终端所在的目标位置，包括：

基于所述联合概率，利用加权算法进行栅格位置加权，解算所述终端所在的所述目标位置。

6.一种定位装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取终端的采样数据；

计算模块，用于基于预设的指纹库内栅格中的每一基站的概率分布密度曲线，利用贝叶斯概率模型，计算出所述终端处于目标栅格的联合概率；

解算模块，用于基于所述联合概率，解算所述终端所在的目标位置。

7.根据权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述装置还包括：

采集模块，用于采集指纹样本数据；

清洗模块，用于清洗所述指纹样本数据；

压缩模块，用于压缩清洗后的指纹样本数据；

生成模块，用于基于压缩后的指纹样本数据，生成所述指纹库。

8.根据权利要求7所述的定位装置，其特征在于，所述装置还包括：

更新模块，用于迭代更新所述指纹库。

9.根据权利要求8所述的定位装置，其特征在于，所述更新模块包括：

清洗缓存单元，用于对获取的现网定位数据进行清洗及缓存；

对抗深度学习单元，用于利用预设的SSGAN模型，在半监督模式下，对缓存的现网定位数据进行对抗深度学习；

更新单元，用于将对抗深度学习后的现网定位数据更新至所述指纹库中。

10.根据权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述解算模块，包括：

解算单元，用于基于所述联合概率，利用加权算法进行栅格位置加权，解算所述终端所在的所述目标位置。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-5任意一项所述的定位方法。

12.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述的定位方法。