CN109143156A - 一种定位指纹库的校准方法及装置 - Google Patents
一种定位指纹库的校准方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109143156A CN109143156A CN201710453048.1A CN201710453048A CN109143156A CN 109143156 A CN109143156 A CN 109143156A CN 201710453048 A CN201710453048 A CN 201710453048A CN 109143156 A CN109143156 A CN 109143156A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- calibration
- lattice
- type
- libraries
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/0205—Details
- G01S5/021—Calibration, monitoring or correction
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/023—Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本发明公开一种定位指纹库的校准方法及装置,定位指纹库包括多个指纹格,方法包括:基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;定位校准库包括:多个校准格,各校准格与目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。本发明通过预先确定室外及室内校准库,校准库包括多个校准格、各校准格的相对位置信息以及各校准格对应的电平校准值,可对定位指纹库的数据进行全面的校准,提高定位指纹库的定位精度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域,具体涉及一种定位指纹库的校准方法及装置。
背景技术
基于定位指纹库的定位技术在近几年得到了广泛的关注,该技术主要通过在多个经过事先划分且具有位置信息的区域(称为指纹格)中收集信号的电平值,建立一个包含每个位置点与该位置点收集到的电平值对应关系的定位指纹库,电平值的收集可通过信令采集解析方案实现,信令采集解析方案在大多数网络中已经得到部署,信令采集解析方案通过软采方式和/或硬采方式获取各种接口(包括:用户设备与基站之间的Uu接口、基站与基站之间的X2接口以及基站与核心网之间的S1接口等)的信令数据,对网络性能进行分析。
定位指纹库包括多个指纹格、各指纹格相对于小区基站的位置信息以及各指纹格对应的电平初始值。不同小区具有不同的定位指纹库,且定位指纹库包括:室外指纹库和室内指纹库。在对用户设备进行定位时,可以通过在指纹库中寻找与用户设备当前位置产生的信号的电平值相匹配的位置点,即可实现对用户设备的定位。
目前基于定位指纹库的定位技术,由于信令采集往往只是在空间和时间上的抽样采集,因此数据覆盖不全,精度不高,缺少数据的聚类分析。因此,亟需一种定位指纹库的校准方法,对定位指纹库进行校准,以提高定位指纹库的定位精度。
发明内容
鉴于上述问题,本发明实施例提出了克服上述问题的一种定位指纹库的校准方法及装置。
第一方面,本发明实施例提出一种定位指纹库的校准方法,所述定位指纹库包括:多个指纹格,各指纹格与目标小区基站之间的相对位置信息,以及各指纹格对应的电平初始值,所述方法包括:
基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
第二方面,本发明实施例还提出一种定位指纹库的校准装置,所述定位指纹库包括:多个指纹格,各指纹格与目标小区基站之间的相对位置信息,以及各指纹格对应的电平初始值,所述装置包括:
第一确定单元,用于基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
第二确定单元,用于基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
校准单元,用于基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
第三方面,本发明实施例还提出一种定位指纹库的校准装置,包括:处理器、存储器、通信接口和总线;
其中,所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信;
所述通信接口用于外部设备之间的信息传输;
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令,以执行如第一方面所述方法的步骤。
第四方面,本发明实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面所述方法的步骤。
本发明实施例提出的定位指纹库的校准方法及装置,通过预先确定小区的定位校准库,定位校准库包括多个校准格、各校准格与小区基站之间的相对位置信息以及各校准格对应的电平校准值;定位校准库包括室外校准库以及室内校准库,可对定位指纹库的数据进行全面的校准,提高定位指纹库的定位精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种定位指纹库的校准方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种室外校准库示意图;
图3为本发明实施例提供的一种室内校准场景示意图;
图4为本发明实施例提供的一种定位指纹库的校准装置框图;
图5为本发明实施例提供的另一种定位指纹库的校准装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述,显然,所描述的实施例是本发明实施例一部分实施例,而不是全部的实施例。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将相同的名称区分开来,而不是暗示这些名称之间的关系或者顺序。
如图1所示,本实施例公开一种定位指纹库的校准方法,所述定位指纹库为目标小区中预先确定的用于定位用户设备的指纹库,所述目标小区为当前待校准定位指纹库的小区,也即该校准方法所针对的小区,所述定位指纹库包括:多个指纹格,各指纹格与目标小区基站之间的相对位置信息,以及各指纹格对应的电平初始值,针对所述定位指纹库中的各指纹格,执行以下步骤101~103:
101、基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库。
其中,定位校准库为目标小区中预先确定的库;定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值。目标小区中预先确定的定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库。
本实施例中,不同的小区预先确定各自的定位指纹库,相应地,不同的小区预先确定各自的校准指纹库,包括室外校准库以及室内校准库。
本实施例中,由于定位校准库为目标小区中预先确定的库,因此,基于定位校准库包括的各校准格的相对位置信息,可确定室外对应的相对位置信息范围以及室内对应的相对位置信息范围。
本实施例中,基于指纹格的相对位置信息以及室外对应的相对位置信息范围以及室内对应的相对位置信息范围,可确定指纹格是否位于室内,若位于室内,则确定校准该指纹格所采用的定位校准库为室内校准库;若不位于室内(即位于室外),则确定校准该指纹格所采用的定位校准库为室外校准库。
102、基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格。
本实施例中,可将该指纹格的相对位置信息与所采用的定位校准库中各校准格的相对位置信息进行比对,得到与各校准格的相对位置信息差异,将最小的相对位置信息差异所对应的校准格确定为该指纹格对应的校准格。
本实施例中,位置信息差异例如包括扇区方向角差异(即扇区方向角的差值的绝对值)以及与所述目标小区基站之间的距离差异(即距离的差值的绝对值)。
103、基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
本实施例中,采用不同的定位校准库校准时,可采用不同的校准方式,例如,对于室外校准库,步骤103所述“基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值”具体为:将该校准格对应的电平校准值与该指纹格的电平初始值进行叠加。又例如,对于室内校准库,步骤103所述“基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值”可以为:将该指纹格的电平初始值替换为该校准格对应的电平校准值,也可以为:将该校准格对应的电平校准值与该指纹格的电平初始值进行叠加。本实施例不限定步骤103的具体实现方式,本领域技术人员可根据实际需要选择电平校准值校准电平初始值的方式。
本实施例提出的定位指纹库的校准方法,通过预先确定小区的定位校准库,定位校准库包括多个校准格、各校准格与小区基站之间的相对位置信息以及各校准格对应的电平校准值;定位校准库包括室外校准库以及室内校准库,可对定位指纹库的数据进行全面的校准,提高定位指纹库的定位精度。
在一个具体的例子中,步骤101中所述室外校准库为蛛网校准库,所述蛛网校准库包括的各校准格是以所述目标小区基站为中心,扇区方向角从0°开始逆时针或顺时针每次旋转预设角度切割以所述目标小区基站为中心每隔预设距离形成的圆所生成的区域构成的。
本实施例中,预设角度例如为5°,预设距离例如为5米。
所述蛛网校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离。其中,与所述目标小区基站之间的距离具体为校准格的中心与所述目标小区的基站之间的距离。
所述蛛网校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
图2示出了本实施例提供的室外校准库示意图,图2中,同心圆的圆心为所述目标小区基站所在位置,箭头所指方向为扇区方向角为0°的方向。符号“*”表示第一类型校准格,符号“@”表示第二类型校准格,符号“$”表示第三类型校准格。
本实施例中,“*”表示的第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定,第一预设规则具体包括以下步骤A至C:
A、获取确定信号的信息。
其中,确定信号也即通过人工测量或用户设备上报两种方式得到的准确信号,人工测量例如路测或扫频,用户设备上报例如为用户设备上报的OTT定位数据,OTT定位数据简称OTT样本,一个OTT样本对应一个确定信号。OTT(Over The Top,在Internet上层)是指依靠Internet提供业务的服务,即用户通过宽带上网获取服务,OTT定位数据例如用户通过APP应用程序上报的定位数据。本实施例中,确定信号的信息例如包括:归属小区(本实施例中为所述目标小区)、用户位置(例如经纬度信息)以及电平值。
B、基于确定信号的信息,计算该确定信号对应的扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离,确定该确定信号对应的第一类型校准格。
C、针对每个第一类型校准格,均通过如下步骤C1和C2确定第一类型校准格对应的电平校准值:
C1、分别计算该第一类型校准格中所有的确定信号的电平值与该第一类型校准格对应的指纹格的电平初始值的电平差值,得到多个电平差值,电平差值的个数等于该第一类型校准格中确定信号的个数;
C2、将所述多个电平差值进行均值拟合,得到所述多个电平差值的平均值,该平均值作为该第一类型校准格对应的电平校准值。
本实施例中,“@”表示的第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定,具体为:对于蛛网校准库中每个预设角度(预设角度例如为5°),也即从所述目标小区的扇区方向角为0°开始每隔5°,对5°范围内的所有校准格执行如下步骤:将该预设角度范围内所有第一类型校准格对应的电平校准值与该预设角度范围内所有第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离进行曲线拟合(简称将电平校准值与距离进行曲线拟合),得到该预设角度范围内所有第二类型校准格对应的电平校准值,以均值拟合为例说明如下:
例子一:对于蛛网校准库中每个预设角度(预设角度例如为5°),也即从所述目标小区的扇区方向角为0°开始每隔5°,执行如下步骤:该预设角度范围内例如包括两个第一类型校准格和三个第二类型校准格,按照与所述目标小区基站之间的距离由近到远的顺序记为:第二类型校准格1、第二类型校准格2、第一类型校准格3、第一类型校准格4和第二类型校准格5,且第一类型校准格3对应的电平校准值为k1,第一类型校准格4对应的电平校准值为k2,k1>k2,则第二类型校准格1、第二类型校准格2和第二类型校准格5对应的电平校准值分别为:
k1+2×(k1-k2)、k1+(k1-k2)和k2-(k1-k2)
例子二:对于蛛网校准库中每个预设角度(预设角度例如为5°),也即从所述目标小区的扇区方向角为0°开始每隔5°,执行如下步骤:该预设角度范围内例如包括两个第一类型校准格和三个第二类型校准格,按照与所述目标小区基站之间的距离由近到远的顺序记为:第二类型校准格1、第一类型校准格2、第二类型校准格3、第一类型校准格4和第二类型校准格5,且第一类型校准格2对应的电平校准值为m1,第一类型校准格4对应的电平校准值为m2,m1>m2,则第二类型校准格1、第二类型校准格3和第二类型校准格5对应的电平校准值分别为:
m1+(1/2)×(m1-m2)、m1-(1/2)×(m1-m2)和m2-(1/2)×(m1-m2)
例子一和例子二给出了“@”表示的第二类型校准格对应的电平校准值通过电平校准值与距离的均值拟合来确定,本领域技术人员应当理解,可以根据实际需要,改变相邻校准格对应的电平校准值的差值,只要满足远离基站的校准格对应的电平校准值逐渐减小即可。
本实施例中,“$”表示第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定,具体为:对于蛛网校准库中每个预设距离(预设距离例如为5米),也即从所述目标小区基站所在位置开始每隔5米,执行如下步骤:将该预设距离包括的所有第一类型校准格对应的电平校准值与该预设距离包括的所有第三类型校准格对应的扇区方向角进行曲线拟合(简称将电平校准值与扇区方向角进行曲线拟合),得到该预设距离包括的所有第三类型校准格对应的电平校准值,以均值拟合为例说明如下:
例子三:对于蛛网校准库中每个预设距离(预设距离例如为5米),也即从所述目标小区基站所在位置开始每隔5米,执行如下步骤:该预设距离例如包括两个第一类型校准格和三个第三类型校准格,按照扇区方向角由小到大的顺序记为:第三类型校准格1、第三类型校准格2、第一类型校准格3、第一类型校准格4和第三类型校准格5,且第一类型校准格3对应的电平校准值为p1,第一类型校准格4对应的电平校准值为p2,p1>p2,则第三类型校准格1、第三类型校准格2和第三类型校准格5对应的电平校准值分别为:
p1+2×(p1-p2)、p1+(p1-p2)和p2-(p1-p2)
例子四:对于蛛网校准库中每个预设距离(预设距离例如为5米),也即从所述目标小区基站所在位置开始每隔5米,执行如下步骤:该预设距离例如包括两个第一类型校准格和三个第三类型校准格,按照扇区方向角由小到大的顺序记为:第三类型校准格1、第一类型校准格2、第三类型校准格3、第一类型校准格4和第三类型校准格5,且第一类型校准格2对应的电平校准值为q1,第一类型校准格4对应的电平校准值为q2,q1>q2,则第三类型校准格1、第三类型校准格3和第三类型校准格5对应的电平校准值分别为:
q1+(1/2)×(q1-q2)、q1-(1/2)×(q1-q2)和q2-(1/2)×(q1-q2)
例子三和例子四给出了“$”表示的第三类型校准格对应的电平校准值通过电平校准值与扇区方向角的均值拟合来确定,本领域技术人员应当理解,可以根据实际需要,改变相邻校准格对应的电平校准值的差值。
本实施例中,步骤102所述“基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格”具体为:基于该指纹格的扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离,确定该指纹格对应的校准格索引,该校准格索引由扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离构成;基于校准格索引,确定校准格。
本实施例中,步骤103所述“基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值”具体为:将该校准格对应的电平校准值与该指纹格的电平初始值进行叠加。
本实施例提出的定位指纹库的校准方法,给出了室外校准库的构成,包括三种类型校准格,并具体给出了三种类型校准格对应的电平校准值的确定方式,从而可对定位指纹库的室外数据进行全面的校准,提高定位指纹库的定位精度。
在一个具体的例子中,步骤101中所述室内校准库为第一校准库;所述第一校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层。
本实施例中,考虑到室内通常具有多层结构,对于每层分别建立子校准库,可提高定位指纹库的室内数据的校准精度。
本实施例中,对应室内第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内第一层的子校准库包括的所有校准格分为两种类型,具体为:第四类型和第五类型;第四类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第二预设规则确定;第五类型校准格对应的电平校准值根据所述第四类型校准格对应的电平校准值确定。
本实施例中,对应室内第一层的子校准库涉及的确定信号为OTT样本,且确定信号的数量(即OTT样本数量)大于或等于预设的确定信号数量门限。第二预设规则为:第四类型校准格与确定信号一一对应,第四类型校准格对应的电平校准值即为该第四类型校准格对应的OTT样本的电平值。
本实施例中,第五类型校准格对应的电平校准值根据所述第四类型校准格对应的电平校准值确定,具体通过步骤D、E和F确定:
D、基于所有第四类型校准格对应的电平校准值,确定预先划分的各电平值区段包括的电平校准值的数量比例。
例如电平值区段为高电平区段、中电平区段和低电平区段,且各电平值区段分别设置有电平值范围,高电平区段、中电平区段和低电平区段分别包括6、10、4个电平校准值,电平校准值共20个,则高电平区段、中电平区段和低电平区段包括的电平校准值的数量比例分别为0.3、0.5和0.2。
E、基于各电平值区段包括的电平校准值的数量比例以及室内第一层包括的校准格数量,确定各电平值区段包括的校准格数量。
例如室内第一层包括的校准格数量为30,则高电平区段、中电平区段和低电平区段包括的校准格数量分别为9、15和6。
F、基于各电平值区段分别设置的电平值范围以及各电平值区段包括的校准格数量,确定各第五类型校准格对应的电平校准值。
例如,由于低电平区段包括的校准格数量为6,因此,以最低的电平校验值(记为r1)对应的第四类型校准格所在位置开始,确定该第四类型校准格周围5个校准格(不包含该第四类型校准格)中的每个第五类型校准格的校准值,例如5个校准格均为第五类型校准格,由于最低电平校验值为r1,低电平值区段设置的电平值范围的上限记为r2,则这5个第五类型校准格的电平校准值由弱到强分别为:r1+(1/5)×(r2-r1)、r1+(2/5)×(r2-r1)、r1+(3/5)×(r2-r1)、r1+(4/5)×(r2-r1)以及r2,即采用均等分配的方式来确定电平校准值,离最低电平校验值对应的第四类型校准格越近则电平校准值越小。当然,若这5个校准格中还包括第四类型校准格,则在计算第五类型校准格的电平校准值时进一步考虑第四类型校准格对应的电平校准值,本实施例不再赘述,同时,本领域技术人员可以理解通过非均等的分配方式来确定电平校准值,本实施例不再赘述。
本实施例中,对应室内非第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内非第一层的子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
本实施例中,对应室内非第一层的子校准库涉及的确定信号可以为WIFI定位数据和/或家庭宽带定位数据,对应室内非第一层的子校准库涉及的三种类型的校准格对应的电平校准值的确定可参见室外校准库,本实施例不再赘述。
本实施例中,步骤103所述“基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值”具体为:对于室内第一层的指纹格,将该指纹格的电平初始值替换为该校准格对应的电平校准值;对于室内非第一层的指纹格,将该校准格对应的电平校准值与该指纹格的电平初始值进行叠加。
本实施例中提出的定位指纹库的校准方法,给出了室内校准库的一种构成,适用于室内第一层OTT样本数量大于或等于预设的确定信号数量门限的场景,并且对于每层分别建立子校准库,可提高定位指纹库的室内数据的校准精度。
在一个具体的例子中,步骤101中所述室内校准库为第二校准库;所述第二校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层。
本实施例中室内第一层OTT样本数量小于预设的确定信号数量门限。
每个子校准库包括多个校准格,校准格与所述目标小区基站的相对位置信息包括:扇区方向角、与所述目标小区基站之间的距离以及该校准格对应的室内边界校准格与所述目标小区基站之间的距离;其中,该校准格的扇区方向角与该室内边界校准格的扇区方向角之差处于预设的角度差范围。
每个子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第六类型,第七类型和第八类型;第六类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第三预设规则确定;第七类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第七类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第八类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第八类型校准格的扇区方向角确定。
图3示出了本实施例的室内校准场景示意图,如图3所示,基站1实线连接的室内校准格记为x,实线连接的室内边界校准格记为x’(需要说明的是,若实现连接的室内边界校准格有多个,则确定各室内边界校准格对应的扇区方向角与该室内校准格对应的扇区方向角之差,将最小的扇区方向角之差对应的室内边界校准格确定为该室内校准格对应的室内边界校准格),基站1与x的距离记为d2,基站1与x’的距离记为d1,实线与虚线的夹角为x的扇区方向角,记为θ,则x的索引由θ以及N×log10(d2/d1),其中,N为预设的修正系数,且0<N<1。
本实施例中,确定信号为OTT样本,第三预设规则为:第六类型校准格对应的电平校准值为该第六类型校准格中确定信号的电平值与该第六类型校准格对应的室内边界校准格中确定信号的电平值之差。第七类型校准格与第八类型校准格对应的电平校准值的确定可参见室外校准库,本实施例不再赘述。
本实施例中,可对建筑物进行分类,例如依据建筑物高度、面积等特性,对建筑物进行分类,包括低层居民楼、中层居民楼、高层居民楼、大型商场、中型商场、小型商场等,对于同一类的建筑物,只要确定其中任一建筑物的第二校准库(记为第二校准库1),则同一类的其他建筑物的第二校准库(记为第二校准库2)中相对位置信息为Y(Y仅为了方便表述而对相对位置信息做的标记)的校准格对应的电平校准值可采用第二校准库1中相对位置信息为Y的校准格对应的电平校准值,也即同一类的建筑物之间可互相“学习”第二校准库,图3中,若基站2实线连接的建筑物与基站1实线连接的建筑物属于同一类建筑物,则基站2实线连接的建筑物的第二校准库与基站1实线连接的建筑物的第二校准库相同,也即若基站2实线连接的室内校准格记为y,实线连接的室内边界校准格记为y’,且基站2与y的距离记为d2,基站2与y’的距离记为d1,实线与虚线的夹角为y的扇区方向角为θ,则y对应的电平校准值与x对应的电平校准值相同。
本实施例中,步骤103所述“基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值”具体为:将该校准格对应的电平校准值与该指纹格的电平初始值进行叠加。
本实施例中提出的定位指纹库的校准方法,给出了室内校准库的另一种构成,适用于室内第一层OTT样本数量小于预设的确定信号数量门限的场景,并且对于每层分别建立子校准库,可提高定位指纹库的室内数据的校准精度。
如图4所示,本实施例公开一种定位指纹库的校准装置,所述定位指纹库包括:多个指纹格,各指纹格与目标小区基站之间的相对位置信息,以及各指纹格对应的电平初始值,所述装置包括以下单元:第一确定单元41、第二确定单元42以及校准单元43,各单元具体说明如下:
第一确定单元41,用于基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
第二确定单元42,用于基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
校准单元43,用于针对所述定位指纹库中包括的各指纹格,基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
本实施例公开的定位指纹库的校准装置,可实现图1所示的方法流程,因此,本实施例中各单元的具体说明及效果参见图1所示的方法实施例,本实施例不再赘述。
在一个具体的例子中,所述室外校准库为蛛网校准库;
所述蛛网校准库包括的各校准格是以所述目标小区基站为中心,扇区方向角从0°开始逆时针或顺时针每次旋转预设角度切割以所述目标小区基站为中心每隔预设距离形成的圆所生成的区域构成的;
所述蛛网校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离:
所述蛛网校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
在一个具体的例子中,所述室内校准库为第一校准库;所述第一校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层;
对应室内第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内第一层的子校准库包括的所有校准格分为两种类型,具体为:第四类型和第五类型;第四类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第二预设规则确定;第五类型校准格对应的电平校准值根据所述第四类型校准格对应的电平校准值确定;
对应室内非第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内非第一层的子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
在一个具体的例子中,所述室内校准库为第二校准库;所述第二校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层;
每个子校准库包括多个校准格,校准格与所述目标小区基站的相对位置信息包括:扇区方向角、与所述目标小区基站之间的距离以及该校准格对应的室内边界校准格与所述目标小区基站之间的距离;其中,该校准格的扇区方向角与该室内边界校准格的扇区方向角之差处于预设的角度差范围;
每个子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第六类型,第七类型和第八类型;第六类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第三预设规则确定;第七类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第七类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第八类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第八类型校准格的扇区方向角确定。
实施例提出的定位指纹库的校准装置,通过预先确定小区的定位校准库,定位校准库包括多个校准格、各校准格与小区基站之间的相对位置信息以及各校准格对应的电平校准值;定位校准库包括室外校准库以及室内校准库,可对定位指纹库的数据进行全面的校准,提高定位指纹库的定位精度。
进一步地,实施例提出的定位指纹库的校准装置,给出了室外校准库的构成,包括三种类型校准格,并具体给出了三种类型校准格对应的电平校准值的确定方式,从而可对定位指纹库的室外数据进行全面的校准,提高定位指纹库的定位精度。
进一步地,实施例提出的定位指纹库的校准装置,给出了室内校准库的一种构成,适用于室内第一层OTT样本数量大于或等于预设的确定信号数量门限的场景,并且对于每层分别建立子校准库,可提高定位指纹库的室内数据的校准精度。
进一步地,实施例提出的定位指纹库的校准装置,给出了室内校准库的另一种构成,适用于室内第一层OTT样本数量小于预设的确定信号数量门限的场景,并且对于每层分别建立子校准库,可提高定位指纹库的室内数据的校准精度。
如图5所示,本实施例公开一种定位指纹库的校准装置,包括:处理器(processor)501、存储器(memory)502、通信接口(Communications Interface)503和总线504;
其中,
所述处理器501、存储器502、通信接口503通过所述总线504完成相互间的通信;
所述通信接口503用于外部设备之间的信息传输;本实施例中外部设备例如用户设备;
所述处理器501用于调用所述存储器502中的程序指令,以执行图1相关的各方法实施例所提供的方法,例如包括:
基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
本实施例公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行图1相关的各方法实施例所提供的方法,例如包括:
基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行图1相关的各方法实施例所提供的方法,例如包括:
基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
本领域普通技术人员可以理解:实现图1相关的各方法实施例所提供的方法的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明实施例的实施例的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明实施例的实施例进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行组合、修改或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例的实施例各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种定位指纹库的校准方法,所述定位指纹库包括:多个指纹格,各指纹格与目标小区基站之间的相对位置信息,以及各指纹格对应的电平初始值,其特征在于,所述方法包括:
基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述室外校准库为蛛网校准库;
所述蛛网校准库包括的各校准格是以所述目标小区基站为中心,扇区方向角从0°开始逆时针或顺时针每次旋转预设角度切割以所述目标小区基站为中心每隔预设距离形成的圆所生成的区域构成的;
所述蛛网校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;
所述蛛网校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述室内校准库为第一校准库;所述第一校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层;
对应室内第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内第一层的子校准库包括的所有校准格分为两种类型,具体为:第四类型和第五类型;第四类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第二预设规则确定;第五类型校准格对应的电平校准值根据所述第四类型校准格对应的电平校准值确定;
对应室内非第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内非第一层的子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述室内校准库为第二校准库;所述第二校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层;
每个子校准库包括多个校准格,校准格与所述目标小区基站的相对位置信息包括:扇区方向角、与所述目标小区基站之间的距离以及该校准格对应的室内边界校准格与所述目标小区基站之间的距离;其中,该校准格的扇区方向角与该室内边界校准格的扇区方向角之差处于预设的角度差范围;
每个子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第六类型,第七类型和第八类型;第六类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第三预设规则确定;第七类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第七类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第八类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第八类型校准格的扇区方向角确定。
5.一种定位指纹库的校准装置,所述定位指纹库包括:多个指纹格,各指纹格与目标小区基站之间的相对位置信息,以及各指纹格对应的电平初始值,其特征在于,所述装置包括:
第一确定单元,用于基于指纹格的相对位置信息,确定校准该指纹格所采用的定位校准库;其中,所述定位校准库包括:多个校准格,各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息,以及各校准格对应的电平校准值;所述定位校准库包括:室外校准库以及室内校准库;
第二确定单元,用于基于该指纹格的相对位置信息以及各校准格的相对位置信息,确定该指纹格对应的校准格;
校准单元,用于基于该校准格对应的电平校准值,校准该指纹格的电平初始值。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述室外校准库为蛛网校准库;
所述蛛网校准库包括的各校准格是以所述目标小区基站为中心,扇区方向角从0°开始逆时针或顺时针每次旋转预设角度切割以所述目标小区基站为中心每隔预设距离形成的圆所生成的区域构成的;
所述蛛网校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离:
所述蛛网校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
7.根据权利要求5或6所述的装置,其特征在于,所述室内校准库为第一校准库;所述第一校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层;
对应室内第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括:扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内第一层的子校准库包括的所有校准格分为两种类型,具体为:第四类型和第五类型;第四类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第二预设规则确定;第五类型校准格对应的电平校准值根据所述第四类型校准格对应的电平校准值确定;
对应室内非第一层的子校准库包括的各校准格与所述目标小区基站之间的相对位置信息包括扇区方向角以及与所述目标小区基站之间的距离;所述对应室内非第一层的子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第一类型,第二类型和第三类型;第一类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第一预设规则确定;第二类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第二类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第三类型校准格对应的电平校准值根据所述第一类型校准格对应的电平校准值以及所述第三类型校准格的扇区方向角确定。
8.根据权利要求5或6所述的装置,其特征在于,所述室内校准库为第二校准库;所述第二校准库包括至少一个子校准库,每个子校准库对应室内的一层;
每个子校准库包括多个校准格,校准格与所述目标小区基站的相对位置信息包括:扇区方向角、与所述目标小区基站之间的距离以及该校准格对应的室内边界校准格与所述目标小区基站之间的距离;其中,该校准格的扇区方向角与该室内边界校准格的扇区方向角之差处于预设的角度差范围;
每个子校准库包括的所有校准格分为三种类型,具体为:第六类型,第七类型和第八类型;第六类型校准格对应的电平校准值根据预先测量的确定信号的电平值通过第三预设规则确定;第七类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第七类型校准格与所述目标小区基站之间的距离确定;第八类型校准格对应的电平校准值根据所述第六类型校准格对应的电平校准值以及所述第八类型校准格的扇区方向角确定。
9.一种定位指纹库的校准装置,包括:处理器、存储器、通信接口和总线;
其中,所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信;
所述通信接口用于外部设备之间的信息传输;
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令,以执行如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710453048.1A CN109143156B (zh) | 2017-06-15 | 2017-06-15 | 一种定位指纹库的校准方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710453048.1A CN109143156B (zh) | 2017-06-15 | 2017-06-15 | 一种定位指纹库的校准方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109143156A true CN109143156A (zh) | 2019-01-04 |
CN109143156B CN109143156B (zh) | 2020-10-30 |
Family
ID=64830054
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710453048.1A Active CN109143156B (zh) | 2017-06-15 | 2017-06-15 | 一种定位指纹库的校准方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109143156B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109889983A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-14 | 陕西学前师范学院 | 一种室内定位方法、装置、设备和系统 |
CN110972261A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-07 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 一种基站指纹库建立方法、装置、服务器及存储介质 |
CN111246489A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-06-05 | 南京华苏科技有限公司 | 确定小区关系的方法及装置 |
WO2022007923A1 (zh) * | 2020-07-10 | 2022-01-13 | 北京紫光展锐通信技术有限公司 | 定位校准方法及设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100106745A1 (en) * | 2008-10-23 | 2010-04-29 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for generating fingerprint database for wireless location |
CN105120479A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-12-02 | 上海交通大学 | 终端间Wi-Fi信号的信号强度差异修正方法 |
CN105120476A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-12-02 | 北京邮电大学 | 基于同信道干扰补偿和rss指纹修正的室内定位方法 |
CN106804046A (zh) * | 2017-02-16 | 2017-06-06 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 基于测量报告的移动台定位方法及装置 |
CN106886552A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-06-23 | 蔚来汽车有限公司 | 位置指纹数据库更新方法及系统 |
-
2017
- 2017-06-15 CN CN201710453048.1A patent/CN109143156B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100106745A1 (en) * | 2008-10-23 | 2010-04-29 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for generating fingerprint database for wireless location |
CN105120476A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-12-02 | 北京邮电大学 | 基于同信道干扰补偿和rss指纹修正的室内定位方法 |
CN105120479A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-12-02 | 上海交通大学 | 终端间Wi-Fi信号的信号强度差异修正方法 |
CN106886552A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-06-23 | 蔚来汽车有限公司 | 位置指纹数据库更新方法及系统 |
CN106804046A (zh) * | 2017-02-16 | 2017-06-06 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 基于测量报告的移动台定位方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黄秋钧: "《基于SVR的GSM网络侧定位技术的研究与实现》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109889983A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-14 | 陕西学前师范学院 | 一种室内定位方法、装置、设备和系统 |
CN110972261A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-07 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 一种基站指纹库建立方法、装置、服务器及存储介质 |
CN111246489A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-06-05 | 南京华苏科技有限公司 | 确定小区关系的方法及装置 |
WO2022007923A1 (zh) * | 2020-07-10 | 2022-01-13 | 北京紫光展锐通信技术有限公司 | 定位校准方法及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109143156B (zh) | 2020-10-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109143156A (zh) | 一种定位指纹库的校准方法及装置 | |
CN106102161B (zh) | 基于聚类算法分析数据优化的室内定位方法 | |
CN106851570B (zh) | 基于mr对移动终端进行定位的方法及装置 | |
US9602960B2 (en) | Positioning method | |
US10534065B2 (en) | Estimation of a level for an observation data set | |
US20080085692A1 (en) | Radio frequency coverage map generation in wireless networks | |
WO2012011147A1 (ja) | 通信特性解析システム、通信特性解析方法、及び通信特性解析プログラム | |
CN105208648B (zh) | 用于进行无线定位的方法和设备以及无线定位方法和设备 | |
CN109246607B (zh) | 一种基于地理区域方式展示落点位置的房地产应用方法 | |
CN112203293B (zh) | 小区过覆盖识别方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
CN109905892A (zh) | 用户定位方法和装置 | |
CN108271171B (zh) | 建筑物网络状况统计方法及装置 | |
CN107995682B (zh) | 无线接入点定位方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109313273A (zh) | 记录有室内外判断程序的记录介质、室内外判断系统、室内外判断方法、移动终端和室内外环境分类判断单元 | |
CN113133046B (zh) | 网络覆盖评估方法及装置、电子设备和计算机存储介质 | |
WO2019127046A1 (zh) | 一种预测用户端设备cpe安装位置的方法及装置 | |
CN107179525A (zh) | 一种基于泰森多边形的克里金插值的位置指纹构建方法 | |
CN109738863A (zh) | 一种融合置信度的WiFi指纹室内定位算法及系统 | |
CN114727384A (zh) | 一种基于加权min-max的蓝牙RSSI定位方法 | |
CN104050254B (zh) | 利用室内数据构建3d室内特征库的方法 | |
CN110109055A (zh) | 一种基于rssi测距的室内定位方法 | |
CN104469939B (zh) | 基于rss统计分布分块区域误差限的wlan定位网络优化方法 | |
Arai et al. | Color radiomap interpolation for efficient fingerprint wifi-based indoor location estimation | |
CN106455051A (zh) | 通过距离校准设备提升WiFi定位精度的方法 | |
CN108519579B (zh) | 基于区间重叠度分析优选AP的WiFi指纹定位方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |