CN109996178B - 定位方法、装置、设备和介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种定位方法、装置、设备和介质。该方法包括:获取待定位终端的实时网络信令数据;根据实时网络信令数据获得待定位终端的运动状态;根据预先建立的基站小区模拟组件模拟基站小区覆盖区域;将模拟组件的基站小区覆盖区域进行栅格化并打上地理标签;根据运动状态和地理标签得到待定位终端的可信栅格位置。本发明实施例提供的定位方法、装置、设备和介质,能够在没有无线基站配合的条件下实时覆盖全部待定位终端。

Description

定位方法、装置、设备和介质
技术领域
本发明涉及定位技术领域,尤其涉及一种定位方法、装置、设备和介质。
背景技术
全球定位系统(GlobalPositioningSystem,简称为GPS)提供了良好的全球定位服务,但是需要手机终端部署并开启接收机硬件和机内软件以及GPS数据的后处理软件包组成一套GPS系统才可以定位。
基于无线基站小区信号到达时间(TimeOfArrival,简称为TOA)、到达时间差(TimeDifferenceofArrival,简称为TDOA)、到达角度(简称为AOA)、到达信号强度(ReallySimpleSyndication,简称为RSS)和到达相位差(简称为PDOA)等指标的无线指纹定位计算方法也应用广泛,然而,在带宽很窄的特高频(UltraHighFrequency,简称为UHF)射频识别(RadioFrequencyIDentification,简称为FRID)系统中,TOA和TDOA的方法很难被实现;基于RSS的方法对多径的信号衰落很敏感,所以基于单纯的RSS方法的定位系统,定位精度不是很高;基于PDOA的方法也受到多径的影响,使得测距结果不准确;同时,基于AOA的方法受到非视距(NLOS)和多径的影响。最重要的是相关数据需要无线基站配合,导致数据采集时延大,无法适用于实时场景。
因此,需要一种全面覆盖,实时定位的定位方法、装置、设备和介质。
发明内容
本发明实施例提供了一种定位方法、装置、设备和介质,以提高对区域终端定位的准确性。
根据本发明实施例的一方面,提供一种定位方法,该方法包括:获取待定位终端的实时网络信令数据;根据实时网络信令数据获得待定位终端的运动状态;根据预先建立的基站小区模拟组件模拟基站小区覆盖区域;将模拟组件的基站小区覆盖区域进行栅格化并打上地理标签;根据运动状态和地理标签得到待定位终端的可信栅格位置。
根据本发明实施例的另一方面,提供一种定位装置,包括:获取模块,用于获取待定位终端的实时网络信令数据;运动状态分析模块,用于根据实时网络信令数据获得待定位终端的运动状态;区域模拟模块,用于根据预先建立的基站小区模拟组件模拟基站小区覆盖区域;标签设定模块,用于将模拟组件的基站小区覆盖区域进行栅格化并打上地理标签;栅格确定模块,用于根据运动状态和地理标签得到待定位终端的可信栅格位置。
根据本发明实施例的另一方面,提供一种定位设备,包括:至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令,当计算机程序指令被处理器执行时实现上述的方法。
根据本发明实施例的另一方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,当计算机程序指令被处理器执行时实现上述的方法。
本发明实施例提供的定位方法、装置、设备和介质,能够在没有无线基站配合的条件下实时覆盖全部待定位终端。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例提供的定位方法的流程示意图;
图2示出了本发明实施例提供的定位方法的应用泰森多边形法则示意图;
图3示出了本发明实施例提供的定位装置的结构示意图;
图4示出了本发明实施例提供的定位设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例,为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细描述。应理解,此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明,并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
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一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合附图,详细描述根据本发明实施例的待定位终端设备的定位方法、装置和系统。应注意,这些实施例并不是用来限制本发明公开的范围。
图1是示出根据本发明实施例的待定位终端设备的定位方法的流程图。如图1所示,本发明实施例中的待定位终端设备的定位方法100包括以下步骤:
S110,获取待定位终端的实时网络信令数据。
在本发明的一些实施例中,获取待定位终端的实时网络信令数据包括:获取待定位终端所在基站小区信息和时间信息。
其中,基站小区信息包括基站小区天线的经度纬度、方向角、俯仰角和挂高等。
S120,根据实时网络信令数据获得待定位终端的运动状态。
在S120中,根据用户的实时网络信令数据的无线基站小区信息和时间信息,通过大数据用户运动状态分析组件,得出用户运动状态。
在本发明的一些实施例中,根据实时网络信令数据获得待定位终端的运动状态,包括:
获取待定位终端的当前实时网络信令数据与相邻前一条实时网络信令数据的时间间隔数据。
获取待定位终端的当前实时网络信令数据与相邻前一条实时网络信令数据的距离间隔数据。
在本发明的一些实施例中,把地球作为圆球,地球半径取6378.138千米,pi为3.141592654,待定位终端实时网络信令的位置信息中,纬度为latitudek,经度为longitudek;待定位终端实时网络信令的前一条网络信令的位置信息中,纬度为latitudek-1,经度为longitudek-1。根据已知的两个点的经度和纬度,分别计算两个点经度差和纬度差,并将经度差和纬度差分别换算为距离,利用如下公式来获得距离间隔数据Sk
Sk=round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin((cast(latitudek as doubleprecision)*pi()/180-cast(latitudek-1as double precision)*pi()/180)/2),2)+cos(cast(latitudek as double precision)*pi()/180)*cos(cast(latitudek-1as doubleprecision)*pi()/180)*pow(sin((cast(longitude as double precision)*pi()/180-cast(longitudek-1as double precision)*pi()/180)/2),2)))*1000。
根据时间间隔数据与距离间隔数据得到待定位终端的运动状态。
在本发明的一些实施例中,利用下述公式来获得运动状态Vk
Vk=[Sk]N/[Tk]N;其中,Tk为时间间隔数据,k为1至N的正整数,N为预设值。
可以理解的是,当Tk≥30s,即每条信令与相邻上一条信令时间差大于等于30秒时,得到的Vk数据能够用于判断用户运动状态和更新当前用户运动状态;当Tk<30s,即每条信令与相邻上一条信令时间差大于30秒时,这次计算的速度无效,不更新当前用户运动状态。
此处,可以更好的理解为:Sk为通过实时信令与实时信令相邻的上一条信令获得的小区天线的距离;Tk为实时信令与实时信令相邻的上一条信令的间隔时间。
在本发明的一些实施例中,运动状态包括如下项中的至少一项:静止状态、低速状态、中速状态和高速状态。例,预设不同运动状态的判断基准如下:5分钟内位置未发生变化为静止状态,5分钟内时速低于20KM/H为低速状态,5分钟内时速大于20KM/H且低于80KM/H为中速状态,5分钟内时速大于80KM/H为高速状态,从而得出待定位终端的运动状态。可以理解的是,也可以根据需要设定其他运动状态模块。
S130,根据预先建立的基站小区模拟组件模拟基站小区覆盖区域。
在S130中,根据待定位终端所在基站小区的工作参数,通过大数据无线网络覆盖区域模拟组件,进行模拟基站小区覆盖区域,此处,工作参数是指无线基站小区信息以及小区工作时候的电频强度。
S140,将模拟组件的基站小区覆盖区域进行栅格化并打上地理标签。
在S140中,通过大数据空间处理引擎,将空间数据转化为传统数据库可以读取计算的数据类型,然后根据读取的数据将基站小区覆盖区域切分为栅格,并根据栅格中地理地点进行分类,打上栅格属性标签:“铁路交通、公路交通、市内交通、航空、行政机构、工作地、居住地、新闻传媒、教育培训、医疗卫生、餐饮、文化休闲、购物、财经和日常服务等”。
其中,大数据空间处理引擎主要生成栅格属性标签,如表1所示的栅格ID表。
表1(栅格ID表)
Figure GDA0001642049390000051
S150,根据运动状态和地理标签得到待定位终端的可信栅格位置。
在S150中,根据待定位终端运动状态标签、栅格属性标签集,加载到大数据GR栅格评估组件中,根据实时分析的时间标签,得出待定位终端最大概率所在的栅格区域。
在本发明的一些实施例中,根据预先建立的基站小区模拟组件模拟基站小区覆盖区域,包括:
获取待定位终端所在小区地理地点的经度和纬度。
根据地理地点的经度和纬度得到基站小区覆盖区域图形。
请一并参阅图2,图2示出了本发明实施例提供的定位方法的应用泰森多边形法,在本发明的一些实施例中,根据地理地点的经度和纬度得到基站小区覆盖区域图形包括:根据地理地点的经度和纬度通过泰森多边形法则得到基站小区覆盖区域图形。通过应用泰森多边形法则结合待定位终端所在区域的地理地形,根据电频值将线段不再放在中线,而是按照电频强度比例切分修正优化重新绘制图形。
在本发明的一些实施例中,根据运动状态和地理标签得到待定位终端的可信栅格位置,包括:
根据待定位终端的事件发生时间、运动状态获得地理标签的权重。
根据权重得到栅格的得分。
其中,栅格的得分通过GR模型处理得到。具体步骤如下:
S1.获得到待定位终端的事件发生时间;
S2.应用大数据用户运动状态分析组件获得待定位终端的运动状态,例,待定位终端在上午十点的运动状态为低速运动;
S3.获得待定位终端的事件发生时间的区域(即栅格ID表);
S4.采用大数据标准ID格式记录示例参考表1栅格ID得分如表2所示的栅格ID得分表得到待定位终端的可信栅格坐标信息,根据表3的GR模型权重表计算出每个栅格权重值,根据得分得到待定位终端的可信栅格位置如表4所示。
表2(栅格ID得分表)
Figure GDA0001642049390000061
Figure GDA0001642049390000071
表3(GR模型权重表)
Figure GDA0001642049390000072
表4(可信栅格坐标信息)
XMIN YMIN XMAX YMAX AREA
116.033589 29.109576 116.037182 29.112715 121626.8807
本发明施例中的定位方法,通过建立基于无线基站小区的待定位终端的运动状态分析,提高运动状态分析精度,进一步建立优化的无线网络覆盖区域模拟方法区别于传统的地形模拟,提高定位精度,基于大数据GR栅格评估组件建立地理位置属性、待定位终端运动状态、待定位终端事件发生时间等的关联,准确计算得到待定位终端的位置信息。
图3是本发明一实施例提供的定位装置的结构示意图。如图3所示,定位装置200与定位方法100相对应,定位装置200具体包括:
获取模块210,用于获取待定位终端的实时网络信令数据。
运动状态分析模块220,用于根据实时网络信令数据获得待定位终端的运动状态。
区域模拟模块230,用于根据预先建立的基站小区模拟组件模拟基站小区覆盖区域。
标签设定模块240,用于将模拟组件的基站小区覆盖区域进行栅格化并打上地理标签。
栅格确定模块250,用于根据运动状态和地理标签得到待定位终端的可信栅格位置。
在本发明的一些实施例中,定位装置还包括:
时间间隔获取模块,用于获取待定位终端的当前实时网络信令数据与相邻前一条实时网络信令数据的时间间隔数据。
距离间隔获取模块,用于获取待定位终端的当前实时网络信令数据与相邻前一条实时网络信令数据的距离间隔数据。
在本发明的一些实施例中,定位装置还包括:
坐标获取模块,用于获取待定位终端所在小区地理地点的经度和纬度。
区域图形获取模块,用于根据地理地点的经度和纬度得到基站小区覆盖区域图形。
根据地理地点的经度和纬度得到基站小区覆盖区域图形包括:根据地理地点的经度和纬度通过泰森多边形法则得到基站小区覆盖区域图形。
在本发明的一些实施例中,定位装置还包括:
权重模块,用于根据待定位终端的事件发生时间、运动状态获得地理标签的权重。
得分模块,用于根据权重得到栅格的得分。
位置模块,用于根据得分得到待定位终端的可信栅格位置。
图4示出了本发明实施例提供的定位设备的硬件结构示意图。
如图4所示,定位设备300包括输入设备301、输入接口302、中央处理器303、存储器304、输出接口305、以及输出设备306。其中,输入接口302、中央处理器303、存储器304、以及输出接口305通过总线310相互连接,输入设备301和输出设备306分别通过输入接口302和输出接口305与总线310连接,进而与定位设备300的其他组件连接。
具体地,输入设备301接收来自外部(例如,定位的指令)的输入信息,并通过输入接口302将输入信息传送到中央处理器303;中央处理器303基于存储器304中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息,将输出信息临时或者永久地存储在存储器304中,然后通过输出接口305将输出信息传送到输出设备306;输出设备306将输出信息输出到定位设备300的外部供待定位终端使用。
也就是说,图4所示的定位设备300也可以被实现为包括:存储有计算机可执行指令的存储器;以及处理器,该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1和图2描述的定位方法和装置。
在一个实施例中,图4所示的定位设备300可以被实现为一种设备,该设备可以包括:存储器,用于存储程序;处理器,用于运行存储器中存储的程序,以执行本发明实施例提供的定位方法。
另外,结合上述实施例中的定位方法,本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令;该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种定位方法。
还需要说明的是,本发明中提及的示例性实施例,基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是,本发明不局限于上述步骤的顺序,也就是说,可以按照实施例中提及的顺序执行步骤,也可以不同于实施例中的顺序,或者若干步骤同时执行。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。应理解,本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种定位方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待定位终端的实时网络信令数据;
根据所述实时网络信令数据获得所述待定位终端的运动状态;
根据预先建立的基站小区模拟组件模拟所述基站小区覆盖区域;
将所述模拟组件的基站小区覆盖区域进行栅格化并打上地理标签;
根据所述运动状态和所述地理标签得到所述待定位终端的可信栅格位置;
所述根据所述运动状态和所述地理标签得到所述待定位终端的可信栅格位置,包括:
根据所述待定位终端的事件发生时间、所述运动状态获得所述地理标签的权重;
根据所述权重得到所述栅格的得分;
根据所述得分得到所述待定位终端的可信栅格位置;
其中,所述地理标签的权重是根据所述待定位终端的事件发生时间、所述运动状态,利用GR模型确定的,GR模型用于建立地理位置属性、待定位终端运动状态、待定位终端事件发生时间的关联关系。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待定位终端的实时网络信令数据包括:获取所述待定位终端所在基站小区信息和时间信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述实时网络信令数据获得所述待定位终端的运动状态,包括:
获取所述待定位终端的当前实时网络信令数据与相邻前一条实时网络信令数据的时间间隔数据;
获取所述待定位终端的当前实时网络信令数据与相邻前一条实时网络信令数据的距离间隔数据;
根据所述时间间隔数据与所述距离间隔数据得到所述待定位终端的运动状态。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,利用下述公式来获得所述运动状态Vk
Vk=[Sk]N/[Tk]N;其中,Tk为时间间隔数据,k为正整数,N为预设值,Sk为距离间隔数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述运动状态包括如下项中的至少一项:静止状态、低速状态、中速状态和高速状态。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预先建立的所述基站小区模拟组件模拟所述基站小区覆盖区域,包括:
获取所述待定位终端所在小区地理地点的经度和纬度;
根据所述地理地点的经度和纬度得到所述基站小区覆盖区域图形。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述地理地点的经度和纬度得到所述基站小区覆盖区域图形包括:根据所述地理地点的经度和纬度通过泰森多边形法则得到所述基站小区覆盖区域图形。
8.一种定位装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待定位终端的实时网络信令数据;
运动状态分析模块,用于根据所述实时网络信令数据获得所述待定位终端的运动状态;
区域模拟模块,用于根据预先建立的基站小区模拟组件模拟所述基站小区覆盖区域;
标签设定模块,用于将所述模拟组件的基站小区覆盖区域进行栅格化并打上地理标签;
栅格确定模块,用于根据所述运动状态和所述地理标签得到所述待定位终端的可信栅格位置;
根据所述待定位终端的事件发生时间、所述运动状态获得所述地理标签的权重;
根据所述权重得到所述栅格的得分;
根据所述得分得到所述待定位终端的可信栅格位置;
其中,所述地理标签的权重是根据所述待定位终端的事件发生时间、所述运动状态,利用GR模型确定的,GR模型用于建立地理位置属性、待定位终端运动状态、待定位终端事件发生时间的关联关系。
9.一种定位设备,其特征在于,包括:至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113133022B (zh) * 2019-12-31 2022-07-01 中国移动通信集团重庆有限公司 一种基于构建mimo多径的下载速率提升方法和系统
CN113820656B (zh) * 2020-06-18 2024-09-13 中国移动通信集团陕西有限公司 终端定位方法、装置及计算设备
CN111787488B (zh) * 2020-06-29 2022-07-05 北京东方国信科技股份有限公司 一种用户定位方法及系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104636611A (zh) * 2015-02-03 2015-05-20 上海奕行信息科技有限公司 城市道路/路段的车辆速度评估方法
CN106488555B (zh) * 2015-08-28 2019-12-13 中国移动通信集团浙江有限公司 一种室内定位方法及装置
CN105608505B (zh) * 2015-12-22 2020-02-11 重庆邮电大学 一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法
CN106197458B (zh) * 2016-08-10 2018-11-13 重庆邮电大学 一种基于手机信令数据和导航路线数据的手机用户出行方式识别方法

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