CN111328063B - 一种移动设备和身份绑定的方法及装置 - Google Patents

一种移动设备和身份绑定的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种移动设备和身份绑定的方法及装置，在身份登记时部署无线探针，通过训练得到的信号强度数据模型分析探测到的移动设备，将与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备作为疑似与用户身份对应的移动设备。并进一步采用无线探针向有效范围发出特别标识的探测信号，并接收移动设备的响应，最后筛选出与用户身份对应的移动设备。本发明可以快速锁定登记用户的移动设备，简化了用户登记过程，提高了工作效率。此外，根据绑定的移动设备信息，可以反向查找相对应的人员，对于公安办案快速锁定嫌疑人也具有重要的意义。

Description

一种移动设备和身份绑定的方法及装置
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种移动设备和身份绑定的方法及装置。
背景技术
随着人工智能和互联网技术的发展，从治安、安防等等方面考虑，实名制越来越受到重视，现在很多重要的地方都有身份登记的过程，比如酒店入住前台，铁路购票等地方。在整个登记过程中，需要出示身份证，报出手机号码等等个人信息，并输入到电脑中完成身份信息的录入，比较繁琐，影响了办事效率。
如果能够在身份登记的过程中，直接获取到身份对应的移动设备信息，则将大大简化身份登记过程，提高用户的体验。
另外，在一些大型活动，需要实名入场时，为了加强安全防范，能够同时绑定用户的移动设备，将大大方便安全管理。然而，大型活动人数众多，一一进行登记不现实，而通过扫描身份证入场却容易实现。在用户没有感知的情况下，在身份登记的过程中绑定其移动终端，将简化实名登记过程，以便于在日后发生紧急事件时，通过发生地采集到的与身份信息相关的移动设备信息，可查到相对应的人员。
因此如何在进行身份扫描时，同时进行移动设备的绑定，具有一定的现实意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种移动设备和身份绑定的方法及装置，通过无线WiFi探针实现移动设备和身份自动绑定，以便根据绑定的移动设备信息，反向查找相对应的人员，同时解决了现有技术需要人工登记比较繁琐、用户体验差的问题。
为了实现上述目的，本发明技术方案如下：
一种移动设备和身份绑定的方法，所述移动设备和身份绑定的方法，包括：
采用无线探针探测场景内移动设备，根据读取用户身份的时刻，提取该时刻探测到的移动设备，生成探测到的移动设备信息的第一列表；
基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表；
采用无线探针向有效范围发出探测信号，并接收移动设备的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
进一步地，基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表，包括：
所述信号强度数据模型包括信号强度曲线，所述信号强度曲线在登记过程时信号强度基本维持不变，且移动设备的信号强度高于设定的阈值；在登记前，移动设备的信号强度有一个从弱到强的过程；在登记后，移动设备的信号强度有一个从强到弱的过程；
根据读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度变化，与信号强度数据模型中的信号强度曲线进行比对，得到移动设备信号强度变化与信号强度数据模型的符合度；
从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表。
进一步地，所述采用无线探针向有效范围发出探测信号，并接收移动设备的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定，包括：
采用无线探针向有效范围发出探测信号，所述探测信号带有特别标识；
接收移动设备的响应，将响应中携带有特别标识的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
进一步地，采用无线探针向有效范围发出探测信号，其中，所述探测信号以预设的频率发送。
进一步地，所述基于预先训练的信号强度数据模型，其训练过程包括：
采用无线探针探测场景内移动设备，获取登记用户的移动设备在读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度；
将获取的数据输入到训练模型中进行训练，获得信号强度数据模型。
本发明还提出了一种移动设备和身份绑定的装置，所述移动设备和身份绑定的装置，包括：
信息获取模块，用于根据读取用户身份的时刻，提取部署在探测场景内的无线探针在该时刻探测到的移动设备，生成探测到的移动设备信息的第一列表；
初选模块，用于基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表；
绑定模块，用于接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
进一步地，所述初选模块基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表，执行如下操作：
所述信号强度数据模型包括信号强度曲线，所述信号强度曲线在登记过程时信号强度基本维持不变，且移动设备的信号强度高于设定的阈值；在登记前，移动设备的信号强度有一个从弱到强的过程；在登记后，移动设备的信号强度有一个从强到弱的过程；
根据读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度变化，与信号强度数据模型中的信号强度曲线进行比对，得到移动设备信号强度变化与信号强度数据模型的符合度；
从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表。
进一步地，所述绑定模块接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定，执行如下操作：
接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，所述探测信号带有特别标识；
将响应中携带有特别标识的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
进一步地，所述探测信号以预设的频率发送。
进一步地，所述初选模块还预先训练信号强度数据模型，执行如下操作：
根据读取用户身份的时刻，提取部署在探测场景内的无线探针探测到的登记用户的移动设备在该时刻前后预设时间范围内的信号强度；
将获取的数据输入到训练模型中进行训练，获得信号强度数据模型。
本发明提出了一种移动设备和身份绑定的方法及装置，在身份登记时部署无线探针，通过训练得到的信号强度数据模型分析探测到的移动设备，将与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备作为疑似与用户身份对应的移动设备。并进一步采用无线探针向有效范围发出特别标识的探测信号，并接收移动设备的响应，最后筛选出与用户身份对应的移动设备。本发明可以快速锁定登记用户的移动设备，简化了用户登记过程，提高了工作效率。此外，根据绑定的移动设备信息，可以反向查找相对应的人员，对于公安办案快速锁定嫌疑人也具有重要的意义。
附图说明
图1为本发明一种移动设备和身份绑定的方法流程图；
图2为本发明信号强度数据模型中数据曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步详细说明，以下实施例不构成对本发明的限定。
本发明的总体思路是利用无线WiFi探针，识别场景中的移动设备，并筛选出与用户身份相对应的移动设备，实现移动设备与用户身份的绑定。在应用上，可以用于酒店、铁路售票等用户实名登记的登记处，也可用于在大型集会、景区、公共场所进行实名入场的安全防范，可以锁定登记人的移动设备，保障公共安全。
其中，本发明采用的WiFi探针技术是指基于WiFi探测技术来识别AP(无线访问接入点)附近已开启WiFi的智能手机或者WiFi终端(笔记本，平板电脑等)，无需用户接入WiFi，WiFi探针就能够识别用户的信息。
WiFi是基于IEEE802.11a/b/g/n协议，在标准协议中，定义了AP(无线接入点)和STA(站或客户端)的两种工作模式。每个AP每隔一定时间(几十毫秒到几秒不等)向周围的STA和AP广播beacon帧，就是告诉周围的STA和其他的AP：我是xxxx(bssid)，快来连我！我是xxxx(bssid)，快来连我！每个STA(可以理解为手机、笔记本)除了默默监听周边AP发送的beacon帧以外，还会发送probe帧：我是xxxx(MAC地址)，我能连你吗？我是xxxx(MAC地址)我能连你吗？
协议中规定了BEACON、ACK、DATA、PROBE等多种无线数据帧类型，在站连接到无线接入点时进行交互的就是数据帧和应答帧，同时AP周期性发送BEACON。在站点没有连接到无线接入点上，移动设备等站点也会发送PROBE帧进行探测询问哪个AP是可以接入的。
WiFi探针就是基于各种无线数据帧来抓获手机等WIFI客户端的MAC地址信息。在移动设备经过WiFi探针覆盖区域时，探针可以收集的只有MAC。而如果建立连接浏览网页则会留下移动设备型号、OS型号以及运行的APP。当用户走进WiFi探针信号覆盖区域内且移动设备打开，用户的移动设备就能被探针探测出来，无论是IOS或者安卓系统都能轻易检测到，并且获取移动设备的MAC地址。
本发明在进行身份登记的场所部署WiFi探针，如图1所示，一种移动设备和身份绑定的方法，包括：
步骤S1、采用无线探针探测场景内移动设备，根据读取用户身份的时刻，提取该时刻探测到的移动设备，生成记录有探测到的移动设备信息的第一列表。
现在很多重要的地方都有身份登记的过程，比如酒店入住前台，景点购票的地方等等。在登记的过程中，都需要用户提供身份证进行扫描，获取用户的身份信息。通常采用身份证阅读器来识别居民身份证，身份证阅读器采用国际上先进的TypeB非接触IC卡阅读技术，配以公安部授权的专用身份证安全控制模(SAM)，以无线传输方式与第二代居民身份证内的专用芯片进行安全认证后，将芯片内的个人信息资料读出，将此信息上传至计算机，并完成解码、显示、存储、查询和自动录入等功能。第二代身份证内含有RFID芯片，通过身份证读卡器，身份证芯片内所存储信息，包括姓名，地址，照片等信息均可以被读取出来。
在整个登记过程中，如果登记的地方署了WiFi探针，则可以进一步感知到用户移动设备的MAC信息，从而提取到该客户的MAC信息。
本实施例WiFi探针可以部署多个，靠近身份证阅读器的WiFi探针是主探针，其他探针起辅助作用。WiFi探针采集到的移动设备清单(MACTable)如下：
Device MAC 感知时刻 信号强度
Dev1 MAC1 ProbeTime1 SignalIntensity11
Dev1 MAC1 ProbeTime2 SignalIntensity12
Dev1 MAC2 ProbeTime2 SignalIntensity2
Dev2 MAC3 ProbeTime3 SignalIntensity3
Dev2 MAC3 ProbeTime4 SignalIntensity4
……
表1
在表1中，Device表示WiFi探针的名称；MAC表示移动设备的MAC地址；信号强度表示WiFi探针感知到移动设备的WiFi信号强度；感知时刻表示WiFi探针检测到移动设备的时刻。
本实施例以WiFi探针为例进行说明，主要是一般移动设备都支持WiFi，便于探测。如果移动设备都采用4G/5G、或蓝牙等无线通信模式，则也可以采用对应的无线探测技术来进行移动设备的探测，这里不再赘述。
身份证阅读器和WiFi探针部署在一起，当利用身份证阅读器读取用户的身份证信息时，用户一般位于附近，进一步利用WiFi探针提取的客户携带设备的MAC信息。具体地，在身份证阅读器阅读用户身份证时刻，即读取用户身份的时刻，将该时刻WiFi探针扫描到的移动设备形成列表，本实施例称为第一列表。
步骤S2、基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表。
考虑到WiFi探针可以感知到周边一定范围内的一个或多个移动设备，也就是说，可以同时探测到一个或多个MAC信息，如果不经过一定的筛选处理，实际上很难区分哪些是当前用户的移动设备，而哪些是其他人的移动设备，从而容易造成混淆。
本实施例将已有的用户登记数据作为训练数据，预先训练了信号强度数据模型，建立登记场所的信号强度数据模型。不同的登记场所的信号强度特征不太相同，信号强度数据模型有一个训练的过程。关于训练模型的训练，在机器人学习技术领域已经是比较成熟的技术，这里不再赘述。
如图2所示，本实施例针对主WiFi探针分析各移动设备的变化规律，可以发现：
信号强度曲线L3信号强度基本不变，表示对应的移动设备一直滞留在采集现场，从而初步判定该设备为工作人员的，而非登记用户的。
信号强度曲线L1表示对应的移动设备在T1时刻进入WiFi探针感知区域，而在T3时刻离开WiFi探针感知区域；登记用户在登记的过程中，离WiFi探针最近，信号最强，处于曲线L1的高峰处。
信号强度曲线L2表示对应的移动设备在T2时刻进入WiFi探针感知区域，而在T5时刻离开WiFi探针感知区域。登记用户在登记的过程中，离WiFi探针最近，信号最强，处于曲线L2的高峰处。
容易理解的是，在登记的过程中，移动设备的信号强度高于设定的阈值；登记前，移动设备的信号强度有一个从弱到强的过程；登记后，移动设备的信号强度有一个从强到弱的过程；登记过程，信号强度基本维持不变。
因此，根据预先训练的信号强度数据模型，将第一列表中的移动设备在读取用户身份的时刻(即登记时刻)前后预设时间范围内的信号强度变化与信号强度数据模型进行对比判断，可以得到移动设备信号强度变化与信号强度数据模型的符合度。其中预设时间范围可以根据登记过程的时间长短来进行设置。
本实施例所述信号强度数据模型包括信号强度曲线，所述信号强度曲线在登记过程时信号强度基本维持不变，且移动设备的信号强度高于设定的阈值；在登记前，移动设备的信号强度有一个从弱到强的过程；在登记后，移动设备的信号强度有一个从强到弱的过程。根据读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度变化，与信号强度数据模型中的信号强度曲线进行比对，得到移动设备信号强度变化与信号强度数据模型的符合度。从而从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表。当然也可以采用机器学习的方法，将读取的用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度输入到信号强度数据模型，直接输出符合度。
通过设置合适的判断阈值，可以将符合度低于判断阈值的移动设备排除在第一列表之外，符合度较高的被认为是在办理登记的用户，形成第二列表。
需要说明的是，本实施例在训练信号强度数据模型时，应该考虑到多种场景，采用成功登记的用户及其移动设备信号强度的变化为训练样本进行训练。具体训练过程如下：
采用无线探针探测场景内移动设备，获取登记用户的移动设备在读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度；
将获取的数据输入到训练模型中进行训练，获得信号强度数据模型。
例如有些用户动作比较慢，会在登记处停留比较长的时间。适当增加判断为正常登记用户的数据曲线，在将第一列表中的移动设备在读取用户身份的时刻(即登记时刻)前后预设时间范围内的信号强度与信号强度数据模型进行对比时，分别与多个正常登记用户的数据曲线进行对比，只要与其中一个数据曲线符合度高于判断阈值，则认为是正常登记的用户，从而保证筛选出的用户的准确性。
步骤S3、采用无线探针向有效范围发出探测信号，并接收移动设备的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
若第二列表中仍存在多个移动设备，需要进一步进行筛选，排除非登记用户携带的移动设备。
本实施例通过更改探针和移动设备之间的握手流程，筛选出有效的移动设备：采用无线探针向有效范围发出探测信号，并接收移动设备的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
例如，通过独特部署的WiFi探针仅覆盖登记处2米内的距离，发送探测信号。有效范围就是2米，在此范围外的移动设备收不到，从而收到的响应必然是在此有效范围内的移动设备的响应。
本发明的一个实施例，探针以特定的频率向有效范围发出特别标识的beacon帧，就是告诉周围的STA和其他的AP：我是xxxx(bssidNew)，快来连我！我是xxxx(bssidNew)，快来连我！
为了区别于原来的beacon帧，本实施例特别标识的beacon帧的bssid采用bssidNew，以区别与正常的beacon帧。在对该特别标识的beacon帧进行响应时，也包括该特别标识，从而能确定是对该特别标识的beacon帧的响应。
因为用户处理完成整个登记过程很快，beacon帧的频率需要在秒级或者秒以内。
此外，用户登记过程，一般位于特定的活动范围，将这个特定范围设定为有效范围RangeActive，WiFi探针向指定的范围RangeActive发送beacon帧。由此排除其他设备的干扰，仅落在指定的范围RangeActive才被WiFi探针感知。
在有效范围内收到移动设备的回应帧，提取出移动设备信息，从第二列表中删除没有回应的移动设备。
经过以上处理，最终仍然还处在第二列表中的移动设备大概率是用户(被登记人员)的移动设备的信息，从而能够锁定用户的移动设备，将移动设备与用户身份进行绑定。
如上述方法对应的，这里还给出了一种移动设备和身份绑定的装置的实施例，该装置部署在登记场所，可以是一台电脑或服务器，所述移动设备和身份绑定的装置，包括：
信息获取模块，用于根据读取用户身份的时刻，提取部署在探测场景内的无线探针在该时刻探测到的移动设备，生成探测到的移动设备信息的第一列表；
初选模块，用于基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表；
绑定模块，用于接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
与上述方法对应的，本发明的一个实施例，所述初选模块基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表，执行如下操作：
所述信号强度数据模型包括信号强度曲线，所述信号强度曲线在登记过程时信号强度基本维持不变，且移动设备的信号强度高于设定的阈值；在登记前，移动设备的信号强度有一个从弱到强的过程；在登记后，移动设备的信号强度有一个从强到弱的过程；
根据读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度变化，与信号强度数据模型中的信号强度曲线进行比对，得到移动设备信号强度变化与信号强度数据模型的符合度；
从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表。
本发明的又一个实施例，所述绑定模块接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定，执行如下操作：
接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，所述探测信号带有特别标识；
将响应中携带有特别标识的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
本发明的又一个实施例，所述初选模块还预先训练信号强度数据模型，执行如下操作：
根据读取用户身份的时刻，提取部署在探测场景内的无线探针探测到的登记用户的移动设备在该时刻前后预设时间范围内的信号强度；
将获取的数据输入到训练模型中进行训练，获得信号强度数据模型。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种移动设备和身份绑定的方法，其特征在于，所述移动设备和身份绑定的方法，包括：
采用无线探针探测场景内移动设备，根据读取用户身份的时刻，提取该时刻探测到的移动设备，生成探测到的移动设备信息的第一列表；
基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表；
采用无线探针向有效范围发出探测信号，并接收移动设备的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定；
其中，所述基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表，包括：
所述信号强度数据模型包括信号强度曲线，所述信号强度曲线在登记过程时信号强度基本维持不变，且移动设备的信号强度高于设定的阈值；在登记前，移动设备的信号强度有一个从弱到强的过程；在登记后，移动设备的信号强度有一个从强到弱的过程；
根据读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度变化，与信号强度数据模型中的信号强度曲线进行比对，得到移动设备信号强度变化与信号强度数据模型的符合度；
从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表；
其中，所述采用无线探针向有效范围发出探测信号，并接收移动设备的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定，包括：
采用无线探针向有效范围发出探测信号，所述探测信号带有特别标识；
接收移动设备的响应，将响应中携带有特别标识的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
2.根据权利要求1所述的移动设备和身份绑定的方法，其特征在于，所述采用无线探针向有效范围发出探测信号，其中，所述探测信号以预设的频率发送。
3.根据权利要求1所述的移动设备和身份绑定的方法，其特征在于，所述基于预先训练的信号强度数据模型，其训练过程包括：
采用无线探针探测场景内移动设备，获取登记用户的移动设备在读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度；
将获取的数据输入到训练模型中进行训练，获得信号强度数据模型。
4.一种移动设备和身份绑定的装置，其特征在于，所述移动设备和身份绑定的装置，包括：
信息获取模块，用于根据读取用户身份的时刻，提取部署在探测场景内的无线探针在该时刻探测到的移动设备，生成探测到的移动设备信息的第一列表；
初选模块，用于基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表；
绑定模块，用于接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定；
其中，所述初选模块基于预先训练的信号强度数据模型和探测到的移动设备的信号强度，从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表，执行如下操作：
所述信号强度数据模型包括信号强度曲线，所述信号强度曲线在登记过程时信号强度基本维持不变，且移动设备的信号强度高于设定的阈值；在登记前，移动设备的信号强度有一个从弱到强的过程；在登记后，移动设备的信号强度有一个从强到弱的过程；
根据读取用户身份的时刻前后预设时间范围内的信号强度变化，与信号强度数据模型中的信号强度曲线进行比对，得到移动设备信号强度变化与信号强度数据模型的符合度；
从第一列表中筛选出与信号强度数据模型符合度高于预设判断阈值的移动设备，形成第二列表；
其中，所述绑定模块接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，从第二列表筛选出进行响应的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定，执行如下操作：
接收移动设备对无线探针向有效范围发出探测信号的响应，所述探测信号带有特别标识；
将响应中携带有特别标识的移动设备作为最终的移动设备与用户身份进行绑定。
5.根据权利要求4所述的移动设备和身份绑定的装置，其特征在于，所述探测信号以预设的频率发送。
6.根据权利要求4所述的移动设备和身份绑定的装置，其特征在于，所述初选模块还预先训练信号强度数据模型，执行如下操作：
根据读取用户身份的时刻，提取部署在探测场景内的无线探针探测到的登记用户的移动设备在该时刻前后预设时间范围内的信号强度；
将获取的数据输入到训练模型中进行训练，获得信号强度数据模型。
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