CN111491255B - 一种回填经纬度定位扩量方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种回填经纬度定位扩量方法、系统及存储介质，方法包括：获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格；根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离；根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，对所述MDT数据样本进行经纬度回填。本发明提出了最近邻欧氏距离控制经纬度回填，该方法实现准确率高、计算速度快捷、部署成本低、充分利用了MDT数据。本发明可广泛应用于无线通信技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种回填经纬度定位扩量方法、系统及存储介质。
背景技术
随着LTE网络的逐渐成熟，相继出现了各种可以提高网络智能化水平，以及减少人工干预的新技术。其中，MDT指的是最小化路测(Minimization of Driving Tests)，指在3GPP R10阶段引入的一种自动化路测技术，可以提供替代常规人工道路测试的方法。而MDT数据则是由运营商通过签约用户的终端进行测量上报的数据。MDT测量报告中会携带用户终端的定位经纬度信息，但由于手机终端的节电、保护限制和接收不到GPS信号等情况，MDT的测量报告中的测量数据会出现部分样本经纬度信息缺失的情况。
当前对移动终端定位以及扩量回填的方法较少，而且这些方法由于需求的原始数据非常庞大，数据采集、存储和计算处理的成本非常高，而且还有关联准确率不高等问题，在目前的无线通信技术领域不太实用。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种精确的、数据利用率高的回填经纬度定位扩量方法、系统及存储介质。
本发明提出了一种回填经纬度定位扩量方法，包括以下步骤：
获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格；
根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；
根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离；
根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，对所述MDT数据样本进行经纬度回填。
进一步，所述根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离这一步骤，包括以下步骤：
根据所述MDT栅格指纹库，生成训练集数据；
从所述MDT数据样本中获取无经纬度的MDT数据样本，生成测试集数据；
依次提取测试集数据的记录，对每一条所述测试集数据的记录，获取该记录和所有训练集记录的最近邻欧氏距离，所述最近邻欧氏距离包括相同特征量个数和平均欧式距离值。
进一步，所述依次提取测试集数据的记录，对每一条所述测试集数据的记录，获取该记录和所有训练集记录的最近邻欧氏距离，所述最近邻欧氏距离包括相同特征量个数和平均欧式距离值这一步骤，包括以下步骤：
对每个测试集记录和对应的训练集记录，计算对应的特征量匹配数目，得到相同特征量个数；
计算每个测试集记录和对应的训练集记录的欧式距离值，采用所述欧式距离值除以所述相同特征量个数，得到平均欧式距离值。
进一步，所述对每个测试集记录和对应的训练集记录，计算对应的特征量匹配数目，得到相同特征量个数这一步骤，还包括以下步骤：
所述测试集和训练集的每条记录，均包含至多9组特征量，所述每组特征量包括服务小区特征量和邻区特征量，在每组特征量中，若测试集的服务小区特征量和训练集的对应服务小区特征量相等，且测试集的邻区特征量和训练集的对应邻区特征量相等，则相同特征量个数加一。
进一步，所述获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格这一步骤，还包括以下步骤：
获取有经纬度的MDT数据样本，根据所述数据样本中的经纬度信息，确定栅格基点；
根据所述栅格基点，使用预设的栅格大小，划分得到MDT数据地理栅格。
进一步，所述根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；这一步骤，还包括以下步骤：
根据所述MDT数据样本的经纬度信息，获取所述MDT数据地理栅格对应的栅格ID和经纬度信息；
根据所述栅格ID和经纬度信息，获取栅格内小区信息；
提取预设数量的小区信息作为栅格指纹信息，建立MDT栅格指纹库，所述预设数量不大于9。
进一步，所述根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，对所述MDT数据样本进行经纬度回填这一步骤，还包括以下步骤：
根据最近邻欧氏距离，匹配测试集中的近邻栅格；
根据测试集中的小区和近邻栅格的距离，删除所述距离超出门限阈值的采样点；
获取平均欧氏距离最小的记录，作为测试集样本记录的唯一最近邻地理栅格；
根据所述最近邻地理栅格和样本记录信息，匹配测试集和无经纬度MDT数据样本，匹配训练集和MDT栅格指纹库记录，将所述指纹库记录的经纬度数值，回填至所述无经纬度MDT数据样本记录中。
本发明还提出了一种回填经纬度定位扩量系统，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述的一种回填经纬度定位扩量方法。
本发明还提出了一种回填经纬度定位扩量系统，包括：
数据栅格化模块，用于获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格；
栅格指纹库模块，用于根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；
最近邻欧氏距离模块，用于根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离；
经纬度回填模块，用于根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，对所述MDT数据样本进行经纬度回填。
本发明还提出了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述的一种回填经纬度定位扩量方法。
上述本发明的实施例中的一个或多个技术方案具有如下优点：本发明对所述数据样本进行栅格化处理，并建立栅格指纹库，并获取最近邻欧氏距离，采用最近邻欧氏距离获取最近邻栅格位置指纹，对所述最近邻栅格位置指纹进行经纬度回填，本发明提出了最近邻欧氏距离控制经纬度回填，该方法实现准确率高、计算速度快捷、部署成本低、充分利用了MDT数据，适合在工程实践中应用。
附图说明
图1是本发明一种回填经纬度定位扩量方法的流程图；
图2是本发明根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离步骤的流程图；
图3是本发明一种回填经纬度定位扩量系统的示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行详细描述。
参考图1，一种回填经纬度定位扩量方法，包括以下步骤：
S1：获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格；
S2：根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；
S3：根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离；
S4：根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，对所述MDT数据样本进行经纬度回填。
在本发明的一个实施例中，采用广东省的地理位置，对回填经纬度定位扩量方法进行说明，步骤如下：
在步骤S1中，取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格。MDT数据样本含有的重要信息，包括手机终端占用的服务小区电平强度RSRP和测量到的前8强邻区的RSRP，RSRP(Reference Signal Receiving Power)，即参考信号接收功率。
其中MDT数据样本是MDT原始测量数据在通过采集之后，通过异常数据校验、极值数据剔除和数据类型转换等手段进行数据清洗之后得到的。在进行栅格化处理之前，需要分离得到有经纬度上报的MDT样本数据进行地理栅格化处理。
S101：获取有经纬度的MDT数据样本，根据所述数据样本中的经纬度信息，确定栅格基点。应确定需要分析的具体区域，获取该分析区域左下角和右上角的经纬度信息，以这两个经纬度点作为栅格划分的基点，进行后续地理栅格划分。广东省左下角经纬度为109.42843和20.05085，广东省右上角的经纬度为117.11281和25.44048。
S102：根据所述栅格基点，使用预设的栅格大小，划分得到MDT数据地理栅格。其中地理栅格的大小可以根据用户的需要进行设置。在本发明的一个实施例中，采用50米*50米的栅格为例，通过两点之间的距离确定50米的栅格对应的经纬度大小，设两点分别为点1和点2，确定的公式如下：
其中，earthRadius为地球半径，即6378140米；lon1为点1的经度，lat1为点1的纬度；lon2为点2的经度，lat2为点2的纬度；power(n,m)表示返回数值n的m次幂；PI()指圆周率值，即3.1415926。
使用上述公式可以得到50米的栅格距离相当于纬度0.000493，经度0.000451。由此可以算出广东省区域划分为50*50的栅格个数：
南北向的栅格个数为：trunc(117.11281-109.42843)/0.000493；
东西向的栅格个数为：trunc(25.44048-20.05085)/0.000451。
trunc(n)表示对数值n取整数。按照50米*50米的栅格面积可以将广东省划分为1.86亿个栅格，南北向划分15579个，东西向划分11954个。
在步骤S2中，根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库。
S201：根据所述MDT数据样本的经纬度信息，获取所述MDT数据地理栅格对应的栅格ID和经纬度信息；
以本发明实施例中的广东省地理位置50米*50米的栅格大小为例，50米*50米的栅格id计算公式为：
其中，trunc(n,0)同trunc(n)，表示对数值n取整数。vcgrid50id表示50米*50米的栅格id号，lat1为点1的纬度，lon1为点1的经度。
50米*50米的栅格经度计算步骤为：
若50米*50米的栅格id号vcgrid50id符合公式：vcgrid50id％(15579-1)＝0，则可以得到该栅格经度的公式为：
fgrid50lon＝(117.11281-109.42843)+109.42843
若该50米*50米的栅格id号vcgrid50id不符合公式vcgrid50id％(15579-1)＝0，则得到该栅格经度的公式为：
fgrid50lon＝(vcgrid50id％15579-1)*(0.0009865/2)+109.42843
50米*50米的栅格纬度计算步骤为：
若50米*50米的栅格id号vcgrid50id符合公式：vcgrid50id％(15579-1)＝0，则可以得到该栅格纬度的公式为：
fgrid50lat＝trunc(vcgrid50id/15579)*(0.0009017/2)+20.05085
若该50米*50米的栅格id号vcgrid50id不符合公式vcgrid50id％(15579-1)＝0，则得到该栅格纬度的公式为：
fgrid50lat＝trunc(vcgrid50id/(15579-1))*(0.0009017/2)+20.05085
其中，fgrid50lon表示50*50米栅格经度，fgrid50lat表示50米*50米栅格的纬度，109.42843是广东省地理位置左下角基点的经度，20.05085是广东省地理位置左下角基点的纬度，15579为按照50*50的栅格可以将广东省在东西方向划分的栅格数量，0.0009017/2表示50米的距离在经度上的取值是多少。
S202：根据所述栅格ID和经纬度信息，获取栅格内小区信息；从MDT数据样本获取的栅格内小区信息有小区的cellid，小区采样点个数和小区信号强度。获取到小区信息后，将S201中得到的栅格ID、栅格经度和栅格纬度补充到MDT数据样本后。获取的小区信息按照小区采样点个数和小区的信号强度进行降序排序。
S203：提取预设数量的小区信息作为栅格指纹信息，建立MDT栅格指纹库，所述预设数量不大于9。获取S202中已经降序排序好的小区信息，提取前N个小区作为栅格指纹信息，建立该栅格的指纹数据库，N的值默认为9。
MDT数据参考表1，
表1
| vcday | vcgrid50id | fgrid50lon | fgrid50lat | pci | freq | point_count | rsrp | rn |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 148 | 3683 | 1632 | -75 | 1 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 365 | 38400 | 958 | -78 | 2 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 308 | 1400 | 850 | -73 | 3 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 100 | 38400 | 623 | -86 | 4 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 103 | 1300 | 561 | -88 | 5 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 164 | 1825 | 353 | -95 | 6 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 46 | 1300 | 257 | -93 | 7 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 34 | 3683 | 203 | -95 | 8 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 46 | 1825 | 150 | -96 | 9 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 7 | 38400 | 71 | -99 | 10 |
| 2019/6/14 | 97656240 | 112.9142278 | 22.8767778 | 240 | 1300 | 71 | -103 | 11 |
表1中，MDT数据采集的时间为2019年6月14日，栅格ID＝97656240对应有11个小区的信号，小区采用pci和freq两个值联合标识，其中，pci为物理小区标识(physics cellid)，freq为载波频率(frequency)，point_count为采样点数，RSRP为参考信号接收功率(reference signal receving power)，表示小区的信号强度。rn是小区排序值，point_count越大，rn越小，此时小区排序(pci+freq)排序会越靠前。
该栅格经过处理后得到的MDT栅格指纹库为参考表2：
表2
| id | 已知位置 | 覆盖小区1 | 覆盖小区2 | 覆盖小区3 | … | 覆盖小区k |
| 1 | (x<sub>1</sub>,y<sub>1</sub>) | pci<sub>11</sub>,freq<sub>11</sub>,rsrp<sub>11</sub> | pci<sub>12</sub>,freq<sub>12</sub>,rsrp<sub>12</sub> | pci<sub>13</sub>,freq<sub>13</sub>,rsrp<sub>13</sub> | … | pci<sub>1k</sub>,freq<sub>1k</sub>,rsrp<sub>1k</sub> |
| 2 | (x<sub>2</sub>,y<sub>2</sub>) | pci<sub>21</sub>,freq<sub>21</sub>,rsrp<sub>21</sub> | pci<sub>22</sub>,freq<sub>22</sub>,rsrp<sub>22</sub> | pci<sub>23</sub>,freq<sub>23</sub>,rsrp<sub>23</sub> | … | pci<sub>2k</sub>,freq<sub>2k</sub>,rsrp<sub>2k</sub> |
| … | … | … | … | … | … | … |
| m | (x<sub>m</sub>,y<sub>m</sub>) | pci<sub>m1</sub>,freq<sub>m1</sub>,rsrp<sub>m1</sub> | pci<sub>m2</sub>,freq<sub>m2</sub>,rsrp<sub>m2</sub> | pci<sub>m3</sub>,freq<sub>m3</sub>,rsrp<sub>m3</sub> | … | pci<sub>mk</sub>,freq<sub>mk</sub>,rsrp<sub>mk</sub> |
其中，id为栅格id，覆盖小区k表示栅格收到的服务小区或者邻区，使用pci和freq联合对小区进行标识，k值不超过9，而且9为k的默认值，因为MDT一个采样点一般有1个服务小区和8个最强邻区，因此在MDT栅格指纹库的覆盖小区数目取9为默认值。
参考图2，在步骤S3中，根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离，包括以下步骤：
S301：根据所述MDT栅格指纹库，生成训练集数据，参考表2，得到的MDT栅格指纹库即为训练集数据。
S302：从所述MDT数据样本中获取无经纬度的MDT数据样本，生成测试集数据；测试集数据参考表3：
表3
S303：依次提取测试集数据的记录，对每一条所述测试集数据的记录，获取该记录和所有训练集记录的最近邻欧氏距离，所述最近邻欧氏距离包括相同特征量个数和平均欧式距离值。设测试集数据中每一条记录为x(测试集记录总数为n，x为大于等于1小于等于n的正整数)，对训练集数据进行遍历，获取其中每一条数据y(训练集记录总数为m，y为大于等于1小于等于m的正整数)，对x和y的相同特征量个数，和x、y样本之间的欧式距离值进行计算。
S303-1：对每个测试集记录和对应的训练集记录，计算对应的特征量匹配数目，得到相同特征量个数。参考表3，测试集中每条记录x包含最多9个特征量，包括服务小区和邻小区i(i为1至8之间的整数)，每个特征量均采用pci和freq表示，因此9个特征量可表示为(pcil_x，freql_x)(I为1到9之间的整数)。训练集数据中每一条记录y，同样包括最多9个特征量，可表示为(pcin_y,freqn_y)(n为1至9之间的整数)。
如果满足条件：pcil_x＝pcin_y且freql_x＝freqn_y，则测试记录x和y的相同特征量个数加1，同时对x和y之间的欧式距离值进行计算。最终x在y中匹配到的特征量个数，即为x和y的相同特征量个数。
S303-2：计算每个测试集记录和对应的训练集记录的欧式距离值，采用所述欧式距离值除以所述相同特征量个数，得到平均欧式距离值。
获取欧氏距离的计算公式为：
欧氏距离的值越小，也就代表两条记录的特征越相似。
平均欧氏距离在本方案中定义为：
在步骤S4中，根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，对所述MDT数据样本进行经纬度回填。包括的步骤有：
S401：根据最近邻欧氏距离，匹配测试集中的近邻栅格；对于测试集中的每一条记录x，可通过平均欧式距离公式，得到训练集中的多个近邻栅格，即为最近邻欧氏距离结果，参考表4：
表4
S402：根据测试集中的小区和近邻栅格的距离，删除所述距离超出门限阈值的采样点；参考表4，通过关联现网的基站工参数据可以获得测试集采样记录中服务小区的经纬度，注意计算测试集每个采样记录的服务小区和近邻栅格之间的距离。对于超出门限阈值采样点进行过滤删除。在本发明城区位置的实施例中，根据信号传播模型特性，城区基站的最大覆盖距离设定为3千米，因此取3千米为门限阀值。
S403：获取平均欧氏距离最小的记录，作为测试集样本记录的唯一最近邻地理栅格；
S404：根据所述最近邻地理栅格和样本记录信息，匹配测试集和无经纬度MDT数据样本，匹配训练集和MDT栅格指纹库记录，将所述指纹库记录的经纬度数值，回填至所述无经纬度MDT数据样本记录中。其中通过表4中的测试集标识匹配无经纬度MDT数据样本，通过训练集标识匹配MDT栅格指纹库记录。
本发明还提出了一种回填经纬度定位扩量系统，用于实现所述的回填经纬度定位扩量方法，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述的一种回填经纬度定位扩量方法。
参考图3，为了实现所述的回填经纬度定位扩量方法，本发明还提出了一种回填经纬度定位扩量系统，包括：
数据栅格化模块，用于获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格；
栅格指纹库模块，用于根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；
最近邻欧氏距离模块，用于根据所述MDT栅格指纹库，获取最近邻欧氏距离；
经纬度回填模块，用于根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，对所述MDT数据样本进行经纬度回填。
本发明还提出了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述的一种回填经纬度定位扩量方法。
综上所述，相较于现有技术，本发明具有以下优点：
(1)本发明提出了最近邻欧氏距离控制经纬度回填，该方法实现准确率高、计算速度快捷、部署成本低、充分利用了MDT数据，适合在工程实践中应用。
(2)本发明应用MDT中有经纬度数据的记录对无经纬度的数据记录进行经纬度定位回填。由于该方法基于有经纬度的数据进行训练，构建定位指纹模型，比现有技术应用S1-U信令数据的OTT携带上报的定位数据、人工道路测试获取定位数据，更具优势，采集成本更低，且样本定位比例更高，更全面。
(3)本发明提出平均欧式距离＝欧式距离值/相同指纹特征量个数，平均欧式距离越小则最符合最近邻指纹匹配要求，即相同特征量个数越大且欧式距离越小，两条记录的指纹越相似越接近，对两条记录的相似度定位更加精确。
(4)本发明组合MDT数据每条记录中的服务小区和前8强邻区的特征量，对定位位置指纹近邻程度进行判断，充分利用了MDT数据。
对于上述方法实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (6)
1.一种回填经纬度定位扩量方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格；
根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；
根据所述MDT栅格指纹库，生成训练集数据；
从所述MDT数据样本中获取无经纬度的MDT数据样本，生成测试集数据；
依次提取测试集数据的记录，对每一条所述测试集数据的记录，获取该记录和所有训练集记录的最近邻欧氏距离，所述最近邻欧氏距离包括相同特征量个数和平均欧式距离值；
根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，根据最近邻欧氏距离，匹配测试集中的近邻栅格；
根据测试集中的小区和近邻栅格的距离，删除所述距离超出门限阈值的采样点；
获取平均欧氏距离最小的记录，作为测试集样本记录的唯一最近邻地理栅格；
根据所述最近邻地理栅格和样本记录信息，匹配测试集和无经纬度MDT数据样本，匹配训练集和MDT栅格指纹库记录，将所述指纹库记录的经纬度数值，回填至所述无经纬度MDT数据样本记录中；
所述依次提取测试集数据的记录，对每一条所述测试集数据的记录，获取该记录和所有训练集记录的最近邻欧氏距离，所述最近邻欧氏距离包括相同特征量个数和平均欧式距离值这一步骤，包括以下步骤：
对每个测试集记录和对应的训练集记录，计算对应的特征量匹配数目，得到相同特征量个数；所述特征量的表示方式包括采用物理小区标识表示和采用载波频率表示；
计算每个测试集记录和对应的训练集记录的欧式距离值，采用所述欧式距离值除以所述相同特征量个数，得到平均欧式距离值；
所述获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格这一步骤，还包括以下步骤：
获取有经纬度的MDT数据样本，根据所述数据样本中的经纬度信息，确定栅格基点；
根据所述栅格基点，使用预设的栅格大小，划分得到MDT数据地理栅格；
其中，所述栅格基点包括第一栅格基点和第二栅格基点，MDT数据地理栅格通过如下公式得到：
其中，earthRadius为地球半径，即6378140米；lon1为第一栅格基点的经度，lat1为第一栅格基点的纬度；lon2为第二栅格基点的经度，lon2为第二栅格基点的纬度；power(n,m)表示返回数值n的m次幂；PI()指圆周率值，即3.1415926。
2.根据权利要求1所述的一种回填经纬度定位扩量方法，其特征在于：所述对每个测试集记录和对应的训练集记录，计算对应的特征量匹配数目，得到相同特征量个数这一步骤，还包括以下步骤：
所述测试集和训练集的每条记录，均包含至多9组特征量，所述每组特征量包括服务小区特征量和邻区特征量，在每组特征量中，若测试集的服务小区特征量和训练集的对应服务小区特征量相等，且测试集的邻区特征量和训练集的对应邻区特征量相等，则相同特征量个数加一。
3.根据权利要求1所述的一种回填经纬度定位扩量方法，其特征在于：所述根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库这一步骤，还包括以下步骤：
根据所述MDT数据样本的经纬度信息，获取所述MDT数据地理栅格对应的栅格ID和经纬度信息；
根据所述栅格ID和经纬度信息，获取栅格内小区信息；
提取预设数量的小区信息作为栅格指纹信息，建立MDT栅格指纹库，所述预设数量不大于9。
4.一种回填经纬度定位扩量系统，其特征在于：包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-3中任一项所述的一种回填经纬度定位扩量方法。
5.一种回填经纬度定位扩量系统，其特征在于：包括：
数据栅格化模块，用于获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格；
栅格指纹库模块，用于根据所述MDT数据地理栅格，建立MDT栅格指纹库；
最近邻欧氏距离模块，用于根据所述MDT栅格指纹库，生成训练集数据；
从所述MDT数据样本中获取无经纬度的MDT数据样本，生成测试集数据；
依次提取测试集数据的记录，对每一条所述测试集数据的记录，获取该记录和所有训练集记录的最近邻欧氏距离，所述最近邻欧氏距离包括相同特征量个数和平均欧式距离值；
经纬度回填模块，用于根据所述最近邻欧氏距离和所述数据地理栅格，获取最近邻栅格位置指纹，根据最近邻欧氏距离，匹配测试集中的近邻栅格；根据测试集中的小区和近邻栅格的距离，删除所述距离超出门限阈值的采样点；获取平均欧氏距离最小的记录，作为测试集样本记录的唯一最近邻地理栅格；根据所述最近邻地理栅格和样本记录信息，匹配测试集和无经纬度MDT数据样本，匹配训练集和MDT栅格指纹库记录，将所述指纹库记录的经纬度数值，回填至所述无经纬度MDT数据样本记录中；
所述最近邻欧氏距离模块中，依次提取测试集数据的记录，对每一条所述测试集数据的记录，获取该记录和所有训练集记录的最近邻欧氏距离，所述最近邻欧氏距离包括相同特征量个数和平均欧式距离值这一步骤，具体包括以下步骤：
对每个测试集记录和对应的训练集记录，计算对应的特征量匹配数目，得到相同特征量个数；所述特征量的表示方式包括采用物理小区标识表示和采用载波频率表示；
计算每个测试集记录和对应的训练集记录的欧式距离值，采用所述欧式距离值除以所述相同特征量个数，得到平均欧式距离值；
所述获取MDT数据样本，对所述数据样本进行栅格化处理，得到MDT数据地理栅格这一步骤，还包括以下步骤：
获取有经纬度的MDT数据样本，根据所述数据样本中的经纬度信息，确定栅格基点；
根据所述栅格基点，使用预设的栅格大小，划分得到MDT数据地理栅格；
其中，所述栅格基点包括第一栅格基点和第二栅格基点，MDT数据地理栅格通过如下公式得到：
其中，earthRadius为地球半径，即6378140米；lon1为第一栅格基点的经度，lon1为第一栅格基点的纬度；lon2为第二栅格基点的经度，lat2为第二栅格基点的纬度；power(n,m)表示返回数值n的m次幂；PI()指圆周率值，即3.1415926。
6.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-3中任一项所述的一种回填经纬度定位扩量方法。
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