CN112468959B - 位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：响应于针对当前位置的定位请求，获取与定位请求对应的初始位置信息，以及获取与定位请求对应的加速度信息；基于加速度信息得到与定位请求对应的预测位置信息；获取与定位请求对应的位置信息权重；利用位置信息权重，对初始位置信息以及预测位置信息进行加权处理，确定与定位请求对应的目标位置信息。采用本方法能够避免只通过无线定位信息确定终端位置，因此可提高定位精度。

Description

位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及定位技术领域，特别是涉及一种位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着定位技术的发展，出现了一种通过无线WIFI或者蓝牙技术实现无线定位的方法，在手机终端设备开启WIFI的情况下，即可扫描并收集周围的无线路由器发出的信号，在需要进行无线定位的过程中，服务器可以根据终端采集到的各无线路由器发出的信号的强弱，以及对应的无线路由器位置，确定终端位置。

然而，目前的位置确定方法，仅仅通过无线定位信息确定终端位置，定位精度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种位置确定方法，所述方法包括：

响应于针对当前位置的定位请求，获取与所述定位请求对应的初始位置信息，以及获取与所述定位请求对应的加速度信息；

基于所述加速度信息得到与所述定位请求对应的预测位置信息；

获取与所述定位请求对应的位置信息权重；

利用所述位置信息权重，对所述初始位置信息以及所述预测位置信息进行加权处理，确定与所述定位请求对应的目标位置信息。

在其中一个实施例中，所述定位请求包括与多个定位轮次对应的定位请求，所述目标位置信息包括多个目标位置信息，与所述多个定位轮次对应的定位请求相适应；所述获取与所述定位请求对应的位置信息权重，包括：确定当前定位轮次对应的定位请求，作为当前定位请求；通过卡尔曼滤波法获取与所述当前定位请求对应的当前位置信息权重；所述利用所述位置信息权重，对所述初始位置信息以及所述预测位置信息进行加权处理，确定与所述定位请求对应的目标位置信息，包括：利用所述当前位置信息权重，对所述当前定位请求对应的初始位置信息，以及所述当前定位请求对应的预测位置信息进行加权处理，确定与所述当前定位请求对应的目标位置信息。

在其中一个实施例中，所述基于所述加速度信息得到与所述定位请求对应的预测位置信息，包括：若所述当前定位轮次不是首个定位轮次，则获取所述当前定位轮次的上一个定位轮次对应的目标位置信息；利用当前加速度信息，确定与所述当前定位请求对应的计步数据；所述当前加速度信息为所述当前定位请求对应的加速度信息；获取与所述当前定位请求对应的方位角数据，根据所述计步数据、所述方位角数据、所述上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与所述当前定位请求对应的预测位置信息。

在其中一个实施例中，所述当前加速度信息的个数为多个；所述利用所述当前加速度信息，确定与所述当前定位请求对应的计步数据，包括：获取所述多个当前加速度信息对应的平方和根，得到多个平方和根；将所述多个平方和根与预设的加速度常数作差处理，得到多个差值的绝对值，并获取所述多个差值的绝对值对应的方差值；将所述方差值与预设的方差阈值进行比对，根据比对的结果确定所述计步数据。

在其中一个实施例中，所述根据所述计步数据、所述方位角数据、所述上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与所述当前定位请求对应的预测位置信息之前，还包括：获取与所述计步数据匹配的计步频率；将所述计步频率作为所述经验系数。

在其中一个实施例中，还包括：若所述当前定位轮次为所述首个定位轮次，则将所述当前定位请求对应的初始位置信息，作为所述当前定位请求对应的目标位置信息。

在其中一个实施例中，所述获取与所述定位请求对应的初始位置信息包括：获取与所述当前定位请求对应的多个目标基站的基站距离信息；从预设的基站定位数据库中，获取所述多个目标基站的基站位置信息；根据所述基站距离信息以及所述基站位置信息，通过预设的定位算法对所述当前位置进行定位处理，确定所述当前定位请求对应的初始位置信息。

一种位置确定装置，所述装置包括：

初始位置获取模块，用于响应于针对当前位置的定位请求，获取与所述定位请求对应的初始位置信息，以及获取与所述定位请求对应的加速度信息；

预测位置获取模块，用于基于所述加速度信息得到与所述定位请求对应的预测位置信息；

位置权重获取模块，用于获取与所述定位请求对应的位置信息权重；

目标位置获取模块，用于利用所述位置信息权重，对所述初始位置信息以及所述预测位置信息进行加权处理，确定与所述定位请求对应的目标位置信息。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

上述位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质，响应于针对当前位置的定位请求，获取与定位请求对应的初始位置信息，以及获取与定位请求对应的加速度信息；基于加速度信息得到与定位请求对应的预测位置信息；获取与定位请求对应的位置信息权重；利用位置信息权重，对初始位置信息以及预测位置信息进行加权处理，确定与定位请求对应的目标位置信息。本申请通过加速度信息得到预测位置信息，并通过位置信息权重对预测位置信息与初始位置信息进行加权处理，得到最终目标位置信息，能够避免只通过无线定位信息确定终端位置，因此可提高定位精度。

附图说明

图1为一个实施例中位置确定方法的流程示意图；

图2为一个实施例中基于加速度信息得到预测位置信息的流程示意图；

图3为一个实施例中利用当前加速度信息确定计步数据的流程示意图；

图4为一个实施例中获取与定位请求对应的初始位置信息的流程示意图；

图5为另一个实施例中位置确定方法的流程示意图；

图6为一个实施例中位置确定装置的结构框图；

图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种位置确定方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：

步骤S101，终端响应于针对当前位置的定位请求，获取与定位请求对应的初始位置信息，以及获取与定位请求对应的加速度信息。

其中，定位请求是用户通过手机终端触发的，用于获取当前位置的定位信息的请求，当前位置可以是手机终端在触发定位请求时所处的位置，当用户需要得到当前位置的定位信息时，可以通过手机终端预先设置的定位程序，触发针对于当前位置的定位请求。初始位置信息则指的是手机终端通过无线定位或者蓝牙定位等方式得到的位置信息，可以通过三维坐标的形式进行表示，而加速度信息则指的是终端的加速度信息，可以通过终端的加速度计采集得到。

具体来说，终端在用户触发针对当前位置的定位请求后，可以对该请求进行响应，例如可以通过无线定位技术，得到终端当前位置，并将得到的位置信息作为初始位置信息，同时，通过手机终端的加速度计，采集当前时间点的加速度信息，作为与定位请求对应的加速度信息。

步骤S102，终端基于加速度信息得到与定位请求对应的预测位置信息。

预测位置信息则指的是终端通过加速度信息得到的，可以用于预测终端位置的预测信息，也可以通过三维坐标的形式表示，由于加速度信息可以一定程度上反应终端位置的变化，终端在得到加速度信息后，可以基于得到的加速度信息，计算与该定位请求对应的预测位置信息。

步骤S103，终端获取与定位请求对应的位置信息权重；

步骤S104，终端利用位置信息权重，对初始位置信息以及预测位置信息进行加权处理，确定与定位请求对应的目标位置信息。

位置信息权重指的是不同位置信息分别对应的权重，由于本申请中得到的与定位请求对应的位置信息可以包括有通过无线定位技术的到的初始位置信息，以及利用加速度计得到的加速度信息计算得到的预测位置信息两种，因此可以分别设定初始位置信息对应的权重，以及预测位置信息对应的权重，权重值为区间[0,1]之间的任意一个数，并且初始位置信息对应的权重与预测位置信息对应的权重的权重之和为1。例如：可以设定初始位置信息对应的权重为a，那么预测位置信息对应的权重即为1-a，分别作为与定位请求对应的位置信息权重。

之后，终端可以按照得到初始位置信息对应的权重，以及预测位置信息对应的权重，对得到的初始位置信息的三维坐标以及预测位置信息的三维坐标进行加权处理，并将得到的最终的三维坐标作为定位请求对应的目标位置信息。

上述位置确定方法中，响应于针对当前位置的定位请求，获取与定位请求对应的初始位置信息，以及获取与定位请求对应的加速度信息；基于加速度信息得到与定位请求对应的预测位置信息；获取与定位请求对应的位置信息权重；利用位置信息权重，对初始位置信息以及预测位置信息进行加权处理，确定与定位请求对应的目标位置信息。本申请终端可通过加速度信息得到预测位置信息，并通过位置信息权重对预测位置信息与初始位置信息进行加权处理，得到最终目标位置信息，能够避免只通过无线定位信息确定终端位置，因此可提高定位精度。

在一个实施例中，定位请求包括与多个定位轮次对应的定位请求，目标位置信息包括多个目标位置信息，与多个定位轮次对应的定位请求相适应；步骤S103可以进一步包括：终端确定当前定位轮次对应的定位请求，作为当前定位请求；通过卡尔曼滤波法获取与当前定位请求对应的当前位置信息权重；步骤S104可以进一步包括：终端利用当前位置信息权重，对当前定位请求对应的初始位置信息，以及当前定位请求对应的预测位置信息进行加权处理，确定与当前定位请求对应的目标位置信息。

其中，定位轮次指的是触发定位请求的轮次，由于用户在实际通过终端进行定位的过程中，可能通过行走的方式不断改变终端的当前位置，因此在这个过程中，用户需要通过终端不断的发起针对与当前位置的定位请求，以使得终端可以不断更新目标位置信息。例如，当用户在打开终端上安装定位软件时，并发起定位后，即可不断触发上述定位请求，而每次触发定位请求，终端都可以得到与该请求对应的目标位置信息，作为多个目标位置信息。

具体地，用户通过终端触发定位请求后，终端可以首先确定当前触发的定位请求对应的定位轮次，并将其作为当前定位轮次，并分别获取在当前定位轮次下对应的初始位置信息，以及当前定位轮次下的预测位置信息，之后可通过卡尔曼滤波法，得到当前定位轮次下的位置信息权重，作为与当前定位请求对应的当前位置信息权重，最后利用当前位置信息权重进行加权处理，并最终得到当前定位请求下对应的目标位置信息。

进一步地，如图2所示，步骤S102可以进一步包括：

步骤S201，若当前定位轮次不是首个定位轮次，终端则获取当前定位轮次的上一个定位轮次对应的目标位置信息。

首个定位轮次指的是用户第一次触发的针对当前位置的定位请求的定位轮次，如果当前定位轮次不是首个定位轮次，那么在当前定位轮次之前，必然会存在当前定位轮次的上一个定位轮次，以及上一个定位轮次对应的目标位置信息。例如，用户触发的定位请求按照定位轮次的顺序，可以包括定位轮次A对应的定位请求A，以及该定位轮次对应的目标位置信息A，定位轮次B对应的定位请求B，以及该定位轮次对应的目标位置信息B，和定位轮次C对应的定位请求C，以及该定位轮次对应的目标位置信息C，如果当前定位轮次为定位轮次B，那么上一个定位轮次对应的目标位置信息则为目标定位信息A。

具体地，终端可以判断当前定位轮次是否是首个定位轮次，如果不是首个定位轮次，则可以得到上一个定位轮次对应的目标定位信息。

步骤S202，终端利用当前加速度信息，确定与当前定位请求对应的计步数据；当前加速度信息为当前定位请求对应的加速度信息。

之后，终端可以通过加速度计读取当前加速度信息，由于终端在移动的过程中速度的变化以及方向都是不固定的，因此不同的定位轮次必然会对应不同的加速度信息，终端可以读取加速度计上显示的实时加速度信息，作为与当前定位请求对应的当前加速度信息，再利用当前加速度信息，得到计步数据。其中，计步数据主要是用来判断携带终端的用户是否发生了移动，若发生了移动，那么当前定位轮次对应的目标位置信息必然会相对于上一个定位轮次对应的目标位置信息有所改变。

步骤S203，终端获取与当前定位请求对应的方位角数据，根据计步数据、方位角数据、上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与当前定位请求对应的预测位置信息。

最后，终端可以通过携带的电子罗盘读取实时的罗盘数据，并基于得到的罗盘数据计算终端实时对应的方位角数据，作为当前定位请求对应的方位角数据，并利用步骤S201得到的上一个定位轮次对应的目标位置信息，步骤S202得到的计步数据，本步骤得到的方位角数据，以及预先设定的经验系数，得到与当前定位请求对应的预测位置信息，其中经验系数可以是一个常数，由测量用户预先设定，也可以是一个随着定位轮次更新而不断更新的一个系数。

具体地，当前定位请求对应的预测位置信息可以通过如下数学公式进行计算得到：

location_predict＝location_last+step×cos(direction)×coef

其中，location_predict为当前定位请求对应的预测位置信息，location_last为上一个定位轮次对应的目标位置信息，step表示计步数据，direction则表示与当前定位请求对应的方位角数据，而coef表示的则是经验系数。location_predict＝(x_predict，y_predict,z_predict)分别表示当前定位请求对应的预测位置信息的三维坐标，location_last＝(x_last，y_last,z_last)分别表示上一个定位轮次对应的目标位置信息的三维坐标，而direction＝(direction_x，direction_y,direction_z)则表示三维方向角数据。

进一步地，当前加速度信息的个数可以为多个，如图3所示，步骤S202可以进一步包括：

步骤S301，终端获取多个当前加速度信息对应的平方和根，得到多个平方和根。

当前加速度信息的个数可以为多个，在终端对一次定位请求的响应过程中，可以读取多组加速度信息，作为当前加速度信息，之后可对每一个当前加速度信息都计算其对应的平方和根，从而得到多个平方和根。

例如，每一个当前加速度信息都可以用ax_i，bx_i，cx_i进行表示，那么其对应的平方和根则可以通过公式：计算得到

从而得到多个平方和根。

步骤S302，终端将多个平方和根与预设的加速度常数作差处理，得到多个差值的绝对值，并获取多个差值的绝对值对应的方差值。

其中，预设的加速度常数可以是设定的重力加速度常数，例如可以是9.8，终端得到多个平方和根后，可以分别将计算得到的平方和根与设定的重力加速度常数作差处理，得到多个差值的同时，获取每一个得到的差值的绝对值，作为多个差值的绝对值，最后可计算上述多个差值的绝对值对应的方差值。

步骤S303，终端将方差值与预设的方差阈值进行比对，根据比对的结果确定计步数据。

终端在步骤S302中得到方差值之后，可以将得到的方差值与预先设定的方差阈值进行大小比对，该方差阈值可以是预先设定的一个常数，例如可以是0.1，终端可以将方差阈值与得到的方差值进行比对，如果方差值大于该方差阈值，则可以确定计步生效，并将计步数据设置为1，而如果方差值小于该方差阈值，那么则说明计步未生效，那么此时将计步数据设置为0。

例如，可以设定方差阈值为0.1，那么计步数据step可以通过如下数学公式进行计算得到：

其中，std表示上述多个差值的绝对值对应的方差值。

另外，在步骤S203之前，还可以包括：终端获取与计步数据匹配的计步频率；将计步频率作为经验系数。

另外，也可以将经验系数设置为一个可以定位请求改变而随着不断改变的数值，具体来说可以是根据与得到的计步数据相适应的步频，即计步频率进行设置，由于不同用户行走的频率有所不同，因此对应终端的位置变化的速度也有所区别，终端可以读取该用户行走的步频，作为与上述计步数据匹配的计步频率，并将得到的几步频率，作为步骤S203中得到的经验系数，用于对预测位置信息的计算。

上述实施例中，终端可以利用卡尔曼滤波法得到当前定位轮次的位置信息权重，以得到当前定位请求对应的目标位置信息，实现了目标位置信息的实时更新，可以提高得到的目标位置信息的准确性，另外，本实施例中，终端可以根据上一轮次的目标位置信息，结合当前轮次的加速度信息，计步数据，以及经验系数，得到预测位置信息，可以进一步提高的预测位置信息的准确性，从而进一步提高得到的目标位置信息的准确性。

在一个实施例中，若当前定位轮次为首个定位轮次，则将当前定位请求对应的初始位置信息，作为当前定位请求对应的目标位置信息。

而如果当前定位轮次是第一个定位轮次，即当前定位轮次之前不存在上一个定位轮次，那么此时则可以直接将初始位置信息作为当前定位请求对应的目标位置信息，即在本实施例中，初始位置信息对应的权重可以设置为1，其对应的预测位置信息对应的权重则可以设置为0，以实现将当前定位请求对应的初始位置信息直接作为前定位请求对应的目标位置信息。

本实施例中，如果当前定位轮次为首个定位轮次，终端则可以直接将初始位置信息作为当前定位请求对应的目标位置信息，进而可以保证在缺乏上一定位轮次对应的目标位置信息的情况下，也可以反馈当前定位轮次的目标位置信息。

在一个实施例中，如图4所示，步骤S101可以进一步包括：

步骤S401，终端获取与当前定位请求对应的多个目标基站的基站距离信息。

由于用户通过终端利用无线连接的方式，会向各个基站发送无线信号，基站距离信息则指的是终端与上述各个基站对应的距离信息，该基站可以是用于进行5g通信的5g基站，当终端需要进行无线通信的时候，会向周围的基站发送相关的信号，而接受到该信号的基站则可以作为与当前定位请求对应的多个目标基站。并且，终端确定目标基站后，可以根据终端发送的无线信号得到对应的距离信息，例如：可以根据各个目标基站接收到该终端发出的无线信号的时间先后，得到该终端与各个目标基站之间的距离，作为多个目标基站的基站距离信息。

步骤S402，终端从预设的基站定位数据库中，获取多个目标基站的基站位置信息。

其中，基站定位数据库是预先建立的，存储有不同的基站相关的数据，用于实现基站定位的数据库，该数据库可以存储有例如基站所在小区的小区编码信息，所在建筑的坐标信息，或者室内坐标等信息。终端在确定与当前定位请求对应的多个目标基站后，可以通过查询基站定位数据库的方式，得到上述目标基站所在的位置坐标，作为多个目标基站的基站位置信息。

步骤S403，终端根据基站距离信息以及基站位置信息，通过预设的定位算法对当前位置进行定位处理，确定当前定位请求对应的初始位置信息。

终端在步骤S401中得到基站距离信息，以及步骤S402中得到基站位置信息后，可以利用预设的定位算法，例如三遍定位算法，基于基站距离信息以及基站位置信息，对终端所处的位置进行解析运算，并可以最终得到终端所处的位置的坐标信息，作为当前定位请求对应的初始位置信息。

同时，在定位请求的定位轮次不断更新的过程中，终端也可以不断重新确定目标基站，并重新得到与目标基站之间的基站距离信息，以及目标基站的基站位置信息，从而实现对初始位置信息的不断更新。

上述实施例中，终端可以通过确定与目标基站之间的距离，并查询基站定位数据库得到目标基站的基站位置的方式，利用定位算法可得到初始位置信息，并可以根据按照定位轮次对初始位置信息进行更新，从而提高初始位置信息的实时性以及准确性，进而提高得到的目标位置信息的准确性。

在一个应用实例中，如图5所示，还提供了一种位置确定方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，该方法包括以下步骤：

步骤S501，终端响应于针对当前位置的定位请求，确定当前定位轮次对应的定位请求，作为当前定位请求；

步骤S502，终端获取与当前定位请求对应的多个目标基站的基站距离信息，并从预设的基站定位数据库中，获取多个目标基站的基站位置信息；

步骤S503，终端根据基站距离信息以及基站位置信息，通过预设的定位算法对当前位置进行定位处理，确定当前定位请求对应的初始位置信息；

步骤S504，若当前定位轮次不是首个定位轮次，终端则获取当前定位轮次的上一个定位轮次对应的目标位置信息，以及当前定位请求对应的多个当前加速度信息；

步骤S505，终端获取多个当前加速度信息对应的平方和根，得到多个平方和根；将多个平方和根与预设的加速度常数作差处理，得到多个差值的绝对值，并获取多个差值的绝对值对应的方差值；

步骤S506，终端将方差值与预设的方差阈值进行比对，根据比对的结果确定计步数据；

步骤S507，终端获取与计步数据匹配的计步频率，并将计步频率作为经验系数，以及获取与当前定位请求对应的方位角数据；

步骤S508，终端根据计步数据、方位角数据、上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与当前定位请求对应的预测位置信息；

步骤S509，终端通过卡尔曼滤波法获取与当前定位请求对应的当前位置信息权重；

步骤S510，终端利用当前位置信息权重，对当前定位请求对应的初始位置信息，以及当前定位请求对应的预测位置信息进行加权处理，确定与当前定位请求对应的目标位置信息。

上述实施例中，终端可通过加速度信息得到预测位置信息，并通过位置信息权重对预测位置信息与初始位置信息进行加权处理，得到最终目标位置信息，能够避免只通过无线定位信息确定终端位置，因此可提高定位精度。同时，终端可通过加速度信息得到预测位置信息，并通过位置信息权重对预测位置信息与初始位置信息进行加权处理，得到最终目标位置信息，能够避免只通过无线定位信息确定终端位置，因此可进一步提高定位精度。并且，终端可以通过确定与目标基站之间的距离，并查询基站定位数据库得到目标基站的基站位置的方式，利用定位算法可得到初始位置信息，并可以根据按照定位轮次对初始位置信息进行更新，从而提高初始位置信息的实时性以及准确性，进而提高得到的目标位置信息的准确性。

在一个应用实例中，还提供了一种用智能手机和室内5g网络进行高精度定位的方法，该方法可以包括如下步骤：

步骤1：建立5g基站的定位数据库，包含基站的小区ID、所在建筑、室内坐标等信息。

步骤2：根据步骤1中的定位坐标数据库，结合手机上报的5g基站信息，通过一种初步的定位算法，如三边定位算法，解算出智能手机的初始位置，设置为location_5g，其中location_5g＝(x_5g，y_5g,z_5g)。

步骤3：开发手机客户端(app或者小程序)，读取智能手机的加速度计数据和罗盘数据，根据这些传感器数据计算智能手机的行人计步和方位角数据。

其中，行人的计步数据计算如下：

(1)假设每次定位请求读取智能手机三轴加速度数据有n组，每一组的加速度数据表示为ax_i，bx_i，cx_i，其中i＝(1,2,3…n)；

(2)计算上述每一组加速度数据的平方和根：

其中i＝(1,2,3…n)；

(3)初始化一个浮点数数组，命名为vars，长度为n，用于保存上述数据与重力加速度常数(可设定为9.8)的差值的绝对值；

(4)计算数组vars的方差值std，并设定一个阈值，如0.1，根据vars的方差值是否超过该阈值，判断行人的计步是否生效，计步生效时计步数1，即：

(5)方位角数据表示为：direction＝(direction_x，direction_y,direction_z)。

步骤4：将步聚2中得到的定位结果与3中得到的计步和方位角数据进行融合，得到最终的定位结果，定位结果的融合步骤如下：

(1)假设每一次定位请求得到的最终定位结果表示为location_t＝(x_t，y_t,z_t)最新一次的最终定位结果表示为location_last＝(x_last，y_last,z_last)；

(2)根据location_last和计步数据、方位角数据，推算当前定位请求的坐标：

location_predict＝location_last+step×cos(direction)×coef

其中coef表示经验系数，为常数。因此根据计步和方位角数据的预测定位结果表示为：location_predict＝(x_predict，y_predict,z_predict)；

(3)根据location_predict和location_5g，利用公开的卡尔漫滤波算法计算出当前定位请求的结果：

location_t＝α×location_5g+(1-α)×location_predict

其中α是根据卡尔曼滤波算法计算出的权重值；

步骤5：重复上述步骤2至步骤4，直到停止定位。

上述应用实例中，可以利用智能手机和室内5g网络进行高精度定位的方法，实现了高精度定位的效果，并解决了传统定位方式的时延问题的同时，相比于传统蓝牙定位需要部署相应硬件，并且进行定期维护，采用5g网络定位可以直接利用现成的基站，因此不需要重新部署硬件设备，从而节省设备部署成本，并且可以减少维护的成本。

应该理解的是，虽然图1-5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-5中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种位置确定装置，包括：初始位置获取模块601、预测位置获取模块602、位置权重获取模块603和目标位置获取模块604，其中：

初始位置获取模块601，用于响应于针对当前位置的定位请求，获取与定位请求对应的初始位置信息，以及获取与定位请求对应的加速度信息；

预测位置获取模块602，用于基于加速度信息得到与定位请求对应的预测位置信息；

位置权重获取模块603，用于获取与定位请求对应的位置信息权重；

目标位置获取模块604，用于利用位置信息权重，对初始位置信息以及预测位置信息进行加权处理，确定与定位请求对应的目标位置信息。

在一个实施例中，定位请求包括与多个定位轮次对应的定位请求，目标位置信息包括多个目标位置信息，与多个定位轮次对应的定位请求相适应；位置权重获取模块603，进一步用于确定当前定位轮次对应的定位请求，作为当前定位请求；通过卡尔曼滤波法获取与当前定位请求对应的当前位置信息权重；目标位置获取模块604，进一步用于利用当前位置信息权重，对当前定位请求对应的初始位置信息，以及当前定位请求对应的预测位置信息进行加权处理，确定与当前定位请求对应的目标位置信息。

在一个实施例中，预测位置获取模块602，进一步用于若当前定位轮次不是首个定位轮次，则获取当前定位轮次的上一个定位轮次对应的目标位置信息；利用当前加速度信息，确定与当前定位请求对应的计步数据；当前加速度信息为当前定位请求对应的加速度信息；获取与当前定位请求对应的方位角数据，根据计步数据、方位角数据、上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与当前定位请求对应的预测位置信息。

在一个实施例中，当前加速度信息的个数为多个；预测位置获取模块602，进一步用于获取多个当前加速度信息对应的平方和根，得到多个平方和根；将多个平方和根与预设的加速度常数作差处理，得到多个差值的绝对值，并获取多个差值的绝对值对应的方差值；将方差值与预设的方差阈值进行比对，根据比对的结果确定计步数据。

在一个实施例中，预测位置获取模块602，还用于获取与计步数据匹配的计步频率；将计步频率作为经验系数。

在一个实施例中，目标位置获取模块604，还用于若当前定位轮次为首个定位轮次，则将当前定位请求对应的初始位置信息，作为当前定位请求对应的目标位置信息。

在一个实施例中，初始位置获取模块601，进一步用于获取与当前定位请求对应的多个目标基站的基站距离信息；从预设的基站定位数据库中，获取多个目标基站的基站位置信息；根据基站距离信息以及基站位置信息，通过预设的定位算法对当前位置进行定位处理，确定当前定位请求对应的初始位置信息。

关于位置确定装置的具体限定可以参见上文中对于位置确定方法的限定，在此不再赘述。上述位置确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种位置确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种位置确定方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于针对当前位置的定位请求，获取与所述定位请求对应的初始位置信息，以及获取与所述定位请求对应的加速度信息；所述定位请求包括与多个定位轮次对应的定位请求；

基于所述加速度信息得到与所述定位请求对应的预测位置信息；包括：若当前定位轮次不是首个定位轮次，则获取所述当前定位轮次的上一个定位轮次对应的目标位置信息；利用当前加速度信息，确定当前定位请求对应的计步数据；获取与所述当前定位请求对应的方位角数据，根据所述计步数据、所述方位角数据、所述上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与所述当前定位请求对应的预测位置信息；利用所述当前加速度信息，确定所述当前定位请求对应的计步数据；包括：获取多个当前加速度信息对应的平方和根，得到多个平方和根；将所述多个平方和根与预设的加速度常数作差处理，得到多个差值的绝对值，并获取所述多个差值的绝对值对应的方差值；将所述方差值与预设的方差阈值进行比对，根据比对的结果确定所述计步数据；所述当前定位请求为所述当前定位轮次对应的定位请求，所述当前加速度信息为所述当前定位请求对应的加速度信息；

获取与所述定位请求对应的位置信息权重；

利用所述位置信息权重，对所述初始位置信息以及所述预测位置信息进行加权处理，确定与所述定位请求对应的目标位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标位置信息包括多个目标位置信息，与所述多个定位轮次对应的定位请求相适应；

所述获取与所述定位请求对应的位置信息权重，包括：

通过卡尔曼滤波法获取与所述当前定位请求对应的当前位置信息权重；

所述利用所述位置信息权重，对所述初始位置信息以及所述预测位置信息进行加权处理，确定与所述定位请求对应的目标位置信息，包括：

利用所述当前位置信息权重，对所述当前定位请求对应的初始位置信息，以及所述当前定位请求对应的预测位置信息进行加权处理，确定与所述当前定位请求对应的目标位置信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述计步数据、所述方位角数据、所述上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与所述当前定位请求对应的预测位置信息之前，还包括：

获取与所述计步数据匹配的计步频率；

将所述计步频率作为所述经验系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述当前定位轮次为所述首个定位轮次，则将所述当前定位请求对应的初始位置信息，作为所述当前定位请求对应的目标位置信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取与所述定位请求对应的初始位置信息包括：

获取与所述当前定位请求对应的多个目标基站的基站距离信息；

从预设的基站定位数据库中，获取所述多个目标基站的基站位置信息；

根据所述基站距离信息以及所述基站位置信息，通过预设的定位算法对所述当前位置进行定位处理，确定所述当前定位请求对应的初始位置信息。

6.一种位置确定装置，其特征在于，所述装置包括：

初始位置获取模块，用于响应于针对当前位置的定位请求，获取与所述定位请求对应的初始位置信息，以及获取与所述定位请求对应的加速度信息；所述定位请求包括与多个定位轮次对应的定位请求；

预测位置获取模块，用于基于所述加速度信息得到与所述定位请求对应的预测位置信息；进一步用于若当前定位轮次不是首个定位轮次，则获取所述当前定位轮次的上一个定位轮次对应的目标位置信息；利用当前加速度信息，确定当前定位请求对应的计步数据；获取与所述当前定位请求对应的方位角数据，根据所述计步数据、所述方位角数据、所述上一个定位轮次对应的目标位置信息以及预设的经验系数，确定与所述当前定位请求对应的预测位置信息；利用所述当前加速度信息，确定所述当前定位请求对应的计步数据；包括：获取多个当前加速度信息对应的平方和根，得到多个平方和根；将所述多个平方和根与预设的加速度常数作差处理，得到多个差值的绝对值，并获取所述多个差值的绝对值对应的方差值；将所述方差值与预设的方差阈值进行比对，根据比对的结果确定所述计步数据；所述当前定位请求为所述当前定位轮次对应的定位请求，所述当前加速度信息为所述当前定位请求对应的加速度信息；

位置权重获取模块，用于获取与所述定位请求对应的位置信息权重；

目标位置获取模块，用于利用所述位置信息权重，对所述初始位置信息以及所述预测位置信息进行加权处理，确定与所述定位请求对应的目标位置信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标位置获取模块进一步用于若所述当前定位轮次为所述首个定位轮次，则将所述当前定位请求对应的初始位置信息，作为所述当前定位请求对应的目标位置信息。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述初始位置获取模块进一步用于获取与所述当前定位请求对应的多个目标基站的基站距离信息；从预设的基站定位数据库中，获取所述多个目标基站的基站位置信息；根据所述基站距离信息以及所述基站位置信息，通过预设的定位算法对所述当前位置进行定位处理，确定所述当前定位请求对应的初始位置信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

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