CN112556696A - 一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质 - Google Patents

一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112556696A
CN112556696A CN202011397966.5A CN202011397966A CN112556696A CN 112556696 A CN112556696 A CN 112556696A CN 202011397966 A CN202011397966 A CN 202011397966A CN 112556696 A CN112556696 A CN 112556696A
Authority
CN
China
Prior art keywords
positioning
information
signal
signal parameters
target object
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
Application number
CN202011397966.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112556696B (zh
Inventor
苏景岚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202011397966.5A priority Critical patent/CN112556696B/zh
Publication of CN112556696A publication Critical patent/CN112556696A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112556696B publication Critical patent/CN112556696B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/005—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
    • 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
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本申请公开了一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质，该方法可应用于地图定位相关场景，该方法包括：当对目标对象进行定位检测时，获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；获取目标对象的第一定位信息；根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息。采用本申请，可提高所获取到的第二定位信息的准确性。

Description

一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理的技术领域，尤其涉及一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质。
背景技术
随着科技网络的不断发展，定位技术越发趋于成熟。例如，在导航应用中为用户提供的路线导航功能，可以实现在对用户进行定位之后，再根据定位结果对用户进行路线导航。
现有技术中，通常是采用卫星定位信号来对用户进行定位。由于，当用户处于室内时，通常接收不到卫星定位信号，因此当用户在室内和室外进行穿插移动的过程中，用户处于室内的时间段内会检测不到用户所在位置的卫星定位信号。此时，通常是通过回调之前在室外所采集到的用户的历史位置实现对用户的定位，但通过回调所定位得到的位置往往与用户的实际位置之间存在较大偏差，这就导致对用户的定位结果并不准确。
发明内容
本申请提供了一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质，可提高所获取到的第二定位信息的准确性。
本申请一方面提供了一种对象定位方法，包括：
当对目标对象进行定位检测时，获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；
获取目标对象的第一定位信息；
根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；
按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息。
本申请一方面提供了一种对象定位装置，包括：
信号获取模块，用于当对目标对象进行定位检测时，获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；
定位获取模块，用于获取目标对象的第一定位信息；
策略确定模块，用于根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；
定位修正模块，用于按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息。
其中，定位获取模块，包括：
历史定位获取单元，用于获取目标对象的历史定位信息；历史定位信息是指在定位检测时刻之前所生成的一个或多个定位信息；
目标定位确定单元，用于将历史定位信息中的目标定位信息确定为第一定位信息，目标定位信息是指历史定位信息中，距离定位检测时刻最近的时刻所生成的定位信息。
其中，定位获取模块，包括：
信号选取单元，用于从信号参数集中选取目标信号参数；目标信号参数为信号参数集中的任一种信号参数；
第一定位确定单元，用于根据目标信号参数确定第一定位信息。
其中，信号选取单元，包括：
信噪比获取子单元，用于获取信号参数集中每种信号参数的信噪比；
目标参数确定子单元，用于将信号参数集中信噪比最大的信号参数，确定为目标信号参数。
其中，目标信号参数为热点网络信号参数；
第一定位确定单元，包括：
指纹获取子单元，用于获取热点网络信号参数的信号指纹特征；信号指纹特征包括与热点网络信号参数相关联的信号特征；
指纹匹配子单元，用于从指纹数据库中的至少两个采集指纹特征中，匹配信号指纹特征的相似指纹特征；指纹数据库包括每个采集指纹特征与所对应的采集位置信息之间的映射关系；
定位确定子单元，用于根据指纹数据库中与相似指纹特征具有映射关系的采集位置信息，确定第一定位信息。
其中，指纹获取子单元，包括：
信号特征获取子单元，用于获取热点网络信号参数所属的热点网络信号的信号强度、信号物理地址和信号所属楼层；
指纹生成子单元，用于根据信号强度、信号物理地址和信号所属楼层，生成热点网络信号参数的信号指纹特征。
其中，M种信号参数包括传感器信号参数；传感器信号参数包括角速度信号参数和加速度信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块，包括：
第一方向修正单元，用于获取第一定位信息的生成时刻与定位检测时刻之间的时刻差，根据时刻差和角速度信号参数对历史运动方向信息进行修正，得到传感器方向信息；
第一速度修正单元，用于根据传感器方向信息、加速度信号参数和时刻差对历史运动速度信息进行修正，得到传感器速度信息；
第一位置修正单元，用于根据传感器速度信息、历史运动速度信息和时刻差对历史位置信息进行修正，得到传感器位置信息；
第一信息确定单元，用于将传感器方向信息、传感器速度信息和传感器位置信息，确定为第二定位信息。
其中，M种信号参数包括热点网络信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块，包括：
第一矩阵生成单元，用于获取热点定位滤波矩阵，根据热点定位滤波矩阵、历史位置信息和热点网络信号参数所指示的热点预测位置，生成热点修正量矩阵；
第二位置修正单元，用于从热点修正量矩阵中获取热点位置修正量，基于热点位置修正量对历史位置信息进行修正，得到热点位置信息；
第二速度修正单元，用于从热点修正量矩阵中获取热点速度修正量，基于热点速度修正量对历史运动速度信息进行修正，得到热点速度信息；
第二方向修正单元，用于从热点修正量矩阵中获取热点方向修正量，基于热点方向修正量对历史运动方向信息进行修正，得到热点方向信息；
第二信息确定单元，用于将热点位置信息、热点速度信息和热点方向信息，确定为第二定位信息。
其中，M种信号参数包括卫星伪距信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块，包括：
第二矩阵生成单元，用于获取伪距定位滤波矩阵，根据伪距定位滤波矩阵、伪距测量误差矩阵和卫星伪距信号参数，生成伪距修正量矩阵；
第三位置修正单元，用于从伪距修正量矩阵中获取伪距位置修正量，基于伪距位置修正量对历史位置信息进行修正，得到伪距位置信息；
第三速度修正单元，用于从伪距修正量矩阵中获取伪距速度修正量，基于伪距速度修正量对历史运动速度信息进行修正，得到伪距速度信息；
第三方向修正单元，用于从伪距修正量矩阵中获取伪距方向修正量，基于伪距方向修正量对历史运动方向信息进行修正，得到伪距方向信息；
第三信息确定单元，用于将伪距位置信息、伪距速度信息和伪距方向信息，确定为第二定位信息。
其中，M种信号参数包括多普勒观测信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块，包括：
第三矩阵生成单元，用于获取多普勒定位滤波矩阵，根据多普勒滤波定位矩阵、多普勒测量误差矩阵和多普勒观测信号参数，生成多普勒修正量矩阵；
第四位置修正单元，用于从多普勒修正量矩阵中获取多普勒位置修正量，根据多普勒位置修正量对历史位置信息进行修正，得到多普勒位置信息；
第四速度修正单元，用于从多普勒修正量矩阵中获取多普勒速度修正量，根据多普勒速度修正量对历史运动速度信息进行修正，得到多普勒速度信息；
第四方向修正单元，用于从多普勒修正量矩阵中获取多普勒方向修正量，根据多普勒方向修正量对历史运动方向信息进行修正，得到多普勒方向信息；
第四信息确定单元，用于将多普勒位置信息、多普勒速度信息和多普勒方向信息，确定为第二定位信息。
其中，M种信号参数包括传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数；融合顺序所指示的M种信号参数的顺序依次为传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数；
定位修正模块，包括：
第一顺序修正单元，用于按照融合顺序采用传感器信号参数对第一定位信息进行修正，得到传感器定位信息；
第二顺序修正单元，用于按照融合顺序采用热点网络信号参数对传感器定位信息进行修正，得到热点定位信息；
第三顺序修正单元，用于按照融合顺序采用卫星伪距信号参数对热点定位信息进行修正，得到伪距定位信息；
第四顺序修正单元，用于按照融合顺序采用多普勒观测信号参数对伪距定位信息进行修正，得到第二定位信息。
其中，上述装置还用于：
在客户端页面输出第二定位信息；客户端页面为导航客户端页面、定位共享客户端页面或定位检测客户端页面。
本申请一方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行本申请中一方面中的方法。
本申请一方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包括程序指令，该程序指令被处理器执行时使该处理器执行上述一方面中的方法。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述一方面等各种可选方式中提供的方法。
本申请当对目标对象进行定位检测时，可以获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；，接着，可以获取目标对象的第一定位信息，并可以根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；进而可以按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息。由此可见，本申请提出的方法可以检测目标对象的信号参数集，该信号参数集中可以包括目标对象的多种信号参数。因此，可以根据对目标对象实际的定位场景，从信号参数集中选取M种适用于对目标对象的第一定位信息进行修正，以得到目标对象的第二定位信息的信号参数，从而可以提高所获取到的第二定位信息的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种网络架构的结构示意图；
图2是本申请提供的一种用户定位的场景示意图；
图3是本申请提供的一种对象定位方法的流程示意图；
图4是本申请提供的一种获取信号参数的场景示意图；
图5是本申请提供的一种计算定位信息的场景示意图；
图6是本申请提供的一种定位更新的场景示意图；
图7是本申请提供的一种对象定位的场景示意图；
图8是本申请提供的一种位置更新的场景示意图；
图9是本申请提供的一种对象定位方法的流程示意图；
图10是本申请提供的一种对象定位装置的结构示意图；
图11是本申请提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种网络架构的结构示意图。如图1所示，网络架构可以包括卫星集群100a、服务器集群101a、终端设备102a、以及热点网络设备集群103a。其中，卫星集群100a中可以包括多个卫星，该多个卫星可以用于检测对用户进行定位的卫星信号，该多个卫星具体可以包括卫星w1、卫星w2、……和wi共i个卫星，i的取值根据实际应用场景决定。
服务器集群101a可以包括多个服务器，该多个服务器用于根据对用户进行定位的相关信号进行计算，以得到用户的定位信息(如用户所在位置等信息)，该多个服务器具体可以包括服务器f1、服务器f2、……和服务器fj共j个服务器，j的取值根据实际应用场景决定。终端设备102a可以为任意一个需要进行定位的用户所持有的用户终端。
热点网络设备集群103a可以包括多个热点网络设备，该多个热点网络设备可以包括热点网络设备r1、热点网络设备r2、……和热点网络设备rk共k个热点网络设备，k的取值根据实际应用场景决定。该多个热点网络设备可以用于提供热点网络信号(即wifi信号)，终端设备102a当处于该多个热点网络设备所提供的热点网络信号的信号范围内时，就可以检测到该多个热点网络设备所提供的热点网络信号。终端设备102a还可以通过所检测到的热点网络信号对用户进行定位。其中，由于终端设备102a为用户所持有的终端设备，因此，对终端设备102a进行定位也就是对用户进行定位。
如图1所示的服务器集群101a中的服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端设备102a可以是：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、桌上型电脑、智能电视等智能终端。
下面结合图1所示的网络架构对本申请所提供的方法进行具体说明。
请一并参见图2，图2是本申请提供的一种用户定位的场景示意图。位置100b为室内位置，在位置100b可以检测到热点网络设备r1的热点网络信号、热点网络设备r2的热点网络信号以及热点网络设备r3的热点网络信号。热点网络设备r1、热点网络设备r2和热点网络设备r3可以为上述热点网络设备集群103a中的热点网络设备。
此处需要通过用户所持有的终端设备102b来对用户进行定位，终端设备102b中还配置有惯性传感器。当用户处于位置100b时，用户可以通过所持有的终端设备102a检测到惯性传感器的传感器信号参数(如传感器的角速度或者加速度参数等)，还可以检测到热点网络设备r1的热点网络信号、热点网络设备r2的热点网络信号以及热点网络设备r3的热点网络信号。
而由于当用户处于室内的位置100b时，终端设备102a检测不到卫星信号，因此，当用户处于位置100b时，终端设备102a可以通过所检测到的传感器信号参数、热点网络设备r1的热点网络信号、热点网络设备r2的热点网络信号以及热点网络设备r3的热点网络信号，实现对用户的定位。
其中，终端设备102a可以将所检测到的传感器信号参数、热点网络设备r1的热点网络信号相关信号参数、热点网络设备r2的热点网络信号相关信号参数以及热点网络设备r3的热点网络信号相关信号参数，发送给上述服务器集群101a中的服务器，使得服务器集群101a中的服务器可以对终端设备102a所发送的信号参数进行计算，以计算出用户的定位信息(如用户所在位置信息、用户运动速度信息和用户运动方向信息等)。服务器集群101a中的服务器可以将所计算得到的用户的定位信息发送给终端设备102a，终端设备102a即可在终端页面向用户展示其定位信息。其中，具体如何通过传感器信号参数以及热点网络信号相关参数计算用户的定位信息的过程，可以参见下述图3对应的实施例中的描述。
更多的，位置101b为室内室外的交界位置，因此，当用户处于位置101b时，终端设备102a既可以获取到惯性传感器的传感器信号参数、热点网络设备r1的热点网络信号、热点网络设备r2的热点网络信号以及热点网络设备r3的热点网络信号，还可以获取到卫星信号(该卫星信号可以包括卫星观测伪距和多普勒观测值等信号)。该卫星信号可以是通过卫星群组102b中的各个卫星检测到的，卫星群组102b中的卫星可以是上述卫星集群100a中的部分或者全部卫星。
因此，当用户处于位置101b时，终端设备102a可以通过所检测到的传感器信号参数、热点网络设备r1的热点网络信号、热点网络设备r2的热点网络信号、热点网络设备r3的热点网络信号以及卫星信号，实现对用户的定位，即计算用户的定位信息。如终端设备可以通过服务器集群101a中的服务器来计算用户的定位信息。其中，如何通过传感器信号参数、热点网络信号以及卫星信号计算用户的定位信息的具体过程，也可以参见下述图3对应的实施例中的相关描述。
更多的，位置103b为室外的位置，当用户处于位置103b时，终端设备102a检测不到热点网络设备r1的热点网络信号、热点网络设备r2的热点网络信号和热点网络设备r3的热点网络信号，但在位置103b时，终端设备102b可以获取到传感器的传感器信号参数以及卫星群组102b所检测到的卫星信号。因此，当用户处于位置103b时，终端设备102a可以通过所获取到的传感器的传感器信号参数以及卫星信号，来计算用户的定位信息。如终端设备可以通过服务器集群101a中的服务器来计算用户的定位信息。其中，如何通过传感器信号参数以及卫星信号计算用户的定位信息的具体过程，也可以参见下述图3对应的实施例中的相关描述。
因此，通过上述过程，即可实现当用户处于不同位置(室内位置、室外位置或者室内室外交界位置)处，均可以根据所获取到的不同信号参数(如传感器信号参数、热点网络信号相关参数以及卫星信号相关参数)实现对用户的定位，即计算得到用户的定位信息，该定位信息可以是定位信息104b。
通过本申请所提供的方法，可以根据对用户实际进行定位的不同场景(如用户不同所在位置的场景)，采取不同的信号参数实现对用户准确的定位。
请参见图3，图3是本申请提供的一种对象定位方法的流程示意图，如图3所示，该方法可以包括：
步骤S101，当对目标对象进行定位检测时，获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；
具体的，本申请实施例中的执行主体可以是一个计算机设备或者多个计算机设备所构成的计算机设备集群。该计算机设备可以是服务器，也可以终端设备。因此，本申请实施例中的执行主体可以是服务器，也可以是终端设备，还可以是由服务器和终端设备共同构成。此处，可以将目标对象所属的终端设备作为本申请实施例中的执行主体为例进行说明。
目标对象可以指任意一个真实用户，或者目标对象还可以指任意需要进行定位的物体，例如该物体可以是智能机器人、或者无人驾驶车辆等。当目标对象为真实用户时，作为本申请实施例中的执行主体的终端设备可以是目标对象所持有的终端设备，如目标对象所持有的手机或者便携式电脑等。当目标对象为智能机器人时，作为本申请实施例中的执行主体的终端设备可以就为该智能机器人。同理，当目标对象为无人驾驶车辆时，作为本申请实施例中的执行主体的终端设备可以就为该无人驾驶车辆。下面将本申请实施例中的执行主体统称为终端设备为例进行说明。
当目标对象触发终端设备对目标对象的位置进行定位时，终端设备就可以对目标对象进行定位检测。例如，目标终端设备可以响应目标对象的对象操作开启终端设备中的定位功能，即表明目标对象触发了终端设备对目标对象的位置进行定位。
当终端设备在对目标对象进行定位检测时，终端设备可以实时获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集。定位检测时刻就为终端设备对目标对象进行定位检测的时刻，由于终端设备可以实时地对目标对象进行定位检测，因此定位检测时刻可以为当前时刻，该当前时刻就为实时的最新时刻。
终端设备可以周期间隔性地对目标对象进行定位检测，因此终端设备可以周期间隔性地获取目标对象的信号参数集，该信号参数集中包括用于对目标对象进行定位检测的信号参数。例如终端设备可以以1秒为周期，终端设备可以每隔1秒获取一次目标对象的信号参数集，那么终端设备每获取一次目标对象的信号参数集的时刻，均可以为一个定位检测时刻，一个信号参数集可以对应于一个定位检测时刻。换句话说，终端设备可以以1秒为周期，每隔1秒对目标对象进行一次定位检测。由于对目标对象在每个定位检测时刻下的定位检测过程相同，因此下述以对目标对象在一个定位检测时刻下的定位过程进行具体说明。
终端设备获取到的目标对象在定位检测时刻的信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数，因此信号参数集中可以包括一种或者多种(至少两个)信号参数。该N种信号参数均为用于对目标对象进行定位检测的信号参数。
例如，该N种信号参数可以包括传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒信号参数中的一种或者多种信号参数。其中，终端设备在对目标对象进行定位检测时，目标对象可以是处于室内的，也可以是处于室外的。而当目标对象是处于室内的，则终端设备可以获取到传感器信号参数和热点网络信号参数，但是由于接收不到卫星信号，因此就不能获取到卫星信号参数，上述卫星伪距信号参数和多普勒信号参数都属于卫星信号参数。而当目标对象是处于室外的，则终端设备可以获取到传感器信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒信号参数，但是有可能接收不到热点网络，导致获取不到热点网络信号参数。
因此，可以理解的是，信号参数集中的N种信号参数可以包括终端设备在所在位置可以检测到的目标对象的全部信号参数。例如，当目标对象处于室内时，目标对象可以获取到传感器信号参数和热点网络信号参数，而不能获取到卫星伪距信号参数和多普勒信号参数，此时信号参数集中的N中信号参数可以包括传感器信号参数和热点网络信号参数，而不包括卫星伪距信号参数和多普勒信号参数。再例如，当目标对象处于室外时，目标对象可以获取到传感器信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒信号参数，而获取不到热点网络信号参数，此时信号参数集中的N中信号参数可以包括传感器信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒信号参数，而不包括热点网络信号参数。
请参见图4，图4是本申请提供的一种获取信号参数的场景示意图。如图4所示，位置1为室内位置，室内位置中终端设备检测不到卫星信号。当用户处于位置1时，终端设备可以检测到惯性传感器的传感器信号参数，还可以检测到热点1(即热点网络信号/wifi信号)的热点网络信号参数、热点2的热点网络信号参数。因此当用户处于位置1时，N种信号参数可以包括传感器信号参数、热点1的热点网络信号参数和热点2的热点网络信号参数。
位置2为室内室外的交界处，当用户处于位置2时，终端设备可以检测到惯性传感器的传感器信号参数、热点1的热点网络信号参数、热点2的热点网络信号参数以及卫星群组100c中的卫星所获取到的卫星信号相关参数(可以包括卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数)。其中卫星群组100c中可以包括多个卫星，该多个卫星可以包括卫星1、卫星2、卫星3和卫星4。因此，当用户处于位置2时，N种信号参数可以包括传感器信号参数、热点1的热点网络信号参数、热点2的热点网络信号参数以及卫星群组100c中的卫星所获取到的卫星信息相关参数。
位置3为室外位置，终端设备可以检测到卫星群组100c中的卫星所获取到的卫星信号相关参数、传感器信号参数以及热点3的热点网络信号参数。因此N种信号参数可以包括传感器信号参数、热点3的热点网络信号参数以及卫星群组100c中的卫星所获取到的卫星信息相关参数。当用户处于室外时，有可能可以检测到热点网络信号，有可能检测不到热点网络信号。
由此可知，当用户处于不同位置时，终端设备有可能会获取到不同的信号参数集。
步骤S102，获取目标对象的第一定位信息；
具体的，由于在对目标对象进行定位检测时，可以通过获取到的信号参数集对目标对象已有的定位信息(可以指此处的第一定位信息)进行修正更新，以得到目标对象最终的定位信息(可以指下述的第二定位信息)，因此，可以终端设备可以先获取目标对象的第一定位信息，该第一定位信息可以理解为是当前定位检测的初始定位信息，即是在第一定位信息的基础上来对目标对象进行定位检测。下面具体描述第一定位信息的获取方式：
当定位检测时刻不是最开始触发对目标对象进行定位检测的时刻时，表明在该定位检测时刻之前终端设备已经对目标对象进行过定位，因此，此时存在目标对象的历史定位信息，该历史定位信息可以指在定位检测时刻之前终端设备所获取到的一个或者多个定位信息。
其中，终端设备在获取目标对象的历史定位信息的时刻到定位检测时刻之间的时间，可以是对目标对象进行持续定位检测而没有中断过的。换句话说，终端设备在获取目标对象的历史定位信息的时刻到定位检测时刻之间的时间，终端设备并未关闭定位功能，一直在对目标对象进行实时的定位检测。
因此，终端设备可以获取到目标对象的历史定位信息，终端设备可以将该历史定位信息中，距离定位检测时刻最近的时刻所生成的定位信息，作为第一定位信息。例如，若终端设备是以周期节点(如每隔1秒)来对目标对象进行定位检测，则历史定位信息可以是在定位检测时刻对应的周期节点的前一个周期节点所生成的目标对象的定位信息。
而当定位检测时刻是最开始触发对目标对象进行定位检测的时刻时，表明当前的定位检测过程(一个包含定位检测时刻并且持续而没有中断过的定位检测过程)中还没有对目标对象进行过定位检测，因此不存在目标对象的上述历史定位信息。
因此，终端设备此时不能通过历史定位信息来得到目标对象的第一定位信息，而可以通过上述获取到的信号参数集来得到目标对象的第一定位信息，请参见下述内容描述。
终端设备可以从信号参数集中选取一种信号参数，作为目标信号参数。进而，终端设备可以通过该目标信号参数来得到目标对象的第一定位信息。
其中，终端设备从信号参数集中选取一种信号参数的过程可以是：终端设备可以获取信号参数集中的每一种信号参数的信噪比，进而终端设备可以对比每一种信号参数的信噪比之间的大小，终端设备可以将信号参数集中信噪比最大的信号参数，作为目标信号参数。需要进行说明的是，当信号参数集中包括传感器信号参数时，目标信号参数不会是传感器信号参数，因为传感器信号参数不存在信噪比，通过传感器信号参数也得不到第一定位信息。
其中，当不存在目标对象的历史定位信息时，通过采用信噪比更大的信号参数来得到目标对象的第一定位信息，可以提高第一定位信息的准确性。
当上述目标信号参数为热点网络信号参数时，终端设备可以生成热点网络信号参数的信号指纹特征。例如，终端设备可以获取该热点网络信号参数所属的热点网络信号的信号强度(RSS，Received Signal Strength)、信号物理地址(MAC，Media Access ControlAddress)和信号所属楼层，终端设备可以通过该信号强度、该信号物理地址和该信号所属楼层，生成热点网络信号参数的信号指纹特征。该信号指纹特征中就可以包括热点网络信号参数所属的热点网络信号的信号强度、信号物理地址和信号所属楼层。
由于热点网络信号通常是在室内的，因此可以获取到热点网络信号的信号所属楼层，此处的热点网络信号通常是指公共的热点网络信号，因此，预先是知道热点网络信号是部署在哪一个楼层的。
终端设备可以获取到指纹数据库，该指纹数据库中包括至少两个采集指纹特征、以及分别与每个采集指纹特征具有映射关系的采集位置信息。一个采集指纹特征对应于一个采集位置信息。该指纹数据库中的采集指纹特征是后台预先就采集好的。
例如，首先可以确定各个采集位置信息，该采集位置信息包括了与所指示的位置处的相关位置信息(例如楼层和区域信息等)。接着，可以在各个采集位置信息所指示的位置处检测热点网络信号，进而就可以通过在各个采集位置信息所指示的位置处所检测到的热点网络信号，来生成每个采集位置信息对应的采集指纹特征。该采集指纹特征可以包含与所对应的采集位置信息所指示的位置处的热点网络信号相关联的信号特征(如信号强度、信号物理地址和信号所属楼层)。
因此，终端设备可以在指纹数据库中匹配与信号指纹特征相似的采集指纹特征，作为信号指纹特征的相似指纹特征，与该相似指纹特征具有映射关系的采集位置信息所指示的位置最接近目标对象的实际位置。终端设备可以根据指纹数据库中与该相似指纹特征具有映射关系的采集位置信息，来得到第一定位信息。其中，终端设备可以利用KNN匹配算法(最邻近结点算法)在指纹数据库中快速匹配到信号指纹特征的相似指纹特征。
其中，第一定位信息可以包括目标对象的运动方向信息、运动速度信息和位置信息。可以将第一定位信息中的目标对象的运动方向信息称之为目标对象的历史运动方向信息，可以将第一定位信息中的目标对象的运动速度信息称之为目标对象的历史运动速度信息，可以将第一定位信息中的目标对象的位置信息称之为目标对象的历史位置信息。
因此，当通过热点网络信号参数来得到第一定位信息时，可以将从指纹数据库中匹配到的与相似指纹特征具有映射关系的采集位置信息，作为目标对象初始的位置信息，由于此种情形下，为初次对目标对象进行定位检测，因此可以将目标对象的初始的运动方向信息设置为0，将目标对象的初始的运动速度信息也设置为0。
在得到目标对象初始的位置信息、初始的运动方向信息以及初始的运动速度信息之后，就可以进一步通过热点网络信号参数对该初始的位位置信息、初始的运动方向信息以及初始的运动速度信息进行更新，即可得到目标对象的上述历史位置信息、历史运动方向信息和历史运动速度信息，也就是得到了第一定位信息。
更多的，当目标信号参数为多普勒观测信号参数或者卫星伪距信号参数时，终端设备可以将目标对象初始的位置信息、初始的运动方向信息以及初始的运动速度信息均设置为0，再通过多普勒观测信号参数或者卫星伪距信号参数对该初始的位置信息、初始的运动方向信息以及初始的运动速度信息进行更新，即可得到目标对象的上述历史位置信息、历史运动方向信息和历史运动速度信息，也就是得到了第一定位信息。
其中，具体如何通过热点网络信号参数、卫星伪距信号参数以及多普勒观测信号参数，来对目标对象初始的位置信息、初始的运动方向信息以及初始的运动速度信息进行更新，以得到第一定位信息的具体原理，与下述步骤S104中当M种信号参数只包括热点网络信号参数、卫星伪距信号参数以及多普勒观测信号参数中的任意一种信号参数时，其更新过程相同，只是需要将该过程的公式中所带入的第一定位信息相关的参数，替换为此处初始的位置信息、初始的运动方向信息以及初始的运动速度信息相关联的参数。例如，需要将公式中第一定位信息的历史位置信息替换为此处初始的位置信息，将公式中第一定位信息的历史运动速度信息替换为此处初始的运动速度信息，将公式中第一定位信息的历史运动方向信息替换为此处初始的运动方向信息。
通过上述过程，即可获取到第一定位信息。需要进行说明的是，当通过某种信号参数来得到第一定位信息时，那么在步骤S104中就不需要再通过该种信号参数来更新目标对象的定位信息了，即M种信号参数中就可以不包括计算第一定位信息所采用的信号参数。
步骤S103，根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；
具体的，终端设备可以根据信号参数集中的N种信号参数，来得到融合定位策略。该融合定位策略可以包括从N种信号参数中所选择的M种信号参数、以及针对该M种信号参数的融合顺序。M为正整数，并且M可以等于或者小于N。
融合定位策略中的M种信号参数，就为从N种信号参数中所选择的用于对目标对象进行定位检测的信号参数。由于可以通过该M种信号参数依次对目标对象的定位进行修正更新，因此融合顺序就是指通过该M种信号参数对目标对象的定位依次进行修正更新的顺序。
其中，可以通过信号参数集的N种信号参数中的每种信号参数的信噪比，来从N种信号参数中选取M种信号参数，例如可以选取N种信号参数中，信噪比最大的M种信号参数。通常选用信噪比更大的信号参数来对目标对象进行定位时，其定位准确性可以更高。M的数值根据实际应用场景决定。
其中，由于信号参数的种类越多，对目标对象进行定位时的准确度可以更高，但是信号参数的种类越多，也会导致对目标对象进行定位时其计算量越大，导致耗时越久。
因此，当在某些场景下，用于对目标对象进行定位的计算资源比较少，或者对目标对象进行定位时的实时性要求更高时，可以从N种信号参数中选取部分信号参数，作为M种信号参数，再通过该M种信号参数对目标对象进行定位，这可以减少对目标对象进行定位时的计算量，减少定位耗时，从而提高对目标对象进行定位的效率。
反之，当在某些场景下，用于对目标对象进行定位的计算资源比较丰富，或者对目标对象进行定位时的实时性要求不那么高时，可以将N种信号参数全部作为M种信号参数，再通过该M种信号参数对目标对象进行定位，这可以保证对目标对象进行定位时的准确性。
更多的，在某些场景中，通过M种信号参数来对目标对象进行定位时，有可能该M种信号参数中的每种信号参数需要通过不同设备来计算定位，因此，可以通过用于对该M种信号参数中的每种信号参数进行计算定位的多个设备之间的连接访问关系(如设备间连接顺序和设备间访问权限等)，来确定融合定位策略中针对M种信号参数的融合顺序。
或者，有些时候对该M种信号参数的不同的计算顺序，会带来不同总的计算复杂度，因此，可以按照计算复杂度最小时对M种信号参数进行计算的顺序作为融合顺序，这可以提高对目标对象进行定位时的效率。其中，对信号参数进行计算就是通过信号参数对目标对象的定位信息进行修正更新。
由此可见，通过在不同场景，从N种信号参数中选取M种信号参数，来更新修正目标对象的定位信息，可以满足实际不同应用场景的各类需求，例如对定位实时性的要求、对定位准确性的要求以及对定位效率的要求等。换句话说，通过在不同需求场景，采用不同的融合定位策略，可以更适用于该不同的需求场景。
步骤S104，按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息；
具体的，上述M种信号参数可以包括一种或者多种信号参数，例如M种信号参数可以包括传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数中的一种或者多个信号参数。
终端设备可以按照定位融合策略中针对M种信号参数的融合顺序，采用M种信号参数依次对目标对象的第一定位信息进行更新，以得到目标对象的第二定位信息。
请参见图5，图5是本申请提供的一种计算定位信息的场景示意图。如图5所示，上述信号参数集100中的N种信号参数可以包括信号参数1、信号参数2、……和信号参数N。从N种信号参数中所选取的M种信号参数可以包括集合101d中的信号参数1、信号参数2、……和信号参数M。
终端设备可以通过M种信号参数更新第一定位信息102d中的历史位置信息、历史运动速度信息和历史运动方向信息，即可得到第二定位信息103d。第二定位信息103d中也可以包括目标对象更新后的位置信息(如下述传感器位置信息、热点网络位置信息、伪距位置信息或者多普勒位置信息)、运动速度信息(如下述传感器速度信息、热点网络速度信息、伪距速度信息或者多普勒速度信息)和运动方向信息(如下述传感器方向信息、热点网络方向信息、伪距方向信息或者多普勒速度方向信息)。
下面具体描述如何通过传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数对目标对象的第一定位信息进行更新的过程。
可选的，上述M种信号参数可以只包括传感器信号参数，该传感器信号参数是通过惯性传感器得到的，该惯性传感器可以是终端设备中的传感器，目标对象在持着终端设备移动(如行走)时，终端设备就可以通过惯性传感器获取到在移动过程中的传感器信号参数。该传感器信号参数可以包括角速度信号参数和加速度信号参数。下面具体描述如何通过传感器信号参数对第一定位信息进行修正更新的过程：
终端设备可以获取第一定位信息的生成时刻(可以理解为第一定位信息对应的定位周期节点的时刻)与定位检测时刻之间的时刻差。终端设备可以根据该时刻差和角速度信号参数对历史运动方向信息进行修正，即可得到修正后的历史运动方向信息，可以将该修正后的历史运动方向信息称之为传感器方向信息，如下述所示：
可以将上述角速度信号参数记为ω(tc)，如下述公式(1)所示，ω(tc)可以表示为：
Figure BDA0002815953120000181
其中，ωx(tc)为地心地固坐标系(ECEF)的x轴方向上的角速度，ωy(tc)为地心地固坐标系的y轴方向上的角速度，ωz(tc)为地心地固坐标系的z轴方向上的角速度。
可以将第一定位信息中，目标对象的历史运动方向信息记为
Figure BDA0002815953120000182
如下述公式(2)所示，
Figure BDA0002815953120000183
如公式(2)所示：
Figure BDA0002815953120000184
其中，cos表示余弦，sin表示正弦。φx表示历史运动方向信息所指示的运动方向与地心地固坐标系的x轴之间的欧拉角，φy表示历史运动方向信息所指示的运动方向与地心地固坐标系的y轴之间的欧拉角，φz表示历史运动方向信息所指示的运动方向与地心地固坐标系的z轴之间的欧拉角。
可以将传感器方向信息记为
Figure BDA0002815953120000185
通过将上述公式(2)中的数据代入公式(3)，所得到的
Figure BDA0002815953120000186
可以表示为：
Figure BDA0002815953120000187
其中，ωe表示地球自转加速度值，Δt表示第一定位信息的生成时刻与定位检测时刻之间的时刻差(即更新时间间隔)。I3×3表示3×3的单位矩阵。
接着，终端设备可以通过获取到的传感器方向信息
Figure BDA0002815953120000188
加速度信号参数以及时刻差Δt，对历史运动速度信息进行修正，即可得到修正后的历史运动速度信息，可以将该修正后的历史运动速度信息称之为传感器速度信息。
可以将传感器速度信息记为
Figure BDA0002815953120000189
通过将上述公式(3)代入下述公式(4)，所得到的
Figure BDA00028159531200001810
可以为：
Figure BDA00028159531200001811
其中，v(tl)表示第一定位信息中的历史运动速度信息。a(tc)表示加速度信号参数，g(tc)表示在tc时刻ECEF坐标系下的重力值。公式(4)与公式(3)中相同的符号所表示的含义是相同的。
其中，历史运动速度信息v(tl)如下述公式(5)所示：
Figure BDA0002815953120000191
其中，vx(tl)表示x轴方向上的速度，vy(tl)表示y轴方向上的速度，vz(tl)表示z轴方向上的速度。
其中，加速度信号参数a(tc)可以表示为如下述公式(6)的形式：
Figure BDA0002815953120000192
其中，ax(tc)表示在ECEF坐标系的x轴方向上的加速度，ay(tc)表示在ECEF坐标系的y轴方向上的加速度，az(tc)表示在ECEF坐标系的z轴方向上的加速度。
可以将传感器位置信息记为r(tc)，将上述公式(6)代入下述公式(7)，所得到的r(tc)为：
Figure BDA0002815953120000193
其中，r(tl)表示第一定位信息中目标对象的历史位置信息。公式(7)与公式(5)中相同的字符表示同样的含义。历史位置信息r(tl)如下述公式(8)所示：
Figure BDA0002815953120000194
其中，x(tl)表示x轴方向上的位置，y(tl)表示y轴方向上的位置，z(tl)表示z轴方向上的位置。
通过上述过程即实现了通过传感器信号参数更新第一定位信息得到了第二定位信息，第二定位信息就包括上述得到的传感器速度信息、传感器方向信息和传感器位置信息。
更多的，通过传感器信号参数来更新目标对象的定位信息时，其更新的原理为递推，即首先得到传感器方向信息，再通过传感器方向信息得到传感器速度信息，再通过传感器速度信息得到传感器位置信息，因此无需使用滤波来更新目标对象的定位信息。
但是若通过卫星伪距信号参数、多普勒信号参数和热点网络信号参数来更新目标对象的定位信息时，均需要通过滤波来更新，例如可以使用卡尔曼滤波来更新目标对象的定位信息。
其中，卡尔曼滤波的参数可以包括修正量参数和协方差矩阵参数。该修正量参数为矩阵，因此可以将该修正量参数称之为修正量矩阵。该协方差矩阵参数用于估计目标对象的定位信息，可以将该协方差矩阵参数称之为滤波协方差矩阵或者定位滤波矩阵。
因此，在通过传感器信号参数更新第一定位信息之后，还可以通过传感器信号参数来更新卡尔曼滤波的定位滤波矩阵，以为后续目标对象的定位信息进行更新做准备，请参见下述内容描述。
首先，可以获取初始的定位滤波矩阵，可以将该初始的定位滤波矩阵记为P(t0)，若卡尔曼滤波还没有被更新过，则对卡尔曼滤波进行初始化后的P(t0)如下述公式(9)所示：
Figure BDA0002815953120000201
其中，diag(302,3)表示元素为302的3×3对角矩阵。
若卡尔曼滤波已经被更新过，则可以将距离定位检测时刻最近的时刻所更新的定位滤波矩阵，作为初始的定位滤波矩阵P(t0)。
可以采用传感器信号参数，在定位滤波矩阵P(t0)的基础上进行更新，得到更新后的定位滤波矩阵，可以将通过传感器信号参数更新定位滤波矩阵P(t0)后所得到的定位滤波矩阵记为P(tc)，则P(tc)可以如下述公式(10)所示：
P(tc)＝Φ(tl,tc)·P(t0)·Φ(tl,tc)T+Q(tl,tc) (10)
其中，Φ(tl,tc)表示系统转移矩阵，该系统转移矩阵表征从第一定位信息的获取时刻到定位检测时刻的时间段中目标对象的定位信息的变化。Q(tl,tc)表示噪声矩阵。
其中，Φ(tl,tc)如下述公式(11)所示：
Figure BDA0002815953120000211
上述F21如下述公式(12)所示：
Figure BDA0002815953120000212
上述F23如下述公式(13)：
Figure BDA0002815953120000213
上述Ωe如下述公式(14)所示：
Figure BDA0002815953120000214
上述Q(tl,tc)为系统噪声，可通过终端设备的惯性传感器相关说明参数得到，Q(tl,tc)如下述公式(15)所示：
Figure BDA0002815953120000215
其中，上述rs(tc)表示在定位检测时刻目标对象所在位置(即上述传感器位置信息所指示的位置)与地心的距离。
Figure BDA0002815953120000216
为惯性传感器中加速度计的系统噪声谱密度。σbg为惯性传感器中陀螺仪的系统噪声谱密度。
通过上述过程，即实现了通过传感器参数，对定位滤波矩阵P(t0)的更新，得到定位滤波矩阵P(tc)。
可选的，上述M种信号参数可以只包括热点网络信号参数，该热点网络信号参数可以包括与检测到的热点网络(wifi)信号相关联的信号特征，如信号强度、信号所属楼层和信号物理地址等。下面具体描述如何通过热点网络信号参数对第一定位信息进行修正更新的过程：
同样的，第一定位信息可以包括目标对象的上述历史位置信息、历史运动方向信息和历史运动速度信息。由于在通过热点网络信号参数更新第一定位信息时，需要使用滤波进行更新。因此，可以将在通过热点网络信号参数更新第一定位信息时所采用的定位滤波矩阵，称之为热点定位滤波矩阵。若当前存在已经更新过的定位滤波矩阵，则该热点定位滤波矩阵可以是当前存在的最近一次更新得到的定位滤波矩阵。若当前不存在更新过的定位滤波矩阵，则可以将上述公式(9)中初始化的定位滤波矩阵P(t0)作为热点定位滤波矩阵。
终端设备可以通过热点定位滤波矩阵、第一定位信息中的历史位置信息以及热点网络信号参数所指示的热点预测位置，来生成滤波修正量矩阵，可以将该滤波修正量矩阵称之为热点修正量矩阵。该热点修正量矩阵中包括用于对位置信息、运动方向信息以及运动速度信息进行修正的参数。
其中，热点网络信号参数所指示的热点预测位置的获取方式为：终端设备可以生成热点网络信号参数的信号指纹特征，终端设备可以在指纹数据库(即上述步骤S102中的指纹数据库)中的多个采集指纹特征中，匹配信号指纹特征的相似指纹特征，终端设备可以将指纹数据库中与该相似指纹特征具有映射关系的采集位置信息所指示的位置，作为热点预测位置。
可以将该热点预测位置记为rwifi(tr)，该rwifi(tr)如下述公式(16)所示：
Figure BDA0002815953120000221
其中，xwifi表示在ECEF坐标系的x轴方向上的位置，ywifi表示在ECEF坐标系的y轴方向上的位置，zwifi表示在ECEF坐标系的z轴方向上的位置。
同上述一样，历史位置信息可以记为r(tl)，历史运动速度信息可以记为v(tl)，历史运动方向信息可以记为
Figure BDA0002815953120000222
热点定位滤波矩阵可以记为P(tr)，需要生成的热点修正量矩阵可以记为δ(tr)。因此，热点修正量矩阵δ(tr)如下述公式(17)所示：
Figure BDA0002815953120000231
其中，Rwifi(tr)为通过指纹数据库所匹配得到热点预测位置时的测量误差。
Figure BDA0002815953120000232
为热点修正量矩阵δ(tr)中的方向修正量，可以将该方向修正量称之为热点方向修正量，该热点方向修正量用于对运动方向信息进行修正。δv(tr)为热点修正量矩阵δ(tr)中的速度修正量，可以将该速度修正量称之为热点速度修正量，该热点速度修正量用于对运动速度信息进行修正。δp(tr)为热点修正量矩阵δ(tr)中的位置修正量，可以将该位置修正量称之为热点位置修正量，该热点位置修正量用于对位置信息进行修正。δa(tr)表示惯性传感器中陀螺仪的零偏，δg(tr)表示惯性传感器中加速度计的零偏。
因此，终端设备可以从热点修正量矩阵δ(tr)中获取到热点位置修正量δp(tr)，终端设备可以通过该热点位置修正量δp(tr)对历史位置信息r(tl)进行修正，得到修正后的历史位置信息r(tl)，可以将该修正后的历史位置信息r(tl)记为热点位置信息r(tr)，如下述公式(18)所示：
r(tr)＝r(tl)+δp(tr) (18)
终端设备还可以从热点修正量矩阵δ(tr)中获取到热点速度修正量δv(tr)，终端设备可以通过该热点速度修正量δv(tr)对历史运动速度信息v(tl)进行修正，得到修正后的历史运动速度信息v(tl)，可以将该修正后的历史运动速度信息v(tl)记为热点速度信息v(tr)，如下述公式(19)所示：
v(tr)＝v(tl)+δv(tr) (19)
终端设备还可以从热点修正量矩阵δ(tr)中获取到热点方向修正量
Figure BDA0002815953120000233
终端设备可以通过该热点速度修正量
Figure BDA0002815953120000234
对历史运动方向信息
Figure BDA0002815953120000235
进行修正，得到修正后的历史运动速度信息
Figure BDA0002815953120000236
可以将该修正后的历史运动速度信息
Figure BDA0002815953120000237
记为热点方向信息
Figure BDA0002815953120000238
如下述公式(19)所示：
Figure BDA0002815953120000239
其中，
Figure BDA00028159531200002310
x表示热点速度修正量
Figure BDA00028159531200002311
中x轴方向上的元素，
Figure BDA00028159531200002312
y表示热点速度修正量
Figure BDA0002815953120000241
中y轴方向上的元素，
Figure BDA0002815953120000242
z表示热点速度修正量
Figure BDA0002815953120000243
中z轴方向上的元素。
通过上述过程即实现了通过热点网络信号参数更新第一定位信息得到了第二定位信息，第二定位信息就包括上述得到的热点速度信息、热点方向信息和热点位置信息。
同理，还可以通过上述热点网络信号参数对热点定位滤波矩阵P(tr)进行更新，以为后续继续对目标对象进行检测定位作准备。请参见下述内容描述。
可以将通过热点网络信号参数对热点定位滤波矩阵P(tr)进行更新后，所得到的定位滤波矩阵记为P'(tr)，如下述公式(20)所示：
Figure BDA0002815953120000244
其中，I15×15为15×15的单位矩阵，03×3为3×3的零矩阵。k(tr)为增益矩阵，可以通过上述热点修正量矩阵δ(tr)得到，k(tr)如下述公式(21)所示：
Figure BDA0002815953120000245
到此，即通过热点网络信号参数对热点定位滤波矩阵P(tr)更新完成。
可选的，上述M种信号参数可以只包括卫星伪距信号参数，该卫星伪距信号参数可以包括通过卫星所观测得到的GNSS(卫星导航系统)伪距，其中，卫星可以包括GALILEO(伽利略卫星，可以简写为GAL卫星)、GPS(全球定位卫星，可以简写为GPS卫星)、BDS(北斗卫星)以及GLONASS(格洛纳斯卫星，可以简写为GLO卫星)等。下面具体描述如何通过卫星伪距信号参数对第一定位信息进行修正更新的过程：
由于在通过卫星伪距信号参数更新第一定位信息时，需要使用滤波进行更新。因此，可以将在通过卫星伪距信号参数更新第一定位信息时所采用的定位滤波矩阵，称之为伪距定位滤波矩阵。若当前存在已经更新过的定位滤波矩阵，则该伪距定位滤波矩阵可以是当前存在的最近一次更新得到的定位滤波矩阵。若当前不存在更新过的定位滤波矩阵，则可以将上述公式(9)中初始化的定位滤波矩阵P(t0)作为伪距定位滤波矩阵。
终端设备可以通过伪距定位滤波矩阵、伪距测量误差矩阵和卫星伪距信号参数(即观测到的卫星伪距)，来生成滤波修正量矩阵，可以将通过卫星伪距信号参数所生成的滤波修正量矩阵称之为伪距修正量矩阵。请参见下述内容描述。
其中，在通过伪距定位滤波矩阵和卫星伪距信号参数来生成伪距修正量矩阵时，由于卫星伪距信号参数可以包括多个卫星系统(GALILEO伽利略卫星系统、GPS全球定位系统、BDS北斗卫星系统以及GLONASS格洛纳斯卫星系统)所观测到的卫星伪距，而每个卫星系统的钟差不同，这会对伪距修正量矩阵带来不同的影响，因此，需要对滤波器进行扩维，即对伪距修正量矩阵进行扩维，也就是在伪距修正量矩阵中加上各个卫星系统(包括)分别对应的钟差的维度。而伪距修正量矩阵是通过伪距定位滤波矩阵所得到的，因此，首先需要对伪距定位滤波矩阵进行扩维。可以将伪距定位滤波矩阵记为P”(tw)，可以将扩维后的伪距定位滤波矩阵记为P(tw)，如下述公式(22)所示，P(tw)可以为：
Figure BDA0002815953120000251
因此，可以将伪距修正量矩阵记为δ(tw)，如下述公式(23)所示，伪距修正量矩阵δ(tw)就为：
Figure BDA0002815953120000252
公式(23)中的H为雅克比矩阵，H如下述公式(24)所示：
Figure BDA0002815953120000261
其中，eBDS,1…eBDS,m表示第1个北斗卫星～第m个北斗卫星中每个北斗卫星到目标对象的位置处的单位观测向量，共有m个北斗卫星。eGPS,1…eGPS,n表示第1个GPS卫星～第n个GPS卫星中每个GPS卫星到目标对象的位置处的单位观测向量，共有n个GPS卫星。eGLO,1…eGLO,p表示第1个格洛纳斯卫星～第p个格洛纳斯卫星中每个洛纳斯卫星到目标对象的位置处的单位观测向量，共有p个格洛纳斯卫星。eGAL,1…eGAL,q表示第1个伽利略卫星～第q个伽利略卫星中每个伽利略卫星到目标对象的位置处的单位观测向量，共有q个伽利略卫星。
公式(23)中的δz表示测量误差矩阵，δz如下述公式(25)所示：
Figure BDA0002815953120000262
其中，c表示真空光速值，ρBDS,1…ρBDS,m表示第1个北斗卫星～第m个北斗卫星中各个卫星的观测伪距，ρGPS,1…ρGPS，n表示第1个GPS卫星～第n个GPS卫星中各个卫星的观测伪距，ρGLO,1…ρGLO,p表示第1个格洛纳斯卫星～第p个格洛纳斯卫星中各个卫星的观测伪距，ρGAL,1…ρGAL,q表示第1个伽利略卫星～第p个伽利略卫星中各个卫星的观测伪距。上述卫星伪距信号参数就可以包括ρBDS,1…ρBDS,m、ρGPS,1…ρGPS，n、ρGLO,1…ρGLO,p以及ρGAL,1…ρGAL,q。
r(tl)表示第一定位信号中的历史位置信息。rBDS,1…rBDS,m表示第1个北斗卫星～第m个北斗卫星中各个卫星的位置，rGPS,1…rGPS,n表示第1个GPS卫星～第n个GPS卫星中各个卫星的位置，rGLO,1…rGLO,p表示第1个格洛纳斯卫星～第n个格洛纳斯卫星中各个卫星的位置，rGAL,1…rGAL,q表示第1个伽利略卫星～第n个伽利略卫星中各个卫星的位置。其中，rBDS,1…rBDS,m、rGPS,1…rGPS,n、rGLO,1…rGLO,p和rGAL,1…rGAL,q均可以通过对应卫星的卫星实时导航星历计算得到。
δtBDS,1…δtBDS,m表示第1个北斗卫星～第m个北斗卫星中各个卫星的钟差，δtGPS,1…δtGPS,n表示第1个GPS卫星～第n个GPS卫星中各个卫星的钟差，δtGLO,1…δtGLO,p表示第1个格洛纳斯卫星～第n个格洛纳斯卫星中各个卫星的钟差，δtGAL,1…δtGAL,q表示第1个伽利略卫星～第n个伽利略卫星中各个卫星的钟差。其中，δtBDS,1…δtBDS,m、δtGPS,1…δtGPS,n、δtGLO,1…δtGLO,p和δtGAL,1…δtGAL,q均可以通过对应卫星的卫星实时导航星历计算得到。
dtBDS,1…dtBDS,m表示第1个北斗卫星～第m个北斗卫星中各个卫星的钟差变率，dtGPS,1…dtGPS,n表示第1个GPS卫星～第n个GPS卫星中各个卫星的钟差变率，dtGLO,1…dtGLO,p表示第1个格洛纳斯卫星～第n个格洛纳斯卫星中各个卫星的钟差变率，dtGAL,1…dtGAL,q表示第1个伽利略卫星～第n个伽利略卫星中各个卫星的钟差变率。其中，dtBDS,1…dtBDS,m、dtGPS,1…dtGPS,n、dtGLO,1…dtGLO,p和dtGAL,1…dtGAL,q均可以通过对应卫星的卫星实时导航星历计算得到。
ζBDS,1…ζBDS,m表示第1个北斗卫星～第m个北斗卫星中各个卫星的误差改正数，ζGPS,1…ζGPS,n表示第1个GPS卫星～第n个GPS卫星中各个卫星的误差改正数，ζGLO,1…ζGLO,p表示第1个格洛纳斯卫星～第n个格洛纳斯卫星中各个卫星的误差改正数，ζGAL,1…ζGAL,q表示第1个伽利略卫星～第n个伽利略卫星中各个卫星的误差改正数。其中，ζBDS,1…ζBDS,m、ζGPS,1…ζGPS,n、ζGLO,1…ζGLO,p和ζGAL,1…ζGAL,q均可以通过相关经验模型得到，其包括对电离层、对流层以及地球自转的改正。
公式(23)中的R(tw)表示伪距测量误差矩阵，R(tw)如下述公式(26)所示：
Figure BDA0002815953120000281
其中，
Figure BDA0002815953120000282
N表示所有卫星的总个数，CNO表示卫星i的信噪比，可由终端设备获取。
上述公式(23)中的
Figure BDA0002815953120000283
为方向修正量，可以将伪距修正量矩阵δ(tw)中的方向修正量
Figure BDA0002815953120000284
称之为伪距方向修正量。上述公式(23)中的δp(tw)为位置修正量，可以将伪距修正量矩阵δ(tw)中的位置修正量δp(tw)称之为伪距位置修正量。上述公式(23)中的δv(tw)为速度修正量，可以将伪距修正量矩阵δ(tw)中的位置修正量δv(tw)称之为伪距速度修正量。上述公式(23)中的ba(tw)为惯性传感器的陀螺仪的零偏，bg(tw)为惯性传感器的加速度计的零偏。
公式(23)中δtBDS(tw)表示北斗卫星系统的钟差，δtGPS(tw)表示GPS系统的钟差，δtGLO(tw)表示格洛纳斯卫星系统的钟差，δtGAL(tw)表示伽利略卫星系统的钟差，dtr(tw)表示所有卫星的钟差变率，可由终端设备获取。
同上述一样，第一定位信息中，历史位置信息可以记为r(tl)，历史运动速度信息可以记为v(tl)，历史运动方向信息可以记为
Figure BDA0002815953120000285
因此，终端设备可以从伪距修正量矩阵δ(tw)中获取到伪距位置修正量δp(tw)，终端设备可以通过该伪距位置修正量δp(tw)对历史位置信息r(tl)进行修正，即可得到修正后的历史位置信息r(tl)，可以将该修正后的历史位置信息r(tl)称之为伪距位置信息。
可以将伪距位置信息记为r(tw)，如下述公式(26)所示，该伪距位置信息为r(tw)为：
r(tw)＝r(tl)+δp(tw) (26)
终端设备还可以从伪距修正量矩阵δ(tw)中获取到伪距速度修正量δv(tw)，终端设备可以通过该伪距速度修正量δv(tw)对历史运动速度信息v(tl)进行修正，即可得到修正后的历史运动速度信息v(tl)，可以将该修正后的历史运动速度信息v(tl)称之为伪距速度信息。
可以将伪距速度信息记为v(tw)，如下述公式(27)所示，该伪距速度信息为v(tw)为：
v(tw)＝v(tl)+δv(tw) (27)
终端设备还可以从伪距修正量矩阵δ(tw)中获取到伪距方向修正量
Figure BDA0002815953120000291
终端设备可以通过该伪距方向修正量
Figure BDA0002815953120000292
对历史运动方向信息
Figure BDA0002815953120000293
进行修正，即可得到修正后的历史运动方向信息
Figure BDA0002815953120000294
可以将该修正后的历史运动方向信息
Figure BDA0002815953120000295
称之为伪距方向信息。
可以将伪距方向信息记为
Figure BDA0002815953120000296
如下述公式(28)所示，该伪距方向信息为
Figure BDA0002815953120000297
为：
Figure BDA0002815953120000298
其中，
Figure BDA0002815953120000299
x表示伪距速度修正量
Figure BDA00028159531200002910
中x轴方向上的元素，
Figure BDA00028159531200002911
y表示伪距速度修正量
Figure BDA00028159531200002912
中y轴方向上的元素，
Figure BDA00028159531200002913
z表示伪距速度修正量
Figure BDA00028159531200002914
中z轴方向上的元素。
通过上述过程，即实现了通过卫星伪距信号参数修正第一定位信息，得到第二定位信息的过程，第二定位信息就可以包括上述伪距位置信息、伪距速度信息和伪距方向信息。
同理，也可以通过卫星伪距信号参数来修正伪距定位滤波矩阵P(tw)，以为后续继续对目标对象进行定位检测做准备。可以将通过卫星伪距信号参数对伪距定位滤波矩阵P(tw)更新后所得到的定位滤波矩阵，记为P'(tw)，如下述公式(29)所示，P'(tw)可以为：
P'(tw)＝(I19×19-k(tw)H)·P(tw) (29)
其中，I19×19表示19×19的单位矩阵，k(tw)为增益矩阵，H如上述公式(24)所示。k(tw)如下述公式(30)所示：
k(tw)＝P(tw)·HT(H·P(tw)·HT+R(tw))-1 (30)
到此，即通过卫星伪距信号参数对伪距定位滤波矩阵P(tw)更新完成。
可选的，上述M种信号参数可以只包括多普勒观测信号参数，该多普勒观测信号参数可以包括卫星观测到的多普勒观测值，该多普勒观测值表示目标对象与卫星之间的相对速度。
由于在通过多普勒观测信号参数更新第一定位信息时，需要使用滤波进行更新。因此，可以将在通过多普勒观测信号参数更新第一定位信息时所采用的定位滤波矩阵，称之为多普勒定位滤波矩阵。若当前存在已经更新过的定位滤波矩阵，则该多普勒定位滤波矩阵可以是当前存在的最近一次更新得到的定位滤波矩阵。若当前不存在更新过的定位滤波矩阵，则可以将上述公式(9)中初始化的定位滤波矩阵P(t0)作为多普勒定位滤波矩阵。
终端设备可以通过多普勒定位滤波矩阵、多普勒测量误差矩阵和多普勒观测信号参数，来生成滤波修正量矩阵，可以将通过多普勒观测信号参数所生成的滤波修正量矩阵称之为多普勒修正量矩阵。请参见下述内容描述。
可以将多普勒定位滤波矩阵记为P(td)，可以将多普勒修正量矩阵记为δ(td)，如下述公式(31)所示，多普勒修正量矩阵δ(td)可以为：
Figure BDA0002815953120000301
其中，M为雅克比矩阵，M如下述公式(32)所示：
Figure BDA0002815953120000302
其中，e1～eN表示第1个卫星到第N个卫星中每个卫星至目标对象的位置处的单位观测向量，N为所有卫星的总数量。
公式(31)中的δz'表示测量误差矩阵，δz'如下述公式(33)所示：
Figure BDA0002815953120000303
其中，ρ1～ρN表示第1个卫星到第N个卫星中每个卫星的多普勒观测值，多普勒观测信号参数可以包括ρ1～ρN。v1～vN表示第1个卫星到第N个卫星中每个卫星的速度，可以由对应卫星的卫星实时导航星历计算得到。dtz表示终端设备的接收机钟差变率，c表示真空光速值。dt1～dtN表示第1个卫星到第N个卫星中每个卫星的钟差变率。
公式(31)中的R(td)表示多普勒测量误差矩阵，R(td)如下述公式(34)所示：
Figure BDA0002815953120000311
其中，
Figure BDA0002815953120000312
N表示所有卫星的总个数，CNO表示卫星i的信噪比，可由终端设备获取。
上述公式(31)中的
Figure BDA0002815953120000313
为方向修正量，可以将多普勒修正量矩阵δ(td)中的方向修正量
Figure BDA0002815953120000314
称之为多普勒方向修正量。上述公式(23)中的δp(td)为位置修正量，可以将多普勒修正量矩阵δ(td)中的位置修正量δp(td)称之为多普勒位置修正量。上述公式(23)中的δv(td)为速度修正量，可以将多普勒修正量矩阵δ(td)中的位置修正量δv(td)称之为多普勒速度修正量。上述公式(23)中的ba(td)为惯性传感器的陀螺仪的零偏，bg(td)为惯性传感器的加速度计的零偏。
公式(23)中δtBDS(td)表示北斗卫星系统的钟差，δtGPS(td)表示GPS系统的钟差，δtGLO(td)表示格洛纳斯卫星系统的钟差，δtGAL(td)表示伽利略卫星系统的钟差，dtr(td)表示所有卫星的钟差变率，可由终端设备获取。
同上述一样，第一定位信息中，历史位置信息可以记为r(tl)，历史运动速度信息可以记为v(tl)，历史运动方向信息可以记为
Figure BDA0002815953120000315
因此，终端设备可以从多普勒修正量矩阵δ(td)中获取到多普勒位置修正量δp(td)，终端设备可以通过该多普勒位置修正量δ(td)对历史位置信息r(tl)进行修正，即可得到修正后的历史位置信息r(tl)，可以将该修正后的历史位置信息r(tl)称之为多普勒位置信息。
可以将多普勒位置信息记为r(td)，如下述公式(26)所示，该多普勒位置信息为r(td)为：
r(td)＝r(tl)+δp(td) (26)
终端设备还可以从多普勒修正量矩阵δ(td)中获取到多普勒速度修正量δv(td)，终端设备可以通过该多普勒速度修正量δv(td)对历史运动速度信息v(tl)进行修正，即可得到修正后的历史运动速度信息v(tl)，可以将该修正后的历史运动速度信息v(tl)称之为多普勒速度信息。
可以将多普勒速度信息记为v(td)，如下述公式(27)所示，该多普勒速度信息为v(td)为：
v(td)＝v(tl)+δv(td) (27)
终端设备还可以从多普勒修正量矩阵δ(td)中获取到多普勒方向修正量
Figure BDA0002815953120000321
终端设备可以通过该多普勒方向修正量
Figure BDA0002815953120000322
对历史运动方向信息
Figure BDA0002815953120000323
进行修正，即可得到修正后的历史运动方向信息
Figure BDA0002815953120000324
可以将该修正后的历史运动方向信息
Figure BDA0002815953120000325
称之为多普勒方向信息。
可以将多普勒方向信息记为
Figure BDA0002815953120000326
如下述公式(28)所示，该多普勒方向信息为
Figure BDA0002815953120000327
为：
Figure BDA0002815953120000328
其中，
Figure BDA0002815953120000329
x表示多普勒速度修正量
Figure BDA00028159531200003210
中x轴方向上的元素，
Figure BDA00028159531200003211
y表示多普勒速度修正量
Figure BDA00028159531200003212
中y轴方向上的元素，
Figure BDA00028159531200003213
z表示多普勒速度修正量
Figure BDA00028159531200003214
中z轴方向上的元素。
通过上述过程，即实现了通过多普勒观测信号参数修正第一定位信息，得到第二定位信息的过程，第二定位信息就可以包括上述多普勒位置信息、多普勒速度信息和多普勒方向信息。
同理，也可以通过多普勒观测信号参数来修正多普勒定位滤波矩阵P(td)，以为后续继续对目标对象进行定位检测做准备。可以将通过多普勒观测信号参数对多普勒定位滤波矩阵P(td)更新后所得到的定位滤波矩阵，记为P'(td)，如下述公式(29)所示，P'(td)可以为：
P'(td)＝(I19×19-k(td)M)·P(td) (29)
其中，I19×19表示19×19的单位矩阵，k(td)为增益矩阵，可以通过上述公式(31)得到，M如上述公式(32)所示。k(td)如下述公式(30)所示：
k(td)＝P(td)·MT(M·P(td)·MT+R(td))-1 (30)
到此，即通过多普勒观测信号参数对多普勒定位滤波矩阵P(td)更新完成。
请参见图6，图6是本申请提供的一种定位更新的场景示意图。如图6所示，当通过卫星信号相关参数(如上述卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数)对目标对象的定位信息进行更新时，会涉及到卫星位置、卫星速度、卫星钟差和卫星的钟差变率(钟差变化率)相关参数的计算。因此此种场景下，终端设备首先需要计算得到所检测得到的各个卫星的卫星位置、卫星速度、卫星钟差和卫星钟差变率，如下述内容：
终端设备100e可以向基站服务器101e获取各个卫星的卫星实时导航星历，如卫星可以包括北斗卫星、GPS卫星、GLO卫星以及伽利略卫星。因此，各个卫星的卫星实时导航星历102e可以包括北斗卫星的卫星实时导航星历(即北斗星历参数表)、GPS卫星的卫星实时导航星历(即GPS星历参数表)、GLO卫星的卫星实时导航星历(即GLO星历参数表)以及伽利略卫星的卫星实时导航星历(即伽利略星历参数表)。
其中，终端设备可以通过卫星信号相关参数的信号获取时间103e(即各个卫星发送卫星信号(多普勒观测信号和卫星观测伪距信号)的时间)以及卫星实时导航星历102e，计算得到卫星的卫星位置、卫星速度、卫星钟差和卫星的钟差变率(如步骤104e)。进而，终端设备就可以基于该卫星位置、卫星速度、卫星钟差和卫星的钟差变率，采用卫星信号相关参数(卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数)来更新目标对象的定位信息，如更新目标对象的第一定位信息，以得到目标对象的第二定位信息(如步骤105e)。
可选的，M种信号参数还可以同时包括传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数。定位融合策略中针对该M种信号参数的融合顺序依次可以是传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数，表明可以依次通过传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数来更新第一定位信息，后一个信号参数在前一个信号参数所更新的结果之上继续进行更新，请参见下述内容描述。
具体的，首先终端设备可以通过传感器信号参数来更新第一定位信息，更新的原理可以参见上述当M种信号参数只包括传感器信号参数时，对第一定位信息的修正更新过程。可以将通过传感器信号参数对第一定位信息进行修正更新所得到的定位信息称之为传感器定位信息。
接着，可以继续通过热点网络信号参数来更新传感器定位信息，更新的原理可以参见参见上述当M种信号参数只包括热点网络信号参数时，对第一定位信息的修正更新过程，只是该过程的公式中所带入的第一定位信息相关的参数，需要替换为传感器定位信息相关的参数，此时所使用的热点定位滤波矩阵可以是通过上述传感器信号参数所更新后的定位滤波矩阵。可以将通过热点网络信号参数对传感器定位信息进行修正更新所得到的定位信息称之为热点定位信息。
接着，可以继续通过卫星伪距信号参数来更新热点定位信息，更新的原理可以参见参见上述当M种信号参数只包括卫星伪距信号参数时，对第一定位信息的修正更新过程，只是该过程的公式中所带入的第一定位信息相关的参数，需要替换为热点定位信息相关的参数，此时所使用的伪距定位滤波矩阵可以是通过上述热点网络信号参数所更新后的定位滤波矩阵。可以将通过卫星伪距信号参数对热点定位信息进行修正更新所得到的定位信息称之为伪距定位信息。
最后，可以继续通过多普勒观测信号参数来更新伪距定位信息，更新的原理可以参见参见上述当M种信号参数只包括多普勒观测信号参数时，对第一定位信息的修正更新过程，只是该过程的公式中所带入的第一定位信息相关的参数，需要替换为伪距定位信息相关的参数，此时所使用的多普勒定位滤波矩阵可以是通过上述卫星伪距信号参数所更新后的定位滤波矩阵。可以将通过多普勒观测信号参数对伪距定位信息进行修正更新所得到的定位信息作为最终的第二定位信息。
由上述可知，通过上述所获取到的第二定位信息包括了对目标对象进行定位检测后，目标对象的运动方向信息、运动速度信息和位置信息。该第二定位信息即为在定位检测时刻对目标对象进行定位检测的结果。
请参见图7，图7是本申请提供的一种对象定位的场景示意图。如图7所示，步骤s1，终端设备可以获取卫星集合100f中的各个卫星所检测到的卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数，卫星集合100f中可以包括北斗卫星、GPS卫星、GLO卫星和伽利略卫星。步骤s2，终端设备可以获取热点网络设备集群101f中的各个热点网络设备所提供的热点网络信号参数，并可以生成所获取到的热点网络信号参数的信号指纹特征。
步骤s3，终端设备还可以获取到惯性传感器103f的传感器信号参数。惯性传感器103f即为终端设备中所配置的惯性传感器。其中，上述步骤s1、步骤s2和步骤s3之间无先后顺序之分。
接着，s6，终端设备可以通过上述步骤s1、步骤s2和步骤s3所获取到的传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数，来对目标对象的定位信息(如第一定位信息)进行更新，即可得到目标对象更新后的定位信息(如第二定位信息)，输出用户位置，即可为输出目标对象更新后的定位信息。
其中，步骤s4，终端设备在通过热点网络信号参数更新目标对象的定位信息时，需要用到指纹数据库，因此终端设备可以从指纹服务器104f中获取到指纹数据库，进而终端设备可以通过该指纹数据库和热点网络信号参数来更新目标对象的定位信息。步骤s5，终端设备在通过卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数更新目标对象的定位信息时，需要用到各个卫星的卫星实时导航星历，因此终端设备可以从跨域资源共享(cors)基站服务器105f中获取到各个卫星的卫星实时导航星历，进而终端设备可以通过各个卫星的卫星实时导航星历，采用卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数来更新目标对象的定位信息。可以理解的是，上述步骤步骤s1-步骤s5之间没有先后顺序之分。
请参见图8，图8是本申请提供的一种位置更新的场景示意图。如图8所示，上述M种信号参数可以包括传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数。定位融合策略中针对该M种信号参数的融合顺序，依次可以为传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数。
因此，按照该融合顺序，首先，如框100g所示，终端设备可以采用传感器信号参数对第一定位信息进行修正更新，即可得到目标对象的传感器定位信息。接着，如框101g所示，终端设备可以采用热点网络信号参数对传感器定位信息进行修正更新，即可得到目标对象的热点网络定位信息。接着，如框102g所示，终端设备可以采用卫星伪距信号参数对热点网络定位信息进行修正更新，即可得到目标对象的伪距定位信息。最后，如框103g所示，终端设备可以采用多普勒观测信号参数对伪距定位信息进行修正更新，即可得到目标对象的第二定位信息。
通过本申请所提供的方法可以实现，当在室内只可以获取到热点网络信号参数和传感器信号参数时，就可以采用获取到的热点网络信号参数和传感器信号参数来对目标对象进行定位检测，以得到第二定位信息(即定位的结果)。而当在室内只可以获取到多普勒观测信号参数、卫星伪距信号参数和传感器信号参数时，就可以采用获取到的多普勒观测信号参数、卫星伪距信号参数和传感器信号参数来对目标对象进行定位检测，以得到第二定位信息。
因此，在目标对象从室内移动到室外，或者从室外移动到室内的过程中，虽然有可能某个时刻获取不到某种信号参数，但是也可以根据该时刻可以获取到的其他信号参数来对目标对象进行定位检测，因此这种场景下，也提高了对目标对象进行定位检测的准确性。这实现了，在目标对象从室内移动到室外，或者从室外移动到室内的过程中(可以具体到室内和室外之间的切换点的位置)，所检测到的目标对象所在的位置不会发生位置漂移，而始终检测到的是目标对象所在的实际位置。其中，上述图2中的用户可以作为目标对象，因此用户的定位信息104b可以作为第二定位信息。
其中，本申请实施例所提供的方法可以应用在各种需要对目标对象进行定位检测的场景中，例如，可以应用在路线导航场景、定位共享场景或者任何定位检测场景中。
因此，当获取到上述第二定位信息，可以在客户端页面中输出(可以是图文展示的方式输出或者语音输出等)该第二定位信息，该客户端页面可以是导航客户端页面、定位共享客户端页面或者定位检测客户端页面等。通过在客户端页面中输出第二定位信息，使得目标对象可以感知到自己的定位，或者该第二定位信息的接收者(例如目标对象进行位置共享的对象)可以感知到目标对象的定位。
本申请当对目标对象进行定位检测时，可以获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；，接着，可以获取目标对象的第一定位信息，并可以根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；进而可以按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息。由此可见，本申请提出的方法可以检测目标对象的信号参数集，该信号参数集中可以包括目标对象的多种信号参数。因此，可以根据对目标对象实际的定位场景，从信号参数集中选取M种适用于对目标对象的第一定位信息进行修正，以得到目标对象的第二定位信息的信号参数，从而可以提高所获取到的第二定位信息的准确性。
请参见图9，图9是本申请提供的一种对象定位方法的流程示意图。如图9所示，该方法可以包括：
步骤S201，移动终端利用检测到的信号参数，初始化用户的定位信息；
具体的，移动终端(即终端设备)可以利用检测到的信号参数，来初始化用户的定位信息。其中，移动终端检测到的信号参数可以包括上述信号参数集中的N种信号参数，初始化用户的定位信息可以指不存在历史定位信息时，可以通过信号参数集中的某一种信号参数来得到上述第一定位信息。
步骤S202，初始化滤波器；
具体的，终端设备可以初始化滤波器，即初始化上述卡尔曼滤波器，初始化滤波器包括两个部分，一是需要更新定位滤波矩阵，一是需要更新修正量矩阵。初始化滤波器时，表明没有更新过的定位滤波矩阵和修正量矩阵，因此，此时可以将元素值设置为0的修正量矩阵作为初始化的修正量矩阵。可以将上述公式(9)中的P(t0)作为初始化的定位滤波矩阵。
步骤S203，根据卫星实时导航星历计算卫星位置、速度、钟差以及钟差变率等参数；
具体的，终端设备还可以获取到卫星的卫星实时导航星历，并可以根据该卫星实时导航星历计算出卫星的卫星位置、速度、钟差以及钟差变率等参数。
步骤S204，利用传感器信号参数更新用户的定位信息；
具体的，终端设备可以通过获取到的传感器信号参数更新用户(目标对象)的定位信息，得到用户修正后的定位信息。
步骤S205，wifi信号或卫星信号是否可用；
具体的，终端设备可以检测wifi信号(热点网络信号)和卫星信号(卫星伪距信号(可以得到卫星伪距信号参数)和多普勒观测信号(可以得到多普勒观测信号参数))是否可用，也就是检测是否获取到了wifi信号和卫星信号。若获取到了wifi信号，则执行下述步骤S206，若获取到了卫星信号，则执行下述步骤S207。步骤S206和步骤S207之间无顺序之分。
步骤S206，若wifi信号可用，则用wifi信号进行更新用户的定位信息；
具体的，终端设备可以通过wifi信号的热点网络信号参数来更新用户的定位信息，可以是在上述步骤S204用户修正后的定位信息的基础上继续进行更新，或者在下述步骤S207的基础上进行更新。
步骤S207，若卫星信号可用，则用卫星信号更新用户的定位信息；
具体的，终端设备可以通过卫星信号的信号参数来更新用户的定位信息，可以是在上述步骤S204用户修正后的定位信息的基础上继续进行更新，或者在步骤S206的基础上进行更新。
步骤S208，输出用户的定位信息；
具体的，终端设备可以输出用户最终更新完成的定位信息(如上述第二定位信息)。
通过本申请所提供的方法，可以根据所检测到的信号来实现对用户的定位，而无需固定对用户进行定位所采用的信号参数，提高了对用户进行定位所采用的信号参数的灵活性，并提高了对用户进行定位的准确性。
请参见图10，图10是本申请提供的一种对象定位装置的结构示意图。如图10所示，该对象定位装置1可以包括：信号获取模块11、定位获取模块12、策略确定模块13和定位修正模块14；
信号获取模块11，用于当对目标对象进行定位检测时，获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；
定位获取模块12，用于获取目标对象的第一定位信息；
策略确定模块13，用于根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；
定位修正模块14，用于按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息。
其中，信号获取模块11、定位获取模块12、策略确定模块13和定位修正模块14的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S101-步骤S104，这里不再进行赘述。
其中，定位获取模块12，包括：历史定位获取单元121和目标定位确定单元122；
历史定位获取单元121，用于获取目标对象的历史定位信息；历史定位信息是指在定位检测时刻之前所生成的一个或多个定位信息；
目标定位确定单元122，用于将历史定位信息中的目标定位信息确定为第一定位信息，目标定位信息是指历史定位信息中，距离定位检测时刻最近的时刻所生成的定位信息。
其中，历史定位获取单元121和目标定位确定单元122的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S102，这里不再进行赘述。
其中，定位获取模块12，包括：信号选取单元123和第一定位确定单元124；
信号选取单元123，用于从信号参数集中选取目标信号参数；目标信号参数为信号参数集中的任一种信号参数；
第一定位确定单元124，用于根据目标信号参数确定第一定位信息。
其中，信号选取单元123和第一定位确定单元124的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S102，这里不再进行赘述。
其中，信号选取单元123，包括：信噪比获取子单元1231和目标参数确定子单元1232；
信噪比获取子单元1231，用于获取信号参数集中每种信号参数的信噪比；
目标参数确定子单元1232，用于将信号参数集中信噪比最大的信号参数，确定为目标信号参数。
其中，信噪比获取子单元1231和目标参数确定子单元1232的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S102，这里不再进行赘述。
其中，目标信号参数为热点网络信号参数；
第一定位确定单元124，包括：指纹获取子单元1241、指纹匹配子单元1242和定位确定子单元1243；
指纹获取子单元1241，用于获取热点网络信号参数的信号指纹特征；信号指纹特征包括与热点网络信号参数相关联的信号特征；
指纹匹配子单元1242，用于从指纹数据库中的至少两个采集指纹特征中，匹配信号指纹特征的相似指纹特征；指纹数据库包括每个采集指纹特征与所对应的采集位置信息之间的映射关系；
定位确定子单元1243，用于根据指纹数据库中与相似指纹特征具有映射关系的采集位置信息，确定第一定位信息。
其中，指纹获取子单元1241、指纹匹配子单元1242和定位确定子单元1243的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S102，这里不再进行赘述。
其中，指纹获取子单元1241，包括：信号特征获取子单元12411和指纹生成子单元12412；
信号特征获取子单元12411，用于获取热点网络信号参数所属的热点网络信号的信号强度、信号物理地址和信号所属楼层；
指纹生成子单元12412，用于根据信号强度、信号物理地址和信号所属楼层，生成热点网络信号参数的信号指纹特征。
其中，信号特征获取子单元12411和指纹生成子单元12412的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S102，这里不再进行赘述。
其中，M种信号参数包括传感器信号参数；传感器信号参数包括角速度信号参数和加速度信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块14，包括：第一方向修正单元1401、第一速度修正单元1402、第一位置修正单元1403和第一信息确定单元1404；
第一方向修正单元1401，用于获取第一定位信息的生成时刻与定位检测时刻之间的时刻差，根据时刻差和角速度信号参数对历史运动方向信息进行修正，得到传感器方向信息；
第一速度修正单元1402，用于根据传感器方向信息、加速度信号参数和时刻差对历史运动速度信息进行修正，得到传感器速度信息；
第一位置修正单元1403，用于根据传感器速度信息、历史运动速度信息和时刻差对历史位置信息进行修正，得到传感器位置信息；
第一信息确定单元1404，用于将传感器方向信息、传感器速度信息和传感器位置信息，确定为第二定位信息。
其中，第一方向修正单元1401、第一速度修正单元1402、第一位置修正单元1403和第一信息确定单元1404的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S104，这里不再进行赘述。
其中，M种信号参数包括热点网络信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块14，包括：第一矩阵生成单元1405、第二位置修正单元1406、第二速度修正单元1407、第二方向修正单元1408和第二信息确定单元1409；
第一矩阵生成单元1405，用于获取热点定位滤波矩阵，根据热点定位滤波矩阵、历史位置信息和热点网络信号参数所指示的热点预测位置，生成热点修正量矩阵；
第二位置修正单元1406，用于从热点修正量矩阵中获取热点位置修正量，基于热点位置修正量对历史位置信息进行修正，得到热点位置信息；
第二速度修正单元1407，用于从热点修正量矩阵中获取热点速度修正量，基于热点速度修正量对历史运动速度信息进行修正，得到热点速度信息；
第二方向修正单元1408，用于从热点修正量矩阵中获取热点方向修正量，基于热点方向修正量对历史运动方向信息进行修正，得到热点方向信息；
第二信息确定单元1409，用于将热点位置信息、热点速度信息和热点方向信息，确定为第二定位信息。
其中，第一矩阵生成单元1405、第二位置修正单元1406、第二速度修正单元1407、第二方向修正单元1408和第二信息确定单元1409的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S104，这里不再进行赘述。
其中，M种信号参数包括卫星伪距信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块14，包括：第二矩阵生成单元1410、第三位置修正单元1411、第三速度修正单元1412、第三方向修正单元1413和第三信息确定单元1414；
第二矩阵生成单元1410，用于获取伪距定位滤波矩阵，根据伪距定位滤波矩阵、伪距测量误差矩阵和卫星伪距信号参数，生成伪距修正量矩阵；
第三位置修正单元1411，用于从伪距修正量矩阵中获取伪距位置修正量，基于伪距位置修正量对历史位置信息进行修正，得到伪距位置信息；
第三速度修正单元1412，用于从伪距修正量矩阵中获取伪距速度修正量，基于伪距速度修正量对历史运动速度信息进行修正，得到伪距速度信息；
第三方向修正单元1413，用于从伪距修正量矩阵中获取伪距方向修正量，基于伪距方向修正量对历史运动方向信息进行修正，得到伪距方向信息；
第三信息确定单元1414，用于将伪距位置信息、伪距速度信息和伪距方向信息，确定为第二定位信息。
其中，第二矩阵生成单元1410、第三位置修正单元1411、第三速度修正单元1412、第三方向修正单元1413和第三信息确定单元1414的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S104，这里不再进行赘述。
其中，M种信号参数包括多普勒观测信号参数；第一定位信息包括目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
定位修正模块14，包括：第三矩阵生成单元1415、第四位置修正单元1416、第四速度修正单元1417、第四方向修正单元1418和第四信息确定单元1419；
第三矩阵生成单元1415，用于获取多普勒定位滤波矩阵，根据多普勒滤波定位矩阵、多普勒测量误差矩阵和多普勒观测信号参数，生成多普勒修正量矩阵；
第四位置修正单元1416，用于从多普勒修正量矩阵中获取多普勒位置修正量，根据多普勒位置修正量对历史位置信息进行修正，得到多普勒位置信息；
第四速度修正单元1417，用于从多普勒修正量矩阵中获取多普勒速度修正量，根据多普勒速度修正量对历史运动速度信息进行修正，得到多普勒速度信息；
第四方向修正单元1418，用于从多普勒修正量矩阵中获取多普勒方向修正量，根据多普勒方向修正量对历史运动方向信息进行修正，得到多普勒方向信息；
第四信息确定单元1419，用于将多普勒位置信息、多普勒速度信息和多普勒方向信息，确定为第二定位信息。
其中，矩阵生成单元1415、第四位置修正单元1416、第四速度修正单元1417、第四方向修正单元1418和第四信息确定单元1419的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S104，这里不再进行赘述。
其中，M种信号参数包括传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数；融合顺序所指示的M种信号参数的顺序依次为传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数；
定位修正模块14，包括：第一顺序修正单元1420、第二顺序修正单元1421、第三顺序修正单元1422和第四顺序修正单元1423；
第一顺序修正单元1420，用于按照融合顺序采用传感器信号参数对第一定位信息进行修正，得到传感器定位信息；
第二顺序修正单元1421，用于按照融合顺序采用热点网络信号参数对传感器定位信息进行修正，得到热点定位信息；
第三顺序修正单元1422，用于按照融合顺序采用卫星伪距信号参数对热点定位信息进行修正，得到伪距定位信息；
第四顺序修正单元1423，用于按照融合顺序采用多普勒观测信号参数对伪距定位信息进行修正，得到第二定位信息。
其中，第一顺序修正单元1420、第二顺序修正单元1421、第三顺序修正单元1422和第四顺序修正单元1423的具体功能实现方式请参见图3对应的实施例中的步骤S104，这里不再进行赘述。
其中，上述装置1还用于：
在客户端页面输出第二定位信息；客户端页面为导航客户端页面、定位共享客户端页面或定位检测客户端页面。
本申请当对目标对象进行定位检测时，可以获取目标对象在定位检测时刻的信号参数集；信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；，接着，可以获取目标对象的第一定位信息，并可以根据N种信号参数确定融合定位策略；融合定位策略包含从N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；进而可以按照融合定位策略对第一定位信息进行修正，得到目标对象的第二定位信息。由此可见，本申请提出的装置可以检测目标对象的信号参数集，该信号参数集中可以包括目标对象的多种信号参数。因此，可以根据对目标对象实际的定位场景，从信号参数集中选取M种适用于对目标对象的第一定位信息进行修正，以得到目标对象的第二定位信息的信号参数，从而可以提高所获取到的第二定位信息的准确性。
请参见图11，图11是本申请提供的一种计算机设备的结构示意图。如图11所示，计算机设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，计算机设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图11所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
在图11所示的计算机设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现前文图3对应实施例中对对象定位方法的描述。应当理解，本申请中所描述的计算机设备1000也可执行前文图10所对应实施例中对对象定位装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
此外，这里需要指出的是：本申请还提供了一种计算机可读存储介质，且计算机可读存储介质中存储有前文提及的对象定位装置1所执行的计算机程序，且计算机程序包括程序指令，当处理器执行程序指令时，能够执行前文图3对应实施例中对对象定位方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述。
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，上述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，上述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖范围。

Claims (15)

1.一种对象定位方法，其特征在于，包括：
当对目标对象进行定位检测时，获取所述目标对象在定位检测时刻的信号参数集；所述信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；
获取所述目标对象的第一定位信息；
根据所述N种信号参数确定融合定位策略；所述融合定位策略包含从所述N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对所述M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；
按照所述融合定位策略对所述第一定位信息进行修正，得到所述目标对象的第二定位信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象的第一定位信息，包括：
获取所述目标对象的历史定位信息；历史定位信息是指在所述定位检测时刻之前所生成的一个或多个定位信息；
将所述历史定位信息中的目标定位信息确定为所述第一定位信息，所述目标定位信息是指所述历史定位信息中，距离所述定位检测时刻最近的时刻所生成的定位信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象的第一定位信息，包括：
从所述信号参数集中选取目标信号参数；所述目标信号参数为所述信号参数集中的任一种信号参数；
根据所述目标信号参数确定所述第一定位信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述信号参数集中选取目标信号参数，包括：
获取所述信号参数集中每种信号参数的信噪比；
将所述信号参数集中信噪比最大的信号参数，确定为所述目标信号参数。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标信号参数为热点网络信号参数；
所述根据所述目标信号参数确定所述第一定位信息，包括：
获取所述热点网络信号参数的信号指纹特征；所述信号指纹特征包括与所述热点网络信号参数相关联的信号特征；
从指纹数据库中的至少两个采集指纹特征中，匹配所述信号指纹特征的相似指纹特征；所述指纹数据库包括每个采集指纹特征与所对应的采集位置信息之间的映射关系；
根据所述指纹数据库中与所述相似指纹特征具有映射关系的采集位置信息，确定所述第一定位信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述热点网络信号参数的信号指纹特征，包括：
获取所述热点网络信号参数所属的热点网络信号的信号强度、信号物理地址和信号所属楼层；
根据所述信号强度、所述信号物理地址和所述信号所属楼层，生成所述热点网络信号参数的所述信号指纹特征。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M种信号参数包括传感器信号参数；所述传感器信号参数包括角速度信号参数和加速度信号参数；所述第一定位信息包括所述目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
所述按照所述融合定位策略对所述第一定位信息进行修正，得到所述目标对象的第二定位信息，包括：
获取所述第一定位信息的生成时刻与所述定位检测时刻之间的时刻差，根据所述时刻差和所述角速度信号参数对所述历史运动方向信息进行修正，得到传感器方向信息；
根据所述传感器方向信息、所述加速度信号参数和所述时刻差对所述历史运动速度信息进行修正，得到传感器速度信息；
根据所述传感器速度信息、所述历史运动速度信息和所述时刻差对所述历史位置信息进行修正，得到传感器位置信息；
将所述传感器方向信息、所述传感器速度信息和所述传感器位置信息，确定为所述第二定位信息。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M种信号参数包括热点网络信号参数；所述第一定位信息包括所述目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
所述按照所述融合定位策略对所述第一定位信息进行修正，得到所述目标对象的第二定位信息，包括：
获取热点定位滤波矩阵，根据所述热点定位滤波矩阵、所述历史位置信息和所述热点网络信号参数所指示的热点预测位置，生成热点修正量矩阵；
从所述热点修正量矩阵中获取热点位置修正量，基于所述热点位置修正量对所述历史位置信息进行修正，得到热点位置信息；
从所述热点修正量矩阵中获取热点速度修正量，基于所述热点速度修正量对所述历史运动速度信息进行修正，得到热点速度信息；
从所述热点修正量矩阵中获取热点方向修正量，基于所述热点方向修正量对所述历史运动方向信息进行修正，得到热点方向信息；
将所述热点位置信息、所述热点速度信息和所述热点方向信息，确定为所述第二定位信息。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M种信号参数包括卫星伪距信号参数；所述第一定位信息包括所述目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
所述按照所述融合定位策略对所述第一定位信息进行修正，得到所述目标对象的第二定位信息，包括：
获取伪距定位滤波矩阵，根据所述伪距定位滤波矩阵、伪距测量误差矩阵和所述卫星伪距信号参数，生成伪距修正量矩阵；
从所述伪距修正量矩阵中获取伪距位置修正量，基于所述伪距位置修正量对所述历史位置信息进行修正，得到伪距位置信息；
从所述伪距修正量矩阵中获取伪距速度修正量，基于所述伪距速度修正量对所述历史运动速度信息进行修正，得到伪距速度信息；
从所述伪距修正量矩阵中获取伪距方向修正量，基于所述伪距方向修正量对所述历史运动方向信息进行修正，得到伪距方向信息；
将所述伪距位置信息、所述伪距速度信息和所述伪距方向信息，确定为所述第二定位信息。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M种信号参数包括多普勒观测信号参数；所述第一定位信息包括所述目标对象的历史运动方向信息、历史运动速度信息和历史位置信息；
所述按照所述融合定位策略对所述第一定位信息进行修正，得到所述目标对象的第二定位信息，包括：
获取多普勒定位滤波矩阵，根据所述多普勒滤波定位矩阵、多普勒测量误差矩阵和所述多普勒观测信号参数，生成多普勒修正量矩阵；
从所述多普勒修正量矩阵中获取多普勒位置修正量，根据所述多普勒位置修正量对所述历史位置信息进行修正，得到多普勒位置信息；
从所述多普勒修正量矩阵中获取多普勒速度修正量，根据所述多普勒速度修正量对所述历史运动速度信息进行修正，得到多普勒速度信息；
从所述多普勒修正量矩阵中获取多普勒方向修正量，根据所述多普勒方向修正量对所述历史运动方向信息进行修正，得到多普勒方向信息；
将所述多普勒位置信息、所述多普勒速度信息和所述多普勒方向信息，确定为所述第二定位信息。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M种信号参数包括传感器信号参数、热点网络信号参数、卫星伪距信号参数和多普勒观测信号参数；所述融合顺序所指示的所述M种信号参数的顺序依次为所述传感器信号参数、所述热点网络信号参数、所述卫星伪距信号参数和所述多普勒观测信号参数；
所述按照所述融合定位策略对所述第一定位信息进行修正，得到所述目标对象的第二定位信息，包括：
按照所述融合顺序采用所述传感器信号参数对所述第一定位信息进行修正，得到传感器定位信息；
按照所述融合顺序采用所述热点网络信号参数对所述传感器定位信息进行修正，得到热点定位信息；
按照所述融合顺序采用所述卫星伪距信号参数对所述热点定位信息进行修正，得到伪距定位信息；
按照所述融合顺序采用所述多普勒观测信号参数对所述伪距定位信息进行修正，得到所述第二定位信息。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在客户端页面输出所述第二定位信息；所述客户端页面为导航客户端页面、定位共享客户端页面或定位检测客户端页面。
13.一种对象定位装置，其特征在于，包括：
信号获取模块，用于当对目标对象进行定位检测时，获取所述目标对象在定位检测时刻的信号参数集；所述信号参数集中包括N种信号参数，N为正整数；
定位获取模块，用于获取所述目标对象的第一定位信息；
策略确定模块，用于根据所述N种信号参数确定融合定位策略；所述融合定位策略包含从所述N种信号参数中所选择的M种信号参数和针对所述M种信号参数的融合顺序，M为正整数且M小于或等于N；
定位修正模块，用于按照所述融合定位策略对所述第一定位信息进行修正，得到所述目标对象的第二定位信息。
14.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-12中任一项所述方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，执行权利要求1-12任一项所述的方法。
CN202011397966.5A 2020-12-03 2020-12-03 一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质 Active CN112556696B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011397966.5A CN112556696B (zh) 2020-12-03 2020-12-03 一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011397966.5A CN112556696B (zh) 2020-12-03 2020-12-03 一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112556696A true CN112556696A (zh) 2021-03-26
CN112556696B CN112556696B (zh) 2022-01-07

Family

ID=75047876

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011397966.5A Active CN112556696B (zh) 2020-12-03 2020-12-03 一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112556696B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113029130A (zh) * 2021-05-27 2021-06-25 腾讯科技（深圳）有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113281796A (zh) * 2021-07-23 2021-08-20 腾讯科技（深圳）有限公司 位置确定方法、速度确定方法、装置、设备和存储介质
CN113406682A (zh) * 2021-06-22 2021-09-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN114333385A (zh) * 2021-12-28 2022-04-12 中国电信股份有限公司 路线定位方法、装置、非易失性存储介质及处理器

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101655561A (zh) * 2009-09-14 2010-02-24 南京莱斯信息技术股份有限公司 基于联合卡尔曼滤波的多点定位数据与雷达数据融合方法
CN102958123A (zh) * 2011-08-30 2013-03-06 阿尔卡特朗讯公司 将移动终端切换到目标小区的方法、无线通信系统和设备
CA2846096A1 (en) * 2011-09-20 2013-03-28 Novatel Inc. Gnss positioning system including an anti-jamming antenna and utilizing phase center corrected carrier
US20130331121A1 (en) * 2012-06-12 2013-12-12 Trx Systems, Inc. Wi-fi enhanced tracking algorithms
CN105973242A (zh) * 2016-06-14 2016-09-28 夏烬楚 一种高精度室外及室内组合导航定位系统
CN106324645A (zh) * 2016-08-19 2017-01-11 付寅飞 一种基于惯性导航和卫星差分定位的车辆精准定位方法
CN106501824A (zh) * 2016-12-30 2017-03-15 维坤智能科技（上海）有限公司 一种基于WiFi移动端的人员定位装置
CN106908807A (zh) * 2017-02-28 2017-06-30 清华大学 伪码调制导航定位及变形监测、监测终端、监测中心、导航接收机和码数据管理中心
CN107094319A (zh) * 2016-02-17 2017-08-25 王庆文 一种高精度室内外融合定位系统和方法
WO2017215024A1 (zh) * 2016-06-16 2017-12-21 东南大学 一种基于新型多传感器融合技术的行人导航装置和方法
EP3290953A1 (en) * 2015-06-04 2018-03-07 Huawei Technologies Co., Ltd. Method of setting positioning mode and mobile terminal
CN107884788A (zh) * 2017-10-26 2018-04-06 慧众行知科技（北京）有限公司 一种定位卫星筛选方法及系统
CN109982398A (zh) * 2019-02-25 2019-07-05 广州市香港科大霍英东研究院 室内外无缝定位方法、装置、设备及介质
CN110118549A (zh) * 2018-02-06 2019-08-13 刘禹岐 一种多源信息融合定位方法和装置
US20190368884A1 (en) * 2018-06-01 2019-12-05 Apple Inc. Indoor/outdoor detection using a wearable computer
CN110645980A (zh) * 2019-09-27 2020-01-03 成都市灵奇空间软件有限公司 一种室内外一体化定位导航方法及其系统
CN110873888A (zh) * 2018-09-04 2020-03-10 腾讯大地通途（北京）科技有限公司 定位方法、定位装置、定位设备和计算机存储介质
CN110876191A (zh) * 2018-08-31 2020-03-10 哈尔滨海能达科技有限公司 定位信息确定方法、定位方法、节点、网关及物联网系统

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101655561A (zh) * 2009-09-14 2010-02-24 南京莱斯信息技术股份有限公司 基于联合卡尔曼滤波的多点定位数据与雷达数据融合方法
CN102958123A (zh) * 2011-08-30 2013-03-06 阿尔卡特朗讯公司 将移动终端切换到目标小区的方法、无线通信系统和设备
CA2846096A1 (en) * 2011-09-20 2013-03-28 Novatel Inc. Gnss positioning system including an anti-jamming antenna and utilizing phase center corrected carrier
US20130331121A1 (en) * 2012-06-12 2013-12-12 Trx Systems, Inc. Wi-fi enhanced tracking algorithms
EP3290953A1 (en) * 2015-06-04 2018-03-07 Huawei Technologies Co., Ltd. Method of setting positioning mode and mobile terminal
CN107094319A (zh) * 2016-02-17 2017-08-25 王庆文 一种高精度室内外融合定位系统和方法
CN105973242A (zh) * 2016-06-14 2016-09-28 夏烬楚 一种高精度室外及室内组合导航定位系统
WO2017215024A1 (zh) * 2016-06-16 2017-12-21 东南大学 一种基于新型多传感器融合技术的行人导航装置和方法
CN106324645A (zh) * 2016-08-19 2017-01-11 付寅飞 一种基于惯性导航和卫星差分定位的车辆精准定位方法
CN106501824A (zh) * 2016-12-30 2017-03-15 维坤智能科技（上海）有限公司 一种基于WiFi移动端的人员定位装置
CN106908807A (zh) * 2017-02-28 2017-06-30 清华大学 伪码调制导航定位及变形监测、监测终端、监测中心、导航接收机和码数据管理中心
CN107884788A (zh) * 2017-10-26 2018-04-06 慧众行知科技（北京）有限公司 一种定位卫星筛选方法及系统
CN110118549A (zh) * 2018-02-06 2019-08-13 刘禹岐 一种多源信息融合定位方法和装置
US20190368884A1 (en) * 2018-06-01 2019-12-05 Apple Inc. Indoor/outdoor detection using a wearable computer
CN110876191A (zh) * 2018-08-31 2020-03-10 哈尔滨海能达科技有限公司 定位信息确定方法、定位方法、节点、网关及物联网系统
CN110873888A (zh) * 2018-09-04 2020-03-10 腾讯大地通途（北京）科技有限公司 定位方法、定位装置、定位设备和计算机存储介质
CN109982398A (zh) * 2019-02-25 2019-07-05 广州市香港科大霍英东研究院 室内外无缝定位方法、装置、设备及介质
CN110645980A (zh) * 2019-09-27 2020-01-03 成都市灵奇空间软件有限公司 一种室内外一体化定位导航方法及其系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GUO, P.A等: ""The soft iron and hard iron calibration method using extended kalman filter for attitude and heading reference system"", 《RECORD - IEEE PLANS, POSITION LOCATION AND NAVIGATION SYMPOSIUM》 *
杨德麟: "《测绘地理信息原理方法及应用 上》", 30 November 2019, 95-96 *
谭兴龙: ""惯性导航辅助的无缝定位改进模型研究"", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》 *
赵占祥: ""基于矩阵外积法的卡尔曼滤波器在动态GPS定位中的应用"", 《弹箭与制导学报》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113029130A (zh) * 2021-05-27 2021-06-25 腾讯科技（深圳）有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113029130B (zh) * 2021-05-27 2021-08-27 腾讯科技（深圳）有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113406682A (zh) * 2021-06-22 2021-09-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN113406682B (zh) * 2021-06-22 2024-03-12 腾讯科技（深圳）有限公司 一种定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN113281796A (zh) * 2021-07-23 2021-08-20 腾讯科技（深圳）有限公司 位置确定方法、速度确定方法、装置、设备和存储介质
CN113281796B (zh) * 2021-07-23 2021-10-15 腾讯科技（深圳）有限公司 位置确定方法、速度确定方法、装置、设备和存储介质
CN114333385A (zh) * 2021-12-28 2022-04-12 中国电信股份有限公司 路线定位方法、装置、非易失性存储介质及处理器

Also Published As

Publication number Publication date
CN112556696B (zh) 2022-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112556696B (zh) 一种对象定位方法、装置、计算机设备以及存储介质
CN108717710B (zh) 室内环境下的定位方法、装置及系统
KR101524395B1 (ko) 이미지 프로세싱에 기초한 카메라-기반 포지션 로케이션 및 네비게이션
US10247556B2 (en) Method for processing feature measurements in vision-aided inertial navigation
EP2844009B1 (en) Method and system for determining location and position of image matching-based smartphone
CN108496096B (zh) 可视化惯性里程计参考系与卫星定位系统参考系的对准
CN107884800B (zh) 观测时滞系统的组合导航数据解算方法、装置及导航设备
CN112327340B (zh) 终端定位精度评估方法、装置、设备以及介质
US9103917B2 (en) Method and system for determining location within a building based on historical location information
US11035915B2 (en) Method and system for magnetic fingerprinting
HUE027043T2 (en) Positioning on request
CN111982106A (zh) 导航方法、装置、存储介质及电子装置
WO2022036284A1 (en) Method and system for positioning using optical sensor and motion sensors
CN107272038B (zh) 一种高精度定位的方法及设备
KR101470081B1 (ko) 이동 정보 결정 장치, 수신기 및 그에 의한 방법
Hsu et al. Hong Kong UrbanNav: An open-source multisensory dataset for benchmarking urban navigation algorithms
Rohani et al. Dynamic base station DGPS for cooperative vehicle localization
Han et al. Precise positioning with machine learning based Kalman filter using GNSS/IMU measurements from android smartphone
CN113009816B (zh) 时间同步误差的确定方法及装置、存储介质及电子装置
CN112985391B (zh) 一种基于惯性和双目视觉的多无人机协同导航方法和装置
CN113218389B (zh) 一种车辆定位方法、装置、存储介质及计算机程序产品
Soloviev et al. Reconfigurable Integration Filter Engine (RIFE) for Plug-and-Play Navigation
CN117320148A (zh) 多源数据融合定位方法、系统、电子设备及存储介质
CN113391263A (zh) 基于无线电指纹序列更新无线电地图
US11762104B2 (en) Method and device for locating a vehicle

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
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 40040662

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant