CN112804634B - Wi-Fi信号的处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Wi-Fi信号的处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开的实施例提供一种Wi‑Fi信号的处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取Wi‑Fi扫描数据，Wi‑Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi‑Fi信号；根据所述Wi‑Fi扫描数据，确定多个Wi‑Fi信号之间的地理位置关系；根据Wi‑Fi信号之间的地理位置关系，生成多个Wi‑Fi信号的位置特征，多个Wi‑Fi信号的位置特征用于终端设备的定位。因此，基于Wi‑Fi扫描数据提取出Wi‑Fi信号的位置特征，以对Wi‑Fi信号的特征数据进行补充，解决Wi‑Fi信号的特征信息较为单薄的问题，进一步提高利用Wi‑Fi信号进行相关业务的效果。

Description

Wi-Fi信号的处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本公开的实施例涉及数据处理领域中的无线信号处理技术领域、定位技术领域，尤其涉及一种Wi-Fi信号的处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
终端设备主要依靠卫星定位系统进行定位。由于卫星定位系统容易受环境影响，出现无法确定位置或者定位不准确的现象，此时通常依靠终端设备扫描到的无线保真(Wireless Fidelity，简称Wi-Fi)信号进行Wi-Fi定位，以预测终端设备所在的地理位置。
终端设备的移动性较强，在扫描Wi-Fi信号时，得到Wi-Fi信号的唯一标识、信号强度等较少的特征信息，而无法得到Wi-Fi信号的发送设备的地理位置。其中，Wi-Fi信号的唯一标识是指Wi-Fi信号的媒体存取控制位址(Media Access Control Address，简称MAC地址)。
因此，移动性较强的终端设备扫描得到的Wi-Fi信号的特征信息较为单薄，不利于基于Wi-Fi信号的特征信息的相关服务的开展，尤其是终端设备的定位业务。
发明内容
本公开的实施例提供一种Wi-Fi信号的处理方法、装置、设备及存储介质，用以解决扫描得到的Wi-Fi信号的特征信息较为单薄的问题。
第一方面，本公开的实施例提供一种Wi-Fi信号的处理方法，包括：
获取Wi-Fi扫描数据，所述Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号；
根据所述Wi-Fi扫描数据，确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系；
根据所述多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成所述多个Wi-Fi信号的位置特征，所述多个Wi-Fi信号的位置特征用于终端设备的定位。
第二方面，本公开的实施例提供一种Wi-Fi信号的处理装置，包括：
获取模块，用于获取Wi-Fi扫描数据，所述Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号；
确定模块，用于根据所述Wi-Fi扫描数据，确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系；
生成模块，用于根据所述多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成所述多个Wi-Fi信号的位置特征，所述多个Wi-Fi信号的位置特征用于终端设备的定位。
第三方面，本公开的实施例提供一种电子设备，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序指令；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行如上述第一方面所述的方法。
第四方面，本公开的实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如上述第一方面所述的方法。
第五方面，本公开的实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
本公开的实施例提供了一种Wi-Fi信号的处理方法、装置、设备及存储介质，具体方案包括：获取Wi-Fi扫描数据，Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号；根据Wi-Fi扫描数据，确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系；根据多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成多个Wi-Fi信号的位置特征。因此，通过确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，进一步得到Wi-Fi信号的位置特征，解决无法直接扫描得到Wi-Fi信号的地理位置导致Wi-Fi信号的特征信息单薄的问题，提高了Wi-Fi信号的特征信息的丰富性，有利于基于Wi-Fi信号的相应服务的开展，尤其是终端设备的定位服务。
本公开的各种可行实施例及其技术优势将在下文详述。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本公开的实施例适用的应用场景示例图；
图2为本公开的一实施例提供的Wi-Fi信号的处理方法的流程示意图；
图3为本公开的另一实施例提供的Wi-Fi信号的处理方法的流程示意图；
图4为本公开的另一实施例提供的Wi-Fi信号的处理方法的流程示意图；
图5为本公开的另一实施例提供的正负样本生成的示例图；
图6为本公开的一实施例提供的Wi-Fi信号的处理装置的结构示意图；
图7为本公开的一实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图8为本公开的一实施例提供的Wi-Fi信号的处理装置的框图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
终端设备的定位服务可以为终端设备上的多个业务提供终端设备的位置信息，以打车场景为例，基于终端设备的定位服务，可以为用户提供上车点推荐业务、下车点推荐业务、行车路径推荐业务等。可见，终端设备的定位服务是终端设备上最基础的服务之一。
终端设备的定位服务主要依赖于卫星定位系统。通过终端设备接收到的卫星信号解算出终端设备的位置信息。在终端设备无法接收到卫星信号或者接收到的卫星信号较弱的情形下，会出现终端设备无法定位或者位置信息不准确的情形。为解决该问题，出现了终端设备的网络定位技术。
网络定位技术中包括Wi-Fi定位技术。在Wi-Fi定位技术中，终端设备利用扫描的Wi-Fi信号来预测终端设备的位置信息。在进行Wi-Fi信号扫描时，通常会扫描到Wi-Fi信号的唯一标识即Mac地址、Wi-Fi信号的信号强度等信息，而无法直接扫描到Wi-Fi信号的发送设备的位置信息。为了便于描述，将Wi-Fi信号的发送设备的位置信息，称为Wi-Fi信号的位置信息。
Wi-Fi信号的位置信息对于Wi-Fi定位技术来说非常重要，通常是基于Wi-Fi信号的位置信息和Wi-Fi信号的信号强度，来确定终端设备与Wi-Fi信号的发送设备之间的相对位置，进而确定终端设备的位置信息。此外，Wi-Fi信号的扫描还存在部分Wi-Fi信号未被采集到或者采集的次数较少的问题。可见，扫描到的Wi-Fi信号的特征信息较为单薄，无法更好地支撑相应服务的开展，尤其是终端设备的定位服务。
一相关技术中，为解决扫描到的Wi-Fi信号的特征信息较为单薄的问题，固定扫描设备的位置，用扫描设备的位置来弥补扫描设备所扫描到的Wi-Fi信号的位置信息。例如，在商场的多个固定位置设置Wi-Fi信号的扫描设备。该方式需要额外部署多个扫描设备，设备成本较高。
另一相关技术中，预先备案多个Wi-Fi信号的位置信息。由于Wi-Fi信号的位置信息并不是固定不变的，该方式需要经常更新备案中Wi-Fi信号的位置信息，否则无法保证Wi-Fi信号的位置信息的准确性。
为了解决上述问题，本公开实施例提供了一种Wi-Fi信号的处理方法，该方法获取Wi-Fi扫描数据，根据Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，基于多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成多个Wi-Fi信号的位置特征，从而在无需额外设置扫描设备的情形下，基于多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系来确定多个Wi-Fi信号的位置特征，对Wi-Fi信号的特征信息进行丰富，通过Wi-Fi信号的位置特征弥补无法扫描到Wi-Fi信号的位置信息，有利于基于Wi-Fi信号的相应服务的开展，尤其是终端设备的定位服务的开展。
本公开的实施例提供的Wi-Fi信号的处理方法，可以适用于终端设备的Wi-Fi扫描场景、Wi-Fi定位场景。图1为本公开的实施例适用的应用场景示例图，该应用场景包括：多个Wi-Fi信号的发送设备101、一个或多个用户的终端设备102和服务器103，其中，发送设备101、终端设备102和服务器103之间可以通过网络相互通信。在Wi-Fi扫描场景下，终端设备102扫描到周围的一个或多个发送设备101发送的Wi-Fi信号，将扫描到的一个或多个Wi-Fi信号的信号数据发送给服务器103。服务器103对一个或多个终端设备102扫描到的Wi-Fi信号进行分析，以确定Wi-Fi信号的唯一标识、信号强度、位置信息等特征信息。在Wi-Fi定位场景下，服务器103依据终端设备102扫描到的Wi-Fi信号的唯一标识、信号强度、位置信息等特征信息，确定终端设备102的位置信息并发送给终端设备102。
以网约车场景为例，终端设备102包括乘客终端和/或司机终端。乘客终端和/或司机终端将自身扫描到的Wi-Fi信号上报给网约车服务商的服务器。网约车服务商的服务器对多个乘客终端和/或司机终端上报的Wi-Fi信号进行分析，以提高Wi-Fi信号的特征丰富性，并能够基于乘客终端和/或司机终端上报的Wi-Fi信号，定位乘客终端和/或司机终端，以提高乘客、司机的安全，或者提供上车点推荐服务、行车路径推荐服务等。
其中，Wi-Fi信号的发送设备101比如为商场、店铺、家庭等场景中设置的网络设备，图1中以路由设备为例。
其中，终端设备102比如为用户随身携带移动设备(例如手机、平板电脑、可穿戴式智能设备)、计算机、车载设备，图1中以手机为例。终端设备102具有较强的移动性，随着终端设备102位置变化，终端设备102能够采集到不同的Wi-Fi信号(即信号标识不同的Wi-Fi信号)，增加了Wi-Fi信号的采集数量。
其中，服务器103比如为单个服务器、服务器群(比如分布式服务器、集中式服务器)、云服务器中的一种或任一组合。
下面以具体的实施例对本公开的实施例的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例的实施例进行描述。
示例性的，本公开各方法实施例的执行主体为图1所示的服务器103。
图2为本公开的一实施例提供的Wi-Fi信号的处理方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：
S201、获取Wi-Fi扫描数据，Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号。
其中，终端设备可以为与服务器进行通信的用户设备，例如用户的手机、平板电脑、智能手表。终端设备能够扫描到自身所在位置周围的一定范围内的Wi-Fi信号，并将扫描到的Wi-Fi信号发送给服务器。服务器接收一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号并保存。
本实施例中，服务器可实时接收一个或多个终端设备发送的Wi-Fi信号，获得Wi-Fi扫描数据。或者，服务器可获取预先存储的Wi-Fi扫描数据。
一示例中，服务器按照Wi-Fi信号的信号标识(例如Mac地址)，将一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，存储为多个Wi-Fi信号的信号数据，其中，Wi-Fi信号的信号数据至少包括Wi-Fi信号的信号标识、以及每次扫描中Wi-Fi信号的扫描设备和扫描时间，还可以包括Wi-Fi信号的信号强度。例如，多个Wi-Fi信号的信号数据表示为：信号标识1-(扫描设备1，扫描时间)(扫描设备2，扫描时间)……(扫描设备n，扫描时间)；信号标识2-(扫描设备1，扫描时间)(扫描设备2，扫描时间)……(扫描设备n，扫描时间)；……。
另一示例中，服务器按照终端设备的设备标识，将一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，存储为一个或多个终端设备的Wi-Fi扫描信息，其中，终端设备的Wi-Fi扫描数据包括终端设备每次扫描到的Wi-Fi信号的信号标识和扫描时间。例如，多个终端设备的Wi-Fi扫描信息表示为：扫描设备1-(信号标识1，扫描时间)(信号标识2，扫描时间)……；扫描设备2-(信号标识1，扫描时间)(信号标识2，扫描时间)……；……。
另一示例中，服务器可在每次接收到终端设备上报的Wi-Fi信号时，将终端设备上报的Wi-Fi信号存储为多元组的Wi-Fi扫描信息，例如：(扫描设备1、信号标识1、扫描时间)、(扫描设备1、信号标识2、扫描时间)，……，(扫描设备2、信号标识1，扫描时间)，……。
S202、根据Wi-Fi扫描数据，确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系。
其中，多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系是指不同的Wi-Fi信号的发送设备之间的地理位置关系，例如，不同Wi-Fi信号的发送设备之间的发送范围是否存在重叠、不同Wi-Fi信号的发送设备的位置是否相邻、不同Wi-Fi信号的发送设备之间距离的远近等等。
本实施例中，在获得Wi-Fi扫描数据后，可将Wi-Fi扫描数据中不同Wi-Fi信号的信号数据进行比较，例如，将不同Wi-Fi信号的扫描设备、扫描时间、信号强弱等信息进行一一比较，或者，将同一终端设备的Wi-Fi扫描数据进行比较，或者，将不同的多元组的Wi-Fi扫描信息进行比较，来确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，以提高多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系的准确性。
S203、根据多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成多个Wi-Fi信号的位置特征。
本实施例中，在确定Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系后，针对各Wi-Fi信号，可以基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的地理位置关系，确定该Wi-Fi信号的位置特征，从而弥补无法扫描到的Wi-Fi信号的位置信息，提高Wi-Fi信号的特征信息的丰富性。
在基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的地理位置关系，确定该Wi-Fi信号的位置特征时，例如，可基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的地理位置关系，提取出Wi-Fi信号的位置特征；又如，可直接将Wi-Fi信号与其他多个Wi-Fi信号的地理位置关系确定为Wi-Fi信号的位置特征，以通过Wi-Fi信号与其他多个Wi-Fi信号的地理位置关系表示Wi-Fi信号的位置信息。
其中，Wi-Fi信号的位置特征可以实现多种业务，尤其是定位业务，例如，在终端设备进行Wi-Fi定位时，除了采用到终端设备所扫描的Wi-Fi信号的信号标识、信号强弱等信息外，还可以用到上述生成的Wi-Fi设备的位置特征，使得终端设备的定位更为准确。在此，对终端设备的定位不做描述。
本公开实施例中，基于Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系来确定多个Wi-Fi信号的位置特征，对Wi-Fi信号的特征信息进行丰富，通过Wi-Fi信号的位置特征弥补无法扫描到Wi-Fi信号的位置信息，有利于基于Wi-Fi信号的相应服务的开展，尤其是终端设备的定位服务的开展。
图3为本公开的另一实施例提供的Wi-Fi信号的处理方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括：
S301、获取Wi-Fi扫描数据，Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号。
其中，S301的技术原理和实现过程可参照前述实施例的描述，不再赘述。
S302、根据Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号。
其中，扫描区域是指终端设备的扫描区域，与终端设备的Wi-Fi信号扫描范围、以及终端设备的位置有关。同一终端设备在不同的位置的扫描区域不同。不同终端设备的扫描能力可能不同，因此位于同一位置的不同的终端设备的扫描区域也可能不同。出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号包括同一终端设备在同一地点扫描到的多个Wi-Fi信号，因此，出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号在地理位置上距离较近、彼此在地理位置上关联。
本实施例中，由于终端设备的位置未知，可根据Wi-Fi扫描数据中记录的Wi-Fi信号每次被扫描时的扫描设备和扫描时间，确定位于相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号。例如，Wi-Fi信号1在一次扫描中的扫描设备和扫描时间与Wi-Fi信号2在一次扫描中的扫描设备和扫描时间相似，则认为Wi-Fi信号1和Wi-Fi信号2出现在相同扫描区域内至少一次。
本实施例中，在确定位于相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号后，可得到多组出现在相同扫描区域内的Wi-Fi信号。例如，确定Wi-Fi信号1和Wi-Fi信号2出现在相同扫描区域，则Wi-Fi信号1和Wi-Fi信号2为一组出现在相同扫描区域的Wi-Fi信号，确定Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4出现在相同扫描区域，则Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4为一组出现在相同扫描区域的Wi-Fi信号。
进一步的，由于Wi-Fi信号的位置可能发生变化，而且受Wi-Fi信号的发送设备是否开启的影响，同一终端设备不同时间在同一位置扫描到的Wi-Fi信号可能不同，因此，出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号包括同一终端设备在同一次扫描或者相邻次扫描中扫描到的多个Wi-Fi信号。
一示例中，在获得Wi-Fi扫描数据之后，在Wi-Fi扫描数据获取各终端设备在预设的时长阈值内扫描到的多个Wi-Fi信号，将同一终端设备在预设的时长阈值内扫描到的多个Wi-Fi信号，确定为出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，此时，出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号可以理解为被同一终端设备在时长阈值内扫描到的多个Wi-Fi信号。其中，预设的时长阈值可为人工设置的值较小的时间间隔，例如10秒、30秒。
例如，终端设备A在a时刻扫描到Wi-Fi信号1，在b时刻扫描到Wi-Fi信号2，在c时刻扫描到Wi-Fi信号3，a时刻与b时刻的时间间隔小于预设的时长阈值，b时刻与c时刻的时间间隔小于时长阈值，a时刻与c时刻的时间间隔大于时长阈值，则确定Wi-Fi信号1和Wi-Fi信号2出现在相同的扫描区域内、Wi-Fi信号2和Wi-Fi信号3出现在相同的扫描区域内，此时，无法确定Wi-Fi信号1和Wi-Fi信号3出现在相同的扫描区域内。
另一示例中，考虑到在驾车场景下随用户移动的终端设备的移动速度较快，即使时间间隔很小，终端设备的位置可能还是发生较大变化，因此，可在Wi-Fi扫描数据获取各终端设备在同一时刻扫描到的多个Wi-Fi信号，将同一终端设备在同一时刻扫描到的多个Wi-Fi信号，确定为出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，以提高多个Wi-Fi信号之间的位置关系的准确性。此时，出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号可以理解为被同一终端设备在同一时刻扫描到的多个Wi-Fi信号。
例如，终端设备A在a时刻扫描到Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3，则确定Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3出现在同一扫描区域内，Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3在地理位置上存在关联。终端设备B在b时刻扫描到Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4，则确定Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4出现在同一扫描区域，Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4在地理位置上存在关联。
S303、根据出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，确定Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系。
本实施例中，在确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号后，针对Wi-Fi扫描数据中的各Wi-Fi信号，可获得该Wi-Fi信号与其他Wi-Fi信号是否出现在相同扫描区域，也即得到各Wi-Fi信号分别与其他Wi-Fi信号之间的地理位置关系：出现在相同扫描区域、或者未出现在相同扫描区域。
例如，确定Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3出现在同一扫描区域内、以及Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4出现在同一扫描区域，则针对各Wi-Fi信号中可得到以下地理位置关系：Wi-Fi信号1分别与Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3出现在相同扫描区域，Wi-Fi信号2分别与Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4出现在相同扫描区域，Wi-Fi信号3分别与Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4出现在相同扫描区域，Wi-Fi信号4分别与Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3出现在相同扫描区域。
进一步的，在确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号后，针对Wi-Fi扫描数据中的各Wi-Fi信号，还可获得该Wi-Fi信号与其他Wi-Fi信号出现在相同扫描区域的次数。因此，Wi-Fi信号之间的地理位置关系不仅包括Wi-Fi信号是否出现在相同扫描区域，还包括在相同扫描区域出现的次数。其中，不同的Wi-Fi信号在相同扫描区域出现的次数越多，说明该不同的Wi-Fi信号的位置越可能接近，在地理位置上的关联度越大。
例如，确定Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3出现在同一扫描区域内、以及Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4出现在同一扫描区域，则可以确定Wi-Fi信号2与Wi-Fi信号1在相同扫描区域出现的次数为1、Wi-Fi信号2与Wi-Fi信号3在相同扫描区域出现的次数为2。
S304、根据多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成多个Wi-Fi信号的位置特征，多个Wi-Fi信号的位置特征用于终端设备的定位。
本实施例中，在确定Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系后，针对各Wi-Fi信号，可以基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的是否出现在相同扫描区域，或者基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的是否出现在相同扫描区域以及在相同扫描区域出现的次数，确定该Wi-Fi信号的位置特征，从而弥补无法扫描到的Wi-Fi信号的位置信息，提高Wi-Fi信号的特征信息的丰富性。
在基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的地理位置关系，确定该Wi-Fi信号的位置特征时，例如，可基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的是否出现在相同扫描区域，或者基于Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的是否出现在相同扫描区域以及在相同扫描区域出现的次数，提取出Wi-Fi信号的位置特征；又如，可直接Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的是否出现在相同扫描区域，或者Wi-Fi信号与Wi-Fi扫描数据中的其它一个或多个Wi-Fi信号的是否出现在相同扫描区域以及在相同扫描区域出现的次数，确定为Wi-Fi信号的位置特征，以通过Wi-Fi信号与其他多个Wi-Fi信号的地理位置关系表示Wi-Fi信号的位置信息。
本公开实施例中，基于Wi-Fi扫描数据中不同的Wi-Fi信号是否出现在相同扫描区域内，确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，基于多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，确定多个Wi-Fi信号的位置特征，从而对Wi-Fi信号的特征信息进行丰富，通过Wi-Fi信号的位置特征弥补无法扫描到Wi-Fi信号的位置信息，有利于基于Wi-Fi信号的相应服务的开展，尤其是终端设备的定位服务的开展。
图4为本公开的另一实施例提供的Wi-Fi信号的处理方法的流程示意图。如图4所示，该方法包括：
S401、获取Wi-Fi扫描数据，Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号。
S402、根据Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号。
其中，S401和S402的实现过程可参照前述实施例，不再赘述。
S403、根据出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，建立无向图。
其中，无向图为图结构，包括多个顶点和多个位于两两顶点之间的边。
本实施例中，在确定Wi-Fi扫描数据中出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号后，以Wi-Fi扫描数据中不同的Wi-Fi信号为不同的顶点，针对每个顶点，若该顶点对应的Wi-Fi信号与其他顶点对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内(例如该顶点对应的Wi-Fi信号与其他顶点对应的Wi-Fi信号被同一个终端设备在相同时刻或者相邻时刻扫描到)，则建立该顶点与该其它顶点之间的边，最终得到无向图，以通过无向图形象且简洁地描述多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系。
本实施例中，在最终得到的无向图中，无向图中的多个顶点表示Wi-Fi扫描数据中的多个Wi-Fi信号，无向图中相互连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内，无向图中相互不连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号未出现在相同扫描区域内。
例如，确定Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3出现在同一扫描区域内、以及Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4出现在同一扫描区域，则在无向图中，Wi-Fi信号1对应的顶点分别与Wi-Fi信号2对应的顶点、Wi-Fi信号3对应的顶点连接，Wi-Fi信号2分别与Wi-Fi信号1对应的顶点、Wi-Fi信号3对应的顶点连接、Wi-Fi信号4对应的顶点连接。
进一步的，无向图为带权无向图，带权无向图中每条边对应着权值。在建立带权无向图时，可先按照上述过程建立无向图，再针对无向图中每两个相互连接的顶点，确定该两个相互连接的顶点分别对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内的次数(例如该两个相互连接的顶点分别被同一终端设备在相同时刻或相邻时刻扫描到的次数)，将该次数确定为该两个相互连接的顶点之间的边的权值，进而得到各个边的权值，建立得到带权无向图。因此，带权无向图可以充分反映不同的Wi-Fi信号在地理位置上的关联度。
例如，终端设备A在a时刻扫描到Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3，则确定Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2和Wi-Fi信号3出现在同一扫描区域内，也即Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2和Wi-Fi信号3在相同扫描区域内出现一次。终端设备B在b时刻扫描到Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4，则确定Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3和Wi-Fi信号4出现在同一扫描区域，也即Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3和Wi-Fi信号4在相同扫描区域内出现一次。因此，在无向图中，Wi-Fi信号1对应的顶点与Wi-Fi信号2对应的顶点之间边的权值至少为2，Wi-Fi信号2对应的顶点与Wi-Fi信号3对应的顶点之间边的权值至少为2。
S404、根据无向图，生成多个Wi-Fi信号的位置特征。
本实施例中，在得到无向图后，可以得到据无向图中各顶点之间的连通情况，例如，如果从一个顶点可以到达另一个顶点，则该两个顶点之间连通，如果从一个顶点无法到达另一顶点，则该两个顶点之间不连通。根据无向图中各顶点之间的连通情况，以不同的顶点为起点，分别经过预设个顶点(例如每次在连接的顶点中随机选择一个顶点)，得到多个Wi-Fi信号序列。其中，各Wi-Fi信号序列包括无向图上连通的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号，且各Wi-Fi信号序列的长度一致。例如，在以Wi-Fi信号1对应的顶点为起点、并经过5个顶点时，得到的Wi-Fi信号序列为<Wi-Fi信号1、Wi-Fi信号2、Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4、Wi-Fi信号5>，还可通过Wi-Fi信号的MAC地址表示为<Mac1、Mac2、Mac3、Mac4、Mac5>；在以Wi-Fi信号2对应的顶点为起点、并经过5个顶点时，得到的Wi-Fi信号序列为<Wi-Fi信号3、Wi-Fi信号4、Wi-Fi信号5、Wi-Fi信号6、Wi-Fi信号7>，还可通过Wi-Fi信号的MAC地址表示为<Mac3、Mac4、Mac5、Mac6、Mac7>
进一步的，若无向图为带权无向图，则可根据带权无向图中多个订单之间的连接关系和多个边的权值，在带权无向图中采集得到多个Wi-Fi信号，采集过程例如采用随机游走方式，边的权值用于确定随机游走中选择下一个顶点的概率。例如，以Wi-Fi信号1对应的顶点为起点，根据与Wi-Fi信号1对应的顶点连接的多个顶点之间边的权值，计算与Wi-Fi信号1对应的顶点连接的各个顶点的选择概率，按照这些选择概率确定下一步到达的顶点。因而，在生成顶点序列时，使得Wi-Fi信号序列包括地理位置关联度高的顶点，进而提高后续基于Wi-Fi信号序列生成Wi-Fi信号的位置特征的准确性。
本实施例中，在得到多个Wi-Fi信号序列后，可将各Wi-Fi信号序列视为自然语句，根据自然语音处理模型和多个Wi-Fi信号序列，生成各个Wi-Fi信号的向量化表达，其中，Wi-Fi信号的向量化表达为Wi-Fi信号的位置特征，自然语音处理模型例如为word2vec模型，word2vec模型例如跳字模型(skip-gram)和连续词袋模型(continuous bag of words，简称CBOW)。
示例性的，根据自然语音处理模型和多个Wi-Fi信号序列，生成各个Wi-Fi信号的向量化表达的过程，包括：
(1)先对Wi-Fi信号进行编码，得到Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号的编码向量。例如，以独热(One-Hot)编码为例，若Wi-Fi扫描数据中包括1000个Wi-Fi信号，则可以设置1000维的向量，第一个Wi-Fi信号的编码向量为[1，0，0，……，0]，第二个Wi-Fi信号的编码为[0，1，0，……，0]，如此类推，第i个Wi-Fi信号的编码为[0，0，……，0，1，0，……，0]。
(2)再在各Wi-Fi信号序列中，选择多个目标Wi-Fi信号，将Wi-Fi信号序列中位于目标Wi-Fi信号左侧和右侧的其他Wi-Fi信号，视为目标Wi-Fi信号的上下文。根据Wi-Fi信号序列和目标Wi-Fi信号，生成正样本和负样本。如此，得到多个正样本和多个负样本。其中，各正样本包括目标Wi-Fi信号的编码向量和属于目标Wi-Fi信号的上下文的另一Wi-Fi信号的编码向量，各负样本包括目标Wi-Fi信号的编码向量和与目标Wi-Fi信号不位于同一Wi-Fi信号序列的Wi-Fi信号的编码向量。
例如，如图5所示，每次可通过大小为5的滑动窗口在Wi-Fi信号序列<AP1、AP2、AP3、AP4、AP5、AP6、AP7>中选择目标Wi-Fi信号，AP1、AP2、AP3、AP4、AP5、AP6、AP7分别表示不同的Wi-Fi信号的编码向量。
滑动窗口的范围起初包括AP1、AP2、AP3、AP4、AP5，此时将滑动窗口中心的AP3确定为目标Wi-Fi信号，可得到正样本<AP3，AP1>、<AP3，AP2>、<AP3，AP4>、<AP3，AP5>，得到负样本<AP3，AP11>、<AP3，AP23>、<AP3，AP47>、<AP3，AP56>。滑动窗口下后滑动一个Wi-Fi信号，窗口范围包括AP2、AP3、AP4、AP5、AP6，此时将滑动窗口中心的AP4确定为目标Wi-Fi信号，可得到正样本<AP4，AP2>、<AP4，AP3>、<AP4，AP5>、<AP4，AP6>，得到负样本<AP4，AP23>、<AP4，AP35>、<AP4，AP59>、<AP4，AP61>。
(3)基于得到的多个正样本和父样本，训练自然语音处理模型，得到训练完成的自然语音处理模型。根据训练完成的自然语音处理模型中的参数矩阵，确定各Wi-Fi信号的向量化表达。
例如，在采用One-Hot编码对Wi-Fi信号进行编码时，其中，参数矩阵的行数与Wi-Fi信号的编码向量维度相等，也即等于Wi-Fi信号的数量，参数矩阵的列数为预设值，因此，可将参数矩阵的每行向量确定为相应的Wi-Fi信号的向量化表达，比如，将参数矩阵的第一行向量确定为第一个Wi-Fi信号的向量化表达、将参数矩阵的第二行向量确定为第二个Wi-Fi信号的向量化表达，依次类推，得到各个Wi-Fi信号的向量化表达。
本公开实施例中，基于出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，建立无向图，结合无向图得到包含地理位置关联度较大的多个Wi-Fi信号的多个Wi-Fi信号序列，通过自然语音处理模型和多个Wi-Fi信号序列，得到各Wi-Fi信号的向量化表达，从而将多个Wi-Fi的地理位置关系融合值至各Wi-Fi信号的向量化表达，提高了Wi-Fi信号的位置特征的准确性，丰富了Wi-Fi信号的特征内容。
图6为本公开的一实施例提供的Wi-Fi信号的处理装置的结构示意图，如图6所示，该装置包括：
获取模块601，用于获取Wi-Fi扫描数据，Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号；
确定模块602，用于根据Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系；
生成模块603，用于根据多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成多个Wi-Fi信号的位置特征，多个Wi-Fi信号的位置特征用于终端设备的定位。
在一种可能的实现方式中，确定模块602具体用于：根据Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号；根据出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，确定Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系。
在一种可能的实现方式中，确定模块602具体用于：在Wi-Fi扫描数据中，将同一终端设备在预设的时长阈值内扫描到的多个Wi-Fi信号，确定为出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号。
在一种可能的实现方式中，确定模块602具体用于：在Wi-Fi扫描数据中，将同一终端设备在同一时刻扫描到的多个Wi-Fi信号，确定为出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号。
在一种可能的实现方式中，确定模块602具体用于：根据出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，建立无向图。此时，生成模块603具体用于：根据无向图，生成多个Wi-Fi信号的位置特征。
其中，无向图用于描述Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，无向图的多个顶点表示Wi-Fi扫描数据中的多个Wi-Fi信号，无向图中相互连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内，无向图中相互不连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号未出现在相同扫描区域内。
在一种可能的实现方式中，无向图为带权无向图，确定模块602具体用于：针对无向图中每两个相互连接的相邻顶点，确定相互连接的相邻顶点分别对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内的次数，并将次数确定为相互连接的相邻顶点之间的边的权值。
在一种可能的实现方式中，生成模块603具体用于：根据带权无向图，生成多个Wi-Fi信号序列，Wi-Fi信号序列包括在带权无向图上连通的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号；根据多个Wi-Fi信号序列，生成各Wi-Fi信号的位置特征。
在一种可能的实现方式中，生成模块603具体用于：根据带权无向图中多个顶点之间的连接关系和多个边的权值，在带权无向图中采集得到多个Wi-Fi信号序列。
在一种可能的实现方式中，生成模块603具体用于：根据自然语音处理模型和多个Wi-Fi信号序列，生成各Wi-Fi信号的向量化表达，其中，Wi-Fi信号的向量化表达为Wi-Fi信号的位置特征。
图6提供的Wi-Fi信号的处理装置，可以执行上述相应方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
图7为本公开的一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图7所示，该电子设备可以包括：处理器701和存储器702。存储器702用于存储计算机执行指令，处理器701执行计算机程序时实现如上述任一实施例的方法。
上述的处理器701可以是通用处理器，包括中央处理器CPU、网络处理器(networkprocessor，NP)等。上述存储器702可能包含随机存取存储器(random access memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
本公开的一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述任一实施例的方法。
本公开的一实施例还提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在存储介质中，至少一个处理器可以从所述存储介质中读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时可实现上述任一实施例的方法。
图8为本公开的一实施例提供的Wi-Fi信号的处理装置800的框图。例如，装置800可以被提供为一服务器。参照图8，装置800包括处理组件801，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器802所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件801的执行的指令，例如应用程序。存储器802中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件801被配置为执行指令，以执行上述任一实施例的方法。
装置800还可以包括一个电源组件803被配置为执行装置800的电源管理，一个有线或无线网络接口804被配置为将装置800连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口805。装置800可以操作基于存储在存储器802的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
在本公开实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中，A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系；在公式中，字符“/”，表示前后关联对象是一种“相除”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中，a，b，c可以是单个，也可以是多个。
可以理解的是，在本公开实施例中涉及的各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本公开实施例的范围。
可以理解的是，在本公开的实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开的实施例旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (11)

1.一种Wi-Fi信号的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取Wi-Fi扫描数据，所述Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号；
根据所述Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号；
根据所述出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，建立无向图；
根据所述多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成所述多个Wi-Fi信号的位置特征，所述多个Wi-Fi信号的位置特征用于终端设备的定位；
其中，所述无向图用于描述所述Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，所述无向图的多个顶点表示所述Wi-Fi扫描数据中的多个Wi-Fi信号，所述无向图中相互连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内，所述无向图中相互不连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号未出现在相同扫描区域内。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，包括：
在所述Wi-Fi扫描数据中，将同一终端设备在预设的时长阈值内扫描到的多个Wi-Fi信号，确定为所述出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，包括：
在所述Wi-Fi扫描数据中，将同一终端设备在同一时刻扫描到的多个Wi-Fi信号，确定为所述出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，
所述根据所述多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成所述多个Wi-Fi信号的位置特征，包括：
根据所述无向图，生成所述多个Wi-Fi信号的位置特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述无向图为带权无向图，所述根据所述出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，生成所述Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，还包括：
针对所述无向图中每两个相互连接的顶点，确定所述相互连接的顶点分别对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内的次数，并将所述次数确定为所述相互连接的相邻顶点之间的边的权值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述无向图，生成所述多个Wi-Fi信号的位置特征，包括：
根据所述带权无向图，生成多个Wi-Fi信号序列，所述Wi-Fi信号序列包括在所述带权无向图上连通的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号；
根据所述多个Wi-Fi信号序列，生成各Wi-Fi信号的位置特征。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述带权无向图，生成多个Wi-Fi信号序列，包括：
根据所述带权无向图中多个顶点之间的连接关系和多个边的权值，在所述带权无向图中采集得到多个所述Wi-Fi信号序列。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个Wi-Fi信号序列，生成各Wi-Fi信号的位置特征，包括：
根据自然语音处理模型和所述多个Wi-Fi信号序列，生成各所述Wi-Fi信号的向量化表达，其中，所述Wi-Fi信号的向量化表达为所述Wi-Fi信号的位置特征。
9.一种Wi-Fi信号的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取Wi-Fi扫描数据，所述Wi-Fi扫描数据包括一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号；
确定模块，用于根据所述Wi-Fi扫描数据，确定多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系；
生成模块，用于根据所述多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，生成所述多个Wi-Fi信号的位置特征，所述多个Wi-Fi信号的位置特征用于终端设备的定位；
所述确定模块，具体用于：
根据所述Wi-Fi扫描数据中一个或多个终端设备在多个时刻扫描到的Wi-Fi信号，确定出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号；
根据所述出现在相同扫描区域内的多个Wi-Fi信号，建立无向图，其中，所述无向图用于描述所述Wi-Fi扫描数据中多个Wi-Fi信号之间的地理位置关系，所述无向图的多个顶点表示所述Wi-Fi扫描数据中的多个Wi-Fi信号，所述无向图中相互连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号出现在相同扫描区域内，所述无向图中相互不连接的多个顶点分别对应的Wi-Fi信号未出现在相同扫描区域内。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序指令；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
11.一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上存储有计算机程序；所述计算机程序被执行时，实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
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