CN113301648B - 指纹定位评估方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

指纹定位评估方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种指纹定位评估方法、系统、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取指纹定位数据，指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；基于指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于定位数据和指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；基于结果精度评估结果结合过程评估结果和过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。本发明实施例从指纹库的生成到实际定位的应用进行了全面的监控，每一个定位结果的产生都能进行溯源分析，为后续定位精度的提高提供了可量化的标准和依据。

Description

指纹定位评估方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种指纹定位评估方法、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
运用指纹定位算法针对无AGPS的MR数据进行位置定位时，从微观单条数据上分析，不同MR数据的定位误差不同。从宏观统计数据分析，同一套算法代码在不同省份和日期中定位精度表现也不相同。为了进一步评估定位精度本身和影响定位精度的各个过程指标数据质量，影响定位精度的原始数据质量，急需一套定位评估方案，针对每个定位点的计算过程的指标和数据进行溯源分析评估。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种指纹定位评估方法、装置、设备及存储介质，从指纹库的生成到定位计算的过程全面覆盖评价，以为定位精度的提升提供可量化的平板标准和依据。
第一方面，本发明提供了一种指纹定位评估方法，该方法包括：
获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；
基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；
基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
可选的，在一些实施例中，所述指纹库评估结果包括指纹库丰富度，所述基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，包括：
根据所述指纹库数据确定小区基站的站间距，以根据所述站间距确定基站辐射面积；
根据所述指纹库数据确定小区基站的栅格数量和栅格面积，以根据所述栅格数量和栅格面积确定基站的指纹库覆盖面积；
根据所述指纹库覆盖面积和所述基站辐射面积确定指纹库丰富度。
可选的，在一些实施例中，所述指纹库评估结果包括指纹库置信度，所述基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，还包括：
根据所述指纹库数据确定栅格数量与agps数据量之间的计算关系；
根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的平均距离；
根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的无线环境指标方差；
根据所述计算关系、平均距离和无线环境指标方差确定所述指纹库置信度。
可选的，在一些实施例中，所述基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，包括：
根据所述定位数据中待定位的指纹数据确定对应基站下的栅格数，以确定候选栅格丰富度；
根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，根据所述最佳栅格的无线指标和带定位的指纹数据的无线指标确定候选栅格匹配度；
根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，确定所述最佳栅格间的距离，并根据所述最佳栅格间的距离确定候选栅格置信度。
可选的，在一些实施例中，所述基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果，包括：
抹除所述定位数据中的第一位置信息，根据所述定位数据以指纹定位确定所述第一位置信息对应的第二位置信息，根据所述第一位置信息和所述第二位置信息确定指纹定位误差值。
第二方面，本发明实施例还提供了一种指纹定位评估装置，包括：
数据获取模块，用于获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；
评估模块，用于基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；
报告生成模块，用于基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
可选的，在一些实施例中，所述评估模块包括：
辐射面积确定单元，用于根据所述指纹库数据确定小区基站的站间距，以根据所述站间距确定基站辐射面积；
覆盖面积确定单元，用于根据所述指纹库数据确定小区基站的栅格数量和栅格面积，以根据所述栅格数量和栅格面积确定基站的指纹库覆盖面积；
丰富度确定单元，用于根据所述指纹库覆盖面积和所述基站辐射面积确定指纹库丰富度。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前述的指纹定位评估方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述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，所述程序指令当被执行时实现前述的指纹定位评估方法。
本发明提供的指纹定位评估方法，基于指纹库的生成过程根据指纹库数据进行了指纹库评估，基于指纹定位过程根据定位数据进行定位过程评估和定位结果评估，基于指纹库评估结果、过程评估结果和结果精度评估结果进行误差统计得到了指纹定位评估报告，该方法从指纹库的生成到实际定位的应用进行了全面的监控，每一个定位结果的产生都能进行溯源分析，为后续定位精度的提高提供了可量化的标准和依据。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例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的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本申请的部分实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种指纹定位评估方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的指纹定位评估方法的子流程图；
图3是本发明实施例二提供的指纹定位评估方法的子流程图；
图4是本发明实施例二提供的指纹定位评估方法的子流程图；
图5是本发明实施例三提供的一种指纹定位评估系统的结构示意图；
图6是本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施中的技术方案进行清楚、完整的描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本发明的范围的情况下，可以将第一用例称为第二用例，且类似地，可将第二用例称为第一用例。第一用例和第二用例两者都是用例，但其不是同一用例。术语“第一”、“第二”等而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个特征的组合。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。需要说明的是，当一个部被称为“固定于”另一个部，它可以直接在另一个部上也可以存在居中的部。当一个部被认为是“连接”到另一个部，它可以是直接连接到另一个部或者可能同时存在居中部。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述，只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
参见图1，本实施例提供了一种指纹定位评估方法，可以应用于，具体包括：
S110、获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据。
指纹定位数据是指使用指纹定位算法进行位置定位的完整过程所涉及的数据，具体包括指纹库数据和定位数据。其中，指纹库数据记录了指纹库从生成到应用的全部过程，定位数据记录了根据指纹数据进行定位的全部过程。
S120、基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果。
具体的，本实施例中涉及的到评价主要分为三个方面：对指纹库的评价、对定位过程的评价以及对定位结果的评价，通过多方面的评价全面覆盖指纹定位流程，为后续的定位溯源分析和定位精度提上提供可量化的标准和依据。
更具体的，指纹库的作用是存储指纹库数据，以根据指纹库数据与指纹数据比对确定位置，常规的指纹库生成过程包括：1)参数设置，读取参数配置，确定栅格大小，指纹库更新时间窗等参数；2)获取带AGPS信息的MR数据，确定MR的栅格属性；3)针对栅格内MR数据，以小区ID维度生成MR数据列表，筛选出MR点与栅格中心点曼哈顿距离最小的三条MR数据；4)根据WKNN算法计算栅格中心点的rsrp、rsrq和ta等指标。本实施例中对指纹库的评价主要根据指纹库数据分析指纹库的栅格划分是否合理以及rsrp、rsrq和ta等指标是否正确。
更具体的，本实施例中基于定位数据进行的评估包括定位过程评估和定位结果评估。指纹定位算法的实际定位过程为：1)根据基站小区间匹配出候选栅格指纹；2)根据候选栅格中的rsrp、rsrq、sinr和ta等无线指标以及待定位的指纹数据进行匹配，使用代价函数计算匹配度，筛选3个最佳匹配栅格；3)利用wknn算法，以匹配度为权值，三个最佳匹配栅格中心点计算待定位经纬度。与传统仅针对定位结果的指纹定位评估方式不同，本实施例针对上述指纹定位过程对定位过程中的候选栅格进行相关评估，以为后续提高定位精度分析是提供过程调整建议，也即对指纹定位算法进行优化评估和分析。当然本实施例中也需要对定位结果进行评估，因为指纹库评估和定位过程评估实际都没有与定位精度这一需求联系上，二者最终需要为定位结果评估服务，以分析指纹库数据和定位过程对定位精度的影响，从而全面的对指纹定位算法进行更全面的评估和分析。具体的，在进行定位结果评估时，采用的方法与指纹定位算法向对应，抹除所述定位数据中的第一位置信息，根据所述定位数据以指纹定位确定所述第一位置信息对应的第二位置信息，根据所述第一位置信息和所述第二位置信息确定指纹定位误差值。以本实施例中的定位过程为例，抹掉MR数据中本含有的agps信息，重新按指纹定位计算得经纬度数据，将每条本含有agps的MR数据中的agps与指纹定位计算出来的经纬度进行球面距离计算获得两则之间的球面距离值，即指纹定位误差值。
S130、基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
误差统计实际就是将结果精度评价结果中的指纹定位误差值按照预设的统计规则进行统计得到误差统计结果，然后将误差统计结果与指纹库评估结果和过程评估结果相应参数关联，统一进行统计整理，以形成一份能够直观反映定位误差本身的性质以及定位误差与指纹库数据和定位数据之间关系的指纹定位评估报告，以方便后续根据指纹定位评估报告进行指纹定位算法的优化改进以及其他作用。
更具体的，在一些实施例中，误差统计包括：误差排序统计指标，将所有数据按误差值进行排序，比如取排名第66.67％的误差值A，此误差值即为66.67％数据定位精度均在A之内，也通常作为定位中位数误差，按此方法计算排名前N％数据的最大误差值Xn，作为N％定位精度值误差范围在Xn之内，形成一个任意统计查询展示的指标列表；误差分段统计指标，将所有数据按误差值进行分段，比如取误差值在[0，10)之间的数据占比B，此值描述了占比为B的数据其误差范围在[0，10)之间，按此方法计算任意分段区间的误差占比；误差统计学指标，根据统计学统计指标，还提供了均值、方差的计算，反应误差的其他性质；业务分类误差统计，按不同省市区、不同设备厂商、不同MR时间段进行统计误差均值、方差、中位数等其他指标；按数据指标分类误差统计，由于与误差精度相关的数据即为无线环境数据ta、rsrp、rsrq和sinr，这些值的缺失直接影响到定位精度，但这属于数据源层面的东西，与算法本身关联性不大，为了区分明晰数据源和数据算法对定位精度的影响，故按数据源的指标值的缺失情况进行分类统计误差均值、方差、中位数等其他指标。
本实施例提供了一种指纹定位评估方法，基于指纹库的生成过程根据指纹库数据进行了指纹库评估，基于指纹定位过程根据定位数据进行定位过程评估和定位结果评估，基于指纹库评估结果、过程评估结果和结果精度评估结果进行误差统计得到了指纹定位评估报告，该方法从指纹库的生成到实际定位的应用进行了全面的监控，每一个定位结果的产生都能进行溯源分析，为后续定位精度的提高提供了可量化的标准和依据。
实施例二
实施例二提供了一种指纹定位评估方法，其可以在实施例一的基础上实现，对实施例一中的内容进行了进一步补充，具体包括：
如图2所示，本实施例提供的指纹定位评估方法中，指纹库评估结果包括指纹库丰富度，步骤S120中基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果包括步骤S121-123：
S121、根据所述指纹库数据确定小区基站的站间距，以根据所述站间距确定基站辐射面积。
S122、根据所述指纹库数据确定小区基站的栅格数量和栅格面积，以根据所述栅格数量和栅格面积确定基站的指纹库覆盖面积。
S123、根据所述指纹库覆盖面积和所述基站辐射面积确定指纹库丰富度。
步骤S121-123为根据指纹库数据进行评估的过程，本实施例中按基站小区和栅格两个维度作为关键值(key值)，获取每个指纹库的rsrp、rsrq、ta和sinr等指标，然后通过步骤S121-123评估根据指纹库数据所反映的基站小区指纹的丰富度，具体计算过程中，步骤S123中以指纹库覆盖面积与基站辐射面积的比值作为该基站小区的指纹库丰富度。
可选的，在一些实施例中，指纹库评估结果包括指纹库置信度，如图3所示，步骤S120中基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果还包括步骤S124-127：
S124、根据所述指纹库数据确定栅格数量与agps数据量之间的计算关系。
S125、根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的平均距离。
S126、根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的无线环境指标方差。
S127、根据所述计算关系、平均距离和无线环境指标方差确定所述指纹库置信度。
本实施例中，基站小区和栅格是有多少条agps数据计算所得决定了该基站小区和栅格的置信度，agps数据量越多，置信度越高，步骤S127中，通过计算关系、平均距离和无线环境指标方差三个指标，进行加权计算，负相关的进行求倒数，最后加权相加，得到置信度的值。
可选的，在一些实施例中，过程评估结果包括候选栅格丰富度、候选栅格匹配度和候选栅格置信度，则步骤S120中基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果包括步骤S128-120：
S128、根据所述定位数据中待定位的指纹数据确定对应基站下的栅格数，以确定候选栅格丰富度。根据待定位的MR数据去寻找该基站下的指纹栅格数，栅格数越多，证明其候选度越大，越容易定位出该MR位置点。
S129、根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，根据所述最佳栅格的无线指标和带定位的指纹数据的无线指标确定候选栅格匹配度。根据代价函数计算出的最佳3个栅格，其各个无线指标与待定位MR的无线指标的差距进行加权求和，其值越大，证明匹配度越低。
S120、根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，确定所述最佳栅格间的距离，并根据所述最佳栅格间的距离确定候选栅格置信度。根据代价函数匹配出最佳top3栅格,计算这3个栅格中心经纬度两两之间的距离合。距离越大，证明最后定位出来的MR位置点可信度越低。
本实施例提供的一种指纹定位评估方法，在前述实施例的基础上进一步提供了基于指纹库数据进行评估获取的指纹库丰富度和指纹库置信度，以及根据定位数据评估获取的候选栅格丰富度、候选栅格匹配度和选栅格置信度，该方法能够从指纹库的生成，指纹数据的使用，栅格中心场强的确认，栅格的匹配，代价函数的计算，WKNN的处理等全流程溯源分析的评估，能够从定位数据使用的具体字段值，使用指纹库栅格具体信息，生成指纹库的原始数据，定位过程使用的具体参数等各个指标全面监控，能够从栅格维度、基站维度、区域维度、时间维度等多维度全面分析定位精度，并给出精度量化评判标准。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种指纹定位评估系统300的结构示意图，如图4所述，该装置300包括：
数据获取模块310，用于获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；
评估模块320，用于基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；
报告生成模块330，用于基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
可选的，在一些实施例中，所述指纹库评估结果包括指纹库丰富度，所述评估模块320包括：
辐射面积确定单元，用于根据所述指纹库数据确定小区基站的站间距，以根据所述站间距确定基站辐射面积；
覆盖面积确定单元，用于根据所述指纹库数据确定小区基站的栅格数量和栅格面积，以根据所述栅格数量和栅格面积确定基站的指纹库覆盖面积；
丰富度确定单元，用于根据所述指纹库覆盖面积和所述基站辐射面积确定指纹库丰富度。
可选的，在一些实施例中，所述指纹库评估结果包括指纹库置信度，所述评估模块320还包括：
根据所述指纹库数据确定栅格数量与agps数据量之间的计算关系；
根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的平均距离；
根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的无线环境指标方差；
根据所述计算关系、平均距离和无线环境指标方差确定所述指纹库置信度。
可选的，在一些实施例中，所述评估模块320还包括：
栅格丰富度评估单元，用于根据所述定位数据中待定位的指纹数据确定对应基站下的栅格数，以确定候选栅格丰富度；
栅格匹配度评估单元，用于根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，根据所述最佳栅格的无线指标和带定位的指纹数据的无线指标确定候选栅格匹配度；
栅格置信度评估单元，用于根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，确定所述最佳栅格间的距离，并根据所述最佳栅格间的距离确定候选栅格置信度。
本实施例提供了一种指纹定位评估装置，基于指纹库的生成过程根据指纹库数据进行了指纹库评估，基于指纹定位过程根据定位数据进行定位过程评估和定位结果评估，基于指纹库评估结果、过程评估结果和结果精度评估结果进行误差统计得到了指纹定位评估报告，该方法从指纹库的生成到实际定位的应用进行了全面的监控，每一个定位结果的产生都能进行溯源分析，为后续定位精度的提高提供了可量化的标准和依据。
实施例四
图5为本发明实施例四提供的一种计算机设备400的结构示意图，如图5所示，该设备包括存储器410、处理器420，设备中处理器420的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器420为例；设备中的存储器410、处理器420可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
存储器410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的指纹定位评估方法对应的程序指令/模块(例如，指纹定位评估系统中的数据获取模块310、指纹库评估模块320、定位评估模块330和评估模块340)。处理器420通过运行存储在存储器410中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的指纹定位评估方法。
其中，所述处理器420用于运行存储在存储器410中的计算机可执行程序，以实现如下步骤：步骤S110、获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；步骤S120、基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；步骤S130、基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
当然,本发明实施例所提供的一种计算机设备,该设备不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明实施例任意实施例所提供的指纹定位评估方法中的相关操作。
存储器410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种指纹定位评估方法，该指纹定位评估方法包括：
获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；
基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；
基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
通过以上关于实施方式的描述，所述领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，设备，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述授权装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种指纹定位评估方法，其特征在于，包括：
获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；其中，所述指纹库数据记录指纹库从生成到应用的全部过程；所述定位数据记录根据指纹数据进行定位的全部过程；
基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；
基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
2.根据权利要求1所述的指纹定位评估方法，其特征在于，所述指纹库评估结果包括指纹库丰富度，所述基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，包括：
根据所述指纹库数据确定小区基站的站间距，以根据所述站间距确定基站辐射面积；
根据所述指纹库数据确定小区基站的栅格数量和栅格面积，以根据所述栅格数量和栅格面积确定基站的指纹库覆盖面积；
根据所述指纹库覆盖面积和所述基站辐射面积确定指纹库丰富度。
3.根据权利要求2所述的指纹定位评估方法，其特征在于，所述指纹库评估结果包括指纹库置信度，所述基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，还包括：
根据所述指纹库数据确定栅格数量与agps数据量之间的计算关系；
根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的平均距离；
根据所述指纹库数据确定距离栅格中心最近预设数量点的无线环境指标方差；
根据所述计算关系、平均距离和无线环境指标方差确定所述指纹库置信度。
4.根据权利要求1所述的指纹定位评估方法，其特征在于，所述基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，包括：
根据所述定位数据中待定位的指纹数据确定对应基站下的栅格数，以确定候选栅格丰富度；
根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，根据所述最佳栅格的无线指标和待 定位的指纹数据的无线指标确定候选栅格匹配度；
根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，确定所述最佳栅格间的距离，并根据所述最佳栅格间的距离确定候选栅格置信度。
5.根据权利要求1所述的指纹定位评估方法，其特征在于，所述基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果，包括：
抹除所述定位数据中的第一位置信息，根据所述定位数据以指纹定位确定所述第一位置信息对应的第二位置信息，根据所述第一位置信息和所述第二位置信息确定指纹定位误差值。
6.一种指纹定位评估装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取指纹定位数据，所述指纹定位数据包括指纹库数据和定位数据；其中，所述指纹库数据记录指纹库从生成到应用的全部过程；所述定位数据记录根据指纹数据进行定位的全部过程；
评估模块，用于基于所述指纹库数据确定进行指纹库评估得到指纹库评估结果，基于所述定位数据进行定位过程评估得到过程评估结果，基于所述定位数据和所述指纹库数据进行结果评估得到结果精度评估结果；
报告生成模块，用于基于所述结果精度评估结果结合所述指纹库评估结果和所述过程评估结果进行误差统计以生成指纹定位评估报告。
7.根据权利要求6所述的指纹定位评估装置，其特征在于，所述评估模块包括：
辐射面积确定单元，用于根据所述指纹库数据确定小区基站的站间距，以根据所述站间距确定基站辐射面积；
覆盖面积确定单元，用于根据所述指纹库数据确定小区基站的栅格数量和栅格面积，以根据所述栅格数量和栅格面积确定基站的指纹库覆盖面积；
丰富度确定单元，用于根据所述指纹库覆盖面积和所述基站辐射面积确定指纹库丰富度。
8.根据权利要求6所述的指纹定位评估装置，其特征在于，所述评估模块还包括：
栅格丰富度评估单元，用于根据所述定位数据中待定位的指纹数据确定对应基站下的栅格数，以确定候选栅格丰富度；
栅格匹配度评估单元，用于根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，根据所述最佳栅格的无线指标和待 定位的指纹数据的无线指标确定候选栅格匹配度；
栅格置信度评估单元，用于根据所述定位数据以代价函数确定预设数量的最佳栅格，确定所述最佳栅格间的距离，并根据所述最佳栅格间的距离确定候选栅格置信度。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任意一项所述的指纹定位评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述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，所述程序指令当被执行时，实现如权利要求1-5任意一项所述的指纹定位评估方法。
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