CN113905438B - 场景标识生成方法、定位方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种场景标识生成方法、定位方法、装置及电子设备，通过对卫星信号的第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，可以根据第一质量参数服从的分布类型区分目标对象所处的具体场景，有利于降低数据处理的复杂度，提高数据处理的效率，并且也可以降低终端的硬件要求，扩大本方法的适用对象范围，通用性和适应性更好；另外，还可以根据拟合结果确定目标对象的目标定位方式，从而能够根据拟合结果采用与目标对象当前所处场景适配的定位方式对目标对象进行定位，进一步提高定位的准确性。本发明实施例提供的方法可以适用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、自动驾驶、地图、导航等多种技术领域。

Description

场景标识生成方法、定位方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种场景标识生成方法、定位方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，终端已经成为人们日常生活的重要工具，终端的场景信息（例如室内场景、室外场景等）已经成为各种应用服务在运行时的必要输入信息。

相关技术中，一般通过多种传感器所采集到的信息来识别终端所处的场景，这种方式高度依赖于在终端中配置多种传感器，进而采集得到多种传感器数据，然而对多种传感器数据进行处理本身就增加了数据处理的复杂度，而且低端的终端可能因为没有配置各种传感器而导致对场景识别的适用性降低。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本发明实施例提供了一种场景标识生成方法、定位方法、装置及电子设备，有利于降低识别场景的过程中数据处理的复杂度，提高数据处理的效率，并且在进行定位时能够提高定位的准确性。

一方面，本发明实施例提供了一种场景标识生成方法，包括：

获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型；

根据所述拟合结果生成所述目标对象对应的场景标识。

另一方面，本发明实施例还提供了一种定位方法，包括：

获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型；

根据所述拟合结果确定所述目标对象的目标定位方式；

根据所述目标定位方式对所述目标对象进行定位。

另一方面，本发明实施例还提供了一种场景标识生成装置，包括：

第一数据获取模块，用于获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

第一数据确定模块，用于确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

第一拟合模块，用于当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型；

场景标识生成模块，用于根据所述拟合结果生成所述目标对象对应的场景标识。

进一步，上述第一拟合模块具体用于：

统计每个所述第一质量参数的出现频率；

根据所述出现频率，采用混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理，得到拟合结果。

进一步，所述混合正态分布模型的模型参数包括波峰数量参数，上述第一拟合模块具体用于：

根据所述波峰数量参数不同的候选取值，采用混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理，确定每个所述波峰数量参数对应的拟合误差信息；

根据所述拟合误差信息从不同的所述候选取值中确定目标取值；

根据所述目标取值得到所述拟合结果。

进一步，所述模型参数还包括权重参数、均值参数和标准差参数，所述候选取值为第一取值或者第二取值，所述第一取值用于表征波峰数量为一个，所述第二取值用于表征波峰数量为两个，上述第一拟合模块具体用于：

当所述候选取值为所述第一取值，将所述第一取值作为所述权重参数，将所述第一质量参数的均值作为所述均值参数，将所述第一质量参数的标准差作为所述标准差参数，根据所述第一取值对应的所述模型参数，采用所述混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理；

当所述候选取值为所述第二取值，获取随机生成的初始权重参数、初始均值参数以及初始标准差参数，根据所述初始权重参数、所述初始均值参数和所述初始标准差参数计算似然函数的似然值，根据所述似然值确定所述权重参数、所述均值参数和所述标准差参数，根据所述第二取值对应的所述模型参数，采用所述混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理。

另一方面，本发明实施例还提供了一种定位装置，包括：

第二数据获取模块，用于获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

第二数据获取模块，用于确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

第二拟合模块，用于当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型；

定位方式确定模块，用于根据所述拟合结果确定所述目标对象的目标定位方式；

定位模块，用于根据所述目标定位方式对所述目标对象进行定位。

进一步，上述定位方式确定模块具体用于以下至少之一：

当所述拟合结果表征所述分布类型为单峰分布，确定所述第一质量参数的均值，若所述第一质量参数的均值大于或者等于第二阈值，确定所述目标对象的目标定位方式为卫星信号定位；若所述第一质量参数的均值小于或者等于第三阈值，确定所述目标对象的目标定位方式为第一无线热点信号定位，其中，所述第二阈值大于所述第三阈值；

当所述拟合结果表征所述分布类型为双峰分布，确定所述目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

进一步，当确定所述目标对象的目标定位方式为所述第一无线热点信号定位，上述定位模块具体用于：

获取所述目标对象扫描到的无线热点信号的第一信号参数，根据所述第一信号参数确定扫描过所述无线热点信号的多个历史对象；

获取每个所述历史对象扫描所述无线热点信号时的历史位置；

对多个所述历史位置进行聚类处理得到第一位置集群，根据所述第一位置集群的质心得到第一聚类位置，根据所述第一聚类位置对所述目标对象进行定位。

进一步，所述无线热点信号的数量为多个，上述定位模块具体用于：

对多个所述第一聚类位置进行聚类处理得到第二位置集群，根据所述第二位置集群的质心得到第二聚类位置；

确定每个所述第二位置集群的第一信号强度，根据所述第一信号强度从所述第二位置集群中确定目标位置集群；

根据所述目标位置集群对应的所述第二聚类位置对所述目标对象进行定位。

进一步，上述定位方式确定模块具体用于：

当所述拟合结果表征所述分布类型为双峰分布，确定所述双峰分布中两个子分布的均值或者波峰值之间的目标差值；

当所述目标差值大于或者等于第四阈值，确定所述目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

进一步，当确定所述目标对象的目标定位方式为所述第二无线热点信号定位，上述定位模块具体用于：

获取所述目标对象扫描到的无线热点信号的第二信号参数，根据所述第二信号参数生成所述无线热点信号的信号指纹特征；

从参考指纹数据库的多个参考指纹特征中，确定与所述信号指纹特征相匹配的目标指纹特征，所述参考指纹数据库用于存储所述参考指纹特征与第一参考位置的对应关系；

根据所述目标指纹特征对应的所述第一参考位置对所述目标对象进行定位。

进一步，所述无线热点信号的数量为多个，上述定位模块具体用于：

确定每个所述无线热点信号在多个历史时间间隔的信号强度变化均值；

将所述信号强度变化均值大于或者等于第五阈值的无线热点信号作为目标热点信号，剔除所述目标热点信号对应的所述第二信号参数，根据剩余的所述第二信号参数生成所述无线热点信号的信号指纹特征。

进一步，上述定位模块还用于：

当所述第二质量参数小于所述第一阈值，根据第二无线热点信号定位的定位方式对所述目标对象进行定位；

或者，当所述第二质量参数小于所述第一阈值，获取所述目标对象所处空间的空间图像，确定所述空间图像的特征信息，从参考图像数据库的多个参考图像中，确定与所述特征信息相匹配的目标图像，所述参考图像数据库用于存储所述参考图像与第二参考位置的对应关系，根据所述目标图像对应的第二参考位置对所述目标对象进行定位。

进一步，上述定位方式确定模块具体用于：

根据所述拟合结果生成场景标识，所述场景标识用于表征所述目标对象在进行定位时的定位场景；

根据所述场景标识确定所述目标对象的目标定位方式。

另一方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，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的场景标识生成方法或者定位方法。

另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现上述的场景标识生成方法或者定位方法。

另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存介质中。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程序，处理器执行该计算机程序，使得该计算机设备执行实现上述的场景标识生成方法或者定位方法。

本发明实施例至少包括以下有益效果：在目标对象的卫星信号的第二质量参数大于或者等于第一阈值时，通过对卫星信号的第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到用于表征第一质量参数服从的分布类型的拟合结果，可以在根据第二质量参数确定卫星信号质量较好的情况下，进一步根据第一质量参数服从的分布类型区分目标对象所处的具体场景，只需要根据终端扫描到的卫星信号的质量即可得到目标对象对应的场景标识，而无须依赖终端自身配置的多种传感器采集得到的多种传感器数据，从而有利于降低数据处理的复杂度，提高数据处理的效率，并且也可以降低终端的硬件要求，扩大本方法的适用对象范围，通用性和适应性更好。

另外，还可以根据拟合结果确定目标对象的目标定位方式，从而能够根据拟合结果采用与目标对象当前所处场景适配的定位方式对目标对象进行定位，除了提高数据处理的效率、扩大目标对象的适用范围以外，还可以进一步提高定位的准确性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明实施例提供的某个终端的定位位置分布示意图；

图2为本发明实施例提供的一种实施环境的示意图；

图3为本发明实施例提供的场景标识生成方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的信噪比的单峰分布的一种示意图；

图5为本发明实施例提供的信噪比的单峰分布的另一种示意图；

图6为本发明实施例提供的信噪比的双峰分布的示意图；

图7为本发明实施例提供的多个信噪比的均值小于10dB时的柱状图；

图8为本发明实施例提供的定位方法的流程图；

图9为本发明实施例提供的第一无线热点信号定位方式的网络架构图；

图10为本发明实施例提供的第二无线热点信号定位方式的网络架构图；

图11为本发明实施例提供的根据空间图像进行定位的网络架构图；

图12为本发明实施例提供的定位方法的完整流程图；

图13为本发明实施例提供的场景标识生成装置的结构示意图；

图14为本发明实施例提供的定位装置的结构示意图；

图15为本发明实施例提供的终端的部分结构框图；

图16为本发明实施例提供的服务器的部分结构框图。

具体实施方式

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

对本发明实施例进行进一步详细说明之前，对本发明实施例中涉及的名词和术语进行说明，本发明实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释：

信噪比：即SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又称为讯噪比，是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。

城市峡谷：是一种类似自然峡谷的都市环境，以街道切割周围稠密的建筑街区，特别是摩天大楼，而形成的人造峡谷。

随着互联网技术的不断发展，终端已经成为人们日常生活的重要工具，终端的场景信息（例如室内场景、室外场景等）已经成为各种应用服务在运行时的必要输入信息。

在常见的定位服务中，经常出现在室内场景定位时被错误定位在很远的位置，参照图1，图1为本发明实施例提供的某个终端的定位位置分布示意图，以最常见的GPS定位作为例子，当终端在A大厦内部进行GPS定位时，最终的定位结果可能偏离终端的实际位置很远（例如图1所示的多个虚线定位点101），而这时假如采用其他室内定位方式，则定位结果可以较为接近终端的实际位置（如图1所示的实线定位点102），可见，终端所处的场景会对定位的准确性造成影响。

相关技术中，一般通过多种传感器所采集到的信息来识别终端所处的场景，例如终端可以通过光传感器、加速度传感器、陀螺仪、磁传感器、气压传感器、温度传感器和/或全球定位系统部件中的多个来采集与终端当前的状态及其所处场景相关的数据，并基于所采集的数据来判定终端当前所处的场景是室内还是室外，或者通过多个传感器所采集的数据来进行定位。

这种方式高度依赖于在终端中配置多种传感器，进而采集得到多种传感器数据，然而对多种传感器数据进行处理本身就增加了数据处理的复杂度，而且低端的终端可能因为没有配置各种传感器而导致对场景识别的适用性降低。

基于此，本发明实施例提供了场景标识生成方法、定位方法、装置及电子设备，通过对卫星信号的信噪比进行混合正态分布的拟合处理，根据拟合结果生成对应的场景标识或者对目标对象进行定位，有利于降低数据处理的复杂度，提高数据处理的效率，并且能够提高定位的准确性。

参照图2，图2为本发明实施例提供的一种实施环境的示意图，该实施环境包括终端201、服务器集群202、卫星集群203和热点网络设备集群204，其中，终端201和服务器集群202之间通过通信网络205连接。

其中，卫星集群203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，该卫星信号可以包括卫星观测伪距和多普勒观测值等信号。可以理解的是，卫星的具体数量可以根据实际应用场景决定，本发明实施例不做限定。

服务器集群202中可以包括多个服务器，该多个服务器可以用于终端201对应的场景标识，或者用于根据对终端201进行定位的相关信号得到终端201的定位信息(如终端201所在位置等信息)，可以理解的是，服务器的具体数量可以根据实际应用场景决定，本发明实施例不做限定。

热点网络设备集群204中可以包括多个热点网络设备，该多个热点网络设备可以用于提供无线热点信号(即wifi信号)，终端201当处于该多个热点网络设备所提供的无线热点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无线热点信号。终端201还可以通过所检测到的无线热点信号进行定位。

可以理解的是，由于终端201为用户所持有的设备，因此，对终端201进行定位也就是对用户进行定位。

图2所示的服务器集群202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服务器集群或者分布式系统，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（Content DeliveryNetwork，内容分发网络）、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。

另外，服务器集群202中的服务器还可以是区块链网络中的一个节点服务器。

终端201可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表、智能机器人、智能家电、车载终端等，但并不局限于此。终端201以及服务器集群202可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本发明实施例在此不做限制。

终端201中可以运行有需要进行场景识别的应用，例如定位应用、网络连接应用、天气应用等等，服务器集群202中的服务器为上述应用对应的服务器。

其中，服务器集群202中的服务器可以获取终端201在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数，并确定卫星信号在多个样本时间点对应的时间段中的第二质量参数，当第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，根据拟合结果生成终端201对应的场景标识，或者根据拟合结果确定终端201的目标定位方式，根据目标定位方式对终端201进行定位。

可以理解的是，在一种可能的实现方式中，终端201可以直接根据上述第一质量参数以及第二质量参数得到拟合结果，即当第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，根据拟合结果生成自身对应的场景标识，或者根据拟合结果确定目标定位方式，根据目标定位方式进行定位。

本发明实施例提供的方案可应用于各种场景，包括但不限于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、自动驾驶、地图、导航等，具体通过如下实施例进行说明。

下面先具体说明识别终端所处的场景的原理，参照图3，图3为本发明实施例提供的场景标识生成方法的流程图，该场景标识生成方法可以由图2所示的服务器集群202中的服务器执行，或者可以由图2所示的终端201执行，或者也可以由图2所示的服务器集群202中的服务器和终端201配合执行，本发明实施例以该场景标识生成方法由图2所示的服务器集群202中的服务器执行为例进行说明，该场景标识生成方法包括但不限于以下步骤301至步骤304。

步骤301：获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

其中，目标对象为待识别场景的物体，例如可以为需要识别场景的终端，或者目标对象也可以理解为手持终端的用户，识别用户所处的场景相当于识别终端所处的场景，下面统一以终端作为目标对象进行说明。一般来说，终端都会具备卫星信号的扫描功能，卫星信号为卫星向终端发送的通信信号，卫星信号可以是GPS卫星信号，也可以是北斗系统卫星信号、格洛纳斯系统卫星信号、伽利略系统卫星信号等，本发明实施例不做限定。

其中，终端可以响应于进行场景识别的操作指令，获取自身的卫星信号的第一质量参数，并生成场景识别请求，然后将第一质量参数和场景识别请求发送至服务器；又或者，终端可以周期性地获取自身的卫星信号的第一质量参数，然后将第一质量参数发送至服务器，服务器将第一质量参数预先进行存储，当终端响应于用户要进行场景识别的操作指令，生成场景识别请求，然后将场景识别请求发送至服务器，服务器根据场景识别请求读取预先存储的第一质量参数。可见，本步骤中服务器获取第一质量参数，可以是接收终端发送的第一质量参数，也可以是读取本地存储的第一质量参数。

其中，样本时间点可以是终端生成场景识别请求或者服务器响应场景识别请求之前的时间点，例如，可以先设置一个一小时的样本时间段，相邻两个样本时间点之间的时间间隔可以是1分钟，则该样本时间段中样本时间点的数量为60个。可以理解的是，样本时间点的数量可以根据实际情况设置，本发明实施例不做限定。

卫星信号的第一质量参数用于表征终端在每个样本时间点所扫描到的卫星信号的强弱，例如，第一质量参数可以是信噪比，当终端的卫星信号的信噪比越大，表明该卫星信号的强度越高；或者，第一质量参数也可以是卫星信号的接收功率，当卫星信号的接收功率越大，表明该卫星信号的强度越高。

可以理解的是，当终端扫描到多个卫星的卫星信号时，当前样本时间点的第一质量参数可以是各个卫星的卫星信号的第一质量参数的均值。

步骤302：确定卫星信号在多个样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

其中，第二质量参数用于表征终端在多个样本时间点对应的时间段中所扫描到的卫星信号的强弱，第二质量参数可以根据第一质量参数得到，例如，第二质量参数可以是第一质量参数的均值，即第二质量参数可以是多个样本时间点的卫星信号的信噪比的均值或者接收功率的均值；另外，第二质量参数可以单独确定，例如，第二质量参数可以是多个样本时间点对应的时间段中终端连接的卫星数量，这里的卫星数量可以是多个样本时间点对应的时间段中终端连接的最大卫星数量，也可以是多个样本时间点对应的时间段中终端连接的平均卫星数量。

类似地，当第二质量参数为多个样本时间点对应的时间段中终端连接的卫星数量时，服务器可以接收终端发送的第二质量参数，也可以读取本地存储的第二质量参数，在此不再赘述。

步骤303：当第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果；

其中，当第二质量参数大于或者等于第一阈值，表明终端扫描到的卫星信号较强，此时可以认为终端周围的环境比较开阔，能够较好地接收卫星所发送的卫星信号，从而可以确定后续多个第一质量参数的拟合效果，确保拟合处理的成功率。

若第二质量参数小于第一阈值，表明终端扫描到的卫星信号较弱，后续可以不对第一质量参数进行拟合处理，直接可以确定目标对象对应的场景标识，示例性地，此时该场景标识可以是表明目标对象处于室内场景。

当服务器确认第二质量参数大于或者等于第一阈值时，再进一步对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，其中，混合正态分布可以有多个子分布，每个子分布可以看做是一个正态分布，相当于每个子分布都具有一个波峰，该拟合结果用于表征多个第一质量参数服从的分布类型，该分布类型可以根据波峰数量来表征，例如可以是一个、两个等，或者，该分布类型也可以直观地进行表征，例如可以是单峰分布、双峰分布等。由于终端处于不同的场景时，卫星信号的第一质量参数的分布情况会有差异，因此，可以通过对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，根据拟合结果来区分终端所处的不同场景，上述方式只需要获取终端的卫星信号，终端只需要配置有卫星信号接收模块即可，无须配置多种类型的传感器，从而在进行场景识别时降低终端的硬件要求。

相应地，拟合结果可以是波峰数量，即服务器对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理后，输出的是一个数值，例如“1”、“2”等等，数值“1”表示波峰数量为一个，数值“2”表示波峰数量为两个。

或者，拟合结果也可以直接是分布类型，即服务器对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理后，输出的是一个字符串，例如“单峰分布”、“双峰分布”等等，可见，上述两种形式均可以表征多个第一质量参数服从的分布类型。可以理解的是，上述数值和字符串的具体内容仅作为示例性说明，数值和字符串的具体内容可以根据实际情况设定，本发明实施例不做限定。

可以理解的是，第一阈值可以根据实际情况设定，例如当第二质量参数为信噪比的均值时，第一阈值可以是10dB；或者，当第二质量参数为卫星数量的最大值或者均值时，第一阈值可以是5个，本发明实施例不做限定。

步骤304：根据拟合结果生成目标对象对应的场景标识。

其中，场景标识用于表征终端所处的场景，多个第一质量参数服从的分布类型可以表征终端周围的环境对于终端所扫描到的卫星信号的干扰程度，在本发明实施例中，多个第一质量参数服从的分布类型可以是单峰分布或者双峰分布。当多个第一质量参数服从单峰分布时，表明终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰程度较小，而当多个第一质量参数服从双峰分布时，表明终端所扫描到的卫星信号受到一定的干扰。

例如，当多个第一质量参数服从单峰分布时，可以确定终端所处的场景为“室外无遮挡区域”，例如终端处于室外广场、运动场等地点。可以理解的是，上述“室外无遮挡区域”是一种广义概念，表明终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰程度较小，而并不是完全无遮挡，例如，也可以确定终端所处的场景为“室外空旷区域”等等，本发明实施例不做限定。

而当多个第一质量参数服从双峰分布时，可以确定终端所处的场景为“室外部分遮挡区域”，例如终端处于城市峡谷中、高架桥下等地点。由于在此场景下，终端所扫描到的卫星信号会有一部分被遮挡，因此会有一部分的卫星信号的第一质量参数较大，另一部分的卫星信号的第一质量参数较小，从而使得多个第一质量参数服从双峰分布。当然，也可以确定终端所处的场景为“城市街道区域”等等，本发明实施例不做限定。

基于此，根据拟合结果生成的场景标识，可以包括第一场景标识和第二场景标识，第一场景标识对应上述“室外无遮挡区域”，第二场景标识对应上述“室外部分遮挡区域”，即在第一场景标识所表征的场景中，终端的卫星信号受到的干扰程度小于第二场景标识所表征的场景中卫星信号受到的干扰程度。例如，第一场景标识可以是“室外无遮挡区域”，第二场景标识可以是“室外部分遮挡区域”，可以理解的是，第一场景标识和第二场景标识也可以为其他字符串，例如“场景A”、“场景B”等，只要后续在应用时能够识别即可，本发明实施例不做限定。

在目标对象的卫星信号的第二质量参数大于或者等于第一阈值时，通过对卫星信号的第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到用于表征第一质量参数服从的分布类型的拟合结果，可以在根据第二质量参数确定卫星信号质量较好的情况下，进一步根据第一质量参数服从的分布类型区分目标对象所处的具体场景，只需要根据终端扫描到的卫星信号的质量即可得到目标对象对应的场景标识，而无须依赖终端自身配置的多种传感器采集得到的多种传感器数据，从而有利于降低数据处理的复杂度，提高数据处理的效率，并且也可以降低终端的硬件要求，扩大本方法的适用对象范围，通用性和适应性更好。

在实际应用时，服务器得到目标对象对应的场景标识后，可以根据该场景标识来响应终端发送的定位请求，采用与该场景标识对应的定位方式对终端进行定位，将定位结果发送至终端。

或者，服务器得到目标对象对应的场景标识后，可以根据该场景标识确定终端的网络接入策略，将该网络接入策略发送至终端附近的网络设备中，使得终端附近的网络设备执行该网络接入策略，例如，若终端所处的场景为“室外无遮挡区域”，可以认为终端所接收到的移动通信信号较强，则终端附近的网络设备可以相互配合将终端接入至移动通信网络；若终端所处的场景为“室外部分遮挡区域”，则终端附近的网络设备可以相互配合将终端接入至无线热点网络。可以理解的是，当上述步骤301至步骤304的执行主体为终端时，终端可根据场景标识切换自身当前的网络接入策略。

又或者，服务器得到目标对象对应的场景标识后，也可以根据该场景标识发送对应的推送消息至终端，例如天气变化消息、交通消息等等，可以理解的是，向终端发送推送消息的服务器与生成场景标识的服务器可以为不同的服务器。

在一种可能的实现方式中，当多个第一质量参数服从单峰分布时，还可以根据第一质量参数的均值进一步细化场景。具体地，当第一质量参数的均值大于或者等于第二阈值时，可以确定终端所处的场景为“室外无遮挡区域”。当第一质量参数的均值小于或者等于第三阈值时，可以确定终端所处的场景为“室内楼宇露天区域”，“室内楼宇露天区域”一般会存在一层玻璃的隔离，在此场景下，终端所扫描到的卫星信号受到的干扰程度比“室外无遮挡区域”场景下的干扰程度要大。当然，也可以确定终端所处的场景为“高楼室内阳台区域”、“顶楼露天区域”等等，本发明实施例不做限定。

基于此，服务器生成的场景标识还可以包括第三场景标识，第三场景标识对应上述“室内楼宇露天区域”，即在第三场景标识所表征的场景中，终端的卫星信号受到的干扰程度大于第一场景标识所表征的场景中卫星信号受到的干扰程度。当多个第一质量参数服从单峰分布时，通过根据第一质量参数的均值进一步细化场景，有利于提高识别出的场景的精细化程度，使得生成的场景标识与终端所处的场景更加匹配。

可以理解的是，第二阈值和第三阈值可以根据实际情况设定，例如当第一质量参数为信噪比时，第二阈值可以是35dB，第三阈值可以是30dB，又或者第二阈值和第三阈值均设置为35dB，本发明实施例不做限定。

在一种可能的实现方式中，当多个第一质量参数服从双峰分布时，还可以进一步确定双峰分布中两个子分布的均值或者波峰值之间的目标差值，当目标差值大于或者等于第四阈值，再确定终端所处的场景为“室外部分遮挡区域”。其中，双峰分布的两个子分布指的是每个波峰对应的分布，两个子分布的均值指的是每个子分布对应的第一质量参数的均值，两个子分布的波峰值指的是每个子分布的波峰对应的第一质量参数的取值。通过在多个第一质量参数服从双峰分布时进一步确定目标差值，当目标差值大于或者等于第四阈值，表明终端扫描到的卫星信号中有一部分受到的干扰程度明显较高，从而更加准确地识别出对应的场景。

可以理解的是，第四阈值可以根据实际情况设定，例如当第一质量参数为信噪比时，第四阈值可以是10dB，本发明实施例不做限定。

另外，当第二质量参数小于第一阈值时，表明终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰较大，此时还可以直接确定终端所处的场景为“室内遮挡区域”，在“室内遮挡区域”场景下，终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰程度比前面的“室外无遮挡区域”、“室内楼宇露天区域”和“室外部分遮挡区域”场景下的干扰程度都要高。当然，也可以确定终端所处的场景为“地下区域”、“商场内部区域”等等，本发明实施例不做限定。类似地，服务器生成的场景标识还可以包括第四场景标识，第四场景标识对应上述“室内遮挡区域”。

综上，可以根据多个第一质量参数服从的分布类型将终端所处的场景划分为“室外无遮挡区域”、“室内楼宇露天区域”和“室外部分遮挡区域”，并且，根据第二质量参数划分出“室内遮挡区域”，可见，本发明实施例中的场景识别并非简单的室内室外识别，而是更加精细化地对终端所处的场景进行划分，能够对更加复杂的场景进行识别，有利于提高场景识别的准确性。可以理解的是，上述“室外无遮挡区域”、“室内楼宇露天区域”、“室外部分遮挡区域”和“室内遮挡区域”为几种代表性的场景划分，实际上，也可以根据终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰程度来刻画终端所处的场景，即在本发明实施例中，根据第一质量参数不同的拟合结果，并不限定于将终端所处的场景确定为“室外无遮挡区域”、“室内楼宇露天区域”、“室外部分遮挡区域”和“室内遮挡区域”这几种场景。

下面详细说明服务器的数据处理过程。以第一质量参数为信噪比、第二质量参数为信噪比均值为例，服务器接收到终端发送的多个样本时间点的信噪比后，先确定信噪比的均值；

当信噪比的均值大于或者等于第一阈值时，对多个信噪比进行混合正态分布的拟合处理，确定多个信噪比服从的分布类型，当多个信噪比服从单峰分布时，若信噪比的均值大于或者等于第二阈值，输出第一场景标识，若信噪比的均值小于或者等于第三阈值，则输出第三场景标识；

当多个信噪比服从双峰分布时，输出第二场景标识；

当信噪比的均值小于第一阈值时，输出第四场景标识。

在一种可能的实现方式中，上述步骤303中，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，具体可以是统计每个第一质量参数的出现频率，根据第一质量参数的出现频率，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理，得到拟合结果。例如，以第一质量参数为信噪比作为例子进行说明，多个第一质量参数为15dB、17dB、30dB、23dB、30dB、23dB、23dB、17dB、17dB、17dB，一共10个第一质量参数，则15dB的出现频率为1/10,17dB的出现频率为4/10,23dB的出现频率为3/10,30dB的出现频率为2/10，可以理解的是，上述第一质量参数的数量与取值仅为示意性说明。

下面结合附图详细说明上述多个第一质量参数的分布类型。以第一质量参数为信噪比为例，当多个信噪比服从单峰分布时，参照图4，图4为本发明实施例提供的信噪比的单峰分布的一种示意图，柱状图表示终端在多个样本时间点扫描到的卫星信号的信噪比的出现频率，曲线图表示信噪比的混合正态分布拟合曲线，横坐标表示信噪比的具体数值，纵坐标表示信噪比的具体数值的出现频率。可见，在此场景下，信噪比的具体数值集中于40dB附近，信噪比的均值大于35dB，表明终端的卫星信号受到的干扰程度较低，对应上述的“室外无遮挡区域”。

参照图5，图5为本发明实施例提供的信噪比的单峰分布的另一种示意图，可见，在此场景下，信噪比的具体数值集中于25dB附近，信噪比的均值小于30dB，终端的卫星信号受到的干扰程度不高，但比图4所示的终端的卫星信号受到的干扰程度要高，对应上述的“室内楼宇露天区域”。

而当多个信噪比服从双峰分布时，参照图6，图6为本发明实施例提供的信噪比的双峰分布的示意图，实线曲线表示信噪比混合正态分布拟合曲线，虚线曲线和实线曲线的结合表示单个波峰对应的正态分布拟合曲线。可见，在此场景下，有一部分的卫星信号的信噪比较大，另一部分的卫星信号的信噪比较小，对应上述的“室外部分遮挡区域”。

当多个信噪比的均值小于10dB时，参照图7，图7为本发明实施例提供的多个信噪比的均值小于10dB时的柱状图，此时终端几乎扫描不到卫星信号，即使扫描到卫星信号，其信噪比也比较低，对应上述的“室内遮挡区域”。

下面详细说明采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理，进而确定多个第一质量参数服从的分布类型的原理。在一种可能的实现方式中，上述混合正态分布模型的模型参数包括波峰数量参数，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理，得到拟合结果，具体可以是根据波峰数量参数不同的候选取值，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理，确定每个波峰数量参数对应的拟合误差信息，根据拟合误差信息从不同的候选取值中确定目标取值，根据目标取值得到拟合结果。

具体地，上述混合正态分布模型可以采用以下公式表示：

其中，p代表概率密度函数，ω_i代表第i个子分布的权重，N代表正态分布，μ_i代表第i个子分布的均值，σ_i代表第i个子分布的标准差，θ代表（ω_i,μ_i,σ_i）对应的参数向量，k=1,2,3...，i=1,2,3...，i≤k，参数k为波峰数量参数，其取值可以有多种，k=1时代表拟合处理的波峰数量为一个，k=2时代表拟合处理的波峰数量为两个，以此类推。

当采用k的不同的候选取值来对多个第一质量参数进行拟合处理时，会对应不同的拟合误差信息，拟合误差信息用于表征采用不同的k来对多个第一质量参数进行拟合处理的误差，拟合误差信息越小，表明候选取值对应的拟合效果越好，例如，假设k=1或者2，即候选取值为1或者2，当k=1时，拟合误差信息为A1，当k=2时，拟合误差信息为A2，若A1<A2，则可以确定目标取值为1，表明多个第一质量参数更适合采用单峰分布进行拟合。通过拟合误差信息来确定波峰数量参数的目标取值，进而对多个第一质量参数进行拟合处理，从而提高多个第一质量参数拟合处理的准确性，提高后续生成的场景标识的准确性。

其中，可以计算采用k的不同的候选取值来对多个第一质量参数进行拟合处理时，混合正态分布模型对应的赤池信息准则（AIC，Akaike information criterion）的值，将该赤池信息准则作为拟合误差信息，赤池信息准则的值越小，表明拟合效果越好。当然，也可以计算混合正态分布模型对应的贝叶斯信息规则的值（BIC，Bayesian InformationCriterions）或者残差平方和的值等等，本发明实施例不做限定。

参见上述混合正态分布模型的公式，上述混合正态分布模型的模型参数还包括权重参数、均值参数和标准差参数，权重参数即参数ω_i，均值参数即参数μ_i，标准差参数即参数σ_i，结合终端实际可能处于的场景，为了使得对多个第一质量参数进行拟合处理时效率更高，候选取值可以只为第一取值或者第二取值，其中，第一取值可以为1，第二取值可以为2，即第一取值用于表征波峰数量为一个，第二取值用于表征波峰数量为两个。然后，分别根据第一取值和第二取值来对多个第一质量参数进行拟合处理，再根据对应的拟合误差信息来确定第一取值和第二取值的拟合效果，具体地：

由于第一取值表征波峰数量为一个，即混合正态分布的子分布只有一个，因此，当候选取值为第一取值时，可以直接将第一取值作为权重参数，将第一质量参数的均值作为均值参数，将第一质量参数的标准差作为标准差参数，然后再根据第一取值对应的上述模型参数，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理。

由于第二取值表征波峰数量为两个，即混合正态分布的子分布有两个，无法直接确定上述权重参数、均值参数和标准差参数。因此，当候选取值为第二取值时，可以先获取随机生成的初始权重参数、初始均值参数以及初始标准差参数，根据初始权重参数、初始均值参数和初始标准差参数计算似然函数的似然值，根据似然值确定权重参数、均值参数和标准差参数，然后再根据第二取值对应的模型参数，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理。其中，上述确定权重参数、均值参数和标准差参数是迭代进行的，通过最大化上述似然值，来确定对应的权重参数、均值参数和标准差参数，再将最大化上述似然值得到的权重参数、均值参数和标准差参数对应作为初始权重参数、初始均值参数以及初始标准差参数重复计算，直至收敛。示例性地，上述根据似然值确定权重参数、均值参数和标准差参数可以采用基于python语言的scikit-learn工具包实现。

最后，基于第一取值和第二取值对应的模型参数，分别对多个第一质量参数进行拟合处理，确定对应的拟合误差信息，即可确定多个第一质量参数服从的分布类型。

在本发明实施例中，通过对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理后，可以根据拟合结果对终端进行定位，参照图8，图8为本发明实施例提供的定位方法的流程图，该定位方法可以由图2所示的服务器集群202中的服务器执行，或者可以由图2所示的终端201执行，或者也可以由图2所示的服务器集群202中的服务器和终端201配合执行，本发明实施例以该定位方法由图2所示的服务器集群202中的服务器执行为例进行说明，该定位方法包括但不限于以下步骤801至步骤805。

步骤801：获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

步骤802：确定卫星信号在多个样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

步骤803：当第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，拟合结果用于表征多个第一质量参数服从的分布类型；

其中，步骤801至步骤803在上述场景标识生成方法中已经进行详细说明，在此不再赘述。

步骤804：根据拟合结果确定目标对象的目标定位方式；

类似地，目标对象为待定位的物体，例如可以为待定位的终端，或者目标对象也可以理解为手持终端的用户，对用户进行定位相当于对终端进行定位，下面统一以终端作为目标对象进行说明。目标定位方式即对目标对象进行定位的策略，例如卫星信号定位、无线热点信号定位等等。根据拟合结果确定目标对象的目标定位方式，实际上是匹配与终端所处场景对应的目标定位方式。

在实际应用中，可以预先存储拟合结果和目标定位方式之间的对应关系，例如，当拟合结果是波峰数量时，拟合结果和目标定位方式之间的对应关系即“波峰数量-目标定位方式”，或者，当拟合结果是分布类型时，拟合结果和目标定位方式之间的对应关系即“分布类型-目标定位方式”。目标定位方式可以采用字符串的形式进行标识，在对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理后，可以读取拟合结果和目标定位方式之间的对应关系，确定目标定位方式对应的字符串，然后根据目标定位方式对应的字符串调用相应的定位进程来对终端进行定位。

上述方式是通过拟合结果直接确定目标定位方式，而在另一种实现方式中，在得到拟合结果后，也可以先根据拟合结果生成场景标识，然后再根据场景标识确定目标对象的目标定位方式，其中，场景标识用于表征目标对象在进行定位时的定位场景，在此方式中，预先存储的是拟合结果、场景标识和目标定位方式之间的对应关系，例如，当拟合结果是波峰数量时，拟合结果、场景标识和目标定位方式之间的对应关系即“波峰数量-场景标识-目标定位方式”，或者，当拟合结果是分布类型时，拟合结果和目标定位方式之间的对应关系即“分布类型-场景标识-目标定位方式”。

通过生成场景标识，除了可以匹配与终端所处场景对应的目标定位方式以外，还可以进行其他与终端所处场景相关的处理，例如选择终端的网络连接方式。即，先根据拟合结果生成场景标识，可以便于根据场景标识执行不同类型的处理动作，使得在执行不同类型的处理时无需多次对多个第一质量参数进行拟合处理，从而提升不同类型的处理动作之间的粘性，提高终端执行不同类型的处理动作的效率。

步骤805：根据目标定位方式对目标对象进行定位。

具体地，服务器通过调用相应的定位进程来对终端进行定位，得到定位结果，进一步，服务器可以将得到的定位结果发送至终端。通过根据拟合结果确定目标对象的目标定位方式，从而能够根据拟合结果采用与目标对象当前所处场景适配的定位方式对目标对象进行定位，除了提高数据处理的效率、扩大目标对象的适用范围以外，还可以进一步提高定位的准确性。

需要补充说明的是，在上述定位方法中，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果的具体原理与前述的场景标识生成方法中的原理相类似，在此不再赘述。

其中，由于拟合结果有多种情况，因此终端的目标定位方式也对应有多种：

当拟合结果表征分布类型为单峰分布，确定第一质量参数的均值，若第一质量参数的均值大于或者等于第二阈值，确定目标对象的目标定位方式为卫星信号定位；若第一质量参数的均值小于或者等于第三阈值，确定目标对象的目标定位方式为第一无线热点信号定位，其中，第二阈值大于第三阈值；

当拟合结果表征分布类型为双峰分布，确定目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

具体地，当拟合结果表征分布类型为单峰分布，且第一质量参数的均值大于或者等于第二阈值时，表明终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰程度较小，例如可以对应前述的“室外无遮挡区域”场景，此时采用卫星信号定位的方式对终端进行定位；

当拟合结果表征分布类型为单峰分布，且第一质量参数的均值小于或者等于第三阈值时，表明终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰程度比第一质量参数的均值大于或者等于第二阈值时的干扰程度要大，例如可以对应前述的“室内楼宇露天区域”场景，此时采用第一无线热点信号定位的方式对终端进行定位；

当拟合结果表征分布类型为双峰分布，表明终端所扫描到的一部分卫星信号受到终端周围的环境的干扰，例如可以对应前述的“室外部分遮挡区域”场景，此时采用第二无线热点信号定位的方式对终端进行定位。

类似地，当拟合结果表征分布类型为双峰分布，还可以进一步确定双峰分布中两个子分布的均值或者波峰值之间的目标差值，当目标差值大于或者等于第四阈值，确定目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

需要补充说明的是，上述第一无线热点信号定位和第二无线热点信号定位虽然均是基于无线热点信号的定位方式，但上述两种方式在具体实现时并不相同，即，本发明实施例的定位方法除了根据拟合结果精细化地识别终端所处的场景以外，同时也对具体的定位方式进行细化，使得目标定位方式更加契合终端所处的场景，从而提高定位的准确性。

另外，当拟合结果表征分布类型为双峰分布，目标定位方式除了上述第二无线热点信号定位以外，还可以是基于信噪比进行定位解算算法优化后的卫星信号定位或者基于高精地图的Shadow Matching算法（阴影匹配算法）等，在上述定位解算算法中，可以通过信噪比来优化卫星的权重参数，例如信噪比越大的卫星，其权重参数越大。

下面详细说明上述第一无线热点信号定位的具体原理。

上述根据目标定位方式对目标对象进行定位，具体可以是获取目标对象扫描到的无线热点信号的第一信号参数，根据第一信号参数确定扫描过无线热点信号的多个历史对象，获取每个历史对象扫描无线热点信号时的历史位置，对多个历史位置进行聚类处理得到第一位置集群，根据第一位置集群的质心得到第一聚类位置，根据第一聚类位置对目标对象进行定位。

其中，目标对象为待定位的终端，无线热点信号的第一信号参数用于唯一标识对应的无线热点信号，例如，第一信号参数可以是MAC地址(Media Access Control Address，媒体存取控制地址)或者SSID（Service Set Identifier，服务集标识）。扫描过无线热点信号的多个历史对象，可以是扫描到该无线热点信号但未连接该无线热点信号的历史终端，或者是扫描到该无线热点信号且连接该无线热点信号的历史终端。

具体地，参照图9，图9为本发明实施例提供的第一无线热点信号定位方式的网络架构图，服务器获取待定位的终端扫描到的无线热点信号的第一信号参数的方式，可以是待定位的终端将自身当前扫描到的无线热点信号的第一信号参数发送至服务器，而服务器根据第一信号参数确定扫描过无线热点信号的多个历史终端，可以是根据MAC地址或者SSID从预设的扫描历史数据库中确定对应的历史终端，而该扫描历史数据库用于存储MAC地址或者SSID与历史终端的对应关系，历史终端可以用唯一的终端标识来区分。历史终端可以将自身扫描过的无线热点信号的MAC地址或者SSID发送至服务器，或者，也可以是无线热点信号对应的热点网络设备将扫描过自身的历史终端发送至服务器，服务器根据无线热点信号的MAC地址或者SSID与对应的历史终端的终端标识来构建上述扫描历史数据库。

其中，历史终端的历史位置已知，类似地，历史终端可以将扫描无线热点信号时的历史位置发送至服务器，服务器根据历史终端扫描无线热点信号时的历史位置构建历史位置数据库，后续服务器可以从历史位置数据库中获取每个历史对象扫描无线热点信号时的历史位置。当然，上述扫描历史数据库和历史位置数据库可以合并成一个数据库。

上述对多个历史位置进行聚类处理可以通过聚类算法实现，通过对扫描过无线热点信号的历史终端的历史位置进行聚类处理，得到的第一聚类位置与当前扫描到该无线热点信号的待定位的终端的位置会非常接近，因而可以较准确地对待定位的终端进行定位。

在一种可能的实现方式中，待定位的终端可以扫描到多个无线热点信号，每个无线热点信号均对应有第一聚类位置，上述根据第一聚类位置对目标对象进行定位，具体可以是对多个第一聚类位置进行聚类处理得到第二位置集群，根据第二位置集群的质心得到第二聚类位置，确定每个第二位置集群的第一信号强度，根据第一信号强度从第二位置集群中确定目标位置集群，根据目标位置集群对应的第二聚类位置对目标对象进行定位。

类似地，对多个第一聚类位置进行聚类处理同样可以采用聚类算法实现。第二位置集群的第一信号强度可以是第二位置集群对应的无线热点信号的平均信号强度，第二位置集群对应的无线热点信号即聚类得到第二位置集群的第一聚类位置对应的无线热点信号。通过对多个无线热点信号对应的第一聚类位置进一步进行聚类处理，可以综合考虑待定位的终端所扫描到的无线热点信号的位置信息，有利于降低后续的定位误差，提高定位的准确性，并且，由于第一信号强度越大，可以认为该第二位置集群与待定位的终端的位置更加接近，因而根据第一信号强度确定目标位置集群，可以使得后续根据目标位置集群对应的第二聚类位置对待定位的终端进行定位时可靠性更高，从而进一步提高定位的准确性。

下面详细说明上述第二无线热点信号定位的具体原理。

上述根据目标定位方式对目标对象进行定位，具体也可以是获取目标对象扫描到的无线热点信号的第二信号参数，根据第二信号参数生成无线热点信号的信号指纹特征，从参考指纹数据库的多个参考指纹特征中，确定与信号指纹特征相匹配的目标指纹特征，根据目标指纹特征对应的第一参考位置对目标对象进行定位。

与第一无线热点信号定位类似，第二无线热点信号定位的目标对象为待定位的终端，无线热点信号的第二信号参数用于唯一标识在不同的物理空间位置中无线热点信号的构成，例如，第二信号参数包括待定位的终端当前可以扫描到的无线热点信号的列表以及对应的无线热点信号的信号强度，而上述列表可以通过MAC地址或者SSID来区分不同的无线热点信号。信号指纹特征根据上述第二信号参数生成，由于不同的物理空间位置中终端当前可以扫描到的无线热点信号的列表以及对应的无线热点信号的信号强度均不相同，因此信号指纹特征可以唯一标识某个物理空间位置。

其中，信号指纹特征可以为字符串；参考指纹数据库用于存储参考指纹特征与第一参考位置的对应关系，参考指纹数据库可以通过在已知的第一参考位置上采集第二信号参数来进行预先构建。

具体地，参照图10，图10为本发明实施例提供的第二无线热点信号定位方式的网络架构图，服务器获取待定位的终端扫描到的无线热点信号的第二信号参数的方式，可以是待定位的终端将自身当前扫描到的无线热点信号的第二信号参数发送至服务器，服务器根据第二信号参数生成无线热点信号的信号指纹特征，然后，服务器从参考指纹数据库中搜索出与该信号指纹特征匹配的参考指纹特征，进而确定对应的第一参考位置，其中，服务器可以采用KNN匹配算法（最邻近节点算法）快速搜索出与该信号指纹特征匹配的参考指纹特征。

在实际应用中，列表中的无线热点信号一般为多个，而发射出无线热点信号的热点网络设备一般是固定不动的，例如在商场、医院等部署的热点网络设备。然而，还会存在部分位置不固定的热点网络设备，例如在公交车、应急通信车等部署的热点网络设备，这部分位置不固定的热点网络设备发射的无线热点信号可能并不会用于构建参考指纹数据库，若根据这部分位置不固定的热点网络设备发射的无线热点信号来对终端进行定位，可能会出现信号指纹特征不准确或者无法匹配出第一参考位置的问题。

基于此，上述第二无线热点信号定位中，服务器在根据第二信号参数生成无线热点信号的信号指纹特征时，具体可以是确定每个无线热点信号在多个历史时间间隔的信号强度变化均值，将信号强度变化均值大于或者等于第五阈值的无线热点信号作为目标热点信号，剔除目标热点信号对应的第二信号参数，根据剩余的第二信号参数生成无线热点信号的信号指纹特征。

具体地，当热点网络设备的位置不固定时，终端扫描到其发射的无线热点信号的信号强度会随之改变，因而服务器可以通过多个历史时间间隔的信号强度变化均值来确定该无线热点信号的波动性，当信号强度变化均值大于或者等于第五阈值时，表明该无线热点信号的波动性较大，可以认为发射该无线热点信号的热点网络设备不是在固定位置部署的，将该无线热点信号确认为目标热点信号，此时服务器再剔除目标热点信号对应的第二信号参数，根据剩余的第二信号参数生成无线热点信号的信号指纹特征，从而使得生成的信号指纹特征更加准确，降低无法匹配出第一参考位置的可能性，在对终端进行定位时可靠性更高，提高定位的准确性。

可以理解的是，历史时间间隔和第五阈值可以根据实际情况设定，例如每个历史时间间隔可以是2秒、3秒等，第五阈值可以是30dBm，本发明实施例不做限定。每个历史时间间隔对应有两个时间点，根据这两个时间点对应的信号强度的差值即可得到该历史时间间隔对应的信号强度变化值，根据每个历史时间间隔对应的信号强度变化值即可确定信号强度变化均值。

需要补充说明的是，历史位置和第一参考位置可以为经纬度，历史位置和第一参考位置均可以采用卫星定位的方式预先得到，因此，第一聚类位置实际上是根据卫星定位位置进行后处理得到的，而第一参考位置实际上直接为卫星定位位置的真实值。由于多个第一质量参数的分布类型为单峰分布且第一质量参数的均值小于或者等于第三阈值时，卫星信号是整体受到干扰，假设采用卫星信号定位或者第二无线热点信号定位的方式，可能会出现图1所示的问题，因此，上述情况下对应采用的是第一无线热点信号定位，目的是为了通过对卫星定位位置的后处理降低干扰所带来的误差；而多个第一质量参数的分布类型为双峰分布时，卫星信号只是部分受到干扰，因此，对应采用的是第二无线热点信号定位，从而在可接受的误差范围内提高定位效率。

另外，当第二质量参数小于第一阈值时，表明终端所扫描到的卫星信号受到终端周围的环境的干扰较大，此时可以通过上述第二无线热点信号定位的定位方式对目标对象进行定位。可以理解的是，此时无线热点信号一般为室内无线热点信号。

除此以外，当第二质量参数小于第一阈值时，也可以通过获取目标对象所处空间的空间图像，确定空间图像的特征信息，从参考图像数据库的多个参考图像中，确定与特征信息相匹配的目标图像，根据目标图像对应的第二参考位置对目标对象进行定位。

具体地，参照图11，图11为本发明实施例提供的根据空间图像进行定位的网络架构图，服务器获取目标对象所处空间的空间图像的方式，可以是终端将当前采集的空间图像发送至服务器。目标对象所处空间的空间图像，可以是终端所处的室内空间的实景图像。终端所处空间的空间图像的特征信息可以是空间图像的特征向量，例如，可以通过图像处理模型对空间图像进行处理，提取出空间图像的特征向量。而确定空间图像与参考图像之间是否匹配，可以通过计算特征向量之间的相似度来实现。参考图像数据库用于存储参考图像与第二参考位置的对应关系，服务器通过空间图像与参考图像的匹配关系，即可根据对应的第二参考位置对终端进行定位，在卫星信号受到的干扰较大的情况下，上述方式的定位准确度更高。

下面以具体例子完整描述本发明实施例提供的定位方法的流程，参照图12，图12为本发明实施例提供的定位方法的完整流程图，该定位方法包括但不限于以下步骤1201至步骤1208。

步骤1201：终端扫描卫星信号和无线热点信号，并获取卫星信号在多个样本时间点的信噪比，根据卫星信号、无线热点信号参数和卫星信号的信噪比生成定位请求，向服务器发送该定位请求；

步骤1202：服务器根据定位请求确定多个信噪比的均值，判断信噪比的均值是否大于或者等于第一阈值，若是，则跳转步骤1203，否则跳转步骤1207；

步骤1203：服务器采用混合正态分布模型对多个信噪比进行拟合处理，判断单峰分布的拟合误差是否小于双峰分布的拟合误差，若是，则跳转步骤1204，否则跳转步骤1207；

步骤1204：服务器判断多个信噪比的均值是否大于第二阈值，若是，则跳转步骤1205，否则跳转步骤1206；

步骤1205：服务器根据定位请求中的卫星信号对终端进行定位，得到定位结果，将定位结果发送至终端，跳转步骤1208；

步骤1206：服务器根据定位请求中的无线热点信号参数确定扫描过该无线热点信号的历史对象，对历史对象的历史位置进行聚类处理，得到第一位置集群，根据第一位置集群的质心得到第一聚类位置，根据第一聚类位置对终端进行定位，得到定位结果，将定位结果发送至终端，跳转步骤1208；

步骤1207：服务器根据定位请求中的无线热点信号参数确定无线热点信号的指纹特征，从参考指纹数据库中确定第一参考位置，根据第一参考位置对终端进行定位，得到定位结果，将定位结果发送至终端，跳转步骤1208；

步骤1208：结束流程。

上述步骤1201至步骤1208中，通过对终端扫描到的卫星信号的信噪比进行拟合处理，能够根据拟合结果对终端采用不同的定位方式，除了提高数据处理的效率、扩大终端的适用范围以外，还可以进一步提高定位的准确性。

在一种可能的实现方式中，在步骤1201中，终端发送至服务器的定位请求也可以只包括卫星信号的信噪比，在服务器根据卫星信号的信噪比确定了定位方式以后，再根据具体的定位方式向终端发送对应的信号采集指令，终端根据信号采集指令采集对应的定位信号（例如卫星信号或者无线热点信号），再将定位信号返回至服务器进行定位。这种方式下，终端无须把所有类型的定位信号都集成于定位请求中，可以减少终端与服务器之间的数据传输量，降低终端与服务器之间的传输资源占用量。

本发明实施例提供的定位方法可以应用于导航、即时通信位置共享、天气预报、资讯推送等场景中。当本发明实施例提供的定位方法应用于导航场景时，终端的位置是随着时间变化的，然而终端可能并不是保持与服务器进行通信，即服务器的定位结果是根据一定的频率发送至终端的，因此，当终端接收到服务器发送的当前的定位结果时，可以根据终端的历史定位情况进行位置推导，在服务器发送下一个定位结果时，利用推导得到的位置来生成一个连续的运动轨迹，从而保持导航路线的连续性。除此以外，还可以根据地图的道路分布情况，将终端的定位结果吸附至道路中，以提升导航的准确性。

可以理解的是，虽然上述各个流程图中的各个步骤按照箭头的表征依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头表征的顺序依次执行。除非本实施例中有明确的说明，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，上述流程图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间执行完成，而是可以在不同的时间执行，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。

可以理解的是，当本发明以上实施例运用到具体产品或技术中时，涉及到卫星信号、无线热点信号等与用户身份或特性相关的数据，当本发明实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

参照图13，图13为本发明实施例提供的场景标识生成装置的结构示意图，该场景识别装置1300包括：

第一数据获取模块1301，用于获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

第一数据确定模块1302，用于确定卫星信号在多个样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

第一拟合模块1303，用于当第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，拟合结果用于表征多个第一质量参数服从的分布类型；

场景标识生成模块1304，用于根据拟合结果生成目标对象对应的场景标识。

进一步，上述第一拟合模块具体1303用于：

统计每个第一质量参数的出现频率；

根据出现频率，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理，得到拟合结果。

进一步，混合正态分布模型的模型参数包括波峰数量参数，上述第一拟合模块1303具体用于：

根据波峰数量参数不同的候选取值，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理，确定每个波峰数量参数对应的拟合误差信息；

根据拟合误差信息从不同的候选取值中确定目标取值；

根据目标取值得到拟合结果。

进一步，模型参数还包括权重参数、均值参数和标准差参数，候选取值为第一取值或者第二取值，第一取值用于表征波峰数量为一个，第二取值用于表征波峰数量为两个，上述第一拟合模块1303具体用于：

当候选取值为第一取值，将第一取值作为权重参数，将第一质量参数的均值作为均值参数，将第一质量参数的标准差作为标准差参数，根据第一取值对应的模型参数，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理；

当候选取值为第二取值，获取随机生成的初始权重参数、初始均值参数以及初始标准差参数，根据初始权重参数、初始均值参数和初始标准差参数计算似然函数的似然值，根据似然值确定权重参数、均值参数和标准差参数，根据第二取值对应的模型参数，采用混合正态分布模型对多个第一质量参数进行拟合处理。

本发明实施例提供的场景标识生成装置与上述场景标识生成方法基于相同的发明构思，在目标对象的卫星信号的第二质量参数大于或者等于第一阈值时，通过对卫星信号的第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到用于表征第一质量参数服从的分布类型的拟合结果，可以在根据第二质量参数确定卫星信号质量较好的情况下，进一步根据第一质量参数服从的分布类型区分目标对象所处的具体场景，只需要根据终端扫描到的卫星信号的质量即可得到目标对象对应的场景标识，而无须依赖终端自身配置的多种传感器采集得到的多种传感器数据，从而有利于降低数据处理的复杂度，提高数据处理的效率，并且也可以降低终端的硬件要求，扩大本方法的适用对象范围，通用性和适应性更好。

参照图14，图14为本发明实施例提供的定位装置的结构示意图，该定位装置1400包括：

第二数据获取模块1401，用于获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

第二数据获取模块1402，用于确定卫星信号在多个样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

第二拟合模块1403，用于当第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，拟合结果用于表征多个第一质量参数服从的分布类型；

定位方式确定模块1404，用于根据拟合结果确定目标对象的目标定位方式；

定位模块1405，用于根据目标定位方式对目标对象进行定位。

进一步，上述定位方式确定模块1404具体用于以下至少之一：

当拟合结果表征分布类型为单峰分布，确定第一质量参数的均值，若第一质量参数的均值大于或者等于第二阈值，确定目标对象的目标定位方式为卫星信号定位；若第一质量参数的均值小于或者等于第三阈值，确定目标对象的目标定位方式为第一无线热点信号定位，其中，第二阈值大于第三阈值；

当拟合结果表征分布类型为双峰分布，确定目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

进一步，当确定目标对象的目标定位方式为第一无线热点信号定位，上述定位模块1405具体用于：

获取目标对象扫描到的无线热点信号的第一信号参数，根据第一信号参数确定扫描过无线热点信号的多个历史对象；

获取每个历史对象扫描无线热点信号时的历史位置；

对多个历史位置进行聚类处理得到第一位置集群，根据第一位置集群的质心得到第一聚类位置，根据第一聚类位置对目标对象进行定位。

进一步，无线热点信号的数量为多个，上述定位模块1405具体用于：

对多个第一聚类位置进行聚类处理得到第二位置集群，根据第二位置集群的质心得到第二聚类位置；

确定每个第二位置集群的第一信号强度，根据第一信号强度从第二位置集群中确定目标位置集群；

根据目标位置集群对应的第二聚类位置对目标对象进行定位。

进一步，上述定位方式确定模块1404具体用于：

当拟合结果表征分布类型为双峰分布，确定双峰分布中两个子分布的均值或者波峰值之间的目标差值；

当目标差值大于或者等于第四阈值，确定目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

进一步，当确定目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位，上述定位模块1405具体用于：

获取目标对象扫描到的无线热点信号的第二信号参数，根据第二信号参数生成无线热点信号的信号指纹特征；

从参考指纹数据库的多个参考指纹特征中，确定与信号指纹特征相匹配的目标指纹特征，参考指纹数据库用于存储参考指纹特征与第一参考位置的对应关系；

根据目标指纹特征对应的第一参考位置对目标对象进行定位。

进一步，无线热点信号的数量为多个，上述定位模块1405具体用于：

确定每个无线热点信号在多个历史时间间隔的信号强度变化均值；

将信号强度变化均值大于或者等于第五阈值的无线热点信号作为目标热点信号，剔除目标热点信号对应的第二信号参数，根据剩余的第二信号参数生成无线热点信号的信号指纹特征。

进一步，上述定位模块1405还用于：

当第二质量参数小于第一阈值，根据第二无线热点信号定位的定位方式对目标对象进行定位；

或者，当第二质量参数小于第一阈值，获取目标对象所处空间的空间图像，确定空间图像的特征信息，从参考图像数据库的多个参考图像中，确定与特征信息相匹配的目标图像，参考图像数据库用于存储参考图像与第二参考位置的对应关系，根据目标图像对应的第二参考位置对目标对象进行定位。

进一步，上述定位方式确定模块1404具体用于：

根据拟合结果生成场景标识，场景标识用于表征目标对象在进行定位时的定位场景；

根据场景标识确定目标对象的目标定位方式。

本发明实施例提供的定位装置与上述定位方法基于相同的发明构思，通过根据拟合结果确定目标对象的目标定位方式，从而能够根据拟合结果采用与目标对象当前所处场景适配的定位方式对目标对象进行定位，除了提高数据处理的效率、扩大目标对象的适用范围以外，还可以进一步提高定位的准确性。

本发明实施例提供的用于执行上述场景标识生成方法或者定位方法的电子设备可以是终端，参照图15，图15为本发明实施例提供的终端的部分的结构框图，该终端包括：射频(Radio Frequency，简称RF)电路1510、存储器1515、输入单元1530、显示单元1540、传感器1550、音频电路1560、无线保真(wireless fidelity，简称WiFi)模块1570、处理器1580、以及电源1590等部件。本领域技术人员可以理解，图15中示出的终端结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

RF电路1510可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1580处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。

存储器1515可用于存储软件程序以及模块，处理器1580通过运行存储在存储器1515的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。

输入单元1530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1530可包括触控面板1531以及其他输入装置1532。

显示单元1540可用于显示输入的信息或提供的信息以及手机的各种菜单。显示单元1540可包括显示面板1541。

音频电路1560、扬声器1561，传声器1562可提供音频接口。

在本实施例中，该终端所包括的处理器1580可以执行前面实施例的场景标识生成方法或者定位方法。

本发明实施例提供的用于执行上述场景标识生成方法或者定位方法的电子设备也可以是服务器，参照图16，图16为本发明实施例提供的服务器的部分的结构框图，服务器1600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(Central Processing Units，简称CPU)1622(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1632，一个或一个以上存储应用程序1642或数据1644的存储介质1630(例如一个或一个以上海量存储装置)。其中，存储器1632和存储介质1630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器1600中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1622可以设置为与存储介质1630通信，在服务器1600上执行存储介质1630中的一系列指令操作。

服务器1600还可以包括一个或一个以上电源1626，一个或一个以上有线或无线网络接口1650，一个或一个以上输入输出接口1658，和/或，一个或一个以上操作系统1641，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM ，LinuxTM，FreeBSDTM等等。

服务器1600中的处理器可以用于执行场景标识生成方法或者定位方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行前述各个实施例的场景标识生成方法或者定位方法。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存介质中。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程序，处理器执行该计算机程序，使得该计算机设备执行实现上述的场景标识生成方法或者定位方法。

本发明的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或装置不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或装置固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本发明中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于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：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，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。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指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和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

应了解，在本发明实施例的描述中，多个（或多项）的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

还应了解，本发明实施例提供的各种实施方式可以任意进行组合，以实现不同的技术效果。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的共享条件下还可作出种种等同的变形或替换，这些等同的变形或替换均包括在本发明权利要求所限定的范围内。

Claims (17)

1.一种场景标识生成方法，其特征在于，包括：

获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型，所述分布类型包括单峰分布或者双峰分布；

根据所述拟合结果以及预先存储的所述拟合结果与场景标识的对应关系，生成所述目标对象对应的场景标识。

2.根据权利要求1所述的场景标识生成方法，其特征在于，所述对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，包括：

统计每个所述第一质量参数的出现频率；

根据所述出现频率，采用混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理，得到拟合结果。

3.根据权利要求2所述的场景标识生成方法，其特征在于，所述混合正态分布模型的模型参数包括波峰数量参数，所述采用混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理，得到拟合结果，包括：

根据所述波峰数量参数不同的候选取值，采用混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理，确定每个所述波峰数量参数对应的拟合误差信息；

根据所述拟合误差信息从不同的所述候选取值中确定目标取值；

根据所述目标取值得到所述拟合结果。

4.根据权利要求3所述的场景标识生成方法，其特征在于，所述模型参数还包括权重参数、均值参数和标准差参数，所述候选取值为第一取值或者第二取值，所述第一取值用于表征波峰数量为一个，所述第二取值用于表征波峰数量为两个，所述根据所述波峰数量参数不同的候选取值，采用混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理，包括：

当所述候选取值为所述第一取值，将所述第一取值作为所述权重参数，将所述第一质量参数的均值作为所述均值参数，将所述第一质量参数的标准差作为所述标准差参数，根据所述第一取值对应的所述模型参数，采用所述混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理；

当所述候选取值为所述第二取值，获取随机生成的初始权重参数、初始均值参数以及初始标准差参数，根据所述初始权重参数、所述初始均值参数和所述初始标准差参数计算似然函数的似然值，根据所述似然值确定所述权重参数、所述均值参数和所述标准差参数，根据所述第二取值对应的所述模型参数，采用所述混合正态分布模型对多个所述第一质量参数进行拟合处理。

5.一种定位方法，其特征在于，包括：

获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型，所述分布类型包括单峰分布或者双峰分布；

根据所述拟合结果以及预先存储的所述拟合结果与目标定位方式的对应关系，确定所述目标对象的目标定位方式；

根据所述目标定位方式对所述目标对象进行定位。

6.根据权利要求5所述的定位方法，其特征在于，所述确定所述目标对象的目标定位方式，包括以下至少之一：

当所述拟合结果表征所述分布类型为单峰分布，确定所述第一质量参数的均值，若所述第一质量参数的均值大于或者等于第二阈值，确定所述目标对象的目标定位方式为卫星信号定位；若所述第一质量参数的均值小于或者等于第三阈值，确定所述目标对象的目标定位方式为第一无线热点信号定位，其中，所述第二阈值大于所述第三阈值；

当所述拟合结果表征所述分布类型为双峰分布，确定所述目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

7.根据权利要求6所述的定位方法，其特征在于，当确定所述目标对象的目标定位方式为所述第一无线热点信号定位，所述根据所述目标定位方式对所述目标对象进行定位，包括：

获取所述目标对象扫描到的无线热点信号的第一信号参数，根据所述第一信号参数确定扫描过所述无线热点信号的多个历史对象；

获取每个所述历史对象扫描所述无线热点信号时的历史位置；

对多个所述历史位置进行聚类处理得到第一位置集群，根据所述第一位置集群的质心得到第一聚类位置，根据所述第一聚类位置对所述目标对象进行定位。

8.根据权利要求7所述的定位方法，其特征在于，所述无线热点信号的数量为多个，所述根据所述第一聚类位置对所述目标对象进行定位，包括：

对多个所述第一聚类位置进行聚类处理得到第二位置集群，根据所述第二位置集群的质心得到第二聚类位置；

确定每个所述第二位置集群的第一信号强度，根据所述第一信号强度从所述第二位置集群中确定目标位置集群；

根据所述目标位置集群对应的所述第二聚类位置对所述目标对象进行定位。

9.根据权利要求6所述的定位方法，其特征在于，所述当所述拟合结果表征所述分布类型为双峰分布，确定所述目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位，包括：

当所述拟合结果表征所述分布类型为双峰分布，确定所述双峰分布中两个子分布的均值或者波峰值之间的目标差值；

当所述目标差值大于或者等于第四阈值，确定所述目标对象的目标定位方式为第二无线热点信号定位。

10.根据权利要求6所述的定位方法，其特征在于，当确定所述目标对象的目标定位方式为所述第二无线热点信号定位，所述根据所述目标定位方式对所述目标对象进行定位，包括：

获取所述目标对象扫描到的无线热点信号的第二信号参数，根据所述第二信号参数生成所述无线热点信号的信号指纹特征；

从参考指纹数据库的多个参考指纹特征中，确定与所述信号指纹特征相匹配的目标指纹特征，所述参考指纹数据库用于存储所述参考指纹特征与第一参考位置的对应关系；

根据所述目标指纹特征对应的所述第一参考位置对所述目标对象进行定位。

11.根据权利要求10所述的定位方法，其特征在于，所述无线热点信号的数量为多个，所述根据所述第二信号参数生成所述无线热点信号的信号指纹特征，包括：

确定每个所述无线热点信号在多个历史时间间隔的信号强度变化均值；

将所述信号强度变化均值大于或者等于第五阈值的无线热点信号作为目标热点信号，剔除所述目标热点信号对应的所述第二信号参数，根据剩余的所述第二信号参数生成所述无线热点信号的信号指纹特征。

12.根据权利要求5所述的定位方法，其特征在于，所述定位方法还包括：

当所述第二质量参数小于所述第一阈值，根据第二无线热点信号定位的定位方式对所述目标对象进行定位；

或者，当所述第二质量参数小于所述第一阈值，获取所述目标对象所处空间的空间图像，确定所述空间图像的特征信息，从参考图像数据库的多个参考图像中，确定与所述特征信息相匹配的目标图像，所述参考图像数据库用于存储所述参考图像与第二参考位置的对应关系，根据所述目标图像对应的第二参考位置对所述目标对象进行定位。

13.根据权利要求5所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述拟合结果确定所述目标对象的目标定位方式，包括：

根据所述拟合结果生成场景标识，所述场景标识用于表征所述目标对象在进行定位时的定位场景；

根据所述场景标识确定所述目标对象的目标定位方式。

14.一种场景标识生成装置，其特征在于，包括：

第一数据获取模块，用于获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

第一数据确定模块，用于确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

第一拟合模块，用于当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型，所述分布类型包括单峰分布或者双峰分布；

场景标识生成模块，用于根据所述拟合结果以及预先存储的所述拟合结果与场景标识的对应关系，生成所述目标对象对应的场景标识。

15.一种定位装置，其特征在于，包括：

第二数据获取模块，用于获取目标对象在多个样本时间点扫描到的卫星信号的第一质量参数；

第二数据获取模块，用于确定所述卫星信号在多个所述样本时间点对应的时间段中的第二质量参数；

第二拟合模块，用于当所述第二质量参数大于或者等于第一阈值，对多个所述第一质量参数进行混合正态分布的拟合处理，得到拟合结果，所述拟合结果用于表征多个所述第一质量参数服从的分布类型，所述分布类型包括单峰分布或者双峰分布；

定位方式确定模块，用于根据所述拟合结果以及预先存储的所述拟合结果与目标定位方式的对应关系，确定所述目标对象的目标定位方式；

定位模块，用于根据所述目标定位方式对所述目标对象进行定位。

16.一种电子设备，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4任意一项所述的场景标识生成方法，或者实现权利要求5至13任意一项所述的定位方法。

17.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至4任意一项所述的场景标识生成方法，或者实现权利要求5至13任意一项所述的定位方法。

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