CN114007188A - 一种目标用户定位方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种目标用户定位方法、系统及存储介质，方法包括：获取目标用户的网络覆盖特征参数；将所述目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果；根据所述匹配结果确认所述目标用户的定位信息；其中，所述网络覆盖指纹库的构建方法包括：收集多个参照用户在注册地址周围预设区域范围内的MRO数据；根据所述MRO数据，获取在所述注册地址周围预设区域范围内的网络覆盖特征参数作为指纹数据，构建与所述注册地址对应的网络覆盖指纹库；其中，所述参照用户为已知注册地址信息的用户。本发明的方法能够对目标用户进行三维定位，提高定位精度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机通信技术领域，具体涉及一种目标用户定位方法、系统及存储介质。
背景技术
MRO(周期性测量报告)是一种运营商常用的网优平台基础数据，它包含了详细的测量时间、测量用户身份以及用户手机终端所接收到的网络覆盖测量信息。
传统的栅格覆盖指纹库建立，必须依赖人工路测数据或用户终端在取得GPS定位授权时，上报MRO数据中包含的AGPS地址。随着网络安全和隐私权越来越被重视，绝大都数用户对手机应用定位授权更谨慎，在一些私人区域和室内造成指纹盲区，无法为其建立准确的栅格网络覆盖指纹特征。
并且，二维的平面传统定位技术在环境比较复杂的多层建筑物的室内，网络覆盖差异性非常大，非常容易造成误判，无法对目标用户进行准确定位。
发明内容
针对现有技术中的技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种目标用户定位方法、系统及存储介质，能够对目标用户进行三维定位，提高定位精度。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种目标用户定位方法，包括：
获取目标用户的网络覆盖特征参数；
将所述目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果；
根据所述匹配结果确认所述目标用户的定位信息；
其中，所述网络覆盖指纹库的构建方法包括：
收集多个参照用户在注册地址周围预设区域范围内的MRO数据；
根据所述MRO数据，获取在所述注册地址周围预设区域范围内的网络覆盖特征参数作为指纹数据，构建与所述注册地址对应的网络覆盖指纹库；
其中，所述参照用户为已知注册地址信息的用户。
进一步，所述MRO数据包括用户身份信息、用户的卫星定位位置、网络测量时间点、主服务基站小区ID 、主服务基站小区信号强度、邻近服务基站小区ID和邻近服务基站小区信号强度；
所述网络覆盖特征参数包括主服务基站小区ID 、主服务基站小区信号强度、邻近服务基站小区ID和邻近服务基站小区信号强度。
进一步，根据所述MRO数据，获取在所述注册地址周围预设区域范围内的网络覆盖特征参数作为指纹数据，构建与所述注册地址对应的网络覆盖指纹库，包括：
对每个所述参照用户的MRO数据进行清洗；
根据所述参照用户的注册地址信息，对所有的参照用户进行分类，获取到同房号参照用户、同楼层参照用户、同楼宇参照用户和同园区参照用户；
从所述同房号参照用户清洗后的MRO数据中提取同房号网络覆盖特征参数，构建房号网络覆盖子指纹库；
从所述同楼层参照用户清洗后的MRO数据中提取同楼层网络覆盖特征参数，构建楼层网络覆盖子指纹库；
从所述同楼宇参照用户清洗后的MRO数据中提取同楼宇网络覆盖特征参数，构建楼宇网络覆盖子指纹库；
从所述同园区参照用户清洗后的MRO数据中提取同园区网络覆盖特征参数，构建园区网络覆盖子指纹库。
进一步，所述对每个所述参照用户的MRO数据进行清洗，包括：
以第一设定时长为统计时间粒度，根据每个所述参照用户的MRO数据统计每个参照用户在每类不同网络覆盖特征下的驻留时长；
以第二设定时长为时间统计区间，清洗驻留时长小于第三设定时长的网络覆盖特征数据；
进行连续N天的数据对比，清洗驻留天数少于N/2天的网络覆盖特征数据。
进一步，所述将所述目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果，包括：
将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述房号网络覆盖子指纹库中的同房号网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第一指纹匹配分数；
若所述第一指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述房号网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度、楼层信息和房号信息；
若所述第一指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述楼层网络覆盖子指纹库中的同楼层网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第二指纹匹配分数；
若所述第二指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述楼层网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度和楼层信息；
若所述第二指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述楼宇网络覆盖子指纹库中的同楼宇网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第三指纹匹配分数；
若所述第三指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述楼宇网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度；
若所述第三指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述园区网络覆盖子指纹库中的同园区网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第四指纹匹配分数；
若所述第四指纹匹配分数大于等于阈值，调用其它二维定位方法对所述目标用户进行详细位置定位。
进一步，若所述目标用户的定位数据位于所属园区边界外，对超出所述园区边界的数据进行修正，使目标用户的定位数据位于所述园区边界范围内。
进一步，所述指纹匹配的方法包括：
在对应的子指纹库中检索出与所述目标用户的主服务基站小区ID相同，且与所述目标用户的主服务基站小区信号强度的差值在预设区间内的所有指纹数据；
对所述目标用户的邻近服务基站小区ID按照邻近服务基站小区信号强度从大到小进行排序，获取前n个邻近服务基站小区ID；
将所述目标用户的前n个邻近服务基站小区ID依次与检索出的所有指纹数据中的邻近服务基站小区ID进行匹配，统计邻近服务基站小区ID重合数量，将重合数量最高的指纹数据作为目标指纹数据。
进一步，所述第一指纹匹配分数、第二指纹匹配分数、第三指纹匹配分数和第四指纹匹配分数均根据以下预设公式计算：
K=100 - 2 * D0 2 - n *
其中，
D0：目标用户的主服务基站小区信号强度与目标指纹数据中的主服务基站小区信号强度的差值；
D1，D2，…，Dn：目标用户的第i个邻近服务基站小区ID的邻近服务基站小区信号强度与目标指纹数据中对应的邻近服务基站小区ID的邻近服务基站小区信号强度的差值；其中,i=[1,n]；
若目标用户的第i个邻近服务基站小区ID在目标指纹数据中不存在，则令Di=10。
第二方面，本发明实施例还提供了一种目标用户定位系统，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如第一方面所述的方法。
第三方面，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，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如第一方面所述的方法。
本发明实施例提供的目标用户定位方法，将获取到的目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果，根据匹配结果确认目标用户的定位信息。预先构建的网络覆盖指纹库中包括有建筑物室内环境的网络覆盖特征，使本定位方法对处于建筑物室内的目标用户也能够进行准确定位，提高了室内用户定位精度和三维增强信息，对目标用户实现园区、楼宇、楼层和房号的准确定位。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例提供的目标用户定位方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的目标用户定位系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和 “包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为 “当... 时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
第一方面，请参见图1，其示出了一种目标用户定位方法，该方法可以用于网优通信业务的北向接口日志数据三维增强定位。该方法可以包括：
S100：获取目标用户的网络覆盖特征参数。
本实施例中，目标用户是需要进行准确定位的用户。本实施例中，从目标用户的移动终端上传的定位数据中获取目标用户的网络覆盖特征参数。通过北向接口，获取到目标用户的移动终端上传的定位数据，定位数据可以是MRE事件型测量报告、MRO周期型测量报告、用户业务XDR/CDR话单数据或附带有主邻服务基站连接的网络信息的所有其它数据类。移动终端可以是智能手机等电子设备。
本实施例中，目标用户的网络覆盖特征参数包括目标用户的主服务基站小区ID 、目标用户的主服务基站小区信号强度、目标用户的邻近服务基站小区ID和目标用户的邻近服务基站小区信号强度。需要说明的是，目标用户的邻近服务基站小区ID可以有多个，目标用户所有的邻近服务基站小区ID和所有的邻近服务基站小区信号强度均需要获取。
S200：将所述目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果。
S300：根据所述匹配结果确认所述目标用户的定位信息。
具体的，本实施例中，所述网络覆盖指纹库的构建方法包括：
S400：收集多个参照用户在注册地址周围预设区域范围内的MRO数据。
本实施例中，所述参照用户为已知注册地址信息的用户，参照用户在个人相关资料中如实名帐号注册信息、宽带注册信息等数据提供了详细的园区、楼宇、楼层、房号地址。注册地址可以是工作地址和/或居住地址等。
根据参照用户的注册地址，以参照用户为维度，先用传统的二维非精准定位方法收集参照用户在工作地或居住地附近范围误差约150米-500米左右的MRO数据，MRO数据中包括参照用户的用户身份信息、用户的卫星定位位置、网络测量时间点、主服务基站小区ID、主服务基站小区信号强度、邻近服务基站小区ID和邻近服务基站小区信号强度。
S500：根据所述MRO数据，获取在所述注册地址周围预设区域范围内的网络覆盖特征参数作为指纹数据，构建与所述注册地址对应的网络覆盖指纹库。
具体的，网络覆盖特征参数包括主服务基站小区ID 、主服务基站小区信号强度、邻近服务基站小区ID和邻近服务基站小区信号强度。
本实施例中，根据所述MRO数据，获取在所述注册地址周围预设区域范围内的网络覆盖特征参数作为指纹数据，构建与所述注册地址对应的网络覆盖指纹库，具体包括：
S501：对每个所述参照用户的MRO数据进行清洗。
由于参照用户的终端上传的MRO数据中可能含有不在工作地/居住地主要活动范围内的MRO数据，例如在路边、车上等不稳定的网络信号，或者参照用户可能某个周未在周边参加了活动或外出附近临时办事时终端上传的MRO数据。这些MRO数据需要清洗掉，不可以作为网络覆盖特征指纹数据，以避免污染网络覆盖指纹库。
具体的清洗步骤包括：
S5011：以第一设定时长为统计时间粒度，根据每个所述参照用户的MRO数据统计每个参照用户在每类不同网络覆盖特征下的驻留时长。
本实施例中，以5-30分钟为统计时间粒度。统计时间粒度用于在海量的用户数据中，提供一种按时间起始范围，快速检索和确定数据区间范围的结构数据存取方法，辅助计算用户在某个时间段位置的驻留时长。比如：确定一个用户每天20:00-24:00连续多天是否一直有规律在居住地，那么就可以按时间段只采集20点-24点的时间块中去读取和统计数据，不须进行数据全量扫描。
通常MRO约6秒上报一次，所以：用户驻留时长=在同一类网络覆盖特征下上报次数* 6秒/次。
S5012：以第二设定时长为时间统计区间，清洗驻留时长小于第三设定时长的网络覆盖特征数据。
本实施例中，以“天”为时间统计区间，清洗在同一网络覆盖特征下，驻留时长小于5分钟的网络覆盖特征数据。
S5013：进行连续N天的数据对比，清洗驻留天数少于N/2天的网络覆盖特征数据。
N的值可以进行设定，例如设定为N=4，通过设定N值，将目标用户临时在周边出行时上传的异常网络覆盖特征数据清洗掉。
由于同一个目标用户的终端在同一个地址范围内上报的网络特征数据大部份都是相同的，同时绝大部份情况下，用户在工作地/居住地主要活动范围是相对时间占比最长的。 所以，通过上述步骤清洗后剩下的数据，即为该目标用户所在工作地或居住地的主要网络特征数据。
S502：根据所述参照用户的注册地址信息，对所有的参照用户进行分类，获取到同房号参照用户、同楼层参照用户、同楼宇参照用户和同园区参照用户。
S503：从所述同房号参照用户清洗后的MRO数据中提取同房号网络覆盖特征参数，构建房号网络覆盖子指纹库。
S504：从所述同楼层参照用户清洗后的MRO数据中提取同楼层网络覆盖特征参数，构建楼层网络覆盖子指纹库；
S505：从所述同楼宇参照用户清洗后的MRO数据中提取同楼宇网络覆盖特征参数，构建楼宇网络覆盖子指纹库；
S506：从所述同园区参照用户清洗后的MRO数据中提取同园区网络覆盖特征参数，构建园区网络覆盖子指纹库。
本实施例中，园区网络覆盖特征指纹包括大于10个同园区、但不同楼宇的参照用户有公共的网络信号覆盖特征数据；楼宇网络覆盖特征指纹包括大于8个同楼宇、但不同楼层的参照用户有公共的网络信号覆盖特征数据；楼层网络覆盖特征指纹包括大于等于2个以上同楼层、但不同房号的参照用户有公共的网络信号覆盖特征数据；房号网络覆盖特征指纹包括在N天内，同一参照用户、同一时间段且在同一位置，每天驻留时长大于5分钟的天数大于N/2天，同时与其他同楼层参照用户在同一时间段和同一位置，无连续性的相似网络覆盖特征。
本实施例中，所述将所述目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果，如图2所示，具体流程包括：
S201：将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述房号网络覆盖子指纹库中的同房号网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第一指纹匹配分数；
S202：若所述第一指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述房号网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度、楼层信息和房号信息；
S203：若所述第一指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述楼层网络覆盖子指纹库中的同楼层网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第二指纹匹配分数；
S204：若所述第二指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述楼层网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度和楼层信息；
S205：若所述第二指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述楼宇网络覆盖子指纹库中的同楼宇网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第三指纹匹配分数；
S206：若所述第三指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述楼宇网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度；
S207：若所述第三指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述园区网络覆盖子指纹库中的同园区网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第四指纹匹配分数；
S208：若所述第四指纹匹配分数大于等于阈值，调用其它二维定位方法对所述目标用户进行详细位置定位。
可选的，若所述目标用户的定位数据位于所属园区边界外，对超出所述园区边界的数据进行修正，使目标用户的定位数据位于所述园区边界范围内。例如，对目标用户A匹配到该目标用户A正处于园区内，但不在楼宇建筑物中。由于可能受到周边建筑物遮挡或天气原因，造成传统的二维定位偏差在园区边界外，本实施例的定位方法会自动将用户位置修正到园区边界范围内靠近修正前的方向一侧。
本实施例中，所述指纹匹配的方法具体包括：
在对应的子指纹库中检索出与所述目标用户的主服务基站小区ID相同，且与所述目标用户的主服务基站小区信号强度的差值在预设区间内的所有指纹数据，例如，与所述目标用户的主服务基站小区信号强度的差值在±5dBm内的所有指纹数据；
对所述目标用户的邻近服务基站小区ID按照邻近服务基站小区信号强度从大到小进行排序，获取前n个邻近服务基站小区ID，本实施例中，n=6；
将所述目标用户的前n个邻近服务基站小区ID依次与检索出的所有指纹数据中的邻近服务基站小区ID进行匹配，统计邻近服务基站小区ID重合数量，将重合数量最高的指纹数据作为目标指纹数据。
具体的，所述第一指纹匹配分数、第二指纹匹配分数、第三指纹匹配分数和第四指纹匹配分数均根据以下预设公式计算：
K=100 - 2 * D0 2 - n *
其中，
D0：目标用户的主服务基站小区信号强度与目标指纹数据中的主服务基站小区信号强度的差值；
D1，D2，…，Dn：目标用户的第i个邻近服务基站小区ID的邻近服务基站小区信号强度与目标指纹数据中对应的邻近服务基站小区ID的邻近服务基站小区信号强度的差值；其中,i=[1,n]；
若目标用户的第i个邻近服务基站小区ID在目标指纹数据中不存在，则令Di=10。
本实施例中，若按照上述公式计算出的第一指纹匹配分数K1、第二指纹匹配分数K2、第三指纹匹配分数K3或第四指纹匹配分数K4大于等于85，则认为目标用户的网络覆盖特征参数与对应的子指纹库匹配成功。
综上所述，本发明实施例提供的目标用户定位方法，将获取到的目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果，根据匹配结果确认目标用户的定位信息。
预先构建的网络覆盖指纹库中包括有建筑物室内环境的网络覆盖特征，使本定位方法对处于建筑物室内的目标用户也能够进行准确定位，提高了室内用户定位精度和三维增强信息，对目标用户实现园区、楼宇、楼层和房号的准确定位。
基于相同的发明构思，本发明实施例还提供一种目标用户定位系统。如图3所示，该系统可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行上述目标用户定位方法实施例部分的方法。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元 (CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器（LCD等）、扬声器等。
该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101 提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的目标用户定位方法的实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
需要说明的是，关于目标用户定位系统的具体工作流程，可参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。
进一步地，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，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实现：上述目标用户定位方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的后台服务器的内部存储单元，例如系统的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述系统的外部存储设备，例如所述系统上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述系统的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述系统所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
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，也可以是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。
所述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设备 ( 可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等 ) 执行本发明各个实施例所述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 (ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器 (RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种目标用户定位方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的网络覆盖特征参数；
将所述目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果；
根据所述匹配结果确认所述目标用户的定位信息；
其中，所述网络覆盖指纹库的构建方法包括：
收集多个参照用户在注册地址周围预设区域范围内的MRO数据；
根据所述MRO数据，获取在所述注册地址周围预设区域范围内的网络覆盖特征参数作为指纹数据，构建与所述注册地址对应的网络覆盖指纹库；
其中，所述参照用户为已知注册地址信息的用户。
2.根据权利要求1所述的一种目标用户定位方法，其特征在于：所述MRO数据包括用户身份信息、用户的卫星定位位置、网络测量时间点、主服务基站小区ID 、主服务基站小区信号强度、邻近服务基站小区ID和邻近服务基站小区信号强度；
所述网络覆盖特征参数包括主服务基站小区ID 、主服务基站小区信号强度、邻近服务基站小区ID和邻近服务基站小区信号强度。
3.根据权利要求2所述的一种目标用户定位方法，其特征在于：根据所述MRO数据，获取在所述注册地址周围预设区域范围内的网络覆盖特征参数作为指纹数据，构建与所述注册地址对应的网络覆盖指纹库，包括：
对每个所述参照用户的MRO数据进行清洗；
根据所述参照用户的注册地址信息，对所有的参照用户进行分类，获取到同房号参照用户、同楼层参照用户、同楼宇参照用户和同园区参照用户；
从所述同房号参照用户清洗后的MRO数据中提取同房号网络覆盖特征参数，构建房号网络覆盖子指纹库；
从所述同楼层参照用户清洗后的MRO数据中提取同楼层网络覆盖特征参数，构建楼层网络覆盖子指纹库；
从所述同楼宇参照用户清洗后的MRO数据中提取同楼宇网络覆盖特征参数，构建楼宇网络覆盖子指纹库；
从所述同园区参照用户清洗后的MRO数据中提取同园区网络覆盖特征参数，构建园区网络覆盖子指纹库。
4.根据权利要求3所述的一种目标用户定位方法，其特征在于：所述对每个所述参照用户的MRO数据进行清洗，包括：
以第一设定时长为统计时间粒度，根据每个所述参照用户的MRO数据统计每个参照用户在每类不同网络覆盖特征下的驻留时长；
以第二设定时长为时间统计区间，清洗驻留时长小于第三设定时长的网络覆盖特征数据；
进行连续N天的数据对比，清洗驻留天数少于N/2天的网络覆盖特征数据。
5.根据权利要求3所述的一种目标用户定位方法，其特征在于：所述将所述目标用户的网络覆盖特征参数与预先构建的网络覆盖指纹库中的网络覆盖特征参数进行匹配，获得匹配结果，包括：
将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述房号网络覆盖子指纹库中的同房号网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第一指纹匹配分数；
若所述第一指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述房号网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度、楼层信息和房号信息；
若所述第一指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述楼层网络覆盖子指纹库中的同楼层网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第二指纹匹配分数；
若所述第二指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述楼层网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度和楼层信息；
若所述第二指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述楼宇网络覆盖子指纹库中的同楼宇网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第三指纹匹配分数；
若所述第三指纹匹配分数大于等于阈值，则返回所述楼宇网络覆盖子指纹库中对应的楼宇经纬度；
若所述第三指纹匹配分数小于阈值，则将所述目标用户的网络覆盖特征参数与所述园区网络覆盖子指纹库中的同园区网络覆盖特征参数进行指纹匹配，按照预设公式计算第四指纹匹配分数；
若所述第四指纹匹配分数大于等于阈值，调用其它二维定位方法对所述目标用户进行详细位置定位。
6.根据权利要求5所述的一种目标用户定位方法，其特征在于：若所述目标用户的定位数据位于所属园区边界外，对超出所述园区边界的数据进行修正，使目标用户的定位数据位于所述园区边界范围内。
7.根据权利要求5所述的一种目标用户定位方法，其特征在于，所述指纹匹配的方法包括：
在对应的子指纹库中检索出与所述目标用户的主服务基站小区ID相同，且与所述目标用户的主服务基站小区信号强度的差值在预设区间内的所有指纹数据；
对所述目标用户的邻近服务基站小区ID按照邻近服务基站小区信号强度从大到小进行排序，获取前n个邻近服务基站小区ID；
将所述目标用户的前n个邻近服务基站小区ID依次与检索出的所有指纹数据中的邻近服务基站小区ID进行匹配，统计邻近服务基站小区ID重合数量，将重合数量最高的指纹数据作为目标指纹数据。
8.根据权利要求7所述的一种目标用户定位方法，其特征在于，所述第一指纹匹配分数、第二指纹匹配分数、第三指纹匹配分数和第四指纹匹配分数均根据以下预设公式计算：
K=100 - 2 * D0 2 - n *
其中，
D0：目标用户的主服务基站小区信号强度与目标指纹数据中的主服务基站小区信号强度的差值；
D1，D2，…，Dn：目标用户的第i个邻近服务基站小区ID的邻近服务基站小区信号强度与目标指纹数据中对应的邻近服务基站小区ID的邻近服务基站小区信号强度的差值；其中,i=[1,n]；
若目标用户的第i个邻近服务基站小区ID在目标指纹数据中不存在，则令Di=10。
9.一种目标用户定位系统，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一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，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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