CN114630269B - 信号处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

信号处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供的信号处理方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种智能交通、物联网、智能搜索技术领域。具体实现方案为：获取待处理信号集，待处理信号集中的信号携带有基站信息和基站接入时间，确定待处理信号集中还携带位置信息的第一信号子集，根据第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息，根据第一类基站的位置信息以及待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。该技术方案，优化了地铁内的网络定位，实现了地铁内的精准定位能力，能够为用户的地铁出行提供精确的地铁到站提醒。

Description

信号处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术中的智能交通、物联网、智能搜索技术领域，尤其涉及一种信号处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着地铁交通的快速发展，越来越多的用户选择地铁出行。用户在出行的过程中，尤其在选择地铁出行的过程，通常使用基站定位的方式确定其当前所处位置的需求。
相关技术中，基站定位通常采用人工采集数据的方法确定，即，人工采集特定位置范围内的基站、WiFi信息，然后再进行人工处理，确定出地铁站和地铁线路中的基站位置信息。但这种方式存在处理效率低、人力成本高的问题。
发明内容
本公开提供了一种信号处理方法、装置、设备及存储介质。
根据本公开的第一方面，提供了一种信号处理方法，包括：
获取待处理信号集，所述待处理信号集中的信号携带有基站信息和基站接入时间；
确定所述待处理信号集中的第一信号子集，所述第一信号子集中的信号还携带位置信息；
根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息；
根据所述第一类基站的位置信息以及所述待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。
根据本公开的第二方面，提供了一种信号处理装置，包括：
第一获取单元，用于获取待处理信号集，所述待处理信号集中的信号携带有基站信息和基站接入时间；
筛选单元，用于确定所述待处理信号集中的第一信号子集，所述第一信号子集中的信号还携带位置信息；
第一确定单元，用于根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息；
第二确定单元，用于根据所述第一类基站的位置信息以及所述待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。
根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法。
根据本公开的第五方面，提供了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，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质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使得电子设备执行第一方面所述的方法。
根据本公开的技术方案，优化了地铁内的网络定位，实现了地铁内的精准定位能力，能够为用户地铁出行提供精确的地铁到站提醒。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是某个地铁站出口位置的分布示意图；
图2是图1所示地铁站内的第一类基站的位置分布示意图；
图3是第二类基站的位置分布示意图；
图4是第三类基站的位置分布示意图；
图5是本公开第一实施例提供的数据处理方法的流程示意图；
图6是本公开第二实施例提供的数据处理方法的流程示意图；
图7是第二信号子集关联的基站序列中基站先后出现的时序关系图；
图8是图7所示基站序列中第一类基站和第二类基站的位置示意图；
图9是图8中基站序列中第二类基站的位置示意图；
图10是本公开第三实施例提供的数据处理方法的流程示意图；
图11是利用图9中基站c2的采样位置建立的高斯分布示意图；
图12是本公开第四实施例提供的数据处理方法的流程示意图；
图13是对第一信号子集中的信号分布进行特征提取和基站分类的示意图；
图14是第一类基站的实际位置分布示意图；
图15是本公开实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图16是用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
手机导航软件越来越成为人们出行必不可少的工具，解决用户当前位置，目的地位置以及如何到达的需求。用户体验的极致体验一直是导航软件的不懈追求。当前手机软件使用的定位技术主要是卫星定位以及网络定位技术。在信号良好的室外空旷区域，手机导航软件主要使用卫星定位，而在信号受遮挡的室内，卫星信号往往无法触达，此时可以使用网络定位技术。类似的，在地下地铁，因为地面遮挡原因，手机也无法正常接收卫星定位信号，此时也无法使用卫星定位，也需要使用网络定位来确定手机等终端设备的位置。
其中，卫星定位主要是利用终端设备上的全球定位系统(global positioningsystem，GPS)等定位模块将自己的位置参考信号发送到定位后台来实现定位。网络定位是指通过特定的定位技术来获取终端设备的位置信息，并进行标注的技术或服务，例如，基站定位是利用基站与终端设备的距离来确定终端设备的位置。
本公开实施例的应用场景主要是地铁场景中的基站位置定位。具体的，随着科技的飞速发展，地铁作为公共交通运输的一种形式，建设里程和覆盖度区域范围越来越多。但由于地铁通常位于地下，当用户在地铁上或者进入地铁站后，用户使用的终端设备由于接收不到卫星定位信号(比如GPS或者北斗等)信号，无法采用卫星定位方式，只能采用基站定位，而基站定位的准确性依赖于终端设备上传的wifi、基站等网络接入设备的定位指纹特征，而如何确定地铁场景中的基站的位置是保证终端设备在地铁场景的定位准确性的关键。
相关技术中，针对地下地铁等场景中的基站定位主要采用人工采集方法或众包回传数据的方法，其中，人工采集方法是指人工采集特定位置范围内的基站、wifi信息，并人工处理，从而确定出地铁站和地铁线路中的基站位置信息，这种方式存在处理效率低、人力成本高的问题；众包回传数据的方法是指利用众包采集数据(大量的用户通过用户设备获取定位信息时，会打开数据开关，这时用户设备会与基站建立连接，确定出基站位置，并回传至后端服务器)，通过机器学习手段挖掘出来基站位置，但这种方式在地铁场景中确定的基站位置不准确，用户感知的定位存在跳跃、回退、定位失败等现象，用户体验差。
针对上述技术问题，本公开技术方案的技术构思过程如下：通过对地铁内基站信号的分布进行研究，发现在地铁站内和地铁隧道内的基站信号具有不同的获取规律，例如，地铁站内的基站信号既携带基站标识，又携带位置信息，地铁隧道内的信号仅携带基站标识，但地铁内基站和地铁隧道内基站具有一定的分布规律，所以，基于地铁信号分布对地铁基站种类进行划分，并根据地铁站内基站所在的地铁站点，将该基站的位置绑定在地铁站中心点，优化之前定位乱跳的效果，依赖地铁站内基站的位置，优化地铁隧道内的各基站的位置，能够实现所有地铁内基站的定位优化。
基于上述技术构思过程，本公开实施例提供了一种信号处理方法，在获取待处理信号集后，首先确定出待处理信号集中的还携带位置信息的第一信号子集，其次根据第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息，最后根据第一类基站的位置信息以及待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。该技术方案优化了地铁内的网络定位，实现了地铁内的精准定位能力，能够为用户地铁出行提供精确的地铁到站提醒。
本公开提供一种信号处理方法、装置、设备及存储介质，应用于数据处理技术中的智能交通、物联网、智能搜索技术领域，以提高地铁场景中基站的定位准确性，提高基站定位处理效率，为用户地铁出行提供精确的地铁到站提醒。
需要说明的是，本实施例中的待处理信号集来自于公开数据集，以及待处理信号集中各信号携带的信息并不是针对某一特定用户的信息，并不能反应出某一特定用户的个人信息。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
本公开实施例可以应用于处理设备，该处理设备可以是终端设备，也可以是服务器或者虚拟机等，还可以是一个或多个服务器和/或计算机等组成的分布式计算机系统等。其中，该终端设备包括但不限于：智能手机、笔记本电脑、台式电脑、平台电脑、车载设备、智能穿戴设备等，本公开实施例不作限定。服务器可以为普通服务器或者云服务器，云服务器又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
值得说明的是，本公开的产品实现形态是包含在平台软件中，并部署在处理设备(也可以是计算云或移动终端等具有计算能力的硬件)上的程序代码。例如，本公开的程序代码可以存储在处理设备内部。运行时，程序代码运行于处理设备的主机内存和/或GPU内存。
本公开实施例中，“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这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
可理解，在介绍本公开的技术方案之前，首先对本实施例中的地铁基站类型进行说明。
第一类基站
第一类基站的信号分布在地铁站内，此类基站是用户在地铁站中使用移动网络时所使用的基站信号，具备唯一的基站ID。由于用户在地铁站出口处附近依然可以连接该基站实现上网，此时用户手机可同时获取卫星定位，此时该基站ID及当时的卫星定位位置可以组成“基站ID-位置”组合。当较多的用户在地铁口使用手机，就可以形成多个“基站ID–位置”组合，此时根据基站标识和位置的关系，可以确定地铁站内的基站。
示例性的，图1是某个地铁站出口位置的分布示意图。图2是图1所示地铁站内的第一类基站的位置分布示意图。示例性的，在图1所示的示意图，该地铁站的地铁站口分布可以包括：A1、A2、A3、C和D，其均位于地铁线处。在图2所示的基站位置分布示意图中，地铁口附近的地铁位置信号比较密集，且第一类基站的位置主要分布在地铁站口位置处。
可理解，在本实施例中，由于用户终端使用地铁站内基站时产生的回传信号具有“基站ID–位置”组合的特征，众多的回传信号指示的基站位置分布与地铁站口的分布规律类似，因而，第一类基站在本实施例中可以称为“地铁站内基站”或者“可信基站”。
第二类基站
第二类基站的信号分布在地铁隧道中，这类基站往往只能在隧道内被扫描到，这时因为地面遮挡的原因，在隧道内，用户终端无法正常接收卫星定位信号，因而无法使用卫星定位结果。
示例性的，图3是第二类基站的位置分布示意图。如图3所示，该类基站(地铁隧道内的基站)往往无法形成有效的“基站ID–位置”组合，或者组合位置出现的位置没有规律。因而，第二类基站在本实施例中也可以称为“地铁隧道内基站”或“非可信基站”。
第三类基站
第三类基站的信号分布在地铁沿线，但它并非地铁内的基站，用户在地铁隧道上面的地面上，或者地铁站附近也可以扫描到，也是用户在日常生活中所经常使用的基站。
示例性的，图4是第三类基站的位置分布示意图。如图4所示，由于该类基站的信号不受地面等遮挡物的束缚，它的基站位置分布往往非常广泛，其与地铁线没有直接的关系。可选的，在本实施例中，这类基站可以称为“地面基站”，或者“非地铁内基站”。
下面，结合上述三类基站，通过具体实施例对本公开的技术方案进行详细说明。需要说明的是，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。
示例性的，图5是本公开第一实施例提供的数据处理方法的流程示意图。该方法以处理设备作为执行主体进行解释说明。如图5所示，该数据处理方法可以包括如下步骤：
S501、获取待处理信号集，所述待处理信号集中的信号携带有基站信息和基站接入时间。
在本公开的实施例中，处理设备可以接收来自于其他设备的信号集，也可以从自身存储的数据库中读取信号集(此时，处理设备中部署有数据库)，还可以是在用户终端使用导航应用时，该用户终端上报的信号集。
可理解，在本公开的实施例中，处理设备获取到的信号集既可以是经过预处理后的数据集，也可以是未经处理的数据集，本实施例不对其进行限定。
示例性的，本实施例中的信号集可以包括用户终端在基站位置采集点的回传信号，该回传信号是用户基于接入基站产生的上网信号，该基站位置采集点是既能接收基站信号，又能收到GPS的位置。
可选的，本实施例中的信号集还可以包括用户终端在地铁沿线上报的回传信号，该地铁沿线既包括地铁站，也包括地铁站之间的地铁隧道位置，在地铁站内的回传信号除携带基站信息外，通常还携带位置信息，而地铁隧道内的回传信号通常不携带位置信息。
S502、确定待处理信号集中的第一信号子集，该第一信号子集中的信号还携带位置信息。
示例性的，在本实施例中，通过对地铁内基站信号的分布进行分析研究，发现了在地铁站内和地铁隧道内不同基站的信号获取规律，因而，可以对地铁内基站的类型进行分类。
由于用户终端在地面或地铁站内使用移动网络上网时，其使用的基站信号具备唯一的基站标识，且用户终端可以接收卫星定位，使得此时用户的回传信号除携带基站标识、基站接入时间外，还携带有位置信息。所以，本实施例中，还可以基于信号是否位置信息，从待处理信号集中确定出携带位置信息的第一信号子集。
S503、根据第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息。
在实际应用中，用户终端在地铁站内使用基站信号产生的回传信号和用户终端在地面使用基站信号产生的回传信号分布规律不同，因而，可以首先根据第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息确定出部署在地铁站内的第一类基站，其次再确定出第一类基站的位置信息。
S504、根据第一类基站的位置信息以及待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。
示例性的，第二类基站的信号分布在地铁隧道中，这类基站往往只能在隧道内被扫描到，但是某个用户在乘车过程中上网时接入的基站具有一定的顺序，因而，在本实施例中，处理设备可以从待处理信号集中确定出某个用户在乘地铁过程中使用的基站序列，因而，基于接入基站序列中每个基站的时间以及该基站序列中已确定的第一类基站的位置信息，可以推算出部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。
在本公开的实施例中，通过获取待处理信号集，确定出待处理信号集中的还携带位置信息的第一信号子集，根据第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息，最后根据第一类基站的位置信息以及待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。该技术方案优化了地铁内的网络定位，实现了地铁内的精准定位能力，能够为用户地铁出行提供精确的地铁到站提醒。
在图5所示实施例的基础上，下述对本公开实施例提供的数据处理方法进行更详细的介绍。
示例性的，图6是本公开第二实施例提供的数据处理方法的流程示意图。如图6所示，在本公开的实施例中，上述S504可以通过如下步骤实现：
S601、确定待处理信号集中的第二信号子集，该第二信号子集中的信号携带有相同的用户标识。
示例性的，当用户在地铁内使用手机时，会不断扫描地铁中的基站信号，在不同基站信号的覆盖范围内，用户手机扫描到的基站标识是不同的。因而，处理设备可以基于信号是否具有相同的用户标识，确定出待处理信号集中具有相同用户标识的第二信号子集。
例如，用户在乘坐地铁的过程中，用户终端使用接入基站上网时，产生的回传信号中除携带基站信息、基站接入时间外，还携带用户标识，因而，基于用户标识可以确定出同一个用户的先后扫描到的基站序列。
S602、根据第二信号子集中信号携带的基站接入时间，确定第二信号子集关联的基站序列以及基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔。
示例性的，针对第二信号子集，可以按照信号携带的基站接入时间对第二信号子集关联的基站进行排序，确定出第二信号子集关联的基站序列，并计算出相邻的两个基站之间的接入时间间隔。
示例性的，图7是第二信号子集关联的基站序列中基站先后出现的时序关系图。如图7所示，假设第二信号子集关联的基站序列为c1，c2，c3，c4，c5。此时，可以基于用户终端分别接入基站c1，基站c2，基站c3，基站c4，基站c5的时间，确定出基站c1，基站c2，基站c3，基站c4，基站c5中任意相邻两个基站的接入时间间隔，例如，基站c1与基站c2的接入时间间隔为t1，基站c2与基站c3的接入时间间隔为t2，基站c3与基站c4的接入时间间隔为t3，基站c4与基站c5的接入时间间隔为t4。
S603、根据第一类基站的基站信息和基站序列中的基站信息，确定出基站序列中的第一类基站和第二类基站。
其中，第二类基站是部署在地铁隧道内的基站。
可选的，在本实施例中，处理设备可以基于在S503中确定出的第一类基站的基站信息(基站标识)，判断基站序列中的第一类基站，以及未携带位置信息的第二类基站。
示例性的，图8是图7所示基站序列中第一类基站和第二类基站的位置示意图。参照图8所示，假设用户此次乘车共经过了A、B、C、D、E五个站点(地铁站)，且在基站序列c1，c2，c3，c4，c5中，假设基站c1是用户终端在站点A接入的基站，基站c5是用户终端在站点E接入的基站，且基站c1的位置可以与站点A进行绑定，基站c5的位置可以与站点E进行绑定，基站c2，基站c3，基站c4与站点A至站点E没有确切的对应关系，即，基站c1和基站c5是该基站序列中的第一类基站，基站c2，基站c3，基站c4是该基站序列中的第二类基站。
S604、根据基站序列中第一类基站的位置信息和基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔，确定基站序列中的第二类基站的位置信息。
在本实施例中，处理设备可以基于第一类基站的位置信息和基站接入时间，确定出两个第一类基站之间的距离信息和接入时间间隔，然后基于相邻两个基站的接入时间间隔，确定出各个第二类基站在两个第一类基站之间的预测位置。
示例性的，图9是图8中基站序列中第二类基站的位置示意图。参照图9所示，处理设备可以依据第一类基站c1和第一类基站c5的位置信息和相邻基站之间的接入时间间隔，对基站c2、基站c3、基站c4的位置进行采样后，可以大致推算出基站c2、基站c3、基站c4的位置。
在本公开的实施例中，通过确定待处理信号集中具有相同用户标识的第二信号子集，根据第二信号子集中信号携带的基站接入时间，确定第二信号子集关联的基站序列以及该基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔，进而确定出基站序列中的第一类基站和部署在地铁隧道内的第二类基站，最后确定基站序列中的第二类基站的位置信息。该技术方案中，基于地铁站内的第一类基站的位置信息推算地铁隧道内的第二类基站的位置信息，实现了地铁基站位置的优化，为提高用户终端的位置定位准确性奠定了基础。
在上述图6所示实施例的基础上，图10是本公开第三实施例提供的数据处理方法的流程示意图。如图10所示，在本公开的实施例中，上述第二信号子集的数量为至少两个；相应的，上述S504还可以包括如下步骤：
S1001、获取至少两个第二信号子集所关联的各个基站序列中的第二类基站的位置信息。
可选的，由于待处理信号集是用户终端的回传信号集合，因而，待处理信号集中包括多个不同用户终端上传的信号子集。因而，基于信号是否携带相同的用户标识，可以从待处理信号集中筛选出至少两个第二信号子集，且每个第二信号子集中的信号携带相同的用户标识。
在本实施例中，由于上述图6所示实施例给出了针对一个第二信号子集确定该第二信号子集所关联的基站序列中的第二类基站的位置信息的方案，因而，针对至少两个第二信号子集中的每个第二信号子集，处理设备也可以确定出每个第二信号子集所关联的基站序列中的第二类基站的位置信息。
S1002、确定至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中是否存在第二类目标基站；若是，执行S1003和S1004，若否，结束。
其中，该第二类目标基站具有多个位置。
示例性的，在确定出至少两个第二信号子集所关联的所有第二类基站后，可以基于每个第二类基站的基站标识，判断所有第二类基站中是否存在多个具有标识相同的第二类基站，若存在，本实施例中将多个具有相同标识的第二类基站称为第二类目标基站。即，根据S1001中确定的每个第二类基站的位置信息，本步骤主要用于确定第二类基站的多个位置信息。
S1003、基于第二类目标基站具有的多个位置，生成关于第二类目标基站的采样位置的高斯分布。
作为一种示例，响应于至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中存在第二类目标基站，这时可以基于第二类目标基站对应的多个位置信息，对该第二类目标基站的采样位置进行建模，生成关于该第二类目标基站的采样位置的高斯分布。
示例性的，图11是利用图9中基站c2的采样位置建立的高斯分布示意图。如图11所示，本实施例的位置推算方法为时序采样法，利用基站c2的多个采样位置可以生成如图11所示的高斯分布图。
S1004、将该高斯分布的中心点位置确定为第二类目标基站的实际位置。
本方案中采用的推算方法为“时序采样法”，例如，基站c2所出现的采样位置的高斯分布如图11所示，其中，空心圆点是基站c2的采样位置，此时可以认为在高斯分布的中心点位置的概率最大，可以将其作为基站c2的实际位置。
本公开的实施例中，第二信号子集的个数为至少两个，此时，还可以获取至少两个第二信号子集所关联的各个基站序列中的第二类基站的位置信息，并针对具有多个位置的第二类目标基站，基于该第二类目标基站具有的多个位置，生成关于第二类目标基站的采样位置的高斯分布，将该高斯分布的中心点位置确定为第二类目标基站的实际位置。该技术方案，提高了所确定的第二类基站的位置准确率。
示例性的，图12是本公开第四实施例提供的数据处理方法的流程示意图。如图12所示，在本公开的实施例中，上述S503可以通过如下步骤实现：
S1201、根据第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，在第一信号子集关联的所有基站中，确定部署在地铁站内的第一类基站。
在实际应用中，第一信号子集中的信号可能是用户终端在基站位置采集点采集并上报的信号，因而，该第一信号子集关联的所有基站中可能既包括部署在地铁站内的第一类基站，也包括部署在地面上的第三类基站。因而，本步骤需要从第一信号子集关联的所有基站中，确定部署在地铁站内的第一类基站。
在本实施例的一种可能实现中，该步骤S1201可以通过步骤实现：
B1、根据第一信号子集中信号携带的位置信息和基站信息，对第一信号子集中的基站信号进行聚类，确定出至少一个基站信号簇。
B2、基于至少一个基站信号簇的位置分布信息和至少一个基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定部署在地铁站内的第一类基站。
示例性的，针对第一信号子集，可以通过信号分布(基站位置分布)进行分类，例如，采用聚类算法对第一信号子集中的基站信号进行位置聚类，确定出第一信号子集对应的至少一个基站信号簇，然后再利用基站信号簇的位置分布信息和该基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定第一信号子集关联基站中的第一类基站。
例如，针对至少一个基站信号簇中的一个基站信号簇，可以基于高斯混合模型对基站信号簇的位置分布信息进行处理，确定基站信号簇的中心位置和特征值矩阵，然后根据基站信号簇的中心位置和特征值矩阵，确定该中心位置与基站信号簇中其他位置的协方差，再根据该基站信号簇的中心位置、中心位置与基站信号簇中其他位置的协方差以及基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定该基站信号簇所处位置的基站类型，最后根据至少一个基站信号簇所处位置的基站类型，确定出部署在地铁站内的第一类基站。
示例性的，图13是对第一信号子集中的信号分布进行特征提取和基站分类的示意图。如图13所示，针对由第一类基站的信号分布和第三类基站的信号分布组成的第一信号子集，通过高斯混合模型(gaussian mixed model，GMM)进行特征提取后，再利用支持向量机(support vector machines，SVM)进行分类，可以确定出第一类基站和第三类基站。
可选的，GMM指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上，GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。因而，本实施例中，可以使用GMM来推算每个基站信号簇的中心位置和特征值矩阵，进而求取该中心位置与基站信号簇中其他位置的协方差，再通过SVM方法对基站的类型进行分类，该SVM本质上是二分类模型，其可以结合基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，将第一信号子集关联的基站分为第一类基站和第三类基站(地上基站)。
S1202、根据该地铁站的位置信息，确定第一类基站的位置信息。
可选的，在确定出部署在地铁站内的第一类基站后，可以对第一类基站的位置进行“绑站”处理，以优化定位位置乱跳变的问题。
示例性的，可以首先根据地铁站的位置信息，确定地铁站的中心位置，然后再确定第一类基站的位置为地铁站的中心位置。
例如，图14是第一类基站的实际位置分布示意图。如图14所示，根据当前地铁站内的基站位置分布，可以确定该地铁站的实际范围为图中黑色方框内的部分，其中，黑色实点对应的位置是地铁站的中心位置，在本实施例中，为了避免用户在地铁站内的定位位置乱跳，可以将该黑色实点对应的位置确定为该地铁站内基站的实际位置。
本公开的实施例中，通过根据第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，在第一信号子集关联的所有基站中，确定部署在地铁站内的第一类基站，根据该地铁站的位置信息，确定第一类基站的位置信息。该技术方案中，将地铁站内的第一类基站所在位置设置为地铁站点的中心位置，优化了地铁站内定位乱跳的问题，提高了用户使用体验。
示例性的，在本公开的实施例中，该信号处理方法还可以包括：
接收终端设备的定位请求，该定位请求携带终端设备的接入基站标识，获取该接入基站标识对应接入基站的位置信息，并确定该接入基站的位置信息为终端设备的当前位置，最后向该终端设备发送该当前位置。
可选的，在实际应用中，用户打开终端设备的导航应用，使用接入基站提供的网络请求位置定位时，该终端设备便会通过导航应用向处理设备发出定位请求，此时，该定位请求会携带该接入基站的标识。相应的，处理设备在接收到该定位请求时，通过对该定位请求进行分析，能够确定出该接入基站的标识，进而结合上述各实施例提供的技术方案确定的各类基站的实际位置，便可以将该接入基站的位置信息确定为终端设备的当前位置，最后将该当前位置发送给终端设备，以便终端设备在导航应用中呈现出来，使得用户及时获取准确的定位位置。
可理解，本实施例的技术方案中并不限定定位请求携带的具体内容，例如，还可以包括用户标识等，此处不作限定。
图15是本公开实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。本实施例提供的数据处理装置可以为处理设备或者为处理设备中的装置。如图15所示，本公开实施例提供的数据处理装置1500可以包括：
第一获取单元1501，用于获取待处理信号集，所述待处理信号集中的信号携带有基站信息和基站接入时间；
筛选单元1502，用于确定所述待处理信号集中的第一信号子集，所述第一信号子集中的信号还携带位置信息；
第一确定单元1503，用于根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息；
第二确定单元1504，用于根据所述第一类基站的位置信息以及所述待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。
在本公开实施例的一种可能实现中，所述第二确定单元1504，包括：
筛选模块，用于确定所述待处理信号集中的第二信号子集，所述第二信号子集中的信号携带有相同的用户标识；
第一处理模块，用于根据所述第二信号子集中信号携带的基站接入时间，确定所述第二信号子集关联的基站序列以及所述基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔；
分类模块，用于根据所述第一类基站的基站信息和所述基站序列中的基站信息，确定出所述基站序列中的第一类基站和第二类基站，所述第二类基站是部署在地铁隧道内的基站；
第二处理模块，用于根据所述基站序列中第一类基站的位置信息和所述基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔，确定所述基站序列中的第二类基站的位置信息。
可选的，所述第二信号子集的个数为至少两个；所述第二确定单元1504还包括：
获取模块，用于获取至少两个第二信号子集所关联的各个基站序列中的第二类基站的位置信息；
判断模块，用于确定所述至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中是否存在第二类目标基站，所述第二类目标基站具有多个位置；
生成模块，用于响应于所述至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中存在第二类目标基站，基于所述第二类目标基站具有的多个位置，生成关于所述第二类目标基站的采样位置的高斯分布；
所述第二处理模块，还用于将所述高斯分布的中心点位置确定为所述第二类目标基站的实际位置。
在本公开实施例的一种可能实现中，所述第一确定单元1503，包括：
第一确定模块，用于根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，在所述第一信号子集关联的所有基站中，确定部署在地铁站内的第一类基站；
第二确定模块，用于根据所述地铁站的位置信息，确定所述第一类基站的位置信息。
可选的，所述第一确定模块，包括：
聚类子模块，用于根据所述第一信号子集中信号携带的位置信息和基站信息，对所述第一信号子集中的基站信号进行聚类，确定出至少一个基站信号簇；
第一确定子模块，用于基于所述至少一个基站信号簇的位置分布信息和所述至少一个基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定部署在地铁站内的第一类基站。
可选的，所述第一确定子模块，具体用于：
针对所述至少一个基站信号簇中的一个基站信号簇，基于高斯混合模型对所述基站信号簇的位置分布信息进行处理，确定所述基站信号簇的中心位置和特征值矩阵；
根据所述基站信号簇的中心位置和特征值矩阵，确定所述中心位置与所述基站信号簇中其他位置的协方差；
根据所述基站信号簇的中心位置、所述中心位置与所述基站信号簇中其他位置的协方差以及所述基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定所述基站信号簇所处位置的基站类型；
根据所述至少一个基站信号簇所处位置的基站类型，确定出部署在地铁站内的第一类基站。
在本公开实施例的一种可能实现中，所述第二确定模块，包括：
第二确定子模块，用于根据所述地铁站的位置信息，确定所述地铁站的中心位置；
第三确定子模块，用于确定所述第一类基站的位置为所述地铁站的中心位置。
在本公开实施例的一种可能实现中，所述信号处理装置还包括：
接收单元(未示出)，用于接收终端设备的定位请求，所述定位请求携带所述终端设备的接入基站标识；
第二获取单元(未示出)，用于获取所述接入基站标识对应接入基站的位置信息；
第三确定单元(未示出)，用于确定所述接入基站的位置信息为所述终端设备的当前位置；
发送单元(未示出)，用于向所述终端设备发送所述当前位置。
本实施例提供的数据处理装置，可用于执行上述任意方法实施例中由处理设备执行的数据处理方法，其实现原理和技术效果类似，此处不做作赘述。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。
图16是用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图16所示，设备1600包括计算单元1601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1602中的计算机程序或者从存储单元1608加载到随机访问存储器(RAM)1603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1603中，还可存储设备1600操作所需的各种程序和数据。计算单元1601、ROM 1602以及RAM 1603通过总线1604彼此相连。输入/输出(I/O)接口1605也连接至总线1604。
设备1600中的多个部件连接至I/O接口1605，包括：输入单元1606，例如键盘、鼠标等；输出单元1607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1609允许设备1600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元1601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1601执行上文所描述的各个方法和处理，例如，信号处理方法。例如，在一些实施例中，信号处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM1602和/或通信单元1609而被载入和/或安装到设备1600上。当计算机程序加载到RAM 1603并由计算单元1601执行时，可以执行上文描述的信号处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行信号处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (18)

1.一种信号处理方法，包括：
获取待处理信号集，所述待处理信号集中的信号携带有基站信息和基站接入时间；
确定所述待处理信号集中的第一信号子集，所述第一信号子集中的信号还携带位置信息；
根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息；
根据所述第一类基站的位置信息以及所述待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一类基站的位置信息以及所述待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息，包括：
确定所述待处理信号集中的第二信号子集，所述第二信号子集中的信号携带有相同的用户标识；
根据所述第二信号子集中信号携带的基站接入时间，确定所述第二信号子集关联的基站序列以及所述基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔；
根据所述第一类基站的基站信息和所述基站序列中的基站信息，确定出所述基站序列中的第一类基站和第二类基站，所述第二类基站是部署在地铁隧道内的基站；
根据所述基站序列中第一类基站的位置信息和所述基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔，确定所述基站序列中的第二类基站的位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法，所述第二信号子集的个数为至少两个；所述根据所述第一类基站的位置信息以及所述待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息，还包括：
获取至少两个第二信号子集所关联的各个基站序列中的第二类基站的位置信息；
确定所述至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中是否存在第二类目标基站，所述第二类目标基站具有多个位置；
响应于所述至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中存在第二类目标基站，基于所述第二类目标基站具有的多个位置，生成关于所述第二类目标基站的采样位置的高斯分布；
将所述高斯分布的中心点位置确定为所述第二类目标基站的实际位置。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息，包括：
根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，在所述第一信号子集关联的所有基站中，确定部署在地铁站内的第一类基站；
根据所述地铁站的位置信息，确定所述第一类基站的位置信息。
5.根据权利要求4所述的方法，所述根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，在所述第一信号子集关联的所有基站中，确定部署在地铁站内的第一类基站，包括：
根据所述第一信号子集中信号携带的位置信息和基站信息，对所述第一信号子集中的基站信号进行聚类，确定出至少一个基站信号簇；
基于所述至少一个基站信号簇的位置分布信息和所述至少一个基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定部署在地铁站内的第一类基站。
6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述至少一个基站信号簇的位置分布信息和所述至少一个基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定部署在地铁站内的第一类基站，包括：
针对所述至少一个基站信号簇中的一个基站信号簇，基于高斯混合模型对所述基站信号簇的位置分布信息进行处理，确定所述基站信号簇的中心位置和特征值矩阵；
根据所述基站信号簇的中心位置和特征值矩阵，确定所述中心位置与所述基站信号簇中其他位置的协方差；
根据所述基站信号簇的中心位置、所述中心位置与所述基站信号簇中其他位置的协方差以及所述基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定所述基站信号簇所处位置的基站类型；
根据所述至少一个基站信号簇所处位置的基站类型，确定出部署在地铁站内的第一类基站。
7.根据权利要求5或6所述的方法，所述根据所述地铁站的位置信息，确定所述第一类基站的位置信息，包括：
根据所述地铁站的位置信息，确定所述地铁站的中心位置；
确定所述第一类基站的位置为所述地铁站的中心位置。
8.根据权利要求1至3、5至6任一项所述的方法，还包括：
接收终端设备的定位请求，所述定位请求携带所述终端设备的接入基站标识；
获取所述接入基站标识对应接入基站的位置信息；
确定所述接入基站的位置信息为所述终端设备的当前位置；
向所述终端设备发送所述当前位置。
9.一种信号处理装置，包括：
第一获取单元，用于获取待处理信号集，所述待处理信号集中的信号携带有基站信息和基站接入时间；
筛选单元，用于确定所述待处理信号集中的第一信号子集，所述第一信号子集中的信号还携带位置信息；
第一确定单元，用于根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，确定部署在地铁站内的第一类基站的位置信息；
第二确定单元，用于根据所述第一类基站的位置信息以及所述待处理信号集中信号携带的基站信息和基站接入时间，确定部署在地铁隧道内的第二类基站的位置信息。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第二确定单元，包括：
筛选模块，用于确定所述待处理信号集中的第二信号子集，所述第二信号子集中的信号携带有相同的用户标识；
第一处理模块，用于根据所述第二信号子集中信号携带的基站接入时间，确定所述第二信号子集关联的基站序列以及所述基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔；
分类模块，用于根据所述第一类基站的基站信息和所述基站序列中的基站信息，确定出所述基站序列中的第一类基站和第二类基站，所述第二类基站是部署在地铁隧道内的基站；
第二处理模块，用于根据所述基站序列中第一类基站的位置信息和所述基站序列中相邻两个基站的接入时间间隔，确定所述基站序列中的第二类基站的位置信息。
11.根据权利要求10所述的装置，所述第二信号子集的个数为至少两个；所述第二确定单元还包括：
获取模块，用于获取至少两个第二信号子集所关联的各个基站序列中的第二类基站的位置信息；
判断模块，用于确定所述至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中是否存在第二类目标基站，所述第二类目标基站具有多个位置；
生成模块，用于响应于所述至少两个第二信号子集所关联的第二类基站中存在第二类目标基站，基于所述第二类目标基站具有的多个位置，生成关于所述第二类目标基站的采样位置的高斯分布；
所述第二处理模块，还用于将所述高斯分布的中心点位置确定为所述第二类目标基站的实际位置。
12.根据权利要求9至11任一项所述的装置，其中，所述第一确定单元，包括：
第一确定模块，用于根据所述第一信号子集中信号携带的基站信息和位置信息，在所述第一信号子集关联的所有基站中，确定部署在地铁站内的第一类基站；
第二确定模块，用于根据所述地铁站的位置信息，确定所述第一类基站的位置信息。
13.根据权利要求12所述的装置，所述第一确定模块，包括：
聚类子模块，用于根据所述第一信号子集中信号携带的位置信息和基站信息，对所述第一信号子集中的基站信号进行聚类，确定出至少一个基站信号簇；
第一确定子模块，用于基于所述至少一个基站信号簇的位置分布信息和所述至少一个基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定部署在地铁站内的第一类基站。
14.根据权利要求13所述的装置，所述第一确定子模块，具体用于：
针对所述至少一个基站信号簇中的一个基站信号簇，基于高斯混合模型对所述基站信号簇的位置分布信息进行处理，确定所述基站信号簇的中心位置和特征值矩阵；
根据所述基站信号簇的中心位置和特征值矩阵，确定所述中心位置与所述基站信号簇中其他位置的协方差；
根据所述基站信号簇的中心位置、所述中心位置与所述基站信号簇中其他位置的协方差以及所述基站信号簇所处位置的地铁站口分布信息，确定所述基站信号簇所处位置的基站类型；
根据所述至少一个基站信号簇所处位置的基站类型，确定出部署在地铁站内的第一类基站。
15.根据权利要求13或14所述的装置，所述第二确定模块，包括：
第二确定子模块，用于根据所述地铁站的位置信息，确定所述地铁站的中心位置；
第三确定子模块，用于确定所述第一类基站的位置为所述地铁站的中心位置。
16.根据权利要求9至11、13-14任一项所述的装置，还包括：
接收单元，用于接收终端设备的定位请求，所述定位请求携带所述终端设备的接入基站标识；
第二获取单元，用于获取所述接入基站标识对应接入基站的位置信息；
第三确定单元，用于确定所述接入基站的位置信息为所述终端设备的当前位置；
发送单元，用于向所述终端设备发送所述当前位置。
17.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
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