[发明专利]定位方法、装置、存储介质及处理器

说明书

本发明公开了一种定位方法、装置、存储介质及处理器。其中，该方法包括：获取待定位点的定位请求，其中，定位请求至少包括：待定位点的特征信息；根据特征信息，确定待定位点对应的定位参数；根据随机森林回归模型对定位参数进行分析，获取待定位点的经纬度坐标，其中，随机森林回归模型为通过机器学习对至少一组训练数据进行训练得到的，每组训练数据包括：定位参数和经纬度坐标。本发明解决了现有技术定位精度低的技术问题。

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，具体而言，涉及一种定位方法、装置、存储介质及处理器。

背景技术

在没有卫星定位信号(如GPS)的情况下，位置定位方法主要是依据预先建立的指纹库和待测设备的信号强度(如RSSI)来进行定位，但是这种定位由于定位参考指标比较单一，容易受到信号强度相似但是地理距离较远的指纹参考点的干扰，定位精度较低。也有一些方法采用了，例如服务小区到达提前量(如TADV)值，到达角度测距(如AOA)值来辅助定位，但是这些指标，特别是到达角度测距指纹的收集受到采集设备容量、采集环境中干扰、以及采集区域限制等因素的影响，容易造成数据缺失，无法获得完整指纹，或指纹库无法完全覆盖整个区域，制约了定位精度的提升。

针对上述现有技术定位精度低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种定位方法、装置、存储介质及处理器，以至少解决现有技术定位精度低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种定位方法，包括：获取待定位点的定位请求，其中，所述定位请求至少包括：所述待定位点的特征信息；根据所述特征信息，确定所述待定位点对应的定位参数；根据随机森林回归模型对所述定位参数进行分析，获取所述待定位点的经纬度坐标，其中，所述随机森林回归模型为通过机器学习对至少一组训练数据进行训练得到的，每组所述训练数据包括：定位参数和经纬度坐标。

进一步地，根据所述特征信息，确定所述待定位点对应的定位参数包括：确定与所述特征信息匹配的小区信息，其中，所述小区信息至少包括：无线通信属性信息；根据所述特征信息和所述无线通信属性信息确定所述定位参数。

进一步地，所述定位参数包括：所述待定位点与天线之间的经验距离，所述无线通信属性信息包括：所述天线的经纬度坐标，其中，根据所述特征信息和所述无线通信属性信息确定所述定位参数包括：根据所述特征信息中的参考信号接收功率和所述无线通信属性信息中的参考信号发射功率，确定路径耗损；根据所述特征信息和所述无线通信属性信息中的绝对射频信道号，确定传输频率；根据所述路径耗损、所述传输频率和预定经验传播模型，确定所述经验距离。

进一步地，所述定位参数包括：测距参数，在确定所述经验距离之后，所述方法还包括：根据所述测距参数校准所述经验距离。

进一步地，根据所述无线通信属性信息，填补所述特征信息的空缺项；或根据所述无线通信属性信息，修正所述特征信息的错误项；或根据所述特征信息，填补所述无线通信属性信息的空缺项；或根据所述特征信息，修正所述无线通信属性信息的错误空缺项。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种定位装置，包括：获取单元，用于获取待定位点的定位请求，其中，所述定位请求至少包括：所述待定位点的特征信息；第一确定单元，用于根据所述特征信息，确定所述待定位点对应的定位参数；第二确定单元，用于根据随机森林回归模型对所述定位参数进行分析，获取所述待定位点的经纬度坐标，其中，所述随机森林回归模型为通过机器学习对至少一组训练数据进行训练得到的，每组所述训练数据包括：定位参数和经纬度坐标。

进一步地，所述第一确定单元包括：第一确定模块，用于确定与所述特征信息匹配的小区信息，其中，所述小区信息至少包括：无线通信属性信息；第二确定模块，用于根据所述特征信息和所述无线通信属性信息确定所述定位参数。