[发明专利]终端的定位方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种终端的定位方法、装置及存储介质，所述终端的定位方法包括以下步骤：采集网络测量数据；对所述网络测量数据进行切片处理，以获得待定位终端的场强信号；将所述待定位终端的场强信号输入所述预测定位模型，以获得所述待定位终端的位置数据。本申请的技术方案，能够准确定位终端的位置。

技术领域

本发明涉及移动通信业务领域，尤其涉及一种终端的定位方法、装置及存储介质。

背景技术

随着智能手机终端的广泛使用，利用智能手机与运营商的基站连接，以及网络数据交换，通过定位智能手机终端的地理位置，以反映用户的位置以及活动轨迹，这对政府决策、企业管理、生活服务均具有重大的指导意义。

现有智能手机终端定位方法主要包括两种方式：一是采用TOA+AOA定位技术，二是采用MR指纹定位技术。

但是，TOA+AOA的定位方式易受外界环境影响，由于无线环境变化过于复杂，导致定位精度不高。而MR指纹定位方式需要精确的小区工参信息、天线型号和发射功率信息，由于无线优化工作是持续进行的，导致小区工参信息、天线型号和发射功率信息也一直处于变化当中，难以精确获取，这将导致定位结果不准确。并且，MR指纹定位方式还需要获取三维地图、建筑三维以及材质信息，三维地图、建筑三维以及材质信息获取困难且获取费用高。再者，由于指纹库存储信息过多，造成指纹库异常庞大，通过指纹库的匹配算法需要涉及大量的搜索，导致算法开销大，需要大量的计算资源且难以保证定位的时效性。进一步的，MR指纹定位方式需要通过指纹库去匹配MR的场强信息，采用的算法通常是根据经验数据结合主服小区的场强和邻区的场强差值来计算概率，算法复杂且难以保证有效性，导致定位结果不准确。

发明内容

本发明实施例通过提供一种终端的定位方法、装置及存储介质，旨在准确定位终端的位置。

为实现上述目的，本发明提供一种终端的定位方法，所述终端的定位方法包括以下步骤：

在生成预测定位模型后，采集网络测量数据；

对所述网络测量数据进行切片处理，以获得待定位终端的场强信号；

将所述待定位终端的场强信号输入所述预测定位模型，以获得所述待定位终端的位置数据。

可选的，所述在生成预测定位模型后，采集网络测量数据的步骤之后，还包括：

从所述网络测量数据中获取终端的服务小区的标识信息；

根据服务小区的标识信息与预测定位模型的对应关系，确定与所述终端的服务小区的标识信息对应的预测定位模型。

可选的，所述在生成预测定位模型后，采集网络测量数据的步骤之前，还包括：

采集最小化路测数据；

根据所述最小化路测数据生成预测定位模型。

可选的，所述根据所述最小化路测数据生成预测定位模型的步骤包括：

对所述最小化路测数据进行切片处理，以获得各个终端在静止时的最小化路测数据；

对各个终端在静止时的所述最小化路测数据进行分组处理，以获得位于相同服务小区的最小化路测数据；

对位于相同服务小区的所述最小化路测数据进行聚类、清洗处理，以获得最小化路测数据的样本数据；

通过预设学习算法对所述最小化路测数据的样本数据进行训练，以生成预测定位模型。

可选的，所述对所述最小化路测数据进行切片处理，以获得各个终端在静止时的最小化路测数据的步骤包括：

根据所述最小化路测数据中携带的终端标识信息确定单个终端的最小化路测数据；