[发明专利]一种网络定位的方法及装置在审
申请号: | 201911327915.2 | 申请日: | 2019-12-20 |
公开(公告)号: | CN113015092A | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 张小兵;江修刚;罗雷刚;陈钒 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | H04W4/021 | 分类号: | H04W4/021;H04W64/00 |
代理公司: | 北京领科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11690 | 代理人: | 张丹 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 网络 定位 方法 装置 | ||
本发明公开了一种网络定位的方法及装置,包括:根据终端设备的定位请求携带的至少一个无线接入点的指纹信息,从预置的指纹特征库中,获取无线接入点覆盖的至少一个网格及与网格对应的离线指纹特征,根据指纹信息,获取无线接入点的实时指纹特征,将覆盖同一个网格的无线接入点的离线指纹特征和实时指纹特征输入第一排序模型,对网格进行打分排序,从排序后的网格中选择预设个数的网格作为候选网格;将候选网格的指纹特征数据输入第二排序模型中,对候选网格进行打分排序,从排序后的候选网格中选择出终端设备所在的网格。本发明通过建立排序模型,将定位服务的适用范围从室内扩展到室内室外一体化,让定位的架构易于维护扩展,满足不同场景需求。
技术领域
本发明属于定位技术领域,更具体地,涉及一种网络定位的方法及装置。
背景技术
随着移动通信技术、移动终端等硬件设备的发展,网络定位服务在人们的生产生活中扮演着越来越重要的角色。现有的定位技术中引入了深度学习算法,但目前存在如下缺陷:(1)适用范围受限,现有技术公开的基于深度学习的定位算法,一般适用于室内环境中的定位,通过从信号特征RSSI大数据中提取深度特征,根据特征建立指纹库,从而实现对用户的定位,并未考虑室外定位的需求。(2)建立指纹库是采用的特征单一,只使用RSSI特征,导致指纹库容易受环境变化影响。(3)训练算法大多使用RBM或BP等算法,对于定位问题,使用分类或者回归模型泛化能力不足。鉴于上述缺陷,提供可工程化应用且兼顾室内外定位的网络定位成为行业亟待解决的问题。
发明内容
本发明解决的技术问题之一是提供一种网络定位的方法及装置。
根据本发明一方面的一个实施例,提供了一种网络定位的方法,包括:
根据终端设备的定位请求携带的至少一个无线接入点的指纹信息,从预置的指纹特征库中,获取所述无线接入点覆盖的至少一个地理网格及与地理网格对应的离线指纹特征;根据所述指纹信息,获取所述无线接入点的实时指纹特征;将覆盖同一个地理网格的无线接入点的指纹压缩特征和实时指纹特征组织在一起作为所述地理网格的指纹特征数据;将所有地理网格的指纹特征数据输入第一排序模型,对地理网格进行打分排序,从排序后的地理网格中选择预设个数个地理网格作为候选地理网格;将候选地理网格的指纹特征数据输入第二排序模型中,对候选地理网格见打分排序,从排序后的候选地理网格中选择出所述终端设备所在的地理网格。
根据本发明另一方面的一个实施例,提供了一种网络定位的装置,所述装置包括:离线特征计算模块,实时特征计算模块,第一排序模块,第二排序模块;其中,所述离线特征计算模块根据终端设备的定位请求携带的至少一个无线接入点的指纹信息,从预置的指纹特征库中,获取所述无线接入点覆盖的至少一个地理网格及与地理网格对应的离线指纹特征;所述实时特征计算模块根据所述指纹信息,获取所述无线接入点的实时指纹特征;将覆盖同一个地理网格的无线接入点的离线指纹特征和实时指纹特征组织在一起作为所述地理网格的指纹特征数据;将所有地理网格的指纹特征数据输入所述第一排序模块,对地理网格进行打分排序,从排序后的地理网格中选择预设个数的地理网格作为候选地理网格;将候选地理网格的指纹特征数据输入第二排序模块中,对候选地理网格进行打分排序,从排序后的候选地理网格中选择出所述终端设备所在的地理网格。
根据本发明一方面的一个实施例,提供了一种服务器,所述服务器包括:存储装置;一个或多个处理器;其中,存储装置用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现前述的网络定位的方法。
根据本发明一方面的一个实施例,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序被执行时,实现前述的网络定位的方法。
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