[发明专利]终端定位方法、装置及系统

说明书

本公开涉及终端定位方法、装置及系统、计算机可存储介质，涉及通信技术领域。终端定位方法包括：获取待定位终端在当前时刻的地磁信号数据、多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据；根据所述地磁信号数据、所述多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据，利用机器学习模型，确定所述待定位终端的当前位置。根据本公开，提高了机器学习模型的泛化能力，提高了定位精度。

技术领域

本公开涉及通信技术领域，特别涉及终端定位方法、装置及系统、计算机可存储介质。

背景技术

相关技术中，以基站ID(Identity Document，身份证标识号)作为指纹特征，利用神经网络对终端进行定位。

发明内容

发明人认为：相关技术中，基站ID只是数字编号，神经网络，尤其是采用深度学习算法的神经网络，无法从基站ID中提取具有计算价值的特征，导致即使训练数据不断增加，也无法提高机器学习模型的泛化能力，定位精度仍然不高。

针对上述技术问题，本公开提出了一种解决方案，提高了机器学习模型的泛化能力，提高了定位精度。

根据本公开的第一方面，提供了一种终端定位方法，包括：获取待定位终端在当前时刻的地磁信号数据、多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据；根据所述地磁信号数据、所述多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据，利用机器学习模型，确定所述待定位终端的当前位置。

在一些实施例中，获取所述多个第一附近基站的位置拓扑数据包括：获取所述多个第一附近基站的基站标识；根据所述多个基站标识，确定所述多个第一附近基站的位置坐标；根据所述多个第一附近基站的位置坐标，确定所述多个第一附近基站之间的相对距离，作为所述多个第一附近基站的位置拓扑数据。

在一些实施例中，根据所述地磁信号数据、所述多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据，利用机器学习模型，确定所述待定位终端的当前位置包括：获取所述待定位终端所在定位区域的网格信息，所述网格信息包括划分所述定位区域得到的多个网格的唯一的网格标识和经纬度范围；根据所述地磁信号数据、所述多个第一附近基站的基站信号数据、所述多个第一附近基站的位置拓扑数据和所述网格信息，利用机器学习模型，确定所述待定位终端的当前位置。

在一些实施例中，终端定位方法还包括：获取训练终端在多个历史时刻的位置坐标、地磁信号数据、多个第二附近基站的基站信号数据和所述多个第二附近基站的位置拓扑数据；根据定位精度需求，将定位区域划分为多个具有唯一的网格标识和经纬度范围的网格，得到所述定位区域的网格信息；对于每个历史时刻，根据所述训练终端的位置坐标和所述网格信息，确定所述训练终端所在网格的网格标识；以所述训练终端在多个历史时刻的地磁信号数据、多个第二附近基站的基站信号数据和所述多个第二附近基站的位置拓扑数据为输入，以所述训练终端在多个历史时刻所在网格的网格标识为标签，训练所述机器学习模型。

在一些实施例中，所述地磁信号数据包括多个地磁分量，根据所述地磁信号数据、所述多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据，利用机器学习模型，确定所述待定位终端的当前位置包括：融合所述多个地磁分量的平均值、所述多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据，得到定位参考信息；根据所述定位参考信息，利用机器学习模型，确定所述待定位终端的当前位置。

在一些实施例中，所述基站信号数据包括参考信号接收功率和参考信号接收质量中的至少一种。

根据本公开第二方面，提供了一种终端定位装置，包括：获取模块，被配置为获取待定位终端在当前时刻的地磁信号数据、多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据；确定模块，被配置为根据所述地磁信号数据、所述多个第一附近基站的基站信号数据和所述多个第一附近基站的位置拓扑数据，利用机器学习模型，确定所述待定位终端的当前位置。