[发明专利]一种MR数据用户的定位方法及系统

权利要求书

1.一种MR数据用户的定位方法，其特征在于，包括：

获取目标用户MR数据；

将所述目标用户MR数据输入至预先训练好的定位模型中，得到地理定位结果；其中，所述定位模型是基于MR训练数据，通过分类及回归对深度学习模型进行训练所得到。

2.根据权利要求1所述的MR数据用户的定位方法，其特征在于，所述定位模型，通过以下步骤获得：

获取MR数据特征，由所述MR数据特征得到训练数据；

由所述训练数据对深度学习模型进行模型分类和模型回归训练，得到所述定位模型。

3.根据权利要求2所述的MR数据用户的定位方法，其特征在于，所述获取MR数据特征，由所述MR特征数据得到训练数据，具体包括：

获取所述MR数据特征；

基于所述MR数据特征，按照预设单元网格大小对目标区域进行网格划分，得到多个网格；

根据预设采样规则对每个网格进行均匀采样，得到网格数据采样；

基于所述网格数据采样，生成所述训练数据。

4.根据权利要求3所述的MR数据用户的定位方法，其特征在于，所述MR数据特征包括主小区特征、第一邻小区特征和第二邻小区特征。

5.根据权利要求4所述的MR数据用户的定位方法，其特征在于，所述主小区特征包括RSRP、TADV、经纬度、天线挂高和天线方位角；

所述第一邻小区特征和所述第二邻小区特征均包括RSRP、经纬度、天线挂高和天线方位角。

6.根据权利要求3所述的MR数据用户的定位方法，其特征在于，所述预设采样规则，具体包括：

对每个网格采集采样点数量最多的主小区下的采样点。

7.根据权利要求1所述的MR数据用户的定位方法，其特征在于，所述地理定位结果，具体包括：

目标用户的归属网格，以及距离所述归属网格中心点的偏移量。

8.一种MR数据用户的定位系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标用户MR数据；

处理模块，用于将所述目标用户MR数据输入至预先训练好的定位模型中，得到地理定位结果；其中，所述定位模型是基于MR训练数据，通过分类及回归对深度学习模型进行训练所得到。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述MR数据用户的定位方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述MR数据用户的定位方法的步骤。