[发明专利]一种基于5G时空大数据协同的室内定位方法

说明书

本发明提供一种基于5G时空大数据协同的室内定位方法，该方法针对无辅助定位设备的室内定位情况，基于5G时空大数据协同进行室内定位和轨迹追踪。通过将移动终端获取的时空大数据，包括时空框架侧数据和时空变化侧数据，分别输入到RBF径向基函数神经网络模型进行训练，并将训练结果的多个超参数作为位置点的指纹特征，搭建多维指纹数据库，实现室内定位及轨迹追踪。本发明涵盖了5G时空大数据协同机制设计、基于5G时空大数据协同的多维指纹库搭建、室内环境下的实时定位、面向室内环境的轨迹追踪，能有效解决用户在室内无辅助定位设备情况下难以获得精确位置的难题，在一定程度上为以室内定位技术为基础的服务提供技术支撑。

技术领域

本发明属于电数字数据处理领域，具体涉及一种基于5G时空大数据协同的室内定位方法。

背景技术

随着数字化转型、智能升级、创新融合等发展策略的引导，室内位置服务需求日益迫切，如智能工厂内物流装备/移动终端定位、制造园区内移动终端定位、商场楼层导引等场景。目前室内定位主要基于UWB、蓝牙、WiFi指纹库、4G等技术，在定位设备(RFID、蓝牙网关等)的辅助下实现。一方面，由于UWB定位系统度高，蓝牙定位传输距离小，WiFi指纹库定位覆盖面积小，4G定位抗干扰能力弱等问题，以上方法的独立使用使得定位精度较差。另一方面，辅助定位设备的部署需求对环境要求高且需提前准备，无法实现大空间、突发性、恶劣环境下的室内定位。因此，本发明以5G时空大数据为基础，提出一种基于5G时空大数据协同的室内定位方法，结合数据协同设计5G时空大数据协同机制，实现不同定位数据的协同，提高最终定位结果精度。另外，该室内定位方法无需额外部署定位设备，可以满足大空间、突发性、恶劣环境下的室内定位。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于5G时空大数据协同的室内定位方法，该方法针对无辅助定位设备的室内定位情况，基于5G时空大数据协同进行室内定位与位置追踪。获取时空大数据，将时空大数据按时空框架侧数据和时空变化侧数据进行划分，将划分后的数据分别输入到RBF神经网络模型进行训练，将训练结果的多个超参数作为位置点的指纹特征，以这些指纹特征搭建多维指纹数据库，进而实现室内定位及追踪。本发明涵盖了设计5G时空大数据协同机制、搭建基于5G时空大数据协同的多维指纹库、实现室内环境实时定位、实现移动终端室内环境轨迹追踪，能有效解决用户在室内无辅助定位设备情况下难以获得精确位置的难题，在一定程度上为各种以室内定位技术为基础的服务功能提供全面技术支撑。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于5G时空大数据协同的室内定位方法，包括如下步骤：

步骤(1)、基于5G时空大数据的协同机制对时空框架侧数据和时空变化侧数据进行定位解算，实现时空框架侧数据中时空基准数据、GPS数据与时空变化侧数据中WiFi、5G网络中定位参考信号、信道探测参考信号、往返时间数据，以及MR信令数据的协同；

步骤(2)、基于协同机制搭建多维指纹库：通过5G时空大数据协同，将处理后的数据分别输入到径向基函数神经网络模型进行训练，并将训练结果的多个超参数作为位置点的指纹特征，以这些指纹特征搭建多维指纹数据库；

步骤(3)、基于时空位置解算的室内定位：基于获取的移动终端当前的时空大数据，将时空大数据位置解算后的指纹特征与指纹库进行匹配，将贝叶斯概率最大的位置点输出作为当前移动终端定位结果；

步骤(4)、基于时空阈值法的轨迹追踪：基于步骤(3)获取处于室内环境移动终端的位置，依据时空框架侧数据和时空变化侧数据，使用时空交互检验方法提取移动终端某一时刻的空间停留点；基于室内拓扑布局标记停留区域，通过短时间连续多次标记停留区域，实现室内环境下的移动终端轨迹追踪。

进一步地，所述步骤(1)具体包括：