基于多重采样的自学习定位方法、定位系统及电子设备技术方案

本发明专利技术实施例公开了基于多重采样的自学习定位方法、定位系统及电子设备。所述自学习定位方法包括：接收GPS定位信息、移动基站的Cell‑Id数据以及WiFi信号强度数据；根据所述GPS定位信息，确定当前的位置经纬度信息；通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息；将所述经纬度信息与当前的Cell‑Id数据进行配对，将所述经纬度信息转换为实际地理位置；以预定的时间周期，更新数据库中记载的所述Cell‑Id数据对应的经纬度信息；根据用户指令，在数据库中搜索当前Cell‑Id数据对应的实际地理位置并向用户展示。其通过额外设置的自学习阶段，实现对于数据库的实时更新，并且结合和WiFi网络的定位信息，对实际地理位置进行准确的修正，提高了定位的精度。

Self learning location method, positioning system and electronic equipment based on multiple sampling

The embodiment of the invention discloses a self-learning positioning method, a positioning system and an electronic device based on multiple sampling. The self-learning positioning method includes: receiving GPS positioning information, Cell Id data of mobile base station and WiFi signal strength data; determining the current position longitude and latitude information according to the GPS positioning information; correcting the position longitude and latitude information through the WiFi signal strength data and the position of WiFi base station; and correcting the position longitude and latitude information according to the GPS positioning information. Latitude information is matched with the current Cell Id data to convert the latitude and longitude information into the actual geographical location; the latitude and longitude information corresponding to the Cell Id data recorded in the database is updated in a predetermined time period; and the actual geographical location corresponding to the current Cell Id data is searched in the database according to user instructions. Set and display to the user. It realizes real-time updating of the database through additional self-learning stage, and corrects the actual geographical location accurately by combining with the location information of WiFi network, which improves the positioning accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于多重采样的自学习定位方法、定位系统及电子设备
本专利技术涉及定位算法
，尤其涉及一种基于多重采样的自学习定位方法、定位系统及电子设备。
技术介绍
现有定位系统主要包括GPS卫星系统(或者其他类型的卫星定位系统)、移动网络定位系统以及一些辅助性的位置定位系统。GPS卫星定位系统是利用在外空间分布的卫星以及卫星与地面点的距离交会得出地面点位置的系统。而移动网络定位是利用移动基站和移动终端之间的信息交互实现对终端的定位，其包括Cell-Id(小区识别码)的定位技术、TOA(到达时间)定位技术、TDOA(到达时间差)定位技术等。这些移动网络可以是GSM网络或者CDMA网络。但是，现有的移动网络定位系统严重依赖于移动网络运营商提供的基础数据，普通的开发者或者消费者无法低成本的使用。并且由于移动网络的基站位置信息始终处于更新变化的状态中，如果Cell-Id无法随之更新，将会造成定位误差偏大的问题。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种多重采样的自学习定位方法、定位系统及电子设备，以解决现有的定位方法使用成本较高，移动网络定位容易出现错误的问题。本专利技术实施例的第一方面提供一种基于多重采样的自学习定位方法。所述自学习定位方法包括：接收GPS定位信息、移动基站的Cell-Id数据以及WiFi信号强度数据；根据所述GPS定位信息，确定当前的位置经纬度信息；通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息；将所述经纬度信息与当前的Cell-Id数据进行配对，将所述经纬度信息转换为实际地理位置；以预定的时间周期，更新数据库中记载的所述Cell-Id数据对应的经纬度信息；根据用户指令，在数据库中搜索当前Cell-Id数据对应的实际地理位置并向用户展示。可选地，所述方法还包括：在所述实际地理位置超出预设的区域范围时，发送脱离区域的警报信息；将所述警报信息广播至一个或者多个后台服务器中。可选地，所述通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息，具体包括：获取与至少三个不同WiFi基站之间的信号强度；计算所述信号强度代表的距离；以WiFi基站为圆心，信号强度代表的距离为半径，形成对应的圆弧；根据不同WiFi基站对应的圆弧之间交叉的区域校正所述GPS定位信息。可选地，所述计算所述信号强度代表的距离，具体包括：测试在不同距离下的WiFi信号强度，作为训练数据；应用所述训练数据，计算预设的模型曲线的拟合参数；根据WiFi基站的性质，调整所述模型曲线的调节参数，所述WiFi基站的性质包括：WiFi基站的制造批次，型号以及设置位置。本专利技术实施例的第二方面提供了一种基于多重采样的自学习定位系统。所述自学习定位系统包括：采样模块，用于接收GPS定位信息、移动基站的Cell-Id数据以及WiFi信号强度数据；经纬度计算模块，用于根据所述GPS定位信息，确定当前的位置经纬度信息；校正模块，用于通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息；配对模块，用于将所述经纬度信息与当前的Cell-Id数据进行配对，将所述经纬度信息转换为实际地理位置；自学习模块，用于以预定的时间周期，更新数据库中记载的所述Cell-Id数据对应的经纬度信息；以及显示模块，用于根据用户指令，在数据库中搜索当前Cell-Id数据对应的实际地理位置并向用户展示。可选地，所述自学习定位系统还包括：警报模块，用于在所述实际地理位置超出预设的区域范围时，发送脱离区域的警报信息；以及将所述警报信息广播至一个或者多个后台服务器中。可选地，所述校正模块具体包括：测试单元，用于获取与至少三个不同WiFi基站之间的信号强度；距离计算单元，用于计算所述信号强度代表的距离；定位单元，用于以WiFi基站为圆心，信号强度代表的距离为半径，形成对应的圆弧；以及校正单元，用于根据不同WiFi基站对应的圆弧之间交叉的区域校正所述GPS定位信息。可选地，所述距离计算单元具体用于：测试在不同距离下的WiFi信号强度，作为训练数据；应用所述训练数据，计算预设的模型曲线的拟合参数；并根据WiFi基站的性质，调整所述模型曲线的调节参数，所述WiFi基站的性质包括：WiFi基站的制造批次，型号以及设置位置。本专利技术第三方面提供了一种电子设备。所述电子设备包括：至少一个处理器以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器。其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令程序，所述指令程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的多重采样的自学习定位方法。本专利技术第四方面提供了一种定位系统。该定位系统包括服务器和定位终端。所述服务器与定位终端之间通信连接，所述定位终端接收接收GPS定位信息、移动基站的Cell-Id数据以及WiFi信号强度数据并实时反馈至所述服务器；所述服务器根据所述定位终端上传的数据，通过如上所述的自学习定位系统，更新数据库并向定位终端返回当前的实际地理位置。本专利技术实施例提供的技术方案中，针对现有移动网络定位存在的缺陷，通过额外设置的自学习阶段，实现对于数据库的实时更新，从而在Cell-Id数据与经纬度数据之间建立动态联系，可以在GPS无法使用时，基于可免费使用的Cell-Id数据实现定位，从而有效的降低了使用成本。另外，结合和WiFi网络的定位信息，对实际地理位置进行准确的修正，提高了定位的精度。附图说明图1为本专利技术实施例的基于多重采样的自学习定位方法的一个实施例示意图；图2为本专利技术实施例的步骤130的一个实施例示意图；图3为本专利技术实施例的基于多重采样的自学习定位系统的一个实施例示意图；图4为本专利技术实施例的校正模块的一个实施例示意图；图5为本专利技术实施例的电子设备的一个实施例示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，当元件被表述“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”、“上”、“下”、“内”、“外”、“底部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是用于限制本技术。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多重采样的自学习定位方法，其特征在于，所述自学习定位方法包括：接收GPS定位信息、移动基站的Cell‑Id数据以及WiFi信号强度数据；根据所述GPS定位信息，确定当前的位置经纬度信息；通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息；将所述经纬度信息与当前的Cell‑Id数据进行配对，将所述经纬度信息转换为实际地理位置；以预定的时间周期，更新数据库中记载的所述Cell‑Id数据对应的经纬度信息；根据用户指令，在数据库中搜索当前Cell‑Id数据对应的实际地理位置并向用户展示。

【技术特征摘要】
1.一种基于多重采样的自学习定位方法，其特征在于，所述自学习定位方法包括：接收GPS定位信息、移动基站的Cell-Id数据以及WiFi信号强度数据；根据所述GPS定位信息，确定当前的位置经纬度信息；通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息；将所述经纬度信息与当前的Cell-Id数据进行配对，将所述经纬度信息转换为实际地理位置；以预定的时间周期，更新数据库中记载的所述Cell-Id数据对应的经纬度信息；根据用户指令，在数据库中搜索当前Cell-Id数据对应的实际地理位置并向用户展示。2.根据权利要求1所述的自学习定位方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述实际地理位置超出预设的区域范围时，发送脱离区域的警报信息；将所述警报信息广播至一个或者多个后台服务器中。3.根据权利要求1所述的自学习定位方法，其特征在于，所述通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息，具体包括：获取与至少三个不同WiFi基站之间的信号强度；计算所述信号强度代表的距离；以WiFi基站为圆心，信号强度代表的距离为半径，形成对应的圆弧；根据不同WiFi基站对应的圆弧之间交叉的区域校正所述GPS定位信息。4.根据权利要求3所述的自学习定位方法，其特征在于，所述计算所述信号强度代表的距离，具体包括：测试在不同距离下的WiFi信号强度，作为训练数据；应用所述训练数据，计算预设的模型曲线的拟合参数；根据WiFi基站的性质，调整所述模型曲线的调节参数，所述WiFi基站的性质包括：WiFi基站的制造批次，型号以及设置位置。5.一种基于多重采样的自学习定位系统，其特征在于，所述自学习定位系统包括：采样模块，用于接收GPS定位信息、移动基站的Cell-Id数据以及WiFi信号强度数据；经纬度计算模块，用于根据所述GPS定位信息，确定当前的位置经纬度信息；校正模块，用于通过所述WiFi信号强度数据与WiFi基站的位置，校正所述位置经纬度信息；配对模块，用于将所述经纬度信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵国光，
申请(专利权)人：深圳优美创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44