基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法，包括以下步骤：(1)数据收集：含有定位功能的用户终端获取经纬度信息后，通过数据网络上传至服务器；(2)建立位置指纹数据库；(3)更新位置指纹数据库：通过解析OTT数据不断的累计更新位置指纹数据库；(4)输出定位结果：采用自适应WKNN算法在所述位置指纹数据库中查找与当前MR点的特征最接近的位置点来确定MR的位置，输出定位结果。由于参考点信息固定，方便地应用各种修正手段对无线电波的衰耗和多径效应进行修正和补偿，大幅降低了对传播模型的依赖，消除了站间距对定位精度的影响；通过解析OTT数据不断的累计更新位置指纹库，解决了定位环境改变造成的位置指纹数据库过时现象。

An adaptive WKNN outdoor location method based on OTT and MR data

The invention discloses an adaptive WKNN outdoor positioning method of OTT and MR based on the data, which comprises the following steps: (1) data collection: getting the latitude and longitude information of the user terminal with positioning function, the data is uploaded to the server; (2) establish the location fingerprint database; (3) to update the location fingerprint database: the location of the fingerprint database analysis of OTT data accumulated continuously updated; (4) the output location: WKNN algorithm using adaptive location in the location fingerprint database search feature with the current MR point closest to determine the position of the MR, the output location. The fixed reference point information, correction and compensation for attenuation of multipath effect and convenient application of various correction means of radio waves, greatly reduce the dependence on the propagation model, eliminates the influence of station spacing on the positioning accuracy; through fingerprint database analysis of OTT data accumulated continuously update, solve the location environment change location fingerprint database due to the outdated phenomenon.

【技术实现步骤摘要】
基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法
本专利技术属于无线网络
，尤其是涉及一种基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法。
技术介绍
随着无线通信技术的日趋成熟和快速发展，基于位置的无线定位服务对于无线通信网络优化分析越来越重要。传统的无线通信网络优化分析，一般通过分析网络性能数据以及路测、定点拨测来评估网络性能，这种分析方法采用抽验式数据分析，存在一定的偶然性和不确定性，需要投入大量的人力及物力，且均是在收到投诉反馈信息之后才能做出反应，较为被动。MR是指移动终端通过控制信道，在业务信道上以一定时间间隔，以MR的方式向基站周期性上报所在小区的下行信号强度、质量等信息，基站将终端上报的下行信息和自身收集的上行物理信息上传给基站控制器，并由其收集与统计。以TD-SCDMA网络为例，每个MR主要包括上下行接收信号码功率、上下行信噪比、时间提前量、上下行路径损耗、UE发射功率及NodeB发射功率等。上报的MR可用于系统中无线资源控制子层完成诸如切换等事件的触发，也可用于系统维护，观察系统的运行状态；位置指纹是指用户所处位置的场景特征。位置指纹定位的原理是：用户利用所处位置观测到的位置指纹，查询位置指纹的样本数据集，根据特定的匹配规则来估计所处的位置。通过采集网络所有终端用户上报的MR数据，根据一定的空间定位算法，将所有用户的测量数据渲染到空间地图中，可以为网络质量评估、话务热点分布分析、载频隐性故障分析、越区覆盖分析、网络干扰分析、邻区优化、覆盖优化等提供支撑，为无线优化和网络规划建设提供准确的依据。但是目前对于定位方面，还是存在不理想的地方，需要对室外指纹定位的优化算法作分析改进。
技术实现思路
本专利技术要解决的问题是提供一种通过关联OTT数据和MR数据建立位置指纹库，对用户进行精准定位的基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用的方案是：该基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法，包括以下步骤：(1)数据收集：含有定位功能的用户终端获取经纬度信息后，通过数据网络上传至服务器；(2)建立位置指纹数据库：通过解析所述步骤(1)中的经纬度信息，得到使用该用户终端的用户的定点位置，采用向前一分钟时间滑动搜索方式对该用户的MR数据和经纬度信息进行关联，得到用户相应的位置坐标以及MR数据；再将得到用户相应的位置坐标映射到栅格地图中，从而建立位置指纹数据库；(3)更新位置指纹数据库：通过解析OTT数据不断的累计更新位置指纹数据库；(4)输出定位结果：采用自适应WKNN算法在所述位置指纹数据库中查找与当前MR点的特征最接近的位置点来确定MR的位置，输出定位结果。上述技术方案的位置指纹定位算法的优点在于，由于参考点信息固定，可很方便地应用各种修正手段对无线电波的衰耗和多径效应进行修正和补偿，大幅降低了对传播模型的依赖，同时消除了站间距对定位精度的影响，使得定位精度大大提升；通过解析OTT数据不断的累计更新位置指纹库，解决了定位环境改变造成的位置指纹数据库过时现象；采用自适应WKNN算法有效的提高定位精度，通过对主小区各指标设置阈值来缩小匹配范围，不仅可以减少同一个eci下的干扰点，也可以保证当指纹库中数据不充足时，自动调整WKNN算法中的K值，从而提升定位精确度。优选的，所述步骤(2)中得到用户相应的位置坐标以及MR数据以文件形式存储于建立的位置指纹数据库中，文件格式为：时间、用户标识、用户所属栅格标识、经度、纬度、主小区ID、TA、aoa、主小区RSRP、主小区RSRQ、主小区SINR、第1邻区ID、第1邻区RSRP、第2邻区ID、第2邻区RSRP……第n邻区ID、第n邻区RSRP。优选的，在所述步骤(2)中，根据用户的移动速度对该条指纹数据进行置信度打分，具体方法为：在关联时找出MR数据匹配的OTT数据前后30秒所处的经纬度信息，从而可以计算出用户在一分钟内的时间、速度、位移，根据用户的速度和位移则可计算得出该条MR数据的置信度，速度越慢则置信度越高，速度越快则置信度越低。根据用户的移动速度可对初步建立的指纹库进行置信度打分，后期对指纹库的筛选就是在完备性和有效性之间的权衡问题，只需根据客户的需求按照置信度对指纹库中的数据进行筛选。优选的，在所述步骤(4)中，首先导入数据，采用随机森林算法设置各变量权重，对数据进行无量纲化预处理，设定变量阈值，然后再采用WKNN算法在所述位置指纹数据库中查找与当前MR点的特征最接近的位置点来确定MR的位置，输出定位结果。优选的，对数据进行无量纲化预处理，采用了min-max标准化，对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0，1]之间，公式为：其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。优选的，设定变量阈值，根据位置指纹数据库中的数据分布而定，选取全量数据中同一栅格同一eci下各变量90％波动分位数作为阈值点。附图说明下面结合附图和本专利技术的实施方式进一步详细说明：图1是本专利技术MR指纹库定位核心流程图；图2是定位算法流程图；图3是各变量权重图；图4是同一栅格同一eci下RSRP的波动范围频数分布图。具体实施方式本专利技术的基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法包括以下步骤：(1)数据收集：含有定位功能的用户终端获取经纬度信息后，通过数据网络上传至服务器；(2)建立位置指纹数据库：通过解析所述步骤(1)中的经纬度信息，得到使用该用户终端的用户的定点位置，采用向前一分钟时间滑动搜索方式对该用户的MR数据和经纬度信息进行关联，得到用户相应的位置坐标以及MR数据；再将得到用户相应的位置坐标映射到栅格地图中，从而建立位置指纹数据库；得到用户相应的位置坐标以及MR数据以文件形式存储于建立的位置指纹数据库中，文件格式为：时间、用户标识、用户所属栅格标识、经度、纬度、主小区ID、TA、aoa、主小区RSRP、主小区RSRQ、主小区SINR、第1邻区ID、第1邻区RSRP、第2邻区ID、第2邻区RSRP……第n邻区ID、第n邻区RSRP。在所述步骤(2)中，根据用户的移动速度对该条指纹数据进行置信度打分，具体方法为：在关联时找出MR数据匹配的OTT数据前后30秒所处的经纬度信息，从而可以计算出用户在一分钟内的时间、速度、位移，根据用户的速度和位移则可计算得出该条MR数据的置信度，速度越慢则置信度越高，速度越快则置信度越低。(3)更新位置指纹数据库：通过解析OTT数据不断的累计更新位置指纹数据库；(4)输出定位结果：采用自适应WKNN算法在所述位置指纹数据库中查找与当前MR点的特征最接近的位置点来确定MR的位置，输出定位结果。在所述步骤(4)中，首先导入数据，采用随机森林算法设置各变量权重，对数据进行无量纲化预处理，设定变量阈值，然后再采用WKNN算法在所述位置指纹数据库中查找与当前MR点的特征最接近的位置点来确定MR的位置，输出定位结果。在进行步骤(4)之前，对数据进行无量纲化预处理，采用了min-max标准化，对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0，1]之间，公式为：其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。设定变量阈值，根据位置指纹数据库中的数据分布而定，选取全量数据中同一栅格同一eci下各变本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据收集：含有定位功能的用户终端获取经纬度信息后，通过数据网络上传至服务器；(2)建立位置指纹数据库：通过解析所述步骤(1)中的经纬度信息，得到使用该用户终端的用户的定点位置，采用向前一分钟时间滑动搜索方式对该用户的MR数据和经纬度信息进行关联，得到用户相应的位置坐标以及MR数据；再将得到用户相应的位置坐标映射到栅格地图中，从而建立位置指纹数据库；(3)更新位置指纹数据库：通过解析OTT数据不断的累计更新位置指纹数据库；(4)输出定位结果：采用自适应WKNN算法在所述位置指纹数据库中查找与当前MR点的特征最接近的位置点来确定MR的位置，输出定位结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据收集：含有定位功能的用户终端获取经纬度信息后，通过数据网络上传至服务器；(2)建立位置指纹数据库：通过解析所述步骤(1)中的经纬度信息，得到使用该用户终端的用户的定点位置，采用向前一分钟时间滑动搜索方式对该用户的MR数据和经纬度信息进行关联，得到用户相应的位置坐标以及MR数据；再将得到用户相应的位置坐标映射到栅格地图中，从而建立位置指纹数据库；(3)更新位置指纹数据库：通过解析OTT数据不断的累计更新位置指纹数据库；(4)输出定位结果：采用自适应WKNN算法在所述位置指纹数据库中查找与当前MR点的特征最接近的位置点来确定MR的位置，输出定位结果。2.根据权利要求1所述的基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中得到用户相应的位置坐标以及MR数据以文件形式存储于建立的位置指纹数据库中，文件格式为：时间、用户标识、用户所属栅格标识、经度、纬度、主小区ID、TA、aoa、主小区RSRP、主小区RSRQ、主小区SINR、第1邻区ID、第1邻区RSRP、第2邻区ID、第2邻区RSRP……第n邻区ID、第n邻区RSRP。3.根据权利要求1所述的基于OTT与MR数据的自适应WKNN室外定位方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐珊珊，余健，车金星，陈大龙，王计斌，
申请(专利权)人：南京华苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32