一种用户定位方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种用户定位方法及系统，该方法包括：采集定位区域以及定位区域内用户的信令数据；基于所述定位区域内用户的信令数据，生成所述用户对应的切换链数据；将所述切换链数据输入训练好的网格切换特征模型，输出所述用户在每个切换事件的位置坐标，所述网格切换特征模型是预先通过将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合，并利用训练数据训练得到的。本发明专利技术实施例提供的用户定位方法及系统，使得用户定位精度得到明显的提升，并且可以覆盖全部移动状态的用户，而且可以进行更高实时性的定位，可用于实时场景营销等应用。

【技术实现步骤摘要】
一种用户定位方法及系统
本专利技术涉及位置服务
，尤其涉及一种用户定位方法及系统。
技术介绍
移动互联网的普及使得基于位置的服务(Locationbasedservice，简称LBS)广泛应用于人们的工作和生活之中。移动通信网络无处不在，只要用户终端发生通信行为，就会产生信令数据，而且这些信令数据可以零成本获得。正是由于移动网络及数据的泛在性和低成本性，研究基于移动网络的用户定位成为获取用户位置的热点课题。对移动状态用户进行定位具有广泛的商业应用价值，例如位置导航、实时位置广告、路径规划、交通路况监控、道路规划等。目前，基于移动通信网络用户定位的方法主要包括小区定位、测量报告(Measurementreport，简称MR)定位和经纬度定位三种方法。其中，小区定位由于其方法简单且易于广泛部署使用，因此是最为常用的用户定位方法。其原理是基于用户的信令数据直接将用户定位到终端通信的服务小区(即用于通信的网络小区，区别于其它的网络小区)位置。服务小区位置可以从运营商的基站工程参数中查询得到。这种定位方法实现简单，只需要从核心网收集信令数据即可，因此信令收集成本低，但是缺点是定位精度较低，定位精度取决于基站之间的距离，在市区一般为300米-500米左右。MR定位是较为新兴的基于移动通信网络的用户定位方法。利用MR中的用户终端接收周围小区的场强利用数学模型推断用户位置。这个定位方法定位精度一般可以做到市区100米左右。但是其缺点是用户的MR数据需要在网络的地面接口专门采集，成本较高，不容易覆盖全部网络，而且实时性远低于信令数据。因此尽管定位精度较高，应用范围仍然比较有限。经纬度定位是另外一种基于移动通信网络的定位方法，定位精度比较高，可达到10米左右。它是利用从用户位置消息中提取移动终端上报的GPS等卫星定位信息来确定用户位置。当用户终端在使用辅助全球卫星定位系统(AssistedGlobalPositioningSystem，简称AGPS)业务、最小化路测(Minimumdrivetest，简称MDT)或者是在使用导航等应用时会产生位置消息。这种方法定位精度高。但是其缺陷是只有上述业务时才会使用此定位方法，该定位方法只能覆盖及少量的用户。因此，现在亟需一种用户定位方法及系统来解决上述问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种用户定位方法及系统。第一方面，本专利技术实施例提供了一种用户定位方法，包括：采集定位区域以及定位区域内用户的信令数据；基于所述定位区域内用户的信令数据，生成所述用户对应的切换链数据；将所述切换链数据输入训练好的网格切换特征模型，输出所述用户在每个切换事件的位置坐标，所述网格切换特征模型是预先通过将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合，并利用训练数据训练得到的。进一步地，所述方法还包括：将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合；将用户切换链与位置消息关联生成训练数据；基于所述训练数据和所述网格集合，训练得到所述网格集合的网格切换特征模型。进一步地，所述将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合，包括：获取道路应用场景，将一个包含具体路段或部分路段的区域作为一个网格。进一步地，所述将用户切换链与位置消息关联生成训练数据，包括：当切换链在一个网格只有一个坐标时，则将具有位置信息的切换事件归属于本网格，或，当切换链在一个网格只有两个或以上坐标时，则将多个坐标涵盖时间内的切换事件归属于本网格。进一步地，所述基于所述训练数据和所述网格集合，训练得到所述网格集合的网格切换特征模型，包括：基于所述训练数据和所述网格集合，采用有向图表示网格切换特征模型，其中，有向图的顶点包含源小区编号、小区在所述网格切换特征模型中出现次数、小区出现的概率信息，有向图的边包含切换目标小区编号、从切换源小区到本切换目标小区的概率、位置坐标的均值。进一步地，所述基于所述定位区域内用户的信令数据，生成所述用户对应的切换链数据，包括：从所有信令数据中提取出反映每次切换事件的切换数据；将所述切换数据按照切换时间从小到大排序；对每个切换数据生成切换事件，得到切换链数据，所述切换链数据包含切换时间、切换源小区以及切换目标小区。进一步地，所述将所述切换链数据输入训练好的网格切换特征模型，输出所述用户在每个切换事件的位置坐标，包括：基于所述切换链数据，将切换片段与网格切换特征模型匹配，得到匹配度最高的网格，并基于所述切换链数据，将切换链分割为多个切换片段，每个所述切换片段定位到对应的网格。第二方面，本专利技术实施例提供了一种用户定位系统，包括：信令数据采集模块，用于采集定位区域以及定位区域内用户的信令数据；切换链生成模块，用于基于所述定位区域内用户的信令数据，生成所述用户对应的切换链数据；切换链定位模块，用于将所述切换链数据输入训练好的网格切换特征模型，输出所述用户在每个切换事件的位置坐标，所述网格切换特征模型是预先通过将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合，并利用训练数据训练得到的。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。本专利技术实施例提供的一种用户定位方法及系统，使得用户定位精度得到明显的提升，并且可以覆盖全部移动状态的用户，而且可以进行更高实时性的定位，可用于实时场景营销等应用。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的用户定位方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的切换事件示意图；图3为本专利技术另一实施例提供的切换事件示意图；图4为本专利技术实施例提供的有向图示意图；图5为本专利技术实施例提供的小区切换示意图；图6为本专利技术实施例提供的切换链定位算法的流程示意图；图7为本专利技术实施例提供的切换链示意图；图8为本专利技术实施例提供的具体实现参考图；图9为本专利技术实施例提供的用户定位系统的结构示意图；图10为本专利技术实施例提供的电子设备结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。基于本专利技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户定位方法，其特征在于，包括：/n采集定位区域以及定位区域内用户的信令数据；/n基于所述定位区域内用户的信令数据，生成所述用户对应的切换链数据；/n将所述切换链数据输入训练好的网格切换特征模型，输出所述用户在每个切换事件的位置坐标，所述网格切换特征模型是预先通过将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合，并利用训练数据训练得到的。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户定位方法，其特征在于，包括：
采集定位区域以及定位区域内用户的信令数据；
基于所述定位区域内用户的信令数据，生成所述用户对应的切换链数据；
将所述切换链数据输入训练好的网格切换特征模型，输出所述用户在每个切换事件的位置坐标，所述网格切换特征模型是预先通过将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合，并利用训练数据训练得到的。


2.根据权利要求1所述的用户定位方法，其特征在于，所述方法还包括：
将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合；
将用户切换链与位置消息关联生成训练数据；
基于所述训练数据和所述网格集合，训练得到所述网格集合的网格切换特征模型。


3.根据权利要求2所述的用户定位方法，其特征在于，所述将定位区域网格化，形成覆盖所述定位区域的网格集合，包括：
获取道路应用场景，将一个包含具体路段或部分路段的区域作为一个网格。


4.根据权利要求2所述的用户定位方法，其特征在于，所述将用户切换链与位置消息关联生成训练数据，包括：
当切换链在一个网格只有一个坐标时，则将具有位置信息的切换事件归属于本网格，
或，当切换链在一个网格只有两个或以上坐标时，则将多个坐标涵盖时间内的切换事件归属于本网格。


5.根据权利要求2所述的用户定位方法，其特征在于，所述基于所述训练数据和所述网格集合，训练得到所述网格集合的网格切换特征模型，包括：
基于所述训练数据和所述网格集合，采用有向图表示网格切换特征模型，其中，有向图的顶点包含源小区编号、小区在所述网格切换特征模型中出现次数、小区出现的概率信息，有向图的边包含切换目标小区编号、从切换源小区到本切换目标小区的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李德强，张晓，高爱珍，
申请(专利权)人：北京东方国信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11