定位方法及通信装置制造方法及图纸

本申请公开了一种定位方法及通信装置，涉及通信技术领域，用于准确的确定终端设备的位置信息。该方法包括：获取终端设备的测量报告MR数据，所述MR数据不包括所述终端设备的坐标数据；根据所述MR数据以及至少一个定位模型，确定至少一个坐标数据，所述至少一个定位模型与所述至少一个坐标数据对应，所述至少一个定位模型中每个定位模型对应一种定位算法；根据所述终端设备的服务小区的覆盖范围，从所述至少一个坐标数据中确定所述终端设备的位置。本申请实施例应用于终端设备的定位过程。

【技术实现步骤摘要】
定位方法及通信装置
本申请涉及通信
，尤其涉及一种定位方法及通信装置。
技术介绍
随着通信技术的发展，通信运营商可以通过终端设备的定位服务，进行网络质量分析以及网络覆盖的评估。现有技术中，通信运营商可以通过终端设备上报的测量报告(measurementreport，MR)获取大量的数据，并基于该大量的数据进行无线网络分析与优化，避免了进行全面网络测试而消耗大量的时间和运维成本。在开启全球定位系统(globalpositioningsystem，GPS)定位功能的情况下，终端设备上报的MR数据中包含了终端设备的经纬度信息。在MR数据包含终端设备的经纬度信息的情况下，可以直接获得终端设备的经纬度信息，对终端设备进行定位服务，并将终端设备的经纬度信息与信号测量信息匹配，用于分析网络的覆盖情况和评估网络质量。但是，在终端设备的MR数据不包括终端设备的经纬度信息的情况下，例如，终端设备的定位功能关闭，或者终端设备的定位信号弱等，则无法直接获取终端设备的经纬度信息。因此，在终端设备上报的MR数据不包括终端设备的经纬度信息的情况下，如何确定终端设备的经纬度信息成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请提供一种定位方法及通信装置，用于准确的确定终端设备的位置信息。为达到上述目的，本申请用如下技术方案：第一方面，提供了一种定位方法，该方法包括：定位装置获取终端设备的MR数据，该MR数据不包括终端设备的坐标数据；定位装置根据MR数据以及至少一个定位模型，确定至少一个坐标数据，该至少一个定位模型与至少一个坐标数据对应，至少一个定位模型中每个定位模型对应一种定位算法；定位装置根据终端设备的服务小区的覆盖范围，从至少一个坐标数据中确定终端设备的位置。基于第一方面的技术方案，定位装置获取终端设备的MR数据，该MR数据不包括终端设备的坐标数据；定位装置将该MR数据输入至少一个定位模型，得到至少一个坐标数据，其中，至少一个定位模型与至少一个坐标数据对应，至少一个定位模型中每个定位模型对应一种定位算法；定位装置根据终端设备的服务小区的覆盖范围，从至少一个坐标数据中确定终端设备的位置。第二方面，提供了一种通信装置，该通信装置可以为定位装置，也可以为应用于定位装置的芯片，该通信装置可以包括：通信单元，用于获取终端设备的MR数据，该MR数据不包括终端设备的坐标数据。处理单元，用于根据MR数据以及至少一个定位模型，确定至少一个坐标数据，该至少一个定位模型与至少一个坐标数据对应，至少一个定位模型中每个定位模型对应一种定位算法。处理单元，还用于根据终端设备的服务小区的覆盖范围，从至少一个坐标数据中确定终端设备的位置。第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令被执行时，实现如第一方面的方法。第四方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包含至少一个指令，当至少一个指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面的方法。第五方面，提供一种芯片，芯片包括至少一个处理器及通信接口，通信接口和至少一个处理器耦合，至少一个处理器用于运行计算机程序或指令，以实现第一方面的方法。第六方面，提供一种通信装置，包括：处理器、存储器和通信接口；其中，通信接口用于所述通信装置和其他设备或网络通信；该存储器用于存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括计算机执行指令，当该通信装置运行时，处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以使该通信装置执行第一方面的方法。上述提供的通信装置或计算机可读存储介质或计算机程序产品或芯片均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文提供的对应的方法中对应方案的有益效果，此处不再赘述。附图说明图1为本申请实施例提供的一种通信系统的结构示意图；图2为本申请实施例提供的一种通信装置200的结构示意图；图3为本申请实施例提供的一种定位方法的流程示意图；图4为本申请实施例提供的另一种定位方法的流程示意图；图5为本申请实施例提供的一种通信装置50的结构示意图。具体实施方式在描述本申请实施例之前，对本申请实施例涉及的名词术语进行解释说明：AdaBoost算法：也可以称为自适应提升(adaptiveboosting)算法，是一种具有迭代自适应特点的集成提升算法。AdaBoost算法的核心思想是针对同一个训练集训练多个弱学习器，然后将这些弱学习器融合构成一个强学习器。AdaBoost算法具有精度高、分类速度快的特点，可以大幅提高泛化能力且不易引起过拟合现象。使用AdaBoost算法构建定位模型的步骤如下：1、参数输入。其中，参数可以包括训练数据集{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xN，yN)}，弱学习算法，弱学习器个数。其中，训练数据集可以包括多个终端设备的辅助GPS技术(assistedGPS，A-GPS)数据，该A-GPS数据包括终端设备的多个特征值以及经纬度数据。多个特征值可以是指与终端设备通信的多个网络设备的信号质量参数。例如，信号质量参数可以包括参考信号接收功率(referencesignalreceivingpower，RSRP)、信号与干扰加噪声比(signaltointerferenceplusnoiseratio，SINR)、参考信号接收质量(referencesignalreceivingquality、RSRQ)、接收的信号强度指示(receivedsignalstrengthindication、RSSI)中一个或多个。其中，{x1，x2，...，xN}可以为训练数据集的特征值。其中，特征值可以为训练数据经线性归一化后的特征值。x可以为多维向量。例如，可以为10维向量。每个x可以包括多个特征值，例如，以训练数据集为终端设备上报的A-GPS数据为例，每个x可以包括终端设备的服务小区的标识、服务小区的多个信号质量参数、邻区的标识、邻区的多个信号质量参数等。其中，{y1，y2，...，yN}为训练数据集的坐标数据。例如，可以为终端设备的经度。输出：最终强学习器G(x)。其中，弱学习算法可以为分类与回归树(classificationandregressiontree，CART)决策树算法。该弱学习器参数为决策树回归器(DecisionTreeRegressor)。CART决策树算法具体可以参照现有技术，此处不予赘述。弱学习器的数量可以根据需要设置，例如，可以为98个。不予限制。2、初始化训练数据集的权重值。其中，初始化训练数据集的权重值可以为：D1＝(W11，W12，...，W1N)。其中，W1i＝1/N，i＝1，2，3，......，N。N为训练数据集的数量。3、基于初始化训练数据集的权重值训练弱学习器。(1)、对于弱学习器Gm(x)，该Gm(x)为根据上述参数以及训练数据集的权重值Dm训练得到。其中，Dm本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取终端设备的测量报告MR数据，所述MR数据不包括所述终端设备的坐标数据；/n根据所述MR数据以及至少一个定位模型，确定至少一个坐标数据，所述至少一个定位模型与所述至少一个坐标数据对应，所述至少一个定位模型中每个定位模型对应一种定位算法；/n根据所述终端设备的服务小区的覆盖范围，从所述至少一个坐标数据中确定所述终端设备的位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取终端设备的测量报告MR数据，所述MR数据不包括所述终端设备的坐标数据；
根据所述MR数据以及至少一个定位模型，确定至少一个坐标数据，所述至少一个定位模型与所述至少一个坐标数据对应，所述至少一个定位模型中每个定位模型对应一种定位算法；
根据所述终端设备的服务小区的覆盖范围，从所述至少一个坐标数据中确定所述终端设备的位置。


2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述至少一个定位模型包括第一定位模型和第二定位模型，所述第一定位模型用于确定所述终端设备的第一坐标数据，所述第二定位模型用于确定所述终端设备的第二坐标数据，所述终端设备的位置为所述第一坐标数据或所述第二坐标数据。


3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，根据所述终端设备的服务小区的覆盖范围，从所述至少一个坐标数据中确定所述终端设备的坐标数据，包括：
若所述第一坐标数据与所述服务小区之间的距离大于所述覆盖范围，或者，若所述第一坐标数据与所述服务小区之间的距离小于或等于所述覆盖范围，且所述第一坐标数据对应的栅格具有第一标识，则将所述第二坐标数据作为所述终端设备的位置，所述第一标识用于标识所述栅格为具有辅助全球定位系统A-GPS数据的栅格，所述服务小区的覆盖范围包括多个栅格。


4.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，根据所述终端设备的服务小区的覆盖范围，从所述至少一个坐标数据中确定所述终端设备的位置，包括：
若所述第一坐标数据与所述服务小区之间的距离小于或等于所述覆盖范围，且所述第一坐标数据对应的栅格具有第二标识，则将所述第一坐标数据作为所述终端设备的位置，所述第二标识用于标识所述栅格为不具有A-GPS数据的栅格，所述服务小区的覆盖范围包括多个栅格。


5.根据权利要求2-4任一项所述的定位方法，其特征在于，所述第一定位模型对应多项式回归定位算法，所述第二定位模型对应AdaBoost定位算法。


6.一种通信装置，其特征在于，所述通信装置包括：通信单元和处理单元；
所述通信单元，用于获取终端设备的测量报告MR数据，所述MR数据不包括所述终端设备的坐标数据；
所述处理单元，用于根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭峰，史文祥，贾元启，郭云霄，王宁，朱悦，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，中讯邮电咨询设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11