基于5G的定位方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于5G的定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息；根据所述相对运动信息，确定所述目标用户在所述当前基站的服务范围内的预测运动轨迹以及预测运动时间；根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间；根据所述目标运动轨迹和所述目标运动时间，确定所述目标用户在所述目标场所内的目标定位信息。采用本方法能够提高定位的覆盖范围以及满足定位精度的需求。范围以及满足定位精度的需求。范围以及满足定位精度的需求。

【技术实现步骤摘要】
基于5G的定位方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及定位
，特别是涉及一种基于5G的定位方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的快速发展，全球的卫星导航系统的定位技术已经广泛应用。然而，由于地理位置偏远、建筑物遮挡、通信信号弱等原因导致室内定位精度无法满足其高精度定位的要求。在目前的技术方案中，大部分室内定位服务都是通过Wi
‑
Fi、蓝牙或者红外等技术来实现的。然而，通过Wi
‑
Fi、蓝牙或者红外等技术实现定位，定位覆盖范围较小，且无法根据用户的实际所处环境进行定位，无法满足定位精度的需求。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高定位覆盖范围，保证定位精度的基于5G的定位方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0004]一种基于5G的定位方法，所述方法包括：
[0005]基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息；
[0006]根据所述相对运动信息，确定所述目标用户在所述当前基站的服务范围内的预测运动轨迹以及预测运动时间；
[0007]根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间；
[0008]根据所述目标运动轨迹和所述目标运动时间，确定所述目标用户在所述目标场所内的目标定位信息。
[0009]可选的，所述根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间，包括：
[0010]将所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述地图数据作为训练后的目标轨迹识别模型的输入，以使所述目标轨迹识别模型输出所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间。
[0011]可选的，所述方法还包括：获取定位训练样本集合，所述定位训练样本包括测试场所的训练地图数据、采样时间、测试用户的运动轨迹训练样本以及与所述运动轨迹训练样本对应的运动时间训练样本；将各所述定位训练样本分别输入至待训练的第一轨迹识别模型；调整所述第一轨迹识别模型的参数，以使所述第一轨迹识别模型的输出与测试用户的真实运动轨迹和真实运动时间相匹配，得到训练后的所述轨迹识别模型。
[0012]可选的，在所述获取定位训练样本集合之前，所述方法还包括：将测试场所的平面
地图数据转化成对应的三维坐标集合，各三维坐标包括经度、纬度以及高度；将各所述三维坐标中的经度和纬度分别进行归一化处理并求和，得到与各所述三维坐标对应的二维坐标；将各所述二维坐标分别输入至待训练的第二轨迹预测模型中；调整所述第二轨迹预测模型的参数，以使所述第二轨迹预测模型输出与各所述二维坐标相对应的三维坐标，将训练后的所述第二轨迹预测模型作为所述第一轨迹预测模型。
[0013]可选的，所述相对运动信息包括所述目标用户与所述当前基站之间的距离向量、所述目标用户当前的方向向量以及所述距离向量与所述方向向量之间的夹角。
[0014]可选的，基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息，包括：基于所述目标用户的定位信息以及所述当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的距离，以及所述当前基站相对于所述目标用户的方向信息；根据所述目标用户与所述当前基站之间的距离，以及所述当前基站相对于所述目标用户的方向信息，确定由所述目标用户至所述当前基站的距离向量；根据所述目标用户在相邻时刻的定位信息，确定所述目标用户当前的方向向量；确定所述距离向量与所述方向向量之间的夹角。
[0015]可选的，在所述基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息之前，还包括：根据所述目标用户的定位信息以及相邻的其他基站的定位信息，检测所述目标用户是否同时处于当前基站以及所述其他基站的服务范围内；若是，分别确定所述目标用户与所述当前基站之间的距离，以及与所述其他基站之间的距离；根据所述目标用户与所述当前基站之间的距离，以及与所述其他基站之间的距离，确定所述当前基站相对于所述目标用户的信号强度以及所述其他基站相对于所述目标用户的信号强度；若所述其他基站相对于所述目标用户的信号强度大于所述当前基站相对于所述目标用户的信号强度，指示所述其他基站对所述目标用户进行定位。
[0016]一种基于5G的定位装置，所述装置包括：
[0017]第一确定模块，用于基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息；
[0018]第二确定模块，用于根据所述相对运动信息，确定所述目标用户在所述当前基站的服务范围内的预测运动轨迹以及预测运动时间；
[0019]第三确定模块，用于根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间；
[0020]处理模块，用于根据所述目标运动轨迹和所述目标运动时间，确定所述目标用户在所述目标场所内的目标定位信息。
[0021]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0022]基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息；
[0023]根据所述相对运动信息，确定所述目标用户在所述当前基站的服务范围内的预测运动轨迹以及预测运动时间；
[0024]根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的
目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间；
[0025]根据所述目标运动轨迹和所述目标运动时间，确定所述目标用户在所述目标场所内的目标定位信息。
[0026]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0027]基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息；
[0028]根据所述相对运动信息，确定所述目标用户在所述当前基站的服务范围内的预测运动轨迹以及预测运动时间；
[0029]根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间；
[0030]根据所述目标运动轨迹和所述目标运动时间，确定所述目标用户在所述目标场所内的目标定位信息。
[0031]上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
[0032]上述基于5G的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G的定位方法，其特征在于，所述方法包括：基于目标用户的定位信息以及当前基站的定位信息，确定所述目标用户与所述当前基站之间的相对运动信息；根据所述相对运动信息，确定所述目标用户在所述当前基站的服务范围内的预测运动轨迹以及预测运动时间；根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间；根据所述目标运动轨迹和所述目标运动时间，确定所述目标用户在所述目标场所内的目标定位信息。2.根据权利要求1所述的基于5G的定位方法，其特征在于，所述根据所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述目标用户所在的目标场所的地图数据，确定所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间，包括：将所述预测运动轨迹、所述预测运动时间、当前时刻以及所述地图数据作为训练后的目标轨迹识别模型的输入，以使所述目标轨迹识别模型输出所述目标用户在所述目标场所的目标运动轨迹以及目标运动时间。3.根据权利要求2所述的基于5G的定位方法，其特征在于，所述方法还包括：获取定位训练样本集合，所述定位训练样本包括测试场所的训练地图数据、采样时间、测试用户的运动轨迹训练样本以及与所述运动轨迹训练样本对应的运动时间训练样本；将各所述定位训练样本分别输入至待训练的第一轨迹识别模型；调整所述第一轨迹识别模型的参数，以使所述第一轨迹识别模型的输出与测试用户的真实运动轨迹和真实运动时间相匹配，得到训练后的所述目标轨迹识别模型。4.根据权利要求3所述的基于5G的定位方法，其特征在于，在所述获取定位训练样本集合之前，所述方法还包括：将测试场所的平面地图数据转化成对应的三维坐标集合，各三维坐标包括经度、纬度以及高度；将各所述三维坐标中的经度和纬度分别进行归一化处理并求和，得到与各所述三维坐标对应的二维坐标；将各所述二维坐标分别输入至待训练的第二轨迹预测模型中；调整所述第二轨迹预测模型的参数，以使所述第二轨迹预测模型输出与各所述二维坐标相对应的三维坐标，将训练后的所述第二轨迹预测模型作为所述第一轨迹预测模型。5.根据权利要求1所述的基于5G的定位方法，其特征在于，所述相对运动信息包括所述目标用户与所述当前基站之间的距离向量、所述目标用户当前的方向向量以及所述距离向量与所述方向向量之间的夹角。6.根据权利要求5所述的基于5G的定位方法，其特征在于，基于目标用户的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵天钰，
申请(专利权)人：深圳TCL新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：