用于用户设备定位的方法、装置和计算机程序制造方法及图纸

提供了一种方法，该方法用于在第一阶段确定通信设备的第一位置，从第一阶段将第一位置输入到第二阶段的机器学习模型，以及在第二阶段至少基于来自第一阶段的第一位置通过使用机器学习模型来确定通信设备的第二位置。第一位置是在第一阶段通过使用至少非机器学习模型和机器学习模型中的一项而被确定的。型和机器学习模型中的一项而被确定的。型和机器学习模型中的一项而被确定的。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于用户设备定位的方法、装置和计算机程序


[0001]各种示例实施例涉及用户设备的定位。

技术介绍

[0002]通信系统可以被视为一种通过在通信路径中涉及的各种实体之间提供载波来实现两个或更多实体(诸如通信设备、基站/接入点和/或其他节点)之间的通信会话的设施。例如，通信系统可以通过通信网络和一个或多个兼容的通信设备来提供。
[0003]对通信系统的接入可以经由适当的通信设备或终端来进行。通信设备被提供有适当的信号接收和传输装置以用于启用通信，例如启用对通信网络的接入或直接与其他通信设备的通信。通信设备可以接入由站或接入点提供的载波，并且在该载波上传输和/或接收通信。
[0004]通信系统和相关设备通常根据给定标准或规范操作，该标准或规范规定了与系统相关联的各种实体被允许做什么以及应当如何实现。

技术实现思路

[0005]根据一个方面，提供了一种方法，该方法包括：在第一阶段确定通信设备的第一位置；从第一阶段将第一位置输入到第二阶段的机器学习模型；以及在第二阶段至少基于来自第一阶段的第一位置通过使用机器学习模型来确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：在第一阶段确定通信设备的第一位置；从所述第一阶段将所述第一位置输入到第二阶段的机器学习模型；以及在所述第二阶段至少基于来自所述第一阶段的所述第一位置通过使用所述机器学习模型来确定所述通信设备的第二位置。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一位置是在所述第一阶段通过使用至少非机器学习模型和机器学习模型中的一者而被确定的。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中在确定所述第一位置之后，来自所述第一阶段的所述第一位置直接被输入到所述第二阶段的所述机器学习模型。4.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：在所述第一阶段确定所述第一位置的第一定位准确度；以及比较所述第一定位准确度和定位服务质量的第二定位准确度，其中如果比较所述第一定位准确度和所述第二定位准确度的结果是所述第一定位准确度低于所述第二定位准确度，则来自所述第一阶段的所述第一位置被输入到所述第二阶段的所述机器学习模型，并且其中所述方法还包括：如果比较所述第一定位准确度和所述第二定位准确度的结果是所述第一定位准确度低于所述第二定位准确度，则将来自所述第一阶段的所述第一定位准确度输入到所述第二阶段的所述机器学习模型，所述第二位置在所述第二阶段进一步基于所输入的所述第一定位准确度而被确定。5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述第一定位准确度包括使用查找表。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中：所述第二阶段的所述机器学习模型包括自动编码器；并且来自所述第一阶段的所述第一位置被输入到所述自动编码器的潜在层。7.根据从属于权利要求4或5时的权利要求6所述的方法，其中来自所述第一阶段的所述第一定位准确度被输入到所述自动编码器的所述潜在层。8.根据权利要求6或7所述的方法，还包括：通过以下方式离线训练所述自动编码器：计算所述自动编码器的输出处的第一损失；通过至少使用所述通信设备的所述第一位置和所述通信设备的所述第二位置来计算在所述自动编码器的所述潜在层的第二损失；以及使用所述第一损失和所述第二损失来训练所述自动编码器。9.根据权利要求8所述的方法，其中所述第二损失包括第一项和第二项之和，所述第二项使得所述第二位置处于所述第一位置周围的空间内。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第二项基于所述第一位置与所述第二位置之间的最大绝对距离。11.一种方法，包括：在第二阶段的机器学习模型处接收通信设备的第一位置，所述第一位置是在第一阶段被确定的；以及在所述第二阶段至少基于来自所述第一阶段的所述第一位置通过使用所述机器学习模型来确定所述通信设备的第二位置。12.根据权利要求11所述的方法，其中在确定所述第一位置之后，来自所述第一阶段的所述第一位置在所述第二阶段的所述机器学习模型处直接被接收。13.根据权利要求11所述的方法，其中：如果来自所述第一阶段的所述第一位置的第一定位准确度低于定位服务质量的第二定位准确度，则来自所述第一阶段的所述第一位置在所述第二阶段的所述机器学习模型处被接收；并且所述方法还包括：如果所述第一定位准确度低于所述第二定位准确度，则在所述第二阶段从所述第一阶段接收所述第一定位准确度，所述第二位置在所述第二阶段进一步基于所接收的所述第一定位准确度而被确定。14.根据权利要求11至13中任一项所述的方法，其中：所述第二阶段的所述机器学习模型包括自动编码器；并且来自所述第一阶段的所述第一位置在所述自动编码器的潜在层被接收。15.根据从属于权利要求13时的权利要求14所述的方法，其中来自所述第一阶段的所述第一定位准确度在所述自动编码器的所述潜在层被接收。16.根据权利要求14或15所述的方法，还包括：通过以下方式离线训练所述自动编码器：计算所述自动编码器的输出处的第一损失；通过至少使用所述通信设备的所述第一位置和所述通信设备的所述第二位置来计算在所述自动编码器的所述潜在层的第二损失；以及使用所述第一损失和所述第二损失来训练所述自动编码器。17.根据权利要求16所述的方法，其中所述第二损失包括第一项和第二项之和，所述第二项使得所述第二位置处于所述第一位置周围的空间内。18.根据权利要求17所述的方法，其中所述第二项基于所述第一位置与所述第二位置之间的最大绝对距离。19.一种装置，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，包括计算机程序代码，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一
起使所述装置至少：在第一阶段确定通信设备的第一位置；从所述第一阶段将所述第一位置输入到第二阶段的机器学习模型；以及在所述第二阶段至少基于来自所述第一阶段的所述第一位置通过使用所述机器学习模型来确定所述通信设备的第二位置。20.根据权利要求19所述的装置，其中所述第一位置是在所述第一阶段通过使用至少非机器学习模型和机器学习模型中的一者而被确定的。21.根据权利要求19或20所述的装置，其中在确定所述第一位置之后，来自所述第一阶段的所述第一位置直接被输入到所述第二阶段的所述机器学习模型。22.根据权利要求19至20所述的装置，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码还被配置为与所述至少一个处理器一起使所述装置至少：在所述第一阶段确定所述第一位置的第一定位准确度；以及比较所述第一定位准确度和定位服务质量的第二定位准确度，其中如果所述第一定位准确度与所述第二定位准确度之间的所述比较的结果是所述第一定位准确度低于所述第二定位准确度，则来自所述第一阶段的所述第一位置被输入到所述第二阶段的所述机器学习模型，并且其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码还被配置为与所述至少一个处理器一起使所述装置至少：如果所述第一定位准确度与所述第二定位准确度之间的所述比较的结果是所述第一定位准确度低于所述第二定位准确度，则将来自所述第一阶段的所述第一定位准确度输入到所述第二阶段的所述机器学习模型，所述第二位置在所述第二阶段进一步基于所输入的所述第一定位准确度而被确定。23.根据权利要求22所述的装置，其中所述第一定位准确度是通过使所述装置至少使用查找表而被确定的。24.根据权利要求19至23中任一项所述的装置，其中：所述第二阶段的所述机器学习模型包括自动编码器；并且来自所述第一阶段的所述第一位置被输入到所述自动编码器的潜在层。25.根据从属于权利要求22或23时的权利要求24所述的装置，其中所述第一定位准确度被输入到所述自动编码器的所述潜在层。26.根据权利要求24或25所述的装置，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码还被配置为与所述至少一个处理器一起使所述装置至少：通过以下方式离线训练所述自动编码器：计算所述自动编码器的输出处的第一损失；通过至少使用所述通信设备的所述第一位置和所述通信设备的所述第二位置来计算在所述自动编码器的所述潜在层的第二损失；以及
使用所述第一损失和所述第二损失来训练所述自动编码器。27.根据权利要求26所述的装置，其中所述第二损失包括第一项和第二项之和，所述第二项使得所述第二位置处于所述第一位置周围的空间内。28.根据权利要求27所述的装置，其中所述第二项基于所述第一位置与所述第二位置之间的最大绝对距离。29.一种装置，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，包括计算机程序代码，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：诺基亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：