训练定位模型的方法、终端设备以及网络设备技术

技术编号:41505117 阅读:31 留言:0更新日期:2024-05-30 14:46
提供一种训练定位模型的方法、终端设备以及网络设备。训练定位模型的方法包括:终端设备向网络设备发送第一数据,所述第一数据用于确定第二数据,且所述第一数据和所述第二数据为定位模型的训练数据,所述定位模型用于对目标定位区域内的所述终端设备进行定位;其中,所述目标定位区域包括第一网格单元,所述第一数据为所述终端设备位于所述第一网格单元时,获取的参考信号的测量结果。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本申请涉及通信,并且更为具体地,涉及一种训练定位模型的方法、终端设备以及网络设备


技术介绍

1、指纹库定位技术是一种常用的室内定位方法。为了获取较高的定位精度,指纹库定位技术通常需要采集大量的指纹数据来构建指纹库,而大量指纹数据的采集需要消耗大量的时间和成本。


技术实现思路

1、本申请提供一种训练定位模型的方法、终端设备以及网络设备。下面对本申请涉及的各个方面进行介绍。

2、第一方面,提供了一种训练定位模型的方法,包括:终端设备向网络设备发送第一数据,所述第一数据用于确定第二数据,且所述第一数据和所述第二数据为定位模型的训练数据,所述定位模型用于对目标定位区域内的所述终端设备进行定位;其中,所述目标定位区域包括第一网格单元,所述第一数据为所述终端设备位于所述第一网格单元时,获取的参考信号的测量结果。

3、在一些实施例中,所述第二数据通过在所述第一数据的分布范围内进行随机采样获取,和/或所述第二数据基于概率值在所述第一数据的分布范围内进行采样获取。

4、在一些实施例中,所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种训练定位模型的方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二数据通过在所述第一数据的分布范围内进行随机采样获取,和/或所述第二数据基于概率值在所述第一数据的分布范围内进行采样获取。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述第一数据的分布特性基于第三数据的分布特性确定,所述第三数据为参考区域的参考信号测量结果,所述参考区域与所述目标定位区域的类型相同。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一数据的数量基于所述第三数据的数据分布特性确定。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种训练定位模型的方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二数据通过在所述第一数据的分布范围内进行随机采样获取,和/或所述第二数据基于概率值在所述第一数据的分布范围内进行采样获取。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述第一数据的分布特性基于第三数据的分布特性确定,所述第三数据为参考区域的参考信号测量结果,所述参考区域与所述目标定位区域的类型相同。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一数据的数量基于所述第三数据的数据分布特性确定。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,部分或全部所述第二数据带有位置标签。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第二数据对应的位置标签为在所述第一网格单元内随机生成的位置坐标。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述定位模型的输出结果为位置坐标和所述第一网格单元的位置信息,或所述第一网格单元的位置信息。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法,其特征在于,所述第一数据的分布特性包括所述第一数据服从高斯分布,所述第一网格单元的联合高斯分布的表达式基于均值矩阵和标准差矩阵确定。

9.一种训练定位模型的方法,其特征在于,包括:

10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述第二数据通过在所述第一数据的分布范围内进行随机采样获取,和/或所述第二数据基于概率值在所述第一数据的分布范围内进行采样获取。

11.根据权利要求9或10所述的方法,其特征在于,所述第一数据的分布特性基于第三数据的分布特性确定,所述第三数据为参考区域的参考信号测量结果,所述参考区域与所述目标定位区域的类型相同。

12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述第一数据的数量基于所述第三数据的数据分布特性确定。

13.根据权利要求9-12中任一项所述的方法,其特征在于,部分或全部所述第二数据带有位置标签。

14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述第二数据对应的位置标签为在所述第一网格单元内随机生成的位置坐标。

15.根据权利要求9-14中任一项所述的方法,其特征在于,所述定位模型的输出结果为位置坐标和所述第一网格单元的位置信息,或所述第一网格单元的位置信息。

16.根据权利要求9-15中任一项所述的方法,其特征在于,所述第一数据的分布特性包括所述第一数据服从高斯分布,所述第一网格单元的联合高斯分布的表达式基于均值矩阵和标准差矩阵确定。

17.一种终端设备,其特征在于,包括:

18.根据权利要求17所述的设备,其特征在于,所述第二数据通过在所述第一数据的分布范围内进行随机采样获取,和/或所述第二数据基于概率值在所述第一数据的分布范围内进行采样获取。

19.根据权利要求17或18所述的设备,其特征在于,所述第一数据的分布特性基于第三数据的分布特性确定,所述第三数据为参考区域的参考信号测量结果,所述参考区域与所述目标定位区域的类型相同。

20.根据权利要求19所述的设备,其特征在于,所述第一数据的数量基于所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵铮吕玲
申请(专利权)人:上海移远通信技术股份有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1