一种定位方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种定位方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待定位终端采集的第一网络的第一信号特征；在已建立的数据库中，确定与第一信号特征匹配的第二信号特征对应的第一位置信息；根据第一位置信息，确定待定位终端的位置信息；其中，数据库中包括第一网络的信号特征与位置信息的对应关系，与第一网络的信号特征对应的位置信息是第一网络的信号特征输入至目标模型后，由目标模型输出的；目标模型是根据源域数据和目标域数据，通过迁移学习算法确定的。因此，本申请的实施例，可以解决现有技术中，在5G网络中终端无法采集MDT数据，从而使得以往在4G网络中使用的高精度指纹定位算法则难以在5G网络上实施的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及移动通信，尤其涉及一种定位方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、随着通信网络的蓬勃发展，运营商网络用户定位技术和规模也发展迅速。其中，基于测量报告(measurement report，mr)的指纹定位算法因mr数据量大、全面真实、精度较高的特点，在终端定位和位置服务应用中得到广泛推广。

2、目前，现有mr指纹定位算法主要ott数据(即使用通过互联网传输的音视频、文本等数据)、路测(drive test，dt)数据或最小化路测(minimization drive test，mdt)等数据作为训练样本构建指纹库，将不含定位信息的mr数据与指纹库中的数据进行匹配，从而完成mr的地理化显示。

3、其中，测量是4g通信网络的一项重要功能，mr是指基站或终端基于一定的周期或事件触发上报生成的报告文件。测量报告数据主要来自终端和基站，以及在无线资源管理过程中计算产生的测量报告，主要包括测量报告统计数据文件(measurement reportstatistics，mrs)(含邻区测量信息，数据很大)、测量报告样本数据文本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种定位方法，其特征在于，所述定位方法包括：

2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，根据所述源域数据和所述目标域数据，通过迁移学习算法确定所述目标模型的过程，包括：

3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述目标数据，通过迁移学习算法确定所述目标模型，包括：

4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述目标域特征和所述目标域标签，对所述基础模型进行训练，得到所述目标模型，包括：

5.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述总损失，调整所述基础模型的模型参数，直到所述总损失小于第二阈值时...

【技术特征摘要】

1.一种定位方法，其特征在于，所述定位方法包括：

2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，根据所述源域数据和所述目标域数据，通过迁移学习算法确定所述目标模型的过程，包括：

3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述目标数据，通过迁移学习算法确定所述目标模型，包括：

4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述目标域特征和所述目标域标签，对所述基础模型进行训练，得到所述目标模型，包括：

5.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述总损失，调整所述基础模型的模型参数，直到所述总损失...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑文英，梁晓，潘斌，刘琰，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：