一種指紋定位方法和系統的製作方法
2023-07-09 15:12:46 2
專利名稱：一種指紋定位方法和系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及通信技術領域，特別是涉及一種指紋定位方法和系統。
背景技術：
隨著通信技術的發展，作為移動通信和個人通信服務的一部分，位置服務變得越來越重要。指紋定位技術是位置服務中的一種常用技術，可以在無線網絡中基於移動終端接收到的基站信號強度等特徵參數，確定移動終端的位置。由於基站信號的多徑傳播對環境具有依賴性，對於每個位置而言，該位置上信道的多徑結構是唯一的，移動終端發射的無線電波經過反射和折射，產生與周圍環境密切相關的特定模式的多徑信號，這樣的多徑特徵可以作為該位置的「指紋」。指紋定位技術可以基於上述多徑特徵，實現對移動終端的定位。通常情況下，指紋定位技術包括離線採樣和在線定位兩個階段。其中，在離線採樣階段，指紋定位系統獲取可見基站在各個指紋採樣點處的基站信號強度以及指紋採樣點的位置坐標(包括經度、緯度和高度等)等數據，生成相應的指紋記錄，並將該指紋記錄存入指紋資料庫中。此外，還可以在離線指紋採樣階段對指紋記錄進行預處理，例如，剔除可見基站集合重合且位置坐標相近的指紋，以提高定位性能。在線定位階段中，移動終端將實測數據上報給指紋定位系統，該實測數據包括基站的標識和基站信號強度等信息，其中，基站的標識可以為蜂窩基站的Cell ID(小區標識)或者WLAN AP的SSID (Service Set Identifier，服務集標識)。指紋定位系統基於預設規則或數理統計理論對移動終端上報的實測數據與指紋資料庫中的指紋記錄之間的相似性進行度量和匹配，使用KNN(K-Nearest Neighbor algorithm, K最鄰近結點算法)優選算法選擇出與實測數據最接近的K個優選指紋，並以各個優選指紋與實測數據之間的相似度作為權重，將該K個優選指紋所在位置的加權均值處理結果作為移動終端的位置。在上述指紋定位過程中，可見基站可以為蜂窩小區基站，也可以為WLAN AP(ffireless Local Area Network Access Point，無線區域網接入點)，且移動終端需要具備相應的通信能力。 例如，當可見基站為WLAN AP的情況下，移動終端需要具備WLAN通信能力。上述指紋定位技術主要通過高密度、大量的指紋採集和匹配來保證定位的準確度，定位的精度一般可以達到100米以內，並適用於室內外各種場景。在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術至少存在如下問題現有的指紋定位方法按照固定的K值選擇優選指紋，而K 一般取經驗值，很難保證選擇出的K個優選指紋的質量，進而影響到定位結果的穩定性和準確度。尤其是在指紋採樣點的位置分布不均勻、指紋採樣點的密度較低、基站信號強度誤差較大以及基站信號強度相似性較強的局部空間區域的面積較大等情況下，選擇出的K個優選指紋中可能存在實際物理位置誤差較大的指紋，定位結果的誤差波動較大，使得定位結果的精度受到嚴重的影響。
發明內容
本發明實施例的目的在於提供一種指紋定位方法和系統，以提高定位精度，為此， 本發明實施例採用如下技術方案一種指紋定位方法，包括指紋定位系統接收用戶設備上報的用戶實測數據；所述指紋定位系統根據所述用戶實測數據和指紋資料庫中存儲的各個指紋採樣點的信息，計算所述用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度，根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點； 所述指紋定位系統根據確定出的指紋採樣點的信息以及所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋，根據選擇出的優選指紋的信息得到對所述用戶設備的定位結
: O一種指紋定位系統，包括接收模塊，用於接收用戶設備上報的用戶實測數據；計算模塊，用於根據所述用戶實測數據和指紋資料庫中存儲的各個指紋採樣點的信息，計算所述用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度；確定模塊，用於根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點；選擇模塊，根據確定出的指紋採樣點的信息以及所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋；定位模塊，用於根據選擇出的優選指紋的信息得到對所述用戶設備的定位結果。本發明的上述實施例提供的技術方案中，根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點，並根據確定出的指紋採樣點的信息以及用戶實測數據中的基站信號強度與指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度選擇優選指紋，從而根據用戶實測數據調整優選指紋的數量，以適應環境變化對定位誤差波動帶來的影響，能夠在保證定位速度的前提下， 提高定位精度的穩定性，並改善定位結果的魯棒性和定位方法的靈活性。
圖1為本發明實施例中的指紋定位方法流程圖；圖2為現有的指紋定位方法的定位結果的誤差累積分布函數和誤差統計直方圖；圖3為本發明實施例中的指紋定位方法的定位結果的誤差累積分布函數和誤差統計直方圖；圖4為本發明實施例中的指紋定位系統的結構示意圖。
具體實施例方式通過分析現有技術的缺陷可知，由於指紋優選算法在確定優選指紋時的靈活性不足，從而導致指紋定位技術在定位準確度方面的性能受到制約。因此，在維持指紋定位技術的其他方面性能的同時，從指紋優選算法的角度提高定位準確度成為確保無線網絡大面積覆蓋區域內指紋定位服務質量的關鍵。下面將結合本發明中的附圖，對本發明中的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例是本發明的一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。如圖1所示，為本發明實施例中的指紋定位方法流程圖，包括以下步驟步驟101，指紋定位系統接收用戶設備上報的用戶實測數據。步驟102，指紋定位系統根據用戶實測數據和指紋資料庫中存儲的各個指紋採樣點的信息，計算用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度。具體地，指紋定位系統獲取用戶實測數據後，基於預設規則或概率統計分析理論 (例如，信號空間歐氏距離或信號強度概率統計直方圖等度量方式)，將用戶實測數據中的基站信號強度與指紋資料庫中的所有指紋採樣點的基站信號強度分別進行相似度估計和比較，得到與用戶實測數據中的基站信號強度最相似的指紋採樣點和最優相似度Dmin。當採用信號空間歐氏距離計算最優相似度Dmin時，Dmin為用戶實測數據中的基站信號矢量S和最相似的指紋採樣點的基站信號矢量F在信號空間中的歐氏距離，上述兩個基站信號矢量可以分別表示為S= [b (si) ν (si)，b (s2) ν (s2)，…，b (sk) ν (sk)]F= [b (f 1) ν (f 1), b (f 2) ν (f 2), ... ,b (fk) ν (fk)]其中，b(t)和v(t)分別為基站t的標識及其信號強度。假設用戶實測數據中的基站信號矢量S的可見基站集合sn與最相似的指紋採樣點的基站信號矢量F的可見基站集合fn相同，即sn = fn，n = 1，. . .，k，則最優相似度Dmin 可以表示為Dmin = min{sqrt([v(sn)-v(fn)] "2)} ； η = 1,2,..., k........................[1]其中，函數sqrt(x)表示計算χ的平方根。步驟103，指紋定位系統根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點。具體地，指紋定位系統可以根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，選擇基站數量大於預設數值的指紋採樣點；也可以根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，對各個指紋採樣點進行排序，並根據排序結果選擇基站數量多的一個或數個指紋採樣點。上述指紋採樣點的可見基站與用戶實測數據中的可見基站的交集所包含的基站，即為公共可見基站。假設用戶實測數據中的基站信號矢量S所包含的實測可見基站集合B為B = {bl, b2, ... , bk}則該基站信號矢量S中的可見基站與指紋資料庫中的所有指紋採樣點的可見基站的交集中的基站數量的最大值Ni為
Ni = max{|B η Bi |}，i = 1，2，· · .，N...........................[2]其中，N為指紋資料庫中的指紋採樣點的數量，Bi為指紋資料庫中的各個指紋採樣點的可見基站，Ib η Bi代表集合B與Bi之間的交集的元素數量。相應地，針對上述交集中的基站數量的最大值，即公共可見基站的數量的最大值 Ni，指紋定位系統選擇出的指紋採樣點組成的集合Si為Si = {Fj}，Fj Π B = Ni, j < = N其中，Fj為指紋定位系統從指紋資料庫中選擇出的與實測可見基站集合B的公共可見基站數量為M的各個指紋。在進行指紋定位時，如果用戶實測數據中的可見基站不同，則Si也可以不同。需要說明的是，指紋定位系統選擇出的指紋採樣點可以僅包括公共可見基站的數量最大的指紋採樣點，即公共可見基站的數量為M的指紋採樣點；也可以同時包括公共可見基站的數量等於次大值(僅小於Ni的值)的指紋採樣點。步驟104，指紋定位系統根據確定出的指紋採樣點的信息以及計算出的最優相似度，從指紋資料庫中選擇優選指紋。具體地，當確定出的指紋採樣點的數量大於1時，指紋定位系統可以根據確定出的多個指紋採樣點之間的物理距離，計算多個指紋採樣點之間的物理分布係數，並根據該物理分布係數和最優相似度，從指紋資料庫中選擇優選指紋。其中，多個指紋採樣點之間的物理分布係數W可以為選擇出的多個指紋採樣點之間的最大物理距離與平均物理距離的比值，可以表示為W = max(D)/avg(D),D = {d(fp,fq) ；fp,fq e Si,fp ^ fq}...............[3]其中，D為Si中任意兩個指紋採樣點之間的物理距離所組成的集合。當確定出的指紋採樣點的數量為1時，指紋定位系統可以直接採用預設的物理分布係數，例如，直接令W= UPmax(D) = avg (D)。指紋定位系統可以根據物理分布係數和最優相似度，確定優選指紋的相似度門限，並根據確定出的相似度門限，從指紋資料庫中選擇優選指紋。其中，相似度門限可以為物理分布係數W和最優相似度Dmin的乘積，即Dmin*W。當指紋資料庫中的指紋採樣點的基站信號強度與用戶實測數據中的基站信號強度之間的相似度小於或等於相似度門限 Dmin*W時，指紋定位系統將該指紋採樣點作為優選指紋。指紋定位系統也可以根據物理分布係數W和最優相似度Dmin，確定優選指紋的數量K，並根據確定出的數量K和指紋資料庫中的各個指紋採樣點的基站信號強度與用戶實測數據中的基站信號強度之間的相似度，從指紋資料庫中選擇優選指紋，即，按照相似度對指紋資料庫中的指紋採樣點進行比較和排序，選擇最相似的K個指紋採樣點作為優選指紋。其中，優選指紋的數量K可以為集合Si中與用戶實測數據中的基站信號強度之間的相似度小於或等於Dmin*w的指紋採樣點的數量，可以表示為K = argsort (Si，Dmin*W) +1........................[4]其中，Si為步驟103確定出的指紋採樣點的集合，函數argSOrt(S，ValUe)用於獲取數值value在集合S的升序排列結果數組中所處的位置的最左邊位置的索引序號。通常情況下，索引從0開始計數，因此，需要在索引的基礎上加1才能計算得到指紋採樣點的數量。所以，公式[4]可以表述為K是在集合Si中的各個指紋採樣點的基站信號強度與用戶實測數據中的基站信號強度之間的相似度的升序序列中，小於或等於Dmin*W的元素的數量。由公式[4]可見，K不是靜態值，而是隨著Dmin和W的取值發生變化的動態值。步驟105，指紋定位系統根據選擇出的優選指紋的信息得到對用戶設備的定位結^ ο具體地，指紋定位系統以各個優選指紋的基站信號強度與用戶實測數據的基站信號強度之間的相似度作為權重，將各個優選指紋所在位置的加權均值作為用戶設備的定位結果。為比較本發明實施例中的指紋定位方法與現有的指紋定位方法之間的性能，可以選用無線區域網路作為測試環境，在測試點處分別使用兩種指紋定位方法進行50次定位， 並在測試點使用GPS (Global Positioning System,全球定位系統)進行50次定位，將GPS 定位結果的均值作為測試參考真值。另外，在使用上述兩種指紋定位方法時，離線處理流程、指紋資料庫、在線指紋搜索匹配和最終加權均值解算方法等配置完全一致。如圖2、3所示，分別為現有的指紋定位方法和本發明實施例中的指紋定位方法的定位結果的誤差累積分布函數和誤差統計直方圖。其中，現有的指紋定位方法的定位結果的誤差均值和標準差分別為32. 9m和24. 76m，本發明實施例中的指紋定位方法的定位結果的誤差均值和標準差分別為29. 85m和13. Sm。因此，相對於現有的指紋定位方法的定位結果，本發明實施例中的指紋定位方法的定位結果具有更低的定位誤差均值和標準差。另外，從誤差累積分布情況來看，現有的指紋定位方法的95%的定位結果誤差在 86. (Mm以內，而本發明實施例中的指紋定位方法的95 %的定位結果誤差在57. 5 !以內；從直方圖統計來看，現有的指紋定位方法的定位結果誤差大於40m的測試樣本數所佔比例大於20%，而本發明實施例中的指紋定位方法的定位結果誤差大於40m的測試樣本數所佔比例小於10%。因此，相對於現有的指紋定位方法的定位結果，本發明實施例中的指紋定位方法的定位結果誤差集中分布在低值範圍內，且在高值方向收斂速度更快，具有更優的定位性能。需要說明的是，在本發明其他實施例中，也可以在執行步驟102之前執行步驟 103，S卩，在計算用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度之前，根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點，同樣可以實現本發明的發明目的。本發明的實施例包括以下優點，因為根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點，並根據確定出的指紋採樣點的信息以及用戶實測數據中的基站信號強度與指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度選擇優選指紋，從而根據用戶實測數據調整優選指紋的數量，以適應環境變化對定位誤差波動帶來的影響，能夠在保證定位速度的前提下，提高定位精度的穩定性，並改善定位結果的魯棒性和定位方法的靈活性。當然，實施本發明的實施例的任一產品並不一定需要同時達到以上所述的所有優點。根據上述實施方式中提供的指紋定位方法，本發明實施例還提供了應用上述指紋定位方法的系統。如圖4所示，為本發明實施例中的指紋定位系統的結構示意圖，包括
接收模塊410，用於接收用戶設備上報的用戶實測數據。計算模塊420，用於根據接收模塊410接收到的用戶實測數據和指紋資料庫中存儲的各個指紋採樣點的信息，計算用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度。確定模塊430，用於根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點。具體地，上述確定模塊430可以根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，選擇基站數量大於預設數值的指紋採樣點；也可以根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，對各個指紋採樣點進行排序，並根據排序結果選擇基站數量多的一個或數個指紋採樣點。選擇模塊440，根據確定模塊430確定出的指紋採樣點的信息以及計算模塊420計算得到的最優相似度，從指紋資料庫中選擇優選指紋。具體地，上述選擇模塊440，具體用於在確定模塊430確定出的指紋採樣點的數量大於1時，根據確定出的多個指紋採樣點之間的物理距離計算多個指紋採樣點之間的物理分布係數，並根據該物理分布係數和最優相似度，從指紋資料庫中選擇優選指紋。其中，多個指紋採樣點之間的物理分布係數為多個指紋採樣點之間的最大物理距離與平均物理距離的比值。當確定模塊430確定出的指紋採樣點的數量為1時，選擇模塊440具體用於根據預設的物理分布係數和最優相似度，從指紋資料庫中選擇優選指紋。具體地，上述選擇模塊440可以根據物理分布係數和最優相似度確定優選指紋的相似度門限，並根據確定出的相似度門限，從指紋資料庫中選擇優選指紋；也可以根據物理分布係數和最優相似度確定優選指紋的數量，並根據確定出的數量，從指紋資料庫中選擇優選指紋。定位模塊450，用於根據選擇模塊440選擇出的優選指紋的信息得到對用戶設備的定位結果。本發明的實施例包括以下優點，因為根據各指紋採樣點的可見基站分別與用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點，並根據確定出的指紋採樣點的信息以及用戶實測數據中的基站信號強度與指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度選擇優選指紋，從而根據用戶實測數據調整優選指紋的數量，以適應環境變化對定位誤差波動帶來的影響，能夠在保證定位速度的前提下，提高定位精度的穩定性，並改善定位結果的魯棒性和定位方法的靈活性。當然，實施本發明的實施例的任一產品並不一定需要同時達到以上所述的所有優點。本領域技術人員可以理解實施例中的系統中的模塊可以按照實施例描述進行分布於實施例的系統中，也可以進行相應變化位於不同於本實施例的一個或多個系統中。上述實施例的模塊可以合併為一個模塊，也可以進一步拆分成多個子模塊。通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到本發明可藉助軟體加必需的通用硬體平臺的方式來實現，當然也可以通過硬體，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺終端設備(可以是手機，個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述的方法。 以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對於本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視本發明的保護範圍。
權利要求
1.一種指紋定位方法，其特徵在於，包括指紋定位系統接收用戶設備上報的用戶實測數據；所述指紋定位系統根據所述用戶實測數據和指紋資料庫中存儲的各個指紋採樣點的信息，計算所述用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度，根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點；所述指紋定位系統根據確定出的指紋採樣點的信息以及所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋，根據選擇出的優選指紋的信息得到對所述用戶設備的定位結果。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述指紋定位系統根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點，包括所述指紋定位系統根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，選擇基站數量大於預設數值的指紋採樣點；或者所述指紋定位系統根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，對各個指紋採樣點進行排序，並根據排序結果選擇基站數量多的一個或數個指紋採樣點。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述指紋定位系統根據確定出的指紋採樣點的信息以及所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋，包括當確定出的指紋採樣點的數量大於1時，所述指紋定位系統根據確定出的多個指紋採樣點之間的物理距離，計算所述多個指紋採樣點之間的物理分布係數，並根據所述物理分布係數和所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋。
4.如權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述多個指紋採樣點之間的物理分布係數為所述多個指紋採樣點之間的最大物理距離與平均物理距離的比值。
5.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述指紋定位系統根據確定出的指紋採樣點的信息以及所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋，包括當確定出的指紋採樣點的數量為1時，所述指紋定位系統根據預設的物理分布係數和所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋。
6.如權利要求3或5所述的方法，其特徵在於，所述指紋定位系統根據所述物理分布係數和所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋，包括所述指紋定位系統根據所述物理分布係數和所述最優相似度，確定優選指紋的相似度門限，根據確定出的相似度門限，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋；或者所述指紋定位系統根據所述物理分布係數和所述最優相似度，確定優選指紋的數量， 並根據確定出的數量，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋。
7.一種指紋定位系統，其特徵在於，包括接收模塊，用於接收用戶設備上報的用戶實測數據；計算模塊，用於根據所述用戶實測數據和指紋資料庫中存儲的各個指紋採樣點的信息，計算所述用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度；確定模塊，用於根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點；選擇模塊，根據確定出的指紋採樣點的信息以及所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋；定位模塊，用於根據選擇出的優選指紋的信息得到對所述用戶設備的定位結果。
8.如權利要求7所述的指紋定位系統，其特徵在於，所述確定模塊，具體用於根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，選擇基站數量大於預設數值的指紋採樣點；或者根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，對各個指紋採樣點進行排序，並根據排序結果選擇基站數量多的一個或數個指紋採樣點。
9.如權利要求7所述的指紋定位系統，其特徵在於，所述選擇模塊，具體用於在確定出的指紋採樣點的數量大於1時，根據確定出的多個指紋採樣點之間的物理距離計算所述多個指紋採樣點之間的物理分布係數，並根據所述物理分布係數和所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋。
10.如權利要求9所述的指紋定位系統，其特徵在於，所述多個指紋採樣點之間的物理分布係數為所述多個指紋採樣點之間的最大物理距離與平均物理距離的比值。
11.如權利要求7所述的指紋定位系統，其特徵在於，所述選擇模塊，具體用於在確定出的指紋採樣點的數量為1時，根據預設的物理分布係數和所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋。
12.如權利要求9或11所述的指紋定位系統，其特徵在於，所述選擇模塊，具體用於根據所述物理分布係數和所述最優相似度確定優選指紋的相似度門限，並根據確定出的相似度門限，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋；或者根據所述物理分布係數和所述最優相似度確定優選指紋的數量，並根據確定出的數量，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋。
全文摘要
本發明公開了一種指紋定位方法和系統，該方法包括指紋定位系統接收用戶設備上報的用戶實測數據；所述指紋定位系統根據所述用戶實測數據和指紋資料庫中存儲的各個指紋採樣點的信息，計算所述用戶實測數據中的基站信號強度與各個指紋採樣點的基站信號強度之間的最優相似度，根據各指紋採樣點的可見基站分別與所述用戶設備上報的用戶實測數據中的可見基站的交集中的基站數量，確定其中基站數量多的指紋採樣點；所述指紋定位系統根據確定出的指紋採樣點的信息以及所述最優相似度，從所述指紋資料庫中選擇優選指紋，根據選擇出的優選指紋的信息得到對所述用戶設備的定位結果。通過使用本發明，能夠提高定位精度。
文檔編號H04W64/00GK102480678SQ20101056417
公開日2012年5月30日 申請日期2010年11月24日 優先權日2010年11月24日
發明者溫亮生, 賀贏, 閻嘯天 申請人:中國移動通信集團公司