基于电信数据的室外定位技术研究

摘要：

越来越多的移动计算依赖位置信息提供基于位置的服务,移动设备的室外定位技术至关重要.目前广为采用的方式是GPS,但移动设备端的GPS位置信息依赖移动设备如手机的GPS传感器获取,电信运营商虽然为用户提供通话和数据服务,却无法获得用户的精确GPS位置.针对这种情况,提出利用手机端和电信基站之间的连接信号数据(简称电信数据),实现移动设备的定位服务.考虑到电信运营商积累了海量的电信数据,因此通过研究基于电信数据的室外定位技术,使得运营商获取用户位置成为可能.提取电信特征数据、以手机所在GPS位置作为标签数据,研究了五种基于机器学习模型的室外定位算法,实现了从基站信号数据到GPS坐标点的预测,通过大量的实验对比了这些方法的定位精度和运行时间、不同数据收集模式的定位精度、不同特征的定位精度以及探索了后处理对定位精度的提升效果.最终通过实验可知,基于栅格化的随机森林分类模型是效果最好的方法,能够达到15～20 m的平均误差和10 m的中位误差,比前期回归算法在2G和4G数据分别实现了39.46％和54.28％的精度提升,取得与GPS定位接近的定位精度.

关键词：室外定位、电信数据、指纹识别、随机森林、多层感知器

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61572365,61503286;上海市科委项目14DZ1118700,15ZR1443000,15YF1412600

在线出版日期：2018-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：649-659