[发明专利]一种非均匀定位场景下的位置计算方法及终端设备

权利要求书

1.一种非均匀定位场景下的位置计算方法，其特征在于，包括：

获取关于终端设备的非均匀定位点的第一样本；

根据所述第一样本，通过参数自适应算法计算得到第一参数，所述第一参数为所述第一样本的均值或者方差；

使用所述第一参数，将所述第一样本进行聚类，得到聚类后各个区域的第二样本，所述第二样本为所述第一样本的子集；

根据所述各个区域的第二样本，通过所述参数自适应算法计算得到各个区域的第二参数，所述第二参数为所述第二样本的均值或者方差；

使用所述各个区域的第二参数，将所述各个区域的第二样本进行聚类，得到各个子区域的聚类簇；

计算得到每个子区域的聚类簇的中心点。

2.根据所述权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一样本，通过参数自适应算法计算得到第一参数，包括：

对所述第一样本进行统计，得到统计结果；

根据所述统计结果，通过参数自适应算法计算得到第一参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述使用所述第一参数，将所述第一样本进行聚类，得到聚类后各个区域的第二样本，包括：

使用所述第一参数和聚类算法DBSCAN将所述第一样本进行聚类，得到聚类后各个区域的第二样本；

所述使用所述各个区域的第二参数，将所述各个区域的第二样本进行聚类，得到各个子区域的聚类簇，包括：

使用所述各个区域的第二参数和聚类算法DBSCAN将所述各个区域的第二样本进行聚类，得到各个子区域的聚类簇。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一参数包括：第一最小样本和第一度量距离；

所述使用所述第一参数，将所述第一样本进行聚类，得到聚类后各个区域的第二样本，包括：

使用所述第一最小样本和所述第一度量距离，将所述第一样本进行聚类，得到聚类后各个区域的第二样本；

所述第二参数包括：第二最小样本和第二度量距离；

所述使用所述各个区域的第二参数，将所述各个区域的第二样本进行聚类，得到各个子区域的聚类簇，包括：

使用所述第二最小样本和所述第二度量距离，将所述各个区域的第二样本进行聚类，得到各个子区域的聚类簇。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述各个子区域的聚类簇，通过所述参数自适应算法计算得到各个子区域的聚类簇的第三参数；

使用所述各个子区域的聚类簇的第三参数，将所述各个子区域的聚类簇进行再次聚类，得到各个子区域的目标聚类簇；

根据所述各个子区域的目标聚类簇，计算得到每个目标聚类簇的中心点。

6.一种终端设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取关于终端设备的非均匀定位点的第一样本；

处理模块，用于根据所述第一样本，通过参数自适应算法计算得到第一参数，所述第一参数为所述第一样本的均值或者方差；使用所述第一参数，将所述第一样本进行聚类，得到聚类后各个区域的第二样本，所述第二样本为所述第一样本的子集；根据所述各个区域的第二样本，通过所述参数自适应算法计算得到各个区域的第二参数，所述第二参数为所述第二样本的均值或者方差；使用所述各个区域的第二参数，将所述各个区域的第二样本进行聚类，得到各个子区域的聚类簇；计算得到每个子区域的聚类簇的中心点。

7.根据权利要求6所述的终端设备，其特征在于，

所述处理模块，具体用于对所述第一样本进行统计，得到统计结果；根据所述统计结果，通过参数自适应算法计算得到第一参数。

8.根据权利要求6或7所述的终端设备，其特征在于，

所述处理模块，具体用于使用所述第一参数和聚类算法DBSCAN将所述第一样本进行聚类，得到聚类后各个区域的第二样本；

所述处理模块，具体用于使用所述各个区域的第二参数和聚类算法DBSCAN将所述各个区域的第二样本进行聚类，得到各个子区域的聚类簇。