[发明专利]一种基于多源异构数据的融合定位方法

权利要求书

1.一种基于多源异构数据的融合定位方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S10、获取各基站的高精度位置数据，基于所述高精度位置数据计算得到高精度位置点，各所述高精度位置点均携带高精度位置数据的采集时间以及第一经纬度；

步骤S20、利用所述高精度位置数据分别构建基站各小区的覆盖网格，基于所述覆盖网格对各高精度位置点进行筛选；

步骤S30、获取用户终端与基站通信的信令，各所述信令均携带用户终端的进入时间以及离开时间、基站小区的第二经纬度；

步骤S40、利用所述进入时间、离开时间以及采集时间进行交叉匹配，将各所述高精度位置点的数据插入顺序排列的各信令之间，得到信令数据集；

步骤S50、基于三角定位算法，从所述信令数据集中顺序选取三条数据得到位置点a、位置点b、位置点c；所述位置点b为待校正的位置点，所述位置点a和位置点c至少有一个为高精度位置点；利用所述进入时间以及离开时间分别计算位置点a、位置点b、位置点c的渐消因子，基于各所述渐消因子、位置点a、位置点b以及位置点c对位置点b进行校正，得到用户终端的校正位置点；

步骤S60、利用所述进入时间、离开时间以及采集时间对高精度位置点以及校正位置点的活动时间段进行切割，得到校正时间段；

步骤S70、基于所述校正位置点以及校正时间段得到用户终端的运动轨迹；

所述步骤S40具体包括：

步骤S41、将满足stime≤time＜end_time的各所述高精度位置点和信令进行关联；其中stime表示进入时间，end_time表示离开时间，time表示采集时间；

步骤S42、设mid_time为所述进入时间和离开时间的中间时间，当time≥mid_time时，将所述高精度位置点插入关联的信令的下一个位置；当time＜mid_time时，将所述高精度位置点插入关联的信令的上一个位置；

步骤S43、将与同一条所述信令关联的多个高精度位置点，在执行完插入操作后，按所述采集时间进行排序。

2.如权利要求1所述的一种基于多源异构数据的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S10中，所述高精度位置数据为MRO经纬度数据、OTT经纬度数据、MDT经纬度数据或者掌厅经纬度数据。

3.如权利要求1所述的一种基于多源异构数据的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S20具体为：

利用所述高精度位置数据分别构建基站各小区的覆盖网格，依次判断各所述高精度位置点是否处于覆盖网格内，若是，则进入步骤S30；若否，则剔除对应的高精度位置点，并进入步骤S30。

4.如权利要求1所述的一种基于多源异构数据的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S50具体包括：

步骤S51、基于三角定位算法，从所述信令数据集中顺序选取三条数据得到位置点a(lon_a,lat_a)、位置点b(lon_b,lat_b)、位置点c(lon_c,lat_c)；所述位置点b为待校正的位置点，所述位置点a和位置点c至少有一个为高精度位置点；

步骤S52、计算所述高精度位置点的采集时间与信令的离开时间的时间差为dur₀，计算两条所述信令的离开时间的时间差为dur_sum，基于所述dur₀以及dur_sum计算时间权重ω：

步骤S53、分别判断所述位置点a、位置点b、位置点c是否属于高精度位置点，若是，则渐消因子f＝1+ω；若否，则渐消因子f＝1-ω；

步骤S54、基于各所述渐消因子、位置点a、位置点b以及位置点c计算得到用户终端的校正位置点(lon_adj,lat_adj)，即校正后的位置点b：

其中f_a表示位置点a的渐消因子，f_b表示位置点b的渐消因子，f_c表示位置点c的渐消因子。