一种基于AI模型的定位方法及装置与流程

本申请实施例涉及通信，尤其涉及一种基于ai模型的定位方法及装置。

背景技术：

1、在无线通信领域中，终端可以部署人工智能/机器学习(artificialintelligence/machine learning，ai/ml)模型，以实现终端定位，即确定终端的位置信息。

2、其中，ai/ml模型可以通过多种定位方法实现终端定位，比如三边/三角定位方法、指纹定位方法等。然而，现有的定位方法会使得ai/ml模型的计算资源过高，导致终端的计算能力较弱；并且，计算资源过高还会使得ai/ml模型存储的数据量较大，导致ai/ml模型较大，占据终端的存储空间；进一步的，还会导致终端处理数据的时间较长，无法确保高精度的定位要求，从而限制了定位精度。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种基于ai模型的定位方法及装置，能够解决模型的存储空间和计算资源过高的问题，提高定位精度。

2、第一方面，提供了一种基于ai模型的定位方法，应用于终端，终端部署有ai模型，ai模型用于定位终端的位置，该方法包括：终端接收来自接入网设备发送的prs信号；终端测量prs信号，得到prs数据；prs数据至少包括视距传输los置信度、参考信号时间差rstd、终端接收发送时间差rxtx；终端对prs数据进行量化处理，得到与prs数据相关联的第一数据；第一数据包括第一参数、第二参数以及第三参数；其中，第一参数是终端对los置信度进行量化后得到的，第二参数是终端对rstd进行量化后得到的，第三参数是终端对rxtx进行量化后得到的；第一参数、第二参数以及第三参数为同一维度的参数；终端将第一数据输入ai模型中，确定终端的位置信息。

3、基于本申请提供的方法，终端通过测量prs信号得到prs数据，并对prs数据进行量化处理，将prs数据中的各个参数统一到同一维度，降低了ai模型在终端的计算资源和存储空间，从而可以提高定位精度。

4、在第一方面的一种可能的实现方式中，第一数据为rgb数据，第一参数为rgb数据中的红色像素信息r、第二参数为rgb数据中的绿色像素信息g、第三参数为rgb数据中的蓝色像素信息b。

5、在第一方面的一种可能的实现方式中，终端设置有多个天线，多个天线中的每个天线用于接收一个prs信号，一个prs信号对应一个rgb数据，多个天线对应多个rgb数据，多个rgb数据构成一个rgb图像。

6、在第一方面的一种可能的实现方式中，终端将第一数据输入ai模型中，确定终端的位置信息，包括：终端将rgb图像输入ai模型中，确定终端的位置信息。在第一方面的一种可能的实现方式中，ai模型包括第一模型；终端将rgb图像输入ai模型中，确定终端的位置信息，包括：终端判断rgb图像的尺寸是否小于阈值；若rgb图像的尺寸小于阈值，将rgb图像输入第一模型中，确定终端的位置信息。

7、在第一方面的一种可能的实现方式中，ai模型包括第二模型；该方法还包括：若rgb图像的尺寸大于或等于阈值，终端将rgb图像输入第二模型中进行降维处理；终端将降维后的rgb图像输入第一模型中，确定终端的位置信息。

8、基于本申请提供的方法，在使用第一模型进行定位的基础上，增加第二模型进行降维处理。在rgb图像的尺寸大于阈值的情况下，将rgb图像输入第二模型进行降维处理，再将降维处理后的结果输入第一模型进行定位，可以降低数据处理量，提高计算效率。

9、在第一方面的一种可能的实现方式中，第一参数满足如下量化公式：

10、

11、其中，plos为los置信度，plos∈[0，1]，β为分布系数，用于指示prs信号传播环境的复杂性，round()表示对()内的数值进行四舍五入取整；

12、第二参数满足如下量化公式：

13、

14、其中，rtsd为参考信号时间差，rtsdmax为参考信号时间差的最大值，rtsdmin为参考信号时间差的最小值，round()表示对()内的数值进行四舍五入取整；

15、第三参数满足如下量化公式：

16、

17、其中，rxtx为终端接收发送时间差，rxtxmin为终端接收发送时间差的最小值，rxtxmax为终端接收发送时间差的最大值，round()表示对()内的数值进行四舍五入取整。

18、在第一方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：终端向接入网设备发送指示信息，指示信息用于指示向位置管理功能lmf发送终端的位置信息，指示信息包括终端的位置信息。

19、第二方面，提供一种通信装置，该通信装置包括一个或多个处理器；一个或多个处理器用于运行计算机程序或指令，当一个或多个处理器执行计算机程序或指令时，使得如第一方面及其任一种可能的实现方式的通信方法被执行。

20、在第二方面的一种可能的实现方式中，该通信装置还包括一个或多个存储器，一个或多个存储器与一个或多个处理器耦合，一个或多个存储器用于存储上述计算机程序或指令。在一种可能的实现方式中，存储器位于通信装置之外。在另一种可能的实现方式中，存储器位于通信装置之内。本申请中，处理器和存储器还可以集成于一个器件中，即处理器和存储器还可以被集成在一起。在一种可能的实现方式中，通信装置还包括收发器，所述收发器，用于接收信息和/或发送信息。

21、一种可能的设计中，该通信装置还包括一个或多个通信接口，一个或多个通信接口和一个或多个处理器耦合，一个或多个通信接口用于与装置之外的其它模块进行通信。

22、第三方面，本申请提供一种通信装置，该通信装置包括接口电路和逻辑电路；接口电路，用于输入和/或输出信息；逻辑电路用于执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的通信方法，根据信息进行处理和/或生成信息。

23、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令或程序，当计算机指令或程序在计算机上运行时，使得如第一方面及其任一种可能的实现方式的方法被执行。

24、第五方面，本申请提供一种芯片，包括：处理器，处理器与存储器耦合，存储器用于存储程序或指令，当程序或指令被处理器执行时，使得如第一方面及其任一种可能的实现方式的方法被执行。

25、第六方面，本申请提供一种包含计算机指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得如第一方面及其任一种可能的实现方式的方法被执行。

26、第七方面，本申请提供一种通信系统，包括用于实现第一方面中的方法的通信装置。

27、其中，第二方面至第七方面中任一种设计方式所带来的技术效果可参见上述第一方面中任一种可能的实现方式所带来的技术效果，不予赘述。

1.一种基于ai模型的定位方法，其特征在于，应用于终端，所述终端部署有ai模型，所述ai模型用于定位所述终端的位置；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一数据输入所述ai模型中，确定所述终端的位置信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述ai模型包括第一模型；所述将所述rgb图像输入所述ai模型中，确定所述终端的位置信息，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述ai模型包括第二模型；所述方法还包括：

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种通信装置，其特征在于，所述通信装置包括处理器；所述处理器用于运行计算机程序或者指令，使得如权利要求1-8中任一项所述的方法被执行。

10.一种通信装置，其特征在于，所述通信装置包括接口电路和逻辑电路；所述接口电路，用于输入和/或输出信息；所述逻辑电路用于执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令或程序，当所述计算机指令或程序在计算机上运行时，使得如权利要求1-8中任一项所述的方法被执行。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令；当部分或全部所述计算机程序或计算机指令在计算机上运行时，使得如权利要求1-8中任一项所述的方法被执行。