基站定位方法、装置及网络设备与流程

1.本发明涉及无线定位技术领域，尤其是涉及一种基站定位方法、装置及网络设备。


背景技术：

2.随着人们对bls(based location serices，基于位置的服务)需求的飞速增长，无线定位技术也越来越受到重视。而且，随着5g技术在全球范围内应用的不断扩大，基于基站定位的优势越发凸显出来。基站定位是指利用移动终端测量到周边的1个或多个基站的无线信号，根据测量信息计算出移动终端的地理位置的定位方法。
3.现有基站定位技术中，基站cell-id定位法，定位误差较大，定位结果完全依赖于基站的部署密度，成本较高；指纹定位法，定位精度取决于指纹点的密度，且指纹采集过程耗时巨大，不适用于大规模区域定位；三边(角)定位法，实际使用时存在很多限制，造成定位精度无法保证。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基站定位方法、装置及网络设备，用于解决现有基站定位方法存在的定位误差大或者定位精度无法保证的问题。
5.为了达到上述目的，本发明提供一种基站定位方法，包括：
6.获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；
7.根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗三者之间的对应关系。
8.其中，根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，包括：
9.将所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据以及各个所述目标基站的rsrp输入至预先建立的定位模型中，得到各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离；
10.根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，得到所述目标终端的地理位置坐标。
11.其中，所述方法还包括：
12.获取预设样本区域内分布的所有样本基站的工程参数、所述预设样本区域内的各采样点子区域内样本终端的地图数据，以及所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp；
13.根据所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp进行模型训练，得到所述定位模型。
14.其中，根据所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp进行模型训练，得到所述定位模型，包括：
15.根据所述样本基站的地理位置坐标和所述样本终端的地理位置坐标，得到所述样本基站与所述样本终端之间的直线距离、所述样本基站与所述样本终端之间的高度差、所述样本基站与所述样本终端之间的投影距离；
16.获取所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率；
17.基于所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行模型训练，得到所述定位模型。
18.其中，所述采样点子区域为对所述预设样本区域进行网格化划分后得到的网格区域。
19.其中，所述工程参数包括以下至少一项：
20.基站的地理位置坐标；
21.基站发射机相对地面的高度；
22.基站发射机水平方向角；
23.基站发射机中心频率；
24.基站发射机发射频率；
25.基站所在位置的建筑物平均高度；
26.基站发射机垂直电下倾角；以及，
27.基站发射机垂直机械下倾角。
28.其中，所述地图数据包括以下至少一项：
29.样本终端的地理位置坐标；
30.样本终端相对于地面的高度；
31.样本终端所在位置的建筑物平均高度；以及，
32.样本终端所在位置地物类型索引。
33.其中，基于所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行模型训练，得到所述定位模型，包括：
34.对所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行数据清洗，得到有效训练数据；
35.基于所述有效训练数据进行轻量级梯度提升器模型训练，得到所述定位模型。
36.其中，根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，得到所述目标终端的地理位置坐标，包括：
37.根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，采用多边定位最小二乘算法，得到所述目标终端的地理位置坐标。
38.本发明还提供一种基站定位装置，包括：
39.获取模块，用于获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目
标基站的参考信号接收功率rsrp；
40.定位处理模块，用于根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗三者之间的对应关系。
41.本发明还提供一种网络设备，包括处理器和收发器，所述收发器在处理器的控制下接收和发送数据，所述处理器用于执行以下操作：
42.获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；
43.根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗三者之间的对应关系。
44.本发明还提供一种网络设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的基站定位方法。
45.本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的基站定位方法中的步骤。
46.本发明的上述技术方案至少具有如下有益效果：
47.本发明实施例中，通过获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到该目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间的对应关系，如此，利用反映基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间对应关系的定位模型，能够更为准确地对不同场景下路径损耗、基站地理位置与终端地理位置之间的关系进行预测，减小定位误差，提高定位的精确性。
附图说明
48.图1表示本发明实施例的基站定位方法的流程示意图；
49.图2表示本发明实施例的建立定位模型的方法流程示意图；
50.图3表示本发明实施例的基站定位装置的模块示意图；
51.图4表示本发明实施例的网络设备的结构示意图。
具体实施方式
52.为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
53.本发明针对现有技术中基站定位方法存在的定位误差大或者定位精度无法保证的问题，提供一种基站定位方法、装置及网络设备。
54.如图1所示，为本发明实施例提供的基站定位方法的流程图。该方法具体包括：
55.步骤101：获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；
56.这里，与待测试的目标终端相关的目标基站指的是该目标终端能够接收到该目标基站的发送的无线电信号。
57.可选地，所述工程参数包括以下至少一项：
58.基站的地理位置坐标；
59.基站发射机相对地面的高度；
60.基站发射机水平方向角；
61.基站发射机中心频率；
62.基站发射机发射频率；
63.基站所在位置的建筑物平均高度；
64.基站发射机垂直电下倾角；以及，
65.基站发射机垂直机械下倾角。
66.需要说明的是，基站的地理位置坐标可根据基站唯一标识cell-id，通过查询数据库得到。
67.这里，基站发射机垂直电下倾角(electrical downtilt)，是一种电信号下倾，通过调整天线内部的线圈来实现。
68.基站发射机垂直机械下倾角(mechanical downtilt)，是一种物理信号下倾，通过调整天线面板后面的支架来实现。
69.需要说明的是，与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据可包括：目标终端相对于地面的高度、目标终端所在位置的建筑物平均高度、目标终端所在位置地物类型索引和目标终端所在小区内各地物类型出现的频率。
70.这里，地物类型索引clutter index，根据地图类型的多样性及复杂性，将城区高密度、城区低密度、道路、植被、城郊等实际地物抽象为相应的类型索引。
71.步骤102：根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗三者之间的对应关系。
72.本步骤中，利用基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗进行建模，得到定位模型。
73.这里，信号传播路径损耗为基站发射机发射频率与终端接收到的该基站的rsrp之差。也就是说，通过目标基站的工程参数和目标终端接收到的该目标基站的rsrp，能够得到目标基站与目标终端之间的信号传播路径损耗。
74.本发明实施例的基站定位方法，通过获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端
接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到该目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间的对应关系，如此，利用反映基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间对应关系的定位模型，能够更为准确地对不同场景下路径损耗、基站地理位置与终端地理位置之间的关系进行预测，减小定位误差，提高定位的精确性。
75.作为一可选的实现方式，步骤102，根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，可包括：
76.将所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据以及各个所述目标基站的rsrp输入至预先建立的定位模型中，得到各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离；
77.本步骤中，基站与终端之间的投影距离为基站在地面的投影与终端之间的距离。也可以理解为，基站与终端之间的投影距离由基站与终端的直线距离以及基站与终端之间的高度差确定(直角三角形勾股定理)。
78.根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，得到所述目标终端的地理位置坐标。
79.需要说明的是，目标基站的工程参数中包括目标基站的地理位置坐标。
80.可见，要想得到目标终端的地理位置坐标，前提是建立定位模型，如何建立能够减小定位误差，提高定位的精确性的定位模型，作为一可选的实现方式，如图2所示，本发明实施例的方法还可包括：
81.步骤21，获取预设样本区域内分布的所有样本基站的工程参数、所述预设样本区域内的各采样点子区域内样本终端的地图数据，以及所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp；
82.本步骤中，可根据所有样本基站中的各基站唯一标识cell-id，通过查询数据库，得到各自对应的工程参数。这里，工程参数具体包括的内容详见前述部分所述，这里不再赘述。
83.可选的，所述地图数据包括以下至少一项：
84.样本终端的地理位置坐标；
85.样本终端相对于地面的高度；
86.样本终端所在位置的建筑物平均高度；以及，
87.样本终端所在位置地物类型索引。
88.可选地，所述采样点子区域为对所述预设样本区域进行网格化划分后得到的网格区域。
89.这里，为了方便后续数据处理，首先可对预设样本区域进行网格化划分，网格大小可根据预设样本区域以及实际的外界环境确定。每个网格面积为d*d，每个网格的中心点坐标作为该网络的地理位置坐标。其中，每个网格区域作为一个采样点子区域。
90.步骤22，根据所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端
接收到的部分样本基站的rsrp进行模型训练，得到所述定位模型。
91.本步骤可具体包括：
92.根据所述样本基站的地理位置坐标和所述样本终端的地理位置坐标，得到所述样本基站与所述样本终端之间的直线距离、所述样本基站与所述样本终端之间的高度差、所述样本基站与所述样本终端之间的投影距离；
93.获取所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率；
94.需要说明的是，样本基站的工程参数中包括样本基站的地理位置坐标。样本终端的地图数据中包括样本终端的地理位置坐标。
95.这里，若样本基站的地理位置坐标为(cellx,celly)，样本终端的地理位置坐标为(x,y)，样本基站相对于地面的高度为height，样本终端相对于地面的高度为h；则样本基站与样本终端之间的投影距离projd，其中
[0096][0097]
样本基站与样本终端之间的高度差δh＝|height-h|，则基于投影距离projd和高度差δh可计算得到样本基站与样本终端之间的直线距离d，其中
[0098][0099]
需要说明的是，小区内样本终端所在位置和样本基站所在位置的地形种类环境等，也会对信号造成一定的影响。比如，开阔地带的信号往往比建筑物密集区域的信号好。因此，通过统计可得到小区内各种地物类型(clutter index)出现的频率clutter freq。
[0100]
基于所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行模型训练，得到所述定位模型。
[0101]
这里，将所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率作为特征向量进行模型训练，得到所述定位模型。
[0102]
其中下表中列出了根据获取到的上述数据设计的特征向量，并分别对每个特征进行了描述说明。
[0103]
[0104][0105]
本步骤可具体包括：
[0106]
对所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行数据清洗，得到有效训练数据；
[0107]
需要说明的是，在建立模型之前需要对上述特征数据进行数据清洗，去除数据采集时存在的非偶然性误差以及无关的具有多重共线性的变量，得到清洗后的特征数据，即有效训练数据。其中，可包括去除建筑物高度与地物类型标识符不符合(比如观测点建筑物平均高度为5米，但地物类型索引设置为城区高层建筑＞50米)、空间距离与信号功率不符(比如空间距离远，但信号强度大)等的异常数据、去除无用数据(比如根据小区cell id找不到基站的站点位置等)。
[0108]
基于所述有效训练数据进行轻量级梯度提升器模型训练，得到所述定位模型。
[0109]
需要说明的是，本发明实施例使用的是lightgbm(light gradient boosting machine，轻量级梯度提升器)模型进行训练建模。该模型不仅仅具有训练结果好、不易过拟合的优点，且lightgbm特别适合结构化数据，可以很完美兼容离散数据、类别特征、缺失数据的处理。
[0110]
在实际实施中，样本终端所在位置处的地图数据以及接收到基站的rsrp通过采集客户端，即样本终端，获取，其余基站的工程参数的获取可通过后台访问基站数据库获取。另外，由于建模过程中需要处理的数据量很大，特征向量的建立以及数据关系模型的建立均需要在网络设备，如定位平台系统服务器，中进行。
[0111]
这里，将有效训练数据输入到lightgbm模型中，同时为了增加模型的推理能力，使模型训练的更精准，需要对模型中的一些参数进行设置。比如，将叶子节点数据上限设置为15000，学习率设置为0.2，且不进行采样，最大树深度设置为4。为了防止过拟合，使用0.9倍的行采样。最终，通过训练得到所述定位模型。
[0112]
作为一可选地实现方式，根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，得到所述目标终端的地理位置坐标，可具体包括：
[0113]
根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，采用多边定位最小二乘算法，得到所述目标终端的地理位置坐标。
[0114]
本步骤中，具体根据不少于三个目标基站的地理位置信息及其与待测试的目标终端之间的距离，采用多边定位最小二乘算法，计算得到目标终端的地理位置坐标。
[0115]
具体描述如下：
[0116]
下式中，(x,y)表示待测试的目标终端的坐标，(xi,yi)表示第i个目标基站的位置坐标，其中，i＝1,2,3,
···
，m；projd表示第i个目标基站与待测试的目标终端之间的头投影距离，
[0117]
利用最小二乘原理可得：z＝(g
t
pg)-1gt
ph
[0118]
式中，z表示待测试的目标终端的坐标估值(x,y)，p表示单位矩阵。其中
[0119][0120][0121]
根据上述公式即可计算得到待测试的目标终端的地理位置坐标(x,y)。
[0122]
需要说明的是，通过采用多边定位最小二乘算法，利用多个基站的地理位置坐标以及基站与待测试的目标终端的投影距离(实际距离)对目标终端进行位置计算，能够保证定位的精确性。
[0123]
本发明实施例的基站定位方法，对于wifi、蓝牙和室分基站等信号传播受外部环境影响较大的数据源，具有较强的适用性，即具有适用性好的特点；而且，本发明实施例的基站定位方法，利用表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗三者之间的对应关系的定位模型，能够更准确地对不同场景下的路径损耗、基站地理位置与终端地理位置之间的关系进行预测，通过模型计算基站与目标终端之间的准确距离来对目标终端进行定位，能够实现在复杂环境下的精确位置定位，定位精度高。
[0124]
如图3所示，本发明实施例还提供一种基站定位装置，该装置包括：
[0125]
第一获取模块301，用于获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工
程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；
[0126]
定位处理模块302，用于根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗三者之间的对应关系。
[0127]
可选地，所述定位处理模块302包括：
[0128]
第一定位处理单元，用于将所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据以及各个所述目标基站的rsrp输入至预先建立的定位模型中，得到各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离；
[0129]
第二定位处理单元，用于根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，得到所述目标终端的地理位置坐标。
[0130]
可选地，本发明实施例的基站定位装置，包括：
[0131]
第二获取模块，用于获取预设样本区域内分布的所有样本基站的工程参数、所述预设样本区域内的各采样点子区域内样本终端的地图数据，以及所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp；
[0132]
模型训练模块，用于根据所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp进行模型训练，得到所述定位模型。
[0133]
可选地，所述模型训练模块可包括：
[0134]
第一处理单元，用于根据所述样本基站的地理位置坐标和所述样本终端的地理位置坐标，得到所述样本基站与所述样本终端之间的直线距离、所述样本基站与所述样本终端之间的高度差、所述样本基站与所述样本终端之间的投影距离；
[0135]
获取单元，用于获取所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率；
[0136]
模型训练单元，用于基于所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行模型训练，得到所述定位模型。
[0137]
可选地，所述采样点子区域为对所述预设样本区域进行网格化划分后得到的网格区域。
[0138]
可选地，所述工程参数包括以下至少一项：
[0139]
基站的地理位置坐标；
[0140]
基站发射机相对地面的高度；
[0141]
基站发射机水平方向角；
[0142]
基站发射机中心频率；
[0143]
基站发射机发射频率；
[0144]
基站所在位置的建筑物平均高度；
[0145]
基站发射机垂直电下倾角；以及，
[0146]
基站发射机垂直机械下倾角。
[0147]
可选地，所述地图数据包括以下至少一项：
[0148]
样本终端的地理位置坐标；
[0149]
样本终端相对于地面的高度；
[0150]
样本终端所在位置的建筑物平均高度；以及，
[0151]
样本终端所在位置地物类型索引。
[0152]
可选地，所述模型训练单元具体用于：
[0153]
对所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行数据清洗，得到有效训练数据；
[0154]
基于所述有效训练数据进行轻量级梯度提升器模型训练，得到所述定位模型。
[0155]
可选地，所述第二定位处理单元具体用于：
[0156]
根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，采用多边定位最小二乘算法，得到所述目标终端的地理位置坐标。
[0157]
本发明实施例的基站定位装置，通过获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到该目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间的对应关系，如此，利用反映基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间对应关系的定位模型，能够更为准确地对不同场景下路径损耗、基站地理位置与终端地理位置之间的关系进行预测，减小定位误差，提高定位的精确性。
[0158]
在此需要说明的是，本发明实施例提供的上述装置，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
[0159]
为了更好的实现上述目的，如图4所示，本发明实施例还提供一种网络设备，这里，网络设备可以是定位平台系统服务器，包括处理器400和收发器410，所述收发器410在处理器的控制下接收和发送数据，所述处理器400用于执行如下过程：
[0160]
获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；
[0161]
根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到所述目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传播路径损耗三者之间的对应关系。
[0162]
可选地，所述处理器400还用于：
[0163]
将所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据以及各个所述目标基站的rsrp输入至预先建立的定位模型中，得到各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离；
[0164]
根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，得到所述目标终端的地理位置坐标。
[0165]
可选地，所述处理器400还用于：
[0166]
获取预设样本区域内分布的所有样本基站的工程参数、所述预设样本区域内的各采样点子区域内样本终端的地图数据，以及所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp；
[0167]
根据所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp进行模型训练，得到所述定位模型。
[0168]
可选地，所述处理器400还用于：
[0169]
根据所述样本基站的地理位置坐标和所述样本终端的地理位置坐标，得到所述样本基站与所述样本终端之间的直线距离、所述样本基站与所述样本终端之间的高度差、所述样本基站与所述样本终端之间的投影距离；
[0170]
获取所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率；
[0171]
基于所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行模型训练，得到所述定位模型。
[0172]
可选地，所述采样点子区域为对所述预设样本区域进行网格化划分后得到的网格区域。
[0173]
可选地，所述工程参数包括以下至少一项：
[0174]
基站的地理位置坐标；
[0175]
基站发射机相对地面的高度；
[0176]
基站发射机水平方向角；
[0177]
基站发射机中心频率；
[0178]
基站发射机发射频率；
[0179]
基站所在位置的建筑物平均高度；
[0180]
基站发射机垂直电下倾角；以及，
[0181]
基站发射机垂直机械下倾角。
[0182]
可选地，所述地图数据包括以下至少一项：
[0183]
样本终端的地理位置坐标；
[0184]
样本终端相对于地面的高度；
[0185]
样本终端所在位置的建筑物平均高度；以及，
[0186]
样本终端所在位置地物类型索引。
[0187]
可选地，所述处理器400还用于：
[0188]
对所述样本基站的工程参数、所述样本终端的地图数据、所述样本终端接收到的部分样本基站的rsrp、所述直线距离、所述高度差、所述投影距离和所述采样点所在小区内各地物类型出现的频率进行数据清洗，得到有效训练数据；
[0189]
基于所述有效训练数据进行轻量级梯度提升器模型训练，得到所述定位模型。
[0190]
可选地，所述处理器400还用于：
[0191]
根据各个所述目标基站的地理位置坐标以及各个所述目标基站与所述目标终端之间的投影距离，采用多边定位最小二乘算法，得到所述目标终端的地理位置坐标。
[0192]
本发明实施例的网络设备，通过获取与待测试的目标终端相关的至少三个目标基站的工程参数、与所述目标终端的周围环境相关的地理特征数据，以及所述目标终端接收
到的各个所述目标基站的参考信号接收功率rsrp；根据所述至少三个目标基站的工程参数、所述地理特征数据、各个所述目标基站的rsrp以及预先建立的定位模型，得到该目标终端的地理位置坐标，所述定位模型用于表示基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间的对应关系，如此，利用反映基站的工程参数、终端的地理位置以及基站与终端之间的信号传输路径损耗三者之间对应关系的定位模型，能够更为准确地对不同场景下路径损耗、基站地理位置与终端地理位置之间的关系进行预测，减小定位误差，提高定位的精确性。
[0193]
本发明实施例还提供一种网络设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的基站定位方法实施例中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0194]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的基站定位方法实施例中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
[0195]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可读存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0196]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其它可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其它可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0197]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其它可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储介质中，使得存储在该计算机可读存储介质中的指令产生包括指令装置的纸制品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0198]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其它可编程数据处理设备上，使得计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他科编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0199]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。