公开(公告)号：CN109991591A

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201810009221.3

申请日：2018-01-02

Applicant: 中兴通讯股份有限公司

Inventor： 张宗源 ,  王连臣

IPC: G01S11/02 ,  G01S11/04 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的定位方法、装置、计算机设备及存储介质，属于无线定位技术领域。该基于深度学习的定位方法包括：接收移动终端上报的若干个待定位的第一小区信号参数，该第一小区信号参数不包括该移动终端的实际经纬度；将同一移动终端上报的该第一小区信号参数输入至预先训练好的聚类模型中进行分类；将分类后的每类该第一小区信号参数分别输入到预先训练好的前馈神经网络中，得到与该第一小区信号参数相对应的当前经纬度数据；将该当前经纬度数据输入到预先训练好的循环神经网络中，得到下一时刻的经纬度数据。本申请可以提高定位的稳定性及精确性。

公开(公告)号：CN109991591B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN201810009221.3

申请日：2018-01-02

Applicant: 中兴通讯股份有限公司

Inventor： 张宗源 ,  王连臣

IPC: H04W4/02 ,  G01S11/02 ,  G01S11/04 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的定位方法、装置、计算机设备及存储介质，属于无线定位技术领域。该基于深度学习的定位方法包括：接收移动终端上报的若干个待定位的第一小区信号参数，该第一小区信号参数不包括该移动终端的实际经纬度；将同一移动终端上报的该第一小区信号参数输入至预先训练好的聚类模型中进行分类；将分类后的每类该第一小区信号参数分别输入到预先训练好的前馈神经网络中，得到与该第一小区信号参数相对应的当前经纬度数据；将该当前经纬度数据输入到预先训练好的循环神经网络中，得到下一时刻的经纬度数据。本申请可以提高定位的稳定性及精确性。