本發(fā)明涉及室內(nèi)定位
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種位置指紋數(shù)據(jù)庫更新方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：室內(nèi)定位技術(shù)是指，當(dāng)人或物在遮蔽的室內(nèi)環(huán)境時(shí)，獲取其位置的定位技術(shù)。由于全球定位系統(tǒng)(GPS，GlobalPositioningSystem)的普及，室外定位技術(shù)非常成熟。但是，在室內(nèi)環(huán)境中接受的GPS信號(hào)非常微弱，甚至接收不到，故室內(nèi)需要采用新的定位技術(shù)。目前，室內(nèi)定位技術(shù)總體分為三類：幾何定位方法，臨近定位方法，以及指紋匹配定位方法。幾何定位法是指利用接入點(diǎn)(AP，AccessPoint)與待測(cè)終端之間的距離，根據(jù)幾何學(xué)的原理估計(jì)出待測(cè)終端的方法。臨近定位方法，也可叫最近AP法，根據(jù)待測(cè)終端與一個(gè)或多個(gè)位置已知位置AP的臨近關(guān)系，將待測(cè)終端接收到的信號(hào)最強(qiáng)的AP的位置作為該待測(cè)終端的位置。位置指紋法，將定位環(huán)境進(jìn)行抽象和形式化、離散化，用聲學(xué)、光學(xué)、無線電等方面的特征的指標(biāo)參數(shù)來描述定位環(huán)境中的各個(gè)位置。定位時(shí)，利用在定位點(diǎn)采集的位置指紋與指紋數(shù)據(jù)庫中的指紋進(jìn)行匹配，確定待測(cè)終端的位置。指紋定位法的優(yōu)勢(shì)在于不需多邊定位法中需要建立信道參數(shù)模型來估計(jì)收發(fā)機(jī)之間的距離，不需額外開發(fā)硬件平臺(tái)來估計(jì)信道參數(shù)而減少了硬件開發(fā)的成本，甚至也不需要接入點(diǎn)具體的位置與布局。指紋定位算法包括：確定性算法、非確定性算法以及人工智能算法。確定性算法包括：K臨近節(jié)點(diǎn)算法(KNN，K-NearestNode)以及加權(quán)的K臨近節(jié)點(diǎn)算法(WKNN，weightedK-NearestNode)。非確定性算法包括：柱形圖法、基于核函數(shù)的最大后驗(yàn)概率法等。人工智能算法包括：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)以及人工免疫遺傳算法的指紋定位算法。指紋定位算法的精度取決于指紋信息與位置信息的關(guān)聯(lián)度。若指紋信息與定位區(qū)域內(nèi)的位置信息是一對(duì)一的關(guān)聯(lián)關(guān)系，且這種關(guān)系不隨環(huán)境的變化的影響，那么，無論采用何種指紋匹配算法都將獲得準(zhǔn)確估計(jì)結(jié)果。但實(shí)際情況下，即使待定位終端位置不變，終端所接收到的來自AP該的信號(hào)強(qiáng)度值也隨時(shí)間的變化而不同，環(huán)境干擾包括多徑效應(yīng)、陰影效應(yīng)、終端天線方向、室內(nèi)環(huán)境溫度、室內(nèi)布局的變化以及室內(nèi)人員的走動(dòng)等。這種的時(shí)變特性導(dǎo)致指紋信息與位置信息的關(guān)聯(lián)不唯一性、不確定性，從而產(chǎn)生位置估計(jì)誤差。指紋定位法易受環(huán)境噪聲干擾而導(dǎo)致定位精度受限。首先，確定性算法無法有效應(yīng)對(duì)室內(nèi)信號(hào)環(huán)境的時(shí)變特性，因而定位精度較差。其次，基于貝葉斯準(zhǔn)則的非確定性算法可以有效應(yīng)對(duì)室內(nèi)信號(hào)環(huán)境的時(shí)變特性，但是，指紋數(shù)據(jù)釆集的時(shí)間與人工成本較高。最后，人工智能算法實(shí)現(xiàn)離散指紋數(shù)據(jù)庫泛化的問題，但是，同樣無法有效應(yīng)對(duì)室內(nèi)信號(hào)環(huán)境的時(shí)變特性。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題，本發(fā)明提供一種位置指紋數(shù)據(jù)庫更新方法及系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)位置指紋數(shù)據(jù)庫的及時(shí)更新，同時(shí)通過位置指紋特征數(shù)據(jù)的主動(dòng)上報(bào)，降低位置指紋數(shù)據(jù)庫的更新成本。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供一種位置指紋數(shù)據(jù)庫更新方法，所述方法包括：接收預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)上傳的移動(dòng)終端的位置指紋數(shù)據(jù)，提取所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)；利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述位置指紋數(shù)據(jù)庫的更新。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中還攜帶有所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型，所述利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，具體包括：根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量；根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)所屬的移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型查找所述特征位置指紋向量中對(duì)應(yīng)所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型的特征位置指紋分量；利用所述特征位置指紋數(shù)據(jù)替換所述特征位置指紋分量。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為最小化路測(cè)消息，所述最小化路測(cè)消息中包含有位置信息和實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，具體包括：根據(jù)所述位置信息查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為測(cè)量報(bào)告消息，所述測(cè)量報(bào)告消息中包含有實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，具體包括：根據(jù)所述實(shí)時(shí)特征位置指紋在預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中查找與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量；定位所述位置指紋數(shù)據(jù)庫中與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量所在的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。優(yōu)選地，所述方法還包括：構(gòu)建二維柵格圖；將所述二維柵格圖以預(yù)設(shè)比例劃分為多個(gè)相同柵格，以每個(gè)柵格的幾何中心作為獲取特征位置指紋向量的定位參考點(diǎn)；獲取每個(gè)柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量；所有柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量組成位置指紋數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明還提供了一種位置指紋數(shù)據(jù)庫更新系統(tǒng)，所述系統(tǒng)應(yīng)用于室內(nèi)定位服務(wù)器上，包括：接收模塊，用于接收預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)上傳的移動(dòng)終端的位置指紋數(shù)據(jù)；提取模塊，用于提取所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)；處理模塊，用于利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中還攜帶有所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型，所述處理模塊，具體用于根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量；根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)所屬的移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型查找所述特征位置指紋向量中對(duì)應(yīng)所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型的特征位置指紋分量；利用所述特征位置指紋數(shù)據(jù)替換所述特征位置指紋分量。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為最小化路測(cè)消息，所述最小化路測(cè)消息中包含有位置信息和實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述處理模塊，具體用于根據(jù)所述位置信息查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為測(cè)量報(bào)告消息，所述測(cè)量報(bào)告消息中包含有實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述處理模塊，具體用于根據(jù)所述實(shí)時(shí)特征位置指紋在預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中查找與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量；定位所述位置指紋數(shù)據(jù)庫中與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量所在的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。優(yōu)選地，還包括：構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建二維柵格圖；將所述二維柵格圖以預(yù)設(shè)比例劃分為多個(gè)相同柵格，以每個(gè)柵格的幾何中心作為獲取特征位置指紋向量的定位參考點(diǎn)；獲取每個(gè)柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量；所有柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量組成位置指紋數(shù)據(jù)庫。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明至少具有以下優(yōu)點(diǎn)：通過本發(fā)明中的位置指紋數(shù)據(jù)庫更新設(shè)計(jì)，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)位置指紋數(shù)據(jù)庫的及時(shí)更新，同時(shí)通過位置指紋特征數(shù)據(jù)的主動(dòng)上報(bào)，降低了位置指紋數(shù)據(jù)庫的更新成本。附圖說明是圖1是本發(fā)明提出的一種位置指紋數(shù)據(jù)庫更新方法的流程示意圖；圖2是本發(fā)明提出的位置指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建過程的流程示意圖；圖3是本發(fā)明所提供的4G移動(dòng)終端的位置指紋數(shù)據(jù)庫的柵格示意圖；圖4是本發(fā)明所提供的2G、3G和4G移動(dòng)終端的位置指紋數(shù)據(jù)庫的柵格示意圖。具體實(shí)施方式下面參照附圖來描述本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解的是，這些實(shí)施方式僅僅用于解釋本發(fā)明的技術(shù)原理，并非旨在限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。本發(fā)明提出一種位置指紋數(shù)據(jù)庫更新方法，該方法應(yīng)用于室內(nèi)定位服務(wù)器上，下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明具體實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說明。如圖1所示，該位置指紋數(shù)據(jù)庫更新方法具體包括如下步驟：步驟101，接收預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)上傳的移動(dòng)終端的位置指紋數(shù)據(jù)。其中，在該步驟之前，還包括預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建過程，如圖2所示，具體的：步驟201，構(gòu)建二維柵格圖。步驟202，將所述二維柵格圖以預(yù)設(shè)比例劃分為多個(gè)相同柵格，以每個(gè)柵格的幾何中心作為獲取特征位置指紋向量的定位參考點(diǎn)。如以1m*1m為精度劃分室內(nèi)區(qū)域，得到二維柵格，并以柵格的幾何中心作為該柵格的定位參考點(diǎn)。步驟203，獲取每個(gè)柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量。具體的，該特征位置指紋向量可以為定位參考點(diǎn)處的多模信號(hào)強(qiáng)度；包括定位參考點(diǎn)處接收到的蜂窩基站的參考信號(hào)接收功率(RSRP，ReferenceSignalReceivedPower)以及定位參考點(diǎn)處接收到的非蜂窩接入點(diǎn)(AP，AccessPoint)的接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI，ReceivedSignalStrengthIndication)；其中，蜂窩基站包括，第四代移動(dòng)通信(4G，F(xiàn)ourGeneration)基站，第三代移動(dòng)通信(3G，ThreeGeneration)基站，第二代移動(dòng)通信(2G，TwoGeneration)基站，非蜂窩AP指無線保真(WiFi，WirelessFidelity)AP。步驟204，所有柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量組成位置指紋數(shù)據(jù)庫。其中，每一個(gè)柵格對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量中均包含有2G、3G、4G和WiFi所分別對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度之一或多種，將定位參考點(diǎn)處的多模信號(hào)強(qiáng)度作為該柵格的特征位置指紋向量，所有定位柵格的特征位置指紋向量組成定位位置指紋數(shù)據(jù)庫。其中，特征位置指紋向量，包括，2G基站的信號(hào)強(qiáng)度，3G基站的信號(hào)強(qiáng)度，4G基站的信號(hào)強(qiáng)度以及WiFiAP的信號(hào)強(qiáng)度。步驟102，提取所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)。步驟103，利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述位置指紋數(shù)據(jù)庫的更新。其中，所述位置指紋特征數(shù)據(jù)中攜帶有所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型，該網(wǎng)絡(luò)制式類型包括4G、3G、2G和WiFi，所述利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，具體包括：根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量；根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)所屬的移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型查找所述特征位置指紋向量中對(duì)應(yīng)所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型的特征位置指紋分量；利用所述特征位置指紋數(shù)據(jù)替換所述特征位置指紋分量。具體的，根據(jù)該位置指紋特征數(shù)據(jù)的具體類型不同，可以包括如下兩種方式：方式一所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為最小化路測(cè)消息，所述最小化路測(cè)消息中包含有位置信息和實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，具體包括：根據(jù)所述位置信息查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。方式二所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為測(cè)量報(bào)告消息，所述測(cè)量報(bào)告消息中包含有實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換，具體包括：根據(jù)所述實(shí)時(shí)特征位置指紋在預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中查找與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量；定位所述位置指紋數(shù)據(jù)庫中與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量所在的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。下面以兩個(gè)具體實(shí)施方式分別就上述所提及的兩種方式做具體闡述。具體實(shí)施方式一運(yùn)營(yíng)商在有路測(cè)需求時(shí)，根據(jù)某些特定條件選擇蜂窩移動(dòng)終端執(zhí)行最小化路測(cè)(MDT,MinimizationofDriveTests)上報(bào)，為運(yùn)營(yíng)商提供實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)，用以及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋問題，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等工作。其中，該最小化路測(cè)MDT包括瞬時(shí)型最小化路測(cè)(ImmediateMDT)和日志型最小化路測(cè)(LoggedMDT)；對(duì)于連接狀態(tài)蜂窩移動(dòng)終端的測(cè)量配置稱為瞬時(shí)型最小化路測(cè)(ImmediateMDT)，蜂窩移動(dòng)終端在連接狀態(tài)時(shí)進(jìn)行測(cè)量，路測(cè)信息可以及時(shí)反饋給核心網(wǎng)。對(duì)于空閑狀態(tài)蜂窩移動(dòng)終端的測(cè)量配置稱為日志型最小化路測(cè)(LoggedMDT)，蜂窩移動(dòng)終端在空閑狀態(tài)時(shí)進(jìn)行測(cè)量，路測(cè)信息需要等到下一次處于連接狀態(tài)時(shí)才能反饋給核心網(wǎng)。下面分別就ImmediateMDT和LoggedMDT做具體說明。步驟1：蜂窩基站配置蜂窩移動(dòng)終端執(zhí)行ImmediateMDT測(cè)量。蜂窩基站挑選特定的處于連接狀態(tài)的蜂窩移動(dòng)終端，并向該蜂窩移動(dòng)終端下發(fā)有關(guān)ImmediateMDT測(cè)量的配置命令。蜂窩基站包括，4G基站，3G基站，2G基站；處于連接狀態(tài)的蜂窩移動(dòng)終端執(zhí)行ImmediateMDT測(cè)量。蜂窩移動(dòng)終端記錄RSRP測(cè)量結(jié)果，測(cè)量數(shù)據(jù)獲得的絕對(duì)時(shí)間戳，以及所在的地理信息(包括經(jīng)度、緯度、高度)，最終向蜂窩基站匯報(bào)ImmediateMDT測(cè)量。蜂窩移動(dòng)終端，包括：4G移動(dòng)終端，3G移動(dòng)終端，2G移動(dòng)終端。步驟2，眾包更新多模定位位置指紋庫。提取ImmediateMDT測(cè)量中的實(shí)時(shí)位置指紋以及經(jīng)緯度信息，依據(jù)經(jīng)緯度信息將ImmediateMDT測(cè)量中的實(shí)時(shí)位置指紋映射到相應(yīng)柵格，并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中的相應(yīng)分量。所述實(shí)時(shí)位置指紋具體指ImmediateMDT測(cè)量中服務(wù)小區(qū)RSRP信息。具體的，從2GImmediateMDT測(cè)量中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中2G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量，從3GImmediateMDT測(cè)量中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中3G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量，從4GImmediateMDT測(cè)量中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中4G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量。步驟1：蜂窩基站配置蜂窩移動(dòng)終端執(zhí)行LoggedMDT測(cè)量。蜂窩基站挑選特定的處于連接狀態(tài)的蜂窩移動(dòng)終端，并向該蜂窩移動(dòng)終端下發(fā)有關(guān)LoggedMDT測(cè)量的配置命令。蜂窩基站包括，4G基站，3G基站，2G基站；蜂窩移動(dòng)終端由連接狀態(tài)轉(zhuǎn)換到空閑狀態(tài)后執(zhí)行LoggedMDT測(cè)量。蜂窩移動(dòng)終端記錄RSRP測(cè)量結(jié)果，測(cè)量數(shù)據(jù)獲得的絕對(duì)時(shí)間戳，以及所在的地理信息(包括經(jīng)度、緯度)，在下一次處于連接狀態(tài)時(shí)向蜂窩基站上報(bào)LoggedMDT測(cè)量結(jié)果。蜂窩移動(dòng)終端，包括：4G移動(dòng)終端，3G移動(dòng)終端，2G移動(dòng)終端。步驟2，眾包更新多模定位位置指紋庫。提取LoggedMDT測(cè)量中的實(shí)時(shí)位置指紋，依據(jù)經(jīng)緯度信息將LoggedMDT消息中映射到相應(yīng)柵格，并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中相應(yīng)分量。所述實(shí)時(shí)位置指紋指，LoggedMDT測(cè)量中服務(wù)小區(qū)RSRP信息以及地理信息。具體的，從2GLoggedMDT測(cè)量中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中2G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量，從3GLoggedMDT測(cè)量中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中3G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量，從4GLoggedMDT測(cè)量中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中4G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量。具體實(shí)施方式二蜂窩基站配置處于連接狀態(tài)的蜂窩移動(dòng)終端進(jìn)行周期性測(cè)量匯報(bào)MR(MeasurementReport)。處于連接狀態(tài)的蜂窩移動(dòng)終端一定時(shí)間間隔周期性地向蜂窩基站上報(bào)下行參考信號(hào)接收強(qiáng)度等信息。蜂窩基站包括，4G基站，3G基站，2G基站。蜂窩移動(dòng)終端，包括：4G移動(dòng)終端，3G移動(dòng)終端，2G移動(dòng)終端。蜂窩基站將蜂窩移動(dòng)終端上報(bào)的MR消息轉(zhuǎn)發(fā)給室內(nèi)定位服務(wù)器；室內(nèi)定位服務(wù)器提取MR消息中的服務(wù)小區(qū)RSRP信息，查找與實(shí)時(shí)位置指紋最接近的特征位置指紋向量所在的柵格，最終以此柵格的參考點(diǎn)坐標(biāo)作為該MR消息的坐標(biāo)。提取MR消息中的實(shí)時(shí)位置指紋，并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中相應(yīng)分量。所述實(shí)時(shí)位置指紋具體指MR消息中服務(wù)小區(qū)RSRP信息。具體的，根據(jù)該移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型不同，在進(jìn)行相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中相應(yīng)分量更新時(shí)，進(jìn)行對(duì)應(yīng)的更新；從2GMR消息中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中2G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量，從3GMR消息中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中3G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量，從4GMR消息中提取實(shí)時(shí)位置指紋并更新相應(yīng)柵格的特征位置指紋向量中4G基站的信號(hào)強(qiáng)度分量。其中，如表1所示統(tǒng)計(jì)結(jié)果，全北京共有600萬4G移動(dòng)終端，全北京市范圍內(nèi)4G移動(dòng)終端每天上報(bào)約26億條MR消息，室內(nèi)MR占16億條。進(jìn)一步，根據(jù)表2統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在五環(huán)內(nèi)室內(nèi)，4G移動(dòng)終端每天上報(bào)約14億條MR消息，室內(nèi)MR占10億條；依據(jù)表1和表2統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在室內(nèi)平均25m2范圍，每天可以收集到11條4GMR消息，如圖3所示?？紤]到4G、3G、2G移動(dòng)終端的滲透率，25m2區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)柵格都可以收集到MR消息，如圖4所示。因此，每個(gè)定位柵格的更新頻率可以為一天。表1全北京市MR統(tǒng)計(jì)數(shù)目5m*5m柵格總數(shù)MR總數(shù)室內(nèi)MR占比2.98億25.69億62.1％表2五環(huán)內(nèi)MR統(tǒng)計(jì)數(shù)目基于與上述方法同樣的發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供了一種位置指紋數(shù)據(jù)庫更新系統(tǒng)，所述系統(tǒng)應(yīng)用于室內(nèi)定位服務(wù)器上，包括：接收模塊，用于接收基站預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)上傳的移動(dòng)終端的位置指紋數(shù)據(jù)；提取模塊，用于提取所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)；處理模塊，用于利用所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量并替換。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中還攜帶有所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型，所述處理模塊，具體用于根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量；根據(jù)所述位置指紋特征數(shù)據(jù)所屬的移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型查找所述特征位置指紋向量中對(duì)應(yīng)所述移動(dòng)終端的網(wǎng)絡(luò)制式類型的特征位置指紋分量；利用所述特征位置指紋數(shù)據(jù)替換所述特征位置指紋分量。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為最小化路測(cè)消息，所述最小化路測(cè)消息中包含有位置信息和實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述處理模塊，具體用于根據(jù)所述位置信息查找預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。優(yōu)選地，所述位置指紋數(shù)據(jù)中所攜帶的位置指紋特征數(shù)據(jù)具體為測(cè)量報(bào)告消息，所述測(cè)量報(bào)告消息中包含有實(shí)時(shí)特征位置指紋，所述處理模塊，具體用于根據(jù)所述實(shí)時(shí)特征位置指紋在預(yù)設(shè)位置指紋數(shù)據(jù)庫中查找與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量；定位所述位置指紋數(shù)據(jù)庫中與所述實(shí)時(shí)特征位置指紋最為接近的特征位置指紋向量所在的柵格；利用所述實(shí)時(shí)特征位置指紋替換所述柵格處對(duì)應(yīng)的特征位置指紋向量。優(yōu)選地，還包括：構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建二維柵格圖；將所述二維柵格圖以預(yù)設(shè)比例劃分為多個(gè)相同柵格，以每個(gè)柵格的幾何中心作為獲取特征位置指紋向量的定位參考點(diǎn)；獲取每個(gè)柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量；所有柵格的定位參考點(diǎn)處的特征位置指紋向量組成位置指紋數(shù)據(jù)庫。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該能夠意識(shí)到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的模塊、及方法步驟，能夠以電子硬件、計(jì)算機(jī)軟件或者二者的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)，為了清楚地說明電子硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以電子硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用來使用不同方法來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。至此，已經(jīng)結(jié)合附圖所示的優(yōu)選實(shí)施方式描述了本發(fā)明的技術(shù)方案，但是，本領(lǐng)域技術(shù)人員容易理解的是，本發(fā)明的保護(hù)范圍顯然不局限于這些具體實(shí)施方式。在不偏離本發(fā)明的原理的前提下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)相關(guān)技術(shù)特征作出等同的更改或替換，這些更改或替換之后的技術(shù)方案都將落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3