基于蜂窝网络的移动终端定位方法及装置

技术领域

本发明涉及移动通信和大数据技术领域，尤其涉及一种基于蜂窝网络的移动终端定位方法及装置。

背景技术

随着移动互联网技术的快速发展，蜂窝数据网络已经广泛渗透到生活的方方面面，智能手机的普及也带来了基于位置的服务（Location Based Services，LBS）业务的迅猛发展。基于移动互联网的各种地图类、生活类、广告营销等应用服务，通常需要获取用户的位置信息，将线上服务与线下业务结合。

基于移动终端的定位服务有很多方式，主要包括基于全球定位系统（GPS）或蜂窝网络定位的方式。GPS定位需要终端开启GPS功能并实时的获取终端的GPS位置。而蜂窝网络定位是通过终端附着的基站位置获取当前位置信息，通常以基站的服务范围的中心位置作为当前终端位置，但基站的覆盖范围通常在100米到2千米，定位精度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于蜂窝网络的移动终端定位方法及装置，以提高移动用户终端定位精度。

为了达到上述目的，本发明采用以下方案实现：

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于蜂窝网络的移动终端定位方法，包括：

获取移动终端与基站之间移动网络的信号测量数据；

检测所述信号测量数据是否包含时间提前量；

若是，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站时间提前量与终端GPS位置的第一映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果；

若否，检测所述信号测量数据是否包含信号强度；

若是，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站信号强度与终端GPS位置的第二映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果；

若否，根据所述信号测量数据中的基站标识检索预先建立的基站标识与GPS位置的第三映射关系，作为所述移动终端的定位结果。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述任一实施例所述方法的步骤。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了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上述任一实施例所述方法的步骤。

本发明各实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高对用户移动终端的定位的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1是本发明一实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法的流程示意图；

图2是本发明一具体实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法的流程示意图；

图3是本发明一具体实施例中检索库训练方法的流程示意图；

图4是本发明一具体实施例中信号强度检索库训练方法的流程示意图；

图5是本发明一具体实施例中时间提前量检索库训练方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

在移动通信网络中信号测量是一项重要工作，在物理层上报的测量数据可以用于在系统的无线资源控制子层完成诸如小区选择/重选及切换等事件的触发等操作。信号测量中的移动终端到基站小区的信号强度和时间提前量参数可以反映出手机终端到基站小区的距离。

在移动网络中信号测量可以通过基站天线角(Angle Of Arrival，AOA)反应出终端（UE）相较于基站所处方向位置，时间提前量（TA）则反映出终端与基站距离，结合AOA和TA可以有效的计算终端的位置。但是由于终端到天线通常不是空旷的，存在多径效应和障碍物干扰，所以天线角AOA通常是不稳定的，所以很难直接通过AOA和TA实现有效的终端定位。而在信号测量中可以通过终端的GPS（Global Positioning System，全球定位系统）获得当前终端位置，所以可以利用二者训练出模型预测当手机终端与基站小区的距离（可利用信号强度或者时间提前量换算）在一定范围内时可能的位置，以达到更高精度的基站定位。通常来说利用信号强度或者时间提前量可以建立基于信号测量数据的定位指纹库，并建立索引实现利用信号测量数据的手机定位。常见的指纹库建立方法是取信号测量数据中每组相同信号强度或者时间提前量下的全部GPS点的均值，无法消除信号测量数据中的波动带来的数据误差。

基于此，本发明提供了一种基于蜂窝网络的移动终端定位方法。

图1是本发明一实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法的流程示意图，参见图1，本发明一实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法可包括以下步骤S110~步骤S160。

下面将对步骤S110至步骤S160的具体实施方式进行详细说明。

步骤S110：获取移动终端与基站之间移动网络的信号测量数据。

该步骤S110中，对于一移动终端，例如，手机终端，可以获取其与一基站之间的移动网络的信号测量数据（MDT（最小化路测）测量数据），并可以从中提取基站标识字段，以及提取可能存在的主服务小区标识及其信号强度字段、邻服务小区标识及其信号强度字段、主服务小区标识及其时间提前量字段、邻服务小区标识及其时间提前量字段等中的一个或多个。

步骤S120：检测所述信号测量数据是否包含时间提前量。

该步骤S120中，该时间提前量可以包括主服务小区的时间提前量和/或邻服务小区的时间提前量。在需要检测所述信号测量数据是否包含主服务小区的时间提前量和邻服务小区的时间提前量这两种时间提前量，可以按各种顺序依次检测各种信号测量数据是否存在。时间提前量能够反映移动终端与基站之间的距离，所以可以通过检测是否时间提前量进行终端定位。另外，可以通过检测信号测量数据是否包含时间提前量，确认是否同时包含基站和服务小区及其时间提前量，可以提高检测效率。

若信号测量数据包含时间提前量，则该信号测量数据可以包含与该时间提前量对应的服务小区，并可以对应该服务小区对应的基站。其中，若包含的时间提前量为主服务小区的时间提前量，则对应的服务小区为主服务小区，若包含的时间提前量为邻服务小区的时间提前量，则对应的服务小区为邻服务小区。所以，通过检测是否包含时间提前量，可以检测是否同时包含时间提前量、该时间提前量对应的服务小区、以及该服务小区对应的基站。

示例性地，上述步骤S120，即，检测所述信号测量数据是否包含时间提前量，具体可包括步骤：S121，检测所述信号测量数据是否包含邻服务小区的时间提前量。

该步骤S121中，若包含邻服务小区的时间提前量，由于邻服务小区一般有对应的主服务小区，所以，一般可以同时包含主服务小区的时间提前量，加上服务小区还可对应有基站，所以，若信号测量数据包含邻服务小区的时间提前量，信号测量数据可以同时包含邻服务小区及其时间提前量、主服务小区及其时间提前量、以及基站。而，邻服务小区及其时间提前量、主服务小区及其时间提前量、以及基站中的任一个都可以反映移动终端和基站之间的距离，所以利用这些信息一起确定移动终端位置，可使定位结果更精确。

在信号测量数据中没有邻服务小区及其时间提前量的情况下，可以确定不能从上述二级时间提前量映射关系中查找到对应位置信息。此时，可以利用邻服务小区之外的能够反映移动终端和基站之间距离的其余信息对移动终端进行定位。例如，可以进一步尝试利用主服务小区的时间提前量信息进行检测及定位。

示例性地，上述步骤S120，即，检测所述信号测量数据是否包含时间提前量，可包括步骤：S122，在检测所述信号测量数据不包含邻服务小区的时间提前量的情况下，检测所述信号测量数据是否包含主服务小区的时间提前量。

该步骤S122中，若检测包括主服务小区的时间提前量，那么该主服务小区还可以对应有基站，可以认为同时包含主服务小区及其时间提前量和基站，所以利用这两种信息对移动终端进行定位，相对于仅利用基站定位的情况，仍具有较高的定位精确度。

步骤S130：若是，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站时间提前量与终端GPS位置的第一映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果。

该步骤S130中，该第一映射关系中的基站时间提前量可以包括主服务小区的时间提前量和/或邻服务小区的时间提前量。包含不同时间提前量的情况可以形成不同映射关系。该第一映射关系中的终端GPS位置可以是选择的或计算得到的适于对应相应时间提前量的终端GPS位置点。

在利用上述步骤S121中的检测是否包含邻服务小区时间提前量的情况下，上述第一映射关系中可以包含邻服务小区对应的信息。示例性地，上述步骤S130，即，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站时间提前量与终端GPS位置的第一映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果，具体可包括步骤：S131，在所述信号测量数据包含邻服务小区的时间提前量的情况下，根据所述信号测量数据查询二级时间提前量映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果；其中，所述第一映射关系包括二级基站时间提前量与终端GPS位置的二级时间提前量映射关系，所述二级时间提前量映射关系中二级基站时间提前量包括基站标识和该基站标识对应的主服务小区标识及其时间提前量分级标识和邻服务小区标识及其时间提前量分级标识。

其中，该二级时间提前量映射关系中二级基站时间提前量中，基站标识对应有主服务小区及其时间提前量，主服务小区对应有邻服务小区及其时间提前量，这一组信息可以对应该二级时间提前量映射关系中终端GPS位置。这种映射关系可以利用历史MDT测量数据统计计算得到。历史MDT测量数据中同一组数据中，各时间提前量可以划分至相应的分级或等级。需要查询该二级基站时间提前量映射关系时，可以找到待定位移动终端对应的时间提前量所属的分级或等级，然后到映射关系中进行查找。时间提前量的分级粒度可以根据实际情况确定，比如可以划分为三级，具体地例如，0~2可以划分为第一级，3~6可以划分为第二级，6以上可以划分为第三级。每个时间提前量分级可以设置相应的标识，可以便于比较识别。

该实施例中，基于基站对应的主服务小区及其时间提前量和邻服务小区及其时间提前量这两级时间提前量对移动终端进行定位，使得定位结果更准确。

在利用上述步骤S122检测是否包含主服务小区的时间提前量下，上述第一映射关系中可以包含主服务小区对应的信息。示例性地，上述步骤S130，即，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站时间提前量与终端GPS位置的第一映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果，具体可包括步骤：S132，在所述信号测量数据包含主服务小区的时间提前量的情况下，根据所述信号测量数据查询一级时间提前量映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果；其中，所述第一映射关系还包括一级基站时间提前量与终端GPS位置的一级时间提前量映射关系，所述一级时间提前量映射关系中一级基站时间提前量包括基站标识和该基站标识对应的主服务小区标识及其时间提前量分级标识。

该实施例中，在没有邻服务小区的时间提前量的情况下，基于基站对应的主服务小区及其时间提前量这两种信息对移动终端进行定位，可以尽量保证定位结果的准确性。

步骤S140：若否，检测所述信号测量数据是否包含信号强度。

对于信号测量数据不包含时间提前量的情况下，可以进一步利用信号测量数据中的其他信息进行检测及定位。例如，由于信号强度可以反映移动终端和基站之间的距离，所以，可以利用信号强度做进一步检测及定位。

另外，可以通过检测信号测量数据是否包含信号强度，确认是否同时包含基站和服务小区及其信号强度，可以提高检测效率。

该步骤S140中，该信号强度可以包括主服务小区的信号强度和/或邻服务小区的信号强度。在需要检测所述信号测量数据是否包含主服务小区的信号强度和邻服务小区的信号强度这两种信号强度，可以按各种顺序依次检测各种信号测量数据是否存在。

示例性地，上述步骤S140，即，检测所述信号测量数据是否包含信号强度，具体可包括步骤：S141，检测所述信号测量数据是否包含邻服务小区的信号强度。

该步骤S141中，若包含邻服务小区的信号强度，由于邻服务小区一般有对应的主服务小区，所以，一般可以同时包含主服务小区的信号强度，加上服务小区还可对应有基站，所以，若信号测量数据包含邻服务小区的信号强度，信号测量数据可以同时包含邻服务小区及其信号强度、主服务小区及其信号强度、以及基站。而，邻服务小区及其信号强度、主服务小区及其信号强度、以及基站中的任一个都可以反映移动终端和基站之间的距离，所以利用这些信息一起确定移动终端位置，可使定位结果更精确。

在信号测量数据中没有邻服务小区及其信号强度的情况下，可以确定不能从上述二级信号强度映射关系中查找到对应位置信息。此时，可以利用邻服务小区之外的能够反映移动终端和基站之间距离的其余信息对移动终端进行定位。例如，可以进一步尝试利用主服务小区的信号强度进行检测及定位。

示例性地，上述步骤S140，即，检测所述信号测量数据是否包含信号强度，具体可包括步骤：S142，在所述信号测量数据不包含邻服务小区的信号强度情况下，检测所述信号测量数据是否包含主服务小区的信号强度。

该步骤S142中，若检测包括主服务小区的信号强度，那么该主服务小区还可以对应有基站，可以认为同时包含主服务小区及其信号强度和基站，所以利用这两种信息对移动终端进行定位，相对于仅利用基站定位的情况，仍具有较高的定位精确度。

步骤S150：若是，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站信号强度与终端GPS位置的第二映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果。

该步骤S150中，该第二映射关系中的基站信号强度可以包括主服务小区的信号强度和/或邻服务小区的信号强度。包含不同信号强度的情况可以形成不同映射关系。该第二映射关系中的终端GPS位置可以是选择的或计算得到的适于对应相应信号强度的终端GPS位置点。

在通过上述步骤S141检测所述信号测量数据是否包含邻服务小区的信号强度的情况下，上述步骤S150，即，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站信号强度与终端GPS位置的第二映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果，具体可包括步骤：S151，在所述信号测量数据包含邻服务小区的信号强度情况下，根据所述信号测量数据查询二级信号强度映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果；其中，所述第二映射关系包括二级基站信号强度与终端GPS位置的二级信号强度映射关系，所述二级信号强度映射关系中二级基站信号强度包括基站标识和该基站标识对应的主服务小区标识及其信号强度分段标识和邻服务小区标识及其信号强度分段标识。

其中，该二级信号强度映射关系中二级信号强度中，基站标识对应有主服务小区及其信号强度，主服务小区对应有邻服务小区及其信号强度，这一组信息可以对应该二级信号强度映射关系中终端GPS位置。这种映射关系可以利用历史MDT测量数据统计计算得到。历史MDT测量数据中同一组数据中，各信号强度可以划分至相应的分段或区间。需要查询该二级信号强度映射关系时，可以找到待定位移动终端对应的信号强度所属的分段或区间，然后到映射关系中进行查找。分段或区间的分级粒度可以根据实际情况确定。每个信号强度分段可以设置相应的标识，可以便于比较识别。

该实施例中，基于基站对应的主服务小区及其信号强度和邻服务小区及其信号强度这两级信号强度对移动终端进行定位，使得定位结果更准确。

在通过上述步骤S142检测所述信号测量数据是否包含主服务小区的信号强度的情况下，上述步骤S150，即，根据所述信号测量数据查询预先建立的基站信号强度与终端GPS位置的第二映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果，具体可包括步骤：S152，在所述信号测量数据包含主服务小区的信号强度情况下，根据所述信号测量数据查询一级信号强度映射关系，得到所述信号测量数据对应的终端GPS位置，作为所述移动终端的定位结果；其中，所述第二映射关系包括一级基站信号强度与终端GPS位置的一级信号强度映射关系，所述一级信号强度映射关系中一级基站信号强度包括基站标识和该基站标识对应的主服务小区标识及其信号强度分段标识。

步骤S160：若否，根据所述信号测量数据中的基站标识检索预先建立的基站标识与GPS位置的第三映射关系，作为所述移动终端的定位结果。

该步骤S160中，若通过上述步骤S140检测确定信号测量数据不包含任何基站信号强度，则可以查询第三映射关系进行终端定位。可以根据基站对应的历史MDT测量数据获得尽可能合适的GPS位置，建立第三映射关系。很多情况下都可通过检索前述第一映射关系或第二映射关系得到终端定位结果，少量情况下，只有基站信息时，可以通过检索第三映射关系得到终端定位结果，从而尽可能保证得到定位结果。

上述各实施例中，在映射关系中查找不到定位结果时，可以利用其他可能的映射关系查找定位结果。

上述各实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法中，仅通过基站测量数据进行定位，而不依赖于移动终端开启GPS，相对于GPS定位方式，定位局限性更小；通过根据移动网络信号测量数据查询预先建立的信号测量数据中的多个信息与GPS位置的映射关系，相对于仅根据基站位置进行定位，对用户移动终端的定位精度更高；通过分情况选择不同的映射关系进行定位，能够尽可能保证定位结果的精度，并保证得到定位结果。

进一步的实施例中，还可以包含建立信号测量数据中信息与GPS位置的映射关系的步骤，或者说，下面将阐明前述映射关系的建立方式的具体实施例。

示例性地，为了建立二级时间提前量映射关系，图1所示的基于蜂窝网络的移动终端定位方法，还可包括步骤：S170，建立二级时间提前量映射关系。

该步骤S170，即，建立二级时间提前量映射关系，具体可包括步骤：S171，获取历史MDT测量数据集，其中，每条历史MDT测量数据包括：基站标识、主服务小区标识及其时间提前量、邻服务小区标识及其时间提前量、及终端GPS位置；S172，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个时间提前量分级对应的一个邻服务小区的一个时间提前量分级，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其时间提前量分级标识、以及邻服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的第一组终端GPS位置；S173，计算每个所述第一组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其时间提前量分级标识、以及邻服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的终端GPS位置，形成二级基站时间提前量与终端GPS位置的二级时间提前量映射关系。

上述步骤S171中，历史MDT测量数据集的获取方法可包括：通过移动信令配置基站，下发定期测量指令，使移动终端和基站之间的移动网络信号测量，其中，测量内容可包括：基站标识、主服务小区及其信号强度、主服务小区及其时间提前量、邻服务小区及其信号强度、邻服务小区及其时间提前量、及移动终端GPS位置；获取移动网络信号测量的移动信令测量数据流量，并将移动信令测量数据流量接入信令解析设备，通过解析设备实时解析提取移动信令测量数据流量中的字段，其中，提取的字段可包括：基站标识、主服务小区及其信号强度、主服务小区及其时间提前量、邻服务小区及其信号强度、邻服务小区及其时间提前量、及移动终端GPS位置；通过Kafka消息队列从解析设备接入移动信令测量数据流量，并将移动信令测量数据流量实时存储到数据库（如Hive数据库）中。

其中，测量内容可如上所述获取完整的MDT测量数据，或者，可以根据所要建立的映射关系确定具体内容。后续获取历史MDT测量数据的步骤可以采用类似的方式实施，主要区别在于所使用的历史MDT测量数据中的数据不同。建立不同映射关系需要不同数据时，可以一次累积得到历史MDT测量数据，并从中提取相应数据，或者可以每次建立映射关系时，单独累积获取相应数据。例如，建立二级时间提前量映射关系时，该步骤S171中，测量内容可包括：基站标识、主服务小区及其时间提前量、邻服务小区及其时间提前量、及移动终端GPS位置。例如，建立二级信号强度映射关系时，后续步骤S181中，测量内容可包括：基站标识、主服务小区及其信号强度、邻服务小区及其信号强度、及移动终端GPS位置。例如，建立一级时间提前量映射关系时，后续步骤S191中，测量内容可包括：基站标识、主服务小区标识及其时间提前量、及终端GPS位置。例如，建立一级信号强度映射关系时，后续步骤S1101中，测量内容可包括：基站标识、主服务小区及其信号强度、及移动终端GPS位置。再例如，建立基站标识与终端GPS位置的第三映射关系时，后续步骤S1111中，测量内容可包括：基站标识和移动终端GPS位置。

上述步骤S172中，一个基站标识对应的一个主服务小区的一个时间提前量分级对应的一个邻服务小区的一个时间提前量分级可以表示为“基站标识_主服务小区_主服务小区的时间提前量分级_邻服务小区_邻服务小区的时间提前量分级”，在其中“基站标识_主服务小区_主服务小区的时间提前量分级”相同的情况下，对于不同“邻服务小区_邻服务小区的时间提前量”按设定的邻服务小区的时间提前量分级进行分组，对于同一邻服务小区的时间提前量分级（等级）的所有终端GPS位置可以划分到一组。

具体实施时，上述步骤S172，即，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个时间提前量分级对应的一个邻服务小区的一个时间提前量分级，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其时间提前量分级标识、以及邻服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的第一组终端GPS位置，具体可包括步骤：S1721，按基站标识对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到每个基站标识对应的历史MDT测量数据中的主服务小区标识及其时间提前量、邻服务小区标识及其时间提前量、及终端GPS位置；S1722，按主服务小区标识对应的时间提前量分级，对每个基站标识对应的历史MDT测量数据进行分组，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区的时间提前量分级对应的历史MDT测量数据中的邻服务小区标识及其时间提前量和终端GPS位置；S1723，按邻服务小区标识对应的时间提前量分级，对逐级对应的基站标识和主服务小区的时间提前量分级对应的历史MDT测量数据进行分组，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区的时间提前量分级、及邻服务小区的时间提前量分级对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置；S1724，根据逐级对应的基站标识、主服务小区的时间提前量分级、及邻服务小区的时间提前量分级对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其时间提前量分级标识、以及邻服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的第一组终端GPS位置。

具体实施时，上述步骤S173，即，计算每个所述第一组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其时间提前量分级标识、以及邻服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的终端GPS位置，形成二级基站时间提前量与终端GPS位置的二级时间提前量映射关系，具体可包括步骤：S1731，获取每个所述第一组终端GPS位置，并将所述第一组终端GPS位置中的终端GPS位置转换成相对UTM投影坐标系下的终端坐标点位置，得到相应的第一组终端坐标点位置；S1732，在UTM投影坐标系下，对所述第一组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第一组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置；S1733，在UTM投影坐标系下，从每个所述第一组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置开始将相应簇的轮廓外扩，使外扩后的轮廓内所包含的相应所述第一组终端坐标点位置的设定比例；S1734，计算外扩后的轮廓内所包含的所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置，并将所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置转换成GPS坐标，作为该几何中位数位置对应的GPS坐标，得到相应第一组终端GPS位置的中心点，结合相应的基站标识、主服务小区标识及其时间提前量分级标识、以及邻服务小区标识及其时间提前量分级标识，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其时间提前量分级标识、以及邻服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的终端GPS位置，形成二级基站时间提前量与终端GPS位置的二级时间提前量映射关系。

其中，给定欧式空间中的𝑚个点𝑥𝑖,𝑥2,...𝑥𝑚(𝑥𝑖∈ℝ𝑛)，几何中位数（Geometric Median）就是到这𝑚个点的欧式距离和最小的点。几何中位数可以选择Weiszfeld的迭代算法来计算得到。具体地，可以先计算该数据组中的所有点位置的算法平均作为初始点，计算该点到数据组中全部点的平均距离1，然后利用初始点和Weiszfeld迭代公式计算下一个点，计算该点到数据组中全部点的平均距离2，计算平均距离2和平均距离1的误差作为平均距离误差变动，重复上述过程，直到平均距离误差变动小于设定阈值。UTM（Universal Transverse Mercator Grid System，通用横墨卡托格网系统）坐标是一种平面直角坐标。

另一些实施例中，可以转换到原点在大地平面上的坐标系（例如以相应基站为坐标原点）进行聚类分析。例如，可以利用DBScan算法（Density-Based Spatial Clusteringof Applications with Noise，基于密度的聚类算法）对第一组终端GPS坐标点进行聚类分析。

上述设定比例例如可以10%、80%或90%。

为了提高映射关系中位置数据的精度，上述步骤S1732之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第一组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第一组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S173，还可包括步骤：S1735，去除终端GPS位置的点数小于设定点数阈值的第一组终端GPS位置。

该实施例中，在分组位置数据中数据点较少的情况下，不利用该组数据计算位置中心点，可以避免有较大位置误差。设定点数阈值可以根据实际情况下确定。该步骤与其他类似处理的步骤中的设定点数阈值并不必然相同。

为了进行降噪，得到更准确的映射关系，可以在聚类分析之前对数据点进行优化。

例如，上述步骤S1732之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第一组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第一组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S173，还可包括步骤：S1736，对第一组终端GPS位置中的同一终端GPS位置的数据点进行去重，以利用去重后的第一组终端GPS位置进行聚类分析并利用去重前的第一组终端GPS位置中位于外扩后的轮廓内的终端GPS坐标点计算几何中位数位置。

该实施例中，通过上述步骤S1736降噪后，在上述步骤S1732中，对每个所述第一组终端GPS坐标点中去重后的坐标点进行聚类分析，得到所述第一组终端GPS坐标点中去重后的坐标点的最大簇的中心在原点在大地平面上的坐标系中的坐标位置；在上述步骤S1734中，可以计算外扩后的轮廓内所包含的去重前的所有终端GPS坐标点的几何中位数位置，并获取该几何中位数位置对应的GPS坐标，得到相应第一组终端GPS位置的中心点。

再例如，上述步骤S1732之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第一组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第一组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S173，还可包括步骤：S1737，计算同一基站标识对应的所有所述第一组终端GPS坐标点中所有数据点的中心点，计算每个所述第一组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的相对距离，计算同一基站标识对应的所有所述第一组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的平均相对距离，以及去除相对距离小于设定倍数的平均相对距离的第一组终端GPS坐标点中的数据点。

该实施例中，该相对距离可以是相对于各坐标轴的相对距离。设定倍数例如可以是三倍。

示例性地，为了建立二级信号强度映射关系，图1所示的基于蜂窝网络的移动终端定位方法，还可包括步骤：S180，建立二级信号强度映射关系。

该步骤S180，即，建立二级信号强度映射关系，具体可包括步骤：S181，获取历史MDT测量数据集，其中，每条历史MDT测量数据包括：基站标识、主服务小区标识及其信号强度、邻服务小区标识及其信号强度、及终端GPS位置；S182，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个信号强度分段对应的一个邻服务小区的一个信号强度分段，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其信号强度分段标识、以及邻服务小区标识及其信号强度分段标识对应的第二组终端GPS位置；S183，计算每个所述第二组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其信号强度分段标识、以及邻服务小区标识及其信号强度分段标识对应的终端GPS位置，形成二级基站信号强度与终端GPS位置的二级信号强度映射关系。

具体实施时，上述步骤S182，即，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个信号强度分段对应的一个邻服务小区的一个信号强度分段，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其信号强度分段标识、以及邻服务小区标识及其信号强度分段标识对应的第二组终端GPS位置，具体可包括步骤：S1821，按基站标识对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到每个基站标识对应的历史MDT测量数据中的主服务小区标识及其信号强度、邻服务小区标识及其信号强度、及终端GPS位置；S1822，按主服务小区标识对应的信号强度分段，对每个基站标识对应的历史MDT测量数据进行分组，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区的信号强度分段对应的历史MDT测量数据中的邻服务小区标识及其信号强度和终端GPS位置；S1823，按邻服务小区标识对应的信号强度分段，对逐级对应的基站标识和主服务小区的信号强度分段对应的历史MDT测量数据进行分组，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区的信号强度分段、及邻服务小区的信号强度分段对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置；S1824，根据逐级对应的基站标识、主服务小区的信号强度分段、及邻服务小区的信号强度分段对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其信号强度分段标识、以及邻服务小区标识及其信号强度分段标识对应的第二组终端GPS位置。

上述步骤S182中，一个基站标识对应的一个主服务小区的一个信号强度分段对应的一个邻服务小区的一个信号强度分段可以表示为“基站标识_主服务小区_主服务小区的信号强度分段_邻服务小区_邻服务小区的信号强度分段”，在其中“基站标识_主服务小区_主服务小区的信号强度分段”相同的情况下，对于不同“邻服务小区_邻服务小区的信号强度”按设定的邻服务小区的信号强度分段进行分组，对于同一邻服务小区的信号强度分段的所有终端GPS位置可以划分到一组。

具体实施时，上述步骤S183，即，计算每个所述第二组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其信号强度分段标识、以及邻服务小区标识及其信号强度分段标识对应的终端GPS位置，形成二级基站信号强度与终端GPS位置的二级信号强度映射关系，具体可包括步骤：S1831，获取每个所述第二组终端GPS位置，并将所述第一组终端GPS位置中的终端GPS位置转换成相对UTM投影坐标系下的终端坐标点位置，得到相应的第二组终端坐标点位置；S1832，在UTM投影坐标系下，对所述第二组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第二组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置；S1833，在UTM投影坐标系下，从每个所述第二组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置开始将相应簇的轮廓外扩，使外扩后的轮廓内所包含的相应所述第二组终端坐标点位置的设定比例；S1834，计算外扩后的轮廓内所包含的所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置，并将所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置转换成GPS坐标，作为该几何中位数位置对应的GPS坐标，得到相应第二组终端GPS位置的中心点，结合相应的基站标识、主服务小区标识及其信号强度分段标识、以及邻服务小区标识及其信号强度分段标识，得到相应的逐级对应的基站标识、主服务小区标识及其信号强度分段标识、以及邻服务小区标识及其信号强度分段标识对应的终端GPS位置，形成二级基站信号强度与终端GPS位置的二级信号强度映射关系。

其中，几何中位数可以选择Weiszfeld的迭代算法来计算得到。另一些实施例中，可以转换到原点在大地平面上的坐标系（例如以相应基站为坐标原点）进行聚类分析。例如，原点在大地平面上的坐标系可以以相应基站为坐标原点。可以利用DBScan算法对第二组终端GPS坐标点进行聚类分析。上述设定比例例如可以10%、80%或90%。

为了提高映射关系中位置数据的精度，上述步骤S1832之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第二组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第二组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S183，还可包括步骤：S1835，去除终端GPS位置的点数小于设定点数阈值的第二组终端GPS位置。

该实施例中，在分组位置数据中数据点较少的情况下，不利用该组数据计算位置中心点，可以避免有较大位置误差。设定点数阈值可以根据实际情况下确定。该步骤与其他类似处理的步骤中的设定点数阈值并不必然相同。

为了进行降噪，得到更准确的映射关系，可以在聚类分析之前对数据点进行优化。

例如，上述步骤S1832之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第二组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第二组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S183，还可包括步骤：S1836，对第二组终端GPS位置中的同一终端GPS位置的数据点进行去重，以利用去重后的第二组终端GPS位置进行聚类分析并利用去重前的第二组终端GPS位置中位于外扩后的轮廓内的终端GPS坐标点计算几何中位数位置。

该实施例中，通过上述步骤S1836降噪后，在上述步骤S1832中，对每个所述第二组终端GPS坐标点中去重后的坐标点进行聚类分析，得到所述第二组终端GPS坐标点中去重后的坐标点的最大簇的中心在原点在大地平面上的坐标系中的坐标位置；在上述步骤S1834中，可以计算外扩后的轮廓内所包含的去重前的所有终端GPS坐标点的几何中位数，并获取该几何中位数对应的GPS坐标，得到相应第二组终端GPS位置的中心点。

再例如，上述步骤S1832之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第二组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第二组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S183，还可包括步骤：S1837，计算同一基站标识对应的所有所述第二组终端GPS坐标点中所有数据点的中心点，计算每个所述第二组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的相对距离，计算同一基站标识对应的所有所述第二组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的平均相对距离，以及去除相对距离小于设定倍数的平均相对距离的第二组终端GPS坐标点中的数据点。

该实施例中，该相对距离可以是相对于各坐标轴的相对距离或可为相对于坐标原点的相对距离。设定倍数例如可以是两倍、三倍等。其他实施例中的相对距离可以以类似方式计算。

示例性地，为了建立一级时间提前量映射关系，图1所示的基于蜂窝网络的移动终端定位方法，还可包括步骤：S190，建立一级时间提前量映射关系。

该步骤S190，即，建立一级时间提前量映射关系，具体可包括步骤：S191，获取历史MDT测量数据集，其中，每条历史MDT测量数据包括：基站标识、主服务小区标识及其时间提前量、及终端GPS位置；S192，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个时间提前量分级，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的第三组终端GPS位置；S193，计算每个所述第三组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的终端GPS位置，形成一级基站时间提前量与终端GPS位置的一级时间提前量映射关系。

上述步骤S192中，一个基站标识对应的一个主服务小区的一个时间提前量分级可以表示为“基站标识_主服务小区_主服务小区的时间提前量分级”，在其中“基站标识_主服务小区”相同的情况下，对于不同“主服务小区的时间提前量分级”按设定的主服务小区的时间提前量分级进行分组，对于同一主服务小区的时间提前量分级的所有终端GPS位置可以划分到一组。

具体实施时，上述步骤S192，即，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个时间提前量分级，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的第三组终端GPS位置，具体可包括步骤：S1921，按基站标识对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到每个基站标识对应的历史MDT测量数据中的主服务小区标识及其时间提前量和终端GPS位置；S1922，按主服务小区标识对应的时间提前量分级，对每个基站标识对应的历史MDT测量数据进行分组，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区的时间提前量分级对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置；S1923，根据逐级对应的基站标识和主服务小区的时间提前量分级对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的第三组终端GPS位置。

具体实施时，上述步骤S193，即，计算每个所述第三组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的终端GPS位置，形成一级基站时间提前量与终端GPS位置的一级时间提前量映射关系，具体可包括步骤：S1931，获取每个所述第三组终端GPS位置，并将所述第三组终端GPS位置中的终端GPS位置转换成相对UTM投影坐标系下的终端坐标点位置，得到相应的第三组终端坐标点位置；S1932，在UTM投影坐标系下，对所述第三组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第三组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置；S1933，在UTM投影坐标系下，从每个所述第三组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置开始将相应簇的轮廓外扩，使外扩后的轮廓内所包含的相应所述第三组终端坐标点位置的设定比例；S1934，计算外扩后的轮廓内所包含的所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置，并将所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置转换成GPS坐标，作为该几何中位数位置对应的GPS坐标，得到相应第三组终端GPS位置的中心点，结合相应的基站标识和主服务小区标识及其时间提前量分级标识，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其时间提前量分级标识对应的终端GPS位置，形成一级基站时间提前量与终端GPS位置的一级时间提前量映射关系。

其中，几何中位数可以选择Weiszfeld的迭代算法来计算得到。另一些实施例中，可以转换到原点在大地平面上的坐标系（例如以相应基站为坐标原点）进行聚类分析。例如，可以利用DBScan算法对第三组终端GPS坐标点进行聚类分析。上述设定比例例如可以10%、80%或90%。

为了提高映射关系中位置数据的精度，上述步骤S1932之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第三组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第三组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1932，可包括步骤：S1935，去除终端GPS位置的点数小于设定点数阈值的第三组终端GPS位置。

该实施例中，在分组位置数据中数据点较少的情况下，不利用该组数据计算位置中心点，可以避免有较大位置误差。设定点数阈值可以根据实际情况下确定。该步骤与其他类似处理的步骤中的设定点数阈值并不必然相同。

为了进行降噪，得到更准确的映射关系，可以在聚类分析之前对数据点进行优化。

例如，上述步骤S1932之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第三组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第三组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1932，可包括步骤：S1936，对第三组终端GPS位置中的同一终端GPS位置的数据点进行去重，以利用去重后的第三组终端GPS位置进行聚类分析并利用去重前的第三组终端GPS位置中位于外扩后的轮廓内的终端GPS坐标点计算几何中位数位置。

该实施例中，通过上述步骤S1936降噪后，在上述步骤S1932中，对每个所述第三组终端GPS坐标点中去重后的坐标点进行聚类分析，得到所述第三组终端GPS坐标点中去重后的坐标点的最大簇的中心在原点在大地平面上的坐标系中的坐标位置；在上述步骤S1934中，可以计算外扩后的轮廓内所包含的去重前的所有终端GPS坐标点的几何中位数，并获取该几何中位数对应的GPS坐标，得到相应第三组终端GPS位置的中心点。

再例如，上述步骤S1932之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第三组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第三组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S193，还可包括步骤：S1937，计算同一基站标识对应的所有所述第三组终端GPS坐标点中所有数据点的中心点，计算每个所述第三组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的相对距离，计算同一基站标识对应的所有所述第三组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的平均相对距离，以及去除相对距离小于设定倍数的平均相对距离的第三组终端GPS坐标点中的数据点。

该实施例中，该相对距离可以是相对于各坐标轴的相对距离。设定倍数例如可以是三倍。

示例性地，为了建立一级信号强度映射关系，图1所示的基于蜂窝网络的移动终端定位方法，还可包括步骤：S1100，建立一级信号强度映射关系。

该步骤S1100，即，建立一级信号强度映射关系，具体可包括步骤：S1101，获取历史MDT测量数据集，其中，每条历史MDT测量数据包括：基站标识、主服务小区标识及其信号强度、及终端GPS位置；S1102，将历史MDT测量数据集中主服务小区标识对应的信号强度转换成信号强度分段，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个信号强度分段，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其信号强度分段标识对应的第四组终端GPS位置；S1103，计算每个所述第四组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其信号强度分段标识对应的终端GPS位置，形成一级基站信号强度与终端GPS位置的一级信号强度映射关系。

上述步骤S1102中，可以先对主服务小区对应的信号强度分段，在进行分组。一个基站标识对应的一个主服务小区的一个信号强度分段可以表示为“基站标识_主服务小区_主服务小区的信号强度分段”，在其中“基站标识_主服务小区”相同的情况下，对于不同“主服务小区的信号强度”按设定的主服务小区的信号强度分段进行分组，对于同一主服务小区的信号强度分段的所有终端GPS位置可以划分到一组。

具体实施时，上述步骤S1102，即，将历史MDT测量数据集中主服务小区标识对应的信号强度转换成信号强度分段，按一个基站标识对应的一个主服务小区的一个信号强度分段，对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其信号强度分段标识对应的第四组终端GPS位置，具体可包括步骤：S11021，按基站标识对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到每个基站标识对应的历史MDT测量数据中的主服务小区标识及其信号强度和终端GPS位置；S11022，按主服务小区标识对应的信号强度分段，对每个基站标识对应的历史MDT测量数据进行分组，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区的信号强度分段对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置；S11023，根据逐级对应的基站标识和主服务小区的信号强度分段对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其信号强度分段标识对应的第四组终端GPS位置。

具体实施时，上述步骤S1103，即，计算每个所述第四组终端GPS位置的中心点，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其信号强度分段标识对应的终端GPS位置，形成一级基站信号强度与终端GPS位置的一级信号强度映射关系，具体可包括步骤：S11031，获取每个所述第四组终端GPS位置，并将所述第四组终端GPS位置中的终端GPS位置转换成相对UTM投影坐标系下的终端坐标点位置，得到相应的第四组终端坐标点位置；S11032，在UTM投影坐标系下，对所述第四组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第四组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置；S11033，在UTM投影坐标系下，从每个所述第四组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置开始将相应簇的轮廓外扩，使外扩后的轮廓内所包含的相应所述第四组终端坐标点位置的设定比例；S11034，计算外扩后的轮廓内所包含的所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置，并将所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置转换成GPS坐标，作为该几何中位数位置对应的GPS坐标，得到相应第四组终端GPS位置的中心点，结合相应的基站标识和主服务小区标识及其信号强度分段标识，得到相应的逐级对应的基站标识和主服务小区标识及其信号强度分段标识对应的终端GPS位置，形成一级基站信号强度与终端GPS位置的一级信号强度映射关系。

其中，几何中位数可以选择Weiszfeld的迭代算法来计算得到。另一些实施例中，可以转换到原点在大地平面上的坐标系（例如以相应基站为坐标原点）进行聚类分析。例如，可以利用DBScan算法对第四组终端GPS坐标点进行聚类分析。上述设定比例例如可以10%、80%或90%。

为了提高映射关系中位置数据的精度，上述步骤S11032之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第四组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第四组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1103，还可包括步骤：S11035，去除终端GPS位置的点数小于设定点数阈值的第四组终端GPS位置。

该实施例中，在分组位置数据中数据点较少的情况下，不利用该组数据计算位置中心点，可以避免有较大位置误差。设定点数阈值可以根据实际情况下确定。该步骤与其他类似处理的步骤中的设定点数阈值并不必然相同。

为了进行降噪，得到更准确的映射关系，可以在聚类分析之前对数据点进行优化。

例如，上述步骤S11032之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第四组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第四组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1103，还可包括步骤：S11036，对第四组终端GPS位置中的同一终端GPS位置的数据点进行去重，以利用去重后的第四组终端GPS位置进行聚类分析并利用去重前的第四组终端GPS位置中位于外扩后的轮廓内的终端GPS坐标点计算几何中位数位置。

该实施例中，通过上述步骤S11036降噪后，在上述步骤S11032中，对每个所述第四组终端GPS坐标点中去重后的坐标点进行聚类分析，得到所述第四组终端GPS坐标点中去重后的坐标点的最大簇的中心在原点在大地平面上的坐标系中的坐标位置；在上述步骤S11034中，可以计算外扩后的轮廓内所包含的去重前的所有终端GPS坐标点的几何中位数，并获取该几何中位数对应的GPS坐标，得到相应第四组终端GPS位置的中心点。

再例如，上述步骤S11032之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第四组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第四组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1103，还可包括步骤：S11037，计算同一基站标识对应的所有所述第四组终端GPS坐标点中所有数据点的中心点，计算每个所述第四组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的相对距离，计算同一基站标识对应的所有所述第四组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的平均相对距离，以及去除相对距离小于设定倍数的平均相对距离的第四组终端GPS坐标点中的数据点。

示例性地，为了建立第三映射关系，图1所示的基于蜂窝网络的移动终端定位方法，还可包括步骤：S1110，建立基站标识与终端GPS位置的第三映射关系。

该步骤S1110，即，建立基站标识与终端GPS位置的第三映射关系，具体可包括步骤：S1111，获取历史MDT测量数据集，其中，每条历史MDT测量数据包括：基站标识和终端GPS位置；S1112，按基站标识对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到基站标识对应的第五组终端GPS位置；S1113，计算每个所述第五组终端GPS位置的中心点，得到相应的基站标识对应的终端GPS位置，形成基站标识与终端GPS位置的第三映射关系。

具体实施时，上述步骤S1112，即，按基站标识对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到基站标识对应的第五组终端GPS位置，具体可包括步骤：S11121，按基站标识对历史MDT测量数据集中的数据进行分组，得到每个基站标识对应的历史MDT测量数据中的终端GPS位置；S11122，根据每个基站标识对应的所有终端GPS位置，得到基站标识对应的第五组终端GPS位置。

具体实施时，上述步骤S1113，即，计算每个所述第五组终端GPS位置的中心点，得到相应的基站标识对应的终端GPS位置，形成基站标识与终端GPS位置的第三映射关系，具体可包括步骤：S11131，获取每个所述第五组终端GPS位置，并将所述第五组终端GPS位置中的终端GPS位置转换成相对UTM投影坐标系下的终端坐标点位置，得到相应的第五组终端坐标点位置；S11132，在UTM投影坐标系下，对所述第五组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第五组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置；S11133，在UTM投影坐标系下，从每个所述第五组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置开始将相应簇的轮廓外扩，使外扩后的轮廓内所包含的相应所述第五组终端坐标点位置的设定比例；S11134，计算外扩后的轮廓内所包含的所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置，并将所有在UTM投影坐标系下的终端坐标点位置的几何中位数位置转换成GPS坐标，作为该几何中位数位置对应的GPS坐标，得到相应第五组终端GPS位置的中心点，结合相应的基站标识，得到相应基站标识对应的终端GPS位置，形成基站标识与终端GPS位置的第三映射关系。

其中，几何中位数可以选择Weiszfeld的迭代算法来计算得到。另一些实施例中，可以转换到原点在大地平面上的坐标系（例如以相应基站为坐标原点）进行聚类分析。例如，可以利用DBScan算法对第五组终端GPS坐标点进行聚类分析。上述设定比例例如可以10%、80%或90%。

为了提高映射关系中位置数据的精度，上述步骤S11132之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第五组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第五组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1113，还可包括步骤：S11135，去除终端GPS位置的点数小于设定点数阈值的第五组终端GPS位置。

该实施例中，在分组位置数据中数据点较少的情况下，不利用该组数据计算位置中心点，可以避免有较大位置误差。设定点数阈值可以根据实际情况下确定。该步骤与其他类似处理的步骤中的设定点数阈值并不必然相同。

为了进行降噪，得到更准确的映射关系，可以在聚类分析之前对数据点进行优化。

例如，上述步骤S11132之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第五组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第五组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1113，还可包括步骤：S11136，对第五组终端GPS位置中的同一终端GPS位置的数据点进行去重，以利用去重后的第五组终端GPS位置进行聚类分析并利用去重前的第五组终端GPS位置中位于外扩后的轮廓内的终端GPS坐标点计算几何中位数位置。

该实施例中，通过上述步骤S11136降噪后，在上述步骤S11132中，对每个所述第五组终端GPS坐标点中去重后的坐标点进行聚类分析，得到所述第五组终端GPS坐标点中去重后的坐标点的最大簇的中心在原点在大地平面上的坐标系中的坐标位置；在上述步骤S11134中，可以计算外扩后的轮廓内所包含的去重前的所有终端GPS坐标点的几何中位数，并获取该几何中位数对应的GPS坐标，得到相应第五组终端GPS位置的中心点。

再例如，上述步骤S11132之前，即，在UTM投影坐标系下，对所述第五组终端坐标点位置进行聚类分析，得到所述第五组终端坐标点位置的最大簇的中心坐标位置之前，上述步骤S1113，还可包括步骤：S11137，计算同一基站标识对应的所有所述第五组终端GPS坐标点中所有数据点的中心点，计算每个所述第五组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的相对距离，计算同一基站标识对应的所有所述第五组终端GPS坐标点中所有数据点相对于相应中心点的平均相对距离，以及去除相对距离小于设定倍数的平均相对距离的第五组终端GPS坐标点中的数据点。

该实施例中，该相对距离可以是相对于各坐标轴的相对距离或相对于坐标原点的相对距离。设定倍数例如可以是三倍、四倍等。

另外，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述任一实施例所述方法的步骤。

本发明实施例还提供了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上述任一实施例所述方法的步骤。

下面结合一个具体实施例对上述方法进行说明，然而，值得注意的是，该具体实施例仅是为了更好地说明本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图2是本发明一具体实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法的流程示意图。参见图2，在一具体实施例中，可以基于移动终端和基站之间的完整的MDT测量数据进行移动终端定位，具体地，该定位方法可包括以下步骤：

S1.获取检索库，即获取历史MDT测量数据中信息与GPS位置的映射关系；

其中，检索库包括：基站标识检索库{基站标识：中心点GPS坐标点}（基站标识与终端GPS位置的映射关系）、基站信号强度检索库、基站时间提前量检索库；其中，基站信号强度检索库分为基站信号强度二级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度_邻服务小区_邻服务小区信号强度：中心点GPS坐标}（即，逐级对应的基站标识、主服务小区及其信号强度、以及邻服务小区及其信号强度与终端GPS位置的映射关系）和基站信号强度一级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度：中心点GPS坐标}（即，逐级对应的基站标识和主服务小区及其信号强度与终端GPS位置的映射关系），基站时间提前量检索库可以分为基站时间提前量二级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量_邻服务小区_邻服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}（即，基站标识、主服务小区及其时间提前量、邻服务小区及其时间提前量）和基站时间提前量一级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}（即，基站标识、主服务小区及其时间提前量：中心点GPS坐标）；

S2.获取基站和待定位用户终端的信号测量数据，并判断信号测量数据中是否包括时间提前量数据；若包括时间提前量数据，则确定能够利用上述基站时间提前量检索库进行检索；如果不存在时间提前量数据，进一步判断是否存在信号强度数据；若存在信号强度数据，则确定能够利用基站信号强度检索库进行检索；如果都不存在信号强度数据，则利用基站标识检索库进行检索；

S3.利用上述基站时间提前量检索库进行检索，具体可包括：将时间提前量转换为对应分段数据，利用待定位用户终端对应的如{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量_邻服务小区_邻服务小区时间提前量}形式的数据检索基站时间提前量二级检索库；如果不存在，则利用待定位用户终端对应的如{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量}形式的数据检索基站时间提前量一级检索库；如果不存在，则准备利用信号强度检索库进行检索；

S4.利用基站信号强度检索库进行检索，具体可包括：将信号强度转换为对应分段；利用待定位用户终端对应的如{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度_邻服务小区_邻服务小区信号强度}形式的数据检索基站信号强度二级检索库；如果不存在，则利用待定位用户终端对应的如{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度}形式的数据检索基站信号强度一级检索库；如果不存在，则准备利用基站标识检索库进行检索；

S5.利用待定位用户终端对应的基站标识检索基站标识检索库，得到终端的定位结果。

其中，在MR测量数据中，时间提前量Tadv，定义为手机终端UE用于调整其主小区PUCCH/PUSCH/SRS上行发送的时间，时间提前量Tadv同样可以反应手机终端与基站的间距信息，所以可以通过Tadv测量实现手机终端的定位。

上述步骤S1中，可以构建基站标识检索库、基站时间提前量二级检索库、基站时间提前量一级检索库、基站信号强度二级检索库、及基站信号强度一级检索库。其中需要用到的历史MDT测量数据可以通过预先积累一段时间的MDT测量数据得到。历史MDT测量数据可以按每个基站enodeB标识进行分组，合并保存基站标识、主服务小区及其信号强度、多个邻服务小区及其信号强度、时间提前量Tadv、手机GPS位置字段。另外，可以将主服务小区的信号强度按照区间分成若干段并转换为对应的分段标识，将邻服务小区的信号强度照区间分成若干段并转换为对应的分段标识。再者，可以将时间提前量Tadv进行等级划分，例如，0-2为1级、3-6为2级、6以上为3级。此外，每个分组中的手机GPS坐标可以转换成以基站位置为坐标原点的笛卡尔坐标系，即将每个GPS坐标转换成相对于原点在大地平面上的相对位置（x,y），单位为米，并以此计算中心点。

图3是本发明一具体实施例中检索库训练方法的流程示意图，图4是本发明一具体实施例中信号强度检索库训练方法的流程示意图。参见图3和图4，为了获取上述信号强度二级检索库和信号强度一级检索库，可以选择检索库对应的MDT测量数据的信号强度相关指标，然后进行定位模型训练得到相应检索库，可包括以下步骤：

S11.积累一段时间的历史MDT测量数据，并按基站enodeB对历史MDT测量数据进行分组，得到逐级对应的基站标识、主服务小区及其信号强度、及多个邻服务小区及其信号强度对应的手机终端的GPS坐标点；

S12.将主服务小区的信号强度按照给定区间分成若干段并转换为对应的主服务小区信号强度分段标识，将邻服务小区的信号强度照给定区间分成若干段并转换为对应的邻服务小区分段标识；按逐级对应的基站标识、主服务小区及其信号强度分段、多个邻服务小区及其信号强度分段，对历史MDT测量数据进行分组，得到该分组下所有手机终端的GPS坐标；

S13.利用步骤S12得到的数据建立基站信号强度二级检索库，包括：对于步骤S12中每个分组中的手机GPS坐标转换成以基站位置为坐标原点的笛卡尔坐标系，即将每个GPS坐标转换成相对于基站原点在大地平面上的相对位置（x,y）（或UTM投影坐标系），单位为米；对分组中的坐标点进行降噪处理，计算分组中的所有位置点的中心点，并计算全部坐标点相对于中心点的在x轴和y轴的相对距离的平均值dx和dy，去除相对距离超过三倍均值的点；对每个分组中的坐标点利用DBScan算法进行聚类，取最大的簇为中心，并以该中心点和簇的轮廓往外扩，直到覆盖80%的坐标点，计算80%覆盖点的中心点；将覆盖的中心点位置重新转换为GPS坐标，建立基站标识、主服务小区及其信号强度分段、多个邻服务小区及其信号强度分段到GPS坐标映射关系，形成基站信号强度二级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度_邻服务小区_邻服务小区信号强度：中心点GPS坐标}。

该步骤S13具体地，可包括：可以从上述步骤S12获取基站分组中的数据，包括基站标识、主服务小区及其信号强度分段、多个邻服务小区及其信号强度分段、以及终端坐标点，或者可以从完整的历史MDT信号测量数据中提取该些数据。可以统计每个分组中GPS点数，去除GPS点数小于一定阈值的分组；然后对每个基站分组中的GPS点数据进行降噪处理；之后，若历史数据中每个分组中的坐标点位置比较多，可以对每个分组中的GPS点进行去重处理，只保留每个唯一的xy坐标点，并统计坐标点个数；进而可以对每个分组中的坐标点利用DBScan算法进行聚类，取最大的簇为中心，并以该中心点和簇的轮廓往外扩，直到覆盖80%的去重后的坐标点，计算80%覆盖点的中心点，利用未去重的坐标点求所有坐标点的几何中心位置作为该分组的中心点P2，并保存中心点包含的全部坐标点；将得到的中心点位置P1重新转换为GPS坐标，建立基站标识、主服务小区及其信号强度分段、多个邻服务小区及其信号强度分段到GPS坐标映射关系，即{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度_邻服务小区_邻服务小区信号强度：中心点GPS坐标}。

类似地，建立基站标识、主服务小区及其信号强度分段到GPS坐标映射关系，形成基站信号强度二级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度：中心点GPS坐标}。具体地，可以合并上述步骤S13中的全部数据，提取基站标识、主服务小区及其信号强度分段、GPS位置点（或，中心坐标点、中心点包含的坐标点个数），重新按照基站标识、主服务小区及其信号强度分段分组，利用GPS位置点（或，中心坐标点、中心点包含的坐标点）重新计算当前分组下坐标点的几何中位数P2，并保存中心点周围一定范围内包含的全部坐标点；将保存的中心点位置P2重新转换为GPS坐标，建立基站标识、主服务小区及其信号强度分段到GPS坐标映射关系，即，{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度：中心点GPS坐标}。

图5是本发明一具体实施例中时间提前量检索库训练方法的流程示意图。参见图3和图5，为了获取上述基站时间提前量二级检索库和基站时间提前量一级检索库，可以选择检索库对应的MDT测量数据的时间提前量相关指标，然后进行定位模型训练得到相应检索库，可包括以下步骤：

S21.积累一段时间的历史MDT测量数据，按基站enodeB对逐级对应的基站标识、主服务小区标识、到达每个手机终端的主服务小区时间提前量Tadv、邻服务小区标识、到达每个手机终端的邻服务小区时间提前量Tadv进行分组，得到该组的手机端GPS坐标；

S22.将时间提前量Tadv进行等级划分，例如，0-2为1级、3-6为2级、6以上为3级；以基站标识、主服务小区及时间提前量Tadv分段标识进行分组处理，并获取该分组下所有手机终端的GPS坐标；统计基站标识、主服务小区及时间提前量Tadv分段标识每个分组中的GPS测量点的数量，去除数量点小于阈值的分组；对于该分组中的手机GPS坐标转换成以基站位置为坐标原点的笛卡尔坐标系，即将每个GPS坐标转换成相对于原点在大地平面上的相对位置（x,y），单位为米（或UTM投影坐标系）；计算分组中的所有位置点的中心点，并计算全部坐标点相对于中心点的在x轴和y轴的相对距离的平均值dx和dy，去除相对距离超过三倍均值的点；对每个分组中的坐标点利用DBScan算法进行聚类，取最大的簇为中心，并以该中心点和簇的轮廓往外扩，直到覆盖80%的坐标点，计算80%覆盖点的中心点；将中心点位置重新转换为GPS坐标，建立基站标识、主服务小区及时间提前量分段、多个邻服务小区及时间提前量到GPS坐标映射关系，形成基站时间提前量二级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量_邻服务小区_邻服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}。

上述步骤S22中，可以提取基站分组中的数据，包括基站标识、主服务小区及时间提前量Tadv分段、多个邻服务小区及时间提前量Tadv分段；统计每个分组中GPS点数，去除GPS点数小于一定阈值的分组；之后，对每个基站分组中的GPS点数据进行降噪处理；然后，若历史数据中每个分组中的坐标点位置比较多，可以对每个分组中的GPS点进行去重处理，只保留每个唯一的xy坐标点，并统计坐标点个数；接着，可以对每个分组中的坐标点利用DBScan算法进行聚类，取最大的簇为中心，并以该中心点和簇的轮廓往外扩，直到覆盖80%的去重后的坐标点，计算80%覆盖点的中心点，利用未去重的全部坐标点求所有坐标点的几何中位数作为中心点P3；最后，可以将得到的中心点位置P3重新转换为GPS坐标，建立基站标识、主服务小区及时间提前量分段、多个邻服务小区及时间提前量分段到GPS坐标映射关系，即{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量_邻服务小区_邻服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}。

类似地，建立基站标识、主服务小区及其时间提前量到GPS坐标映射关系，可以形成基站时间提前量一级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}。具体地，可以合并上述步骤S22中的全部数据，提取基站标识、主服务小区及时间提前量分段、GPS位置点（或中心坐标点、中心点包含的坐标点个数），重新按照基站标识、主服务小区及其信号强度分段分组，利用GPS位置点（或，中心坐标点、中心点包含的坐标点）重新计算当前分组下坐标点的中心点P4；将中心点位置P4重新转换为GPS坐标，建立基站标识、主服务小区及时间提前量分段到GPS坐标映射关系，映射结构{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}。

另外，上述步骤S1中，利用基站标识建立基于基站标识的定位检索库，检索库结构{基站标识：中心点GPS坐标点}，具体流程可包括：提取基站分组中的数据，包括基站标识，终端坐标点；统计每个分组中坐标点数，去除坐标点数小于一定阈值的分组；对每个基站分组中的GPS点数据进行降噪处理，计算分组中的所有位置点的中心点，并计算全部坐标点相对于中心点的在x轴和y轴的相对距离的平均值dx,dy，去除相对距离超过三倍均值的点；由于历史数据中每个分组中的坐标点位置比较多，对每个分组中的GPS点进行去重处理，只保留每个唯一的坐标点，并统计每个坐标点个数；对每个分组中的坐标点利用DBScan算法进行聚类，取最大的簇为中心，并以该中心点和簇的轮廓往外扩，直到覆盖80%的去重后的坐标点，计算80%覆盖点的中心点，利用原始未去重的坐标点求所有坐标点的几何中位数位置P1，利用weiszfeld算法计算几何中位数，并保存该中心点包含的全部未去重坐标点，得到基站标识和GPS位置的映射关系，形成基站标识检索库{基站标识：中心点GPS坐标点}。

上述步骤S1的具体实施例中，参见图3，积累一段时间的历史MDT测量数据的方法可包括：通过移动信令配置基站，下发定期测量指令，手机终端和基站实现移动网络测量，测量内容包括：基站标识、主服务小区及其信号强度和时间提前量、多个邻服务小区及其信号强度和时间提前量Tadv、手机GPS位置；将移动信令测量数据流量接入信令解析设备，通过解析设备实时解析提取字段，主要字段包括：基站标识、主服务小区及其信号强度和时间提前量、多个邻服务小区及其信号强度和时间提前量Tadv、手机GPS位置；移动信令测量数据流量通过Kafka消息队列接入，并实时落地存储到Hive数据库中。

上述步骤S3中，在基站eNodeB下发测量任务后，手机终端测量蜂窝数据网络相关测量信息，测量信息可包括基站标识、主服务小区与时间提前量、多个邻服务小区及其时间提前量，将主服务小区的时间提前量与邻服务小区的时间提前量转换为对应时间提前量分级；利用建立的映射关系即基站时间提前量二级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量_邻服务小区_邻服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}，通过基站标识、主服务小区及其时间提前量分段、多个邻服务小区及其时间提前量分级，到GPS坐标映射关系（基站时间提前量二级检索库）查找得到对应手机GPS坐标位置。另外，可以利用建立的映射关系即基站时间提前量一级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区时间提前量：中心点GPS坐标}，通过基站标识、主服务小区及其时间提前量分级，到GPS坐标映射关系（基站时间提前量一级检索库）查找得到对应手机GPS坐标位置。

上述步骤S4中，在基站eNodeB下发测量任务，手机终端测量蜂窝数据网络相关测量信息，该测量信息可包括基站标识、主服务小区与信号强度、多个邻服务小区信号强度，将主服务小区信号、和邻服务小区信号强度转换为对应强度分段；利用建立的映射关系即基站信号强度二级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度_邻服务小区_邻服务小区信号强度：中心点GPS坐标}，通过基站标识、主服务小区及其信号强度分段、多个邻服务小区及其信号强度分段，到GPS坐标映射关系（基站信号强度二级检索库）查找得到对应手机GPS坐标位置。另外，可以利用建立的映射关系即基站信号强度一级检索库{基站标识_主服务小区_主服务小区信号强度：中心点GPS坐标}，通过基站标识、主服务小区及其信号强度分段，到GPS坐标映射关系（基站信号强度一级检索库）查找得到对应手机GPS坐标位置。

该实施例的定位方法主要包括两部分：基于完整MDT（最小化路测）测量上报数据（包括终端采集的GPS数据）训练定位模型，基于部分MDT测量数据在线预测用户终端位置。移动通信网络的信号测量数据可以起到重要作用。在物理层上报的测量数据可以用于在系统中无线资源控制子层完成诸如小区选择/重选及切换等事件的触发等操作。本实施例利用物理层的测量数据进行定位模型的训练和在线预测，选择的测量数据主要可以包括信号强度或是时间提前量Tadv，具体可以包括基站标识、主服务小区及其信号强度、多个邻服务小区及其信号强度、时间提前量Tadv。移动终端的信号强度、时间提前量均能够反应终端与基站eNodeB的距离，所以以此分别训练模型并按照实际需求进行定位，能够实现对终端用户的高精度定位。

本实施例中，利用的移动网络测量数据主要可包括：基站标识、主服务小区及其信号强度、多个邻服务小区及其信号强度、时间提前量Tadv。由于手机终端信号强度、时间提前量均能够反应终端与基站eNodeB的距离，所以本实施例中利用二者分别训练模型，能够实现对用户的高精度定位系统。基于蜂窝网络进行定位，具体地基于移动终端网络测量数据进行定位，定位时能够在不依赖于移动终端开启GPS服务并回报位置的情况下，仅通过基站的测量数据进行无源定位，并有效利用相关测量数据去除定位的噪声，提高基站定位的精度，相较于基于基站标识的定位方法，具有更高的定位精度。基于移动终端网络测量数据进行定位，相较于基于基站标识的定位，定位精度更高。

综上所述，本发明各实施例的基于蜂窝网络的移动终端定位方法、电子设备及计算机可读存储介质，仅通过基站测量数据进行定位，而不依赖于移动终端开启GPS，相对于GPS定位方式，定位局限性更小；通过根据移动网络信号测量数据查询预先建立的信号测量数据中的多个信息与GPS位置的映射关系，相对于仅根据基站位置进行定位，对用户移动终端的定位精度更高；通过分情况选择不同的映射关系进行定位，能够尽可能保证定位结果的精度，并保证得到定位结果。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本发明的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、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、嵌入式处理机或其他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他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/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在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可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。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。