基于位置指纹匹配的蜂窝网络无线定位方法

摘要

一种基于位置指纹匹配的蜂窝网络无线定位方法，根据从真实采集的用户上报测量报告中的待测用户的svrCGI判断是否存在与待测用户相同小区的训练用户，构造测试向量和训练向量集并采用，机器学习拟合算法预测坐标值，再计算测试的置信度并滤除不可靠的测试结果，最后利用拟合算法进行融合，即根据不同算法的对应精度，将输出结果进行加权求和得到预测结果。本发明基于真实采集的用户上报测量报告，结合庞大的训练数据集和机器学习算法，实现中位数误差为100m左右的高精度的蜂窝网络定位。