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。
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