基于GPS/AGPS/GPSOne和目标行为特征的智能定位方法

摘要

本发明公开了一种基于GPS/AGPS/GPSOne和目标行为特征的智能定位方法，解决了现有定位技术缺乏人群行为特征的分辨能力，不具备特定人群定位的辨识优势等问题。该智能定位方法基于现有的电子地图，将各区域进行兴趣点的划分，根据目标的行为特征，对每级划分设定权重，然后再在定位的误差范围内，计算出目标处于每个兴趣点的概率，选取概率最高的作为定位结果，定位结果误差小，定位精确度远优于现有定位方法。

主权项

一种基于GPS/AGPS/GPSOne和目标行为特征的智能定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将电子地图中的所有兴趣点进行X层的层次分类，分别为第一级分类、第二级分类、第三级分类……第X级分类，其中，每一级分类中含有不同类型的兴趣点类，第一级分类为第二级分类的上级类，第二级分类为第三级分类的上级类，依次类推，在第X级分类的每个兴趣点类只包括某个具体的兴趣点；(2)对每一级中不同的兴趣点类，根据目标的行为特征设置对应的初始权重，且同一层中属于同一上级类的兴趣点类设定权重之和等于1，第一级分类中的所有兴趣点类的设定权重之和等于1；(3)根据第X级分类中具体的兴趣点所占区域大小对具体的兴趣点进行电子围栏；(4)根据从GPS/AGPS/GPSOne得到的定位结果计算定位中心与误差半径R内的所有具体的兴趣点的集合S，并计算集合S中每个具体的兴趣点与定位中心的距离Dis；(5)对于集合S中每个具体的兴趣点i，根据所属上级兴趣点分类的权重计算兴趣点的类型权重ω(i)；$\omega \left(i\right)=\underset{j=1}{\overset{X}{\Sigma }}{k}_j{\omega }_j^i---\left(1\right)$其中表示兴趣点i所属的第j级兴趣点分类的权重，k_j为常数，且有(6)根据式(2)计算集合S中每个具体的兴趣点的实际权重ω_i：${\omega }_i=\alpha (1-\frac{Dis}{R})+\beta \omega \left(i\right)---\left(2\right)$(7)根据式(3)计算目标处于集合S中每个具体的兴趣点的概率：$p_i=\frac{{\omega }_i}{\underset{i\in S}{\Sigma }{\omega }_i}---\left(3\right)$其中，R为误差半径，α，β为常数，表示集合S内所有兴趣点的实际权重之和；(8)选取集合S中概率最大的兴趣点为目标位置。