基于MR数据的高精度定位方法及系统

"该资源是一份关于‘一种基于MR数据的定位方法及系统’的发明专利申请，由北京天元创新科技有限公司申请，申请号为201810150295.9，申请日期为2018年2月13日。发明人包括李超、袁明明和王炳亮，专利代理机构为北京路浩知识产权代理有限公司。该发明涉及通信技术，尤其是利用混合现实(MR)数据进行高精度定位的方法和系统。" 本发明的核心是通过结合机器学习与置信度模型来提高基于MR数据的定位精确度。具体实现步骤如下： 1. 首先，利用训练后的决策树回归模型预测终端发送的测量报告MR数据所对应的经纬度。决策树回归是一种监督学习算法，它可以处理非线性关系，并根据历史MR数据预测新的位置信息。 2. 其次，基于训练后的置信度模型，对预测出的经纬度进行可信度判断。置信度模型可能是基于历史数据和终端轨迹特征进行训练的，用于评估预测位置的可靠性。这样可以识别出由于外部环境因素导致的不准确位置信息。 3. 如果预测的经纬度被判断为不可信，系统会采用预设的转移概率矩阵对这些数据进行修正，以获得更精确的定位结果。转移概率矩阵可能基于大量的历史数据统计得出，用于模拟和校正MR数据的变化趋势。 该发明的独特之处在于引入了置信度模型，它能有效地处理MR数据的不稳定性，减少因数据变化带来的定位误差，从而显著提升定位的精确度。这种方法尤其适用于那些需要高度定位准确性的应用，例如智能交通、物联网(IoT)设备定位或紧急救援服务等。 通过这种基于MR数据的定位方法，系统能够更好地适应复杂的环境变化，如信号干扰、建筑物遮挡等因素，确保在各种条件下都能提供可靠的位置信息。这种方法的实施不仅有助于提高用户服务质量，还有助于推动相关领域的技术创新和发展。