本申请涉及指纹定位，具体涉及一种指纹定位方法及装置。
背景技术：
1、现有的指纹定位方法是通过在已建立的测量报告特征指纹库中匹配查询与当前待定位点的测量报告特征最接近的位置点来确定待定位点的位置。
2、特征指纹库中包括的信息主要是终端在各点接收到的本小区和邻区的小区标识和参考信号接收功率，也就是说，现有的指纹定位方法是通过查询特征指纹库中记录的与待定位终端具有相同或部分相同主邻小区的若干个参考信号接收功率，据此确定与待定位终端最接近的位置，将其作为待定位终端的位置。
3、但现有的指纹定位方法中，一方面，仅通过参考信号接收功率作为匹配对象，匹配对象的单一容易导致匹配精度的下降，从而影响定位精度；另一方面，当前无线网络室分建设中普遍采用分布式天线覆盖，多个有源皮基站远端单元位置覆盖区域合并后属于同一个逻辑小区，小区覆盖面积增大，导致小区内越靠近中心区域邻区越少，接收到的邻区参考信号接收功率也变弱而不符合定位标准，终端所赖以定位的参考信号接收功率数量严重不足，从而影响定位精度。综上所述，现有的指纹定位方法由于仅通过参考信号接收功率作为匹配对象，匹配对象的单一，且受到无线网络室分建设区域合并的影响，导致参考信号接收功率数量严重不足，从而影响定位精度。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种指纹定位方法及装置，用以解决现有的指纹定位方法由于仅通过参考信号接收功率作为匹配对象，匹配对象的单一，且受到无线网络室分建设区域合并的影响，导致参考信号接收功率数量严重不足，从而影响定位精度的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种指纹定位方法，包括：
3、获取待定位终端自身所属小区的邻区数量；
4、若所述待定位终端自身所属小区的邻区数量大于或等于数量阈值，则利用空域特征指纹库对所述待定位终端进行定位；
5、若所述待定位终端自身所属小区的邻区数量小于数量阈值，则利用时域特征指纹库对所述待定位终端进行定位；
6、所述空域特征指纹库是在参考信号接收功率的基础上增加其他空域特征构建的，所述时域特征指纹库是在多时点空域特征的基础上构建的。
7、在一个实施例中，所述空域特征指纹库，是基于以下方式确定得到的：
8、采集目标区域内各主小区及其邻区的空域特征，得到第一空域特征序列；
9、利用所述第一空域特征序列及其对应的栅格位置构建所述空域特征指纹库；
10、所述邻区包括各主小区的同系统邻区和异系统邻区，所述空域特征包括物理小区标识、频点、参考信号接收功率、信号与干扰加噪声比和参考信号接收质量。
11、在一个实施例中，所述空域特征还包括功率余量和定时提前量。
12、在一个实施例中，所述利用空域特征指纹库对所述待定位终端进行定位，包括：
13、采集所述待定位终端所属小区及其邻区的所述空域特征，得到第二空域特征序列；
14、计算所述第二空域特征序列与所述空域特征指纹库中各第一空域特征序列的匹配率，将匹配率最高时的第一空域特征序列对应的栅格位置确定为所述待定位终端的位置。
15、在一个实施例中，所述时域特征指纹库，是基于以下方式确定得到的：
16、采集目标区域内各主小区的时域特征，或采集目标区域内各主小区及其邻区的时域特征，得到第一时域特征序列；
17、利用所述第一时域特征序列及其对应的栅格位置构建所述时域特征指纹库；
18、所述邻区包括各主小区的同系统邻区和/或异系统邻区，所述时域特征包括至少一条测试路径上多个测试时点对应的至少一个相同空域特征。
19、在一个实施例中，所述利用时域特征指纹库对所述待定位终端进行定位，包括：
20、采集所述待定位终端所属小区的所述时域特征，或采集所述待定位终端所属小区及其邻区的所述时域特征，得到第二时域特征序列；
21、计算所述第二时域特征序列与所述时域特征指纹库中各第一时域特征序列的匹配率，将匹配率最高时的第一时域特征序列中最晚测试时点对应的栅格位置确定为所述待定位终端的位置。
22、第二方面，本申请实施例提供一种指纹定位装置，包括：
23、邻区数量获取模块，用于：获取待定位终端自身所属小区的邻区数量；
24、空域特征定位模块，用于：若所述待定位终端自身所属小区的邻区数量大于或等于数量阈值，则利用空域特征指纹库对所述待定位终端进行定位；
25、时域特征定位模块，用于：若所述待定位终端自身所属小区的邻区数量小于数量阈值，则利用时域特征指纹库对所述待定位终端进行定位；
26、所述空域特征指纹库是在参考信号接收功率的基础上增加其他空域特征构建的，所述时域特征指纹库是在多时点空域特征的基础上构建的。
27、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的指纹定位方法的步骤。
28、第四方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的指纹定位方法的步骤。
29、第五方面，本申请实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的指纹定位方法的步骤。
30、本申请提供的指纹定位方法及装置，获取待定位终端自身所属小区的邻区数量；若待定位终端自身所属小区的邻区数量大于或等于数量阈值，则利用空域特征指纹库对待定位终端进行定位；若待定位终端自身所属小区的邻区数量小于数量阈值，则利用时域特征指纹库对待定位终端进行定位。当待定位终端自身所属小区的邻区数量大于或等于数量阈值，其邻区数量充足，能够获取到足够多的有效的邻区参考信号接收功率，在此情况下，由于空域特征指纹库是在参考信号接收功率的基础上增加其他空域特征构建的，增加了指纹库的复杂度，因而利用空域特征指纹库对待定位终端进行定位，可以参照包括参考信号接收功率在内的多个空域特征进行，而非基于单一的参考信号接收功率，从而提高定位精度；当待定位终端自身所属小区的邻区数量小于数量阈值，其邻区数量和有效的邻区参考信号接收功率均大量减少，在此情况下，由于时域特征指纹库是在多时点空域特征的基础上构建的，因而利用时域指纹库对待定位终端进行定位，可以在时间尺度上多次获取空域特征，以弥补参考信号接收功率在空间上的数量不足，从而提高定位精度。综上所述，本申请通过增加参与定位匹配的空域特征，克服了匹配对象单一的问题，通过增加空域特征的时间粒度，克服了单一空域特征在空间上数量不足的问题，不论待定位终端位于小区的任何位置，都能对其实现准确定位。
1.一种指纹定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的指纹定位方法，其特征在于，所述空域特征指纹库，是基于以下方式确定得到的：
3.根据权利要求2所述的指纹定位方法，其特征在于，
4.根据权利要求2或3所述的指纹定位方法，其特征在于，所述利用空域特征指纹库对所述待定位终端进行定位，包括：
5.根据权利要求1所述的指纹定位方法，其特征在于，所述时域特征指纹库，是基于以下方式确定得到的：
6.根据权利要求5所述的指纹定位方法，其特征在于，所述利用时域特征指纹库对所述待定位终端进行定位，包括：
7.一种指纹定位装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述的指纹定位方法的步骤。
9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的指纹定位方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的指纹定位方法的步骤。
