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上传时间: 2021-03-02
详细说明：在电信（telco）行业中，使用测量报告（MR）数据准确定位城市规模的移动设备（MD）仍然具有挑战性，该数据可测量MD与电信网络中的基站（BS）连接时的无线电信号强度参数用于拨打/接听电话或移动宽带（MBB）服务。 在本文中，我们发现，广泛使用的基于位置的服务（LBS）在电信网络中积累了大量的OTT（OTT）全球定位系统（GPS）数据，这些数据可以自动用作学习的训练标签基于MR的精确定位系统。 得益于这些电信大数据，我们在基于Spark / Hadoop电信大数据平台中部署了上下文感知的粗略到精细回归（CCR）模型，用于MD的城市规模本地化，这有两个新的贡献。 首先，我们设计了地图匹配和插值算法来对道路网络的上下文信息进行编码。 其次，我们建立了一个两层回归模型来在短时间内捕获从粗到细的上下文特征，以提高定位性能。 在我们的实验中，我们在12 x 11平方公里的上海市质心中收集了108个与GPS相关的MR记录，历时30天，并测量了与定位误差相关的现实MR数据的四个重要属性：稳定性，灵敏度，不确定性和缺失值。 拟议的CCR在MR数据的不同属性下都能很好地工作，并且平均误差为110m，中位
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