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摘 要：无线指纹定位技术具有成本低、覆盖终端广、不触碰用户隐私等优点，是近年来运营商非常关注的定位技术之一。针对基于MDT数据训练的指纹定位模型存在较大误差的问题，基于现网数据定量分析了无线环境特征和GNSS位置信息偏差对指纹模型训练产生的影响。面向运营商维护优化应用的实际需求，提出并验证了根据不同场景差异化设置栅格大小以提升指纹模型定位准确性和实用性的方法。
关键词：无线指纹；定位；MDT；特征工程
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.11.003
概述
在网络数字化、智能化转型的背景下，网络的智能运营技术已成为运营商研发的重点和热点方向之一。然而要实现全面的网络智能运营，精准的定位技术是不可或缺的。定位信息可以辅助网络评测、故障定位和规划优化等网络运营工作，同时面向客户服务的定位需求也在日益增长。无论是导航、社交、广告还是服务推送等等，准确的位置信息都是提供个性化、定制化服务的基础。
目前移动网络中最常用的定位技术是卫星定位（Global Navigation Satellite System，GNSS），其具有良好的定位精度，但限于用户隐私、终端生态等因素，终端上报的位置信息量仍不足以支撑运营商的业务需求。对于运营商来说，寻找一种低成本且易于部署的定位技术至关重要。指纹定位作为一种有望满足这一需求的定位技术，引起了行业的广泛关注。指纹技术利用无线信号在特定环境中的传播特征，如信号强度、延迟和多径效应等，构建了一个地理位置与无线信号特征之间的映射关系。相比传统定位技术，指纹定位有2个明显优势，一是它不依赖网络以外的硬件设备，降低了实施成本和运营复杂度；二是指纹定位可以实现室内位置定位，满足运营商对室内外综合定位的需求。
理论上通过机器学习的方法建立RF指纹能实现米级精度的定位。其中利用MDT数据作为指纹库模型的训练数据具有采集成本低、采集范围广、数据量充足等优势，是运营商最常用的训练数据源。指纹定位技术也被写入了3GPP相关标准中。尽管在研究和实验环境中指纹定位模型已取得了良好成果，行业内也出现了众多指纹定位产品，但基于无线指纹定位的现网应用却非常有限，导致这一情况的原因主要有2个。一是现网无线环境的复杂性和时变性导致信号在时间和空间上不断变化，一个位置的“射频指纹”在何种时空尺度上稳定存在缺少科学的研究验证。二是用于模型训练的数据源质量缺乏检验，已有研究往往假设MDT或OTT等数据中提供的位置信息准确，并且模型验证也多采用抽样的形式进行。
本研究基于现网测试和MDT数据分析空口指标的时空特征，采用数据统计和特征工程等方法研究运营商MDT数据中的GNSS准确度，及其定位误差对训练指纹定位模型所产生的影响，最后提出了对基于数据清洗的指纹定位模型精度优化提升方案。
