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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利基于MRO与DPI数据关联的移动网络用户定位方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116193571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310024173.6，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权基于MRO与DPI数据关联的移动网络用户定位方法及系统是由黄瑞民;刘延亮设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MRO与DPI数据关联的移动网络用户定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于MRO与DPI数据关联的移动网络用户定位方法及系统，属于移动网络定位技术领域，本发明要解决的技术问题为如何降低建设成本的同时，提高用户位置定位的精准度，技术方案为：该方法具体如下：通过用户面DPI数据获取用户经纬度信息即OTT定位，利用OTT定位提取的用户经纬度建立指纹库；利用信令面DPI数据实现MRO数据的用户信息回填，最终建立MRO数据与OTT指纹库的关联关系；基于MR_TA+AoA用户定位或基于MR_TDOA三点定位：利用MRO数据中的参数信息，通过TA+AoA或TDOA三点定位方法定位用户经纬度；基于指纹库的MRO定位结果调优：将MRO定位结果与OTT指纹库有效关联，进行MRO定位结果的优化调优，提高MRO定位结果的精准度。该系统包括指纹库建立单元、定位单元及调优单元。

本发明授权基于MRO与DPI数据关联的移动网络用户定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MRO与DPI数据关联的移动网络用户定位方法，其特征在于，该方法具体如下： 建立指纹库：通过用户面DPI数据获取用户经纬度信息即OTT定位，利用OTT定位提取的用户经纬度建立指纹库；同时利用信令面DPI数据实现MRO数据的用户信息回填，最终建立MRO数据与OTT指纹库的关联关系； 基于MR_TA+AoA用户定位或基于MR_TDOA三点定位：利用MRO数据中的参数信息，通过TA+AoA或TDOA三点定位方法定位用户经纬度； 基于指纹库的MRO定位结果调优：将MRO定位结果与OTT指纹库有效关联，进行MRO定位结果的优化调优，提高MRO定位结果的精准度； 其中，建立指纹库具体如下： 依赖DPI数据获取用户经纬度：对接现网信令监测系统或采集用户S1-U接口，从HTTP协议话单中获取用户经纬度信息； DPI数据和MR0数据关联：MRO本身不携带用户标识，利用S1-MME接口为MRO回填用户身份信息；回填用户身份信息后的MRO与S1-U接口关联，得到用户在任一经纬度下的网络覆盖电平值和质量值，与基站的距离及方位角的信息； 基于DPI_OTT数据建立指纹库：使用有监督的机器学习模型，以OTT用户定位经纬度数据建立指纹特征模型； 依赖DPI数据获取用户经纬度具体如下： 用户在使用APP进行数据业务时通过S1-U接口通过HTTP协议与服务端进行信息交互，部分信息中含用户真实经纬度信息； 通过DPI技术对网络数据进行采集解析，即可获得全网对应比例用户的经纬度信息； 使用有监督的机器学习模型，以OTT用户定位经纬度数据建立指纹特征模型具体如下： 将OTT方式获取到的用户经纬度数据打点分布在1010的栅格内； 基于服务小区ID、服务小区RSRPRSRQ、Tadv、AoA、邻小区ID及邻小区RSRPRSRQ信息进行特征提取，作为机器学习模型的特征依据； 利用现网OTT经纬度上报数据，进行机器学习模型指纹特征训练； 根据特征分析的结果，按照栅格、主小区及邻区的特征标识生成指纹库； 建立指纹库更新机制：通过OTT数据的更新进行不间断的机器学习，以提高指纹库的准确性； 基于MR_TA+AoA用户定位具体如下： MRO数据中已有TA+AoA的参数信息，综合AoA和TA，基于单小区进行UE定位；其中，TA+AoA定位原理的公式如下： ； 其中，表示时间提前量；表示光速，的值为3.0ms； 1Ts对应的时间提前量距离为：310811500020482=4.89m，其含义为距离=光速1Ts2；MR上报TA值以16TS为单位，1TADV=16TS=164.89=78.12m；终端UE到天线的距离d=78.12TA，单位米； 基于TA或基于路损计算的距离是UE到天线口距离，是个三维距离，存在仰角，正常情况下UE高度低于eNB高度，而用户为经纬度变化为2维变化，计算UE到基站的距离具体为： 在忽略UE高度的情况，根据勾股定理：L2+H2=d2，UE到天线的直线距离L及基站高度H来自工参站高，； 通过工参获取基站经纬度信息，经过换算即可得到终端用户的经纬度X0，Y0； 基于MR_TDOA三点定位具体如下： 提取MR数据中的主服务小区电平值以及至少两个邻区的电平值，利用无线传播模型算法，分别获取终端至主服务小区的距离d1以及距离邻区基站的距离d2、d3； 利用4G路径损耗计算的经验公式获取终端用户距离基站和邻区基站的位置，4G路径损耗计算的经验公式为： L COST231-Hata =46.3+33.9 log 10 f c -13.82 log 10 h b +44.9-6.55 log 10 h log 10 d+C M； 其中，fc为无线信号频率1500-2000MHZ，单位MHz；CM为覆盖场景校正因子，cover_class覆盖场景为农村、乡镇、一般城区、核心城区，CM分别取值036；h为终端与基站天线之间高度差，默认等于工参中基站高度，单位m；d为基站天线和移动台天线的距离，单位km； 利用最小二乘法结合基站经纬度信息，经过换算即可得到终端用户的经纬度X1，Y1； 基于指纹库的MRO定位结果调优具体如下： 通过最小化欧式距离算法将MRO定位结果对应到指纹库栅格，查找特征信息与当前MRO定位结果中包含的特征信息最接近的栅格，最终以此栅格的位置作为对应终端用户的位置； 同时将不同覆盖场景下的TA+AOA或TDOA三点定位结果数据，不间断输入OTT指纹库构建机器学习模型，计算出不同覆盖场景下的MR定位结果偏移参数。

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