CN116847456A - 定位方法、装置、终端及网络侧设备 - Google Patents

定位方法、装置、终端及网络侧设备 Download PDF

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CN116847456A CN202210307761.6A CN202210307761A CN116847456A CN 116847456 A CN116847456 A CN 116847456A CN 202210307761 A CN202210307761 A CN 202210307761A CN 116847456 A CN116847456 A CN 116847456A
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贾承璐
杨昂
王园园
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Abstract

本申请公开了一种定位方法、装置、终端及网络侧设备，属于通信技术领域，本申请实施例的定位方法包括：终端获取用于定位的模型；所述终端使用获取到的模型，进行定位。

Description

定位方法、装置、终端及网络侧设备
技术领域
本申请属于通信技术领域，具体涉及一种定位方法、装置、终端及网络侧设备。
背景技术
随着通信技术的发展，定位服务作为通信服务的一部分，在人们日常生活中变得越来越重要。定位服务中的位置信息是一类重要的感知信息，不仅能够用于满足多样化的业务需求，例如，旁链路(sidelink)或智慧工厂等，也能够作为通信链路的先验信息，帮助提升通信***的整体性能和服务体验。无线通信网络定位是终端通过对参考信号的测量估计自身当前地理位置，具体地，终端测量来自多个定位基站的定位参考信号，及将定位参考信号的测量信息通过服务基站上报给核心网，由核心网的定位管理功能进行位置估计；最后核心网通过服务基站将终端的地理位置信息下发给终端，完成对终端的定位。但是，当无线链路通信质量较差或终端处于空闲态时，可能无法测量到参考信号，这样将导致定位精度低的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种定位方法、装置、终端及网络侧设备，能够解决定位精度低的问题。
第一方面，提供了一种定位方法，该方法包括：
终端获取用于定位的模型；
所述终端使用获取到的模型，进行定位。
第二方面，提供了一种定位方法，该方法包括：
网络侧设备获取用于定位的模型；
所述网络侧设备使用获取到的模型，进行定位。
第三方面，提供了一种定位装置，该装置包括：
第一获取模块，用于获取用于定位的模型；
第一定位模块，用于使用获取到的模型，进行定位。
第四方面，提供了一种定位装置，该装置包括：
第二获取模块，用于获取用于定位的模型；
第二定位模块，用于使用获取到的模型，进行定位。
第五方面，提供了一种终端，该终端包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第六方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口；其中，所述处理器用于：获取用于定位的模型；使用获取到的模型，进行定位。
第七方面，提供了一种网络侧设备，该网络侧设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第二方面所述的方法的步骤。
第八方面，提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口；其中，所述处理器用于：获取用于定位的模型；使用获取到的模型，进行定位。
第九方面，提供了一种定位***，包括：终端及网络侧设备，所述终端可用于执行如第一方面所述的方法的步骤，所述网络侧设备可用于执行如第二方面所述的方法的步骤。
第十方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第二方面所述的方法的步骤。
第十一方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法，或实现如第二方面所述的方法。
第十二方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第二方面所述的方法的步骤。
在本申请实施例中，终端获取用于定位的模型，使用获取到的模型进行定位，通过上述方法，终端从用于定位的模型中使用获取到的模型进行定位，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
附图说明
图1是本申请实施例可应用的无线通信***的示意图；
图2是本申请实施例提供的定位方法的流程示意图之一；
图3是本申请实施例提供的定位方法的流程示意图之二；
图4是本申请实施例提供的定位装置的结构示意图之一；
图5是本申请实施例提供的定位装置的结构示意图之二；
图6是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的终端的结构示意图；
图8是本申请实施例提供的网络侧设备的结构示意图之一；
图9是本申请实施例提供的网络侧设备的结构示意图之二。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
值得指出的是，本申请实施例所描述的技术不限于长期演进型(Long TermEvolution，LTE)/LTE的演进(LTE-Advanced，LTE-A)***，还可用于其他无线通信***，诸如码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、时分多址(Time DivisionMultiple Access，TDMA)、频分多址(Frequency Division Multiple Access，FDMA)、正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)、单载波频分多址(Single-carrier Frequency Division Multiple Access，SC-FDMA)和其他***。本申请实施例中的术语“***”和“网络”常被可互换地使用，所描述的技术既可用于以上提及的***和无线电技术，也可用于其他***和无线电技术。以下描述出于示例目的描述了新空口(New Radio，NR)***，并且在以下大部分描述中使用NR术语，但是这些技术也可应用于NR***应用以外的通信***，如第6代(6th Generation，6G)通信***。
图1是本申请实施例可应用的无线通信***的示意图，图1示出的无线通信***包括终端11和网络侧设备12。其中，终端11可以是手机、平板电脑(Tablet PersonalComputer)、膝上型电脑(Laptop Computer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(PersonalDigital Assistant，PDA)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobilepersonal computer，UMPC)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人、可穿戴式设备(Wearable Device)、车载设备(VUE)、行人终端(PUE)、智能家居(具有无线通信功能的家居设备，如冰箱、电视、洗衣机或者家具等)、游戏机、个人计算机(personal computer，PC)、柜员机或者自助机等终端侧设备，可穿戴式设备包括：智能手表、智能手环、智能耳机、智能眼镜、智能首饰(智能手镯、智能手链、智能戒指、智能项链、智能脚镯、智能脚链等)、智能腕带、智能服装等。需要说明的是，在本申请实施例并不限定终端11的具体类型。
网络侧设备12可以包括接入网设备或核心网设备，其中，接入网设备也可以称为无线接入网设备、无线接入网(Radio Access Network，RAN)、无线接入网功能或无线接入网单元。接入网设备可以包括基站、WLAN接入点或WiFi节点等，基站可被称为节点B、演进节点B(eNB)、接入点、基收发机站(Base Transceiver Station，BTS)、无线电基站、无线电收发机、基本服务集(Basic Service Set，BSS)、扩展服务集(Extended Service Set，ESS)、家用B节点、家用演进型B节点、发送接收点(Transmitting Receiving Point，TRP)或所述领域中其他某个合适的术语，只要达到相同的技术效果，所述基站不限于特定技术词汇，需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR***中的基站为例进行介绍，并不限定基站的具体类型。核心网设备可以包含但不限于如下至少一项：核心网节点、核心网功能、移动管理实体(Mobility Management Entity，MME)、接入移动管理功能(Access and MobilityManagement Function，AMF)、会话管理功能(Session Management Function，SMF)、用户平面功能(User Plane Function，UPF)、策略控制功能(Policy Control Function，PCF)、策略与计费规则功能单元(Policy and Charging Rules Function，PCRF)、边缘应用服务发现功能(Edge Application Server Discovery Function，EASDF)、统一数据管理(UnifiedData Management，UDM)，统一数据仓储(Unified Data Repository，UDR)、归属用户服务器(Home Subscriber Server，HSS)、集中式网络配置(Centralized networkconfiguration，CNC)、网络存储功能(Network Repository Function，NRF)，网络开放功能(Network Exposure Function，NEF)、本地NEF(Local NEF，或L-NEF)、绑定支持功能(Binding Support Function，BSF)、应用功能(Application Function，AF)、位置管理功能(location manage function，LMF)、增强服务移动定位中心(Enhanced Serving MobileLocation Centre，E-SMLC)、网络数据分析功能(network data analytics function，NWDAF)等。需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR***中的核心网设备为例进行介绍，并不限定核心网设备的具体类型。
下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本申请实施例提供的定位方法进行详细地说明。
本申请实施例提供的定位方法，终端获取用于定位的模型，使用获取到的模型，进行定位。通过上述方法，终端从用于定位的模型中使用获取到的模型进行定位，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
图2是本申请实施例提供的定位方法的流程示意图之一，如图2所示，该方法包括步骤201-202；其中：
步骤201、终端获取用于定位的模型；
步骤202、终端使用获取到的模型，进行定位。
需要说明的是，本申请实施例可应用于通信网络中基于定位模型进行定位的场景中。终端包括但不限于上述所列举的终端11的类型；网络侧设备包括但不限于上述所列举的网络侧设备12的类型，例如网络侧设备包括以下至少一项：核心网节点；接入网节点(比如基站)；神经网络处理节点。核心网节点例如网络数据分析功能(Network DataAnalytics Function，NWDAF)网元和/或位置服务管理功能(location managementfunction，LMF)网元。
本申请实施例所涉及的时间单位包括以下至少一项：参考信号周期；预测周期；时隙；半时隙；符号(比如正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplex，OFDM))；子帧；无线帧；毫秒；秒。
本申请实施例所涉及的参考信号包括以下至少一项：信道状态信息参考信号(CSIReference Signal，CSI-RS)；探测参考信号(Sounding Reference Signal，SRS)；同步信号块(Synchronization Signal Block，SSB)；定位参考信号(Positioning ReferenceSignal，PRS)。
可选地，所述M个用于定位的模型中任一模型的类型包括：基于AI的定位模型或基于非AI的定位模型。所述N个用于定位的模型中任一模型的类型包括：基于AI的定位模型或基于非AI的定位模型。具体地，基于非AI的定位模型可以包括基于非AI的定位方法，例如网络辅助的全球导航卫星***(Global Navigation Satellite System，GNSS)定位方法；下行到达时间观测差(Observed Time Difference Of Arrival，OTDOA)定位方法；运动传感器定位方法；气压传感器定位方法等。基于AI的定位模型例如可以是全连接神经网络(Full-connection network)、卷积神经网络(CNN)模型；视觉转换器(VisionTransformer)模型等。
可以理解的是，本申请实施例中定位模型所执行的第一任务可以包括定位和/或信道状态信息(Channel State Information，CSI)估计等任务。在实际应用中，终端使用N个定位模型执行第一任务，获得N个定位模型输出的预测结果，其中，N个定位模型可以分别输出N个预测结果；或者，N个预测结果的融合结果。终端从M个定位模型中确定出N个定位模型执行第一任务，从而能够获取更精确的预测结果。
本申请实施例提供的定位方法中，终端获取用于定位的模型，使用获取到的模型，进行定位。通过上述方法，终端从用于定位的模型中使用获取到的模型进行定位，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，终端获取用于定位的模型，包括：
终端基于与模型预测相关的第一信息、协议预定义或预配置中至少一种方式，在M个用于定位的模型中确定N个模型；
或者，所述终端接收网络侧设备发送的第二信息；所述终端基于所述第二信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，所述第二信息用于指示或确定所述N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
下面对终端获取用于定位的模型的具体方法进行说明：
方式1、终端基于与模型预测相关的第一信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
方式2、终端基于协议预定义，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
方式3、终端基于预配置，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
方式4、终端接收网络侧设备发送的第二信息；终端基于第二信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，第二信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
可以理解的是，针对不同任务不同方式，终端所使用的用于定位的模型数量和类型可以不同；针对不同任务不同方式，网络侧设备所使用的用于定位的模型数量和类型也可以不同。
这里，针对方式1-方式4分别进行说明：
方式1、终端基于与模型预测相关的第一信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
可选地，终端在M个用于定位的模型中确定N个模型之后，终端使用N个模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
可选地，第一信息包括以下至少一项：
a)服务质量QoS需求；
具体地，服务质量QoS需求例如可以是定位QoS需求，包括时延、精度等。
b)终端类型；
c)终端能力；
具体地，终端能力可以包括以下至少一项：终端算力(例如终端总体算力或剩余算力)；终端存储(例如终端总体存储或剩余存储)。
d)信道状态信息；
具体地，信道状态信息可以包括以下至少一项：时域、频域、空域、时延多普勒域信道。终端可以根据信道状态信息选择与指定信道状态信息相关的定位模型进行定位。
e)传感器信息；
具体地，传感器信息可以包括以下至少一项：视觉传感器信息、红外传感器信息、位置传感器信息、雷达传感器信息、气压传感器信息、运动传感器信息等。终端可以根据传感器信息选择与指定传感器信息相关的定位模型进行定位。
f)多径信息；
具体地，多径信息可以包括：LOS径的数量、信道路径数量、多径的时延、多径的发射角、多径的到达角。
终端根据多径信息选择定位模型，可以利用以下至少一项方法：
1)根据LOS/NLOS径，选择适应于LOS/NLOS的定位模型。实际中，LOS径数量指有多少个基站与该用户存在LOS径。
2)根据多径的数量选择抗多径的定位模型。
3)根据多径时延、角度获取的准确性，选择时延、角度相关的定位模型。
g)参考信号质量信息；
具体地，参考信号质量可以包括参考信号接收功率(Reference Signal ReceivedPower，RSRP)、参考信号接收质量(Reference Signal Received Quality，RSRQ)、SNR及SINR等，选择抗干扰或者鲁棒性好的定位模型。
h)小区标识ID信息；
具体地，可以根据小区标识ID信息确定终端所在的小区。进一步地，在确定出终端所在的小区之后，可以根据小区的环境选择定位模型。例如，若小区位于市区环境，则LOS径的概率相对较低，因此选择NLOS的定位模型；反之，若小区位于郊区环境，则LOS径的概率相对较高，因此选择LOS的定位模型；或者，模型ID可以与小区ID关联，比如某个小区对应一个或多个AI定位模型。
i)区域标识ID信息；
具体地，在实际应用中，可以对区域进行编号，根据区域ID确定终端所在的区域。进一步地，在确定出终端所在的区域之后，终端根据该区域所处的环境选择定位模型。例如，若终端所处的区域为超市环境，则LOS径的概率相对较低，因此选择NLOS的定位模型；反之，若终端所处的区域为广场环境，则LOS径的概率相对较高，因此选择LOS的定位模型；或者，模型ID可以与区域ID关联，比如某个区域对应一个或多个AI定位模型。
j)定时提前量信息；
具体地，利用定时提前量信息可以判断终端到基站的大概距离，然后根据终端与基站之间的距离，选择适应于特定距离的定位模型。
k)历史的模型选择信息；
具体地，在实际应用中，例如10天前终端位于区域1，则终端选择了定位模型A，此时终端直接根据历史的模型选择信息，选择模型A为定位模型。
l)M个模型中至少一个模型的模型ID信息；
具体地，终端可以根据模型ID信息，选择模型ID最大或最小的定位模型。
m)定位参考信号PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
例如，终端可以根据PRS类型信息，选择PRS类型信息指示的模型ID所对应定位模型。
n)PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，PRS资源配置信息可以包括以下至少一项：PRS资源ID；PRS资源集ID；发送接收点(Transmitting Receiving Point，TRP)的数量。
o)报告report配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，终端可以根据report配置信息(或称为ReportConfigID)，选择report配置信息指示的模型ID所对应的定位模型。
p)M个模型中至少一个模型的模型结构信息；
具体地，模型结构信息可以包括：模型算力；模型复杂度；模型存储大小；模型参数量等。例如终端可以根据模型结构信息，选择模型算力强、参数量少的定位模型。
q)M个模型中至少一个模型的置信度；
具体地，模型的置信度是指模型的可靠性程度。终端可以在M个模型中选择置信度高的定位模型。
r)M个模型中至少一个模型的权重。
具体地，可以为M个模型中每一个模型分配权重值，然后终端可以在M个模型中选择权重值高的定位模型。
在上述实施方式中，终端基于与模型预测相关的第一信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用第一信息进行定位模型的选择，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
方式2、终端基于协议预定义，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
具体地，终端可以在M个用于定位的模型中根据协议预定义确定出N个模型。可选地，终端在确定出N个模型之后，使用N个模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
在上述实施方式中，终端基于协议预定义，在M个用于定位的模型中确定N个模型，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用协议预定义进行定位模型的选择，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
方式3、终端基于预配置，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
具体地，终端可以在M个用于定位的模型中根据预配置确定出N个模型。可选地，终端在确定出N个模型之后，使用N个模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
在上述实施方式中，终端基于预配置，在M个用于定位的模型中确定N个模型，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用预配置进行定位模型的选择，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
方式4、终端接收网络侧设备发送的第二信息；终端基于第二信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，第二信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
可选地，终端在确定出N个模型之后，使用N个模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
可选地，第二信息包括以下至少一项：
a)N个模型中至少一个模型的模型ID信息；
具体地，例如终端可以根据网络侧设备发送的模型ID信息，选择模型ID最大或最小的定位模型。
b)PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
具体地，终端可以根据网络侧设备发送的PRS类型信息，选择PRS类型信息指示的模型ID所对应定位模型。
c)PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，PRS资源配置信息例如可以是TRP的数量。
d)report配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，终端可以根据网络侧设备发送的report配置信息，选择report配置信息指示的模型ID所对应的定位模型。
e)模型配置信息；
具体地，模型配置信息包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
在上述实施方式中，终端接收网络侧设备发送的第二信息，然后基于第二信息选择M个模型中的N个模型。通过上述方法，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用第二信息进行定位模型的选择，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，在终端获取用于定位的模型之前，还包括：终端向网络侧设备发送与模型预测相关的第四信息。通过上述方法，使网络侧设备能够基于终端发送的与模型预测相关的第四信息，进行定位模型的选择，进而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，有效的提高了定位精度。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，第四信息包括以下至少一项：
a)服务质量QoS需求；
服务质量QoS需求例如可以是定位QoS需求，包括时延、精度等。
b)终端类型；
c)终端能力；
具体地，终端能力可以包括以下至少一项：终端算力(例如终端总体算力或剩余算力)；终端存储(例如终端总体存储或剩余存储)。
d)信道状态信息；
具体地，信道状态信息可以包括以下至少一项：时域、频域、空域、时延多普勒域信道。终端可以向网络侧设备发送信道状态信息，网络侧设备根据终端发送的信道状态信息选择与指定信道状态信息相关的定位模型。例如，利用AI定位模型1进行定位时，模型1的输入为时域信道，输出为位置信息。
e)传感器信息；
具体地，传感器信息可以包括以下至少一项：视觉传感器信息、红外传感器信息、位置传感器信息、雷达传感器信息、气压传感器信息、运动传感器信息等。终端可以向网络侧设备发送传感器信息，网络侧设备根据终端发送的传感器信息选择与指定传感器信息相关的定位模型。
f)多径信息；
具体地，多径信息可以包括：LOS径的数量、信道路径数量、多径的时延、多径的发射角、多径的到达角。
终端向网络侧设备发送多径信息，网络侧设备根据终端发送的多径信息选择定位模型，可以利用以下至少一项方法：
根据LOS/NLOS径选择适应于LOS/NLOS的定位模型，例如根据基站与基站之间的环境，判断基站之间是否存在LOS径，若存在LOS径则选择适应于LOS的定位模型；若不存在LOS径则选择适用于NLOS的定位模型；
根据多径的数量选择抗多径的定位模型；
根据多径时延、角度获取的准确性选择时延、角度相关的定位模型。
g)参考信号质量信息；
具体地，参考信号质量可以包括RSRP、RSRQ等。
h)小区标识ID信息；
具体地，可以根据小区标识ID信息确定终端所在的小区。进一步地，在确定出终端所在的小区之后，终端向网络侧设备发送终端所在的小区对应的小区标识ID，网络侧设备根据小区的环境选择定位模型。例如，若小区位于市区环境，则LOS径的概率相对较低，因此选择NLOS的定位模型；反之，若小区位于郊区环境，则LOS径的概率相对较高，因此选择LOS的定位模型。
i)区域标识ID信息；
具体地，在实际应用中，可以对区域进行编号，根据区域ID确定终端所在的区域。进一步地，在确定出终端所在的区域之后，终端向网络侧设备发送终端所在的区域，网络侧设备根据该区域所处的环境选择定位模型。例如，若终端所处的区域为超市环境，则LOS径的概率相对较低，因此选择NLOS的定位模型；反之，若终端所处的区域为广场环境，则LOS径的概率相对较高，因此选择LOS的定位模型。
j)定时提前量信息；
具体地，在实际应用中，可以利用定时提前量信息可以判断终端到基站的大概距离，然后终端向网络侧设备发送终端与基站之间的距离，网络侧设备基于终端与基站之间的距离选择适应于特定距离的定位模型。
k)历史的模型选择信息；
具体地，在实际应用中，例如10天前终端位于区域1，则终端选择了定位模型A，此时终端直接将该历史的模型选择信息发送至网络侧设备，网络侧设备基于该历史的模型选择信息选择模型A为定位模型。
l)PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，PRS资源配置信息例如可以是TRP的数量。
m)M个模型中至少一个模型的置信度；
具体地，模型的置信度是指模型的可靠性程度。终端可以将M个模型中至少一个模型的置信度发送至网络侧设备，网络侧设备便在M个模型中选择置信度高的定位模型。
n)M个模型中至少一个模型的权重。
具体地，可以为M个模型中每一个模型分配权重值，然后终端将M个模型中至少一个模型的权重发送至网络侧设备，网络侧设备可以在M个模型中选择权重值高的定位模型。
通过上述方法，使网络侧设备能够基于终端发送的与模型预测相关的第四信息，进行模型的选择，进而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，有效的提高了定位精度。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，在终端获取用于定位的模型之前，还包括：终端从网络侧设备接收M个模型的配置信息，其中，用于定位的模型是在M个模型中确定的。
在本实施例中，模型配置信息包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
具体地，在终端获取用于定位的模型之前，终端需要从网络侧设备接收M个模型的配置信息，然后基于模型配置信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，终端获取用于定位的模型，包括：
终端在目标条件满足的情况下，获取用于定位的模型。
在本实施例中，目标条件是指进行模型选择的触发条件。也即，在满足目标条件的情况下，终端便开始进行模型选择。通过上述方法，可以提高终端定位模型选择效率的同时，能够减少终端定位模型选择的计算量。
具体地，目标条件包括以下至少一项：
a)当前模型的预测精度低于第一阈值；
在本实施例中，当前模型是指当前正在使用的定位模型。具体地，若终端当前正在使用的定位模型的预测精度低于第一阈值，则进行定位模型选择。
b)与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值。
具体地，与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值，包括与模型预测相关的第一信息的变化量超过第二阈值或与模型预测相关的第一信息的变化量低于第二阈值。即，当与模型预测相关的第一信息的变化量超过第二阈值或者与模型预测相关的第一信息的变化量低于第二阈值时，则进行定位模型选择。
c)当前定位精度低于第三阈值。
在上述实施方式中，在满足目标条件的情况下，终端便开始进行定位模型选择。通过上述方法，可以提高终端定位模型选择效率的同时，能够减少终端定位模型选择的计算量。
在本说明书实施例一种可能的实现方式中，在终端获取用于定位的模型之后，还包括：终端向网络侧设备发送第三信息；其中，第三信息用于指示或确定N个模型的模型ID信息。
在本实施例中，在终端获取用于定位的模型之后，还需要向网络侧设备发送用于指示或确定N个模型的模型ID信息的第三信息，网络侧设备可以基于终端确定的N个模型进行定位模型的选择。
在本申请实施例中，终端基于与模型预测相关的第一信息、协议预定义、预配置中至少一种方式，或者基于用于指示或确定N个模型模型ID的第二信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型。通过上述方法，终端利用第一信息、协议预定义信息、预配置信息中的至少一种方式，或者利用第二信息选择M个模型中的N个模型，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用该参数信息进行定位模型的选择，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位模型的定位精度。
图3是本申请实施例提供的定位方法的流程示意图之二，如图3所示，该方法包括步骤301-步骤302；其中：
步骤301、网络侧设备获取用于定位的模型；
步骤302、网络侧设备使用获取到的模型，进行定位。
需要说明的是，本申请实施例可应用于通信网络中基于模型进行定位的场景中。终端包括但不限于上述所列举的终端11的类型；网络侧设备包括但不限于上述所列举的网络侧设备12的类型，例如网络侧设备包括以下至少一项：核心网节点；接入网节点(比如基站)；神经网络处理节点。核心网节点例如网络数据分析功能(Network Data AnalyticsFunction，NWDAF)网元和/或位置服务管理功能(location management function，LMF)网元。
本申请实施例所涉及的时间单位包括以下至少一项：参考信号周期；预测周期；时隙；半时隙；符号(比如正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplex，OFDM))；子帧；无线帧；毫秒；秒。
本申请实施例所涉及的参考信号包括以下至少一项：信道状态信息参考信号(CSIReference Signal，CSI-RS)；探测参考信号(Sounding Reference Signal，SRS)；同步信号块(Synchronization Signal Block，SSB)；定位参考信号(Positioning ReferenceSignal，PRS)。
可选地，所述M个用于定位的模型中任一模型的类型包括：基于AI的定位模型或基于非AI的定位模型。所述N个用于定位的模型中任一定位模型的类型包括：基于AI的定位模型或基于非AI的定位模型。具体地，基于非AI的定位模型可以包括基于非AI的定位方法，例如网络辅助的全球导航卫星***(Global Navigation Satellite System，GNSS)定位方法；下行到达时间观测差(Observed Time Difference Of Arrival，OTDOA)定位方法；运动传感器定位方法；气压传感器定位方法等。基于AI的定位模型例如可以是全连接神经网络(Full-connection network)、视觉转换器(Vision Transformer)模型等。
可以理解的是，本申请实施例中定位模型所执行的第一任务可以包括定位和/或信道状态信息(Channel State Information，CSI)估计等任务。在实际应用中，网络侧设备使用N个定位模型执行第一任务，获得N个定位模型输出的预测结果，其中，N个定位模型可以分别输出N个预测结果；或者，N个预测结果的融合结果。网络侧设备从M个定位模型中确定出N个定位模型执行第一任务，从而能够获取更精确的预测结果。
本申请实施例提供的定位方法中，网络侧设备获取用于定位的模型，使用获取到的模型，进行定位。通过上述方法，网络侧设备从用于定位的模型中使用获取到的模型进行定位，满足了网络侧设备差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，网络侧设备获取用于定位的模型，包括：
网络侧设备基于与模型预测相关的第四信息、协议预定义或预配置中至少一种方式，在M个用于定位的模型中确定N个模型；
或者，网络侧设备接收终端发送的第三信息；网络侧设备基于第三信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，第三信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
下面对网络侧设备获取用于定位的模型的具体方法进行说明：
方式A、网络侧设备基于与模型预测相关的第四信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
方式B、网络侧设备基于协议预定义，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
方式C、网络侧设备基于预配置，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
方式D、网络侧设备接收终端发送的第三信息；网络侧设备基于第三信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，第三信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
可以理解的是，针对不同任务不同方式，终端所使用的用于定位的模型数量和类型可以不同；针对不同任务不同方式，网络侧设备所使用的用于定位的模型数量和类型也可以不同。
这里，针对方式A-方式D分别进行说明：
方式A、网络侧设备基于与模型预测相关的第四信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
可选地，网络侧设备在M个用于定位的模型中确定N个模型之后，网络侧设备使用N个模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
可选地，第四信息包括以下至少一项：
a)服务质量QoS需求；
具体地，服务质量QoS需求例如可以是定位QoS需求，包括时延、精度等。
b)终端类型；
c)终端能力；
具体地，终端能力可以包括以下至少一项：终端算力(例如终端总体算力或剩余算力)；终端存储(例如终端总体存储或剩余存储)；
另外，在本实施例中，除了终端能力，还可以包括网络侧能力；网络侧能力包括以下至少一项：无线接入网络(Radio Access Network，RAN)；核心网侧网元(例如是否支持AI定位模型的推理和训练)。
d)信道状态信息；
具体地，信道状态信息可以包括以下至少一项：时域、频域、空域、时延多普勒域信道。网络侧设备可以根据信道状态信息选择与指定信道状态信息相关的定位模型进行定位。
e)传感器信息；
具体地，传感器信息可以包括以下至少一项：视觉传感器信息、红外传感器信息、位置传感器信息、雷达传感器信息、气压传感器信息、运动传感器信息等。网络侧设备可以根据传感器信息选择与指定传感器信息相关的定位模型进行定位。
f)多径信息；
具体地，多径信息可以包括：LOS径的数量、信道路径数量、多径的时延、多径的发射角、多径的到达角。
网络侧设备根据多径信息选择定位模型，可以利用以下至少一项方法：
1)根据LOS/NLOS径选择适应于LOS/NLOS的定位模型。
2)根据多径的数量选择抗多径的定位模型；
3)根据多径时延、角度获取的准确性选择时延、角度相关的定位模型。
g)参考信号质量信息；
具体地，参考信号质量可以包括RSRP、RSRQ等。
h)小区标识ID信息；
具体地，可以根据小区标识ID信息确定终端所在的小区。进一步地，在确定出终端所在的小区之后，网络侧设备可以根据小区的环境选择定位模型。例如，若小区位于市区环境，则LOS径的概率相对较低，因此选择NLOS的定位模型；反之，若小区位于郊区环境，则LOS径的概率相对较高，因此选择LOS的定位模型。
i)区域标识ID信息；
具体地，在实际应用中，可以对区域进行编号，根据区域ID确定终端所在的区域。进一步地，在确定出终端所在的区域之后，网络侧设备根据该区域所处的环境选择定位模型。例如，若终端所处的区域为超市环境，则LOS径的概率相对较低，因此选择NLOS的定位模型；反之，若终端所处的区域为广场环境，则LOS径的概率相对较高，因此选择LOS的定位模型。
j)定时提前量信息；
具体地，利用定时提前量信息可以判断终端到基站的大概距离，然后网络侧设备根据终端与基站之间的距离，选择适应于特定距离的定位模型。
k)历史的模型选择信息；
具体地，在实际应用中，例如10天前终端位于区域1，则终端选择了定位模型A，此时网络侧设备直接根据历史的模型选择信息，选择模型A为定位模型。
l)定位参考信号PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，PRS资源配置信息例如可以是TRP)的数量。
m)M个模型中至少一个模型的模型ID信息；
具体地，终端可以根据模型ID信息，选择模型ID最大或最小的定位模型。
n)M个模型中至少一个模型的模型结构信息；
具体地，模型结构信息可以包括：模型算力；模型复杂度；模型存储大小；模型参数量等。例如网络侧设备可以根据模型结构信息，选择模型算力强、参数量少的定位模型。
o)M个模型中至少一个模型的置信度；
具体地，模型的置信度是指模型的可靠性程度。网络侧设备可以在M个模型中选择置信度高的定位模型。
p)M个模型中至少一个模型的权重。
具体地，可以为M个模型中每一个模型分配权重值，然后网络侧设备可以在M个模型中选择权重值高的定位模型。
在上述实施方式中，网络侧设备基于与模型预测相关的第四信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用该参数信息进行定位模型的选择，满足了网络侧设备差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
方式B、网络侧设备基于协议预定义，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
具体地，网络侧设备可以在M个用于定位的模型中根据协议预定义确定出N个模型。可选地，网络侧设备在确定出N个模型之后，使用N个模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
在上述实施方式中，网络侧设备基于协议预定义，在M个用于定位的模型中确定N个模型，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用协议预定义进行定位模型的选择，满足了网络侧设备差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
方式C、网络侧设备基于预配置，在M个用于定位的模型中确定N个模型；M大于或等于N；M、N为正整数。
具体地，网络侧设备可以在M个用于定位的模型中根据预配置确定出N个模型。可选地，网络侧设备在确定出N个模型之后，使用N个定位模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
在上述实施方式中，网络侧设备基于预配置，在M个用于定位的模型中确定N个模型，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用预配置进行定位模型的选择，满足了网络侧设备差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，在网络侧设备获取用于定位的模型之前，还包括：网络侧设备接收终端发送的与模型预测相关的第四信息；第四信息用于网络侧设备选择M个模型中的N个模型。
在本实施例中，网络侧设备可以利用终端发送的与模型预测相关的第四信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型。通过上述方法，网络侧设备能够针对不同的需求选择合适的定位模型，有效的提高了定位精度。
方式D、网络侧设备接收终端发送的第三信息；网络侧设备基于第三信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，第三信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
可选地，网络侧设备在确定出N个模型之后，使用N个模型执行第一任务，获得N个模型输出的预测结果。
可选地，第三信息包括：N个模型中至少一个模型的模型ID信息。
具体地，例如网络侧设备可以接收终端发送的至少一个模型的模型ID信息，然后选择模型ID最大或最小的定位模型。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，网络侧设备基于第三信息，选择M个模型中的N个模型，包括：
网络侧设备基于第三信息，在M个用于定位的模型中确定T个模型；M大于或等于T；T为正整数；
网络侧设备执行以下至少一项操作：
a)在网络侧设备预先获取的用于定位的模型与T个模型不完全相同的情况下，给予预先获取的用于定位的模型确定N个模型；
具体地，例如当网络侧基于第三信息，在M个用于定位的模型中确定T个模型之后，与预先获取的用于定位的模型进行对比，当预先获取的定位模型与T个模型不完全相同的情况下，网络侧选择预先获取的用于定位的模型作为N个模型进行定位。
b)网络侧设备基于终端分布信息，在T个模型中确定N个模型；
具体地，终端分布信息可以包括用户设备(User Equipment，UE)的几何位置分布、测量量的分布(例如CSI的分布)等。
在实际应用中，例如网络侧设备可以基于UE的几何位置分布，为相同结合位置的UE选择T个模型中相同的N个模型进行定位。
c)网络侧设备基于终端推荐模型的统计信息，在T个模型中的N个模型。
具体地，例如位于同一区域的终端可能推荐不同的模型，例如推荐模型A、模型B、模型C，则网络侧设备将不同终端推荐的模型进行统计，结果为推荐模型A的终端最多，则网络侧直接为该区域所有的终端选择模型A进行定位，从而提高了定位模型选择的效率。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，网络侧设备获取用于定位的模型，包括：
网络侧设备在目标条件满足的情况下，获取用于定位的模型。
在本实施例中，目标条件是指进行模型选择的触发条件。也即，在满足目标条件的情况下，网络侧设备便开始进行模型选择。通过上述方法，可以提高网络侧设备模型选择效率的同时，能够减少网络侧设备模型选择的计算量。
具体地，目标条件包括以下至少一项：
a)当前模型的预测精度低于第一阈值；
在本实施例中，当前模型是指当前正在使用的模型。具体地，若网络侧设备当前正在使用的模型的预测精度低于第一阈值，则进行模型选择。
b)与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值。
具体地，与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值，包括与模型预测相关的第一信息的变化量超过第二阈值或与模型预测相关的第一信息的变化量低于第二阈值。即，当与模型预测相关的第一信息的变化量超过第二阈值或者与模型预测相关的第一信息的变化量低于第二阈值时，则进行模型选择。
c)当前定位精度低于第三阈值。
在上述实施方式中，在满足目标条件的情况下，网络侧设备便开始进行模型选择。通过上述方法，可以提高网络侧设备模型选择效率的同时，能够减少网络侧设备模型选择的计算量。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，在网络侧设备获取用于定位的模型之后，还包括：
网络侧设备向终端发送第二信息；其中，第二信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
在本实施例中，在网络侧设备获取用于定位的模型之后，还需要向终端发送用于指示或确定N个模型的模型ID信息的第二信息，终端可以基于网络侧设备选择的N个模型进行定位模型的选择。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，第二信息包括以下至少一项：
a)N个模型中至少一个模型的模型ID信息；
具体地，例如网络侧设备可以根据终端发送的模型ID信息，选择模型ID最大或最小的定位模型。
b)定位参考信号PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
具体地，网络侧设备可以根据终端发送的PRS类型信息，选择PRS类型信息指示的模型ID所对应定位模型。
c)PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，PRS资源配置信息例如可以是TRP的数量。
d)报告report配置信息，用于指示模型ID信息；
具体地，终端可以根据网络侧设备发送的report配置信息，选择report配置信息指示的模型ID所对应的定位模型。
e)模型配置信息，包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
具体地，模型配置信息包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
在上述实施方式中，网络侧设备向终端发送第二信息，然后终端能够基于第二信息在M个用于定位的模型中确定N个模型。通过上述方法，为定位模型的选择提供了更精细化的参数信息，利用第二信息进行定位模型的选择，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
在本申请说明书实施例一种可能的实现方式中，在网络侧设备获取用于定位的模型之后，还包括：
网络侧设备向终端发送第五信息；第五信息包括N个模型的模型ID信息；第五信息用于指示终端获取各模型ID信息关联的测量量所对应的测量结果；
具体地，网络侧设备在获取用于定位的模型之后，便将包括有N个模型的模型ID信息的第五信息发送至终端；终端在接收到第五信息后，根据第五信息中N个模型的模型ID信息，索引到所需要的测量量信息并基于测量量信息进行测量得到测量结果。
或者，网络侧设备向终端发送第六信息；第六信息包括N个模型对应的测量量；第六信息用于指示终端获取测量量所对应的测量结果。
具体地，网络侧设备在选择M个模型中的N个模型之后，便将包括有N个模型对应测量量的第六信息发送至终端；终端在接收到第六信息后，根据第六信息中N个模型对应的测量量进行测量并得到测量结果。
在上述实施方式中，网络侧设备在获取用于定位的模型之后，向终端发送包括有N个模型的模型ID信息的第五信息或者包括有N个模型对应测量量的第六信息；终端能够根据第五信息或者第六信息即可获得N个模型对应的测量量进行测量并得到测量结果。
本申请实施例提供的定位方法，执行主体可以为定位装置。本申请实施例中以定位装置执行定位方法为例，说明本申请实施例提供的定位装置。
图4是本申请实施例提供的定位装置的结构示意图之一，如图4所示，该定位装置400，应用于终端，包括：
第一获取模块401，用于获取用于定位的模型；
第一定位模块402，用于使用获取到的模型，进行定位。
本申请实施例提供的定位装置中，通过获取用于定位的模型，使用获取到的模型，进行定位，从用于定位的模型中使用获取到的模型进行定位，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
可选地，第一获取模块401，进一步用于：
基于与模型预测相关的第一信息、协议预定义或预配置中至少一种方式，在M个用于定位的模型中确定N个模型；
或者，接收网络侧设备发送的第二信息；基于第二信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，第二信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
可选地，第一信息包括以下至少一项：
服务质量QoS需求；
终端类型；
终端能力；
信道状态信息；
传感器信息；
多径信息；
参考信号质量信息；
小区标识ID信息；
区域标识ID信息；
定时提前量信息；
历史的模型选择信息；
M个模型中至少一个模型的模型ID信息；
定位参考信号PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
报告report配置信息，用于指示模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的模型结构信息；
M个模型中至少一个模型的置信度；
M个模型中至少一个模型的权重。
可选地，第二信息包括以下至少一项：
N个模型中至少一个模型的模型ID信息；
PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
report配置信息，用于指示模型ID信息；
模型配置信息，包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
可选地，第一获取模块401，进一步用于：
在目标条件满足的情况下，获取用于定位的模型；其中，目标条件包括以下至少一项：
当前模型的预测精度低于第一阈值；
与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值；
当前定位精度低于第三阈值。
可选地，所述装置还包括：
第一发送模块，用于向网络侧设备发送第三信息；其中，第三信息用于指示或确定N个模型的模型ID信息。
可选地，所述装置还包括：
第二发送模块，用于向网络侧设备发送与模型预测相关的第四信息；其中，第四信息包括以下至少一项：
服务质量QoS需求；
终端类型；
终端能力；
信道状态信息；
传感器信息；
多径信息；
参考信号质量信息；
小区标识ID信息；
区域标识ID信息；
定时提前量信息；
历史的模型选择信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的置信度；
M个模型中至少一个模型的权重。
可选地，所述装置还包括：
第一接收模块，用于从网络侧设备接收M个模型的配置信息，用于定位的模型是在M个模型中确定的。
图5是本申请实施例提供的定位装置的结构示意图之二，如图5所示，该定位装置500，应用于网络侧设备，包括：
第二获取模块501，用于获取用于定位的模型；
第二定位模块502，用于使用获取到的模型，进行定位。
本申请实施例提供的定位装置中，通过获取用于定位的模型，使用获取到的模型进行定位，满足了网络侧设备差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
可选地，第二获取模块501，进一步用于：
基于与模型预测相关的第四信息、协议预定义或预配置中至少一种方式，在M个用于定位的模型中确定N个模型；
或者，网络侧设备接收终端发送的第三信息；网络侧设备基于第三信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，第三信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
可选地，第四信息包括以下至少一项：
服务质量QoS需求；
终端类型；
终端能力；
信道状态信息；
传感器信息；
多径信息；
参考信号质量信息；
小区标识ID信息；
区域标识ID信息；
定时提前量信息；
历史的模型选择信息；
定位参考信号PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的模型结构信息；
M个模型中至少一个模型的置信度；
M个模型中至少一个模型的权重。
可选地，第三信息包括：N个模型中至少一个模型的模型ID信息。
可选地，第二获取模块501，进一步用于：
在目标条件满足的情况下，获取用于定位的模型；其中，目标条件包括以下至少一项：
当前模型的预测精度低于第一阈值；
与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值；
当前定位精度低于第三阈值。
可选地，所述装置还包括：
第三发送模块，用于向终端发送第二信息；其中，第二信息用于指示或确定N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
可选地，第二信息包括以下至少一项：
N个模型中至少一个模型的模型ID信息；
定位参考信号PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
报告report配置信息，用于指示模型ID信息；
模型配置信息，包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
可选地，所述装置还包括：
第二接收模块，用于接收终端发送的与模型预测相关的第四信息；第四信息用于网络侧设备选择M个模型中的N个模型。
可选地，第二获取模块501，进一步用于：
基于第三信息，在M个用于定位的模型中确定T个模型；M大于或等于T；T为正整数；
网络侧设备执行以下至少一项操作：
在网络侧设备预先获取的用于定位的模型与所述T个模型不完全相同的情况下，基于预先获取的用于定位的模型确定N个模型；
网络侧设备基于终端分布信息，在T个模型中确定N个模型；
网络侧设备基于终端推荐模型的统计信息，在T个模型中确定N个模型。
可选地，所述装置还包括：
第四发送模块，用于向终端发送第五信息；第五信息包括N个模型的模型ID信息；第五信息用于指示终端获取各模型ID信息关联的测量量所对应的测量结果；
或者，向终端发送第六信息；第六信息包括N个模型对应的测量量；第六信息用于指示终端获取测量量所对应的测量结果。
本申请实施例中的定位装置可以是电子设备，例如具有操作***的电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型，其他设备可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)等，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的定位装置能够实现图1至图3的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
图6是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图，如图6所示，该通信设备600，包括处理器601和存储器602，存储器602上存储有可在所述处理器601上运行的程序或指令，例如，该通信设备600为终端时，该程序或指令被处理器601执行时实现上述定位方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果。该通信设备600为网络侧设备时，该程序或指令被处理器601执行时实现上述定位方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种终端，包括处理器和通信接口，处理器用于：获取用于定位的模型；使用获取到的模型，进行定位。
该终端实施例与上述终端侧方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该终端实施例中，且能达到相同的技术效果。
图7是本申请实施例提供的终端的结构示意图，如图7所示，该终端700包括但不限于：射频单元701、网络模块702、音频输出单元703、输入单元704、传感器705、显示单元706、用户输入单元707、接口单元708、存储器709以及处理器710等中的至少部分部件。
本领域技术人员可以理解，终端700还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理***与处理器710逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图7中示出的终端结构并不构成对终端的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。
应理解的是，本申请实施例中，输入单元704可以包括图形处理单元(GraphicsProcessing Unit，GPU)7041和麦克风7042，图形处理器7041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元706可包括显示面板7061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板7061。用户输入单元707包括触控面板7071以及其他输入设备7072中的至少一种。触控面板7071，也称为触摸屏。触控面板7071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备7072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
本申请实施例中，射频单元701接收来自网络侧设备的下行数据后，可以传输给处理器710进行处理；另外，射频单元701可以向网络侧设备发送上行数据。通常，射频单元701包括但不限于天线、放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。
存储器709可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器709可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器709可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器709可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(SynchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DRRAM)。本申请实施例中的存储器709包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器710可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器710集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作***、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器710中。
其中，处理器710，用于获取用于定位的模型；使用获取到的模型，进行定位。。
本申请实施例提供的终端，通过获取用于定位的模型，使用获取到的模型，进行定位。通过上述方法，终端从用于定位的模型中使用获取到的模型进行定位，满足了终端差异化的定位能力、定位场景和定位精度的需求，从而能够针对不同的需求选择合适的定位模型，进而有效的提高了定位精度。
本申请实施例还提供一种网络侧设备，包括处理器和通信接口；其中：
处理器用于：获取用于定位的模型；使用获取到的模型，进行定位。
该网络侧设备实施例与上述网络侧设备方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该网络侧设备实施例中，且能达到相同的技术效果。
图8是本申请实施例提供的网络侧设备的结构示意图之一，如图8所示，该网络侧设备800包括：天线801、射频装置802、基带装置803、处理器804和存储器805。天线801与射频装置802连接。在上行方向上，射频装置802通过天线801接收信息，将接收的信息发送给基带装置803进行处理。在下行方向上，基带装置803对要发送的信息进行处理，并发送给射频装置802，射频装置802对收到的信息进行处理后经过天线801发送出去。
以上实施例中网络侧设备执行的方法可以在基带装置803中实现，该基带装置803包括基带处理器。
基带装置803例如可以包括至少一个基带板，该基带板上设置有多个芯片，如图8所示，其中一个芯片例如为基带处理器，通过总线接口与存储器805连接，以调用存储器805中的程序，执行以上方法实施例中所示的网络设备操作。
该网络侧设备还可以包括网络接口806，该接口例如为通用公共无线接口(commonpublic radio interface，CPRI)。
具体地，本发明实施例的网络侧设备800还包括：存储在存储器805上并可在处理器804上运行的指令或程序，处理器804调用存储器805中的指令或程序执行如上所述的定位方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。
图9是本申请实施例提供的网络侧设备的结构示意图之二，如图9所示，该网络侧设备900包括：处理器901、网络接口902和存储器903。其中，网络接口902例如为通用公共无线接口(common public radio interface，CPRI)。
具体地，本发明实施例的网络侧设备900还包括：存储在存储器903上并可在处理器901上运行的指令或程序，处理器901调用存储器903中的指令或程序执行网络侧设备侧的定位方法的步骤，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。
本申请实施例还提供了一种定位***，包括：终端及网络侧设备，所述终端可用于执行如上所述的定位方法的步骤，所述网络侧设备可用于执行如上所述的定位方法的步骤。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质可以是以易失性的，也可以是非易失性的，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述定位方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。
本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述定位方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为***级芯片，***芯片，芯片***或片上***芯片等。
本申请实施例另提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现上述定位方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (23)

1.一种定位方法，其特征在于，包括：
终端获取用于定位的模型；
所述终端使用获取到的模型，进行定位。
2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述终端获取用于定位的模型，包括：
所述终端基于与模型预测相关的第一信息、协议预定义或预配置中至少一种方式，在M个用于定位的模型中确定N个模型；
或者，所述终端接收网络侧设备发送的第二信息；所述终端基于所述第二信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，所述第二信息用于指示或确定所述N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述第一信息包括以下至少一项：
服务质量QoS需求；
终端类型；
终端能力；
信道状态信息；
传感器信息；
多径信息；
参考信号质量信息；
小区标识ID信息；
区域标识ID信息；
定时提前量信息；
历史的模型选择信息；
M个模型中至少一个模型的模型ID信息；
定位参考信号PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
报告report配置信息，用于指示模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的模型结构信息；
M个模型中至少一个模型的置信度；
M个模型中至少一个模型的权重。
4.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述第二信息包括以下至少一项：
所述N个模型中至少一个模型的模型ID信息；
PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
report配置信息，用于指示模型ID信息；
模型配置信息，包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；所述PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
5.根据权利要求1或2所述的定位方法，其特征在于，所述终端获取用于定位的模型，包括：
所述终端在目标条件满足的情况下，获取用于定位的模型；其中，所述目标条件包括以下至少一项：
当前模型的预测精度低于第一阈值；
与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值；
当前定位精度低于第三阈值。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的定位方法，其特征在于，在所述终端获取用于定位的模型之后，所述方法还包括：
所述终端向所述网络侧设备发送第三信息；其中，所述第三信息用于指示或确定所述N个模型的模型ID信息。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的定位方法，其特征在于，在所述终端获取用于定位的模型之前，所述方法还包括：
所述终端向所述网络侧设备发送与模型预测相关的第四信息；其中，所述第四信息包括以下至少一项：
服务质量QoS需求；
终端类型；
终端能力；
信道状态信息；
传感器信息；
多径信息；
参考信号质量信息；
小区标识ID信息；
区域标识ID信息；
定时提前量信息；
历史的模型选择信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的置信度；
M个模型中至少一个模型的权重。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的定位方法，其特征在于，在所述终端获取用于定位的模型之前，所述方法还包括：
所述终端从所述网络侧设备接收M个模型的配置信息，所述用于定位的模型是在所述M个模型中确定的。
9.一种定位方法，其特征在于，包括：
网络侧设备获取用于定位的模型；
所述网络侧设备使用获取到的模型，进行定位。
10.根据权利要求9所述的定位方法，其特征在于，所述网络侧设备获取用于定位的模型，包括：
所述网络侧设备基于与模型预测相关的第四信息、协议预定义或预配置中至少一种方式，在M个用于定位的模型中确定N个模型；
或者，所述网络侧设备接收终端发送的第三信息；所述网络侧设备基于所述第三信息，在M个用于定位的模型中确定N个模型；其中，所述第三信息用于指示或确定所述N个模型的模型标识ID信息；M大于或等于N；M、N为正整数。
11.根据权利要求10所述的定位方法，其特征在于，所述第四信息包括以下至少一项：
服务质量QoS需求；
终端类型；
终端能力；
信道状态信息；
传感器信息；
多径信息；
参考信号质量信息；
小区标识ID信息；
区域标识ID信息；
定时提前量信息；
历史的模型选择信息；
定位参考信号PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的模型ID信息；
M个模型中至少一个模型的模型结构信息；
M个模型中至少一个模型的置信度；
M个模型中至少一个模型的权重。
12.根据权利要求10所述的定位方法，其特征在于，所述第三信息包括：所述N个模型中至少一个模型的模型ID信息。
13.根据权利要求9或10所述的定位方法，其特征在于，所述网络侧设备获取用于定位的模型，包括：
所述网络侧设备在目标条件满足的情况下，获取用于定位的模型；其中，所述目标条件包括以下至少一项：
当前模型的预测精度低于第一阈值；
与模型预测相关的第一信息的变化量达到第二阈值；
当前定位精度低于第三阈值。
14.根据权利要求9至13中任一项所述的定位方法，其特征在于，在所述网络侧设备获取用于定位的模型之后，所述方法还包括：
所述网络侧设备向所述终端发送第二信息；其中，所述第二信息用于指示或确定所述N个模型的模型标识ID信息。
15.根据权利要求14所述的定位方法，其特征在于，所述第二信息包括以下至少一项：
所述N个模型中至少一个模型的模型ID信息；
定位参考信号PRS类型信息，用于指示模型ID信息；
PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息，用于指示模型ID信息；
报告report配置信息，用于指示模型ID信息；
模型配置信息，包括PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息；所述PRS资源配置信息或PRS资源集配置信息用于指示模型ID信息。
16.根据权利要求9所述的定位方法，其特征在于，在所述网络侧设备获取用于定位的模型之前，所述方法还包括：
所述网络侧设备接收所述终端发送的与模型预测相关的第四信息；所述第四信息用于所述网络侧设备选择M个用于定位的模型中的N个模型。
17.根据权利要求9至16中任一项所述的定位方法，其特征在于，所述网络侧设备获取用于定位的模型，包括：
所述网络侧设备基于所述第三信息，在M个用于定位的模型中确定T个模型；M大于或等于T；T为正整数；
所述网络侧设备执行以下至少一项操作：
在所述网络侧设备预先获取的用于定位的模型与所述T个模型不完全相同的情况下，基于所述预先获取的用于定位的模型确定N个模型；
所述网络侧设备基于终端分布信息，在所述T个模型中确定N个模型；
所述网络侧设备基于终端推荐模型的统计信息，在所述T个模型中确定N个模型。
18.根据权利要求9至17中任一项所述的定位方法，其特征在于，在所述网络侧设备获取用于定位的模型之后，所述方法还包括：
所述网络侧设备向所述终端发送第五信息；所述第五信息包括所述N个模型的模型ID信息；所述第五信息用于指示所述终端获取各所述模型ID信息关联的测量量所对应的测量结果；
或者，所述网络侧设备向所述终端发送第六信息；所述第六信息包括所述N个模型对应的测量量；所述第六信息用于指示所述终端获取所述测量量所对应的测量结果。
19.一种定位装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取用于定位的模型；
第一定位模块，用于使用获取到的模型，进行定位。
20.一种定位装置，其特征在于，包括：
第二获取模块，用于获取用于定位的模型；
第二定位模块，用于使用获取到的模型，进行定位。
21.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的定位方法的步骤。
22.一种网络侧设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求9至18任一项所述的定位方法的步骤。
23.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的定位方法，或者实现如权利要求9至18任一项所述的定位方法的步骤。
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