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高德网络定位之“移动WiFi识别”
导读随着时代的发展，近10年来位置产业蓬勃发展，定位能力逐渐从低精度走向高精度，从部分场景走向泛在定位。设备和场景的丰富，使得定位技术和能力也不断的优化更新。定位能力包括GNSS、DR（航迹推算）、MM（地图匹配）、视觉定位和网络定位等。
其中网络定位是通过客户端扫描到的WiFi和基站信息来进行定位的一种定位方式。网络定位能力是GNSS定位的有力补充，在GNSS无法定位或者定位较慢的时候，网络定位都可以快速给出位置。网络定位能力也是高德能够深植于各类手机厂商（提供系统级网络定位能力）和APP（出行、社交、O2O、P2P、旅游、新闻、天气等诸多领域）的原因之一。要做到通过WiFi和基站来定位，我们需要通过亿级数据来挖掘出WiFi和基站的类型、位置、指纹等各种信息。这些信息的挖掘，历史上是通过一系列的人工经验策略来进行的，人工规则的历史局限带来了所挖掘信息较低的准召率，为了进一步提升高德网络定位能力，我们需要卸下以往的包袱，从方法上进行改变。怎样定义“网络定位”
网络定位分为离线训练和在线定位两个过程：离线训练：是在用户有GPS位置时采集周边的WiFi和基站（以下统称为AP）信息，通过对采集数据进行聚类和关联，得到两类数据产品：AP库和指纹库;在线定位：与离线训练的过程正好相反，当用户没有GPS定位时，可以通过扫描到的周边WiFi和基站信号，结合离线训练出的AP库和指纹库来进行实时定位。AP库和指纹库这两类数据产品中：指纹库：以物理坐标位置对应的特征指纹信息为内容，这些特征指纹信息可以包括扫描到的WiFi或者基站的信号强度分布，采集点频次等统计信息，也可以是通过神经网络提取出的特征信息。AP库：以WiFi的mac地址或者基站的ID（gsm基站为mcc_mnc_lac_cid，cdma基站为mcc_sid_bsid_nid）为主键，以WiFi或者基站的物理坐标信息（经纬度或者地理栅格坐标信息）为内容。典型的AP库数据只包含挖掘出的物理坐标信息和覆盖半径，这种“点圆模型”是对AP发射信号的一种理想化，没有考虑任何实际场景中的信号遮挡、反射等情况，所以AP库大多用来进行粗略定位。而指纹库直接与位置相关，可以刻画比“点圆模型”更细致的分布信息，所以指纹库可以用来进行精细定位。
高德的指纹库主要包括特有的室内指纹和全场景指纹信息两种。网络定位的问题
网络定位的基本思路类似聚类，假设用户手机扫描到的AP列表中的AP的位置均比较固定，则我们可以以这些AP位置为锚点，来确定用户位置。现实世界中，锚点（即AP库中的AP）的位置通过大数据来进行挖掘，并不一定完全准确，甚至出现严重错误。针对WiFi而言，移动WiFi、克隆WiFi、搬家WiFi等都可能造成AP位置的错误。移动WiFi包含手机热点，4g移动路由器，公交车/地铁/高铁上的WiFi热点等，这些WiFi的移动属性较强，位置频繁变化，如下图所示。
如果以移动WiFi作为锚点，因为这些锚点的位置不固定，极可能会导致用户的定位出现极大误差。克隆WiFi指不同的WiFi设备使用了同一个mac地址，国内的腾达和斐讯等路由器厂商制造了大量这样的WiFi设备（例如大部分mac前缀为“c8:3a:35”的即为腾达的克隆WiFi），克隆WiFi导致AP库中同一个mac地址对应的锚点位置有多个。搬家WiFi指某些因为搬家而发生位置变化的WiFi，数据挖掘存在一定的滞后性，搬家后AP库中的位置未及时更新，也会造成定位错误。因为大误差的badcase严重损害用户体验，我们必须要将这些非固定WiFi的属性在AP库中标记出来。历史上，高德是通过一系列简单的人工规则对这些WiFi的属性进行分类的。例如，通过采集点覆盖范围较大来判定移动WiFi，通过mac前缀来判定克隆WiFi等。人工规则的缺点是准召率不高，训练分类模型就成了一个自然的选择。鉴于badcase中最严重的问题是移动WiFi的准召率不高，下面我们就尝试使用监督学习的方法来进行“移动WiFi识别”。怎样实现“移动Wifi识别”
样本提取AP库中的WiFi数量十分庞大，如果我们在AP库中随机抽取样本进行人工标注，那大部分标注的结果可能是人工规则判定正确的样本，为了尽可能低成本获取有效的标注样本，我们借鉴主动学习的思路，不断抽取模糊样本进行标注，快速迭代使得模型稳定。我们根据人工规则的判定结果提取了一批确定性较高的样本，使用人工强特征训练第一版模型，之后将第一版模型的预测结果与线上人工规则的结果进行全量比较，提取出模糊样本进行人工标注。在标注样本的过程中发现问题，持续特征工程，不断迭代模型。这里模糊样本的定义包含三种：预测结果与上一版模型的结果不同，预测概率值在0.5附近，预测结果在不同训练周期内存在波动（例如昨天识别是移动WiFi，今天识别是非移动）。特征提取移动WiFivs克隆/搬家WiFi：第一版模型中，我们使用了一些采集聚集程度相关的特征。
模型迭代过程中，我们遇到的第一个问题是移动WiFi与克隆WiFi或搬家WiFi比较容易混淆。下面几幅图分别画出了固定WiFi、移动WiFi、克隆WiFi、搬家WiFi的定位点散布的实例。
可以看到，如果仅仅使用定位点的聚集程度来分类，那克隆WiFi和搬家WiFi的定位点也比较分散，极易与移动WiFi混淆。所以我们先使用聚簇算法，将采集点局部聚集的点集合成不同的簇，在每个簇中计算定位点的散布程度，再将所有簇的散布程度求平均值等，获取平均意义上的聚集程度。多维度提取特征：为了进一步提升分类的准召率，我们不仅从定位点的聚集维度来提取特征，还增加了信号强度、关联特征、IP特征、时间特征等，以下进行简要介绍：信号强度信息：（和上节中的聚集特征一起，统称为采集特征）移动设备与非移动设备采集点的信号强度在去除设备差异性之后，分布存在差异性。关联特征：关联信息是指当设备扫描到的一次WiFi列表中，列表中所有WiFi两两之间就算产生了一次关联（或称邻居）关系，统计WiFi周边关联的WiFi和基站信息，可以描述出WiFi的移动属性。IP特征：固网IP和移动网的IP存在一定隔离，移动WiFi设备的上游一般是通过基站连接的移动网，固定WiFi设备的上游一般是通过ADSL等连接的固网。时间特征：固定WiFi一般是长时间连接电源的，而移动WiFi一般是临时在某些地方和时间短暂出现的。聚合特征：在AP库中，存在一部分WiFi定位信息不够充分，即使是人工标注也存在着非常大的不确定性，这些定位信息不够充分的WiFi，我们称之为“弱信息WiFi”。对于这类WiFi，我们只有通过ssid和mac前缀来进行辅助判断。因为ssid中包含了一些诸如“iPhone”、“个人热点”、“oppo”、“shouqiyueche”（首汽约车）、“往返免费”、“tp-link”等能够表明设备属性的信息。另一方面，mac前缀（mac信息的前半部分）代表了厂商信息。基于这些辅助信息，我们可以在其他信息不够充分的情况下辅助推测WiFi的类别属性。我们将基础特征（采集特征、关联特征、IP特征、时间特征）中较为重要的TOP_N维特征按照ssid和mac前缀进行聚合，聚合函数为中位数（median）和总体标准差（stddev）。这样，聚合特征体现了一类WiFi共有的特征，针对弱信息WiFi，我们就可以通过集体的特征来推测出个体的属性。
应用场景
除了提升网络定位能力，移动WiFi的识别还有更多用武之地，例如手机热点的识别，室内外的判断，建筑物和POI级别的定位等等。其中一个例子就是判断当前设备所连接的WiFi是否为移动热点（如4g路由器，手机热点等），在视频类的APP中，可以通过判别当前用户连接的WiFi是否为移动热点，从而控制是否进行视频的自动播放或缓存，给予用户提示性信息。小结
最终我们使用随机森林来训练分类模型，经过特征选择和模型参数调整之后，最终得到的模型，移动WiFi的准召率均优于99.8%。高德网络定位的精度也因此得到了较大提升，尾部大误差badcase降低了18%左右。网络定位作为一种低功耗的定位手段，不仅在GNSS无法触达的地区（例如地铁、室内等场景）为普通用户带来辅助的定位信息，而且在某些急救和寻人的场景中发挥了重要的作用。未来，随着5G通信技术的开展，将迎来更加精准的网络定位能力。
本文作者：高德技术小哥原文链接更多技术干货敬请关注云栖社区知乎机构号：阿里云云栖社区-知乎本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。
叫联通查个基站号 看不懂啊，不是应该有lac和cid还有hex的吗 ？
LAC是大区号，CELL/CI是基站号，hex表示十六进制数。
基站即公用移动通信基站是无线电台站的一种形式，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。移动通信基站的建设是我国移动通信运营商投资的重要部分，移动通信基站的建设一般都是围绕覆盖面、通话质量、投资效益、建设难易、维护方便等要素进行。随着移动通信网络业务向数据化、分组化方向发展，移动通信基站的发展趋势也必然是宽带化、大覆盖面建设及IP化。
怎样简单的测试需屏蔽手机信号场所的信号强度
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在客户选购手机信号屏蔽器之前，我们都会询问在什么场所使用以及距离信号基站的远近，这样我们就能准确的推荐能够达到屏蔽效果的手机信号屏蔽器。其中也有一些场所可能不能明确运营商的信号强度，这就需要我们专业的技术人员运用专业的设备对所屏蔽场所的信号强度、场强进行专业化的测试。而我们使用的设备往往是下图这样的↓测试信号强度的专业设备设备的页面往往是下图这样的↓设备测试页面对于不是从事我们这个行业的人员来说，使用这种设备和看清设备上面的显示信息并不是很简单的事情。接下来大展电子就为你梳理一下怎样简单的测试需屏蔽手机信号的场所的信号强度，
只需要手机操作就可以完成。步骤一、手机上打开拨号的界面，输入*#*#4636#*#*，手机就会显示如下界面，我的手机是双卡的，所以有两个手机信息。步骤二、点击手机信息1，出现如下界面（需要下滑一点就能看到），这里我们就能注意到移动网络位置信息，分别是LAC和CID，记住这两组数字。步骤三、接下来我们百度一下“基站定位查询”，进入网站，然后输入LAC和CID信息，勾选HEX点击查询以上就可以查询出手机所接受到的通讯基站的具体位置了，就可以测算出信号基站距离需屏蔽信号场所的远近距离。那么接下来我们需要测试一下手机信号的强度
有两个方法方法一、和之前一样也是手机上打开拨号的界面，输入*#*#4636#*#*然后翻到以下页面这个数据比较专业，在这里就不做详细介绍了，可以把这个数据截图发给我们大展电子专业的客服询问。注意：这里看到的信号强度只是你手机所归属的单个运营商的信号强度！如想要知道所有的信号强度则需要更换不同运营商的手机卡进行测试！方法二、通过手机应用商店搜索Cellular-Z这个APP并下载安装，打开后我们就能直接看到运营商的信号强度。通过以上的办法就能基本的了解需要屏蔽信号的场所的信号强度信息以及距离通讯基站远近的详情了，如果还需了解更多可咨询大展电子客服代表，12年行业经验，为你定制专业的信号屏蔽方案！原创内容，如需转载请注明来处！
叫联通查个基站号 看不懂啊，不是应该有lac和cid还有hex的吗 ？
以第一个为例LAC59649CID4593HEX就是用16进制表示十进制的小区
lac: 41753 cid: 41036818 networktype: 13什么意思是那个地
你这个肯定是一个支持蜂窝移动的设备。。Networktype：13表示接入的时LTE4G网络
通过移动设备的LAC和CID可以定位到所在基站位置
LAC是网络(小区号)，CID是（基站号）.
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