?桔妹导读：定位是所有LBS服务的基础服务。在滴滴的业务场景下，定位主要是指各类终端设备的位置，包括手机、单车、行车记录仪、车机端等。作为底层服务，在滴滴日均提供700亿次定位服务，支撑着平台的各类业务。
离线建库主要是基于有GPS时的采集数据，建指纹库的过程。指纹库中记录AP的各类信息在不同地理网格内的采集数据分布，如下图所示。
纵轴为采集数据中的AP编号，横轴为空间网格编码，相交点表示每个AP在对应网格中的采集信号强度分布。空值表示AP在对应的位置无采集数据。
以一个实时定位query信息：（AP1：RSSI=1，AP3：RSSI=0）为例，介绍网格召回、排序、平滑的过程。
召回阶段，基于扫描到的AP1和AP3，可以召回Grid1、Grid2、Grid4；
排序阶段，结合离线AP库，基于独立性假设和贝叶斯公式，计算各网格的权重：
表示观测到的APj的信息。以信号强度RSSI单一特征为例，上例中，
其中，
的距离。
##▍2.2 有监督回归模型
无监督概率模型的方法，思路清晰易懂，易实现，是早期网络定位的主要方式。但有以下问题：
-
联合概率的方式对采集信息不充分的位置不友好，例如上例
原始特征中的稠密特征和低维稀疏特征经过GBDT进行特征组合、交叉；GBDT输出的叶子节点编号与高维稀疏特征经过DeepFM网络，最终输出网格与真值的位置偏差。
TopK网格平滑：预测偏差距离从小到大排序，截取TopK网格；爬山法，梯度下降求解最优坐标。
##▍2.3 端到端CNN模型
有监督模型在特征利用、模型结构、优化目标等方面提供了更大的操作空间，可以极大地打开天花板。上线后定位精度等指标取得了显著的收益。
但该方法仍有以下问题：
-
每个网格孤立刻画，信息采集时的不均衡、有偏的问题无法有效解决
-
TopK平滑层与排序层割裂，无法联合优化，且引入部分人工超参
对于以上问题，考虑以下解决方案：
-
CNN网络：充分利用空间信息的局部相关性，增强特征的提取能力
-
端到端网络：合并排序与平滑层，改为直接回归位置坐标，目标更统一，减少人工超参
最终，整体网络结构如下:
网络结构：在CNN网络部分，采用多尺度卷积核提取特征后，经过两个卷积+池化层后，将特征图打平。Wide部分稀疏特征经过embedding后，与稠密特征级联。两部分tensor级联后经过全连接层，最终输出与召回中心点的位置偏差。
Label与Loss：label为真实位置与召回中心位置的偏移dx和dy，召回中心点+预测偏移即得预测位置。loss最初使用的是经纬度的L2 loss：
，dx和dy表示真实空间距离
CNN模型在线上AB实验取得了显著的收益，已全量上线。CNN端到端模型升级了信息的表达方式，由单网格、结构化的信息表达改为了Image的表达方式，配合cnn网络结构，获取了效果的显著提升；并且将几十甚至几百个网格的预测问题改为了单次位置回归问题，虽然模型复杂度有所增加，但整体性能基本持平。
##▍2.4 线上效果
网络定位三阶段的模型先后上线进行了AB对比实验。以基站定位三个主要技术指标为例，对比结果如下表所示：
2017年加入滴滴，目前从事地图定位算法方向，多年LBS领域算法研究工作，在滴滴先后从事猜你想去、上下车点推荐、定位算法等方向的开发工作。
201#8年加入滴滴，主要从事网络定位、融合定位等方向的算法开发工作。
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