在移动设备与移动基站及移动后台系统的通信过程中，为保障通讯连接及通信质量，移动设备需要与移动基站及移动后台设备进行通信信令交换。电信通信信令是真正意义上的大数据——一个顶级电信运营商每天收集的通信信令数据达到数十乃至上百TB。这些移动信令富含用户的位置信息，但是无法直接提供准确的位置信息。如何从通信信令中提取准确的位置信息是这个问题的难度所在。本项目提出了一种基于电信信令数据的定位方法。通过分析大量信令数据，我们首先确定适用于移动定位的信令数据。然后采用新型滤波算法去除误差数据，基于隐式马尔科夫模型的改进地图匹配算法定位用户。通过我们收集的真实路测数据实验，结果表明我们的方法在城市区域的轨迹匹配精度接近GPS定位结果。

报告人简介：

申彦明：大连理工大学计算机学院教授、博士生导师。本科毕业于清华大学自动化系，博士毕业于纽约理工大学（Polytechnic University）电子与计算机工程系。主要从事大数据处理、计算机网络、分布式系统等方向的研究。在包括IEEE Trans on Networking, IEEE Trans onCommunications, IEEE Trans on TPDS等重要国际期刊发表论文50余篇。获得IEEE通信学会2011年度多媒体通信最佳论文奖，以及辽宁省2012年、2011年自然科学学术成果奖一等奖。获得国际专利3项。