CN101217758B - 生成蜂窝网络的用户移动性模型的方法及装置 - Google Patents

生成蜂窝网络的用户移动性模型的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种生成用户移动性模型的方法、该方法为：先获得蜂窝网络中所有用户的用户移动轨迹，再根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点所归属的蜂窝小区之间的用户流量，这样，便可以根据生成的用户移动性模型对蜂窝小区中的各位置区进行重新划分，从而可以根据重新划分的位置区合理对GSM网络中的各种网络资源进行合理规划，使其达到负载均衡，进而提升各种网络资源的利用率。本发明同时公开了一种生成用户移动性轨迹的方法及装置，一种生成用户移动性模型的装置。

Description

生成蜂窝网络的用户移动性模型的方法及装置
技术领域
本发明涉及通信领域及计算机领域，特别涉及一种生成蜂窝网络的用户移动性模型的方法及装置。
背景技术
为了更好地实现对蜂窝网络(GSM网络)的管理，需要针对GSM网络中的海量用户建立相应的用户移动性模型，所谓用户移动性模型包括用户的各种行为，例如：移动行为、通话行为和短信行为等，用户移动性模型能够真正反映海量用户对于GSM网络的影响。根据建立的用户移动性模型，可以对GSM网络进行位置和无线资源管理、客户行为分析、网络资源重组和资源预留等操作。只有掌握了用户移动性模型才能真正的了解GSM网络的特征，才能对GSM网络进行合理规划，从而最大限度地提高各种网络资源的利用率。
但是，现有技术中，还未有合适的方法可以针对GSM网络中的海量用户建立相应的用户移动性模型。
发明内容
本发明实施例提供一种生成蜂窝网络的用户移动性模型的方法及装置，用以对蜂窝网络中的各种网络资源进行合理规划，从而提升各种网络资源的利用率。
本发明实施例提供的具体技术方案如下：
一种生成用户移动轨迹的方法，包括步骤：
获得用户在移动过程中经过的所有路径已知点，该所有路径已知点按照用户在各路径已知点发生用户事件的时间顺序排列；
基于所述时间顺序排列获得相邻两个路径已知点之间存在的已知用户移动轨迹；
在符合预设条件的相邻两个路径已知点之间生成包含至少一个路径未知点的未知用户移动轨迹；
将各已知用户移动轨迹和各未知用户移动轨迹进行连接；
其中，在两个相邻的路径已知点之间生成未知用户移动轨迹时，包括步骤：
获得用户从第一路径已知点移动到其相邻的第二路径已知点所使用的时间；根据所述时间确定所述第一路径已知点和第二路径已知点之间的未知用户移动轨迹包含的路径未知点的最大数目；确定用户可能经过的所有路径未知点，并根据所述最大数目生成用户从第一路径已知点移动到第二路径已知点时能够使用的所有用户路径；从所述所有用户路径中选择一条用户路径，并将其确定为所述第一路径已知点和所述第二路径已知点之间的未知用户移动轨迹。
一种生成用户移动性模型的方法，包括：
根据生成用户轨迹的方法获得蜂窝网络中所有用户的用户移动轨迹；
根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点之间的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点。
一种用于生成用户移动轨迹的装置，包括：
获取单元，用于获得用户在移动过程中经过的所有路径已知点，该所有路径已知点按照用户在各路径已知点发生用户事件的时间顺序排列，以及基于所述时间顺序排列获得相邻两个路径已知点之间存在的未知用户移动轨迹；
存储单元，用于保存所述获取单元获得的信息，以及保存用于确定是否在相邻两个路径已知点间生成未知用户移动轨迹的预设条件；
处理单元，用于在符合预设条件的相邻两个路径已知点之间生成包含至少一个路径未知点的未知用户移动轨迹，包括，在相邻的第一路径已知点和第二路径已知点之间生成未知用户移动轨迹时，根据用户从所述第一路径已知点移动到所述第二路径已知点所使用的时间确定所述未知用户移动轨迹包含的路径未知点的最大数目，并根据所述最大数目和用户可能经过的所有路径未知点生成用户从第一路径已知点移动到第二路径已知点时能够使用的所有用户路径，以及将从所述所有用户路径中选择的一条用户路径确定为所述未知用户移动轨迹；
连接单元，将各已知用户移动轨迹和各未知用户移动轨迹进行连接。
一种用于获得用户移动性模型的装置，包括：
用于生成用户移动轨迹的装置，用于获得蜂窝网络中所有用户的用户移动轨迹；
生成单元，用于根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点之间的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点。
本发明实施例中，先获得蜂窝网络中所有用户的用户移动轨迹，所述用户移动轨迹包括已知用户移动轨迹和未知用户移动轨迹；再根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点所归属的蜂窝小区之间的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点，这样，便可以根据生成的用户移动性模型对蜂窝小区中的各位置区进行重新划分，使重新划分后的各位置区的网络总负荷的差值小于设定阈值，以及使重新划分后的各位置区中任意两个物理位置相邻的位置区交界处的用户流量低于设定阈值，从而可以根据重新划分的位置区合理对GSM网络中的各种网络资源进行合理规划，使其达到负载均衡，进而提升各种网络资源的利用率；同时，由于各位置区之间的用户流量相对较少，这也在一定程度上减少了用户由于跨位置区而触发的位置更新流程，从而在一定程度上节省了网络资源。
附图说明
图1为本发明实施例中轨迹生成装置功能示意图；
图2为本发明实施例中用户A经过的路径已知点示意图；
图3为本发明实施例中轨迹生成装置生成未知用户移动轨迹流程图；
图4为本发明实施例中计算各用户路径的绝对使用功率示意图；
图5为本发明实施例中模型生成装置功能示意图；
图6为本发明实施例中第一种马尔可夫矩阵示意图；
图7为本发明实施例中第二种马尔可夫矩阵示意图；
图8为本发明实施例中各基站的网络负荷示意图；
图9为本发明实施例中重新划分后的各位置区示意图。
具体实施方式
为了针对蜂窝网络(GSM网络)中的海量用户建立相应的用户移动性模型，从而实现GSM网络的合理规划。本发明实施例中，先生成GSM网络中每位用户的用户移动轨迹，再根据获得的各用户移动轨迹生成针对GSM网络中所有用户的用户移动性模型。其中：
生成用户移动轨迹时，先获得用户在移动过程中经过的所有路径已知点，该所有路径已知点按照用户在各路径已知点发生用户事件的时间顺序排列，接着，基于所述时间顺序排列获得相邻两个路径已知点之间存在的已知用户移动轨迹，并在符合预设条件的相邻两个路径已知点之间生成包含至少一个路径未知点的未知用户移动轨迹，以及将各已知用户移动轨迹和各未知用户移动轨迹进行连接。
生成用户移动性模型时，根据上述生成用户移动轨迹的方法获得GSM网络中所有用户的用户移动轨迹，再根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点之间的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点。
在实际应用中，当用户发生某种用户事件时，例如：开/关机、收/发短信、拨打电话、接听电话、电话挂机、跨位置区的位置更新等，其用户事件发生地所归属的基站的物理位置信息可由多种方法获得，例如，通过GSM网络中的信令和事件采集平台获得。因此，将此类基站称为路径已知点。
在实际应用中，上述物理位置信息及其他相关信息可通过交换机与基站控制器之间的接口、基站与基站控制器之间的接口或信令和事件采集平台获取提取。
当用户处于空闲状态时，例如：待机，其当前位置所归属的基站的物理位置信息以及小区重选后驻留基站的物理位置信息不能被GSM网络获得，而需要通过相应的路径已知点来对其进行预测和补充，因此，将此类基站称为路径未知点。
下面以获得一个用户的移动性轨迹为例并结合附图进行详细说明。
参阅图1所示，本发明实施例中，用于生成用户移动轨迹的装置(以下称为轨迹生成装置10)包括获取单元100、存储单元101、处理单元102、连接单元103、第一用户接口单元104。其中：
获取单元100用于获得用户在移动过程中经过的所有路径已知点，该所有路径已知点按照用户在各路径已知点发生用户事件的时间顺序排列，以及基于所述时间顺序排列获得相邻两个路径已知点之间存在的已知用户移动轨迹；
存储单元101用于保存所述获取单元获得的信息，以及保存用于确定是否在相邻两个路径已知点间生成未知用户移动轨迹的预设条件；
处理单元102用于在符合预设条件的相邻两个路径已知点之间生成包含至少一个路径未知点的未知用户移动轨迹；
连接单元103用于将各已知用户移动轨迹和各未知用户移动轨迹进行连接；
第一用户接口单元104用于将生成的用户移动轨迹呈现给系统管理人员。
基于上述轨迹生成装置10，参阅图2所示，用户A在移动过程中经过的路径已知点包括基站A1、基站A2、基站A3等。
在实际应用中，若用户A经过相邻两个路径已知点所使用的时间超过了设定的阈值，则轨迹生成装置10在生成这两个路径已知点之间的用户移动轨迹时，需要在这两个路径已知点之间补充一定数目的路径未知点，因此，本实施例将此类用户移动轨迹称为未知用户移动轨迹，参阅公式1所示，本实施例中，将上述阈值设定为5秒，那么，两个路径已知点之间的未知用户移动轨迹包含的路径未知点的数目如下：
N ≤ INT ( T 2 - T 1 5 ) - 1 公式1
其中，N为最多可以补充的路径未知点的数目，T1和T2为用户分别在路径已知点1和路径已知点2发生用户事件的时间，二者差值的单位为秒。
另一方面，若用户A经过相邻两个路径已知点所使用的时间未超过设定的阈值，则轨迹生成装置10在生成这两个路径已知点之间的用户移动轨迹时，不补充路径未知点，即认为用户从一个路径已知点直接移动到其相邻的另一个路径已知点，因此，本实施例将此类用户移动轨迹称为已知用户移动轨迹。
下面以轨迹生成装置10生成基站A1和基站A2之间的未知用户移动轨迹为例进行介绍。
如图2所示，本实施例中，用户A按照时间顺序先后经过基站A1和基站A2，并且用户A经过基站A1和基站A2的间隔时间为16秒，根据公式1可知，在生成用户A在基站A1和基站A2之间的未知用户移动轨迹时，轨迹生成装置10可以在这两个路径已知点之间最多补充两个路径未知点。那么，参阅图3所示，本实施例中，轨迹生成装置10生成用户A在基站A1和基站A2之间的未知用户移动轨迹的详细流程如下：
步骤300：将基站A1和基站A2的物理位置信息，以及用户A在基站A1和基站A2的控制区域内分别发生的用户事件和相应的时间信息传送至轨迹生成装置10。
例如，传送给轨迹生成装置10的用户A的相关信息如表1所示：
表1
  时间信息(Time)   国际移动用户识别码   位置区   小区标识   事件
  …   …   …   …   …
  2007-9-2117:11   460001480216302   4358   9876   位置更新
  2007-9-2217:41   460001480216302   4358   9876   短信
  2007-9-2118:01   460001480216302   4358   5878   起呼尝试
  2007-9-2118:02   460001480216302   4358   11251   起呼尝试结束
  2007-9-2118:03   460001480216302   4358   5878   呼叫开始
  时间信息(Time)   国际移动用户识别码   位置区   小区标识   事件
  2007-9-2118:05   460001480216302   4358   5878   呼叫结束
  2007-9-2118:10   460001480216302   4358   5878   关机
  2007-9-2119:14   460001480216302   4358   9876   开机
  2007-9-2219:34   460001480216302   4358   7685   位置更新
  …   …   …   …   …
步骤310：轨迹生成装置10确定需要在基站A1和基站A2之间生成未知用户移动轨迹。
在实际应用中，若用户A在基站A1的控制区域内接听电话，而在基站A2的控制区域内挂断该电话，则轨迹生成装置10可以直接从信令和事件采集平台获得用户A在基站A1和基站A2之间的已知用户移动轨迹，那么即使用户A从基站A1的控制区域移动到基站A2的控制区域所使用的时间超过5秒，轨迹生成装置10也不需要生成相应的未知用户移动轨迹。
步骤320：轨迹生成装置10获得用户A从基站A1的控制区域移动到基站A2的区域时可能使用的所有用户路径。
参阅图4所示，本实施例中，假设基站A1和基站A2之外还存在四个路径未知点，分别为基站B1、基站B2、基站B3和基站B4，那么，以基站A1为起点、以A2为终点的用户路径有多条，例如：
路径1：A1-＞B1-＞A2
路径2：A1-＞B1-＞B2-＞A2
路径3：A1-＞B2-＞A2
路径4：A1-＞B3-＞B1-＞A2
路径5：A1-＞B3-＞B1-＞B2-＞A2
路径6：A1-＞B3-＞B2-＞A2
路径7：A1-＞B3-＞B4-＞A2
路径8：A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞A2
路径9：A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞B2-＞A2
路径10：A1-＞B3-＞B4-＞A2
路径11：A1-＞B3-＞A2
路径12：A1-＞B4-＞A2
路径13：A1-＞B4-＞B2-＞A2
路径14：A1-＞B4-＞B1-＞A2
路径15：A1-＞B4-＞B1-＞B2-＞A2
……
步骤330：轨迹生成装置10根据每条用户路径中包含的路径已知点和路径未知点向下一个点的转移概率获得各用户路径的绝对使用概率。
如表2所示，本实施例中，用户A可能使用的所有用户路径及其相应的绝对使用概率如下：
表2
  序号   路径   计算过程   绝对使用概率
  1   A1-＞B1-＞A2   0.3×0.4   0.12
  2   A1-＞B1-＞B2-＞A2   0.3×0.6×0.3   0.054
  3   A1-＞B2-＞A2   0.2×0.3   0.06
  4   A1-＞B3-＞B1-＞A2   0.35×0.2×0.4   0.028
  5   A1-＞B3-＞B1-＞B2-＞A2   0.35×0.2×0.6×0.3   0.0126
  6   A1-＞B3-＞B2-＞A2   0.35×0.15×0.3   0.01575
  7   A1-＞B3-＞B4-＞A2   0.35×0.35×0.5   0.06125
  8   A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞A2   0.35×0.35×0.35×0.4   0.01715
  9   A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞B2-＞A2   0.35×0.35×0.35×0.6×0.3   0.0077175
  10   A1-＞B3-＞B4-＞A2   0.35×0.35×0.5   0.06125
  11   A1-＞B3-＞A2   0.35×0.3   0.105
  12   A1-＞B4-＞A2   0.15×0.5   0.075
  13   A1-＞B4-＞B2-＞A2   0.15×0.15×0.3   0.00675
  14   A1-＞B4-＞B1-＞A2   0.15×0.35×0.4   0.021
  15   A1-＞B4-＞B1-＞B2-＞A2   0.15×0.35×0.6×0.3   0.00945
其中，路径已知点和路径未知点向下一个点的转移概率可以通过多种统计方法获得，例如：操作管理中心(OMC)的统计数据获得。
步骤340：轨迹生成装置10根据各用户路径的绝对使用概率选择符合预设条件的用户路径。
在实际应用中，绝对使用概率过小的用户路径的参考价值过低，因此，轨迹生成装置在获得各用户路径的绝对使用概率后，只需对绝对使用概率相对较大的用户路径进行后续处理即可获得用户A的未知用户移动轨迹。例如，本实施例中，轨迹生成装置10在获得各用户路径的绝对使用概率后，只选择绝对使用概率最大的10条用户路径作后续处理，其他的不予考虑，当然，若为了提升处理结果的精确度，也可以将生成的所有用户路径均进行后续处理，在此不再赘述。那么，如表3所示，轨迹生成装置10最终确定的10条用户路径为：
表3
  序号   路径
  1   A1-＞B1-＞A2
  11   A1-＞B3-＞A2
  12   A1-＞B4-＞A2
  7   A1-＞B3-＞B4-＞A2
  10   A1-＞B3-＞B4-＞A2
  3   A1-＞B2-＞A2
  2   A1-＞B1-＞B2-＞A2
  4   A1-＞B3-＞B1-＞A2
  14   A1-＞B4-＞B1-＞A2
  8   A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞A2
步骤350：轨迹生成装置10获得每条符合预设条件的用户路径的相对用概率。
在实际应用中，由于用户A最终使用的路径只有一条，因此，在获得上述10条用户路径的绝对使用概率后，还要计算出其中每条用户路径相对于其他9条用户路径的相对使用概率，使用的公式为：
P i = p A i Σ i = 1 N pA i 公式2
其中，Pi是第i条用户路径的相对使用概率，pAi是第i条用户路径的绝对使用概率，N是轨迹生成装置10获得的所有需要处理的用户路径的数目，本实施例中，N≤10。
那么，如表4所示，本实施例中，轨迹生成装置10确定的10条用户路径各自的相对使用概率如下：
表4
  序号   路径   绝对使用概率   相对使用概率
  1   A1-＞B1-＞A2   0.12   0.199120551
  11   A1-＞B3-＞A2   0.105   0.174230482
  12   A1-＞B4-＞A2   0.075   0.124450344
  7   A1-＞B3-＞B4-＞A2   0.06125   0.101634448
  10   A1-＞B3-＞B4-＞A2   0.06125   0.101634448
  3   A1-＞B2-＞A2   0.06   0.099560275
  2   A1-＞B1-＞B2-＞A2   0.054   0.089604248
  4   A1-＞B3-＞B1-＞A2   0.028   0.046461462
  14   A1-＞B4-＞B1-＞A2   0.021   0.034846096
  8   A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞A2   0.01715   0.028457645
步骤360：轨迹生成装置10在10条用户路径中随机选择一条用户路径，并将其作为用户A从基站A1的控制区域移动到基站A2的控制区域时相应的未知用户移动轨迹。
例如：轨迹生成装置10选择的用户路径为路径2：A1-＞B1-＞B2-＞A2，那么，基站B1和基站B2便是需要在基站A1和基站A2之间补充的路径未知点，路径2便是用户A从基站A1的控制区域移动到基站A2的控制区域时相应的未知用户移动轨迹。
基于上述实施例，参阅图5所示，用户A经过的路径已知点还包括基站A3，本实施例中，用户从基站A2移到基站A3所使用的时间未超过5秒，那么，基站A2和基站A3之间的用户移动轨迹便是已知用户移动轨迹：A2-＞A3，轨迹生成装置10将用户A的未知用户移动轨迹和已知用户移动轨迹进行连接便得到用户A最终的用户移动轨迹，即：A1-＞B1-＞B2-＞A2-＞A3。
同理，GSM网络中的其他用户的用户移动轨迹也可以按照上述方法获得，在获得GSM网络中所有用户的用户移动轨迹后，便可以根据各用户移动轨迹建立海量用户的用户移动性模型。
参阅图5所示，本实施例中，用于生成用户移动性模型的装置(以下称为模型生成装置)包括轨迹生成装置10、生成单元11和第二用户接口单元12。
轨迹生成装置10用于获得蜂窝网络中所有用户的用户移动轨迹；
生成单元11用于根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点之间的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点；
第二用户接口单元12用于将生成的用户移动性模型呈现给系统管理人员。
下面以GSM网络中存在基站A1和基站A2这两个路径已知点，以及其中B1、基站B2、基站B3、基站B4这4个路径未知点为例进行说明。
本实施例中，GSM网络中存在九位用户，模型生成装置获得的各用户移动轨迹如下：
用户A：A1-＞B1-＞A2
用户B：A1-＞B3-＞B1-＞B2-＞A2
用户C：A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞B2-＞A2
用户D：A1-＞B3-＞B4-＞B1-＞B2-＞A2
用户E：A1-＞B3-＞B4-＞A2
用户F：A2-＞B4-＞B3-＞A1
用户G：A2-＞B1-＞A1
用户H：A2-＞B4-＞B3-＞A1
用户I：A2-＞B2-＞B1-＞B3-＞A1
根据上述各用户移动轨迹，模型生成装置可以获得任意两个路径点(包括路径已知点和路径未知点)之间移动的人次(即用户流量)，例如，从A1-＞B3，共有用户C，D，E各经过一次，因此A1-＞B3的移动量为3；从B1-＞B2，共有用户A，B，C各经过一次，因此B1-＞B2的移动量为3。
依此类推，参阅图6所示，可以根据上述各用户移动轨迹生成相应的马尔可夫矩阵，该马尔可夫矩阵即为针对GSM网络中所有用户建立的用户移动性模型，该用户移动性模型包含GSM网络中任意两个路径点的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点，其中，路径已知点和路径未知点分别与GSM网络中的蜂窝小区相对应。
当然，参阅图7所示，若GSM网络中存在更多的路径已知点和路径未知点，均可以生成相应的马尔可夫矩阵，在此不再赘述。
模型生成装置生成GSM网络的用户移动性模型后，便可以对GSM网络进行整体规划，例如，重新划分位置区。相应的，参阅图5所示，本实施例中，模型生成装置中还包括规划单元13，用于重新规划GSM网络中的位置区。
在实际应用中，用户在跨越位置区时，需要触发和系统间的位置更新流程，这需要占用大量的网络资源(例如：独立专用控制信道)，因此，在划分位置区时，需要考虑的因素之一便是物理位置相邻的位置区交界处的用户流量要低于设定阈值；
另一方面，需要考虑的因素还包括：各位置区内的其他网络负荷也要基本相似，例如，载频数、用户数、话务量等，即各位置区内的网络总负荷的差值不能超过设定阈值，这样，便可以使GSM网络达到负载均衡，提升各种网络资源的利用率。
例如：参阅图8所示，通过生成的用户移动性模型可以确认各路径点之间的双向用户流量之和，同时，通过统计数据可以获得各基站的网络负荷。例如，基站A1的网络负荷为10(包括载频、话务量和寻呼消息等业务操作的其中一种或任意组合)，同时，基站A2、基站B1、基站B2、基站B3和基站B4的网络负荷分别为10、6、9、4和10；那么，根据获得的各基站的网络负荷以及各基站之间的用户流量便可以重新划分位置区。参阅图9所示，在考虑上述多种因素后，重新划分了两个位置区，其中，位置区1内的网络总负荷为24、位置区2内的网络总负荷为25，基本持平，而位置区1和位置区2边界处的用户流量为7(如图9中虚线部分所示)，显然，可以根据重新划分的各位置区重新分配系统中的网络资源，使其达到负载均衡，提升了各网络资源的利用率；同时，由于各位置区之间的用户流量相对较少，这也在一定程度上减少了用户由于跨位置区而触发的位置更新流程，从而在一定程度上节省了网络资源。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (15)

1.一种生成用户移动轨迹的方法，其特征在于，包括步骤：
获得用户在移动过程中经过的所有路径已知点，该所有路径已知点按照用户在各路径已知点发生用户事件的时间顺序排列；
基于所述时间顺序排列获得相邻两个路径已知点之间存在的已知用户移动轨迹；
在符合预设条件的相邻两个路径已知点之间生成包含至少一个路径未知点的未知用户移动轨迹；
将各已知用户移动轨迹和各未知用户移动轨迹进行连接；
其中，在两个相邻的路径已知点之间生成未知用户移动轨迹时，包括步骤：
获得用户从第一路径已知点移动到其相邻的第二路径已知点所使用的时间；根据所述时间确定所述第一路径已知点和第二路径已知点之间的未知用户移动轨迹包含的路径未知点的最大数目；确定用户可能经过的所有路径未知点，并根据所述最大数目生成用户从第一路径已知点移动到第二路径已知点时能够使用的所有用户路径；从所述所有用户路径中选择一条用户路径，并将其确定为所述第一路径已知点和所述第二路径已知点之间的未知用户移动轨迹。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括用户经过两个相邻的路径已知点所使用的时间超过设定阈值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据公式
Figure FSB00000107937100011
确定所述第一路径已知点和第二路径已知点之间的未知用户移动轨迹包含的路径未知点的最大数目，其中，T1和T2分别为用户经过所述第一路径已知点和第二路径已知点时发生用户事件的时间。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从生成的所有用户路径中选择一条用户路径时，包括步骤：
获得各用户路径的绝对使用概率；
根据各用户路径的绝对使用概率获得所述各用户路径的相对使用概率；
根据各用户路径的相对使用概率从所述各用户路径中随机选择一条用户路径。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，获得一条用户路径的绝对使用概率包括步骤：
获得所述用户路径包含的每一点到其相邻的下一点的转移概率；
将获得的各转移概率相乘。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据公式确定各用户路径的相对使用概率，其中，pAi是第i条用户路径的绝对使用概率，N是进行处理的所有用户路径的数目。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述用户事件包括开/关机、收/发短信、拨打电话、接听电话、电话挂机或跨位置区的位置更新。
8.一种生成用户移动性模型的方法，其特征在于，包括：
根据权利要求1所述的方法获得蜂窝网络中所有用户的用户移动轨迹；
根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点之间的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述移动性模型重新划分蜂窝网络中的位置区，重新划分后的各位置区的网络总负荷的差值小于设定阈值。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述重新划分后的各位置区中，任意两个物理位置相邻的位置区交界处的用户流量低于设定阈值。
11.一种用于生成用户移动轨迹的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获得用户在移动过程中经过的所有路径已知点，该所有路径已知点按照用户在各路径已知点发生用户事件的时间顺序排列，以及基于所述时间顺序排列获得相邻两个路径已知点之间存在的未知用户移动轨迹；
存储单元，用于保存所述获取单元获得的信息，以及保存用于确定是否在相邻两个路径已知点间生成未知用户移动轨迹的预设条件；
处理单元，用于在符合预设条件的相邻两个路径已知点之间生成包含至少一个路径未知点的未知用户移动轨迹，包括，在相邻的第一路径已知点和第二路径已知点之间生成未知用户移动轨迹时，根据用户从所述第一路径已知点移动到所述第二路径已知点所使用的时间确定所述未知用户移动轨迹包含的路径未知点的最大数目，并根据所述最大数目和用户可能经过的所有路径未知点生成用户从第一路径已知点移动到第二路径已知点时能够使用的所有用户路径，以及将从所述所有用户路径中选择的一条用户路径确定为所述未知用户移动轨迹；
连接单元，将各已知用户移动轨迹和各未知用户移动轨迹进行连接。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，用户在两个相邻的路径已知点分别发生用户事件的间隔时间超过设定阈值时，所述处理单元在在所述两个相邻的路径已知点之间生成所述未知用户移动轨迹。
13.如权利要求11所述的装置，其特征在于，在从生成的所有用户路径中选择一条用户路径时，所述第二处理单元获得各用户路径的绝对使用概率，并根据根据各用户路径的绝对使用概率获得所述各用户路径的相对使用概率，以及根据各用户路径的相对使用概率从所述各用户路径中随机选择一条用户路径。
14.一种用于获得用户移动性模型的装置，其特征在于，包括：
如权利要求11所述的装置，用于获得蜂窝网络中所有用户的用户移动轨迹；
生成单元，用于根据各用户的用户移动轨迹生成用户移动性模型，该用户移动性模型包括所述蜂窝网络中任意两个路径点之间的用户流量，所述路径点包括路径已知点和路径未知点。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：
规划单元，用于根据所述移动性模型重新划分蜂窝网络中的位置区，重新划分后的各位置区中，任意两个物理位置相邻的位置区交界处的用户流量低于设定阈值。
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