CN104717746A - 一种基于临近基站的基站位置推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于临近基站的基站位置推荐方法，包括：首先获取目标基站的用户登陆信息，以及临近基站的经纬度数据，通过对用户的基站登陆轨迹和临近基站位置进行时空上的融合分析，最终得出目标基站的预测位置。本发明所采用的方法成本较低、识别速度快，能够通过目标基站附近已知基站位置和与之通信的手机用户之间的临近访问关系来对目标基站位置进行更新，且对现有数据中明显错误的基站位置进行纠正。

Description

一种基于临近基站的基站位置推荐方法

技术领域

本发明公开了一种基于临近基站的基站位置推荐方法，涉及一种对未知基站或错误基站的经纬度校正方法，属于移动通信技术领域。

背景技术

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。在移动通信技术领域中，很多应用依赖于基站的经纬度信息，如人员定位，周边兴趣点查询等。基站的经纬度信息通常是由运营商提供。实际中，由于基站位置发生变化，新增基站更新不及时等原因，基站的经纬度与真实数据经常会出现较大偏差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提供一种基于临近基站的基站位置推荐方法，通过手机用户的基站登陆信息，结合临近基站经纬度数据，可以快速识别出新增基站的经纬度数据，同时对错误基站进行校正。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于临近基站的基站位置推荐方法，具体步骤包括：

步骤一、 将从运营商处获取的基站经纬度数据(位置信息)视为基础数据；

步骤二、获取目标基站的用户登陆信息，以及该用户在目标基站周围临近基站的登陆信息；

步骤三、由目标基站的用户登陆信息，得出该用户登陆目标基站的时间点，在所述时间点的前后选取一段时间Δt；在时间段Δt内，从步骤二中该用户在目标基站周围临近基站的登陆信息中查找得出该用户所登陆的临近基站，并结合步骤一的基础数据获得这些临近基站的位置信息；

步骤四、重复上述步骤二和步骤三，得到两条以上的临近基站的位置信息；

步骤五、对步骤四中得到的临近基站的位置信息，针对其中的经纬度数据进行聚类运算；

步骤六、经过步骤五的聚类运算，得出的最大经纬度聚类集合的均值即为目标基站的经纬度。

作为本发明的进一步优选方案，步骤三中，所述时间段Δt的取值为20s到1200s。

作为本发明的进一步优选方案，步骤五中，所述聚类运算采用DBScan算法。

作为本发明的进一步优选方案，步骤五中，所述采用DBScan算法的聚类运算中，算法输入为基站地理位置数据集合，输出为一系列经纬度聚类族集合，每个聚类族集合由一系列地理位置坐标构成，其中集合元素数量最多的经纬度聚类族集合为目标基站的经纬度结果数据。

作为本发明的进一步优选方案，步骤五中，所述聚类运算采用均值算法。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、实时性好，除了对已知基站经纬度进行纠正外，还可以及时获取未知基站的经纬度；

2、成本低，该方法所需的基站登陆数据可以利用相关设备批量获取，数据的存储和运算过程可以通过计算机自动完成。

3、能够纠正或者给出99.5%的位置未知或者错误的基站。

附图说明

图1是本发明中基于临近基站的位置模型示意图。

图2是本发明中目标基站及邻近基站经纬度数据。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

本发明所公开的基于临近基站的基站位置推荐方法，尤其适合针对无法从运营商处获得基站的经纬度数据的情况下，通过目标基站附近已知基站位置和与之通信的手机用户之间的临近访问关系来对目标基站位置进行更新，且对现有数据中明显错误的基站位置进行纠正。所述方法首先获取目标基站的用户登陆信息，以及临近基站的经纬度数据，通过对用户的基站登陆轨迹和临近基站位置进行时空上的融合分析，最终得出目标基站的预测位置。具体步骤如下：

1、将从运营商处获得的基站经纬度数据视为基础数据；

2、批量获取目标基站下某用户的基站登陆信息，以及其在目标基站周围基站的登陆信息；

3、针对目标基站的每条用户登陆信息，结合步骤1中的基础数据，检索出该用户在登陆目标基站时间点附近时间范围Δt内登陆的其他基站的位置信息；这里的时间范围Δt可根据实际情况自由调整，建议取值为20s到1200s；例如在城市中，一般开车最大时速不会超过60公里，那么时间范围在前后1分钟左右则可以保证误差不会超过2公里，这个例子只是用于说明Δt和误差的关系，并不表示本专利申请中Δt只采用前后1分钟；

4、重复上述步骤2和步骤3，直到由这些临近基站对应的用户数据得到的临近基站数量不少于2条时结束，这里不包含目标基站自身；

5、对步骤4中得到的临近基站的经纬度数据，进行聚类运算，将得到的结果视为目标基站的经纬度，具体聚类采用DBScan算法；该算法是比较有代表性的基于密度的聚类算法，通过过滤低密度区域，发现稠密度样本点，从而发现任意形状的聚类簇；算法输入为基站地理位置数据集合，输出为一系列经纬度聚类族集合A，B，C…，每个聚类族集合由一系列地理位置坐标构成，其中集合元素数量最多的经纬度聚类族集合A为本专利所需的结果；由于该算法是公开的，其具体运算方法我们不再详述，也不在本专利的保护范围内；采用其他方法比如均值法等等来计算目标基站经纬度，没有对本专利进行实质性的改进，也没有改变本专利的技术思路，因此这些方法的改变可以视为仍在本专利的有效覆盖范围之内。

6、DBScan聚类算法输出的最大经纬度聚类集合A中所有点的均值即为目标基站的经纬度。

图1是本发明中基于临近基站的位置模型示意图，如图所示：用户a从基站1到达基站2，途中经过目标基站；用户b从基站3到达基站4，途中经过目标基站。

图2是本发明中目标基站及邻近基站经纬度数据，如图所示：圆点为目标基站的临近基站；十字点为本发明计算得到的目标基站位置；方形点为目标基站的实际位置。

上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于临近基站的基站位置推荐方法，其特征在于，具体步骤包括： 

步骤一、 将从运营商处获取的基站经纬度数据视为基础数据；

步骤二、获取目标基站的用户登陆信息，以及该用户在目标基站周围临近基站的登陆信息；

步骤三、由目标基站的用户登陆信息，得出该用户登陆目标基站的时间点，在所述时间点的前后选取一段时间Δt；在时间段Δt内，从步骤二中该用户在目标基站周围临近基站的登陆信息中查找得出该用户所登陆的临近基站，并结合步骤一的基础数据获得这些临近基站的位置信息；

步骤四、重复上述步骤二和步骤三，得到两条以上的临近基站的位置信息；

步骤五、对步骤四中得到的临近基站的位置信息，针对其中的经纬度数据进行聚类运算；

步骤六、经过步骤五的聚类运算，得出的最大经纬度聚类集合的均值即为目标基站的经纬度。

2.如权利要求1所述的一种基于临近基站的基站位置推荐方法，其特征在于：步骤三中，所述时间段Δt的取值为20s到1200s。

3.如权利要求1或2所述的一种基于临近基站的基站位置推荐方法，其特征在于：步骤五中，所述聚类运算采用DBScan算法。

4.如权利要求3所述的一种基于临近基站的基站位置推荐方法，其特征在于：所述采用DBScan算法的聚类运算中，算法输入为基站地理位置数据集合，输出为一系列经纬度聚类族集合，每个聚类族集合由一系列地理位置坐标构成，其中集合元素数量最多的经纬度聚类族集合为目标基站的经纬度结果数据。

5.如权利要求1或2所述的一种基于临近基站的基站位置推荐方法，其特征在于：步骤五中，所述聚类运算采用均值算法。