CN105682097A - 一种伪基站识别定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种伪基站识别定位方法及装置，主要技术方案包括：确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；根据所述每个时间段上所述伪基站在经度和纬度上更新的位置，将所述伪基站在经度和纬度上进行聚类；根据所述每个时间段上伪基站在经度和纬度上的聚类，确定所述伪基站在经度和纬度的聚类集合；基于算法对所述每个时间段上伪基站进行定位，将所述每个时间段上定位所述伪基站叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。采用该技术方案解决了现有技术中存在不能准确识别伪基站，并且对识别的伪基站进行定位的问题。

Description

一种伪基站识别定位方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，更具体的涉及一种伪基站识别定位方法及装置。

背景技术

“伪基站”设备是当前一种实施电信诈骗手段的仪器，主要由主机和笔记本电脑组成，能够搜取以其为中心、一定半径范围内的手机卡信息，通过伪装成运营商基站，任意冒用他人手机号码强行向用户手机发送诈骗、广告推销等短信息。例如，在银行、商场等人流密集的地方，以各种汇款名义向一定范围内的手机发送诈骗短信息；或者，筛选出“尾数较好”的手机号，以这个号码的名义发送短信息，在其亲朋好友、同事等熟人中实施定向诈骗。此类设备运行时，用户手机信号被强制连接到该设备上，无法连接到公用电信网络，以致影响手机用户的正常使用。手机用户一般会暂时脱网8～12秒后恢复正常，部分手机则必须开关机才能重新入网。此外，它还会导致手机用户频繁地更新位置，使得该区域的无线网络资源紧张并出现网络拥塞现象，影响用户的正常通信。

综上所述，现有技术中存在不能准确识别伪基站，并且对识别的伪基站进行定位的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种伪基站识别定位方法及装置，用以解决现有技术中存在不能准确识别伪基站，并且对识别的伪基站进行定位的问题。

本发明实施例提供一种伪基站识别定位方法，包括：

确定媒体转换器MC信令集合中不属于位置区编码LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；

根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；

对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；

对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

进一步地，所述确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令之前，还包括：

将所述MC信令中的ServiceType＝128信息确定为MC信令集合；

将服务小区的LAC和所述服务小区的邻区的LAC合并，作为LAC集合；其中，所述LAC集合中的包括服务小区LAC、服务小区识别CI和邻小区LAC。

进一步地，所述确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令之前，还包括：

将所述MC信令集合中每条信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI与所述LAC集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC进行匹配；

若所述MC信令集合中存在不属于所述LAC集合的信令，则确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令。

进一步地，所述将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录，包括：

若所述非法信令属于同一伪基站，则将所述非法信令按照时间段记录；其中，所述时间段为一个周期内的时间段。

进一步地，所述根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合，包括：

将所述伪基站在经度和纬度上具有密度可达的点确定为簇；

将所述密度相连的簇合并，确定所述每个合并簇为所述伪基站在经度和纬度的聚类集合。

进一步地，所述对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点，包括：

对所述伪基站在经度上聚类集合进行加权算术平均，对所述伪基站在纬度上的聚类集合进行加权算术平均；

确定所述伪基站在每个时间段上的定位点。

进一步地，所述对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹，包括：

根据所述伪基站在每个时间段上的定位点，确定每个时间段上所述伪基站的活动点；

根据所述每个时间段上所述伪基站的活动点，将所述周期内所有时间段上的所述伪基站的活动点按照时间顺序进行叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

本发明实施例提供一种伪基站识别定位装置，包括：

确定非法信令单元，用于确定媒体转换器MC信令集合中不属于位置区编码LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；

确定聚类单元，用于根据所述每个时间段上所述伪基站在经度和纬度上更新的位置，将所述伪基站在经度和纬度上进行聚类；

聚类集合单元，用于根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；

定位单元，用于对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；

进一步地，所述确定非法信令单元还用于：

将所述MC信令中的ServiceType＝128信息确定为MC信令集合；

将服务小区的LAC和所述服务小区的邻区的LAC合并，作为LAC集合；其中，所述LAC集合中的包括服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC。

进一步地，所述确定非法信令单元还用于：

将所述MC信令集合中每条信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI与所述LAC集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC进行匹配；

若所述MC信令集合中存在不属于所述LAC集合的信令，则确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令。

进一步地，所述确定非法信令单元具体用于：

若所述非法信令属于同一伪基站，则将所述非法信令按照时间段记录；其中，所述时间段为一个周期内的时间段。

进一步地，所述确定聚类单元具体用于：

将所述伪基站在经度和纬度上具有密度可达的点确定为簇；

将所述密度相连的簇合并，确定所述每个合并簇为所述伪基站在经度和纬度的聚类集合。

进一步地，所述聚类集合单元具体还用于：

对所述伪基站在经度上聚类集合进行加权算术平均，对所述伪基站在纬度上的聚类集合进行加权算术平均；

确定所述伪基站在每个时间段上的定位点。

进一步地，所述定位单元具体用于：

根据所述伪基站在每个时间段上的定位点，确定每个时间段上所述伪基站的活动点；

根据所述每个时间段上所述伪基站的活动点，将所述周期内所有时间段上的所述伪基站的活动点按照时间顺序进行叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

本发明实施例中确定MC(MediaConverter,媒体转换器)信令集合中不属于LAC(locationareacode，位置区编码)集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。采用该方法，基于MC信令海量信令结合大数据聚类集合分析方法，能够在周期内对识别的伪基站确定出活动轨迹。提高了伪基站信令识别的准确率，能够更准确的定位出伪基站的活动轨迹。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种伪基站识别定位方法流程图；

图2a至图2c为本发明实施例提供的伪基站各时间段上的位置更新点示意图；

图3a至图3c为本发明实施例提供的对伪基站各时间段上的位置聚类集合示意图；

图4a至图4c为本发明实施例提供的伪基站在各时间段上的位置定位示意图；

图5为本发明实施例提供的一种伪基站识别定位装置示意图；

图6为本发明实施例提供的一种伪基站识别定位系统示意图。

具体实施方式

本发明实施例中确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。采用该方法，基于MC信令海量信令结合大数据聚类集合分析方法，能够在周期内对识别的伪基站确定出活动轨迹。提高了伪基站信令识别的准确率，能够更准确的定位出伪基站的活动轨迹。

本发明实施例中的MC接口为GSM(SystemforMobileCommunicationGlobal，全球移动通信系统)网络中MGW(MediaGateWay，媒体网关)与MSCserver(MSC-server(MobileSwitchingCenter—server，软交换技术中的一个节点)之间的接口，其中，MC接口包含了网络中用户业务信令、切换信令等消息。本发明实施例接入移动通信网MC接口，进行信令采集和解析，将用户业务信令进行识别和分类，并依据相应的标准进行入库，采集解析以及数据入库均有相应的行业规范，如《中国移动信令监测系统设备规范》、《中国移动信令监测系统接口规范》等，其中，数据入库的格式按照标准中的BSSAP(BaseStationSystemApplication，基站系统应用部分)协议数据结构定义。进一步地，本发明实施例是在MC接口完成采集、解析和存储的基础上进行的。表一为MC业务信息记录表。

表一、MC业务信息记录

在本发明实施例中，根据服务小区所在地的运行商提供的信息，可以确定服务小区及服务小区的邻区信息，但是此信在各个省市都有自己的定义格式，但是总体上包括如下内容，具体地，表二为服务小区基础信息表；表三为服务小区邻区信息表：

表二、服务小区基础信息表

服务小区LAC	服务小区CI	邻区LAC	邻区CI
				14086	31543	14086	60077
14086	2588	14086	60079
				14086	21463	14086	60078
14086	21461	14086	2583
				14086	16660	14086	58703
14086	23293	14086	30412
				14086	23292	14086	12
14086	17741	14086	13
				14086	2581	14086	17740
14086	58552	14086	17437
				14086	30411	14086	17435

表三、邻区信息表

在本发明实施例中，将服务小区自身的LAC和服务小区的邻区的LAC合并，组成LAC集合，具体如表四所示：

服务小区LAC	服务小区CI	邻区LAC
			14086	31543	14086
14086	2588	14086
			14086	21463	14086
14086	21461	14086
			14086	16660	14086
14086	23293	14086
			14086	23292	14086
14086	17741	14086
			14086	2581	14086
14086	58552	14086
			14086	30411	14086

表四、LAC集合

以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明，并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

本发明实施例一提供一种伪基站识别定位方法，具体如图1所示，包括如下步骤：

步骤101，确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；

步骤102，根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；

步骤103，对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；

步骤104，对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

在步骤101中，首先需要从MC业务信息记录表信息中获取需要的“ServiceType＝128”信息，其中，“ServiceType＝128”信息为“ServiceType”中的正常位置更新信令。将获取的“ServiceType＝128”信息记录为MC信令集合，其中，用A表示MC信令集合。

其次，将服务小区基础信息表中的服务小区的LAC和服务小区的所有邻区的LAC合并，作为LAC集合，用B表示LAC集合，其中，所述LAC集合中的包括服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC。进一步地，所述LAC集合中采用的是服务小区的CI，主要是因为在定位伪基站的时候，必须使用的是服务小区的CI，所有在LAC集合中的CI采用的是服务小区的CI，而不是其它邻小区的CI。

将A集合中MC信令和B集合的LAC库进行匹配，其中包括，将A集合中MC信令中每个信令的FirstLAC，FirstCI，previousLAI与B集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC进行匹配，若A集合中MC信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI属于B集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC，则确定A集合中属于B集合的MC信令为合法信令，若A集合中MC信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI不属于B集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC，则将A集合中不属于B集合的MC信令确定为非法信令。其中，非法信令为疑似伪基站的影响的CDR(CallDropRatio，掉话率)记录。

进一步地，若所述非法信令属于同一伪基站，则将属于同一伪基站的非法信令标记为C集合，其中，C集合的存储格式与表一的存储格式相同。将C集合中的非法信令按照采集的时间先后顺序进行记录，其中，采集时间可以是一个预设的周期内完成的信令的采集，比如，采集时间为30分钟，也可以使60分钟，本发明实施例对采集时间的周期长度的确定不做限定。

本发明实施例中，由于大部分的伪基站为活动型，且活动是不规则的，若在一个较长的采集周期内对采集到的伪基站的信息进行处理，可能会导致对伪基站的定位产生较大的误差。在本发明实施例中，为了实现对伪基站精确的定位，需要将采集周期内的时间分成时间段进行处理，比如，采集周期为30分钟，可以将30分钟分为30个时间段来处理，也可以分为60个时间段来处理；本发明实施例中，选用S秒为一个时间段，可以将小时级数据分割为3600/s个时间段，其中，每个时间段标记为Ci集合，且i∈1，2，3...3600/s。

本发明实施例中，S的确定是根据实时追踪系统刷新周期和软件系统处理数据的能力确定的，较佳得，S可以选用60秒，本发明实施例对于S的确定不做限定。

在步骤102中，根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；

本发明实施例中，根据采集周期中时间段的分割，可以确定每个时间段上同一伪基站的位置，并且将同一伪基站的位置按照周期内时间的先后顺序分别标记在各个时间段上的在经度和纬度上，将同一伪基站分别在各个时间段上经度和纬度上标记数据确定为同一伪基站在经度和纬度上的聚类，并且以Di表示同一伪基站在经度和纬度上的聚类。

在周期内，将每个时间段上同一伪基站的在经度和纬度上的位置聚类分别进行标记，其中，图2a至图2c表示的是周期内三个时间段上同一伪基站在经度和纬度上的位置点变化情况。

在本发明实施例中，确定同一伪基站在经度和纬度上的位置聚类后，还需要根据聚类的关系，进一步的确定聚类集合。其中，将同一伪基站在经度和纬度上的位置聚类进行聚类集合，需要先介绍几个相关概念：

1)、对象的ε邻域：假设对象A在半径ε内的区域，其中ε根据同一伪基站所影响服务小区内用户区域半径F确定，一般情况下，在网络侧未调整相应CRO(CellReselectOffset，小区重选偏移)参数时，取ε＝F，而在网络侧调整CRO参数后，取ε＝F/2。

2)、核心对象：假设一个对象A的ε邻域至少包含最小数目MinPts个对象，则称该对象为核心对象，本发明实施例中，MinPts取值在10～50之间。

3)、直接密度可达：假设一个对象集合为T，如果p是在q的ε邻域内，而q是一个核心对象，那么确定对象p从对象q出发是直接密度可达的。

4)、密度可达：如果存在一个对象链p1，p2，…pn，p1＝q，pn＝p，对于pi∈T，1<＝i<＝n，p(i+1)是从pi关于ε和MinPts直接密度可达的，则对象p是从对象q关于ε和MinPts密度可达的。

5)、密度相连：如果对象集合T中存在一个对象o，使得对象p和q是从o关于ε和MinPts密度可达的，那么对象p和q是关于ε和MinPts密度相连。

本发明实施例根据所述每个时间段上伪基站在经度和纬度上的聚类，确定所述伪基站在经度和纬度的聚类集合，主要包括下列几个步骤：

1)根据确定的同一伪基站在各个时间段上经度和纬度上的位置点，分别对每个没有处理的位置点进行处理，若该没有处理的点是核心点，那么可以根据该核心点的来寻找聚类，若从该核心点出发确定的所有密度可达的点，则将该核心点和所有密度可达的点创建为一个簇。

2)若该没有处理的点的不是核心点，则放弃该点，重新寻找下一个未处理的位置点。

3)将创建的簇进行重新计算，若每个簇的核心点与其它簇的核心店是密度相连的点，则将上述核心点密度相连的点对应的簇进行合并，合并后的簇确定伪聚类集合。

其中，聚类集合是同一伪基站在每个时间段上经度和纬度上具有密度相连的簇确定的。具体如图3a至图3c表示周期内三个时间段上同一伪基站在经度和纬度上的聚类集合。

在本发明实施例中，每个聚类集合代表同一伪基站在一个时间段上所影响小区在经度和纬度上的空间集合，其中这些小区的空间集合共同描述了同一伪基站在空间的活动范围，同样的也描述了同一伪基站的大概位置。

将确定的聚类集合设定为Eij，其中Eij表示在每个聚类Di中添加一个ClusterID，其中，ClusterID为Clusterij，其中，i∈1，2，3...3600/s，j∈1，2，3...n，n描述了一个Di集合内聚类完成后的聚类数目。Eij表示每个聚类集合中包含的对象数目为Count_ij。

在步骤103中，对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；

本发明实施例中，根据聚类集合Eij，针对每个Eij根据ClusterID分组对同一伪基站在经度和纬度上的聚类集合进行加权算法平均，对C集合中存储的starttime列取中位值。

其中，对每个ClusterID分组同一伪基站在经度和纬度上的聚类集合进行加权算法平均，主要包括下列公式：

确定每个ClusterID分组同一伪基站在经度上的聚类集合：

公式1

确定每个ClusterID分组同一伪基站在纬度上的聚类集合：

公式2

$\mathrm{gtime}=\frac{\max \left(\mathrm{starttime}\right)+\min \left(\mathrm{starttime}\right)}{2}$ 公式3

公式1-3中的i∈1，2，3...3600/s，j∈1，2，3...n，n是正整数。

将确定的每个ClusterID分组同一伪基站在经度上聚类集合、将确定的每个ClusterID分组同一伪基站在纬度上聚类集合等进行集合，得到Fij，其中i∈1，2，3...3600/s，j∈1，2，3...n。

集合Fij中每个对象数据组成为(gtime_ij，ClusterID_ij，longitude_ij，latitude_ij)

应用电磁场理论可以推出，在自由空间传播条件下，传输损耗Ls的表达式为：

Ls＝32.45+20lgf+20lgd公式4

其中，f为工作频率，其单位为MHz；d为移动台到基站的距离，单位为km。

进一步地，自由空间是满足下述条件的一种理想空间：

1)均匀无损耗的无限大空间；

2)各项同性；

3)电导率为零。

由公式可知，自由空间基本传输损耗Ls仅与频率f和距离d有关。当f和d扩大一倍时，Ls均增加6dB，因此在频率一定的情况下，移动台到基站的距离越远，用户接收到的信号越弱，在网络参数相同的情况下，终端会根据信号强度选择通信质量更好的基站。

在本发明实施例中，采用加权算术平均对同一伪基站所影响小区在经度上的经度聚类集合进行加权算术处理，对同一伪基站所影响小区在纬度上的纬度聚类集合进行加权算术处理，在对同一伪基站定位的同时，亦保证了所述同一伪基站与服务小区基站的距离是最近的，进而提高了同一伪基站的定位精度。

在步骤104中，对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

本发明实施例中，将得到的集合Fij按照采集周期内的时间顺序，依次在每个时间段上逐个GIS呈现，可以得到同一伪基站在每个时间段上的定位点，其中，同一伪基站在每个时间段上的定位点如图4a至图4c所示。

将同一伪基站在每个时间段上的定位点按照周期内的时间顺序进行叠加处理，最终生成同一伪基站在周期内的活动轨迹。

进一步地，可以将周期内采集的同一伪基站在最近时间段上的定位点显示，并且根据显示的同一伪基站的定位点确定同一伪基站实时活动位置。

本发明实施例中确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；在每个时间段上更新所述伪基站在经度和纬度上的位置；根据所述每个时间段上所述伪基站在经度和纬度上的位置，将所述伪基站在经度和纬度上进行聚类；根据所述每个时间段上伪基站在经度和纬度上的聚类，确定所述伪基站在经度和纬度的聚类集合；基于算法对所述每个时间段上伪基站进行定位，将所述每个时间段上定位所述伪基站叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。采用该方法，基于MC信令海量信令结合大数据聚类集合分析方法，能够在周期内对识别的伪基站确定出活动轨迹。提高了伪基站信令识别的准确率，能够更准确的定位出伪基站的活动轨迹。

基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种伪基站识别定位装置，由于该装置解决技术问题的原理与一种伪基站识别定位方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

实施例二

本发明实施例二提供了一种伪基站识别定位装置，如图5所示，该装置包括：确定非法信令单元21，确定聚类单元22，聚类集合单元23和定位单元24。

确定非法信令单元21，用于确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；

确定聚类单元22，用于根据所述每个时间段上所述伪基站在经度和纬度上更新的位置，将所述伪基站在经度和纬度上进行聚类；

聚类集合单元23，用于根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；

定位单元24，用于对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；

较佳地，所述确定非法信令单元21还用于：

将所述MC信令中的ServiceType＝128信息确定为MC信令集合；

将服务小区的LAC和所述服务小区的邻区的LAC合并，作为LAC集合；其中，所述LAC集合中的包括服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC。

较佳地，所述确定非法信令单元21还用于：

将所述MC信令集合中每条信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI与所述LAC集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC进行匹配；

若所述MC信令集合中存在不属于所述LAC集合的信令，则确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令。

较佳地，所述确定非法信令单元21具体用于：

若所述非法信令属于同一伪基站，则将所述非法信令按照时间段记录；其中，所述时间段为一个周期内的时间段。

较佳地，所述确定聚类单元22具体用于：

将所述伪基站在经度和纬度上具有密度可达的点确定为簇；

将所述密度相连的簇合并，确定所述每个合并簇为所述伪基站在经度和纬度的聚类集合。

较佳地，所述聚类集合单元23具体还用于：

对所述伪基站在经度上聚类集合进行加权算术平均，对所述伪基站在纬度上的聚类集合进行加权算术平均；

确定所述伪基站在每个时间段上的定位点。

较佳地，所述定位单元24具体用于：

根据所述伪基站在每个时间段上的定位点，确定每个时间段上所述伪基站的活动点；

根据所述每个时间段上所述伪基站的活动点，将所述周期内所有时间段上的所述伪基站的活动点按照时间顺序进行叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

实施例三

如图6所示，本发明实施例提供一种伪基站识别定位系统，包括处理器30、存储器31、用户接口32和总线接口33。其中，处理器30、存储器31与用户接口32之间通过总线接口33连接。

处理器30，用于确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

进一步地，所述处理器30，具体用于：

将所述MC信令中的ServiceType＝128信息确定为MC信令集合；

将服务小区的LAC和所述服务小区的邻区的LAC合并，作为LAC集合；其中，所述LAC集合中的包括服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC。

进一步地，所述处理器30，具体用于：

将所述MC信令集合中每条信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI与所述LAC集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC进行匹配；

若所述MC信令集合中存在不属于所述LAC集合的信令，则确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令。

进一步地，所述处理器30，还用于：

若所述非法信令属于同一伪基站，则将所述非法信令按照时间段记录；其中，所述时间段为一个周期内的时间段。

进一步地，所述处理器30，还用于：

将所述伪基站在经度和纬度上具有密度可达的点确定为簇；

将所述密度相连的簇合并，确定所述每个合并簇为所述伪基站在经度和纬度的聚类集合。

进一步地，所述处理器30，还用于：

对所述伪基站在经度上聚类集合进行加权算术平均，对所述伪基站在纬度上的聚类集合进行加权算术平均；

确定所述伪基站在每个时间段上的定位点。

进一步地，所述处理器30，还用于：

据所述伪基站在每个时间段上的定位点，确定每个时间段上所述伪基站的活动点；

根据所述每个时间段上所述伪基站的活动点，将所述周期内所有时间段上的所述伪基站的活动点按照时间顺序进行叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

在本发明实施例图6中，总线构架可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器30代表的一个或多个处理器和存储器31代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。

在本发明实施例图6中，总线接口33提供接口。处理器30负责管理总线架构和通常的处理，存储器31可以存储处理器30在执行操作时所使用的数据。针对不同的用户设备，用户接口32还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。

处理器30负责管理总线架构和通常的处理，存储器31可以存储处理器30在执行操作时所使用的数据。

本发明实施例中确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；在每个时间段上更新所述伪基站在经度和纬度上的位置；根据所述每个时间段上所述伪基站在经度和纬度上的位置，将所述伪基站在经度和纬度上进行聚类；根据所述每个时间段上伪基站在经度和纬度上的聚类，确定所述伪基站在经度和纬度的聚类集合；基于算法对所述每个时间段上伪基站进行定位，将所述每个时间段上定位所述伪基站叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。采用该方法，基于MC信令海量信令结合大数据聚类集合分析方法，能够在周期内对识别的伪基站确定出活动轨迹。提高了伪基站信令识别的准确率，能够更准确的定位出伪基站的活动轨迹。

应当理解，以上一种伪基站识别定位系统包括的单元仅为根据该系统实现的功能进行的逻辑划分，实际应用中，可以进行上述单元的叠加或拆分。并且该实施例提供的一种伪基站识别定位系统所实现的功能与上述实施例提供的一种伪基站识别定位方法一一对应，对于该设备所实现的更为详细的处理流程，在上述方法实施例一中已做详细描述，此处不再详细描述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

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 (14)

1.一种伪基站识别定位方法，其特征在于，包括：

确定媒体转换器MC信令集合中不属于位置区编码LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；

根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；

对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点；

对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令之前，还包括：

将所述MC信令中的ServiceType＝128信息确定为MC信令集合；

将服务小区的LAC和所述服务小区的邻区的LAC合并，作为LAC集合；其中，所述LAC集合中的包括服务小区LAC、服务小区识别CI和邻小区LAC。

3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令之前，还包括：

将所述MC信令集合中每条信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI与所述LAC集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC进行匹配；

若所述MC信令集合中存在不属于所述LAC集合的信令，则确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录，包括：

若所述非法信令属于同一伪基站，则将所述非法信令按照时间段记录；其中，所述时间段为一个周期内的时间段。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合，包括：

将所述伪基站在经度和纬度上具有密度可达的点确定为簇；

将所述密度相连的簇合并，确定所述每个合并簇为所述伪基站在经度和纬度的聚类集合。

6.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点，包括：

对所述伪基站在经度上聚类集合进行加权算术平均，对所述伪基站在纬度上的聚类集合进行加权算术平均；

确定所述伪基站在每个时间段上的定位点。

7.如权利要求6所述方法，其特征在于，所述对各时间段上的所述伪基站定位点叠加，确定所述伪基站的活动轨迹，包括：

根据所述伪基站在每个时间段上的定位点，确定每个时间段上所述伪基站的活动点；

根据所述每个时间段上所述伪基站的活动点，将所述周期内所有时间段上的所述伪基站的活动点按照时间顺序进行叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。

8.一种伪基站识别定位装置，其特征在于，包括：

确定非法信令单元，用于确定媒体转换器MC信令集合中不属于位置区编码LAC集合的信令为非法信令，将属于同一伪基站的非法信令按照时间段记录；

确定聚类单元，用于根据所述每个时间段上所述伪基站在经度和纬度上更新的位置，将所述伪基站在经度和纬度上进行聚类；

聚类集合单元，用于根据每个时间段上所述伪基站的位置信息进行聚类，形成每个时间段上的聚类集合；

定位单元，用于对所述每个时间段上的各聚类集合进行定位，得到每个时间段上各聚类集合的所述伪基站定位点。

9.如权利要求8所述装置，其特征在于，所述确定非法信令单元还用于：

将所述MC信令中的ServiceType＝128信息确定为MC信令集合；

将服务小区的LAC和所述服务小区的邻区的LAC合并，作为LAC集合；其中，所述LAC集合中的包括服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC。

10.如权利要求9所述装置，其特征在于，所述确定非法信令单元还用于：

将所述MC信令集合中每条信令中的FirstLAC，FirstCI，previousLAI与所述LAC集合中的服务小区LAC、服务小区CI和邻小区LAC进行匹配；

若所述MC信令集合中存在不属于所述LAC集合的信令，则确定MC信令集合中不属于LAC集合的信令为非法信令。

11.如权利要求8所述装置，其特征在于，所述确定非法信令单元具体用于：

若所述非法信令属于同一伪基站，则将所述非法信令按照时间段记录；其中，所述时间段为一个周期内的时间段。

12.如权利要求8所述装置，其特征在于，所述确定聚类单元具体用于：

将所述伪基站在经度和纬度上具有密度可达的点确定为簇；

将所述密度相连的簇合并，确定所述每个合并簇为所述伪基站在经度和纬度的聚类集合。

13.如权利要求8所述装置，其特征在于，所述聚类集合单元具体还用于：

对所述伪基站在经度上聚类集合进行加权算术平均，对所述伪基站在纬度上的聚类集合进行加权算术平均；

确定所述伪基站在每个时间段上的定位点。

14.如权利要求13所述装置，其特征在于，所述定位单元具体用于：

根据所述伪基站在每个时间段上的定位点，确定每个时间段上所述伪基站的活动点；

根据所述每个时间段上所述伪基站的活动点，将所述周期内所有时间段上的所述伪基站的活动点按照时间顺序进行叠加，确定所述伪基站的活动轨迹。