CN107450087A - 一种用于共享单车高精度定位的数据质量服务端分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种用于共享单车高精度定位的数据质量服务端分析方法，所述方法包括以下方面：(1)计算周期内共享单车所使用的差分服务时长。利用统计方法查找异常用户分析原因，从而增强收费体系的可靠性。(2)计算周期内共享单车登录服务端的次数，利用统计方法查找异常用户并分析原因，用于推断区域网络质量和增强收费体系可靠性。(3)计算共享单车定位模块提供的经纬度的变化。用于判断共享单车的定位模块是否存在定位漂移现象。

Description

一种用于共享单车高精度定位的数据质量服务端分析方法
技术领域
本发明涉及共享单车的导航卫星地基增强高精定位技术领域，具体涉及一种用于共享单车高精度定位的数据质量服务端分析方法。
背景技术
随着卫星导航、互联网技术和共享经济的快速发展，共享单车的高精度定位需求愈发强烈。传统的导航卫星的公共服务的精度都在10米左右，这难以满足共享单车的高精度定位需求。如果定位不够准确，用户或者共享单车公司精确定位车辆将十分困难，甚至造成定位漂移，车辆丢失等现象。为了满足该需求，可以通过地基增强的方式计算差分数据来对所采集的导航卫星的信息进行修正，从而达到厘米级甚至毫米级的定位。由于共享单车的总体日活跃量达到了百万级，所有需要一种简单有效的分析方法在提供差分数据的同时，来保证服务端数据的质量。
发明内容
为了解决目前海量共享单车服务端数据的质量问题，本发明从提供差分数据的服务端的角度出发，根据用户提供的定位信息和用户在服务端的行为来对数据质量进行评价，并且根据该统计数据来做出其他合理的推断。
本发明采用的技术方案是：
一种用于共享单车高精度定位的数据质量服务端分析方法，包括以下步骤：
计算周期内共享单车所使用的差分服务时长，利用统计方法查找异常用户并对异常用户进行分析，判断差分数据质量；
计算周期内共享单车客户端登录服务端的次数，利用统计方法查找异常用户，并对异常用户进行分析，判断区域网络或者服务器是否能满足差分数据的实时播发需求；
计算共享单车定位模块提供的经纬度的变化，判断共享单车定位模块是否存在定位漂移的现象。
进一步地，所述周期为一天。
进一步地，共享单车关锁后客户端向服务端请求差分数据，对周期内共享单车在服务端所使用的差分服务时长进行统计分析，如果差分服务时长呈现正太分布，则差分数据正常。
进一步地，如果差分时长呈现长尾形分布，则存在异常用户，对异常用户进行分析。
进一步地，对异常用户进行分析具体包括以下步骤：
分析用户在共享单车使用完毕后是否断开链接，即客户端是否存在异常；
分析客户端与服务端通信使用的TCP长链接是否释放，即网络是否存在异常。
进一步地，如果周期内共享单车客户端登录服务端的次数超过阈值，则存在异常用户，对异常用户进行分析，区域网络或者服务器不能满足差分数据的实时播发需求。
进一步地，对异常用户进行分析具体包括以下步骤：
分析网络信号；
分析是否是网络拥堵造成的重连；
分析是否是区域内用户过多造成服务器的拥堵。
进一步地，周期内共享单车客户端登录服务端的次数趋于正太分布，所述阈值为周期内共享单车客户端登录服务端的次数的均值加上三倍的标准差。
进一步地，计算共享单车定位模块提供的经纬度的变化具体包括以下步骤：
计算共享单车连续两次登录服务端上传的经纬度的变化；
计算共享单车一次登录服务端期间上传的连续的经纬度之间的变化。
进一步地，如果共享单车连续两次登录服务端上传的经纬度的偏移较大或者共享单车一次登录服务端期间上传的连续的经纬度发生较大的波动，则共享单车定位模块存在定位漂移的现象。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明从差分服务的服务端的角度出发来评估数据质量，良好的数据质量有助于收费体系的可靠性。本发明所使用的数据具有高可用性的特点，所使用的数据都是在服务端可以实时获取的。
(2)本发明所使用的特征具有良好的分布特征，容易识别异常用户。利用统计方法可以确定分布是否符合预期，从而确定数据质量。
(3)本发明所提出的用经纬度坐标确定是否存在定位漂移的方法可以是线上实时的，从经纬度的波动的时序序列上判断是否存在定位漂移，对于高精度定位来说能够预判定位漂移是十分重要的。
附图说明
图1是本发明共享单车使用差分服务的应用场景。
图2是本发明分析方法实际应用的一个具体实施例。
具体实施方式
下文中，结合附图和实施例对本发明作进一步阐述。
图1是本发明共享单车使用差分服务的应用场景。共享单车在其使用高精度定位服务之前，会在其共享单车上安装解算模块用于解算最终经过修正的经纬度信息。从服务端角度看，一辆共享单车就是一个用户实例。当用户使用完共享单车并且关锁后，共享单车的客户端会登录到服务端。共享单车的定位模块首先会获得卫星定位的数据，然后以GGA的形式发送给服务端。GGA是位置通信的消息格式，其包含了共享单车当前使用定位芯片所获得的经纬度坐标，所搜寻到的卫星数，水平精度因子等信息。服务端接收到GGA后，根据共享单车所提供的经纬度坐标等信息，发送所在区域的差分数据。共享单车在接收到差分数据后，由解算模块根据定位模块所获的的定位数据和从服务端收到的差分数据来计算高精度的定位数据。当解算模块计算完毕后，主动从服务端退出。
本发明从服务端，即发送差分数据的服务端的角度来对数据质量进行分析。所利用的数据为：周期内共享单车使用差分服务的时间，周期内共享单车使用服务的次数，共享单车所提供的经纬度信息等。下面通过这三方面详述本发明的分析方法：
1)计算周期内共享单车使用差分服务时间的时长。服务时长是收费体系中的一个重要参考，如果服务时长计算不够精准，会严重影响业务发展。共享单车在关锁后会在一定的时间内发送GGA来请求差分数据。正常情况下，共享单车在服务端的登录时间应当是有上限的，提供差分数据的数据提供方与共享单车可以协商共享单车单次登录服务端的最大在线时长。对共享单车的在线时长绘制分布图，其分布应当呈正态分布。如果呈现长尾形分布，说明存在用户在线时长较长。对发生异常的用户分析其为何登录时长较长。一般造成该现象的原因通常是：用户在使用完毕时未能及时断开链接，即用户不再发送数据请求，但是没有执行关闭链接的动作，属于用户端的异常；通信所使用的链接为TCP长链接，如果发生网络拥塞所导致的丢包现象等，导致服务端未能收到客户端的退出确认，属于网络异常现象。如果数据呈较好的正太分布，则从在线时长的角度看数据质量是较好的。
2)计算周期内共享单车登录服务端的次数。登录次数也是收费体系中的一个重要参考。统计周期内共享单车的登录次数。使用统计方法来检查是否有异常用户。对于登录次数过多的用户，分析其原因。一般造成该现象的原因通常是网络信号较弱或是网络拥堵造成的重连现象或是该区域的用户较多造成的服务器拥堵现象。由于差分数据的播发是按照区域进行播发，同一区域的差分数据是相同的。如果在同一区域的共享单车的登录次数过多，说明该区域的网络或是服务器是不能满足差分数据的实时播发需求。如果数据中仅有很少的登录次数过多的用户，则从服务端播发差分数据的角度看，数据质量是较好的。
3)计算共享单车提供的经纬度的变化。共享单车定位芯片所提供的信息质量直接决定了最后精确定位的服务质量。如果共享单车所提供的定位信息偏差较大，会造成最终精确定位的结果难以收敛。在服务端能够直接用于监测该现象的数据十分有限。比较直接的计算方法是在服务端(1)计算共享单车连续两次登录上传的经纬度是否偏差较大，(2)计算共享单车在登录后发送的经纬度的变化是否有明显的偏差。可以选取阈值来找出经纬度偏差较大的共享单车。如果该类现象较多，则说明共享单车定位模块所提供的数据质量较低。
图2是本发明分析方法实际应用的一个具体实施例。统计周期选择为一天，则需要统计共享单车一天的差分服务在线时长，登陆服务端次数。计算共享单车差分服务在线时长与登录服务端次数的分布并分别计算其均值和标准差。在具体实施例中，使用标准差来找出异常用户。由于分布应当趋于正态分布，所以可以使用离均值三倍的标准差方式来检查异常用户，即如果用户的在线时长或者登陆次数大于等于均值加上三倍的标准差这个阈值即认为是可疑账户。判断数据质量时，如果阈值并且超过阈值的可疑账户占所有用户的比例是在接受范围内的话，则说明差分数据质量是较好并且可控的。
对于经纬度距离的变化，计算共享单车连续两次登录上传的经纬度的变化，如果偏移较大，则说明存在定位漂移现象。同时，计算共享单车一次登录期间上传的连续的经纬度之间的变化，如果发生较大的波动，则说明发生了定位漂移现象。如果定位漂移现象频繁发生，会对高精度定位造成不可避免的影响，所造成的误差往往是修正不掉的。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于共享单车高精度定位的数据质量服务端分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
计算周期内共享单车所使用的差分服务时长，利用统计方法查找异常用户并对异常用户进行分析，判断差分数据质量；
计算周期内共享单车客户端登录服务端的次数，利用统计方法查找异常用户，并对异常用户进行分析，判断区域网络或者服务器是否能满足差分数据的实时播发需求；
计算共享单车定位模块提供的经纬度的变化，判断共享单车定位模块是否存在定位漂移的现象。
2.如权利要求1所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，所述周期为一天。
3.如权利要求1所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，共享单车关锁后客户端向服务端请求差分数据，对周期内共享单车在服务端所使用的差分服务时长进行统计分析，如果差分服务时长呈现正太分布，则差分数据正常。
4.如权利要求3所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，如果差分时长呈现长尾形分布，则存在异常用户，对异常用户进行分析。
5.如权利要求4所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，对异常用户进行分析具体包括以下步骤：
分析用户在共享单车使用完毕后是否断开链接，即客户端是否存在异常；
分析客户端与服务端通信使用的TCP长链接是否释放，即网络是否存在异常。
6.如权利要求1所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，如果周期内共享单车客户端登录服务端的次数超过阈值，则存在异常用户，对异常用户进行分析，区域网络或者服务器不能满足差分数据的实时播发需求。
7.如权利要求5所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，对异常用户进行分析具体包括以下步骤：
分析网络信号；
分析是否是网络拥堵造成的重连；
分析是否是区域内用户过多造成服务器的拥堵。
8.如权利要求5所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，周期内共享单车客户端登录服务端的次数趋于正太分布，所述阈值为周期内共享单车客户端登录服务端的次数的均值加上三倍的标准差。
9.如权利要求1所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，计算共享单车定位模块提供的经纬度的变化具体包括以下步骤：
计算共享单车连续两次登录服务端上传的经纬度的变化；
计算共享单车一次登录服务端期间上传的连续的经纬度之间的变化。
10.如权利要求9所述的数据质量服务端分析方法，其特征在于，如果共享单车连续两次登录服务端上传的经纬度的偏移较大或者共享单车一次登录服务端期间上传的连续的经纬度发生较大的波动，则共享单车定位模块存在定位漂移的现象。
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