CN107734540B - 无线网络信号范围侦测与展示的系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种无线网络信号范围侦测与展示的系统与方法，由一车载终端设备周期性地获取其当下的无线网络信号和经纬度坐标，并得周期性或批次性地回传至后端云端服务器，云端服务器可根据车载设备所回传的无线网络信号和经纬度坐标，结合凸壳算法绘制出每个小区的传输范围，借此弥补未行驶过路段的信号状况，再依此传输范围分析同一个区域其被多个小区覆盖的情况，并可依此小区覆盖情况来判断哪些区域未被任何小区涵盖或仅被一个小区涵盖且介于该小区边缘，作为行动通讯收讯不良或通讯死角区域的判断，以供维运参考。

Description

无线网络信号范围侦测与展示的系统与方法

技术领域

本发明涉及一种信号侦测系统与方法，特别涉及一种无线网络信号范围侦测与展示的系统与方法。

背景技术

目前许多现有技术在基地台传输范围的部分假设为圆形或扇形，并给定一个特定传输距离。然而在现实生活中，网络信号可能受到环境和遮蔽物影响，造成传输范围可能不会像理想上的圆形或扇形。另外，也有相关现有技术采用车载设备到道路上行驶和收集各个位置点其所对应的小区识别码和信号强度，但若未行驶过的路段将无法得知其信号状况，因而此方法将可能受限于车载设备回报的位置数量。

发明内容

本发明提供一种无线网络信号范围侦测与展示的系统，包含：多个无线接入点，各无线接入点包含所属的唯一识别码及经纬度坐标；多个车载终端设备，与各无线接入点连接，纪录各无线接入点的唯一识别码及经纬度坐标，及产生各车载终端设备所属的行车轨迹；云端运算服务器，接收来自各车载终端设备所纪录的唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹，并根据所述唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹配合凸壳算法分析，产生各无线接入点的传输范围，再根据各传输范围产生信号不良区域分布；以及云端历史数据库，接收及储存来自各车载终端设备所纪录的唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹，并提供云端运算服务器取用。

其中所述无线接入点利用无线网络，如GSM（Global System for MobileCommunication，全球移动通信系统）、UMTS（Universal Mobile TelecommunicationsSystem，通用移动通信系统）、CDMA（Code Division Multiple Access，码分多址）、HSPA（High-Speed Packet Access，高速分组接入）、LTE（Long Term Evolution，长期演进）、WiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access，全球微波互联接入）或WiFi（WIreless-FIdelity 无线保真）网络与各车载终端设备连结。其中所述唯一识别码系为Cell ID（小区序列号）、BSSID（Basic Service Set IDentity，基础服务设置名称）或网卡ID（IDentity，物理地址）。其中所述车载终端设备包含定位模块及多模网卡模块，各车载终端设备利用该定位模块进行定位以及利用该多模网卡模块收集网络信号。

本发明提供一种无线网络信号范围侦测与展示的方法，其包含以下步骤：

多个车载终端设备纪录多个无线接入点的唯一识别码及经纬度坐标；

各车载终端设备将纪录的唯一识别码、经纬度坐标及车载终端设备所属的行车轨迹上传至云端运算服务器及云端历史数据库；以及

云端运算服务器将各唯一识别码、各经纬度坐标及各行车轨迹配合凸壳算法分析，产生各无线接入点的传输范围覆盖区域，若任一区域同时被各传输范围覆盖区域所覆盖，则代表该区域信号良好；若任一区域未被任一传输范围覆盖区域所覆盖或位于该传输范围覆盖区域的边缘，则代表该区域为信号不良区域分布。

本发明提供一种无线网络信号范围侦测与展示的方法，其包含以下步骤：

多个车载终端设备纪录多个无线接入点的唯一识别码、经纬度坐标及车载终端设备所属的行车轨迹；

当各车载终端设备与云端运算服务器及云端历史数据库网络连线时，各车载终端设备将唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹上传至云端运算服务器及云端历史数据库；

该云端运算服务器计算各车载终端设备上传的唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹占所有上传量的比例及判断是否为异常数据，并计算该异常数据所占的比例的平均值和标准差，云端运算服务器将该异常数据比例超过3个标准差的车载终端设备设为异常车载终端设备，并把异常车载终端设备所传的唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹进行过滤；

云端运算服务器计算各车载终端设备在24小时内上传的唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹占所有24小时内上传量的比例及判断是否为异常数据，并计算该异常数据所占的比例的平均值和标准差，云端运算服务器将该异常数据比例超过3个标准差的车载终端设备设为异常车载终端设备，并把该异常车载终端设备所传的唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹进行过滤；

云端运算服务器利用最大范围限制分群算法，设定最大距离长度限制，若车载终端设备与其它车载终端设备距离小于最大距离长度限制将车载终端设备的唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹进行分群；以及

云端运算服务器将任一群唯一识别码、经纬度坐标及行车轨迹配合凸壳算法分析，产生各无线接入点的传输范围覆盖区域，若任一区域同时被各传输范围覆盖区域所覆盖，则代表该区域信号良好；若任一区域未被任一传输范围覆盖区域所覆盖或位于该传输范围覆盖区域的边缘，则代表该区域为信号不良区域分布。

本发明所提供的无线网络信号范围侦测与展示的系统与方法，与其他常用技术相互比较时，更具备下列优点：

本发明可与客运业者或商用车队合作，运用车载设备收集各个位置连结的小区识别码。

本发明利用凸壳算法绘制出每个小区的传输范围，借此弥补未行驶过路段的信号状况。

本发明依传输范围分析同一个区域其被多个小区覆盖的情况，并可依此小区覆盖情况来判断那些区域未被任何小区涵盖或仅被一个小区涵盖且介于该小区边缘，作为行动通讯收讯不良或通讯死角区域的判断。

本发明的车载终端设备可在当下无法连结网络回传数据时先行纪录，并标记为补回传数据，当可连结网络时再进行补回传数据回报。

本发明的云端运算服务器可以运用统计技术将异常的补回传数据进行过滤，再以本专利提出的“最大范围限制分群算法”，将补回传数据依经纬度坐标进行分群，再以凸壳算法将每一群的范围进行展示。

附图说明

图1为本发明的无线网络信号范围侦测与展示的系统架构示意图。

图2为本发明的无线网络信号范围侦测与展示的方法流程图。

图3为本发明的凸壳算法流程图。

图4为本发明的凸壳算法示意图。

图5为本发明的另一本发明的无线网络信号范围侦测与展示的方法流程图。

附图标记说明

101 无线接入点

102 无线接入点

103 无线接入点

201 网际网络

202 车载终端设备

203 车载终端设备

204 车载终端设备

205 车载终端设备

300云端运算服务器

400 云端历史数据库

S21~S23 步骤流程

S51~S55 步骤流程。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

请参阅图1，为本发明的无线网络信号范围侦测与展示的系统架构示意图，本系统包含无线接入点101、无线接入点102、无线接入点103、车载终端设备201、车载终端设备202、车载终端设备203、车载终端设备204、车载终端设备205、云端运算服务器300以及云端历史数据库400。当车载终端设备201于时间点t1时连结到无线接入点101，纪录下时间点t1时的经纬度坐标和无线接入点101的唯一识别码，并持续移动，于时间点t2时一样侦测到连结到无线接入点101，纪录下时间点t2时的坐标和无线接入点101的唯一识别码；并由车载终端设备202和车载终端设备203、车载终端设备204和车载终端设备205分别纪录无线接入点102、无线接入点103信号的经纬度坐标。例如，可于车载终端设备201设定一计时器，令车载终端设备201每隔30秒获取和纪录其当下的坐标和连线的无线接入点101，若当下无法连线，亦会纪录下其当下的坐标和无法连线信息，可作为后续分析的参考依据。当获取完数据时，若当下可连线，得立即回传至云端运算服务器300，亦得暂存在车载终端设备201中，再批次性地回传至云端运算服务器300；若当下无法连线，则采用批次性的方法，先纪录于车载终端设备201，当可连线时再一并回传至云端运算服务器300。

由云端运算服务器300分别依无线接入点101、无线接入点102、无线接入点103、无线接入点104、无线接入点105的唯一识别码分别将其对应的经纬度坐标储存至云端历史数据库400，由云端历史数据库400储存车载终端设备201、车载终端设备202、车载终端设备203、车载终端设备204、车载终端设备2055的历史行车轨迹，以及各个经纬度坐标所对应和唯一识别码。并且，云端运算服务器300可于云端历史数据库400取得历史行车轨迹，运用本发明无线网络信号范围侦测与展示的方法结合凸壳算法进行无线网络信号范围分析，分析每个区域的无线网络信号范围覆盖状况，依此判断信号不良和信号死角区域。

如图2所示，为本发明的无线网络信号范围侦测与展示的方法流程图，包含如下步骤：

S21：收集无线接入点经纬度坐标和唯一识别码；

S22：运用凸壳算法分析每个无线接入点的经纬度坐标和唯一识别码，以绘制传输范围；以及

S23：分析每个无线接入点区域的传输范围覆盖数，并分析信号不良或信号死角区域。

其中收集无线接入点经纬度坐标和唯一识别码，将可由多个车载终端设备收集道路上各个无线接入点的唯一识别码和经纬度坐标，并将此数据集合以周期性或批次性的方式回传至云端运算服务器，并储存至云端历史数据库。

运用凸壳算法分析每个无线接入点的唯一识别码和经纬度坐标，以绘制传输范围，分析云端历史数据库中的行车轨迹，取得行车纪录中连结到各个无线接入点的唯一识别码和经纬度坐标，作为凸壳算法（如图3所示）的输入值。运用凸壳算法依各个无线接入点其对应的经纬度坐标，先依y轴（纬度）和x轴（经度）进行排序，再分别依排序后的位置点集合，将每个经纬度坐标与其他经纬度坐标进行连线和角度判断，并取出顺时针角度最大的连线作为多边形边界，作为其传输范围。如第4图所示，由车载终端设备共收集6个位置点，分别为位置点A、位置点B、位置点C、位置点D、位置点E、位置点F，经由凸壳算法运算后可得该基地台的传输范围多边形为位置点A、位置点B、位置点C、位置点F、位置点E五个顶点所组成的五边形。此多边形将能相较于传统技术的圆形或扇形区域更为贴近真实的传输范围。

分析每个区域的无线接入点传输范围覆盖数，并分析信号不良或信号死角区域，分析凸壳算法分析出来的各个无线接入点的传输范围（多边形），判断每个区域被各个无线接入点传输范围覆盖的情况。若同一个区域其被多个多边形覆盖，则代表信号良好；反之，若同一个区域无被任何多边形覆盖或仅有一个多边形且介于该多边形的边缘，则可能是信号不良或信号死角的区域。此外，在车载终端设备回传的轨迹中亦包含有无法连线的位置点，可将此位置点与基地台传输范围区域搭配地理信息系统一并呈现于地图上。

如图5所示，为本发明的另一本发明的无线网络信号范围侦测与展示的方法流程图，步骤如下：

S51：补回传数据纪录与回传；

S52：车载终端设备的异常数据过滤；

S53：车载终端设备当天异常数据过滤；

S54：补回传数据依经纬度坐标分群；以及

S55：依每一群补回传数据的经纬度坐标绘制出无线网络信号不良范围。

其中，补回传数据纪录与回传时，当车载终端设备在执行当下无法顺利连结网络和传输数据时，仍会将当下的经纬度坐标和时间点等信息纪录在车载终端设备中，并标记该笔数据为补回传数据。当车载终端设备的后可以连结至网络，再将补回传数据回报至云端运算服务器，由云端运算服务器进行储存和后续分析运用。以下表1为例，有编号为1的车载终端设备于2013/11/01 12:24:14开始定期回报经纬度等数据至云端运算服务器端，但在2013/11/01 12:25:44时无法连结网络，此时会先将经纬度先纪录于车载终端设备中，并在是否为补回传数据栏位标记为Y，然后于2013/11/01 12:26:14可连结网络时再将数据一并回传至云端运算服务器端。

车载终端设备的异常数据过滤：当云端运算服务器收集各个车载终端设备回报的补回传数据后，将计算每台车载终端设备其补回传数据量占所有回传数据量的比例（在本发明中将其称为“异常数据比例”），并计算所有车载终端设备的异常数据比例的平均值和标准差，再将异常数据比例超过3个标准差的车载终端设备视为异常车载终端设备，并把该设备所回传数据进行过滤。以下表2为例，共有15台车载终端设备，并纪录2013年11月一整个月份中每台车载终端设备的补回传数据笔数、总回传数据笔数、异常数据比例。可计算异常数据比例的平均值为3.82%，以及标准差为12.95%，而平均值加3个标准差值为42.67%作为门槛值。其中，由于编号为15的车载终端设备的异常数据比例为52.08%，并且超过门槛值42.45%，因此编号为15的车载终端设备为异常数据，予以过滤。

车载终端设备当天异常数据过滤：当云端运算服务器收集各个车载终端设备回报的补回传数据后，将计算每台车载终端设备每一天其补回传数据量占所有回传数据量的比例（本发明中将其称为“当天异常数据比例”），并计算所有车载终端设备每天的当天异常数据比例的平均值和标准差，再将当天异常数据比例超过3个标准差的车载终端设备视为该设备当天有异常状况，并把该设备当天所回传数据进行过滤。以下表3为例，由于编号15的车载终端设备于上述已被过滤，剩下共有14台车载终端设备，并纪录2013年11月01日一整天中每台车载终端设备的补回传数据笔数、总回传数据笔数、异常数据比例。可计算异常数据比例的平均值为7.32%，以及标准差为23.69%，而平均值加3个标准差值为78.38%作为门槛值。其中，由于编号为15的车载终端设备的异常数据比例为92.71%，并且超过门槛值78.38%，因此车载机编号14于2013年11月01日为当天异常数据，予以过滤。

补回传数据依经纬度坐标分群，本发明提出最大范围限制分群算法，设定最大距离长度限制，将未被过滤掉的补回传数据与目前各群的群中心进行比对，若距离小于该最大距离长度限制，则将该笔补回传数据加入至该群组中，依此把每笔补回传数据依经纬度坐标进行分群。在本实施例中，最大距离长度限制的门槛值设为2公里。最大范围限制分群算法，将先取出未被分群的补回传数据，并判断目前是否有已分群的群中心，若没有的话，则自己设为一个新的群组，并将自己设为该群组的群中心；若已有已分群的群中心，则与每一个群中心的经纬度坐标和自己的经纬度坐标进行比对，评估是否低于门槛值2公里，若低于门槛值的话，则将该笔数据加入至该群组中，并重新计算群中心；若都没有低于门槛值2公里的群中心，则自己设为一个新的群组，并将自己设为该群组的群中心，直到所有的补回传数据皆已经分到群组为止。

依每一群补回传数据的经纬度坐标绘制出无线网络信号不良范围，将每一群运用凸壳算法绘制每一群的范围，如此可将无线网络信号不良范围进行展示和呈现，以供维运参考。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种无线网络信号范围侦测与展示的方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

当车载终端设备无法连线至云端运算服务器时，记录所述车载终端设备无法连线时的经纬度坐标以作为补回传数据；

当所述车载终端设备可以连线至所述云端运算服务器时，回传所述补回传数据至所述云端运算服务器，以供所述云端运算服务器进行储存和分析所述补回传数据；

所述车载终端设备的异常数据过滤；

所述车载终端设备的当天异常数据过滤；

所述补回传数据依所述车载终端设备无法连线时的经纬度坐标分群；以及

运用凸壳算法分析每一群补回传数据，并基于每一群补回传数据所包含的经纬度坐标来绘制无线网络的信号不良范围。

2.根据权利要求1所述的无线网络信号范围侦测与展示的方法，其中所述车载终端设备的异常数据过滤的步骤包含：

计算所述补回传数据的量占所有所述车载终端设备回传的总数据的量的比例，以产生异常数据比例；

产生对应于多个车载终端设备的多个异常数据比例；

计算所述多个异常数据比例的平均值和标准差；以及

若所述异常数据比例超过所述标准差的门槛值，则将所述车载终端设备视为异常车载终端设备，并把所述异常车载终端设备回传的所述补回传数据进行过滤。

3.根据权利要求1所述的无线网络信号范围侦测与展示的方法，其中所述车载终端设备的当天异常数据过滤的步骤包含：

计算一天中所述补回传数据的量占所有所述车载终端设备回传的总数据的量的比例，以产生当天异常数据比例；

产生对应于多个车载终端设备的多个当天异常数据比例；

计算所述多个当天异常数据比例的平均值和标准差；以及

若所述当天异常数据比例超过所述标准差的门槛值，则将所述车载终端设备视为当天异常车载终端设备，并把所述当天异常车载终端设备回传的所述补回传数据进行过滤。

4.根据权利要求1所述的无线网络信号范围侦测与展示的方法，其中所述补回传数据依所述车载终端设备无法连线时的经纬度坐标分群的步骤包含：

设定最大距离长度限制的门槛值；

判断目前是否有经纬度坐标的群组的群中心，包含：

若没有所述群中心，则将未被过滤的所述补回传数据设为一个新的群组，并将所述补回传数据设为所述新的群组的群中心；以及

若有所述群中心，则将未被过滤的所述补回传数据与目前所述群组的所述群中心进行比对，若距离小于所述最大距离长度限制，则将所述补回传数据加入至所述群组中。

5.根据权利要求4所述的无线网络信号范围侦测与展示的方法，其中所述最大距离长度限制的门槛值设为2公里。

6.一种无线网络信号范围侦测与展示的系统，其特征在于，所述系统包括：

车载终端设备，记录与回传补回传数据；以及

云端运算服务器，接收补所述回传数据，经配置以执行：

过滤所述车载终端设备的异常数据；

过滤所述车载终端设备的当天异常数据；

依所述车载终端设备无法连线时的经纬度坐标分群所述补回传数据；以及

运用凸壳算法分析每一群补回传数据，并基于每一群补回传数据所包含的经纬度坐标来绘制无线网络的信号不良范围，

其中当所述车载终端设备无法连线至所述云端运算服务器时，所述车载终端设备记录所述车载终端设备无法连线时的经纬度坐标以作为所述补回传数据，

其中当所述车载终端设备可以连线至所述云端运算服务器时，所述车载终端设备回传所述补回传数据至所述云端运算服务器，以供所述云端运算服务器进行储存和分析所述补回传数据。

7.根据权利要求6所述的无线网络信号范围侦测与展示的系统，其中所述云端运算服务器还经配置以执行：

计算所述补回传数据的量占所有所述车载终端设备回传的总数据的量的比例，以产生异常数据比例；

产生对应于多个车载终端设备的多个异常数据比例；

计算所述多个异常数据比例的平均值和标准差；以及

若所述异常数据比例超过所述标准差的门槛值，则将所述车载终端设备视为异常车载终端设备，并把所述异常车载终端设备回传的所述补回传数据进行过滤。

8.根据权利要求6所述的无线网络信号范围侦测与展示的系统，其中所述云端运算服务器还经配置以执行：

计算一天中所述补回传数据的量占所有所述车载终端设备回传的总数据的量的比例，以产生当天异常数据比例；

产生对应于多个车载终端设备的多个当天异常数据比例；

计算所述多个当天异常数据比例的平均值和标准差；以及

若所述当天异常数据比例超过所述标准差的门槛值，则将所述车载终端设备视为当天异常车载终端设备，并把所述当天异常车载终端设备回传的所述补回传数据进行过滤。

9.根据权利要求6所述的无线网络信号范围侦测与展示的系统，其中所述云端运算服务器还经配置以执行：

设定最大距离长度限制的门槛值；

判断目前是否有经纬度坐标的群组的群中心，包含：

若没有所述群中心，则将未被过滤的所述补回传数据设为一个新的群组，并将所述补回传数据设为所述新的群组的群中心；以及

若有所述群中心，则将未被过滤的所述补回传数据与目前所述群组的所述群中心进行比对，若距离小于所述最大距离长度限制，则将所述补回传数据加入至所述群组中。

10.根据权利要求9所述的无线网络信号范围侦测与展示的系统，其中所述最大距离长度限制的门槛值设为2公里。

Images