CN110505576A - 一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法 - Google Patents
一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110505576A CN110505576A CN201810484071.1A CN201810484071A CN110505576A CN 110505576 A CN110505576 A CN 110505576A CN 201810484071 A CN201810484071 A CN 201810484071A CN 110505576 A CN110505576 A CN 110505576A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sector
- grid
- under
- base station
- covering
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法,将统计区域细分为若干个小的网格,找到每个网格被哪个扇区所覆盖,根据每个网格在覆盖其的扇区下的位置特征,赋予网格一个权重值,用该权重值乘以扇区的人数,得到每个网格内的人口数量,将每个网格内的人数累计,得到整个区域的人口数量。由于网格区域与统计区域地理范围吻合,从而使人口统计精度得到提高,可为区域经济发展、环境保护、交通建设、基础设施投入等提供可靠的数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及移动大数据统计分析应用技术领域,具体涉及一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法。
背景技术
区域人口统计,对于区域交通布局、基础设施投入、经济发展等方面有重要支撑作用。传统的人口统计采用人口普查的方式,通过人工登记进行统计,由于效率较低,成本很高,一般很长时间进行一次,数据严重滞后。
随着移动通信技术技术的发展及移动终端的普及,通过基站定位,可以快速获得某个移动基站扇区内的人口数量,将某个区域内多个扇区人口数量叠加,可得到该区域内的人口数量,人口统计效率大大提高。但是一个移动基站扇区的覆盖范围较大,在统计区域边缘,扇区覆盖范围会超出统计区域的地理范围,因此通过扇区人口叠加统计人口,会出现较大误差。对统计区域不大的应用中,如统计一个街道的人口,这种误差显得更为突出。
发明内容
本发明的目的在于针对上述问题,提供一种基于基站覆盖扇区的网格化区域人口统计方法,把统计区细分为一个个小的网格,先统计出每个网格的人口数,再将每个网格的人口叠加,统计出整个区域的人口,使人口统计精度大大提高。
本发明的技术方案如下:
一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)根据要统计人口的区域的地理范围,通过移动运营商的工参数据匹配出该区域对应的所有扇区,并根据基站定位信息统计出每个扇区下的移动用户人数;
(2)将统计区域划分为若干个边长为d的正方形网格,对每个网格按一定规则进行编码;
(3)根据每个扇区的半径,确定每个扇区理论上的最大覆盖范围,即假定每个扇区是360度辐射时的覆盖范围;
(4)根据每个扇区理论上的最大覆盖范围,找到每个网格在哪个扇区的覆盖范围内;
(5)根据每个网格在覆盖其的扇区下的位置特征,确定该网格在该扇区的权重;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别确定该网格在每个扇区的权重;
(6)用每个网格在覆盖其的扇区的权重,乘以该扇区下的人数,得到的值作为该网格在该扇区下的人数;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别用网格在每个扇区的权重乘以每个对应扇区的人数,得到该网格在覆盖其的每个扇区下的人数;将该网格在每个扇区下的人数相加,得到的值作为该网格内的人数;
(7)将每个网格的人数累计,即得到统计区域的人口数量。
本发明通过把统计区细分为一个个小的网格,并通过移动大数据统计每个网格内的人口数量,再将每个网格内的人口数量累计,统计出整个区域的人口数量,由于网格区域与统计区域的范围基本吻合,使人口统计精度大大提高,而且统计精度随网格精度的提高而提高。本发明可为区域经济发展、环境保护、交通建设、基础设施投入等提供可靠的数据支撑。
附图说明
图1是本发明的方法流程图;
图2是本发明的网格划分示意图;
图3是扇区理论上的最大覆盖范围示意图;
图4是判断网格是否位于扇区覆盖范围的方法示意图;
图5是判断网格与基站距离及网格进入扇区面积的方法示意图。
具体实施方式
以下结合附图,并通过具体实施例,对本发明的实现方法详细说明。
第一步:首先划定要研究的区域的地理范围。根据移动运营商的工参数据,匹配出该区域对应的所有基站,并根据基站定位信息统计出每个基站扇区下的人数。
第二步:将研究区域划分为若干个正方形网格,网格的边长d可根据统计精度需求规定,一般采用100米或50米。边长越小,精度越高。
对每个网格按一定规则进行编码,方法如下:
以任意一个网格的左下角的顶点为原点建立平面坐标系,以一个网格边长为单位,确定每个网格点的坐标(a,b),并以每个网格左下角的顶点的坐标作为该网格的编码。
如图1所示,在以ABCD围成的网格中,以左下角的A为原点建立坐标系,每个网格点距离横轴或纵轴正向每增加一个边长时,其纵坐标或横坐标加1,反向减1。由此可以确定每个网格点的坐标,每个网格以其左下角的顶点的坐标作为该网格的编码,如由CC1C2C3构成的网格,网格编号为C点的坐标(1,1)。
第三步:以每个基站为圆心,以基站的扇区半径做360度旋转,确定一个区域作为每个扇区理论上的最大覆盖范围,即假定每个扇区是360度辐射时的覆盖范围。具体方法如下:
根据扇区辐射半径r及网格边长d计算出扇区跨越的网格数n:
n=r/d;
根据基站位置所对应的网格的编码(a,b),计算出扇区的最大覆盖范围内的网格(a±n,b±n)。
比如扇区的辐射半径为500米,网格边长为100米,则扇区跨越的网格数为500/100=5个。假如基站所在的网格编号为(2,1),即以(2,1)为基点,横纵向分别跨越5个格子。这个扇区对应的网格编号范围为(2±5,1±5),即网格横轴编号从-3到7、纵轴编号从-4到6的所有网格。
实际上每个扇区并非360度覆盖的,而是一个扇形的区域。这样做的目的在于缩小判定范围,便于下一步确定每个网格究竟位于哪个扇区内。
如图2所示,假设基站K以r为半径360度辐射,则以ABDI所围成的范围内的网格理论上都可能在其基站K的扇区覆盖范围内,但实际上真正的覆盖范围是OKM的扇形区域。下一步就要判断ABDI内哪个网格真正被基站K的扇区覆盖。
第四步:根据每个扇区理论上的最大辐射范围,判断每个网格在哪个扇区覆盖范围内。判断方法如下:
将扇区理论上的最大覆盖范围内的每个网格的四个顶点分别与该扇区的基站相连,若每个网格有至少一个顶点与基站之间的连线与该扇区角平分线间的夹角小于扇区的二分之一夹角时,则认为该网格位于该扇区覆盖范围内。
如图3所示,扇区OKM的二分之一夹角为α,网格顶点Q与基站K的连线QK与扇区夹角平分线的夹角β小于α,则认为Q所在的网格位于扇区OKM的覆盖范围内。
这样判断完每个扇区最大辐射范围内的网格,也就确定了整个区域内每个网格被哪个或哪几个扇区覆盖。
第五步:根据每个网格在覆盖其的扇区下的位置特征,确定该网格在覆盖其的扇区下的权重。
所述网格在覆盖其的扇区下的位置特征,包括网格与覆盖其的扇区的基站的距离、网格被扇区覆盖的面积,以及网格的实际场景如绿地、居民楼、公路等。
根据网格与覆盖其的扇区的基站的距离,可以赋予该网格一个在该扇区下的距离权重w1,方法如下:根据该网格中心与覆盖其的扇区的基站的距离,查询电信运营商提供的终端测量数据,得到该距离对应的信号强度,以该信号强度作为该网络在该扇区下的权重。
如图4所示,点M所在网格被扇区OKM覆盖。该网格与基站K的距离,根据该网格的中心与基站K的距离确定。通过查询电信运营商提供的终端测量数据,得到该距离对应的信号强度,以该信号强度作为该网格在该扇区下的距离权重w1。
在距离权重的基础上,还可以根据网格进入覆盖其的扇区内的面积,再赋予该网格一个在该扇区下的面积权重w2,方法如下:判断一个网格有几个顶点位于扇区内,若有一个顶点位于扇区内,面积权重为0.25,然后每增加一个顶点,面积权重增加0.25。
如图4所示,以点M所在网格为例,该网格中有2个顶点位于扇区OKM内,则认为这个网格有2/4进入了这个扇区,该网格在这个扇区的面积权重为0.5。
由于一个网格有可能被多个扇区覆盖,这时应当分别确定该网格在每个扇区的权重。
第六步:用每个网格在每个扇区的权重,乘以该扇区下的人数,得到的值作为该网格在该扇区下的人数;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别确定该网格在每个扇区下的权重,并用每个权重分别乘以对应扇区的人数,得到该网格在覆盖其的每个扇区下的人数;将该网格在每个扇区下的人数相加,得到的值作为该网格内的人数。
在采用距离权重的情况下,用每个网格的距离权重w1乘以对应扇区下的人数,得到的值作为该网格在该扇区下的人数;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别确定该网格在每个扇区下的距离权重,并分别乘以对应扇区下的人数,得到该网格在每个扇区下的人数;将该网格在每个扇区下的人数相加,得到的值作为该网格内的人数。
如果在距离权重的基础上,还采用面积权重,则用每个网格的距离权重w1和面积权重w2同时乘以对应扇区下的人数,得到的值作为该网格在该扇区下的人数;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别确定该网格在每个扇区下的距离权重w1和面积权重w2,用w1和w2同时乘以对应扇区下的人数,得到该网格在每个扇区下的人数,将该网格在每个扇区下的人数相加,得到的值作为该网格内的人数。
第七步:最后将每个网格内的人数累计,即可得到整个区域的人口数量。
Claims (9)
1.一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)根据要统计人口的区域的地理范围,通过移动运营商的工参数据匹配出该区域对应的所有扇区,并根据基站定位信息统计出每个扇区下的移动用户人数;
(2)将统计区域划分为若干个边长为d的正方形网格,对每个网格按一定规则进行编码;
(3)根据每个扇区的半径,确定每个扇区理论上的最大覆盖范围,即假定每个扇区是360度辐射时的覆盖范围;
(4)根据每个扇区理论上的最大覆盖范围,找到每个网格在哪个扇区的覆盖范围内;
(5)根据每个网格在覆盖其的扇区下的位置特征,确定该网格在该扇区的权重;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别确定该网格在每个扇区的权重;
(6)用每个网格在覆盖其的扇区的权重,乘以该扇区下的人数,得到的值作为该网格在该扇区下的人数;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别用网格在每个扇区的权重乘以每个对应扇区的人数,得到该网格在覆盖其的每个扇区下的人数;将该网格在每个扇区下的人数相加,得到的值作为该网格内的人数;
(7)将每个网格的人数累计,即得到统计区域的人口数量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(2)中所述的网格边长d为100m或50m。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(2)所述的网格编码方法是:以任意一个网格的左下角的顶点为原点建立平面坐标系,以一个网格边长为单位,确定每个网格点的坐标(a,b),并以每个网格左下角的顶点的坐标作为该网格的编码。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤(3)所述确定每个扇区理论上的最大辐射范围,具体方法如下:
根据扇区半径r及网格边长d计算出扇区跨越的网格数n:
n=r/d;
根据基站位置所对应的网格的编码(a,b),计算出扇区理论上的最大覆盖范围内的网格(a±n,b±n)。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(4)根据每个扇区理论上的最大覆盖范围,找到每个网格在哪个扇区的覆盖范围内,具体方法如下:
将扇区理论上的最大覆盖范围内的每个网格的四个顶点分别与该扇区的基站相连,若每个网格有至少一个顶点与基站之间的连线与该扇区角平分线间的夹角小于扇区的二分之一夹角时,则认为该网格位于该扇区辐射范围内。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(5)中所述网格在覆盖其的扇区下的位置特征,包括网格与覆盖其的扇区的基站的距离;根据该网格与覆盖其的扇区的基站的距离,确定该网格在该扇区下的距离权重,方法如下:根据该网格中心与覆盖其的扇区的基站的距离,查询电信运营商提供的终端测量数据,得到该距离对应的信号强度,以该信号强度作为该网络在该扇区下的距离权重。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在步骤(6)中,用每个网格的距离权重乘以对应扇区下的人数,得到的值作为该网格在该扇区下的人数;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别确定该网格在每个扇区下的距离权重,并分别乘以对应扇区下的人数,得到该网格在每个扇区下的人数;将该网格在每个扇区下的人数相加,得到的值作为该网格内的人数。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,步骤(5)中所述网格在覆盖其的扇区下的位置特征,还包括网格进入覆盖其的扇区内的面积;根据网格进入扇区的面积,确定该网格在该扇区下的面积权重,方法如下:判断一个网格有几个顶点位于扇区内,若有一个顶点位于扇区内,面积权重为0.25,然后每增加一个顶点,面积权重增加0.25。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,在步骤(6)中,用每个网格的距离权重和面积权重同时乘以对应扇区下的人数,得到的值作为该网格在该扇区下的人数;若一个网格被多个扇区覆盖,则分别确定该网格在每个扇区下的距离权重和面积权重,并乘以对应扇区下的人数,得到该网格在每个扇区下的人数,将该网格在每个扇区下的人数相加,得到的值作为该网格内的人数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810484071.1A CN110505576A (zh) | 2018-05-19 | 2018-05-19 | 一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810484071.1A CN110505576A (zh) | 2018-05-19 | 2018-05-19 | 一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110505576A true CN110505576A (zh) | 2019-11-26 |
Family
ID=68584543
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810484071.1A Withdrawn CN110505576A (zh) | 2018-05-19 | 2018-05-19 | 一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110505576A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112418925A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-26 | 智慧足迹数据科技有限公司 | 人口数据统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
CN112990517A (zh) * | 2019-12-12 | 2021-06-18 | 中移雄安信息通信科技有限公司 | 一种人群分布预测方法和系统 |
CN115409434A (zh) * | 2022-11-02 | 2022-11-29 | 北京融信数联科技有限公司 | 基于信令大数据的区域人口统计方法、系统及存储介质 |
-
2018
- 2018-05-19 CN CN201810484071.1A patent/CN110505576A/zh not_active Withdrawn
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112990517A (zh) * | 2019-12-12 | 2021-06-18 | 中移雄安信息通信科技有限公司 | 一种人群分布预测方法和系统 |
CN112418925A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-26 | 智慧足迹数据科技有限公司 | 人口数据统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
CN115409434A (zh) * | 2022-11-02 | 2022-11-29 | 北京融信数联科技有限公司 | 基于信令大数据的区域人口统计方法、系统及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110831019B (zh) | 基站规划方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN108124267B (zh) | 基站自动规划方法及装置 | |
JP5273664B2 (ja) | 通信特性解析システム、通信特性解析方法、及び通信特性解析プログラム | |
CN105163337B (zh) | 一种基于覆盖预测仿真的移动网络数据地理映射的方法 | |
CN109495899A (zh) | 天线的参数优化方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN110505576A (zh) | 一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口统计方法 | |
WO2012011147A1 (ja) | 通信特性解析システム、通信特性解析方法、及び通信特性解析プログラム | |
Sotiroudis et al. | Mobile radio propagation path loss prediction using artificial neural networks with optimal input information for urban environments | |
CN112203293B (zh) | 小区过覆盖识别方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
CN107172628A (zh) | 无线基站选址方法 | |
CN106921989B (zh) | 一种通信网络场强分布确定方法及装置 | |
CN113873532B (zh) | 一种智慧园区5g网络规划方法 | |
CN105282784B (zh) | 基于测量报告数据系统定位优化tdd-lte网络重叠覆盖的方法 | |
CN109803274B (zh) | 一种天线方位角优化方法和系统 | |
CN104994526A (zh) | 一种测算移动通信基站天线方位角的方法 | |
CN110798804A (zh) | 一种室内定位方法和装置 | |
CN104602249B (zh) | 一种确定小区关系的方法及装置 | |
CN107438251A (zh) | 一种用于室内外用户区分的方法和装置 | |
CN107094302B (zh) | 一种网络覆盖评估方法及系统 | |
CN110505575A (zh) | 一种基于基站覆盖扇区网格化的区域人口分布统计方法 | |
CN109246587A (zh) | 一种高铁网络干扰分析方法及装置 | |
US7873361B2 (en) | Method and system for radio coverage planning with multiple resolution profile approach | |
CN117395700A (zh) | 考虑地形特征的丘陵山区无线信号覆盖预测方法 | |
CN104735707B (zh) | 一种故障天线定位方法、装置及电子设备 | |
CN108924731B (zh) | 信号外泄天线节点的定位方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20191126 |
|
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |