CN110505615B - 一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法 - Google Patents

一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法，统计一定时间段内每个基站与其他基站间的切换次数，并依据原工参表中已有信息计算每个基站的经纬度，对照原工参表，查看计算出经纬度的基站在原工参表中是否存在，如不存在，则作为新基站将其经纬度信息补充到工参表中；以补充新基站信息后的工参表为依据，行全量迭代运算，每次计算完成后，根据设定条件对工参表进行更新，直至工参表数据稳定。本发明可以发现新基站，并且可以对工参中不准确的信息进行修正，从而为工参数据的利用提供可靠保障。

Description

一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法。
背景技术
使用手机信令数据开展人口统计监测工作，需要将信令数据进行清洗，准确地转换为基于基站LAC-CI的轨迹数据。基站的位置，即在很大程度上代表手机用户的位置。“基站-地理位置”这一关系是通过运营商维护的工参表映射完成的。所以，基站工参表是判断手机用户具体位置的关键。
在实际生产环境中，工参表一般由不同厂商的大量工程技术人员共同维护。由于基站扇区一直处于变化调整中，其具体工程参数更是变化频繁，从运营商总部的角度很难维护一份及时地、准确的工参信息。图1所示是一份真实工参表中的截图，其中，2@44281、2@44282 与2@44283为一组小区，归属于同一基站，且工参表中明确注明了基站名称(地址)和经纬度。但是将上述信息在地图中进行查验，发现基站名称和经纬度并不一致；这种现象不是孤立的，图1中另外三个小区所属的基站信息同样存在基站名称和经纬度不一致的情况。除此以外，可以看到两个基站在地图中相距甚远，但在工参表中的经纬度是完全一样的。不仅如此，还有很多基站的信息在工参表中并没有标注。由此可见，目前的工参表中基站信息并不准确，会影响后续使用。
发明内容
本发明的目的在于，针对目前工参表信息不准确、信息缺失的问题，提供一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法，可以计算出工参表中不存在的基站信息，并校准工参表中不准确的基站信息，以期为后续工作提供相对准确的数据支撑。
本发明的技术方案如下：
一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)抽取切换链：采集一定时间段内的移动信令数据中每个基站与其他基站之间的切换信息，统计并记录每个基站与其他基站间的切换次数；
(2)计算基站经纬度：根据一个时间段内每个基站与其他基站间的切换次数，并依据原工参表中已有的基站经纬度信息，计算每个基站的经纬度，计算方法如下：
设A为当前要计算经纬度的基站，B、C、D为与A发生切换且原工参表中已有经纬度信息的基站，根据基站A与基站B、C、D发生的切换次数，按以下公式计算出基站A的经纬度：
Figure RE-GDA0001707622590000021
其中lngA代表基站A的经度，latA代表扇区A的纬度，WB为B基站的权重，根据从B 到A发生的切换次数确定，其他类推；
按照上述公式，计算出每个基站的经纬度信息；
(3)发现新基站，补充工参表：对照原工参表，查看上述计算出经纬度的基站在原工参表中是否存在，如不存在，则为新基站，将新基站及其经纬度信息补充到工参表中；
(4)迭代运算，更新工参表：以补充新基站信息后的工参表为依据，按照步骤(2)中的公式进行全量迭代运算；每次计算完成后，将计算出的每个基站的经纬度信息，上次计算的信息进行比较，如超出预定的阈值，则取两者均值为新值，用新值更新工参表中的已有值，若未超出预定的阈值，则保持工参表中的原值不变；用上次更新后的工参表数据，作为下次运算的依据继续运算，直至工参表数据稳定。
本发明提供了一个工参计算模型，可以实现工参的自学习、自优化，不仅可以发现新基站，而且可以对工参中不准确的信息进行修正，包括位置、覆盖等，从而为工参数据的利用提供可靠保障。
附图说明
图1是一份工参表中的数据截图。
图2是本发明的流程图。
具体实施方式
以下对本发明的方法进行详细说明。
在以下说明中，将要涉及的符号及其代表的含义如下：
imsi：国际移动用户识别码，用于区别移动用户。
lac：位置区识别码，用于标识不同的位置区。
ci：小区识别码(ci)，与位置区识别码(lac)结合，用于识别网络中覆盖的小区。
time_in：用户进入某扇区的时间点。
time_out：用户离开某扇区的时间点。
lng：扇区对应的百度经度。
lat：扇区对应的百度纬度。
所采用的移动信令数据包括：imsi，lac，ci，time_in，time_out。
所述的工参中包括以下数据：lac，ci，lng，lat。
本发明的基本思路是：
1、先基于一天的移动信令数据抽取出切换链。切换链是指满足“同一imsi在不同lac_ci 之间发生的无缝切换(time_in与time_out相吻合)”，简单来说就是当某一用户从扇区X 离开的时间点和进入扇区Y的时间点重合，即认为从扇区X到扇区Y发生了一次切换。所有从X到Y的切换次数总和，记为该切换链的切换次数。同一切换链包括两种情况，一种是同一用户的多次切换，另一种为不同用户发生的切换，例如某用户A一天中从扇区X到扇区Y发生了3次切换，此外，用户B也从X到Y发生了一次切换，则记从扇区X到扇区Y发生了4次切换。
2、建立计算模型，计算基站的经纬度。对每个基站，利用与其切换的基站的经纬度及切换次数，通过一定计算方式，计算出每个基站的经纬度，将计算出的新基站位置信息添加到原有工参表；
3、将全量切换链数据放进模型中进行迭代运算。对每个基站的经纬度信息，每一次运算完成后都与工参表中的经纬度进行比较，若距离相差超过阈值，则取两者均值为新值，更新工参表中原值，若不超过阈值，则原值不变；用更新后的工参表数据，进行下次计算，如此迭代运算，直至数据稳定。
4、优化模型，使其精度进一步提高。
图2所示是本发明的方法流程图，具体实现过程如下：
第一步，抽取切换链：采集一定时间段内移动信令数据中每个基站与其他基站之间的切换信息，统计并记录每个基站与其他基站间的切换次数。
本发明基于一般情况下位置相邻的基站之间才会发生切换的假设条件，从信令数据中抽取切换链。以下表为例，切换链格式如下：
X lac-ci Y lac-ci count
4-128721027 4-129412483 875
2-31441 4-128801413 1523
4-23280897 4-18305537 117
具体实施时，为便于统计，时间段一般设定为1天(24小时)。上表抽取的为2018年1月15日的切换链，该表格的第一行解读为在2018年1月15日，从编号4-128721027的基站到编号4-129412483的基站在一天内共发生了875次切换。
第二步，计算基站经纬度：根据一个时间段内每个基站与其他基站间的切换次数，并依据当前工参表中已有的基站经纬度信息，计算每个基站的经纬度。
设A为当前要计算经纬度的基站，B、C、D为与A发生切换且当前工参表中已有经纬度信息的基站。根据基站A与基站B、C、D发生的切换次数，按以下公式计算出基站A的经纬度：
Figure RE-GDA0001707622590000041
其中lngA代表基站A的经度，latA代表扇区A的纬度，WB为B基站的权重，根据从B 到A发生的切换次数确定，其他类推；
按照上述公式，计算出每个基站的经纬度信息。
实际上，与A发生切换的，除基站B、C、D外，可能还有其他基站，假设和A发生切换的还有基站E，但E在原工参表中没有信息，则不参与A的经纬度计算。
第三步，发现新基站，补充工参表：对照原工参表，查看上述计算出经纬度的基站在工参表中是否存在。
仍以基站A为例，如A在当前工参表中不存在时，则A为新基站，将A基站及其经纬度信息补充到工参表中。如此将所有发现的新基站及其经纬度信息补充到原工参表中。
(4)迭代运算：上述第三步，已将新发现的基站信息补充到了原工参表中，形成一套新工参。在本步骤中，按照上述第二步中的公式，依据新工参数据进行全量迭代运算。
例如，上述第二步中计算A的信息时，尽管基站E与A发生了切换，但E为新基站，当时工参表中还没有E的信息，因此E没有参入计算，但此时工参表中已有E的信息，再次计算A的信息时，E就可参入计算。同时，如果A为新基站，此时工参表中也已有A的信息，可以利用A的信息去计算另外一些和A其相关的基站的经纬度。
一次运算完成后，将计算出的数据与工参表中数据进行对比，如超出预定的阈值，则取两者均值为新值，用新值更新工参表中的已有值，若未超出预定的阈值，则保持工参表中的原值不变，如此对工参表进行更新；根据更新后的工参表数据，继续进行下次运算，并根据计算结果按上述规则继续对工参表进行更新；如此迭代多次之后，逐渐收敛，直至工参表数据稳定，也即得到我们想要的经纬度信息。
上述更新工参数据的阈值，根据以下方法确定：
对2G或3G基站，阈值设定为5km；对4G基站，阈值设定为2km。
仍以基站A为例，如A为2G或3G基站，且新计算出的经纬度信息与工参表中已有的信息比较距离大于5km，则取新计算出的经纬度和原有经纬度的均值，作为A的新值，更新工参表中原有信息；若小于5km，则工参表中A的原值不变；若A为4G基站，且新计算出的经纬度信息与工参表中已有的信息比较，距离大于2km，则取新计算出的经纬度和原有经纬度的均值，作为A的新值，更新工参表中原有信息；若小于2km，则工参表中A的原值不变。
本发明具体实施时，还可对上述模型进一步优化。
优化方法1：过滤数据。
对于数据源是用户轨迹数据5分钟的信令数据，会存在一些高速移动中的用户发生切换的基站间距离非常远，发生切换的扇区距离过远的时候我们认为发生的切换无效。例如在高速公路上的用户，假设其行驶速度为120km/h，则五分钟可以行驶10km，为了减小这种现象造成的误差，可将其剔除。基于此，可以添加数据过滤条件：采集某基站与其他基站发生的切换信息时，当该基站为2G制式时，将与其发生切换的距离大于5000米的基站信息剔除；当该基站为4G时，将与其发生切换的距离大于2000米的基站信息剔除。
另外，考虑到偶然因素(如“飞地效应“导致相隔很远的扇区之间发生的切换，或者差补而来数据，都与实际切换规则不符)产生的误差，为了减小该误差，统计一个基站与另一基站的切换次数时，可将切换次数少于设定值的信息删除，即当两基站间切换次数少于设定值时，视为这两基站间未发生切换。本发明具体实施时，将基站间切换次数少于10次的信息删除。
优化方法2：补充数据。
通过不同天的数据统计发现，同一基站在不同日期与其他基站之间的切换次数并不稳定。比如C基站在工作日，与A基站切换较多，与B基站几乎不切换，周末时则与B基站切换较多。在根据每天的切换次数计算经纬度时，计算出的数据有较大偏差，且能够计算出的基站数量也不一致。
例如，下表是利用2018年1月1日、13日、15日(分别涵盖了节假日、工作日和双休日)这三天数据的计算结果，
数据范围 新计算出的工参数目
2018年1月15日一天数据 4847
2018年1月1日、13日、15日三天数据 6300
可以看到，与单一一天数据结果对比，能够计算出的基站数量有明显提升。
理论上说，应该是某一基站周围的基站找到的越全，计算出来的经纬度越准确。经检验发现，采集数据的天数越多，数据越充足，结果越稳定。因此，本发明具体实施时，以天为单位抽取出多天的切换数据。实际计算时以一周的数据较为合适。
优化方法3：调节阈值。
在根据计算结果对工参表进行更新时，对于原工参表中无位置信息的基站，即新基站，在计算这些基站的经纬度时，将其更新阈值设定为新旧距离相差超过100m(不分制式)，则取两者均值为新值；若不超过100m，则原值不变。
优化方法4：修改基站权重。
在计算模型中，一个基站的权重是已其与另一基站的切换次数确定的。具体实施时，对权重确定方式可进一步优化，当一基站与另一个与其发生切换的基站间的距离大于这两个基站的覆盖半径之和的2/3倍时，将该基站的权重设定为这两个基站发生切换的次数的0.5-0.8 倍。
优化方法5：采用更精细的移动信令数据源。
上述优化方法1中提到，采用用户轨迹数据5分钟的信令数据，会发生基站距离过远的切换，我们认为这样的切换无效。而采用更精细的移动信令数据源，如采用1分钟的用户信令轨迹数据，可使无效信息数量降低。

Claims (8)

1.一种基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)抽取切换链：采集一定时间段内的移动信令数据中每个基站与其他基站之间的切换信息，统计并记录每个基站与其他基站间的切换次数；
(2)计算基站经纬度：根据一个时间段内每个基站与其他基站间的切换次数，并依据原工参表中已有的基站经纬度信息，计算每个基站的经纬度，计算方法如下：
设A为当前要计算经纬度的基站，B、C、D为与A发生切换且原工参表中已有经纬度信息的基站，根据基站A与基站B、C、D发生的切换次数，按以下公式计算出基站A的经纬度：
Figure FDA0001666363950000011
Figure FDA0001666363950000012
其中lngA代表基站A的经度，latA代表扇区A的纬度，WB为B基站的权重，根据从B到A发生的切换次数确定，其他类推；
按照上述公式，计算出每个基站的经纬度信息；
(3)发现新基站，补充工参表：对照原工参表，查看上述计算出经纬度的基站在原工参表中是否存在，如不存在，则为新基站，将新基站及其经纬度信息补充到工参表中；
(4)迭代运算，更新工参表：以补充新基站信息后的工参表为依据，按照步骤(2)中的公式进行全量迭代运算；每次计算完成后，将计算出的每个基站的经纬度信息，上次计算的信息进行比较，如超出预定的阈值，则取两者均值为新值，用新值更新工参表中的已有值，若未超出预定的阈值，则保持工参表中的原值不变；用上次更新后的工参表数据，作为下次运算的依据继续运算，直至工参表数据稳定。
2.根据权利要求1所述的基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于：步骤(1)所述的时间段，是以天为单位；统计一天中每个基站与其他基站发生的切换次数，或多天内平均每天每个基站与其他基站发生的切换次数。
3.根据权利要求1所述的基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于：步骤(1)中，采集某基站与其他基站发生的切换信息时，当该基站为2G制式时，将与其发生切换的距离大于5000米的基站信息剔除；当该基站为4G时，将与其发生切换的距离大于2000米的基站信息剔除。
4.根据权利要求1所述的基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于：步骤(1)中，统计一个基站与另一基站的切换次数时，将切换次数少于设定值的信息删除，即当两基站间切换次数少于设定值时，视为这两基站间未发生切换。
5.根据权利要求4所述的基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于：所述设定值为切换次数少于10次。
6.根据权利要求1所述的基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于：步骤(4)中所述的阈值，对2G或3G基站，阈值设定为5km；对4G基站，阈值设定为2km。
7.根据权利要求1所述的基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于：步骤(4)中所述的阈值，对于原工参表中没有信息的基站，即新基站，不分基站制式，阈值均设定为100m。
8.根据权利要求1所述的基于移动信令切换链的工参数据更新方法，其特征在于：步骤(2)中，根据切换次数确定一个基站的权重时，当该基站与另一个与其发生切换的基站间的距离大于这两个基站的覆盖半径之和的2/3倍，将该基站的权重设定为这两个基站发生切换次数的0.5-0.8倍。
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