CN111405464A - 基站位置检测方法及装置 - Google Patents

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CN111405464A CN202010195755.7A CN202010195755A CN111405464A CN 111405464 A CN111405464 A CN 111405464A CN 202010195755 A CN202010195755 A CN 202010195755A CN 111405464 A CN111405464 A CN 111405464A
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Abstract

本申请实施例提供一种基站位置检测方法及装置，该方法包括：根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在多个基站中确定至少一个待检测基站。针对任一个待检测基站，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置。根据多个第一位置对待检测基站的标定位置进行检测。通过根据终端设备和基站的交互数据，确定待检测基站，接着确定与待检测基站进行交互的第一终端设备的第一位置，并根据第一位置对待检测基站的标定位置进行检测，从而实现通过大数据的方式对基站位置进行检测，从而有效提升了基站的地理位置的正确性。

Description

基站位置检测方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及通信技术，尤其涉及一种基站位置检测方法及装置。
背景技术
随着移动通信技术的成熟应用和网络的建设发展，基站的建设、维护和管理就成为一个重点，其中，对基站位置进行检测显得尤为重要。
目前，现有技术在对基站的位置进行检测时，可以通过移动位置服务(LocationBased Service，LBS)，其中，LBS是通过测量不同基站的下行导频信号得到到达时间(TimeOf Arrival，TOA)或者差分到达时间(DTOA，Differential Time Of Arrival)，根据测量结果获取终端设备的位置信息，再结合位置信息对应的基站判断基站位置。
然而，上述方法受基站覆盖范围的影响较大，其得到的基站位置误差也较大，从而无法保证基站位置的准确性。
发明内容
本发明实施例提供一种基站位置检测方法及装置，以提升基站位置的准确性。
第一方面，本发明实施例提供一种基站位置检测方法，包括：
根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在所述多个基站中确定至少一个待检测基站；
针对任一个所述待检测基站，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置；
根据多个所述第一位置对所述待检测基站的标定位置进行检测。
在一种可能的设计中，所述根据多个所述第一位置对所述待检测基站的标定位置进行检测，包括：
对多个所述第一位置进行第一聚类处理，得到所述聚类处理的聚类中心点对应的位置；
获取所述聚类处理的聚类中心点对应的位置和所述待检测基站的标定位置之间的第一距离；
判断所述第一距离是否大于预设距离；
若是，则确定所述待检测基站的标定位置正确；
若否，则确定所述待检测基站额标定位置错误。
在一种可能的设计中，所述针对任一个所述待检测基站，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置，包括：
针对任一个所述待检测基站，根据所述待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，其中，所述第一紧密度值用于指示所述终端设备和所述待检测基站的交互的紧密度；
将各所述第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备；
在数据库中获取各所述第一终端设备对应的第一位置。
在一种可能的设计中，所述根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在所述多个基站中确定至少一个待检测基站，包括：
根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述多个终端设备分别对应的目标基站；
根据各所述终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站；
获取各所述噪声点基站对应的第一概率，根据所述第一概率，在所述噪声点基站中确定至少一个待检测基站。
在一种可能的设计中，所述根据所述第一概率，在所述噪声点基站中确定至少一个待检测基站，包括：
将第一概率大于预设概率的噪声点基站确定为待检测基站。
在一种可能的设计中，所述根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述多个终端设备分别对应的目标基站，包括：
针对任一个所述终端设备，根据所述终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述终端设备对应的至少一个常驻基站；
根据各所述常驻基站和所述终端设备的交互数据，确定各所述常驻基站的第二紧密度值，其中，所述第二紧密度值用于指示所述常驻基站和所述终端设备的交互的紧密度；
将所述第二紧密度值大于预设阈值的常驻基站确定为所述终端设备的目标基站。
在一种可能的设计中，所述第一聚类处理为均值聚类处理。
第二方面，本发明实施例提供一种基站位置检测装置，包括：
确定模块，用于根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在所述多个基站中确定至少一个待检测基站；
所述确定模块，还用于针对任一个所述待检测基站，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置；
检测模块，用于根据多个所述第一位置对所述待检测基站的标定位置进行检测。
在一种可能的设计中，所述检测模块具体用于：
对多个所述第一位置进行第一聚类处理，得到所述聚类处理的聚类中心点对应的位置；
获取所述聚类处理的聚类中心点对应的位置和所述待检测基站的标定位置之间的第一距离；
判断所述第一距离是否大于预设距离；
若是，则确定所述待检测基站的标定位置正确；
若否，则确定所述待检测基站额标定位置错误。
在一种可能的设计中，所述确定模块具体用于：
针对任一个所述待检测基站，根据所述待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，其中，所述第一紧密度值用于指示所述终端设备和所述待检测基站的交互的紧密度；
将各所述第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备；
在数据库中获取各所述第一终端设备对应的第一位置。
在一种可能的设计中，所述确定模块具体用于：
根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述多个终端设备分别对应的目标基站；
根据各所述终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站；
获取各所述噪声点基站对应的第一概率，根据所述第一概率，在所述噪声点基站中确定至少一个待检测基站。
在一种可能的设计中，所述确定模块具体用于：
将第一概率大于预设概率的噪声点基站确定为待检测基站。
在一种可能的设计中，所述确定模块具体用于：
针对任一个所述终端设备，根据所述终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述终端设备对应的至少一个常驻基站；
根据各所述常驻基站和所述终端设备的交互数据，确定各所述常驻基站的第二紧密度值，其中，所述第二紧密度值用于指示所述常驻基站和所述终端设备的交互的紧密度；
将所述第二紧密度值大于预设阈值的常驻基站确定为所述终端设备的目标基站。
第三方面，本发明实施例提供一种基站位置检测设备，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。
本申请实施例提供一种基站位置检测方法及装置，该方法包括：根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在多个基站中确定至少一个待检测基站。针对任一个待检测基站，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置。根据多个第一位置对待检测基站的标定位置进行检测。通过根据终端设备和基站的交互数据，确定待检测基站，接着确定与待检测基站进行交互的第一终端设备的第一位置，并根据第一位置对待检测基站的标定位置进行检测，从而实现通过大数据的方式对基站位置进行检测，从而有效提升了基站的地理位置的正确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的应用场景的示意图；
图2为本申请其中一实施例提供的基站位置检测方法的流程图；
图3为本申请另一实施例提供的基站位置检测方法的流程图；
图4为本申请其中一实施例提供的基站位置检测方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的基站位置检测装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的基站位置检测设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例涉及多个公式和多个符号，为了便于进行符号含义的查询，此处首先根据表1对本申请实施例所涉及的公式中的符号的含义进行说明。
表1：
Figure BDA0002417546990000051
Figure BDA0002417546990000061
为了便于理解，首先对本申请涉及的概念进行解释说明。
终端设备：可以为包含无线收发功能、且可以与网络设备配合为用户提供通讯服务的设备。具体地，终端设备可以指用户设备(User Equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置。例如，终端设备可以是蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(SessionInitiation Protocol，SIP)电话、无线本地环路(Wireless Local Loop，WLL)站、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备，未来5G网络或5G之后的网络中的终端设备等。
网络设备：网络设备可以是用于与终端设备进行通信的设备，例如，可以是全球移动通信系统(Global System for Mobile Communication，GSM)或码分多址(CodeDivision Multiple Access，CDMA)通信系统中的基站(Base Transceiver Station，BTS)，也可以是宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)系统中的基站(NodeB，NB)，还可以是LTE系统中的演进型基站(Evolutional Node B，eNB或eNodeB)，或者该网络设备可以为中继站、接入点、车载设备、可穿戴设备以及未来5G网络或5G之后的网络中的网络侧设备或未来演进的公共陆地移动网络(Public Land Mobile Network，PLMN)网络中的网络设备等。
本申请实施例中涉及的网络设备也可称为无线接入网(Radio Access Network，RAN)设备。RAN设备与终端设备连接，用于接收终端设备的数据并发送给核心网设备。RAN设备在不同通信系统中对应不同的设备，例如，在2G系统中对应基站与基站控制器，在3G系统中对应基站与无线网络控制器(Radio Network Controller，RNC)，在4G系统中对应演进型基站(Evolutional Node B，eNB)，在5G系统中对应5G系统，如NR中的接入网设备(例如gNB，集中单元CU，分布式单元DU)。
为了便于理解和介绍，本申请实施例中采用基站指代网络设备，但是本领域技术人员可以理解的是，无论是哪种网络设备，均可以等同于本申请实施例中的基站。
下面，结合图1，对本申请中的基站位置检测方法所适用的场景进行说明。
图1为本申请实施例提供的应用场景的示意图。请参见图1，包括基站101和终端设备102，基站101和终端设备102之间可以进行无线通信。
其中，包括基站101和终端设备102的网络还可以称为非地面通信网络(Non-Terrestrial Network，NTN)，其中，NTN是指终端设备和卫星(还可以称为基站)之间的通信网络。
可以理解的是，本申请实施例的技术方案可应用于新无线(New Radio，NR)通信技术中，NR是指新一代无线接入网络技术，可以应用在未来演进网络，如未来第五代移动通信(the 5th Generation Mobile Communication，5G)系统中。本申请实施例中的方案还可以应用于无线保真(Wireless Fidelity，WIFI)和长期演进(Long Term Evolution，LTE)等其他无线通信网络中，相应的名称也可以用其他无线通信网络中的对应功能的名称进行替代。
本申请实施例描述的网络架构以及业务场景是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着网络架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
下面对本申请的相关技术背景进行进一步的详细说明：
随着移动通信技术的成熟应用和网络的建设发展，第五代移动通信技术(5thgeneration mobile networks，5G)也即将部署落地，基站作为5G系统的一部分，基站的建设、维护和管理就成为了5G建设中尤为重要的一个环节，其中基站的地理位置的确定显得尤为重要。
目前，在确定基站的地理位置时，大多是人工将基站的地理位置的数据录入后台系统，在使用过程中，操作人员可以从后台系统中获取工参表，从而获取基站的地理位置，并将从后台系统中获取的基站的地理位置作为参考依据进行作业。
然而，由于各种不可控因素，在实际使用过程中，可能出现后台记录的基站的地理位置和基站实际的地理位置不一致的情况，也就是说后台记录的基站偏离了原来的位置，尤其是拉远天线，会导致后台系统中存储的基站地理位置与基站实际的地理位置存在较大偏差，因此需要对基站的位置进行检测，以确定标定的基站位是否正确吗，对识别出位置错误的基站的地理位置进行纠正。
目前，现有技术在对基站的位置进行检测时，可以通过移动位置服务(LocationBased Service，LBS)，其中，LBS是通过测量不同基站的下行导频信号得到到达时间(TimeOf Arrival，TOA)或者差分到达时间(DTOA，Differential Time Of Arrival)，根据测量结果获取终端设备的位置信息，再结合位置信息对应的基站判断基站位置。
然而，上述方法受基站覆盖范围的影响较大，其得到的基站位置误差也较大，从而无法保证基站位置的准确性。
或者在另一种可能的实现方式中，还可以通过基带处理单元(Building Basedband Unit，BBU)内置的全球定位系统(Global Positioning System，GPS)模块来实现时间同步和基站定位，通过GSP检测基站位置的方法，虽然比较成熟并且可操作性强，但是对考虑地理环境的复杂性和基站覆盖的良好性而建立的分布式拉远天线的位置无法准确定位。
综上所述，现有技术的方案无法实现对基站位置的准确检测，从而导致基站地理位置的准确度降低，基于上述问题，本申请提出了如下技术构思：
通过终端设备和基站之间交互的数据，通过大数据分析的方式对基站的位置进行检测，从而提高基站地理位置的准确性。
下面结合图2对本申请实施例提供的基站位置检测方法进行详细介绍，图2为本申请其中一实施例提供的基站位置检测方法的流程图。
如图2所示，该方法包括：
S201、根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在多个基站中确定至少一个待检测基站。
在终端设备和基站的交互过程中，终端设备和基站之间会产生诸多的交互数据，其中交互数据可以包括但不限于基站经纬度、使用流量、终端设备与基站的交互时长等，本实施例对多个终端设备和多个基站之间的交互数据的具体实现方式不做限制，具体的交互数据可以根据实际需求添加任意的用于交互的数据。
在本实施例中，根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，可以在多个基站中确定至少一个待检测基站，可以理解的是，其中的待检测基站为疑似错误基站，也就是说待检测基站的地理位置可能存在错误，因此才要对待检测基站的地理位置进行检测，本实施例对待检测基站的数量不做限定，只要确定基站满足需要检测的要求，则可以将基站确定为待检测基站。
在一种可能的实现方式中，可以根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据进行聚类处理，将聚类处理产生的噪声点对应的基站确定为待检测基站。
或者，还可以根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据中基站的经纬度进行单独分析，将基站的经纬度与距离的基站的地理位置偏差较大的确定为待检测基站。
通过根据交互数据，在多个基站中确定至少一个待检测基站，从而能够针对地理位置疑似错误的基站进行处理，以提升处理速度和效率。
S202、针对任一个待检测基站，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置。
在本实施例中，历史时段是根据实际需求选择的一段时间，其中历史时段例如可以为当前时刻之前的三天，或者历史时段可以为当前时刻之前的一个月，本实施例对历史时段的具体实现方式不做限制。
本实施例中需要对各个待检测基站的标定位置均进行检测，以其中的任一个待检测基站为例，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置。
在本实施例中，在历史时段内与待检测基站进行交互的多个第一终端设备可以认为是该基站下的常驻终端设备，以及第一终端设备的第一位置可以认为是第一终端设备的常驻位置。
在一种可能的实现方式中，第一设备例如可以为与待检测基站的交互数据的数量大于预设阈值的终端设备，以及第一终端设备的第一位置例如可以为该第一终端设备对应的地理位置中，出现次数大于预设此时的位置，本实施例对确定第一终端设备和确定第一终端设备的第一位置的实现方式不做限制，只要第一终端设备是待检测基站的常驻终端设备，以及第一位置是第一终端设备的常驻位置即可。
S203、根据多个第一位置对待检测基站的标定位置进行检测。
在本实施例中，可以上述多个第一终端设备的第一位置对待检测基站的标定位置进行检测，其中，待检测基站的标定位置是指在后台系统中存储的待检测基站的地理位置。
在一种可能的实现方式中，可以根据多个第一位置进行聚类处理，将聚类处理得到的聚类中心点对应的第一位置，与待检测基站的标定位置之间的距离与预设距离进行比较，若大于预设距离，则确定待检测基站的位置错误。
或者，还可以根据多个第一位置直接确定中心位置，并根据中心位置与待检测基站的标定位置的距离与预设距离进行比较，以确定待检测基站的标定位置是否正确。
本申请实施例提供的基站位置检测方法，包括：根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在多个基站中确定至少一个待检测基站。针对任一个待检测基站，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置。根据多个第一位置对待检测基站的标定位置进行检测。通过根据终端设备和基站的交互数据，确定待检测基站，接着确定与待检测基站进行交互的第一终端设备的第一位置，并根据第一位置对待检测基站的标定位置进行检测，从而实现通过大数据的方式对基站位置进行检测，从而有效提升了基站的地理位置的正确性。
在上述实施例的基础上，下面结合图3对本申请实施例提供的基站位置检测方法进行进一步的详细介绍，图3为本申请另一实施例提供的基站位置检测方法的流程图。
图3实施例介绍的实现方式是上述图2实施例提供的实现方式的进一步说明，如图3所示，该方法包括：
S301、根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定多个终端设备分别对应的目标基站。
在本实施例中，在确定待检测基站时，首先根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定多个终端设备中各终端设备分别对应的目标基站。
在一种可能的实现方式中，以其中的任一个终端设备为例，可以针对任一个终端设备，根据终端设备和多个基站之间的交互数据，确定终端设备对应的至少一个常驻基站，并根据各常驻基站和终端设备的交互数据，确定各常驻基站的第二紧密度值，其中，第二紧密度值用于指示常驻基站和终端设备的交互的紧密度。
本领域技术人员可以理解的是，常驻基站是与终端设备经常交互的基站，在一种可能的实现方式中，常驻基站例如可以为与终端设备进行交互的基站中出现次数大于预设次数的基站。
假设当前存在10个终端设备(分别是终端设备A～J)，以及10个基站(分别是基站1～10)，以其中的终端设备A为例，假设终端设备A对应的常驻基站为基站1～基站5，则可以对应的确定基站1的第二紧密度值、基站2第二紧密度值、基站3的第二紧密度值、基站4的第二紧密度值以及基站5的第二紧密度值。
并且，将各个常驻基站的第二紧密度值中，大于预设阈值的第二紧密度值对应的常驻基站确定为当前终端设备的目标基站。
同样沿用上述示例，为了便于说明，假设基站1、基站2和基站3的第二紧密度值是4，基站4和基站5的第二紧密度值是1，以及假设预设阈值是12，则可以将基站1、基站2和基站3确定为当前终端设备的目标基站。
在本实施例中，针对任一个终端设备均执行上述操作，从而可以确定多个终端设备分别对应的目标基站。
在本实施例的一种可能的实现方式中，多个终端设备和多个基站的交互数据可存储在常驻基站库中，其中，常驻基站库包括终端设备与全网所有基站交互的数据。
在确定目标基站的一种可能的实现方式中，以其中的任一个终端设备为例，可以在终端设备和基站进行交互时进行信令提取，以确定终端设备交互的多个基站，并将基站出现次数大于一定次数的基站确定为该终端设备的常驻基站，从而建立该终端设备的常驻基站库U＝{u1,u2,…,uu}，其中u1、u2、…、uu均为终端设备的常驻基站，其中，u为大于等于1的整数。
接着，可以确定终端设备的常驻基站的第二紧密度值：
在本实施例中，终端设备与任一个常驻基站的交互数据可以包括P个属性值，其中，P为大于等于1的整数，属性值可以包括但不限于基站经纬度、使用流量、用户与该基站的交互时长等，通过为每个属性设置权重，可以的得到每个常驻基站的第二紧密度。
在一种可能的实现方式中，每个属性值均对应一个权重值，其中权重值的集合例如可以表示为W＝{ω1,ω2,…，ωi}，其中
Figure BDA0002417546990000121
其中，ω1、ω2…ωi即为每个属性值对应的权重值。
针对任意个常驻基站，确定常驻基站的第二紧密度值的实现方式例如可以满足如下公式一：
Figure BDA0002417546990000122
其中，Y1表示第一个常驻基站u1的第二紧密度值，相应的，第二个常驻基站u2的第二紧密度值为Y2，…，以此类推，值得说明的是，此处的第一个常驻基站、第二个常驻基站仅仅是为了区分基站，并不代表任何先后顺序，以及其中的pp为第p个属性值，ωi为第i个属性值对应的权重值；
其中，每个常驻基站包含P＝{p1,p2，…pp}的P个属性值序列，属性值为终端设备与当前常驻基站的交互数据标准化后的值，其中，p为大于等于1的整数。
拓展性地，用户终端A的常驻基站库U所包含的属性值矩阵为：
Figure BDA0002417546990000131
其中，pup表示终端设备的第u个常驻基站的第p个属性值，此时终端设备的常驻基站库的第二紧密度值可以满足如下公式二：
Figure BDA0002417546990000132
其中，Yu表示第u个常驻基站的紧密度值，pup表示第u个常驻基站的第p个属性值，ωi表示第i个属性值对应的权重。
本领域技术人员可以理解的是，上述公式二的恒等变形或者添加相关系数等，同样可以得到本申请实施例中的第二紧密度值，本实施例对第二紧密度值的具体实现方式不做特别限制，只要其可以常驻基站和终端设备的交互的紧密度即可。
以及，假设设置有预设阈值T，若第二紧密度值大于该阈值T，则该第二紧密度值对应的常驻基站即为终端设备的。
在一种可能的实现方式中，可以根据各个终端设备的目标基站建立样本集D＝{d1，d2，…，dm}，其中，dm表示第m个样本，一个样本则为一个终端设备的所有目标基站的集合，其中，m为大于等于1的整数。
S302、根据各终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站。
为了确定待检测基站，在本实施例中，可以根据各个终端设备的目标基站进行第二聚类处理，首先得到至少一个噪声点基站。
在一种可能的实现方式中，本实施例中的第二聚类处理可以采用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)密度聚类算法，其中，DBSCAN密度聚类算法是基于密度的聚类算法，基于目前城市基站建设规模和建站密度的逐步增大的情况，使用DBSCAN密度聚类算法对目标基站进行处理，可以初步的大概判断出有明显位置异常的基站。
以上述介绍的根据目标基站建立样本集为例，本实施例例如可以对样本集D中每个样本所包括的目标基站的经纬度进行密度聚类，并得到每个样本的核心点、边界点和噪声点，并对噪声点建立矩阵H。
其中，采用DBSCAN密度聚类算法进行第二聚类处理的实现过程例如可以为：
首先，对给定的样本集D中的某个样本d中所有目标基站集合d＝{x1，x2，…，xn}，设置邻域参数(∈，MinPts)。
其中，ε表示ε-邻域的预设距离阈值，其可以根据城市规模及运营商建站密度的情况设置，对于样本集内的点，其ε-邻域包含样本d中与目标点的距离不大于ε的子样本集；MinPts表示给定ε-邻域内成为目标点的最小密度点个数的阈值。
在一种可能的实现方式中，确定核心点、边界点和噪声点的实现方式例如可为：
对于样本d内的任一样本点xn，若其ε-邻域内至少包含MinPts个样本点，则xn为核心点；
若其ε-邻域内包含小于MinPts个数的点，则为边界点；
既不是核心点也不是边界点的为噪声点。
其它地，如果xj位于核心点xn的ε-邻域内，则称xj由xn密度直达。对于xj和xn，如果其样本序列q1，q2，…，qn,其中q1＝xj，qn＝xn，且qn+1由qn密度直达，则称xn由xj密度可达。
从样本d中选取样本点，以参数(∈，MinPts)为依据判断每个样本点是否为核心点、边界点或噪声点，对于密度可达的样本点序列连在一起形成若干组簇，将边界点分配到离它最近的核心点范围内，得到最终的聚类簇序列C＝{c1，c2，…，ck}。按上述聚类方法遍历样本集D中的所有样本d，并形成聚类簇矩阵
Figure BDA0002417546990000141
其中，cmk表示第m个样本的第k个聚类簇。
对于未成簇的噪声点建立序列H＝{h1，h2，…，hh}，hh表示第h个噪声点的经纬度数据，其中，h为大于等于1的整数，需要说明的是，本实施例中的h仅用来区分数据，并不指定特意顺序。
上述介绍的内容实际上就是根据DBSCAN密度聚类算法确定噪声点的方法，通过DBSCAN密度聚类算法能够有效的在目标基站中确定噪声点基站。
S303、获取各噪声点基站对应的第一概率，根据第一概率，在噪声点基站中确定至少一个待检测基站。
在本实施例中，各噪声点基站在样本集D中对应有出现的频数，则可以根据各噪声点基站出现的频数，确定各噪声点基站对应的第一概率，并根据第一概率确定至少一个待检测基站。
在一种可能的实现方式中，可以统计样本集D内所有噪声点基站出现的频数，例如在m次独立重复样本聚类中噪声点基站h1出现的频数记为Fm(1)，则该噪声点基站对应的第一概率可以满足如下公式三：
Figure BDA0002417546990000151
其中，p1表示噪声点基站h1的第一概率，Fm(1)表示第1个噪声点h1的频数，Fm表示独立重复进行了m次样本聚类.
相应的，对于上述介绍的序列H＝{h1,h2,…,hh}内的任意噪声点基站hh，在独立重复样本聚类中出现的第一概率满足如下公式四：
Figure BDA0002417546990000152
其中，ph表示噪声点基站hh的第一概率，Fm(h)表示第h个噪声点hh的频数，Fm表示独立重复进行了m次样本聚类。
以及，根据第一概率确定噪声点基站的一种可能的实现方式为：
将第一概率大于预设概率的噪声点基站确定为待检测基站。
假设预先设置有预设概率PT，则可以将第一概率大于预设概率的噪声点基站确定为待检测基站，也就是地理位置疑似错误的基站。
S304、针对任一个待检测基站，根据待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，其中，第一紧密度值用于指示终端设备和待检测基站的交互的紧密度。
在确定待检测基站之后，需要对待检测基站的地理位置进行检测，首先，可以确定各个待检测基站对应的常驻终端设备的常驻地址。
以任意一个待检测基站为例，在确定待检测基站对应的常驻终端设备的一种可能的实现方式中，可以根据当前待检测基站h1与终端设备的交互数据，通过设置交互数据的权重值，以确定各个终端设备的第一紧密度值。
其中，权重值的集合可以表示为W′＝{ω′1，ω′2，...，ω′i}，其中
Figure BDA0002417546990000161
其中，ω′1、ω′2…ω′i即为每个交互数据对应的权重值。
则第一紧密度值例如可以满足如下公式五：
Figure BDA0002417546990000162
其中，Y′μ表示第u个终端设备的第一紧密度值，p′μp表示第u个终端设备与当前待检测基站的第p个交互数据，ω′i表示第i个交互数据对应的权重。
本领域技术人员可以理解的是，上述公式五的恒等变形或者添加相关系数等，同样可以得到本申请实施例中的第一紧密度值，本实施例对第一紧密度值的具体实现方式不做特别限制，只要其可以指示终端设备和待检测基站的交互的紧密度即可。
S305、将各第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备。
在确定当前待检测基站对应的各终端设备的第一紧密度值之后，可将第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的终端设备确定为第一终端设备，
例如可以将排名在前n个的第一紧密度值对应的终端设备，确定为当前待检测基站对应的第一终端设备，也就是说常驻的终端设备。
S306、在数据库中获取各第一终端设备对应的第一位置。
在确定待检测基站对应的第一终端设备之后，还需要确定第一终端设备对应的第一位置。
在本实施例中，可以在数据库中直接获取第一终端设备对应的第一位置，例如可以在数据库中匹配当前第一终端设备驻留的地理位置，以得到至少一个第一位置。
在一种可能的实现方式中，例如可以将上述第一位置作为样本，建立样本集，其中，样本集例如可以表示为Dis＝{dis1，dis2，...，dish)，其中dis表示一个样本，一个样本内应包含至少一个第一终端设备的常驻地址，其中，第一终端设备的常驻地址也就是第一终端设备的第一位置。
S307、对多个第一位置进行第一聚类处理，得到聚类处理的聚类中心点对应的位置。
在本实施例中，第一聚类处理例如可以采用K-Means算法，其中，K-Means算法是一种均值聚类算法，通过对待检测基站对应的第一终端设备的第一位置进行均值聚类，并将聚类中心点对应的位置与待检测基站的标定位置进行比较，从而能够判断出基站的实际位置与标定位置不一致的情况。
在一种可能的实现方式中，通过K-Means算法进行第一聚类处理的实现方式例如可以为：
首先，确定k值，将第一位置划分为k个簇，也就是说确定k个簇中心，
在一种可能的实现方式中，k＝1，例如以上述介绍的将第一位置作为样本建立样本集为例，可以输入样本dis＝{d1,d2,…dn}，随机选取一个样本点作为质心，分别计算每一个样本点到质心的距离，将其划分到该簇中，在得到新的簇以后，更新簇中心，在完成N轮迭代以后，得到最优簇中心c1，并输出簇C1，此处的最优簇中心c1实际上就是聚类中心点，上述介绍的实际上就是K-Means算法的过程。
在本实施例中，实际上是对多个第一位置进行了第一聚类处理，因此聚类中心点对应的位置实际上就是当前位于聚类中心的第一位置。
S308、获取聚类处理的聚类中心点对应的位置和待检测基站的标定位置之间的第一距离。
S309、判断第一距离是否大于预设距离，若是，则执行S310，若否，则执行S311。
S310、确定待检测基站的标定位置正确。
S311、确定待检测基站额标定位置错误。
下面对S308～S311一起进行说明：
在确定聚类中心点对应的位置之后，就可以对待检测基站的标定位置进行检测了，具体的，可以获取聚类中心点对应的位置和待检测基站的标定位置之间的第一距离。
在一种可能的实现方式中，可以确定该聚类中心点对应的位置和待检测基站的标定位置的直线距离，例如本实例可以采用Haversine公式计算这两个位置的经纬度之间第一距离，其中，第一距离例如满足如下公式六：
Figure BDA0002417546990000171
其中，L为第一距离，(Hj，Hw)为待检测基站的标定位置的经纬度，(Cj，Cw)聚类中心点C对应的位置的经纬度，R为地球的球面半径。
接着可以判断第一距离是否大于预设距，例如预先设置有预设距离Td，则若L>Td，则确定待检测基站的标定位置错误；若L≤Td，则确定待检测基站的标定位置正确。
本申请实施例提供的基站位置检测方法，包括：根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定多个终端设备分别对应的目标基站。根据各终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站。获取各噪声点基站对应的第一概率，根据第一概率，在噪声点基站中确定至少一个待检测基站。针对任一个待检测基站，根据待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，其中，第一紧密度值用于指示终端设备和待检测基站的交互的紧密度。将各第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备。在数据库中获取各第一终端设备对应的第一位置。对多个第一位置进行第一聚类处理，得到聚类处理的聚类中心点对应的位置。获取聚类处理的聚类中心点对应的位置和待检测基站的标定位置之间的第一距离。判断第一距离是否大于预设距离，若是，则确定待检测基站的标定位置正确。若否，则确定待检测基站额标定位置错误。通过对多个基站和多个终端设备之间的交互数据进行处理，以确定待检测基站，从而能够初步筛选出需要对地理位置进行检测的基站，从而有效提升处理效率；同时通过对交互数据进行两次聚类处理，从而能够保证基站位置检测的正确性，以提升基站位置的正确率。
下面结合图4再对本申请实施例提供的方法进行整体的介绍，图4为本申请其中一实施例提供的基站位置检测方法的流程示意图。
如图4所示，该方法包括：以多个终端设备中的任一个为例，根据终端设备和多个基站之间的交互数据，确定常驻基站，并将第二紧密度值大于预设阈值的基站确定为目标基站，接着，根据各终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站。
获取各噪声点基站对应的第一概率，根据第一概率，在噪声点基站中确定至少一个待检测基站。针对任一个待检测基站，根据待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，将各第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备。
在数据库中获取各第一终端设备对应的第一位置。对多个第一位置进行第一聚类处理，得到聚类处理的聚类中心点对应的位置。获取聚类处理的聚类中心点对应的位置和待检测基站的标定位置之间的第一距离。并根据聚类中心点对应的位置和待检测基站的标定位置确定检测结果，具体的，判断第一距离是否大于预设距离，若是，则确定待检测基站的标定位置正确。若否，则确定待检测基站额标定位置错误。
综上所述，本申请实施例提供的方法，能够通过利用大数据的方法准确识别出拉远天线的地理位置，并对错误的基站位置进行纠正，从而能够保证基站位置的准确性，并且采用大数据分析的方式，具有节省系统资源和响应快速的优点。
图5为本发明实施例提供的基站位置检测装置的结构示意图。如图5所示，该装置50包括：确定模块501以及检测模块502。
确定模块501，用于根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在所述多个基站中确定至少一个待检测基站；
所述确定模块501，还用于针对任一个所述待检测基站，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置；
检测模块502，用于根据多个所述第一位置对所述待检测基站的标定位置进行检测。
在一种可能的设计中，所述检测模块502具体用于：
对多个所述第一位置进行第一聚类处理，得到所述聚类处理的聚类中心点对应的位置；
获取所述聚类处理的聚类中心点对应的位置和所述待检测基站的标定位置之间的第一距离；
判断所述第一距离是否大于预设距离；
若是，则确定所述待检测基站的标定位置正确；
若否，则确定所述待检测基站额标定位置错误。
在一种可能的设计中，所述确定模块501具体用于：
针对任一个所述待检测基站，根据所述待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，其中，所述第一紧密度值用于指示所述终端设备和所述待检测基站的交互的紧密度；
将各所述第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备；
在数据库中获取各所述第一终端设备对应的第一位置。
在一种可能的设计中，所述确定模块501具体用于：
根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述多个终端设备分别对应的目标基站；
根据各所述终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站；
获取各所述噪声点基站对应的第一概率，根据所述第一概率，在所述噪声点基站中确定至少一个待检测基站。
在一种可能的设计中，所述确定模块501具体用于：
将第一概率大于预设概率的噪声点基站确定为待检测基站。
在一种可能的设计中，所述确定模块501具体用于：
针对任一个所述终端设备，根据所述终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述终端设备对应的至少一个常驻基站；
根据各所述常驻基站和所述终端设备的交互数据，确定各所述常驻基站的第二紧密度值，其中，所述第二紧密度值用于指示所述常驻基站和所述终端设备的交互的紧密度；
将所述第二紧密度值大于预设阈值的常驻基站确定为所述终端设备的目标基站。
本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
图6为本发明实施例提供的基站位置检测设备的硬件结构示意图，如图6所示，本实施例的基站位置检测设备60包括：处理器601以及存储器602；其中
存储器602，用于存储计算机执行指令；
处理器601，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述实施例中基站位置检测方法所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器602既可以是独立的，也可以跟处理器601集成在一起。
当存储器602独立设置时，该基站位置检测设备还包括总线603，用于连接所述存储器602和处理器601。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上基站位置检测设备所执行的基站位置检测方法。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (16)

1.一种基站位置检测方法，其特征在于，包括：
根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在所述多个基站中确定至少一个待检测基站；
针对任一个所述待检测基站，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置；
根据多个所述第一位置对所述待检测基站的标定位置进行检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述第一位置对所述待检测基站的标定位置进行检测，包括：
对多个所述第一位置进行第一聚类处理，得到所述聚类处理的聚类中心点对应的位置；
获取所述聚类处理的聚类中心点对应的位置和所述待检测基站的标定位置之间的第一距离；
判断所述第一距离是否大于预设距离；
若是，则确定所述待检测基站的标定位置正确；
若否，则确定所述待检测基站额标定位置错误。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述针对任一个所述待检测基站，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置，包括：
针对任一个所述待检测基站，根据所述待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，其中，所述第一紧密度值用于指示所述终端设备和所述待检测基站的交互的紧密度；
将各所述第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备；
在数据库中获取各所述第一终端设备对应的第一位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在所述多个基站中确定至少一个待检测基站，包括：
根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述多个终端设备分别对应的目标基站；
根据各所述终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站；
获取各所述噪声点基站对应的第一概率，根据所述第一概率，在所述噪声点基站中确定至少一个待检测基站。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一概率，在所述噪声点基站中确定至少一个待检测基站，包括：
将第一概率大于预设概率的噪声点基站确定为待检测基站。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述多个终端设备分别对应的目标基站，包括：
针对任一个所述终端设备，根据所述终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述终端设备对应的至少一个常驻基站；
根据各所述常驻基站和所述终端设备的交互数据，确定各所述常驻基站的第二紧密度值，其中，所述第二紧密度值用于指示所述常驻基站和所述终端设备的交互的紧密度；
将所述第二紧密度值大于预设阈值的常驻基站确定为所述终端设备的目标基站。
7.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述第一聚类处理为均值聚类处理。
8.一种基站位置检测装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，在所述多个基站中确定至少一个待检测基站；
所述确定模块，还用于针对任一个所述待检测基站，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的多个第一终端设备的第一位置；
检测模块，用于根据多个所述第一位置对所述待检测基站的标定位置进行检测。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述检测模块具体用于：
对多个所述第一位置进行第一聚类处理，得到所述聚类处理的聚类中心点对应的位置；
获取所述聚类处理的聚类中心点对应的位置和所述待检测基站的标定位置之间的第一距离；
判断所述第一距离是否大于预设距离；
若是，则确定所述待检测基站的标定位置正确；
若否，则确定所述待检测基站额标定位置错误。
10.根据权利要求8-9任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
针对任一个所述待检测基站，根据所述待检测基站的交互数据，确定在历史时段内与所述待检测基站进行交互的各终端设备的第一紧密度值，其中，所述第一紧密度值用于指示所述终端设备和所述待检测基站的交互的紧密度；
将各所述第一紧密度值进行排序，并将排名在预设排名之前的第一紧密度所对应的终端设备确定为第一终端设备；
在数据库中获取各所述第一终端设备对应的第一位置。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
根据多个终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述多个终端设备分别对应的目标基站；
根据各所述终端设备分别对应的目标基站进行第二聚类处理，得到至少一个噪声点基站；
获取各所述噪声点基站对应的第一概率，根据所述第一概率，在所述噪声点基站中确定至少一个待检测基站。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
将第一概率大于预设概率的噪声点基站确定为待检测基站。
13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
针对任一个所述终端设备，根据所述终端设备和多个基站之间的交互数据，确定所述终端设备对应的至少一个常驻基站；
根据各所述常驻基站和所述终端设备的交互数据，确定各所述常驻基站的第二紧密度值，其中，所述第二紧密度值用于指示所述常驻基站和所述终端设备的交互的紧密度；
将所述第二紧密度值大于预设阈值的常驻基站确定为所述终端设备的目标基站。
14.根据权利要求9或11所述的装置，其特征在于，所述第一聚类处理为均值聚类处理。
15.一种基站位置检测设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如权利要求1至7中任一所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任一所述的方法。
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