EP4442049A1 - Procédé de détermination d'un déplacement d'un terminal mobile, dispositif et programme d'ordinateur correspondant - Google Patents

Procédé de détermination d'un déplacement d'un terminal mobile, dispositif et programme d'ordinateur correspondant

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Publication number
EP4442049A1
EP4442049A1 EP22821526.5A EP22821526A EP4442049A1 EP 4442049 A1 EP4442049 A1 EP 4442049A1 EP 22821526 A EP22821526 A EP 22821526A EP 4442049 A1 EP4442049 A1 EP 4442049A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
mobile terminal
movement
base station
network
representative
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.)
Pending
Application number
EP22821526.5A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Rémy SCHOLLER
Denis Renaud
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orange SA
Original Assignee
Orange SA
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Orange SA filed Critical Orange SA
Publication of EP4442049A1 publication Critical patent/EP4442049A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/0226—Traffic management, e.g. flow control or congestion control based on location or mobility
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
    • H04L5/0048—Allocation of pilot signals, i.e. of signals known to the receiver
    • 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
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • 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
    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination

Definitions

  • the field of the invention is that of locating mobile objects connected to at least one communication network.
  • the invention relates to a method for determining a movement of a mobile terminal by means of the signaling data collected and the corresponding device, computer program and medium.
  • the signaling data collected by a telecommunications operator within the communication network(s) it operates allow it to know the use made by its users of the resources it makes available to them. With this knowledge, a telecommunications operator can then plan development and maintenance operations for the equipment that makes up the communication networks it operates, allowing it to meet the needs and expectations of its users.
  • Signaling data from mobile terminals used during travel are of particular interest for the study of human mobility, whether they are mobile terminals belonging to a user or mobile terminals on board a vehicle.
  • a position of the mobile terminal is estimated, approximated by the center of a coverage area, or cell, of a base station to which the mobile terminal is connected. For this, we use a Voronoi partitioning of the territory covered by the constituent cells of a radio communication network. Each network event is then positioned on the center of the cell in which it occurs. Such events are timestamped, which makes it possible to calculate a distance traveled by a mobile terminal knowing the coordinates of the centers of the cells.
  • the cells of a radio communication network sometimes covering large areas, e.g. greater than 5 km in radius, the position estimates obtained with such a technique are very uncertain and the estimates of a distance traveled by a mobile terminal which result therefrom so are also.
  • the invention at least partially meets this need by proposing a method for determining the movement of a mobile terminal.
  • the present application relates to a method for determining a value of a variable representative of a movement of a mobile terminal.
  • the data representative of a movement of said mobile terminal within a coverage area of said third base station comprises a second probability density of said variable representative of a movement of the mobile terminal, obtained by means of a third likelihood map of support by said third base station with which the mobile terminal has interacted during a third network event involving the mobile terminal, and a fourth network event involving the mobile terminal .
  • the first, second, third and/or fourth network event is respectively associated with a first, second, third and/or fourth set of signaling data comprising among other things, respectively, a timestamp datum said first, second, third and/or fourth network event.
  • such a method is particular in that , a network event involving said mobile terminal being associated with a set of signaling data comprising, among other things, time-stamping data of the event and a likelihood map taken over by a base station with which the mobile terminal interacted during the event, said method comprises: a determination of a first density representative of a variable representative of a movement of a terminal by the mobile terminal according to a first likelihood map of support by a base station associated with a first network event involving the mobile terminal, and a second likelihood map of support by a base station associated with a second network event involving the mobile terminal, obtaining said value of a variable representative of a movement of the mobile terminal from the first density representative of a variable representative of a movement of the mobile terminal and from data representative of a movement of said mobile terminal within a coverage area of a third base station.
  • network event means any event giving rise to transmission or reception of signaling data between a mobile terminal and a base station of a communication network, such as the establishment of a communication between the mobile terminal and the base station, for example in the event of an incoming or outgoing call or in the event of transmission or reception of a short message or SMS, the triggering of an attachment procedure to the base station, the transmission of a paging message to the mobile terminal asking it to come out of a standby state, etc.
  • the present solution helps to overcome such a constraint by using a likelihood map of support by a base station.
  • Such a base station support likelihood map represents the probability that a mobile terminal has to connect to a base station at a location within the coverage area of the base station. Such a likelihood map does not correspond directly to a spatial density of probability of presence of the mobile terminal
  • the data representative of a movement of said mobile terminal within a coverage area of a third base station comprises a second density representative of a variable representative of a movement of the mobile terminal obtained by means of a third base station support likelihood map associated with a third network event involving the mobile terminal, and a fourth network event involving the mobile terminal.
  • Such a second density of distance traveled represents an uncertainty of movement of the mobile terminal inherent in the radio communication network. In other words, such information can be likened to noise.
  • the first distance density traveled by the mobile terminal is compared to this noise information in order to determine whether the mobile terminal has actually moved, i.e. has changed its home base station following an (effective) move or whether the mobile terminal has not left the coverage area of a base station and is therefore immobile from the point of view of the radio communications network.
  • obtaining said value representative of a variable representative of a movement of the mobile terminal comprises a comparison between the first probability density of the variable representative of a movement of the mobile terminal and the second probability density of of the variable representative of a movement of the mobile terminal
  • the comparison between the first probability density of the variable representative of a movement of the mobile terminal and the second density representative of the variable representative of a movement of the mobile terminal comprises a determination of an overlap rate between the first probability density of the variable representative of a movement of the mobile terminal and the second density representative of the variable representative of a movement of the mobile terminal.
  • the first event and the second event are selected from a plurality of network events involving the mobile terminal, occurring during a first time window.
  • the method comprises comprising at least two iterations of the determination step and further comprising a determination of a mean value of the variable representative of a movement of the mobile terminal by combining the first probability densities of the variable representative of a movement of the mobile terminal determined during each of said iterations.
  • Increasing the number of event pairs to be taken into account can help, at least in certain embodiments, to improve the accuracy of the estimation of the value of the distance traveled by the mobile terminal.
  • the first event and the second event are spaced in time by at least a first duration.
  • An immobile terminal in a stationary situation can sometimes attach to a base station that is not the closest to its position. This may be due to various factors: a building in front of the nearest base station antennas interfering with signal propagation, an overload on it, a window facing a more distant base station making it easier to attachment to the latter, etc.
  • this type of base station change or "hand-over" is done in a short period of time (on the order of seconds to minutes).
  • a connection of the mobile terminal to the nearest base station is then observed. This is called the phenomenon of cellular oscillation. This phenomenon therefore generates noise inherent in the operation of a radio network.
  • This phenomenon of cellular oscillation can also occur for mobile terminals in a mobile situation, one can then observe a sudden deviation from the global mobile trace of the mobile terminal (sequence of cells over time).
  • a cellular oscillation corresponds to a small real displacement, and a more or less large "jump” in the radio communication network. If the "hop" in the radio communication network is small, this has little impact on the observed behavior of the mobile terminal. On the other hand, if the "jump” is large, this can “noise” the observed behavior of the mobile terminal, and can even make it seem like a false mobility situation in some cases.
  • the phenomenon of cellular oscillation can therefore make a "jump" pass for an event to be taken into account in the estimation of the value of a variable representative of a movement of a mobile terminal.
  • This cellular oscillation phenomenon can be frequent and can give rise to distance probability densities that are very spread out or shifted towards large distances, giving aberrant distance measurements.
  • the present solution proposes that a certain lapse of time separates the events constituting a pair of events.
  • Another way to mitigate the phenomenon of network oscillations consists in imposing a maximum distance between the base stations involved in the events considered. For example, two events separated by at least 1000 km can be excluded.
  • variable representative of a displacement of a mobile terminal is a displacement distance of the mobile terminal.
  • variable representative of a movement of a mobile terminal is a direction of movement of the mobile terminal.
  • the present application also relates to an electronic device adapted to implement the method of the present application in at least one of its embodiments.
  • the invention thus also relates to a device capable of determining a movement of a mobile terminal, for example a device capable of obtaining a value of a distance actually traveled by a mobile terminal.
  • said device comprises at least one processor suitable for: determining a first probability density of a variable representative of a movement of the mobile terminal as a function of:
  • such a device is particular in that , a network event involving said mobile terminal being associated with a set of signaling data comprising, among other things, time-stamping data of the event and a likelihood map taken over by a base station with which the mobile terminal interacted during the event, said device comprising at least one processor suitable for: determining a first density representative of a variable representative of a movement of a terminal by the mobile terminal according to a first likelihood map of support by a base station associated with a first network event involving the mobile terminal , and a second likelihood map of support by a base station associated with a second network event involving the mobile terminal, obtaining said value of a variable representative of a movement of the mobile terminal from the first density representative of a variable representative of a movement of the mobile terminal and from data representative of a movement of said mobile terminal within a coverage area of a third base station
  • Such a device can for example be embedded in a server belonging to the telecommunications operator operating the radio communication network to which the base stations belong.
  • the invention finally relates to a computer program product comprising program code instructions for the implementation of a method as described previously, when it is executed by a processor.
  • the invention also relates to a recording medium readable by a computer on which is recorded a computer program comprising program code instructions for the execution of the steps of the method according to the invention as described above.
  • Such recording medium can be any entity or device capable of storing the program.
  • the medium may comprise a storage means, such as a ROM, for example a CD ROM or a microelectronic circuit ROM, or else a magnetic recording means, for example a USB key or a hard disk.
  • such a recording medium may be a transmissible medium such as an electrical or optical signal, which may be conveyed via an electrical or optical cable, by radio or by other means, so that the program computer it contains is executable remotely.
  • the program according to the invention can in particular be downloaded onto a network, for example the Internet network.
  • the recording medium may be an integrated circuit in which the program is incorporated, the circuit being adapted to execute or to be used in the execution of the method which is the subject of the aforementioned invention.
  • this figure represents a diagram of the steps of a method for determining a movement of a mobile terminal in a first example of implementation.
  • the variable representative of a movement of the mobile terminal is the distance of movement
  • this figure represents a likelihood map of support by a cell obtained with the hypothesis of a a priori uniform presence of the mobile
  • this figure represents a likelihood map of support by a cell obtained with the hypothesis of a a priori presence of the mobile along a road axis and a high-speed train line
  • this figure represents a radius of action of an antenna of the corresponding base station, expressed in meters
  • this figure represents a situation in which the mobile terminal is immobile from the point of view of the radio communications network
  • FIG. AB This figure represents a situation in which the mobile terminal is mobile from the point of view of the radio communications network
  • this figure represents a diagram of the steps of a method for determining a movement of a mobile terminal in a second example of implementation
  • This figure represents a device able to implement certain steps of the solution previously described.
  • the general principle of the invention is based on the use of signaling data collected by a telecommunications operator operating at least one radio communication network to determine an (effective) movement of a mobile terminal within the radio communication network, such as a distance actually traveled by the mobile terminal.
  • one of the signaling data used in the present solution may be a base station support likelihood map.
  • a likelihood map represents the probability that a mobile terminal has of connecting to a base station at a location in the base station's coverage area. base.
  • the use of a likelihood map can help to improve the results obtained, compared to the solutions of the prior art, in terms of reliability, precision and/or or realism.
  • Such knowledge can also help to better classify the different types of goods transport vehicles and their uses, allow better management of fleets of bicycles or scooters made available to the public, better tracking of postal parcels equipped with tracers connected, etc.
  • variable representative of a movement of the mobile terminal is the distance actually traveled by a mobile terminal.
  • signaling data is collected, for example by means of probes placed in a radio communication network. These signaling data are then stored in one or more databases. In such a database, each entry corresponds for example to a network event.
  • enriched signaling data may also be stored in the database.
  • a network event can also be associated with a likelihood map of support by the cell associated with the base station with which the mobile terminal interacted during the occurrence of the event.
  • a likelihood map of support by at least one cell of a base station, the set of cells of a base station constituting the coverage area of the base station, can for example be obtained by simulation.
  • a support likelihood map can represent a probability connection of the mobile terminal to the antenna with one of the map pixels, at the coordinate point knowing that the mobile terminal is located on the pixel .
  • Such a likelihood map of support by at least one cell of a base station is obtained from a geographical map representative of the coverage area of the base station and at least one hypothesis on an a priori of presence of the mobile chosen, for example, from among a uniform presence, a presence along the main roads, and/or a presence according to a population density, etc.
  • a geographical map representative of the coverage area of the base station is, for example, obtained by simulations.
  • the presence a priori of the chosen mobile can depend on the population of mobile terminals that one wishes to monitor: one can choose an a priori of the presence of the mobile when one wishes to determine the distance traveled over the entire area coverage of the base station, we can choose an a priori of presence along the main roads if we want to determine the distance traveled by mobile terminals on board vehicles, we can choose an a priori of presence according to a population density if it is desired to monitor the movement of mobile terminals in residential areas.
  • Bayes formula is used to determine the probability that an event will happen knowing that another event has happened. Such a formula is written:
  • Such a formula makes it possible to express the probability, for a mobile terminal to connect to the antenna of the base station knowing that it is on the pixel
  • an event can also be associated, in the database, with a value of a radius of action of an antenna of the corresponding base station, expressed in meters for example.
  • a radius of action R such that the probability of the presence of a mobile terminal in a disk of radius R around the center of this cell, knowing the occurrence of a network event in this cell at a time considered, is greater than or equal to a first probability (such as 85% in the detailed example).
  • the radius of action R can for example strongly depend on the technology used (depending on whether it complies with 2 nd , 3 rd , 4 th (LTE) or 5 th generation telecommunications standards) and/or on the nature of the geographical area concerned, eg rural, urban or peri-urban.
  • the present method is based on the use of signaling data relating to mobile terminals, and therefore to their users. Also, in certain embodiments, its implementation must respect regulatory constraints of anonymization, and/or pseudonymization, of the data. These constraints can also sometimes impose (relatively short) deadlines for anonymizing and/or pseudonymizing data. Thus, in certain embodiments, the calculations to be performed use signaling data whose history (i.e. conservation) must not exceed a certain duration. Such a duration, or time window, can be one or more tens of minutes depending on the embodiments, for example 15 minutes.
  • the method may comprise (during a first step E1) a selection of a first network event ER1 and of a second network event ER2 from among a plurality of network events ER i involving the mobile terminal.
  • a selection consists in taking all the pairs of network events such that the two network events ER1 and ER2 constituting a pair of network events are present in the time window considered, that they are separated by a duration minimum, for example 5 minutes in time, and are such that the network event ER2 is later than the network event ER1.
  • the first and the second network event ER1, ER2 occur respectively at the instants And and involve the antennas And carried by two base stations which may be different.
  • the steps E2 to E3 described below are implemented for two sets of distinct network events JER1 and JER2.
  • the first set of network events JER1 comprises all the network events relating to the terminal for the duration of the time window considered (regardless of the base station to which they relate).
  • the second set of network events JER2 comprises at least one set of at least two network events relating to the mobile terminal which all occur within a coverage area of the same base station. This second set of network events makes it possible to determine a uncertainty of movement of the mobile terminal inherent to the radio communication network. In other words, such an uncertainty of displacement of the mobile terminal inherent to the radio communication network can be likened to noise
  • a distance density is determined for two network events ER1 and ER2 belonging to the first set of network events JER1. Using the total probability formula and the assumptions cited above, one can prove that the random variables follow a density law . Of course, other calculation methods can be used to obtain the distance density
  • the random variable follows a density law , such as :
  • a method to calculate this distance density perhaps, in certain embodiments, to create a spatial mesh of the two geographical maps representative of a coverage area of a base station associated with an antenna , a first geographical map corresponding to the base station involved in the network event ER1 and a second geographical map corresponding to the base station involved in the network event ER2. Every pixel of this mesh is associated with a probability of support by the antenna Ai conditioned by the presence of the mobile terminal in this pixel . Such information is provided by the cell support likelihood map associated with the antenna
  • the same operations can be applied to a second pair of network events ER3 and ER4 belonging to the second set of network events JER2, which both occur within a coverage area of the same base station, in order to 'get distance density traversed for the pair of network events ER3, ER4.
  • a step E2 it is possible to obtain a first distance density traveled for the pair of network events ER1, ER2 and a second distance density traversed for the pair of network events ER3, ER4.
  • This second distance density traveled represents a uncertainty of movement of the mobile terminal inherent to the radio communication network which will make it possible to determine whether the first density of distance traveled corresponds to an (effective) movement of the mobile terminal or corresponds to an immobile mobile terminal from the point of view of the radio communications network, i.e. a mobile terminal which has remained in the coverage area of the same base station.
  • steps E1 and E2 can be repeated, in some embodiments, for a plurality of pairs of network events belonging to the first set of network events JER1 and/or for a plurality of pairs of network events belonging to the second set of network events JER2 (provided by example that the moments associated with each of the events are included in the time window (15 minutes for example) defined above).
  • the duration of the time window can take any other value according to the embodiments (for example according to the needs, the legislation, etc.)
  • the steps E1 and E2 can be implemented for pairs of events ER i , ER j of one of these two sets of network events JER1 and JER2 (for each of these pairs of these two sets for example).
  • steps E1 and E2 it is possible to obtain, for the first set of network events JER1, as many densities of distances traveled by the mobile terminal as there are pairs of events ER i , ER j coming from this set of network events JER1 and for the second set of network events JER2, as many values of an uncertainty of movement of the mobile terminal inherent in the radio communication network as pairs of events ER i , ER j originating from this JER2 network event game.
  • the method can comprise (in a step E3) a combination between them of the different densities of distance traveled by the mobile terminal obtained for the pairs of network events belonging to the first set of network events JER1.
  • a combination can for example result in an average distance traveled density of the mobile terminal for a duration less than or equal to that of the time window considered.
  • Such embodiments can be based on an additional assumption.
  • the existence of a law of distance traveled relating to the movement of the mobile terminal For example, it can be assumed that this law of distance traveled relative to the movement of the mobile terminal can be obtained from the different densities of distance traveled by the mobile terminal corresponding to the pairs of events ER i , ER j .
  • Such an expression can easily be generalized to n independent densities of distance traveled by the mobile terminal where n corresponds to the number of pairs C i of events formed for a given time window.
  • Equation (4) can then be normalized to verify the following property:
  • the mobile terminal it is for example possible to compare the first distance density traveled by the mobile terminal, obtained from pairs of events belonging to the first set of network events JER1, with this noise information, obtained from pairs of events belonging to the second set of network events JER2, in order to determine whether the mobile terminal has actually moved, i.e. has changed its home base station following a (effective) move or whether the mobile terminal has not has not left the coverage area of a base station and is therefore immobile from the point of view of the radio communications network.
  • a Hellinger distance is determined, for example, during a step E4.
  • Such a Hellinger distance can be constructed from a Bhattacharyya coefficient.
  • the value of the Hellinger distance thus constructed makes it possible to determine whether the mobile terminal has actually moved.
  • the Hellinger distance has a high value, that is to say when it is close to 1, it is considered that the mobile terminal has actually moved.
  • the Hellinger distance has a low value, that is to say when it is close to 0, the mobile terminal is considered to be in a situation of immobility.
  • the Bhattacharyya coefficient is defined as: .
  • Such a Bhattacharyya coefficient is between 0, the case where the continuous probability densities p and q do not overlap, and 1, the case where the continuous probability densities p and q are equal.
  • the Hellinger distance is then defined as: .
  • This distance is also between 0, the case where the continuous probability densities p and q do not overlap, and 1, the case where the continuous probability densities p and q are equal.
  • THE And respectively represent a situation in which the mobile terminal is stationary from the point of view of the radio communication network and a situation in which the mobile terminal is mobile from the point of view of the radio communication network.
  • the instants And corresponding respectively to a network event ER i and to an event ER j constituting a pair C i of network events can be chosen to be separated by a minimum duration.
  • the duration elapsed between the occurrence of the event ER i and of the event ER j is greater than or equal to a first duration.
  • Such a duration, playing the role of a threshold can for example when the time window considered lasts 15 minutes, be fixed on the order of a few minutes (for example from 3 to 9 minutes), such as a duration of 6 minutes.
  • a duration playing the role of a threshold, can for example when the time window considered lasts 15 minutes, be fixed on the order of a few minutes (for example from 3 to 9 minutes), such as a duration of 6 minutes.
  • other values of this first duration can be envisaged.
  • the variable representing a movement of the mobile terminal is the direction of movement.
  • the calculations to be performed use, for example, signaling data whose history does not exceed a certain duration.
  • a duration is, for example, 15 minutes.
  • the method may comprise (during a first step G1) a selection of a first network event ER1 and of a second network event ER2 from among a plurality of network events ER i involving the mobile terminal.
  • a selection consists in taking all the pairs of network events such that the two network events ER1 and ER2 constituting a pair of network events are present in the time window considered, that they are separated by a duration minimum, for example 5 minutes in time, and are such that the network event ER2 is later than the network event ER1.
  • Steps G2 to G3 described below are implemented for two sets of distinct network events JER1 and JER2.
  • the first set of network events JER1 comprises all the network events relating to the terminal for the duration of the time window considered (regardless of the base station to which they relate).
  • the second set of network events JER2 comprises a set of network events relating to the mobile terminal which all occur within a coverage area of the same base station. This second set of network events makes it possible to determine a uncertainty in the direction of movement of the mobile terminal inherent in the radio communication network. In other words, such an uncertainty of displacement of the mobile terminal inherent to the radio communication network can be likened to noise
  • a direction density is determined for two network events ER1 and ER2 belonging to the first set of network events JER1. Using the total probability formula and the assumptions cited above, one can prove that the random variables follow a density law . Of course, other calculation methods can be used to obtain the direction density
  • the random variable follows a density law , such as :
  • a direction density is obtained for a pair of network events ER1, ER2.
  • a method to calculate this direction density perhaps, in certain embodiments, to create a spatial mesh of the two geographical maps representative of a coverage area of a base station associated with an antenna , a first geographical map corresponding to the base station involved in the network event ER1 and a second geographical map corresponding to the base station involved in the network event ER2. Every pixel of this mesh is associated with a probability of support by the antenna Ai conditioned by the presence of the mobile terminal in this pixel . Such information is provided by the cell support likelihood map associated with the antenna
  • a step G2 it is possible to obtain a first direction density for the pair of network events ER1, ER2 and a second direction density for the pair of network events ER3, ER4.
  • This second directional density borrowed represents a uncertainty of movement of the mobile terminal inherent in the radio communication network which will make it possible to determine whether the first density of direction corresponds to an (effective) movement of the mobile terminal or corresponds to a mobile terminal which is immobile from the point of view of the radio communications network, i.e. a mobile terminal which has remained in the coverage area of the same station basic.
  • steps G1 and G2 can be repeated, in some embodiments, for a plurality of pairs of network events belonging to the first set of network events JER1 and/or for a plurality of pairs of network events belonging to the second set of network events JER2 (provided by example that the moments associated with each of the events are included in the time window of 15 minutes defined above).
  • the duration of the time window can take any other value according to the embodiments (for example according to the needs, the legislation, etc.)
  • steps G1 and G2 can be implemented for pairs of events ER i , ER j of one of these two sets of network events JER1 and JER2 (for each of these pairs of these two sets for example).
  • steps G1 and G2 it is possible to obtain, for the first set of network events JER1, as many direction densities of the mobile terminal as there are pairs of events ER i , ER j coming from this set of network events JER1 and for the second set of network events JER2, as many values of an uncertainty in the direction of movement of the mobile terminal inherent in the radio communication network as pairs of events ER i , ER j originating of this JER2 network event game.
  • the method can comprise (in a step G3) a combination between them of the different direction densities of the mobile terminal obtained for the pairs of network events belonging to the first set of network events JER1.
  • a combination can for example result in an average direction density taken by the mobile terminal for a duration less than or equal to that of the time window considered.
  • Such embodiments can be based on an additional assumption.
  • there is a direction law relating to the movement of the mobile terminal For example, it can be assumed that this directional law relating to the movement of the mobile terminal can be obtained from the different directional densities of the mobile terminal corresponding to the pairs of events ER i , ER j .
  • Such an expression can easily be generalized to n independent mobile terminal displacement direction densities where n corresponds to the number of pairs C i of events formed for a given time window.
  • equation (4) can then be normalized to verify the following property:
  • a value of an average direction of movement of the mobile terminal by calculating the expectation of a law of probability associated with the average direction density of movement of the mobile terminal .
  • the average displacement direction value of the mobile terminal is then expressed as .
  • Re(m1) and Im(m1) denote respectively the real part and the imaginary part of m1. This standard deviation is then used to determine a 95% confidence interval.
  • a device 10 can comprise at least one hardware processor 501 corresponding to the processor ⁇ Pr of the , a storage unit 502, an interface 503, which are connected together through a bus 504.
  • the constituent elements of the device 10 can be connected by means of a connection other than a bus.
  • the processor 501 controls the operations of the device 10.
  • the storage unit 502 stores at least one program for the implementation of the various methods which are objects of the invention to be executed by the processor 501, and various data, such as parameters used for calculations performed by the processor 501, intermediate data of calculations performed by the processor 501, etc.
  • Processor 501 may be any known and suitable hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • the processor 601 can be formed by dedicated hardware such as a processing circuit, or by a programmable processing unit such as a Central Processing Unit which executes a program stored in a memory of this one.
  • Storage unit 502 may be formed by any suitable means capable of storing the program or programs and data in a computer readable manner. Examples of storage unit 502 include non-transitory computer-readable storage media such as semiconductor memory devices, and magnetic, optical, or magneto-optical recording media loaded into a read-and-write unit. 'writing.
  • Interface 503 provides an interface between device 10 and other radio communication network equipment.

Landscapes

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  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

Il existe de nombreuses techniques permettant de déterminer un déplacement effectif un terminal mobile au moyen de données de signalisation. Selon ces techniques, on estime une position du terminal mobile, approximée par le centre d'une cellule d'une station de base à laquelle le terminal mobile est connecté. Pour cela, on utilise un partitionnement de Voronoï du territoire couvert par les cellules. Chaque évènement réseau est alors positionné sur le centre de la cellule dans laquelle il intervient. De tels évènements sont horodatés ce qui permet de calculer une distance parcourue. Cependant, de telles techniques présentent des limites propres aux partitionnements de Voronoï. La présente solution prend à contre-pied ces méthodes qui nécessitent d'abord d'estimer les deux positions du terminal mobile. La présente solution aide à s'affranchir d'une telle contrainte en utilisant une carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base.

Description

    Procédé de détermination d’un déplacement d’un terminal mobile, dispositif et programme d’ordinateur correspondant. Domaine de l'invention
  • Le domaine de l'invention est celui de la localisation d’objets mobiles connectés à au moins un réseau de communication.
  • Plus précisément, l'invention concerne une méthode de détermination d’un déplacement d’un terminal mobile au moyen des données de signalisation collectées et les dispositif, programme d’ordinateur et support correspondants.
    • Art antérieur et ses inconvénients
  • Les données de signalisation collectées par un opérateur en télécommunication au sein du ou des réseaux de communication qu’il opère lui permettent de connaître l’utilisation qui est faite par ses utilisateurs des ressources qu’il met à leur disposition. Fort de cette connaissance, un opérateur en télécommunication peut alors planifier des opérations de développement et de maintenance des équipements constitutifs des réseaux de communication qu’il opère lui permettant de répondre aux besoins et aux attentes de ses utilisateurs.
  • Ces dernières années, avec le développement de l’Internet des Choses ou IoT (Internet of Things) et l’émergence des véhicules connectés, les opérateurs en télécommunications se sont aperçus que les données de signalisation en leur possession pouvaient intéresser d’autres acteurs et qu’elles devenaient alors un actif à valoriser.
  • Les données de signalisation de terminaux mobiles utilisés lors de déplacements présentent notamment un intérêt pour l’étude de la mobilité humaine, qu’il s’agisse de terminaux mobiles appartenant à un utilisateur ou de terminaux mobiles embarqués dans un véhicule.
  • Il existe de nombreuses techniques permettant d’estimer une situation de mobilité d’un terminal mobile . Parmi ces différentes techniques connues, il en est une qui permet d’estimer une situation de mobilité d’un terminal mobile au moyen de données de signalisation. Selon cette technique, on estime une position du terminal mobile, approximée par le centre d’une zone de couverture, ou cellule, d’une station de base à laquelle le terminal mobile est connecté. Pour cela, on utilise un partitionnement de Voronoï du territoire couvert par les cellules constitutives d’un réseau de communication radio. Chaque évènement réseau est alors positionné sur le centre de la cellule dans laquelle il intervient. De tels évènements sont horodatés ce qui permet de calculer une distance parcourue par un terminal mobile connaissant les coordonnées des centres des cellules.
  • Cependant, une telle technique présente les limites suivantes propres aux partitionnements de Voronoï :
    • toutes les cellules sont supposées omnidirectionnelles,
    • les caractéristiques des cellules (puissance de rayonnement, hauteur et inclinaison des antennes de la station de base) ne sont pas prises en compte,
    • le recouvrement des zones d’action des cellules n’est pas pris en compte,
    • aucun a priori de localisation n’est utilisé.
  • Les cellules d’un réseau de communication radio couvrant parfois de grandes zones, e.g. supérieures à 5km de rayon, les estimations de position obtenues avec une telle technique sont très incertaines et les estimations d’une distance parcourue par un terminal mobile qui en découlent le sont donc aussi.
  • Il existe donc un besoin d'une solution ne présentant pas l’ensemble des inconvénients ci-dessus pour obtenir des informations représentatives d’un déplacement d’un terminal mobile au moyen de données de signalisation.
    •
  • L'invention répond au moins partiellement à ce besoin en proposant un procédé de détermination d’un déplacement d’un terminal mobile.
  • Ainsi, la présente demande concerne un procédé de détermination d’une valeur d’une variable représentative d’un déplacement d’un terminal mobile.
  • Selon au moins un mode de réalisation, le procédé comprend :
    - une détermination d’une première densité de probabilité d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile en fonction :
    • d’une première carte de vraisemblance de prise en charge par une première station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un premier événement réseau impliquant ledit terminal mobile, et
    • d’une deuxième carte de vraisemblance de prise en charge par une deuxième station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un deuxième événement réseau impliquant ledit terminal mobile,
  • - une obtention de ladite valeur de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile à partir de la première densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et de données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture d’une troisième station de base.
  • Selon au moins un mode de réalisation, les données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture de ladite troisième station de base comprennent une deuxième densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile, obtenue au moyen d’une troisième carte de vraisemblance de prise en charge par ladite troisième station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un troisième événement réseau impliquant le terminal mobile, et d’un quatrième événement réseau impliquant le terminal mobile.
  • Selon au moins un mode de réalisation, le premier, deuxième, troisième et/ou quatrième événement réseau est associé respectivement à un premier, deuxième, troisième et/ou quatrième jeu de données de signalisation comprenant entre autres, respectivement, une donnée d’horodatage dudit premier, deuxième, troisième et/ou quatrième événement réseau.
  • Selon au moins un mode de réalisation, un tel procédé est particulier en ce que, un événement réseau impliquant ledit terminal mobile étant associé à un jeu de données de signalisation comprenant entre autres une donnée d’horodatage de l’événement et une carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors de l’évènement, ledit procédé comprend :
    une détermination d’une première densité représentative d’une variable représentative d’un déplacement d’un terminal par le terminal mobile en fonction d’une première carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base associée à un premier événement réseau impliquant le terminal mobile, et d’une deuxième carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base associée à un deuxième événement réseau impliquant le terminal mobile,
    une obtention de ladite valeur d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile à partir de la première densité représentative d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et de données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture d’une troisième station de base.
  • Dans la présente demande, on entend par événement réseau tout évènement donnant lieu à une émission ou une réception de données de signalisation entre un terminal mobile et une station de base d’un réseau de communication, comme l’établissement d’une communication entre le terminal mobile et la station de base par exemple en cas d’appel entrant ou sortant ou en cas d’émission ou de réception d’un message court ou SMS, le déclenchement d’une procédure d’attachement à la station de base, la transmission d’un message de paging à destination du terminal mobile lui demandant de sortir d’un état de veille, etc.
  • Une telle approche prend à contre-pied l’approche classique de détermination d’une valeur d’une distance effectivement parcourue par un terminal mobile à partir de deux positions précises du terminal mobile qui nécessite d’abord d’estimer les deux positions du terminal mobile.
  • La présente solution aide à s’affranchir d’une telle contrainte en utilisant une carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base.
  • Une telle carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base représente la probabilité qu’a un terminal mobile de se connecter à une station de base à un endroit de la zone de couverture de la station de base. Une telle carte de vraisemblance ne correspond pas directement à une densité spatiale de probabilité de présence du terminal mobile
  • Ces cartes de vraisemblance de prise en charge par une station de base offrent l’intérêt de prendre en compte la direction des cellules, leurs caractéristiques de rayonnement, le recouvrement de leurs zones d’actions, et utilisent un a priori de localisation des terminaux mobiles contrairement à certaines techniques de l’état de l’art et plus particulièrement les techniques utilisant les partitionnements de Voronoï.
  • Dans un exemple, les données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture d’une troisième station de base comprennent une deuxième densité représentative d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile obtenue au moyen d’une troisième carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base associée à un troisième événement réseau impliquant le terminal mobile, et à un quatrième événement réseau impliquant le terminal mobile.
  • Une telle deuxième densité de distance parcourue représente une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio. En d’autres termes, une telle information peut être assimilée à du bruit.
  • Ainsi, on compare la première densité de distance parcourue par le terminal mobile à cette information de bruit afin de déterminer si le terminal mobile s’est effectivement déplacé, i.e. a changé de station de base de rattachement consécutivement à un déplacement (effectif) ou si le terminal mobile n’a pas quitté la zone de couverture d’une station de base et est donc immobile du point de vue du réseau de communications radio.
  • Dans un exemple, l’obtention de ladite valeur représentative d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile comprend une comparaison entre la première densité de probabilité de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et la deuxième densité de probabilité de de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile
  • Dans un autre exemple, la comparaison entre la première densité de probabilité de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et la deuxième densité représentative de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile comprend une détermination d’un taux de recouvrement entre la première densité de probabilité de de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et la deuxième densité représentative de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile.
  • Dans un exemple, le premier événement et le deuxième événement sont sélectionnés parmi une pluralité d’évènements réseau impliquant le terminal mobile, intervenus pendant une première fenêtre temporelle .
  • Cela rend possible une estimation des conditions de mobilité d’un terminal mobile sur une fenêtre temporelle de durée courte, par exemple 15 minutes, ce qui n’est pas le cas de certaines techniques de l’état de l’art qui ont des difficultés à extraire une information pertinente sur des fenêtre temporelles de durées courtes du fait de leur mauvaise prise en compte des incertitudes de localisation des terminaux mobiles. De plus, cela peut aider la présente solution à être compatible avec certaines dispositions législatives relatives à la rétention d’historique d’évènements relatifs à des terminaux mobiles
  • Dans un exemple, le procédé comprend comprenant au moins deux itérations de l’étape de détermination et comprenant en outre une détermination d’une valeur moyenne de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile en combinant les premières densités de probabilité de la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile déterminées au cours de chacune desdites itérations.
  • Augmenter le nombre de couples d’événement à prendre en compte peut aider, au moins dans certains modes de réalisation à améliorer la précision de l’estimation de la valeur de la distance parcourue par le terminal mobile.
  • Dans un exemple, le premier évènement et le deuxième événement sont espacés temporellement d’au moins une première durée.
  • Un terminal immobile en situation d’immobilité peut parfois s’attacher à une station de base qui n’est pas la plus proche de sa position. Cela peut être dû à divers facteurs : un bâtiment situé devant les antennes de la station de base la plus proche gênant la propagation du signal, une surcharge sur celle-ci, une fenêtre orientée vers une station de base plus lointaine rendant plus facile l’attachement à cette dernière, etc.
  • Très souvent, ce type de changement de station de base ou « hand-over » se fait dans un laps de temps court (de l’ordre de quelques secondes à quelques minutes). On observe ensuite un rattachement du terminal mobile à la station de base la plus proche. On parle alors de phénomène d’oscillation cellulaire. Ce phénomène engendre donc un bruit inhérent au fonctionnement d’un réseau radio.
  • Ce phénomène d’oscillation cellulaire peut aussi intervenir pour des terminaux mobiles en situation de mobilité, on peut observer alors une déviation brusque par rapport à la trace mobile globale du terminal mobile (enchainement des cellules au cours du temps). Une oscillation cellulaire correspond à un faible déplacement réel, et à un « saut » plus ou moins grand au niveau du réseau de communication radio. Si le « saut » au niveau du réseau de communication radio est faible, cela a peu d’impact sur le comportement observé du terminal mobile. En revanche, si le « saut » est grand cela peut venir « bruiter » le comportement observé du terminal mobile, et peut même faire croire à une fausse situation de mobilité dans certains cas.
  • Le phénomène d'oscillation cellulaire peut donc faire passer un « saut » pour un événement à prendre en compte dans l’estimation de la valeur d’une variable représentative d’un déplacement d’un terminal mobile. Ce phénomène d'oscillation cellulaire peut être fréquent et peut donner naissance à des densités de probabilité de distance très étalées ou décalées vers les grandes distances, donnant des mesures de distance aberrantes.
  • Pour mitiger ces effets, la présente solution propose qu’un certain laps de temps sépare les évènements constituant un couple d’évènements.
  • Une autre manière de mitiger le phénomène d’oscillations réseau consiste à imposer une distance maximale entre les stations de base impliquées dans les évènements considérés. Par exemple, deux évènements éloignés d’au moins 1000 km peuvent être exclus.
  • Dans un exemple, la variable représentative d’un déplacement d’un terminal mobile est une distance de déplacement du terminal mobile.
  • Dans un autre exemple, la variable représentative d’un déplacement d’un terminal mobile est une direction de déplacement du terminal mobile.
  • Selon un autre aspect, la présente demande concerne également un dispositif électronique adapté à mettre en œuvre le procédé de la présente demande dans au moins l’un de ses modes de réalisation.
  • L’invention a ainsi également pour objet un dispositif capable de déterminer un déplacement d’un terminal mobile, par exemple un dispositif capable d’obtenir une valeur d’une distance effectivement parcourue par un terminal mobile.
  • Selon au moins un mode de réalisation, ledit dispositif comprend au moins un processeur adapté pour :
    déterminer une première densité de probabilité d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile en fonction :
  • d’une première carte de vraisemblance de prise en charge par une première station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un premier événement réseau impliquant le terminal mobile, et
  • d’une deuxième carte de vraisemblance de prise en charge par une deuxième station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un deuxième événement réseau impliquant le terminal mobile,
  • obtenir ladite valeur de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile à partir de la première densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et de données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture d’une troisième station de base.
  • Selon au moins un mode de réalisation, un tel dispositif est particulier en ce que, un événement réseau impliquant ledit terminal mobile étant associé à un jeu de données de signalisation comprenant entre autres une donnée d’horodatage de l’événement et une carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors de l’évènement, ledit dispositif comprenant au moins un processeur adapté pour :
    déterminer une première densité représentative d’une variable représentative d’un déplacement d’un terminal par le terminal mobile en fonction d’une première carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base associée à un premier événement réseau impliquant le terminal mobile, et d’une deuxième carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base associée à un deuxième événement réseau impliquant le terminal mobile,
    obtenir ladite valeur d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile à partir de la première densité représentative d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et de données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture d’une troisième station de base
  • Un tel dispositif peut par exemple être embarqué dans un serveur appartenant à l’opérateur en télécommunication opérant le réseau de communication radio auquel appartiennent les stations de base.
  • L’invention concerne enfin un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé tel que décrit précédemment, lorsqu’il est exécuté par un processeur.
  • L’invention vise également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention tel que décrit ci-dessus.
  • Un tel support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une clé USB ou un disque dur.
  • D'autre part, un tel support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance.
  • Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau par exemple le réseau Internet.
  • Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé objet de l’invention précité.
    • Liste des figures
  • D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante, donnée à titre de simple exemple illustratif, et non limitatif, en relation avec les figures, parmi lesquelles :
  •  : cette figure représente un diagramme des étapes d’un procédé de détermination d’un déplacement d’un terminal mobile dans un premier exemple d’implémentation. Dans ce premier exemple, la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile est la distance de déplacement,
  •  : cette figure représente une carte de vraisemblance de prise en charge par une cellule obtenue avec l’hypothèse d’un a priori de présence uniforme du mobile,
  •  : cette figure représente une carte de vraisemblance de prise en charge par une cellule obtenue avec l’hypothèse d’un a priori de présence du mobile le long d’un axe routier et d’une ligne de train à grande vitesse,
  •  : cette figure représente un rayon d’action d’une antenne de la station de base correspondante, exprimé en mètres
  •  : cette figure représente une situation dans laquelle le terminal mobile est immobile du point de vue du réseau de communications radio,
  • [fig. AB] : cette figure représente une situation dans laquelle le terminal mobile est mobile du point de vue du réseau de communications radio,
  • : cette figure représente un diagramme des étapes d’un procédé de détermination d’un déplacement d’un terminal mobile dans un deuxième exemple d’implémentation,
  •  : cette figure représente un dispositif apte à mettre en œuvre certaines étapes de la solution précédemment décrite.
  • Description détaillée de modes de réalisation de l'invention
  • Le principe général de l'invention repose sur l’utilisation de données de signalisation collectées par un opérateur en télécommunications opérant au moins un réseau de communication radio pour déterminer un déplacement (effectif) d’un terminal mobile au sein du réseau de communication radio, telle qu’une distance effectivement parcourue par le terminal mobile. Plus particulièrement, dans le mode de réalisation détaillé, l’une des données de signalisation utilisée dans la présente solution peut être une carte de vraisemblance de prise en charge par une station de base. Comme exposé ci-dessus dans la partie « exposé de l’invention », une telle carte de vraisemblance représente la probabilité qu’a un terminal mobile de se connecter à une station de base à un endroit de la zone de couverture de la station de base. Ainsi, dans au moins certains modes de réalisation de la présente méthode, l’utilisation d’une carte de vraisemblance peut aider à améliorer les résultats obtenus, par rapport aux solutions de l’art antérieur, en termes de fiabilité, de précision et/ou de réalisme.
  • Une telle connaissance peut aussi aider à une meilleure classification des différents types de véhicules de transport de marchandises et de leurs usages, permettre une meilleure gestion des flottes de vélos ou de trottinettes mises à disposition du public, un meilleur suivi des colis postaux équipés de traceurs connectés, etc.
  • La représente un diagramme des étapes d’un procédé de détermination d’un déplacement d’un terminal mobile dans un premier exemple d’implémentation. Dans ce premier exemple, la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile est la distance effectivement parcourue par un terminal mobile.
  • Dans une première phase, qui peut être mise en œuvre indépendamment du procédé de détermination, des données de signalisations sont collectées, par exemple au moyen de sondes disposées dans un réseau de communication radio. Ces données de signalisation sont ensuite mémorisées dans une ou plusieurs bases de données. Dans une telle base de données, chaque entrée correspond par exemple à un événement réseau.
  • Dans les modes de réalisation détaillés, les données de signalisation collectées pour un évènement réseau comprennent entre autres :
    • un identifiant d’un terminal mobile (par exemple un pseudonyme identifiant de façon unique le terminal mobile pour l’opérateur),
    • des données d’horodatage de la survenue de l’événement réseau,
    • un identifiant de la station de base ou la cellule qui est associée à l’évènement réseau.
  • Dans les modes de réalisation détaillés, des données de signalisation enrichies peuvent également être mémorisées dans la base de données. Ainsi, un événement réseau peut également être associé à une carte de vraisemblance de prise en charge par la cellule associée à la station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors de la survenue de l’événement.
  • Une carte de vraisemblance de prise en charge par au moins une cellule d’une station de base, l’ensemble des cellules d’une station de base constituant la zone de couverture de la station de base, peut par exemple être obtenue par simulation. Par exemple, pour une station de base comprenant une antenne , une carte de vraisemblance de prise en charge peut représenter une probabilité de connexion du terminal mobile à l’antenne avec l’un des pixels de la carte, au point de coordonnées sachant que le terminal mobile est situé sur le pixel .
  • Une telle carte de vraisemblance de prise en charge par au moins une cellule d’une station de base est obtenue à partir d’une carte géographique représentative de la zone de couverture de la station de base et au moins une hypothèse sur un a priori de présence du mobile choisie, par exemple, parmi une présence uniforme, une présence le long des axes routiers, et/ou une présence en fonction d’une densité de population, etc. Une telle carte géographique représentative de la zone de couverture de la station de base est, par exemple, obtenue par simulations. L’ a priori de présence du mobile choisi peut dépendre de la population de terminaux mobiles que l’on souhaite surveiller : on peut choisir un a priori de présence du mobile lorsque l’on souhaite déterminer la distance parcourue sur l’ensemble de la zone de couverture de la station de base, on peut choisir un a priori de présence le long des axes routiers si l’on souhaite déterminer la distance parcourue de terminaux mobiles embarqués dans des véhicules, on peut choisir un a priori de présence en fonction d’une densité de population si l’on souhaite surveiller un mouvement de terminaux mobiles dans les lieux d’habitation.
  • La formule de Bayes permet de déterminer la probabilité qu'un événement arrive sachant qu’un autre évènement s’est réalisé. Une telle formule s’écrit :
  • Une telle formule permet d’exprimer la probabilité, pour un terminal mobile de se connecter à l’antenne de la station de base sachant qu’il se trouve sur le pixel
  • La carte géographique représentative de la zone de couverture de la station de base étant partitionnée en pixels, la formule des probabilités totales permet alors d’obtenir la probabilité, pour un terminal mobile de se trouver sur le pixel sachant qu’il est connecté à l’antenne de la station de base:
  • ce qui équivaut, en notant , à
  • .
  • Un exemple d’une telle carte de vraisemblance de prise en charge par une cellule obtenue avec l’hypothèse d’un a priori de présence uniforme du mobile est représenté à la .
  • Un autre exemple d’une telle carte de vraisemblance de prise en charge par une cellule obtenue avec l’hypothèse d’un a priori de présence du mobile le long d’un axe routier et d’une ligne de train à grande vitesse est représenté à la .
  • Dans certains modes de réalisation, un événement peut être également associé, dans la base de données, à une valeur d’un rayon d’action d’une antenne de la station de base correspondante, exprimé en mètres par exemple.
  • Ainsi, pour chaque cellule d’une station de base, il peut être possible de définir un rayon d’action R tel que la probabilité de présence d’un terminal mobile dans un disque de rayon R autour du centre de cette cellule, sachant la survenue d’un événement réseau dans cette cellule à un instant considéré, est supérieure ou égale à une première probabilité (telle que 85% dans l’exemple détaillé).
  • Le rayon d’action R peut par exemple dépendre fortement de la technologie utilisée (selon qu’elle est conforme aux normes de télécommunications de 2ème, 3ème, 4ème (LTE) ou 5ème générations) et/ou de la nature de zone géographique concernée, e.g. rurale, urbaine ou périurbaine.
  • Autrement dit, pour une antenne dont les coordonnées sur la carte géographique sont , ayant un rayon d’action , et en notant le disque de rayon centré sur le centre de la cellule considérée , on a :
  • en notant le couple de variables aléatoires donnant la position du terminal mobile à l’instant .
  • La illustre cette notion de rayon d’action.
  • Le présent procédé repose sur l’utilisation de données de signalisation relatives à des terminaux mobiles, et donc à leurs utilisateurs. Aussi, dans certains modes de réalisation sa mise en œuvre se doit de respecter des contraintes règlementaires d'anonymisation, et/ou de pseudonymisation, des données. Ces contraintes peuvent de plus parfois imposer des délais (relativement brefs) d'anonymisation, et/ou de pseudonymisation, des données. Ainsi, dans certains modes de réalisation, les calculs à effectuer utilisent des données de signalisation dont l’historique (i.e. la conservation) ne doit pas excéder une certaine durée. Une telle durée, ou fenêtre temporelle, peut être d’une ou plusieurs dizaines de minutes selon les modes de réalisation, par exemple de 15 minutes.
  • Dans certains modes de réalisation, le procédé peut comprendre (lors d’une première étape E1) une sélection d’un premier évènement réseau ER1 et d’un deuxième événement réseau ER2 parmi une pluralité d’événements réseau ERi impliquant le terminal mobile. Une telle sélection consiste à prendre l’ensemble des couples d’évènements réseau tels que les deux évènements réseau ER1 et ER2 constitutifs d’un couple d’événements réseau sont présents dans la fenêtre temporelle considérée, qu’ils sont séparés d’une durée minimum, par exemple 5 minutes en temps, et sont tels que l’événement réseau ER2 est postérieur à l’événement réseau ER1.
  • Le premier et le deuxième événement réseau ER1, ER2 interviennent respectivement aux instants et et impliquent les antennes et portées par deux stations de base qui peuvent être différentes.
  • Pour on note les variables aléatoires donnant respectivement la longitude et la latitude du terminal mobile à l’instant .
  • Dans la suite du document, les hypothèses suivantes sont posées :
    • les variables aléatoires associées aux densités de probabilité de présence des deux antennes et sont indépendantes,
    • le déplacement du terminal mobile est supposé rectiligne uniforme si le temps séparant deux évènements est inférieur à une première durée (par exemple une durée constante jouant le rôle d’un seuil minimum).
  • Les étapes E2 à E3 décrites ci-après sont mises en œuvre pour deux jeux d’événements réseau distincts JER1 et JER2. Le premier jeu d’évènements réseau JER1 comprend l’ensemble des évènements réseau relatifs au terminal pour la durée de la fenêtre temporelle considérée (quel que soit la station de base à laquelle ils se rapportent). Le deuxième jeu d’évènements réseau JER2 comprend au moins un ensemble d’au moins deux évènements réseau relatifs au terminal mobile qui interviennent tous au sein d’une zone de couverture d’une même station de base. Ce deuxième jeu d’évènements réseau permet de déterminer une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio. En d’autres termes, une telle incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio peut être assimilée à du bruit
  • Dans une étape E2, on détermine une densité de distance pour deux évènements réseau ER1 et ER2 appartenant au premier jeu d’évènements réseau JER1. En utilisant la formule des probabilités totales et les hypothèses citées ci-dessus, on peut prouver que les variables aléatoires suivent une loi de densité . Bien entendu, d’autres méthodes de calculs peuvent être utilisées pour obtenir la densité de distance
  • On pose alors où représente la variable aléatoire donnant la distance parcourue par le terminal mobile entre les instants et .
  • La variable aléatoire suit une loi de densité , telle que : 
  • (1)
  • En intégrant cette densité sur un intervalle de distance inclus dans et en notant , on obtient, après interversion et à l’aide des changements de variables dans les intégrales idoines, une forme beaucoup plus commode pour le calcul numérique :
  • Une méthode pour calculer cette densité de distance peut-être, dans certains modes de réalisation, de créer un maillage spatial des deux cartes géographiques représentatives d’une zone de couverture d’une station de base associée à une antenne , une première carte géographique correspondant à la station de base impliquée dans l’événement réseau ER1 et une deuxième carte géographique correspondant à la station de base impliquée dans l’événement réseau ER2. Chaque pixel de ce maillage est associé à une probabilité de prise en charge par l’antenne Ai conditionnée par la présence du terminal mobile en ce pixel . Une telle information est fournie par la carte de vraisemblance de prise en charge par une cellule associée à l’antenne
  • On peut appliquer les mêmes opérations à un deuxième couple d’évènements réseau ER3 et ER4 appartenant au deuxième jeu d’évènements réseau JER2, qui interviennent tous les deux au sein d’une zone de couverture d’une même station de base, afin d’obtenir une densité de distance parcourue pour le couple d’évènements réseaux ER3, ER4.
  • Ainsi, dans certains modes de réalisation, à l’issue d’une étape E2, on peut obtenir une première densité de distance parcourue pour le couple d’évènements réseaux ER1, ER2 et une deuxième une densité de distance parcourue pour le couple d’évènements réseaux ER3, ER4.
  • Cette deuxième densité de distance parcourue représente une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio qui va permettre de déterminer si la première densité de distance parcourue correspond à un déplacement (effectif) du terminal mobile ou correspond à un terminal mobile immobile du point de vue du réseau de communications radio, c’est-à-dire un terminal mobile qui est resté dans la zone de couverture d’une même station de base.
  • Afin d’améliorer la précision de la valeur de la distance parcourue par le terminal mobile, ainsi que la précision de la valeur de l’incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio, les étapes E1 et E2 peuvent être répétées, dans certains modes de réalisation, pour une pluralité de couple d’évènements réseau appartenant au premier jeu d’évènements réseau JER1 et/ou pour une pluralité de couple d’évènements réseau appartenant au deuxième jeu d’événements réseau JER2 (à la condition par exemple que les instants associés à chacun des évènements soient compris dans la fenêtre temporelle (de 15 minutes par exemple) définie plus haut). Bien entendu, la durée de la fenêtre temporelle peut prendre n’importe quelle autre valeur en fonction des modes de réalisation (par exemple en fonction des besoins, de la législation, etc.)
  • Ainsi, une fois l’ensemble des couples d’évènements ERi, ERj pris au sein de la fenêtre temporelle constitués pour les deux jeux d’événements réseau JER1 et JER2 , les étapes E1 et E2 peuvent être mises en œuvre pour des couples d’évènements ERi, ERj de l’un de ces deux jeux d’évènements réseau JER1 et JER2 (pour chacun de ces couples de ces deux jeux par exemple). A l’issue de ces différentes itérations des étapes E1 et E2, on peut obtenir, pour le premier jeu d’événements réseau JER1, autant de densités de distances parcourues du terminal mobile que de couples d’évènements ERi, ERj provenant de ce jeu d’évènement réseau JER1 et pour le deuxième jeu d’évènements réseau JER2, autant de de valeurs d’une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio que de couples d’évènements ERi, ERjprovenant de ce jeu d’évènement réseau JER2.
  • Dans certains modes de réalisation, le procédé peut comprendre (dans une étape E3) une combinaison entre elles des différentes densités de distance parcourue du terminal mobile obtenues pour les couples d’évènements réseau appartenant au premier jeu d’évènements réseau JER1. Une telle combinaison peut par exemple résulter en une densité de distance parcourue moyenne du terminal mobile pour une durée inférieure ou égale à celle de la fenêtre temporelle considérée.
  • De tels modes de réalisation, peuvent par exemple se baser sur une hypothèse supplémentaire. Ainsi, il peut être supposé l’existence d’une loi de distance parcourue relative au déplacement du terminal mobile. Par exemple, Il peut être supposé que cette loi de distance parcourue relative au déplacement du terminal mobile peut être obtenue à partir des différentes densités de distance parcourues par le terminal mobile correspondant aux couples d’évènements ERi, ERj.
  • Dans les modes de réalisation détaillés, afin d’obtenir la densité de distance parcourue moyenne de déplacement du terminal mobile sur la durée de la fenêtre temporelle considérée, on peut par exemple considérer deux couples d’évènements appartenant au premier jeu d’événements réseau JER1, un premier couple d’événements C1 constitué des évènements ER1 et ER2 et un deuxième couple d’événements C2 constitué des évènements ER5 et ER6, ainsi que les densités de distance parcourue de déplacement du terminal mobile correspondantes obtenues à l’issue de la mise en œuvre des étapes E1 et E2, et notées respectivement et .
  • On note la variable aléatoire représentant la densité de distance parcourue moyenne de déplacement du terminal mobile, que l’on cherche à obtenir à partir des densités de distance parcourue de déplacement du terminal mobile et .
  • Connaissant la propriété suivante :
  • qui dit que pour que l’événement, au sens des probabilités, «  » se réalise avec une probabilité non nulle, il faut et il suffit que les évènements, au sens des probabilités, «   » se réalisent avec une probabilité non nulle.
  • En remarquant que les densités de distance parcourue par le terminal mobile et sont indépendantes l’une de l’autre par construction, la propriété (3) se réécrit alors :
  • En considérant la densité de distance parcourue moyenne du terminal mobile vérifiant l’équation (3’) comme le résultat de deux expériences aléatoires dont l’ordre n’importe pas, il est alors possible d’écrire, en notant  pour tout :
  • que l’on peut réécrire, grâce à l’indépendance des deux densités de distance parcourue par le terminal mobile et , sous la forme :
  • Une telle expression est facilement généralisable à n densités de distance parcourue par le terminal mobile indépendantes où n correspond au nombre de couple Ci d’évènements constitués pour une fenêtre temporelle donnée.
  • L’équation (4) peut ensuite être normalisée afin de vérifier la propriété suivante :
  • , qui traduit le fait que la distance moyenne parcourue par le terminal mobile recherchée est positive ou nulle.
  • Le même raisonnement peut être appliqué afin d’obtenir une combinaison entre elles des différentes valeurs d’une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio obtenues pour les couples d’évènements réseau appartenant au deuxième jeu d’évènements réseau JER2.
  • Comme précédemment, on considère deux couples d’évènements appartenant au deuxième jeu d’événements réseau JER2, un premier couple d’événements C3 constitué des évènements ER3 et ER4 et un deuxième couple d’événements C4 constitué des évènements ER7 et ER8, ainsi que les densités de distance parcourue de déplacement du terminal mobile correspondantes obtenues à l’issue de la mise en œuvre des étapes E1 et E2, et notées respectivement et . On obtient alors une variable aléatoire ’ représentant une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio moyenne.
  • Dans certains modes de réalisation, on peut par exemple comparer la première densité de distance parcourue par le terminal mobile, obtenue à partir de couples d’évènements appartenant au premier jeu d’évènements réseau JER1, à cette information de bruit, obtenue à partir de couples d’évènements appartenant au deuxième jeu d’évènements réseau JER2, afin de déterminer si le terminal mobile s’est effectivement déplacé, i.e. a changé de station de base de rattachement consécutivement à un déplacement (effectif) ou si le terminal mobile n’a pas quitté la zone de couverture d’une station de base et est donc immobile du point de vue du réseau de communications radio.
  • Dans certains modes de réalisation, pour comparer la première densité de distance parcourue et la deuxième densité de distance parcourue, on détermine, par exemple, une distance de Hellinger au cours d’une étape E4. Une telle distance de Hellinger peut être construite à partir d’un coefficient de Bhattacharyya.
  • Comme expliqué plus en détails ci-après, la valeur de la distance de Hellinger ainsi construite permet de déterminer si le terminal mobile s’est effectivement déplacé. Lorsque la distance de Hellinger a une valeur élevée, c’est-à-dire lorsqu’elle est proche de 1, on considère que le terminal mobile s’est effectivement déplacé. Lorsque la distance de Hellinger a une valeur faible, c’est-à-dire lorsqu’elle est proche de 0, on considère que le terminal mobile est en situation d’immobilité. Ainsi, pour des densités de probabilité continues p et q, le coefficient de Bhattacharyya est défini comme : .
  • Un tel coefficient de Bhattacharyya est compris entre 0, cas où les densités de probabilité continues p et q ne se recouvrent pas, et 1, cas où les densités de probabilité continues p et q sont égales.
  • La distance de Hellinger est alors définie comme : .
  • Cette distance est aussi comprise entre 0, cas où les densités de probabilité continues p et q ne se recouvrent pas, et 1, cas où les densités de probabilité continues p et q sont égales.
  • Les et représentent respectivement une situation dans laquelle le terminal mobile est immobile du point de vue du réseau de communications radio et une situation dans laquelle le terminal mobile est mobile du point de vue du réseau de communications radio.
  • En effet, sur la figure A4, on voit que les deux densités de distance parcourue se recouvrent presque intégralement, cela correspondant à une distance de Hellinger proche de 0. Sur la , au contraire, on voit que les deux densités de distance parcourue ne se recouvrent pas, cela correspondant à une distance de Hellinger proche de 1.
  • Dans certains modes de réalisation, pour mitiger le phénomène d’oscillation réseau, les instants et correspondant respectivement à un événement réseau ERi et à un événement ERj constituant un couple Ci d’évènements réseau peuvent être choisis pour être séparés par une durée minimale. Ainsi, la durée écoulée entre la survenue de l’événement ERi et de l’événement ERj est supérieure ou égale à une première durée. Une telle durée, jouant le rôle d’un seuil, peut par exemple lorsque la fenêtre temporelle considérée dure 15 minutes, être fixée de l’ordre de quelques minutes (par exemple de 3 à 9 minutes), comme une durée de 6 minutes. Bien entendu d’autres valeurs de cette première durée peuvent être envisagées.
  • La représente un diagramme des étapes d’un procédé de détermination d’un déplacement d’un terminal mobile dans un deuxième exemple d’implémentation. Dans ce deuxième exemple, la variable représentative d’un déplacement du terminal mobile est la direction de déplacement.
  • Le présent procédé reposant sur l’utilisation de données de signalisation relatives à des terminaux mobiles, et donc à leurs utilisateurs, sa mise en œuvre peut se conformer à des contraintes d'anonymisation, ou de pseudonymisation, à bref-délai. Ainsi, les calculs à effectuer utilisent par exemple des données de signalisation dont l’historique n’excède pas une certaine durée. Une telle durée est, par exemple, de 15 minutes.
  • Dans certains modes de réalisation, le procédé peut comprendre (lors d’une première étape G1) une sélection d’un premier évènement réseau ER1 et d’un deuxième événement réseau ER2 parmi une pluralité d’événements réseau ERi impliquant le terminal mobile. Une telle sélection consiste à prendre l’ensemble des couples d’évènements réseau tels que les deux évènements réseau ER1 et ER2 constitutifs d’un couple d’événements réseau sont présents dans la fenêtre temporelle considérée, qu’ils sont séparés d’une durée minimum, par exemple 5 minutes en temps, et sont tels que l’événement réseau ER2 est postérieur à l’événement réseau ER1.
  • Les étapes G2 à G3 décrites ci-après sont mises en œuvre pour deux jeux d’événements réseau distincts JER1 et JER2. Le premier jeu d’évènements réseau JER1 comprend l’ensemble des évènements réseau relatifs au terminal pour la durée de la fenêtre temporelle considérée (quel que soit la station de base à laquelle ils se rapportent). Le deuxième jeu d’évènements réseau JER2 comprend un ensemble d’évènements réseau relatifs au terminal mobile qui interviennent tous au sein d’une zone de couverture d’une même station de base. Ce deuxième jeu d’évènements réseau permet de déterminer une incertitude de direction de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio. En d’autres termes, une telle incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio peut être assimilée à du bruit
  • Dans une étape G2, on détermine une densité de direction pour deux évènements réseau ER1 et ER2 appartenant au premier jeu d’évènements réseau JER1. En utilisant la formule des probabilités totales et les hypothèses citées ci-dessus, on peut prouver que les variables aléatoires suivent une loi de densité . Bien entendu, d’autres méthodes de calculs peuvent être utilisées pour obtenir la densité de direction
  • On pose alors où représente la variable aléatoire donnant la direction de déplacement du terminal mobile entre les instants et .
  • La variable aléatoire suit une loi de densité , telle que : 
  • Le terminal mobile étant supposé se déplacer selon un mouvement rectiligne uniforme, on calcule alors une densité de direction comme suit  :
  • En intégrant cette densité sur un intervalle d’angle inclus dans , et en notant , on obtient, après interversion et à l’aide des changements de variables dans les intégrales idoines, une forme beaucoup plus commode pour le calcul numérique :
  • Ainsi, à l’issue d’une étape G2, on obtient une densité de direction pour un couple d’évènements réseaux ER1, ER2.
  • Une méthode pour calculer cette densité de direction peut-être, dans certains modes de réalisation, de créer un maillage spatial des deux cartes géographiques représentatives d’une zone de couverture d’une station de base associée à une antenne , une première carte géographique correspondant à la station de base impliquée dans l’événement réseau ER1 et une deuxième carte géographique correspondant à la station de base impliquée dans l’événement réseau ER2. Chaque pixel de ce maillage est associé à une probabilité de prise en charge par l’antenne Ai conditionnée par la présence du terminal mobile en ce pixel . Une telle information est fournie par la carte de vraisemblance de prise en charge par une cellule associée à l’antenne
  • On peut appliquer les mêmes opérations à un deuxième couple d’évènements réseau ER3 et ER4 appartenant au deuxième jeu d’évènements réseau JER2 afin d’obtenir une densité de direction de déplacement pour le couple d’évènements réseaux ER3, ER4.
  • Ainsi, dans certains modes de réalisation, à l’issue d’une étape G2, on peut obtenir une première densité de direction pour le couple d’évènements réseaux ER1, ER2 et une deuxième une densité de direction pour le couple d’évènements réseaux ER3, ER4.
  • Cette deuxième densité de direction empruntée représente une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio qui va permettre de déterminer si la première densité de direction correspond à un déplacement (effectif) du terminal mobile ou correspond à un terminal mobile immobile du point de vue du réseau de communications radio, c’est-à-dire un terminal mobile qui est resté dans la zone de couverture d’une même station de base.
  • Afin d’améliorer la précision de la valeur de la direction empruntée par le terminal mobile, ainsi que la précision de la valeur de l’incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio, les étapes G1 et G2 peuvent être répétées, dans certains modes de réalisation, pour une pluralité de couple d’évènements réseau appartenant au premier jeu d’évènements réseau JER1 et/ou pour une pluralité de couple d’évènements réseau appartenant au deuxième jeu d’événements réseau JER2 (à la condition par exemple que les instants associés à chacun des évènements soient compris dans la fenêtre temporelle de 15 minutes définie plus haut). Bien entendu, la durée de la fenêtre temporelle peut prendre n’importe quelle autre valeur en fonction des modes de réalisation (par exemple en fonction des besoins, de la législation, etc.)
  • Ainsi, une fois l’ensemble des couples d’évènements ERi, ERj pris au sein de la fenêtre temporelle constitués pour les deux jeux d’événements réseau JER1 et JER2 , les étapes G1 et G2 peuvent être mises en œuvre pour des couples d’évènements ERi, ERj de l’un de ces deux jeux d’évènements réseau JER1 et JER2 (pour chacun de ces couples de ces deux jeux par exemple). A l’issue de ces différentes itérations des étapes G1 et G2, on peut obtenir, pour le premier jeu d’événements réseau JER1, autant de densités de direction du terminal mobile que de couples d’évènements ERi, ERj provenant de ce jeu d’évènement réseau JER1 et pour le deuxième jeu d’évènements réseau JER2, autant de de valeurs d’une incertitude de direction de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio que de couples d’évènements ERi, ERjprovenant de ce jeu d’évènement réseau JER2.
  • Dans certains modes de réalisation, le procédé peut comprendre (dans une étape G3) une combinaison entre elles des différentes densités de direction du terminal mobile obtenues pour les couples d’évènements réseau appartenant au premier jeu d’évènements réseau JER1. Une telle combinaison peut par exemple résulter en une densité de direction empruntée moyenne par le terminal mobile pour une durée inférieure ou égale à celle de la fenêtre temporelle considérée.
  • De tels modes de réalisation, peuvent par exemple se baser sur une hypothèse supplémentaire. Ainsi, il peut être supposé l’existence d’une loi de direction relative au déplacement du terminal mobile. Par exemple, Il peut être supposé que cette loi de direction relative au déplacement du terminal mobile peut être obtenue à partir des différentes densités de direction du terminal mobile correspondant aux couples d’évènements ERi, ERj.
  • Dans les modes de réalisation détaillés, afin d’obtenir la densité de direction moyenne de déplacement du terminal mobile sur la durée de la fenêtre temporelle considérée, on peut par exemple considérer deux couples d’évènements appartenant au premier jeu d’événements réseau JER1, un premier couple d’événements C1 constitué des évènements ER1 et ER2 et un deuxième couple d’événements C2 constitué des évènements ER5 et ER6, ainsi que les densités de direction empruntées par le terminal mobile correspondantes obtenues à l’issue de la mise en œuvre des étapes G1 et G2, et notées respectivement et
  • On note la variable aléatoire représentant la densité de direction moyenne de déplacement du terminal mobile, que l’on cherche à obtenir à partir des densités de direction de déplacement du terminal mobile et .
  • Connaissant la propriété suivante :
  • qui dit que pour que l’événement, au sens des probabilités, «  » se réalise avec une probabilité non nulle, il faut et il suffit que les évènements, au sens des probabilités, «   » se réalisent avec une probabilité non nulle.
  • En remarquant que les densités de direction de déplacement du terminal mobile et sont indépendantes l’une de l’autre par construction, la propriété (3) se réécrit alors :
  • En considérant la densité de direction moyenne du terminal mobile vérifiant l’équation (3’) comme le résultat de deux expériences aléatoires dont l’ordre n’importe pas, il est alors possible d’écrire, en notant  pour tout :
  • que l’on peut réécrire, grâce à l’indépendance des deux densités de direction de déplacement du terminal mobile et , sous la forme :
  • Une telle expression est facilement généralisable à n densités de direction de déplacement du terminal mobile indépendantes où n correspond au nombre de couple Ci d’évènements constitués pour une fenêtre temporelle donnée.
  • Dans certains modes de réalisation, l’équation (4) peut ensuite être normalisée afin de vérifier la propriété suivante :
  • , qui traduit le fait que la direction moyenne de déplacement du terminal mobile recherchée est dans l’intervalle .
  • Dans certains modes de réalisation, à partir de la densité de direction moyenne de déplacement du terminal mobile ainsi déterminée, il est possible d’obtenir, dans une étape G4, une valeur d’une direction moyenne de déplacement du terminal mobile en calculant l'espérance d’une loi de probabilité associée à la densité de direction moyenne de déplacement du terminal mobile .
  • Dans la mesure où les densités de direction du terminal mobile sont des densités circulaires, il convient d’adapter le calcul de l’espérance et de l’écart-type.
  • Pour cela, il convient de poser : , où Γ est n’importe quel intervalle d’étendue 2π.
  • La valeur de direction moyenne de déplacement du terminal mobile s’exprime alors comme .
  • Pour le calcul de l’écart-type, plusieurs méthodes sont possibles et utilisent le plus souvent le module de ainsi qu’une analogie avec une distribution normale circulaire. Dans un exemple, l’estimateur de l’écart-type suivant est donné par :
  • ,
  • où où Re(m1) et Im(m1) désignent respectivement la partie réelle et la partie imaginaire de m1. Cet écart-type est ensuite utilisé pour la détermination d’un intervalle de confiance à 95%.
  • Le même raisonnement peut être appliqué afin d’obtenir une combinaison entre elles des différentes valeurs d’une incertitude de déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio obtenues pour les couples d’évènements réseau appartenant au deuxième jeu d’évènements réseau JER2.
  • Comme précédemment, on considère deux couples d’évènements appartenant au deuxième jeu d’événements réseau JER2, un premier couple d’événements C3 constitué des évènements ER3 et ER4 et un deuxième couple d’événements C4 constitué des évènements ER7 et ER8, ainsi que les densités de direction de déplacement du terminal mobile correspondantes obtenues à l’issue de la mise en œuvre des étapes G1 et G2, et notées respectivement et . On obtient alors une variable aléatoire ’ représentant une incertitude de direction déplacement du terminal mobile inhérente au réseau de communication radio moyenne.
  • La représente un dispositif 10 apte à mettre en œuvre certaines étapes de la solution précédemment décrite.
  • Un dispositif 10 peut comprendre au moins un processeur matériel 501 correspondant au processeur μPr de la , une unité de stockage 502, une interface 503, qui sont connectés entre eux au travers d’un bus 504. Bien entendu, les éléments constitutifs du dispositif 10peuvent être connectés au moyen d’une connexion autre qu’un bus.
  • Le processeur 501 commande les opérations du dispositif 10. L'unité de stockage 502 stocke au moins un programme pour la mise en œuvre des différents procédés objets de l’invention à exécuter par le processeur 501, et diverses données, telles que des paramètres utilisés pour des calculs effectués par le processeur 501, des données intermédiaires de calculs effectués par le processeur 501, etc. Le processeur 501 peut être formé par tout matériel ou logiciel connu et approprié, ou par une combinaison de matériel et de logiciel. Par exemple, le processeur 601 peut être formé par un matériel dédié tel qu'un circuit de traitement, ou par une unité de traitement programmable telle qu'une unité centrale de traitement (Central Processing Unit) qui exécute un programme stocké dans une mémoire de celui-ci.
  • L'unité de stockage 502 peut être formée par n'importe quel moyen approprié capable de stocker le programme ou les programmes et des données d'une manière lisible par un ordinateur. Des exemples d'unité de stockage 502 comprennent des supports de stockage non transitoires lisibles par ordinateur tels que des dispositifs de mémoire à semi-conducteurs, et des supports d'enregistrement magnétiques, optiques ou magnéto-optiques chargés dans une unité de lecture et d'écriture.
  • L'interface 503 fournit une interface entre le dispositif 10 et un autre équipement du réseau de communication radio.

Claims (12)

  1. Procédé de détermination d’une valeur d’une variable représentative d’un déplacement d’un terminal mobile caractérisé en ce que ledit procédé comprend :
    - une détermination d’une première densité de probabilité d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile en fonction :
    • d’une première carte de vraisemblance de prise en charge par une première station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un premier événement réseau impliquant ledit terminal mobile, et
    • d’une deuxième carte de vraisemblance de prise en charge par une deuxième station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un deuxième événement réseau impliquant ledit terminal mobile,
    - une obtention de ladite valeur de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile à partir de la première densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et de données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture d’une troisième station de base.
  2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel les données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture de ladite troisième station de base comprennent une deuxième densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile, obtenue au moyen d’une troisième carte de vraisemblance de prise en charge par ladite troisième station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un troisième événement réseau impliquant le terminal mobile, et d’un quatrième événement réseau impliquant le terminal mobile.
  3. Procédé selon la revendication 1 ou 2 où ledit premier, deuxième, troisième et/ou quatrième événement réseau est associé respectivement à un premier, deuxième, troisième et/ou quatrième jeu de données de signalisation comprenant entre autres, respectivement, une donnée d’horodatage dudit premier, deuxième, troisième et/ou quatrième événement réseau.
  4. Procédé selon la revendication 2 ou 3 dans lequel l’obtention de ladite valeur représentative d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile comprend une comparaison entre la première densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et la deuxième densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile.
  5. Procédé selon la revendication 4 dans lequel la comparaison entre la première densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et la deuxième densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile comprend une détermination d’un taux de recouvrement entre la première densité de probabilité d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et la deuxième densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile.
  6. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 dans lequel le premier événement et le deuxième événement sont sélectionnés parmi une pluralité d’évènements réseau impliquant le terminal mobile, intervenus pendant une première fenêtre temporelle .
  7. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 comprenant au moins deux itérations de l’étape de détermination et comprenant en outre une détermination d’une valeur moyenne de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile en combinant les premières densités de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile déterminées au cours de chacune desdites itérations.
  8. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel le premier évènement et le deuxième événement sont espacés temporellement d’au moins une première durée.
  9. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel ladite variable représentative d’un déplacement d’un terminal mobile est une distance de déplacement du terminal mobile.
  10. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 dans lequel la variable représentative d’un déplacement d’un terminal mobile est une direction de déplacement du terminal mobile.
  11. Dispositif capable de déterminer un déplacement un terminal mobile caractérisé en ce que, ledit dispositif comprend au moins un processeur adapté pour :
    déterminer une première densité de probabilité d’une variable représentative d’un déplacement du terminal mobile en fonction :
    d’une première carte de vraisemblance de prise en charge par une première station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un premier événement réseau impliquant le terminal mobile, et
    d’une deuxième carte de vraisemblance de prise en charge par une deuxième station de base avec laquelle le terminal mobile a interagi lors d’un deuxième événement réseau impliquant le terminal mobile,
    obtenir ladite valeur de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile à partir de la première densité de probabilité de ladite variable représentative d’un déplacement du terminal mobile et de données représentatives d’un déplacement dudit terminal mobile au sein d’une zone de couverture d’une troisième station de base.
  12. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé de détermination d’un déplacement d’ un terminal mobile selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsqu’il est exécuté par un processeur.
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