ES2637925T3

ES2637925T3 - Método y dispositivo para detección de punto de acceso basándose en datos de ubicación de usuario erróneos

Info

Publication number: ES2637925T3
Application number: ES15151385.0T
Authority: ES
Inventors: Jürgen BEYER; Marc Christian Hipke; Ole Klein
Original assignee: Deutsche Telekom AG
Current assignee: Deutsche Telekom AG
Priority date: 2015-01-16
Filing date: 2015-01-16
Publication date: 2017-10-17
Anticipated expiration: 2035-01-16
Also published as: PL3046380T3; EP3046380A1; WO2016113081A1; US20170339659A1; EP3046380B1; HRP20171129T1; US10117215B2; HUE036013T2

Abstract

Un método (100) para detección de punto de acceso basándose en datos de ubicación de usuario erróneos, comprendiendo el método: calcular (102) una relación de una densidad de usuarios locales dentro de una primera zona de distancia de un mapa de densidad de usuarios hacia un candidato de punto central de punto de acceso con una densidad de usuarios locales dentro de una segunda zona de distancia del mapa de densidad de usuarios hacia el mismo candidato de punto central de punto de acceso y, si esta relación excede de un umbral, asignar (103) puntos candidatos particulares del mapa de densidad de usuarios dentro de una cierta distancia del candidato de punto central de punto de acceso a un punto de acceso si la relación de su densidad de usuarios con la de la segunda zona de distancia excede el umbral, representando el punto de acceso una aglomeración concentrada de usuarios de la red de comunicación móvil; y detectar (104) un punto central del punto de acceso basándose en los puntos candidatos particulares asignados al punto de acceso.

Description

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La forma de punto de acceso puede describirse básicamente mediante la densidad de usuario (udens) dentro de anillos circulares alrededor del punto central de punto de acceso de acuerdo con

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5 en la que ir es un índice de un anillo circular particular alrededor del punto candidato particular, A(ir) es el tamaño del anillo circular particular, Nu(ir) es el número de usuarios dentro del anillo circular particular y udens(ir) es la densidad de usuarios locales dentro del anillo circular particular.

10 El incremento de radio de los anillos circulares puede ser aproximadamente de 20 m. Eso significa que, por ejemplo, para ir = 3 se consideran a todos los usuarios dentro de una distancia entre 40 y 60 m del centro de punto de acceso. En el caso de análisis basado en cuadrículas, los usuarios se asignan primero a los correspondientes cuadrados de cuadrícula y después se realizan los cálculos de densidad de usuario.

15 La Figura 5 muestra un gráfico 500 que ilustra una densidad de usuarios escalada ilustrativa frente a distancia a punto central de punto de acceso. La densidad de usuarios locales puede escalarse con respecto al primer anillo circular y calcularse de acuerdo con la siguiente relación:

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20 en la que ir es un índice de un anillo circular particular alrededor del punto candidato particular, Nu,C (1) es el número de usuarios dentro del primer anillo circular y udens(ir) es la densidad de usuarios locales sin escalar dentro del anillo circular particular.

25 Las Figuras 6 y 7 muestran la densidad de usuarios escalados por anillo circular para ambos puntos de acceso 301,

302. Para una comparación mejor, la ecuación (1) se escala al número de usuarios con ubicación de usuario correcta (= Nu,C(1)) en el 1er anillo circular 401a -que es un círculo con un radio de 20 m alrededor del centro de punto de acceso 411:

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Los datos de ubicación de usuario errónea se simularon porque hasta ahora no existe ningún sistema real para proporcionar tales datos de ubicación de usuario. Para demonstrar la precisión del método descrito en esta divulgación, datos de ubicación de usuario errónea se generaron basándose en simulaciones. Debido al gran error 35 601 medio de ubicación de usuario de 50 m, la densidad de usuario dentro del radio de punto de acceso de 40 m se reduce significativamente por alrededor del 50 % en comparación con la densidad de usuarios de punto de acceso para ubicación de usuario correcta 602. Esto es válido para ambos puntos de acceso 301, 302, pero de acuerdo con la Figura 6 la densidad de usuario aumenta de nuevo bien fuera del punto de acceso 1, 301 y alcanza casi la densidad de usuario del punto de acceso para ubicación de usuario errónea 601. Esto se provoca mediante el área 40 310 de densidad de usuarios intensiva a la izquierda del punto de acceso 1 en la macrocélula vecina 321. Debido a esa área 310 de densidad de usuarios intensiva la densidad de usuario aumenta para distancia de más de 100 m que complica detectar numéricamente este punto de acceso 301. Esto no es válido para el punto de acceso 2, 302 en la Figura 7. Asumiendo ’Ubicación de usuario correcta’ 702 su densidad de usuarios es claramente mayor que fuera del punto de acceso 302 e incluso para ’Ubicación de usuario errónea’ 701 la forma del punto de acceso 302

45 es clara de ver en la Figura 7. Por lo tanto, un punto de acceso 302 de este tipo puede detectarse numéricamente.

A partir de la comparación de los gráficos de trazo continuo (resultados basados en ubicaciones de usuario individuales) y discontinuo (resultados basados en cuadrículas) en la Figuras 6 y 7 se puede reconocer que asignar usuarios a cuadrados de cuadrícula únicamente tiene un impacto muy bajo en los gráficos de densidad de usuario.

50 Esto también es válido para cuadrados con tamaño de hasta 50 x 50 m que es el tamaño más grande considerado. Una importante conclusión a partir de la Figura 6 y 7 es que la relación de la densidad de usuarios dentro del punto de acceso con respecto a la de fuera del punto de acceso representa una medida adecuada para la detección de puntos de acceso. Las medias de dentro así como fuera del punto de acceso de la correspondiente densidad de

55 usuarios se usan y la relación de densidad de usuario densusuario puede calcularse mediante:

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acceso 1. Para pusuario HS alto se obtiene lo siguiente: centro HS < 20 m. Para punto de acceso 2 se obtiene lo siguiente: centro HS < 20 m. En buena condición el punto central de punto de acceso puede detectarse con suficiente precisión, es decir, centro HS es inferior que el intervalo de área de alto rendimiento de picocélulas de cocanal.

La Figura 10 muestra un diagrama 1100 que ilustra una desviación ilustrativa del centro de punto acceso detectado al real sobre la cuota de usuario de punto de acceso. La Figura muestra la desviación (= centro HS) entre el punto central de punto de acceso real y el obtenido mediante el enfoque anteriormente. Para punto de acceso 1 centro HS es muy grande, provocado por el área de densidad de usuarios intensiva a la izquierda del punto de acceso. Muchos cuadrados de cuadrícula de esa región se reasignan -erróneamente -al punto de acceso 1. Únicamente para un gran número de usuarios de punto de acceso centro HS alcanza un intervalo aceptable. Para punto de acceso 2 centro HS está entre 10 m y 20 m. Los cálculos se repiten para el intervalo completo de parámetros usados para la Figura 8 y Figura 9a y se encontró que centro HS oscila principalmente entre 10 y 20 m. No existe un vínculo claro entre centro HS y cualquier otro parámetro (rhs, pusuario HS, etc.). Sin embargo, ya que el área de alto rendimiento de una picocélula de cocanal alcanza 30-50 m alrededor del pico emplazamiento, la precisión de detección de punto central de punto de acceso puede considerarse como suficiente.

La Figura 11 muestra un diagrama esquemático que ilustra un dispositivo 1200 para detección de punto de acceso basándose en datos de ubicación de usuario de acuerdo con una forma de implementación. El dispositivo 1200 incluye medios 1202 para calcular una relación de una densidad de usuarios locales dentro de una primera zona de distancia de un mapa de densidad de usuarios hacia un candidato de punto central de punto de acceso con una densidad de usuarios locales dentro de una segunda zona de distancia del mapa de densidad de usuarios hacia el mismo candidato de punto central de punto de acceso y, si esta relación excede de un umbral, medios 1203 para asignar puntos candidatos particulares del mapa de densidad de usuarios dentro de una cierta distancia del candidato de punto central de punto de acceso a un punto de acceso si la relación de su densidad de usuarios con la de la segunda zona de distancia excede el umbral, representando el punto de acceso una aglomeración concentrada de usuarios de la red de comunicación móvil; y medios 1204 para detectar un punto central del punto de acceso basándose en los puntos candidatos particulares asignados al punto de acceso.

El dispositivo 1200 puede incluir una interfaz a un sistema de localización de usuario para recibir el mapa de densidad de usuarios.

El dispositivo 1200 puede incluir un procesador en el que pueden implementarse los medios 1202 para calcular una respectiva medida de detección y los medios 1203 para asignar el punto candidato particular a un punto de acceso. Los medios 1202 para calcular una respectiva medida de detección pueden realizar la etapa 102 de método como se ha descrito anteriormente con respecto a la Figura 1. Los medios 1203 para asignar el punto candidato particular a un punto de acceso puede realizar la etapa 103 de método como se ha descrito anteriormente con respecto a la Figura 1.

El dispositivo 1200 puede implementarse como circuito eléctrico y/u óptico dentro de un chip o como un circuito integrado o un circuito integrado específico de la aplicación (ASIC). El dispositivo 1200 puede implementarse en electrónica digital o analógica y circuitería óptica.

Usando el dispositivo 1200 o un método 100 como se ha descrito anteriormente con respecto a la Figura 1 es posible la detección de puntos de acceso numérica o visual aunque las ubicaciones de usuario individuales no se conocen exactamente. Los usuarios pueden asignarse a una cuadrícula de cuadrados, por ejemplo con un tamaño por defecto de 15 x 15 m. En los gráficos de la densidad de usuarios (como se representa en la Figuras 2 y 3) sobre la distancia al centro de punto de acceso, la forma del punto de acceso se ve claramente. La relación de densidad de usuarios dentro del punto de acceso con el de fuera del punto de acceso (= densusuario) se encuentra que es una medida adecuada para detección de puntos de acceso numérica. Los datos de ubicación de menos de 10.000 usuarios por macro pueden tenerse en cuenta para conseguir un valor fiable para densusuario. Para radios de punto de acceso mayores de 20 m densusuario disminuye bastante despacio con aumento de error de ubicación de usuario. Por lo tanto, para detección de punto de acceso no es tan importante tener un sistema de localización de usuario de alta precisión. El número de punto de acceso usuarios debería exceder aproximadamente el 20 % del número de macro usuarios capaces de detectar el punto de acceso. Umbrales para otros parámetros de punto de acceso pueden encontrarse a partir de gráficos proporcionados en esta divulgación. La diferencia entre el punto central de punto de acceso detectado y el real oscila entre 10 y 20 m. En general, los resultados presentados en esta divulgación verifican que la detección de puntos de acceso es posible incluso para un error medio de ubicación de usuario bastante grande en el intervalo de 50 m.

Los métodos, sistemas y dispositivos descritos en este documento pueden implementarse como circuito eléctrico y/u óptico dentro de un chip o un circuito integrado o un circuito integrado específico de la aplicación (ASIC). La invención puede implementarse en electrónica digital o analógica y circuitería óptica.

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Claims

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