技术特征：
1.基于基站拜访位置寄存器的大型集会人群统计方法，其特征在于操作步骤如下：(1)估算每个基站无线覆盖面积：选取五个基站作为模拟对象，根据它们的经纬度坐标，计算单个基站与其相邻各基站的直线距离，选取最小的三个相邻基站距离取平均值，得出该基站到邻近基站的等效距离DAB，再根据基站蜂窝结构图计算出该基站的等效覆盖半径DAC：DAC=33DAB;]]>在不考虑基站扇区具体的功率区别情况下，基站的覆盖范围在规划中是一个标准的六边形，而在实际情况中，其覆盖范围可以视作为圆形，由此可得到每个基站的覆盖面积为：S＝πDAC2；(2)计算基站未满负荷时人数：基站到达满负荷之前，利用基站模拟得到的基于拜访位置寄存器统计的人数根据与信令统计出的人数差值以权重修正，该权重根据基站所处位置、信号覆盖能力和范围内用户而变化，在此设定为50％(3)校正人数误差：利用校正算法计算基站满负荷时人数：基站到达满负荷之后，由于基站会将周边与其他基站重合范围内的用户留给其他基站处理，基站统计出的人数相对实际数值将偏低，设计一个偏差量Δp用以计算“本应统计在该基站内的人数”，Δp在基站到达满负荷之后会从0开始以一定速度增长，并在将重叠区域人群全部交付周边基站处理时达到最大值，Δp消减变回0的规律与增长相同；所以基站到达满负荷之后进行人数校正的步骤为：①统计出在基站到达满负荷之前的人数增长趋势：基站在满负载之后，Δp的瞬时增长速度应与之前人数的增长速度相近，以下式计算：ΔP=(T-Tmt)×dPcdt|t=Tmt-1;]]>其中，Δp为人数的偏差值，T为实际时间，Tmt为基站到达满负荷的时间，PC为经过上文校正的实时统计人数，即统计出在基站到达满负荷之前的人数增长趋势，作为偏差值Δp的增长趋势；②计算基站面积：令基站的覆盖半径为R，基站蜂窝正六边形面积即为：R×32R×12×6=33R22;]]>③计算重叠面积：基站与其他基站重叠面积约为：2×(πR2-33R22)≈1.0870R2;]]>④重叠面积占基站原本覆盖面积比例为：1.0870R2πR2≈34.6%;]]>所以，ΔPmax＝34.6％×Pmax，当Δp到达Pmax后将保持不变，直到基于拜访位置寄存器统计出的人数开始下降；其中Pmax为该基站满负载时统计出的人数；(4)实现可视化：根据开放地理空间联盟OGC所制定的地理数据绘制标准写成KML文件，KML文件全称为Keyhole标记语言，根据可扩展标记语言XML的语法和格式，用以描述地理数据；CartoDB是一个云计算可视化集成工具网站，上传KML文件，并编辑可视化信息，对一些参数进行设置后就能看到动态的热力图；热力图就是：以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。