一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法与流程

1.本发明涉及一种无线通信、核心网技术领域，具体是一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法。


背景技术：

2.目前新冠肺炎的主要阻断措施是用传统严防死守的隔离和封闭，封闭隔离虽然有效但是效率相对较低，更不能对密切接触人群主动发现和预警。
3.现有的技术方案主要采用两种方式对密切接触者进行发现和预警：
4.1、采用“流行病学调查”，该种方法主要采用若发现了确诊病例，则对确诊病例由专业的流行病学调查员对确诊病例进行流行病学分析，整理出确诊病例的形成轨迹，接触的人员，并判定是否存在密切接触者，进而来进行进一步对密切接触者的隔离。该种方法对飞机、火车、长途汽车等实名票据中的同行人员信息较易判断，但是对短途旅行无须实名乘坐的地铁、公交等遇到的密切接触者存在排查漏斗，如果疑似病例和确诊病例在发病前去过超市、饭店、会场、影院等人员密集场所而接触到的潜在密切接触者也难以做出判断。
5.2、采用基于基站定位的方法进行感染者定位，该种方式利用基站信令进行定位，主要将终端用户位于哪个基站进行定位判断，较难精确判断出终端用户的具体位置。.
6.现有技术方案采用的“流行病学调查”的方式，该种方法一方面效率比较低，另一方面对调查者有较高的业务能力要求，对被调查者的回溯能力提出一定要求，一旦被调查者存在恶意隐瞒的情况，则将影响防疫的效率和效果；另一方面采用的基站定位方法存在相对大的定位误差，甚至可达到基站的覆盖范围500米左右，较大的定位误差将严重影响对于密切接触者的判断及响应。因此，本领域技术人员提供了一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
8.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
9.一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法，其特征在于，包括以下过程：
10.(1)用户与信令数据读取；
11.(2)读取mro数据；
12.(3)根据mr数据进行终端定位分析；
13.(4)开展大数据分析；
14.(5)终端用户的可视化呈现；
15.(6)密切接触人群的判断及预警。
16.作为本发明进一步的方案：所述用户与信令数据读取包括：根据信令数据和hss数
据等关键数据生成手机号码和位置的(key,value)键值对(手机号码，经纬度)。当疫情发生时，启动应急相应流程，读取信令日志和核心网数据，从而生成对敏感接触人群的预警。读取s1-mme接口信令。当发生ue请求附着网络，寻呼，所处的小区更新，s1切换，ue 状态释放等33种变化时都会请求都会触发s1-mme信令。s1-mme接口信令的原始xdr数据包含58个字段，其中第4个字段为经度，第5个字段为纬度(但是此经纬度为enodeb或下连的bbu和rru位置信息)，第17个字段为mmeues1apid，第25个字段为tmsi。通过第25个字段与hss中的tmsi关联可以从hss中获取用户的真实电话号码。目前三大运营商的大数据平台对用户位置的分析仅以s1-mme接口数据为主。但是仅靠s1-mme接口信令的分析误差相对较大，最大能达到500米，达不到精确定位的目的。也无法精确的还原用户的轨迹。而引入mr报告数据可以准确将用户位置准确计算出来。
17.作为本发明再进一步的方案：读取mro数据包括：读取mro数据的ta(时间提前量)、 aoa(天线到达角)等主要参数。
18.作为本发明再进一步的方案：根据mr数据进行终端定位分析包括：根据mr报告中的 ta数据和aoa数据算出ue的相对精确位置。经度差＝[ta
×
sin(aoa)]/基站所在位置地球纬度周长/360
°
。纬度差＝[ta
×
cos(aoa)]/地球赤道周长/360
°
。mro中也有 mmeues1apid字段，通过该字段以及时间节点与s1-mme原始xdr中的mmeues1apid字段作关联分析可以完成用户经纬度的计算，从而达到精确定位的目的。
[0019]
作为本发明再进一步的方案：开展大数据分析主要为将s1-mme信令数据和mro数据从大量日志信息中提取出来，并将二者基于mmeues1apid字段和时间点进行管理分析。采用hadoop集群或基于mpp(massively parallel processing)数据库集群进行关联分析。首先对海量的s1-mme信令数据和mro数据进行数据的格式化，开展数据的抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)。
[0020]
作为本发明再进一步的方案：终端用户的可视化呈现包括将计算得到的终端用户经纬度及时间节点在数字地图上进行可视化呈现。s1-mme信令与mro关联计算的经纬度、s1-mme 信令与hss关联查询到的用户电话号码信息、系统时间信息可视化呈现在地理信息系统上。达到的具体效果为数字地图可呈现出某个用户在某个时刻的具体位置，将不同时间节点的位置链接起来即可得到相对准确的轨迹。
[0021]
作为本发明再进一步的方案：密切接触人群的判断及预警包括设定接触参数，在数据库中筛选出相同时间内经纬度相差距离小于米的数据即可判定为密切接触者。将预判出的密切接触者在地图上高亮显示，触发预警和处置流程。
[0022]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0023]
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法和设备，该发明通过对手机信令大数据的信息挖掘，跟踪分析确诊病例和疑似病例的轨迹，利用科学手段预测潜在的密切接触人群，对二次传播提前预测与预警有着十分重大的意义。
[0024]
2、本发明利用enodeb向手机发送的信号测量报告结合信令数据后能够相对准确定位用户的准确经纬度。将时间点和经纬度附在数字化地图上能够实现对个人活动轨迹相对准确的还原和呈现。在地图上将疑似病例和确诊病例的轨迹作为热点还原，找出旅途和人员密集场合的密切接触者，从而实现对密切接触人群的预判，为疫情的防控提供帮助。
[0025]
3、本发明提供了一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法和设备，该发明基于手机信令将mr数据与大数据分析技术联合进行终端用户可视化呈现。本发明可以实现终端用户30米级的经度定位，客观的将疫情期间的确诊患者的行动踪迹进行呈现，从而达到全面的客观的“流行病学跟踪”，进而将所有密切接触者第一时间找到，进行流行病学调查。
[0026]
本提案的技术优势主要包括两个方面：
[0027]
一方面，利用mr大数据地理呈现及相关的定位技术，实现了“流行病学”追溯的客观性，避免了确诊患者的恶意瞒报、漏报等情况的发生，最大限度了保障了社会的安全。
[0028]
第二方面，本技术利用aoa及ta等参数的相关分析，提高了用户定位的精确性。现有技术定位到基站级，往往基站级的精确度在500米左右，通过本提案将终端用户的定位经度提高到30米级别，从而达到了精确定位的目的。
附图说明
[0029]
图1为一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法的方法流程示意图。
[0030]
图2为一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法中s1-mme的xdr数据的 58个字段的大体结构表。
具体实施方式
[0031]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0032]
mro数据定义：测量是td-lte系统的一项重要功能。针对大量测量数据的统计分析也可用于对发现网络问题。mr(measurement report)测量报告指enodeb向ue发送的测量数据，并将ue所处的环境数据进行固定格式的报告，这些数据报告可用于网络评估和优化。mr(测量报告)在td—lte系统中，输出包括了三部分：mrs、mre和mro。其中，mre 是事件性的测量统计；mro/mrs数据是基于周期性的测量统计，其中mrs是对mro进行的小区级平均统计，mro则是每个用户每个周期性测量事件的原始统计，可用于计算用户准确位置的是mro文件。目前主要运营商已经开启周期性测量功能，并由网络管理系统(nms) 对测量报告(mr)进行采集。周期性测量数据存放在mro(代表测量报告样本数据文件) 文件中，mro数据量大，信息齐全，是对用户位置进行定位的首选数据。
[0033]
请参阅图1～2，本发明实施例中，一种基于手机信令排查密切接触人群的大数据分析方法，包括以下过程：
[0034]
(1)用户与信令数据读取；根据信令数据和hss数据等关键数据生成手机号码和位置的(key,value)键值对(手机号码，经纬度)。当疫情发生时，启动应急相应流程，读取信令日志和核心网数据，从而生成对敏感接触人群的预警。读取s1-mme接口信令。当发生ue请求附着网络，寻呼，所处的小区更新，s1切换，ue状态释放等33种变化时都会请求都会触发s1-mme信令。s1-mme接口信令的原始xdr数据包含58个字段，其中第4 个字段为经度，第5个字
段为纬度(但是此经纬度为enodeb或下连的bbu和rru位置信息)，第17个字段为mmeues1apid，第25个字段为tmsi。通过第25个字段与hss中的 tmsi关联可以从hss中获取用户的真实电话号码。目前三大运营商的大数据平台对用户位置的分析仅以s1-mme接口数据为主。但是仅靠s1-mme接口信令的分析误差相对较大，最大能达到500米，达不到精确定位的目的。也无法精确的还原用户的轨迹。而引入mr报告数据可以准确将用户位置准确计算出来。
[0035]
(2)读取mro数据主要为读取mro数据的ta(时间提前量)、aoa(天线到达角)等主要参数。
[0036]
(3)根据mr数据进行终端定位分析；根据mr报告中的ta数据和aoa数据算出ue 的相对精确位置。经度差＝[ta
×
sin(aoa)]/基站所在位置地球纬度周长/360
°
。纬度差＝[ta
×
cos(aoa)]/地球赤道周长/360
°
。mro中也有mmeues1apid字段，通过该字段以及时间节点与s1-mme原始xdr中的mmeues1apid字段作关联分析可以完成用户经纬度的计算，从而达到精确定位的目的。
[0037]
(4)开展大数据分析将s1-mme信令数据和mro数据从大量日志信息中提取出来，并将二者基于mmeues1apid字段和时间点进行管理分析。采用hadoop集群或基于 mpp(massively parallel processing)数据库集群进行关联分析。首先对海量的s1-mme 信令数据和mro数据进行数据的格式化，开展数据的抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)。
[0038]
(5)终端用户的可视化呈现，主要包括将计算得到的终端用户经纬度及时间节点在数字地图上进行可视化呈现。s1-mme信令与mro关联计算的经纬度、s1-mme信令与hss 关联查询到的用户电话号码信息、系统时间信息可视化呈现在地理信息系统上。达到的具体效果为数字地图可呈现出某个用户在某个时刻的具体位置，将不同时间节点的位置链接起来即可得到相对准确的轨迹
[0039]
(6)密切接触人群的判断及预警，包括设定接触参数，在数据库中筛选出相同时间内经纬度相差距离小于米的数据即可判定为密切接触者。将预判出的密切接触者在地图上高亮显示，触发预警和处置流程。
[0040]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。