基站位置校准方法、系统和计算机可读介质与流程

1.本技术涉及数据分析技术，更具体而言，涉及基站位置校准方法、系统和计算机可读介质。


背景技术：

2.基站作为移动通信领域的核心设备，承担了其覆盖范围内用户的移动通信保障职责。一般而言，一个基站配有至少3副天线，以覆盖360度的区域。基于天线类型、发射功率、周围环境等因素，基站的覆盖半径可能在几百米到几十公里之间。基站位置信息(例如，经纬度)可以服务于多种应用场景，例如区域人口统计、人员轨迹定位、出行行为分析、城市区位规划等。因此，基站位置信息的质量将直接影响上述应用场景的效果。然而，基站位置信息经常出现记录错漏、更新不及时等问题。本领域中需要能够识别基站位置信息错误并且及时校准基站位置的技术方案。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种基站位置校准方法。该方法包括基于信令数据确定一个或多个目标基站的各自的邻近基站；将确定的邻近基站与其位置数据进行关联；和基于对应于每个目标基站的邻近基站的位置数据，校准一个或多个目标基站的位置。
4.在一个实施方案中，该方法还包括生成基站切换序列，其中如果来自单个用户的关联两个不同基站的相邻信令数据之间的时间差小于阈值时间，则这两个不同基站构成基站切换序列并且互为邻近基站；或如果单个用户在阈值时间内存在关联两个以上不同基站的信令数据，则这两个以上不同基站两两构成基站切换序列并且互为邻近基站。
5.在一个实施方案中，阈值时间是根据基站所处区域的实际情况而区别设置的。
6.在一个实施方案中，该方法还包括通过特征计算置信度对基站切换序列进行过滤。
7.在一个实施方案中，该方法还包括将邻近基站与来自原始基站数据、开源基站数据或lbs数据的位置数据进行关联；或将来自原始基站数据、开源基站数据和lbs数据中的两种以上的位置数据进行融合，并且将邻近基站与融合数据进行关联。
8.在一个实施方案中，该方法还包括聚合同一基站的lbs数据，基于每个基站在一段时间内关联的用户的所有位置数据，计算每个基站的中心点位置作为该基站的位置。
9.在一个实施方案中，该方法还包括以lbs数据、原始基站数据和开源基站数据的从高到低的优先级顺序融合位置数据。
10.在一个实施方案中，该方法还包括对原始基站数据和开源基站数据清洗/规整，并且对lbs数据进行坐标系填充与统一。
11.在一个实施方案中，该方法还包括重复关联操作和校准操作。
12.在一个实施方案中，该方法还包括在第一轮执行关联操作和校准操作时，一个或多个目标基站是信令数据涉及的每个基站，并且在第二轮及之后执行关联操作和校准操作
时，一个或多个目标基站是经过上一轮操作后没有位置数据的基站和校准后的位置与原始位置之间的距离差超过阈值距离的基站。
13.在一个实施方案中，该方法还包括如果目标基站没有位置数据，则将校准后的位置作为目标基站的位置，并且如果目标基站的原始位置数据来自开源基站数据，则将校准后的位置替换为目标基站的位置。
14.本发明还提供了一种基站位置校准系统。该系统包括基于信令数据确定一个或多个目标基站的各自的邻近基站的装置；用于将确定的邻近基站与其位置数据进行关联的装置；和用于校准一个或多个目标基站的位置的装置，其基于对应于每个目标基站的邻近基站的位置数据。
15.本发明还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上面叙述的方法。
16.本发明的技术方案通过多轮迭代和/或融合分析多种类型的数据，提高了数据的利用率，确保了基站位置信息的准确率和及时性。
附图说明
17.图1是根据本发明的实施方案的方法的示例性流程图。
具体实施方式
18.现在将参照若干示例性实施例来说明本发明的内容。应当理解，说明这些实施例仅是为了使得本领域普通技术人员能够更好地理解并且因此实现本发明的内容，而不是暗示对本发明的范围进行任何限制。
19.如本文中所使用的，术语“包括”及其变体应当解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。术语“基于”应当解读为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一种实施例”应当解读为“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”应当解读为“至少一个其他实施例”。
20.在本发明的实施例中，本发明中涉及的多种类型的数据包括但不限于原始基站数据、lbs数据、开源基站数据和信令数据。在本发明的实施例中，各个步骤可以省略、单独或组合执行，并且不一定按照如下叙述的顺序执行。
21.原始基站数据
[0022]“原始基站数据”指的是基站中原始存储的位置数据，其通常是在该基站建站时由人工输入并维护的。然而，原始基站数据可能因为疏漏而存在各种问题，包括但不限于：(1)同一个基站存储有多个不同的位置数据；(2)由于输入错误或数据更新不及时，位置数据是错误的或偏离实际位置；和(3)基站编号不符合编码规则或编号超出一定范围。
[0023]
在本发明的实施例中，针对以上出现的问题，可以对原始基站数据进行清洗/规整，从而得到有效的基站位置。在本发明的实施例中，可以使用本领域已知的各种方法进行清洗。例如，删除基站编号或经纬度异常的数据，或当某个基站存储有多个位置数据时，利用启发式方法计算出该基站的唯一位置。
[0024]
开源基站数据
[0025]
除了移动通信运营商拥有的基站数据(例如，原始基站数据)外，在其他来源(例如，互联网)上也存在大量的基站位置数据，它们统称为“开源基站数据”。在本发明的实施
例中，也可以对开源基站数据进行清洗/规整，从而得到有效的基站位置。在本发明的实施例中，可以使用本领域已知的各种方法进行清洗。
[0026]
lbs数据
[0027]“lbs(location based services)数据”是在移动通信设备使用基于位置的服务时产生的，其通常记录用户较为精确的定位数据(例如，通过gps、北斗导航系统获得经纬度信息)。
[0028]
在本发明的实施例中，可以对lbs数据的坐标系进行填充和统一。移动通信用户在使用地图相关服务或其他基于位置的服务时，当前连接的基站编号和用户所处的位置信息(例如，经纬度)会被记录。这些被记录的原始lbs数据可能存在两个主要问题：(1)各个服务提供商使用的坐标系不统一，目前市面上常见的坐标系包括例如wgs-84、gcj-02和bd-09等；和(2)某些lbs数据的坐标系为空值，导致其无法使用。在本发明的实施例中，针对问题(1)，可以使用各种已知的方法(例如，开源算法)实现不同坐标系之间的转换，取得坐标系的统一。在本发明的实施例中，针对问题(2)，可以将推测的坐标系填充至空值中，例如将该服务提供商最近一段时期最常使用的坐标系作为候选坐标系。
[0029]
在本发明的实施例中，可以利用聚类算法计算基站的中心点位置作为该基站的位置。在本发明的实施例中，还可以使用其他合适的算法进行计算。在本发明的实施例中，中心点位置计算在完成上述填充/统一之后进行。在本发明的实施例中，中心点位置计算包括：聚合相同编号(即基站编号)的lbs数据，得到每个基站在一段时间内关联的用户的所有位置信息，然后基于这些位置信息使用聚类算法计算每一个基站的中心点位置(例如，经纬度)，最后将该中心点位置信息作为基站的位置信息。在上述方法中，中心点位置的定义取决于采用的不同聚类算法，不同的聚类算法定义的中心点位置可能略有不同。
[0030]
融合原始基站数据、开源基站数据、lbs数据
[0031]
在本发明的实施例中，可以融合上述各种类型的数据中的至少两种。在本发明的实施例中，一般认为lbs基站数据最准确，其次是清洗后的原始基站数据，最后是清洗后的开源基站数据。在本发明的实施例中，当数据融合时出现相同编号的基站时，按上述顺序取优先选择排序最高的位置信息，或加权计算位置信息，或根据实际情况采用启发式的计算方法。
[0032]
通常，完成融合后得到的基站数量(不同的基站编号代表一个不同的基站)比原始基站数据记录的基站数量更多，这是由于开源基站数据和lbs数据能够对原始基站数据未记录的基站进行补充。
[0033]
信令数据
[0034]
移动通信用户在发生开关机、通话、短信、位置更新和切换基站等行为时，会产生“信令数据”。通常，信令数据仅包含基站编号而没有基站位置信息。
[0035]
在本发明的实施例中，可以基于信令数据确定某一基站的邻近基站。在本发明的实施例中，邻近基站的确定基于基站切换序列。在本发明的实施例中，可以通过如下方法生成基站切换序列：设置一个时间间隔阈值，计算来自单个用户的分别关联两个不同基站的时间相邻的2条信令数据或记录(在本文中，一条信令数据表示为一条记录)之间的时间差，若其小于阈值则将两条记录视为一组基站切换序列。在信令数据的背景下，单个用户通常指的是单个移动通信设备。在本发明的优选实施例中，时间间隔阈值的设置需要考虑基站
所处区域的实际情况。这是因为不同基站的覆盖范围存在较大差距。例如，乡村的基站的覆盖范围可能达到几公里，而城市的基站的覆盖范围仅有几百米。在这样的情况下，如果均设置同一个固定的阈值，可能导致生成的基站切换序列存在明显错误：乡村中的2个相邻基站由于阈值设置过小而无法被识别，而城市中的基站由于覆盖范围小，通过阈值判定并生成的基站切换序列可能并不相邻。为解决上述问题，在本发明的优选实施例中，可以首先统计近一段时间基站的用户数和记录数，然后根据基站统计值动态分配时间间隔阈值。在本发明的优选实施例中，生成基站切换序列的过程的不限于时间相邻的2条记录，而是涵盖阈值范围内的所有记录，记录中所有的基站两两组合成多组基站切换序列，从而扩充了基站切换序列的数量。例如，一位用户初始状态在a基站，时间阈值设置为30s，30s内用户经过了a、b、c这几个基站，因此针对该用户得到的基站切换序列为ab、ac、bc。
[0036]
在本发明的实施例中，可以在获得基站切换序列后，从中过滤出可信的基站集合。在本发明的实施例中，针对多个用户的基站切换序列可以合称为基站切换序列集合，用户的数量可以是自定义的。在本发明的实施例中，首先对基站切换序列集合中涉及的每个基站的信息进行聚合，但在基站中会存在一些孤立基站、测试基站、伪基站等，这些基站的数据存在错误或异常，若混入整个流程会导致结果存在偏差，因此需要对聚合后的基站数据进行过滤。在本发明的实施例中，通过统计每个基站的切入切出次数(例如，对于基站切换序列ab来说，从a基站切换到b基站定义为切出，从b到a定义为切入)、用户数、运行天数、邻近基站个数等特征，再根据特征计算置信度过滤得到可信的基站集合。例如，对于一个基站而言，如果它的用户数量很少、切换次数少、近期长时间没有在运行，则代表其实际上可能已经被拆除。如果不把这个基站过滤掉，则可能影响其附近基站的位置计算。本发明可以通过给每个特征赋权重，计算基站的置信度从而过滤掉置信度较低的基站。
[0037]
基站位置迭代更新
[0038]
在本发明的实施例中，可以基于邻近基站位置而校准目标基站位置。在本发明的实施例中，目标基站包括有基站编号但是没有基站位置信息的基站。在本发明的实施例中，目标基站还包括通过本节的方法计算出的位置信息与已有位置信息存在较大差距的基站。在本发明的实施例中，每个目标基站的邻近基站与该邻近基站的位置信息进行关联，再基于聚类算法并且结合一些基站编码的规则校准目标基站的位置。在本发明的实施例中，上述方法经历一轮或多轮迭代。在第一轮迭代中，与邻近基站进行关联的数据是清洗后的原始基站数据、清洗后的开源基站数据、基于lbs数据聚类得到的基站数据中的一种。在本发明的优选实施例中，与邻近基站进行关联的数据是上述融合数据。在第一轮之后的迭代中，与邻近基站进行关联的数据包含历次迭代校准更新后的数据。在本发明的实施例中，第一次迭代将遍历信令数据中的每个基站，如果一个基站校准后的位置信息与原始信息之间的差距在一定范围内，则该基站在下一轮迭代中就不会被视为目标基站。在本发明的实施例中，如果目标基站没有位置信息，则将通过上述方法计算出的位置信息填入。在本发明的实施例中，如果目标基站已经存在位置信息，并不对原始信息进行替换。在本发明的实施例中，基于信令数据计算的基站位置的准确度次于清洗后的原始基站数据，但是优于清洗后的开源基站数据。在本发明的实施例中，如果原始信息是开源基站数据，则进行替换。
[0039]
在本发明的实施例中，校准后的基站再与其邻近基站关联后能够得到更多的校准后的基站数量。比如，第一轮迭代a、b、c基站有位置信息，d、e基站没位置信息，但d、e与a、b、
c基站相邻，所以可以通过它们计算出d、e基站的位置。第二轮迭代发现f与a、b、c不相邻与d、e相邻，就可以通过第一轮计算出的d、e基站位置信息预测出f基站的位置信息。因此通过不断地重复关联直至输出的基站位置数据在数量上达到相对稳定的状态。另外，由于部分基站的位置每天都在更新，相应地，lbs数据、信令数据和外部开源基站数据都在更新，因此基站位置校准的过程也可以定期进行融合与迭代，从而保证得到及时准确的基站位置信息。
[0040]
校准结果评估
[0041]
在本发明的实施例中，可以在完成一轮迭代之后评估校准结果。这样做的目的一方面是为了确定迭代的停止条件，另一方面是为了保证基站位置校准方法的有效性。在本发明的实施例中，评估过程中的验证方法可以采用“基站路测方法”。例如，在基站实际位置附近，利用一些基站测试设备和软件测得基站的经纬度值，然后与本方法计算出的经纬度值做比对。在本发明的其他实施例中，也可以挑选可信度较高的(例如，特征值较高的)种子基站将其视为未知基站，校准后通过计算这些种子基站的数量、准确率、召回率、基站距离平均绝对误差、基站距离均方差以及信令基站数据的覆盖率等指标来评估校准的效果，达到某些标准后，就可以停止迭代。例如，挑选了100个种子基站视为未知基站，最后校准计算出了90个基站的位置并且经纬度在误差范围内，那么召回率就是90/100＝0.9。类似的，准确率：校准计算出了90个基站，但其中有9个基站的经纬度在误差范围外，81个基站是正确的，准确率就是81/90＝0.9。
[0042]
本发明各实施例的方法和装置可以实现为纯粹的软件模块(例如用java语言来编写的软件程序)，也可以根据需要实现为纯粹的硬件模块(例如专用asic芯片或fpga芯片)，还可以实现为结合了软件和硬件的模块(例如存储有固定代码的固件系统)。
[0043]
本发明的另一个方面是一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述指令被执行时可实施本发明各实施例的方法。
[0044]
本领域普通技术人员可以意识到，以上所述仅为本发明的示例性实施例，并不用于限制本发明。本发明还可以包含各种修改和变化。任何在本发明的精神和范围内作的修改和变化均应包含在本发明的保护范围内。