[发明专利]一种考虑用户分布的空域流量特征提取方法

说明书

本发明提供一种考虑用户分布的空域流量特征提取方法，首先，基于已有的流量形态建立二维平面坐标系，获取划定平面区域内的用户坐标；其次，采用网格划分的方法对划定平面区域进行N*N网格划分，统计每个网格区间内的用户个数作为某样例的流量分布特征，再对该特征进行2*2单元窗口单位重叠滑动，并统计每个滑动窗口内的用户总数作为再提取的新的流量分布特征；再次，基于新的流量分布特征进行无监督分类；最后，取类中心表征的各个流量模式的基站部署状态，测试各类内所有样例的用户覆盖率。本发明旨在有效地捕捉用户在空间中成簇分布的特征，在保证计算复杂度低的同时提高特征提取的准确性，为流量形态分类任务提供前期保证。

技术领域

本发明属于无线通信网络技术领域，涉及一种用户分布的空域流量特征提取方法。

背景技术

在无线蜂窝网络中，SINR统计量对网络性能相关的研究至关重要，接收信号和干扰的强度非常依赖网络的集合特性，即发送方和接收方的相对位置，因此，空间中的流量特性对网络性能产生着直接的影响。

在无线蜂窝网络中，时域的流量建模已经开展过很多研究，而对空域中的流量建模研究较少，空域中的流量主要反映为用户的空间分布。已有研究将从运营上处获得的基站分布和用户的数据进行拟合，通过分析拟合后的闭合表达式，发现现实部署的基站和用户在一定程度上服从泊松分布。因此，结合随机几何和泊松过程对用户分布进行流量建模具有一定的合理性。

有研究指出时域中的流量模型可以看作空域中的流量模型在一维空间中的一个特例。空域中的流量模型与时域中的流量模型具有一定相似性，以时域一维过程为例：若采用“区间技术”的方法，将整个时域或空域划分为一个个小窗口，对每个小窗口中的点进行计数，理论上窗口内点的个数都应该服从泊松分布，这是一种基于密度的指标，找到合适的窗口大小对流量的准确建模是十分重要的。若采用时域内两个邻居节点的距离进行建模也是一种可行的方案。而在空域中，由于各点之间没有类似于时域内各点之间的明确顺序关系。因此针对空域内这种基于距离的建模方法还有待探索。空域流量建模的前提是对空域流量样本的特征提取，用合理的特征来区分不同的空间流量形态。

发明内容

本发明的目的在于提出一种考虑用户分布的空域流量特征提取方法，旨在有效地捕捉用户在空间中成簇分布的特征，在保证计算复杂度低的同时提高特征提取的准确性，为流量形态分类任务提供前期保证。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是，

一种考虑用户分布的空域流量特征提取方法，包括以下步骤：

S1基于已有的流量形态分布建立XOY二维平面坐标系，获取1600*1600平面区域内的用户坐标。

S2采用网格划分的方法对1600*1600平面区域进行N*N区域划分，统计每个网格区间内的用户个数，并将其存入矩阵a(N，N)。

S3对矩阵a(N，N)内各参数采用滑动窗口进行单位重叠滑动提取特征，并将新的特征存入矩阵b(N-1，N-1)。

S4将更新的矩阵b(N-1，N-1)内各参数作为每个样例新的流量形态分布特征，并对所有样例进行无监督分类。

S5取各类的类中心表征一类流量模式，获取基站部署状态，并将其带入到各类类内所有样例中，测试每个样例的用户覆盖率。

优选地，本发明S2的具体方法为：对1600*1600平面区域进行N*N网格划分，则单位网格宽度为1600/N；将每个用户的X、Y坐标同时除以1600/N并进行向上取整；基于取整后的X，Y坐标统计位于第i行第j列网格的用户个数，并将其存入矩阵a(N，N)中的a(i，j)中，矩阵a(N，N)的大小为N*N，则矩阵a(N，N)内各参数直观反映了用户流量形态的空域分布特征。