[发明专利]一种大数据环境下无坐标传感器位置确定方法

权利要求书

1.一种大数据环境下无坐标传感器位置确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、系统读取从传感器运营商获取匿名加密移动终端传感器数据，匿名加密移动终端传感器数据在时间与空间上都是连续的，不同移动终端对应不同的EPID，对每个EPID在指定时间段T内所触发的通信行为进行查询处理分析，将每条有空间位置缺失这种情况的传感器的记录实例化为一个目标点对象，所有目标点对象构成一个目标点列表；

步骤2、遍历目标点列表，将第一个目标点作为当前目标点，进入步骤3；

步骤3、提取当前目标点的传感器编号和用户EPID，提取该用户的行程轨迹，根据行程轨迹，沿时间轴向后查找用户在与当前目标点通信前的所有信令记录，由信令记录中N个有准确坐标的传感器的传感器编号组成向后邻近传感器列表STATION_LIST_Bw，同时，沿时间轴向前查找用户在与当前目标点通信后的所有信令记录，由信令记录中N个有准确坐标的传感器的传感器编号组成向前邻近传感器列表STATION_LIST_Fw；

步骤4、提取向后邻近传感器列表STATION_LIST_Bw及向前邻近传感器列表STATION_LIST_Fw中传感器的准确坐标，获得当前目标点在空间上的出现概率，绘制目标点空间位置的概率分布图；

步骤5、计算概率分布图上邻接传感器之间的时间间隔，根据时间间隔和已知空间位置的邻近传感器之间的距离，估算出用户从当前目标点到前、后两个最邻近的传感器的行走速度，从而估算出当前目标点到前、后两个最邻近的传感器的距离；

步骤6、将当前目标点的前、后两个最邻近的传感器的坐标以及步骤4估算得到的当前目标点到前、后两个最邻近的传感器的距离导入数学建模软件，采用最小二乘法计算当前目标点的空间位置；

步骤7、若目标点列表已经遍历完毕，则退出，否则，将目标点列表中的下一个目标作为当前目标点，返回步骤3。

2.如权利要求1所述的一种大数据环境下无坐标传感器位置确定方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1.1、系统读取从传感器运营商获取匿名加密移动终端传感器数据，匿名加密移动终端传感器数据在时间与空间上都是连续的，包括：EPID、通信动作类型TYPE、通信动作发生时刻TIME、传感器所处大区REGIONCODE、传感器具体编号SENSORID，传感器所处大区REGIONCODE及传感器具体编号SENSORID构成了传感器编号；

步骤1.2、一条匿名加密移动终端传感器数据为一个通信记录，对每条通信记录进行解密，判断当前通信记录中的传感器编号转换后是否有传感器真实经度坐标LON及传感器真实纬度坐标LAT，若没有，则将当前通信记录实例化为一个目标点对象，若有，进一步判断得到的传感器真实经度坐标LON及传感器真实纬度坐标LAT是否落在感兴趣区域，若不是，则将当前通信记录实例化为一个目标点对象；

步骤1.3、步骤1.2得到的所有目标点对象构成一个目标点列表。