[发明专利]一种无线基站与线段型地理地物关联矩阵的建立方法

说明书

本发明属于数据分析技术领域，具体涉及一种无线基站与线段型地理地物关联矩阵的建立方法。包括以下步骤提取训练数据；提取地物信息，建立；对线段型地物进行分段；通过地理关系关联TrainData和PoiData；建立基于训练数据的关系矩阵R_{cp_train}、R_{pc_train}；利用传播模型计算每一个无线基站小区到每一个分段点的覆盖强度，推导出覆盖概率；建立所有小区到所有分段点的覆盖概率矩阵R_{line_cov}；计算训练矩阵的伴随可信矩阵B_line；S9综合R_{pc_train}、R_{line_cov}、B_line三个矩阵对线段型地物建立小区‑地物的关系矩阵R_line；S10对关系矩阵R_line采用周期性滑动窗口法进行更新。本发明为准确判断手机用户的停留地点之后将为手机用户提供社会化地理信息提供基础数据，为公共安全、防灾减灾、智慧城市、市场营销等基于人员位置的应用提供基础模型。

技术领域

本发明属于数据分析技术领域，具体涉及一种无线基站与线段型地理地物关联矩阵的建立方法。

背景技术

在应用运营商大数据的过程中，经常需要把基站信息映射到具体的地理地物，为进一步分析手机用户的社会化位置属性提供数据基础。

随着近距离无线通信和移动网络技术的不断发展，基于位置的服务(location-based service，LBS)越来越受到人们的重视。全球定位系统(global positioningsystem，GPS)在室外已经可以提供位置信息，但是在室内环境下由于建筑物的遮挡、楼层密度较大等特点而无法正常工作。在这种情况下，出现了利用红外线、WiFi、Zigbee等载波技术的室内定位方案，但是都没有达到非常好的效果。WiFi技术由于其能耗较大，且容易受到信号的干扰，信号覆盖的范围也仅局限于90m以内的空间，所以该技术的优势并不明显；Zigbee技术尽管具有低功耗、低成本、通信效率高等优点，但是其定位结果不稳定，系统可靠性不强。

申请号为201811550838.2的《一种区块特征指纹识别的方法》提出了一种区块特征指纹识别的方法。包括以下步骤：S1：获取通信运营商提供的基站工程参数和地图服务商提供的地理实体实际位置坐标点集合；S2：根据基站工程参数计算基站的覆盖面；S3：根据基站的覆盖面和空间区块实际位置坐标点集合计算地理实体与基站的匹配关系，形成地理实体特征指纹。本发明通过基站工程参数结合地理实体实际位置坐标点集合，将每一个地理区块实体与基站的位置关系进行匹配，形成地理实体特征指纹。然而该方法存在以下缺点：1、无线射频的覆盖是复杂的，有折射、散射和衍射等影响因素，采用几何的方法计算覆盖面积重叠，不能准确地计算无线基站和地理地物实体的关系；2、该方法不能对道路等线段型地理地物建立无线基站和地理地物实体的关系。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种无线基站与线段型地理地物关联矩阵的建立方法，采用的是基于手机用户上报的精准的GPS和基站编号，将GPS精确关联到地理实体，建立GPS-小区-地理地物的关系，通过海量数据可以建立比较准确的无线基站＝地理地物的关系概率矩阵。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种无线基站与线段型地理地物关联矩阵的建立方法，具体包括以下步骤：

S1、从移动运营商大数据中提取训练数据TrainData；

S2、从电子地图中提取地物信息，建立PoiData；

S3、利用线性差分法对线段型地物进行分段；

S4、通过地理关系关联TrainData和PoiData；

S5、建立基于训练数据的关系矩阵R_{cp_train}、R_{pc_train}；