CN113207170B - 一种基于多源信令的位置融合校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了定位技术领域的一种基于多源信令的位置融合校正方法，包括如下步骤：步骤S10、获取各基站小区的多源信令数据，读取各所述多源信令数据携带的位置点，对各所述位置点进行预处理后生成样本集；步骤S20、通过正轴圆柱投影与网格划分创建网格域；步骤S30、将所述样本集中的各位置点映射到网格域中；步骤S40、对映射到所述网格域中的位置点进行密度聚类，得到若干个连通的点簇；步骤S50、对拥有所述位置点个数最多的点簇进行融合校正，得到校正位置。本发明的优点在于：极大的提升了基站小区定位的精度。

Description

一种基于多源信令的位置融合校正方法

技术领域

本发明涉及定位技术领域，特别指一种基于多源信令的位置融合校正方法。

背景技术

在移动通信领域，移动台基于基站小区的定位信息在居民生活、城镇规划、政府建设等方面都拥有广泛的应用。

通过基站小区的信令源对移动台进行位置定位的精度依赖于基站小区的位置与覆盖范围的大小。但是，由于存在与基站小区进行信号传输的移动台与小区站点之间存在一定的距离；同一站点下不同基站小区信号覆盖区域不同，在同一站点下与不同的基站小区进行信号传输的移动台之间亦存在较远的实际距离；运营商基站小区管理过程中，存在位置误采集与人工错误导入等问题，部分基站小区站点位置的经纬度存储数据异常或缺失等问题，使得定位的精度不高，因此产生了对定位的位置进行校正的需求。

针对位置校正，传统上存在如下方法：

1、通过人工到现场进行逐站核查，对基站小区站点的位置进行校验。但是，由于基站小区群数量庞大，该方法工作量繁重，需要投入较大的时间成本与人力成本，核查结果的准确度依赖于核查人员对基站工程参数的经验总结，稳定性较差。

2、通过基站小区与邻近小区的信令切换次数以及空间位置关系进行基站小区的位置校正，选择与待验基站小区信号切换最频繁的关联基站小区群，通过切换次数占比设置位置权重参数来修正待验基站小区的位置，根据修正后的基站小区位置与待验位置进行比较，判断待验基站小区的位置是否异常。但是，该方法存在较多不适用的场景，针对与周边基站群距离分布特征不明显的待验异常基站小区的识别效果较差，受基站小区分布密度的影响较大，对于远郊区域内异常基站小区的识别效率较低。

因此，如何提供一种基于多源信令的位置融合校正方法，实现提升基站小区定位的精度，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于多源信令的位置融合校正方法，实现提升基站小区定位的精度。

本发明是这样实现的：一种基于多源信令的位置融合校正方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S10、获取各基站小区的多源信令数据，读取各所述多源信令数据携带的位置点，对各所述位置点进行预处理后生成样本集；

步骤S20、通过正轴圆柱投影与网格划分创建网格域；

步骤S30、将所述样本集中的各位置点映射到网格域中；

步骤S40、对映射到所述网格域中的位置点进行密度聚类，得到若干个连通的点簇；

步骤S50、对拥有所述位置点个数最多的点簇进行融合校正，得到校正位置。

进一步地，所述步骤S10具体为：

获取各基站小区至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据，读取各所述多源信令数据携带的位置点，对各所述位置点进行位置核查，剔除位置偏离超过预设距离的各所述位置点后,基于保留下的各所述位置点生成样本集。

进一步地，所述步骤S20具体包括：

步骤S21、通过正轴圆柱投影将地球表面的经纬线投影到圆柱面上，将圆柱面基于母线展开后，基于经纬线得到相互垂直的直角坐标系；

步骤S22、设定四个坐标基点以及网格步长，所述坐标基点分别为(x_min,y_min)、(x_min,y_max)、(x_max,y_min)、(x_max,y_max)；

步骤S23、基于所述坐标基点以及网格步长对直角坐标系进行分割得到网格域。

进一步地，所述步骤S30中，所述将位置点映射到网格域的映射公式为：

其中x表示位置点的横坐标，y表示位置点的纵坐标，x_min表示网格域的横坐标下限，y_min表示网格域的纵坐标下限，Eps表示网格步长，G()表示映射函数。

进一步地，所述步骤S40具体包括：

步骤S41、设定一密度阈值，遍历所述网格域的各网格，基于所述位置点的数量依次判断各网格的密度是否大于密度阈值，若是，则为所述网格添加簇标记；若否，则为所述网格添加已处理标记；

步骤S42、将有所述簇标记且相邻的网格之间相互连通，得到若干个连通的点簇。

进一步地，所述步骤S50具体为：

选取拥有所述位置点个数最多的点簇，对所述点簇包含的各位置点的经纬度进行算术平均计算，得到校正位置：

其中x_n表示位置点的横坐标；y_n表示位置点的纵坐标；n表示位置点的编号，为正整数。

进一步地，所述步骤S50具体为：

选取拥有所述位置点个数最多的点簇，基于所述点簇中各位置点的经纬度的重复次数计算对应的权重：

其中P_n表示第n个位置点的经纬度的重复次数；

利用所述权重w_n对点簇包含的各位置点的经纬度进行加权平均计算，得到校正位置：

其中x_n表示位置点的横坐标；y_n表示位置点的纵坐标；n表示位置点的编号，为正整数。

本发明的优点在于：

1、通过读取至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据携带的位置点，剔除数据异常的位置点后生成样本集，再将样本集中的位置点映射到创建的网格域中，并对位置点进行密度聚类得到若干个连通的点簇，最后对拥有位置点个数最多的点簇进行融合校正得到校正位置，由于融合了多源信令数据，并对位置点进行异常剔除、密度聚类等操作，消除存在噪声的位置点，并选取拥有位置点个数最多的点簇进行融合校正，最终极大的提升了基站小区定位的精度。

2、通过融合至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据，使得位置点的来源多元化，减弱了特殊样本引起的误差。

3、通过正轴圆柱投影将地球表面的经纬线投影到圆柱面上，将圆柱面基于母线展开后，基于经纬线得到相互垂直的直角坐标系基于坐标基点以及网格步长对直角坐标系进行分割得到网格域，再将位置点映射到网格域中，相对于传统的经纬度计算公式，正轴圆柱投影不仅更易于计算，还极大的提升了坐标点映射的精度，且只需对网格域进行单次遍历(扫描)，即可确定所有位置点的数据，极大的减少了计算的冗余度与时间复杂度。

4、通过对映射到网格域中的位置点进行密度聚类，得到若干个连通的点簇，能够发现任意形状的点簇，对于形状不规则的点簇识别精度更高，进一步提升了基站小区定位的精度。

5、通过融合至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据计算得到校正位置，无需时间同步以及相关设备资源，降低了基站小区定位的成本。

附图说明

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。

图1是本发明一种基于多源信令的位置融合校正方法的流程图。

图2是本发明网格域创建过程示意图。

图3是本发明网格域的示意图。

图4是本发明位置点映射的示意图。

具体实施方式

本申请实施例中的技术方案，总体思路如下：通过融合多源信令数据携带的位置点，剔除数据异常的位置点后生成样本集，再将样本集中的位置点映射到创建的网格域中，并对位置点进行密度聚类得到若干个连通的点簇，最后对拥有位置点个数最多的点簇进行算术平均求解校正位置或者加权平均求解校正位置，以提升基站小区定位的精度。

请参照图1至图4所示，本发明一种基于多源信令的位置融合校正方法的较佳实施例，包括如下步骤：

步骤S10、获取各基站小区的多源信令数据，读取各所述多源信令数据携带的位置点，对各所述位置点进行预处理后生成样本集；即剔除偏离严重的所述位置点；

步骤S20、通过正轴圆柱投影与网格划分创建网格域；

步骤S30、基于所述位置点与网格域中网格的空间位置关系，将所述样本集中的各位置点映射到网格域中；

步骤S40、利用CLIQUE聚类算法对映射到所述网格域中的位置点进行密度聚类，得到若干个连通的点簇；

步骤S50、对拥有所述位置点个数最多的点簇进行融合校正，得到校正位置。例如得到三个点簇，第一个点簇包含100个位置点，第二个点簇包含200个位置点，第三个点簇包含300个位置点，则选取第三个点簇进行融合校正。

所述步骤S10具体为：

获取各基站小区至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据，读取各所述多源信令数据携带的位置点，对各所述位置点进行位置核查，剔除位置偏离超过预设距离的各所述位置点后,基于保留下的各所述位置点生成样本集。所述MRO数据指用户终端和基站握手过程中所产生的数据；所述OTT数据指用户终端在使用APP过程中因为位置请求或位置发送而产生的经纬度坐标信息；所述MDT数据指最小化路测技术，通过手机上报的测量报告来获取网络优化所需要的相关参数；所述掌厅数据指用户终端在使用掌上营业厅时产生的位置数据。

所述步骤S20具体包括：

步骤S21、通过正轴圆柱投影将地球表面的经纬线投影到圆柱面上，将圆柱面基于母线展开后，基于经纬线得到相互垂直的直角坐标系；

步骤S22、设定四个坐标基点以及网格步长，所述坐标基点分别为(x_min,y_min)、(x_min,y_max)、(x_max,y_min)、(x_max,y_max)；

步骤S23、基于所述坐标基点以及网格步长对直角坐标系进行分割得到网格域。

所述步骤S30中，所述将位置点映射到网格域的映射公式为：

其中x表示位置点的横坐标，y表示位置点的纵坐标，x_min表示网格域的横坐标下限，y_min表示网格域的纵坐标下限，Eps表示网格步长，G()表示映射函数。

所述步骤S40具体包括：

步骤S41、设定一密度阈值，遍历所述网格域的各网格，基于所述位置点的数量依次判断各网格的密度是否大于密度阈值，若是，则为所述网格添加簇标记；若否，则为所述网格添加已处理标记；

步骤S42、将有所述簇标记且相邻的网格之间相互连通，得到若干个连通的点簇。即仅对密度大于所述密度阈值的网格执行后续操作。

所述步骤S50具体为：

选取拥有所述位置点个数最多的点簇，对所述点簇包含的各位置点的经纬度进行算术平均计算，得到校正位置：

其中x_n表示位置点的横坐标；y_n表示位置点的纵坐标；n表示位置点的编号，为正整数。

所述步骤S50具体为：

选取拥有所述位置点个数最多的点簇，基于所述点簇中各位置点的经纬度的重复次数计算对应的权重：

其中P_n表示第n个位置点的经纬度的重复次数；

利用所述权重w_n对点簇包含的各位置点的经纬度进行加权平均计算，得到校正位置：

其中x_n表示位置点的横坐标；y_n表示位置点的纵坐标；n表示位置点的编号，为正整数。

综上所述，本发明的优点在于：

1、通过读取至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据携带的位置点，剔除数据异常的位置点后生成样本集，再将样本集中的位置点映射到创建的网格域中，并对位置点进行密度聚类得到若干个连通的点簇，最后对拥有位置点个数最多的点簇进行融合校正得到校正位置，由于融合了多源信令数据，并对位置点进行异常剔除、密度聚类等操作，消除存在噪声的位置点，并选取拥有位置点个数最多的点簇进行融合校正，最终极大的提升了基站小区定位的精度。

2、通过融合至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据，使得位置点的来源多元化，减弱了特殊样本引起的误差。

3、通过正轴圆柱投影将地球表面的经纬线投影到圆柱面上，将圆柱面基于母线展开后，基于经纬线得到相互垂直的直角坐标系基于坐标基点以及网格步长对直角坐标系进行分割得到网格域，再将位置点映射到网格域中，相对于传统的经纬度计算公式，正轴圆柱投影不仅更易于计算，还极大的提升了坐标点映射的精度，且只需对网格域进行单次遍历(扫描)，即可确定所有位置点的数据，极大的减少了计算的冗余度与时间复杂度。

4、通过对映射到网格域中的位置点进行密度聚类，得到若干个连通的点簇，能够发现任意形状的点簇，对于形状不规则的点簇识别精度更高，进一步提升了基站小区定位的精度。

5、通过融合至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据计算得到校正位置，无需时间同步以及相关设备资源，降低了基站小区定位的成本。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (3)

1.一种基于多源信令的位置融合校正方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S10、获取各基站小区的多源信令数据，读取各所述多源信令数据携带的位置点，对各所述位置点进行预处理后生成样本集；

步骤S20、通过正轴圆柱投影与网格划分创建网格域；

步骤S30、将所述样本集中的各位置点映射到网格域中；

所述将位置点映射到网格域的映射公式为：

其中x表示位置点的横坐标，y表示位置点的纵坐标，x_min表示网格域的横坐标下限，y_min表示网格域的纵坐标下限，Eps表示网格步长，G()表示映射函数；

步骤S40、对映射到所述网格域中的位置点进行密度聚类，得到若干个连通的点簇；

步骤S50、对拥有所述位置点个数最多的点簇进行融合校正，得到校正位置；

所述步骤S10具体为：

获取各基站小区至少包括MRO数据、MDT数据、OTT数据以及掌厅数据的多源信令数据，读取各所述多源信令数据携带的位置点，对各所述位置点进行位置核查，剔除位置偏离超过预设距离的各所述位置点后,基于保留下的各所述位置点生成样本集；

所述步骤S20具体包括：

步骤S21、通过正轴圆柱投影将地球表面的经纬线投影到圆柱面上，将圆柱面基于母线展开后，基于经纬线得到相互垂直的直角坐标系；

步骤S22、设定四个坐标基点以及网格步长，所述坐标基点分别为(x_min,y_min)、(x_min,y_max)、(x_max,y_min)、(x_max,y_max)；

步骤S23、基于所述坐标基点以及网格步长对直角坐标系进行分割得到网格域；

所述步骤S40具体包括：

步骤S41、设定一密度阈值，遍历所述网格域的各网格，基于所述位置点的数量依次判断各网格的密度是否大于密度阈值，若是，则为所述网格添加簇标记；若否，则为所述网格添加已处理标记；

步骤S42、将有所述簇标记且相邻的网格之间相互连通，得到若干个连通的点簇。

2.如权利要求1所述的一种基于多源信令的位置融合校正方法，其特征在于：所述步骤S50具体为：

选取拥有所述位置点个数最多的点簇，对所述点簇包含的各位置点的经纬度进行算术平均计算，得到校正位置：

其中x_n表示位置点的横坐标；y_n表示位置点的纵坐标；n表示位置点的编号，为正整数。

3.如权利要求1所述的一种基于多源信令的位置融合校正方法，其特征在于：所述步骤S50具体为：

选取拥有所述位置点个数最多的点簇，基于所述点簇中各位置点的经纬度的重复次数计算对应的权重：

其中P_n表示第n个位置点的经纬度的重复次数；

利用所述权重w_n对点簇包含的各位置点的经纬度进行加权平均计算，得到校正位置：

其中x_n表示位置点的横坐标；y_n表示位置点的纵坐标；n表示位置点的编号，为正整数。

Images