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    基于大數(shù)據(jù)思維的MDT數(shù)據(jù)過(guò)濾與室內(nèi)識(shí)別方法

    2019-08-30 09:05:28郭向榮李剛紀(jì)純妹陳炯鋒馬于飛熊雄
    移動(dòng)通信 2019年7期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)思維

    郭向榮 李剛 紀(jì)純妹 陳炯鋒 馬于飛 熊雄

    摘要:現(xiàn)階段運(yùn)營(yíng)商的室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方法不能有效支撐海量的室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估與分析應(yīng)用。從MDT數(shù)據(jù)特性出發(fā),研究MDT數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與字段,采用基于大數(shù)據(jù)多維度分析的MDT異常GPS過(guò)濾方法和基于大數(shù)據(jù)匹配的MDT室內(nèi)數(shù)據(jù)識(shí)別方法,該方法經(jīng)過(guò)驗(yàn)證能夠有效輸出室內(nèi)定位數(shù)據(jù),解決MDT定位數(shù)據(jù)無(wú)法用于室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估的問(wèn)題,提供海量有效經(jīng)緯度數(shù)據(jù)用于室內(nèi)評(píng)估與分析。

    關(guān)鍵詞:MDT定位;大數(shù)據(jù)思維;數(shù)據(jù)過(guò)濾;室內(nèi)識(shí)別

    1? ?引言

    現(xiàn)階段運(yùn)營(yíng)商的室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方法主要包括人工測(cè)試與基于OTT定位的室內(nèi)評(píng)估,前者存在測(cè)試效率低成本高問(wèn)題,后者由于OTT數(shù)據(jù)的HTTPS廣泛加密存在可解析的定位數(shù)據(jù)越來(lái)越少且精確不高的問(wèn)題,因此均不能有效支撐海量的室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估與分析應(yīng)用。

    本次研究數(shù)據(jù)源MDT[1]是運(yùn)營(yíng)商自有數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)長(zhǎng)期可用,MDT數(shù)據(jù)特征是在MR中攜帶GPS經(jīng)緯度信息[2],能夠直接得到具體位置上的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)情況[8],應(yīng)用價(jià)值高。但由于GPS收集來(lái)自海量用戶[2-3],存在部分用戶上報(bào)GPS位置不準(zhǔn)確,且在室內(nèi)深入?yún)^(qū)域無(wú)法接收到GPS的問(wèn)題。因此,MDT數(shù)據(jù)無(wú)法直接應(yīng)用在室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)分析上。本文基于大數(shù)據(jù)的思維方法[4-6],對(duì)MDT異常數(shù)據(jù)過(guò)濾與室內(nèi)數(shù)據(jù)識(shí)別方法[7-8]進(jìn)行分析探討,研究出一種有效的數(shù)據(jù)過(guò)濾與室內(nèi)識(shí)別的方法。

    2? ?MDT數(shù)據(jù)過(guò)濾與室內(nèi)識(shí)別算法

    MDT原始數(shù)據(jù)具備時(shí)間標(biāo)識(shí)、用戶標(biāo)識(shí)、小區(qū)標(biāo)識(shí)、RSRP等信息,因此,本文主要利用大數(shù)據(jù)多維分析方法評(píng)估GPS經(jīng)緯度的合理性識(shí)別出異常經(jīng)緯度,通過(guò)異常GPS過(guò)濾算法進(jìn)行異常經(jīng)緯度數(shù)據(jù)過(guò)濾,并采用兩種室內(nèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,最終輸出有效的室內(nèi)數(shù)據(jù),具體步驟包括:

    (1)提取MDT原始數(shù)據(jù)中的“時(shí)間標(biāo)識(shí)”“用戶標(biāo)識(shí)”“小區(qū)標(biāo)識(shí)”“經(jīng)緯度”“RSRP”等信息;

    (2)利用大數(shù)據(jù)多維分析方法,基于“用戶標(biāo)識(shí)”與“經(jīng)緯度”數(shù)據(jù),從“用戶維度”與“偏移維度”評(píng)估MDT經(jīng)緯度合理性;

    (3)基于“小區(qū)標(biāo)識(shí)”與“經(jīng)緯度”數(shù)據(jù),從“網(wǎng)元維度”評(píng)估MDT經(jīng)緯度合理性;

    (4)基于“用戶標(biāo)識(shí)”、“經(jīng)緯度”、“RSRP”數(shù)據(jù)與路測(cè)數(shù)據(jù),從“問(wèn)題點(diǎn)維度”評(píng)估MDT經(jīng)緯度合理性;

    (5)通過(guò)以上四個(gè)維度,評(píng)估識(shí)別出異常經(jīng)緯度,并通過(guò)異常GPS過(guò)濾算法進(jìn)行異常經(jīng)緯度數(shù)據(jù)過(guò)濾;

    (6)過(guò)濾后輸出的準(zhǔn)確MDT數(shù)據(jù),采用兩種室內(nèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,包括室內(nèi)場(chǎng)景行為室內(nèi)數(shù)據(jù)識(shí)別與基于大數(shù)據(jù)思維的室內(nèi)數(shù)據(jù)匹配:

    1)通過(guò)將MDT數(shù)據(jù)與樓宇圖層進(jìn)行匹配,提取樓宇邊緣的MDT數(shù)據(jù)。根據(jù)用戶標(biāo)識(shí)信息,提取MDT用戶的所有數(shù)據(jù)(包括不帶MDT經(jīng)緯度的MR數(shù)據(jù)),依據(jù)用戶行為及MR特征算法判斷是否室內(nèi)行為,如果是室內(nèi)行為,則將有MDT經(jīng)緯度歸屬的樓宇位置信息回填到?jīng)]有經(jīng)緯度的MR數(shù)據(jù)上。通過(guò)將MDT數(shù)據(jù)與樓宇圖層進(jìn)行匹配,提取樓宇邊緣的MDT數(shù)據(jù);

    2)基于海量的MDT數(shù)據(jù),提出一種新的思路,通過(guò)提取無(wú)經(jīng)緯度MR,依據(jù)指紋回填算法與多站定位算法,對(duì)每條MR數(shù)據(jù)運(yùn)算出兩個(gè)位置,并進(jìn)行位置匹配,兩種算法輸出的樓宇位置如果相同,則該經(jīng)緯度數(shù)據(jù)回填成功。

    (7)采用以上兩種室內(nèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,最終輸出可用于室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估的室內(nèi)數(shù)據(jù)。

    如果用戶只在進(jìn)入或離開樓宇時(shí)上報(bào)經(jīng)緯度,則對(duì)MDT經(jīng)緯度之前與之后的MR進(jìn)行提取,并判斷滿足以下算法,則對(duì)MR進(jìn)行樓宇位置回填:

    (1)MR1經(jīng)緯度歸屬樓宇內(nèi);

    (2)提取同一個(gè)用戶中,MR1后300 s內(nèi)的MR數(shù)據(jù)、MR1前300 s內(nèi)的MR數(shù)據(jù);

    (3)前后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行判斷,只保留RSRP均小于MR1的MR數(shù)據(jù);

    (4)占用小區(qū)與MDT數(shù)據(jù)的小區(qū)相同;

    (5)占用小區(qū)類型判斷,當(dāng)需要回填的MR小區(qū)類型為“室內(nèi)”,則直接回填樓宇位置信息;當(dāng)需要回填的MR小區(qū)類型為“室外”,則進(jìn)行TA/AOA判斷,當(dāng)TA變化小于16TS且AOA變化小于30,則回填樓宇位置信息。

    對(duì)于海量的MDT數(shù)據(jù),提取無(wú)經(jīng)緯度的MR,依據(jù)指紋回填算法與多站定位算法,對(duì)每條MR運(yùn)算出兩個(gè)位置,并進(jìn)行位置匹配,對(duì)兩種算法輸出的樓宇位置相同的MR進(jìn)行保留,具體匹配流程如圖1所示。

    根據(jù)TA/AOA/RSRP等信息,計(jì)算MR數(shù)據(jù)與主鄰小區(qū)的距離,得到MR數(shù)據(jù)距離每個(gè)小區(qū)可能出現(xiàn)的位置,再對(duì)所有點(diǎn)進(jìn)行算術(shù)平均得到MR的位置。

    根據(jù)TA測(cè)量值估計(jì)UE和eNodeB之間的距離(圖2中①),D=N×16×7.8 m(N即是MR上報(bào)的TA值),例如TA=1,即1×16×7.8=124.8 m,得到MR距離主覆蓋小區(qū)大概位置,圓圈即是UE可能出現(xiàn)的位置。根據(jù)主小區(qū)的AOA值,計(jì)算UE和eNodeB的大概位置(圖2中②),方向=A(A即AOA角度,例如A=30°,即用戶在基站的30°方向上)。將弧線換成點(diǎn)狀,得到用戶的大概位置(圖2中③)。

    根據(jù)鄰小區(qū)的RSRP值進(jìn)行粗略計(jì)算,RSRP一定程度上反映用戶與基站的距離,運(yùn)算結(jié)果可以做為主小區(qū)的距離參考。

    得到MR距離每個(gè)小區(qū)可能出現(xiàn)的位置,并對(duì)所有點(diǎn)進(jìn)行平均計(jì)算,得到用戶的大概位置。

    將指紋定位與多站定位進(jìn)行的經(jīng)緯度進(jìn)行匹配,一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行保留,不吻合的則丟棄,保證定位數(shù)據(jù)輸出的準(zhǔn)確性。

    3? ?MDT數(shù)據(jù)過(guò)濾與室內(nèi)識(shí)別應(yīng)用情況

    通過(guò)用戶維度、網(wǎng)元維度、偏移維度、問(wèn)題點(diǎn)維度這四個(gè)維度對(duì)MDT數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,剔除異常經(jīng)緯度數(shù)據(jù)。

    從用戶維度進(jìn)行評(píng)估的方法是,提取每個(gè)用戶的所有MR經(jīng)緯度數(shù)據(jù),計(jì)算所有經(jīng)緯度之間的距離,并獲取最遠(yuǎn)距離的兩個(gè)位置的上報(bào)時(shí)間,根據(jù)“距離/時(shí)間”計(jì)算用戶移動(dòng)速度,判斷MDT經(jīng)緯度是否合理,對(duì)存在移動(dòng)速度大于120 km/h的用戶,將整個(gè)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除,如圖3“過(guò)濾算法”所示:

    從網(wǎng)元維度進(jìn)行評(píng)估的方法是按小區(qū)維度評(píng)估經(jīng)緯度合理性后,輸出各個(gè)小區(qū)的MDT數(shù)據(jù),在地圖上渲染,分析經(jīng)緯度是否超出小區(qū)合理覆蓋范圍。對(duì)于室外站,計(jì)算與小區(qū)距離最近的一圈的所有室外站點(diǎn)的站間距并取該部分?jǐn)?shù)據(jù)的算術(shù)平均值,以5倍該算術(shù)平均值作為基站的合理覆蓋范圍,對(duì)于超過(guò)合理覆蓋范圍的經(jīng)緯度進(jìn)行過(guò)濾(超高站點(diǎn)另外考慮)。對(duì)于室內(nèi)站,大于室內(nèi)站500 m的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)則作為異常數(shù)據(jù)過(guò)濾掉。

    通過(guò)人工測(cè)試采集經(jīng)緯度與MDT收集到的經(jīng)緯度進(jìn)行對(duì)比從而進(jìn)行偏移維度的評(píng)估,評(píng)估結(jié)果發(fā)現(xiàn)人工測(cè)試位置與收集的MDT位置吻合。

    對(duì)測(cè)試發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題點(diǎn),通過(guò)查驗(yàn)MDT輸出的結(jié)果,進(jìn)行問(wèn)題點(diǎn)維度的評(píng)估,發(fā)現(xiàn)兩者結(jié)果吻合。

    通過(guò)信令中的用戶標(biāo)識(shí),對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,在足夠短的時(shí)間內(nèi),將用戶進(jìn)入室內(nèi)前與離開室內(nèi)后上報(bào)過(guò)MDT的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)進(jìn)行樓宇內(nèi)經(jīng)緯度回填,由于室內(nèi)穿透損耗等情況存在,對(duì)于參考信號(hào)接收功率(RSRP,Reference Signal Receiving Power)比窗邊MDT數(shù)據(jù)的RSRP低的數(shù)據(jù),進(jìn)行回填經(jīng)緯度的數(shù)據(jù),否則不予回填。

    如果進(jìn)入樓宇和離開樓宇均有經(jīng)緯度數(shù)據(jù),如圖4所示,MR1-MR12均屬于同一用戶的數(shù)據(jù),紅色點(diǎn)無(wú)經(jīng)緯度數(shù)據(jù),但綠色點(diǎn)有經(jīng)緯度數(shù)據(jù),如果MR1與MR12經(jīng)緯度均歸屬同一樓宇且MR12-MR1 time<300 s,MR2~MR11的RSRP均小于MR1與MR12的RSRP,則對(duì)無(wú)經(jīng)緯度的MR回填經(jīng)緯度。

    建立每幢樓宇的指紋數(shù)據(jù):取落在樓宇內(nèi)的MDT數(shù)據(jù),建立5 m×5 m的平面柵格指紋數(shù)據(jù),如表1所示。

    對(duì)于面積不大的樓宇,指紋關(guān)聯(lián)采用最小距離匹配算法(歐氏距離)。通過(guò)室內(nèi)MDT數(shù)據(jù)建立的指紋,用最小距離匹配算法,對(duì)無(wú)經(jīng)緯度的MR數(shù)據(jù)匹配對(duì)應(yīng)的樓宇位置,如表2~表4所示。

    取最小的距離且該距離小于10的記錄來(lái)回填樓宇位置(如表6所示),如果匹配的結(jié)果均大于10,則不回填。

    4? ?效果評(píng)估

    對(duì)以上算法輸出的樓宇數(shù)據(jù),通過(guò)RSRP呈現(xiàn)弱覆蓋樓宇,并在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行人工測(cè)試驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果的弱覆蓋與算法輸出結(jié)果完全吻合,說(shuō)明算法輸出可靠性高。

    驗(yàn)證測(cè)試共輸出問(wèn)題點(diǎn)40個(gè),其中33個(gè)問(wèn)題樓宇能進(jìn)入樓內(nèi)進(jìn)行測(cè)試。33個(gè)已測(cè)試的樓宇均與MDT數(shù)據(jù)輸出的覆蓋情況相符,存在不同程度的弱覆蓋情況,驗(yàn)證準(zhǔn)確率為100%,如圖5所示:

    5? ?結(jié)束語(yǔ)

    MDT[9-10]數(shù)據(jù)屬于運(yùn)營(yíng)商的一種新的定位數(shù)據(jù)源,室內(nèi)數(shù)據(jù)識(shí)別通過(guò)該數(shù)據(jù)源中攜帶的GPS信息,發(fā)現(xiàn)需要解決MDT異常數(shù)據(jù)過(guò)濾和室內(nèi)無(wú)法接收GPS衛(wèi)星區(qū)域的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的問(wèn)題。

    經(jīng)過(guò)研究證明,基于大數(shù)據(jù)多維度分析能夠發(fā)現(xiàn)MDT數(shù)據(jù)經(jīng)緯度存在的異常問(wèn)題,同時(shí)該分析提出相關(guān)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾,輸出高精度的MDT基礎(chǔ)數(shù)據(jù),這種數(shù)據(jù)是室內(nèi)數(shù)據(jù)輸出的基礎(chǔ),輸出用戶窗邊經(jīng)緯度,對(duì)進(jìn)入與離開室內(nèi)MDT之間的MR進(jìn)行回填,同時(shí)室內(nèi)MDT建立每棟樓宇的指紋,開展新型指紋關(guān)聯(lián)與新型多站定位的多種定位算法的位置匹配關(guān)聯(lián),經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,相關(guān)室內(nèi)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度高,是一種能夠評(píng)估室內(nèi)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的方法。

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