关于手机基站数据的城市路网使用需求分析

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1、第一章绪论第三章：OD区域与OD矩阵。首先介绍本文用到的电信基站数据及其相应预处理；接着给出改进的基站覆盖范围估计方法；然后通过OD区域中人数的时序分析，确定部分手机用户的居住地，并对OD区域的类别做分析；最后实现区域OD矩阵的计算和分析。第四章：道路使用需求计算。首先实现南京城市路网的生成和存储：接着提出本文的路径选择算法；配合该路径选择算法，给出新的区域到路网的匹配算法，并在此基础上实现并优化道路使用需求的计算：最后设计路段偏移算法来为后文分析结果的可视化打下基础。第五章：道路使用需求分析。首先结合道路类型对道路使用需求量进行分析；

2、接着计算各道路的使用需求来源，并分析使用需求源和使用需求量的关系；最后在验证本文计算方法有效性的基础上，给出本文工作在交通领域的潜在应用。第六章：总结与展望。总结本文的研究结果，并指出在今后的进一步研究中需要改进的地方。3东南大学硕士学位论文2．1基站理论基础2．1．1基站与手机定位第二章相关知识所谓基站即移动通信网络中负责与移动设备进行通信的无线电收发电台。手机基站数据又称手机信令数据，它一般分成心跳数据、手机通话数据、收发短消息事件数据和实时切换数据等等【4J。目前许多相关研究采用的数据都只有在用户使用手机时才会产生，包括手机通话数

3、据、收发短消息数据和话务数据【5，17，18】。这类数据的缺点在于它无法完整地反映那些很少使用手机的用户的状态。本文使用的是南京电信某一工作日内的心跳数据。所谓心跳数据即为待机状态下，手机定期与基站通信产生的位置更新数据。它一般包含移动设备号、基站小区编号和更新时间等字段。这种数据的优势在于无论用户使用手机与否，它都会有记录产生。一个基站的覆盖范围被称为基站区或位置区，而一个位置区则由多个基站小区组成。基站小区也称蜂窝小区，这是因为理想状态下通过各个基站小区划分得到的服务区是类似蜂窝的正六边形14J。蜂窝又可以分为宏蜂窝和微蜂窝。在移动

4、网络建设初期形成的都是宏蜂窝。它的覆盖半径较人，理论覆盖范围可以到达30多千米。微蜂窝是在宏蜂窝基础上发展起来的。微蜂窝的发射功率低，覆盖范围小，所以安装部署比较灵活。它的主要应用有两个：一是提高网络覆盖率，扫除地下室和建筑物内宏蜂窝的盲点；二是提高话务容量，安装在话务量高度集中的区域内。我国城市多采用多层小区结构：用宏蜂窝进行大面积的服务覆盖，微蜂窝则叠加在宏蜂窝覆盖范围之上并主要用于提高服务的质量。用黑色的直线表示地面，黑色三角形表示基站，虚线下的区域表示相应基站的覆盖范同，则多层小区结构示意图如图2一l所示：、、，，7。。-‘、，

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6、i『、、、、Jl、、、、、、、、、、、、、、、、、、，，，，，，，，，，，，，，，，，，7J。}‘、，?。I、、、、、、、、．图2-1多层小区结构手机的定位方法主要有COO定位法、TA定位法、TDOA定位法和AOA定位法等等¨引。技术上讲，使用COO定位只需要知道用户当前所在的基站位置区和相应基站的覆盖范围即可。后三种方法能实现比COO更精确的定位，但其定位精度仍要比GPS低许多。这些定位方法大多基于三角测量原理，其中一些方法的运用不仅需要在基站上安装昂贵的检测设备，而且只有在Hj户使用手机时才能收集

7、到所需的数据【13'19】。从现有研究来看，COO定位法因其简单、实j}=j的特点获得了越来越多的关注。由于心跳记录包含基站小区信息，因此本文将自然地采用COO定位法定位手机用户的地理位置。然而遗憾的是，由于现实移动通信网络结构的复杂性和地理条件的不可测，一个基站的具体覆盖范围是不可知的。2．1．2现有的基站覆盖范围估计方法由于无法得知基站准确的覆盖范围，COO定位法的运刚需要建立适当的模型对基站的覆盖范闱进行估计。近期有很多研究采用泰森多边形(VoronoiDiagram)对基站的覆盖范同进行建模‘4’5，1¨。泰森多边形根据平面上的

8、一系列点(称为种子)将整个平面划分成多个多边形。一个多边形对应一个种子，每个多边形则由与其种子距离最近的点组成。它的形式化描述如下式所示：4第二章相关知识尺七=p∈xId‘≥2乙丢夕9≯’)c2．·，在本文上下文环境中，上式各参数的含义如下：X为包含南京市所有地理点的集合，d为两个地理坐标点之间的球面距离(见2．3．3节)，攻和弓分别为基站k和基站，的地理坐标，Rk为基站七所覆盖(包含)的地理点。目前泰森多边形的实现多采用文献[201介绍的方法。用泰森多边形得到的图2-l中的示例基站的覆盖范围如图2—2所示：、、，，7。一-●、，、?。

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10、＼I、、、、、、、、、、：、、、、、、、，，，，，，，，，，，，，，，，，，7J。●～、，。I、、、、、、、、。图2-2现有的基站范围估计可以看到，用泰森多边形得到的基站覆盖范围与图2．1所示的真