CN113490143B - 一种错误基站和重复基站筛查修正的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种错误基站和重复基站筛查修正的方法，涉及无线通信领域。其特征在于，该方法包括：获取用户产生的话单数据；在时间序列中，基于用户产生的话单数据，找出异常基站和正常基站；以规定的固定格式记录异常基站数据和正常基站数据；划分异常基站为错误基站类型或者重复基站类型；修正异常基站的位置信息并更新基站信息表。相较于现有的技术，本发明的有益效果是：方便快捷的对系统中记录的基站位置信息进行检测，找到系统中的异常基站；有效的划分异常基站为错误基站类型或者重复基站类型；以最少的人力成本迅速迭代优化基站信息表，为LBS应用打下坚实基础。

Description

一种错误基站和重复基站筛查修正的方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及基站位置信息表中错误基站和重复基站的筛查修正，用来得到高精准度的基站位置信息表。

背景技术

在移动通信网络中，每个基站的位置信息(如基站的经纬度)作为一项重要的工程参数，在LBS(基于位置的服务)以及网络建设等中经常被用到。因此，一旦系统中记录的基站位置信息出现错误，可能会影响用户定位精准度以及整个通信网络的运行。

人工录入的失误等原因导致基站位置信息表中存在很多错误，明显的错误或者在数据库中数据缺失等问题，使用一般的查询很容易剔出，但对于不明显的基站位置信息错误，很难简单的剔出，如果对这些基站的位置进行一次全面的重新定位，将会耗费巨大的人力物力。

当前基站位置信息表中明显存在某些单一LAC(位置区码)、CELLID(小区区号)对应着多个在不同省份的多个基站，而表中只存在一条位置信息，导致在根据话单计算用户位置切换时总是出现错误，就是因为此时基站位置信息表中记录的是另一个省份相同LAC(位置区码)、CELLID(小区区号)的经纬度(即重复基站)；另外也有一定可能性某些LAC(位置区码)、CELLID(小区区号) 并无重复基站，但是位置是错误的(即错误基站)。

因此，如何方便、快捷的对系统中记录的基站位置信息检测，以及找到系统中记录错误的异常基站并对其位置信息修正，这是本领域目前需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种错误基站和重复基站筛查修正的方法，用来在全量基站位置信息表中剔除问题基站以得到高精准度的基站位置信息表，作为 LBS(基于位置的服务)或者后续模型分析的基础数据，避免误差的基站位置带来严重错误。

基于一种错误基站和重复基站筛查修正的方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、获取用户话单数据：其中，这些数据是由真实用户产生，已做脱敏处理。

B、在时间序列中，基于用户产生的话单数据，找出异常基站和正常基站：其中，异常基站是用户连续经过若干相邻正常基站达到正常状态后，出现异常切换所在的基站。

C、以规定的固定格式记录异常基站数据和正常基站数据。异常基站数据记录格式为：ABS(x，S(x)，time，mobile)，正常基站数据记录格式为： NBS(x，time，mobile)。

D、划分异常基站为错误基站类型或者重复基站类型。

E、修正异常基站的位置信息并更新基站信息表。

步骤A中所述的话单数据是由语音、流量使用产生的。语音包括如下字段：电话号码(脱敏)、话单类型、语音时长、LAC(位置区码)、CELLID(小区区号)；流量包括如下字段：电话号码(脱敏)、上网时长、上网流量、LAC(位置区码)、CELLID(小区区号)。

步骤B中找出异常基站的基本思想如下：用户通信的基站发生短时间内切换时，两个基站的位置应该是相邻的、距离不远的，因此当短时间内发生长距离切换时可以认为有异常基站出现。

为避免如下循环切换导致无法确定哪一个是异常基站：基站1-＞基站2-＞基站1-＞基站2，需要结合更大时间范围内的基站位置切换信息进行衡量。通过判定用户在几个临近的基站进行切换后达到正常状态，以此做为判断出现异常基站的基础信息。正常状态指当前基站的位置信息为准确值。

为确定通信基站处于正常状态，需要用户连续经过几个临近的不同基站，此过程称作状态累积，累积进度从0开始。当用户从初始状态或者需要重新累积状态时开始算，每经过一个临近的基站且该基站在状态累积过程中没有出现过，则累积进度加1；当累积过程中没有经过临近基站时需要重新开始累积进度；当经过了临近基站但是已经在状态累积过程中出现，则累积进度不变，需要继续累积；当前方法规定累积进度等于3时状态转变为正常状态，为了更准确判断正常基站可以提高累积进度为4或者更多，亦或者降低累积进度为2或者更少。

从正常状态开始，每次经过临近基站都会保持正常状态，短时间经过远距离基站会到达异常状态，即有可能出现异常基站。为防止出现远程换号等业务以及结合实际情况(切换到异常基站后还得切换回来)，要进一步判定用户从异常状态发生异常切换，且切换回来的基站离异常状态前正常状态的位置不远，才可以断定异常状态所处的基站是问题基站。在正常状态发生切换时，当切换中的两个基站的距离大于设定阈值S长度内，且切换时间在设定阈值T内，认为是异常切换。

步骤C中异常基站数据记录格式为：ABS(x，S(x)，time，mobile)，其中x为异常基站的LAC(位置区码)、CELLID(小区区号)，S(x)为异常基站前一个正常基站的LAC(位置区码)、CELLID(小区区号)，time为切换到异常基站的时间点，mobile为当前用户的号码；正常基站数据记录格式为：NBS(x，time，mobile)，其中x为正常基站的LAC(位置区码)、CELLID(小区区号)，time为切换到正常基站的时间点，mobile为当前用户的号码。当用户状态切换为正常后，当前基站与状态累积过程中的基站，以及每一次有效切换后的基站都需要按照正常基站数据格式进行记录。

步骤D中划分基站异常类型为错误基站或者重复基站的思想如下：对每个用户的话单数据经过上述操作以后，针对同一个基站x，可能得到大量类似于 ABS(x，S(x)，time，mobile)的异常基站数据和类似于NBS(x，time，mobile)的正常基站数据。如果基站x存在于异常数据中，说明x的位置信息在某些区域的基站切换中是错误的；如果x存在于正常数据中，说明x的位置信息在某一个区域的基站切换中是正确的，其正确位置信息存在位置信息表中。通过对异常基站数据去重以及正常基站数据去重，得到基站x的位置信息在多个区域中出现，或者在某一个区域中唯一出现，进而确定基站x是否为重复基站或者错误基站。

异常基站数据去重以及正常基站数据去重思想如下：在同一个区域中产生的针对基站x的若干条异常基站数据中，每一条数据中都包含了基站x的一个临近基站，因此这个基站距离x的正确位置在设定阈值S长度内，同理x的其他数据中的临近基站全都在x正确位置的S长度范围内，也就是说所有的临近基站在以 x正确位置为圆心，S为半径的圆内。因此，可以基于x的所有异常数据根据不同条目中的临近基站位置进行聚类，如果两条数据中的临近基站相距小于2S(恰好在直径的两端)，则认为是x在同一个区域的两条异常数据，进而进行合并，合并后的时间和手机号码字段取两条记录中任意一条中的信息即可。以此类推将基站x的所有记录进行合并，不满足合条件的记录则作为一个独立的区域数据，最终剩余几条数据，就代表x在几个不同的区域重复。

理论上基站x在异常基站去重数据中的多个区域和在正常基站去重数据中的一个区域是不会重复的，考虑到上述模型可能会遗漏区域，因此将基站x实际所在区域的数目记为R，模型计算所在区域的数目记为M，在异常基站去重数据中的条目数量记为N，在正常基站去重数据中的条目数量记为P(P＝0或者P＝1)。则有公式：M(x)＝N(x)+P(x)，R(x)≥M(x)。其中，当N(x)≥1时，基站x的位置在某些区域一定是错误的，可作为一般情况下的错误基站集合在基站表中进行排除，以得到准确度较高的基站表信息；当N(x)＝0时，基站x的位置大概率是正确的；当P(x)＝1时，基站x的位置在某个区域一定是正确的；当P(x)＝0 时，基站x的位置大概率是错误的；当R(x)≥M(x)＞1时，基站x的位置出现在多个区域，一定是重复基站；当N(x)＝1&&P(x)＝0时，基站x大概率不是重复基站，基站表中数据错误；当N(x)＝0&&P(x)＝1时，基站x大概率不是重复基站，基站表中数据正确，可作为判定基站数据可用性的最高标准，当对基站准确性要求最高时使用此条件；当N(x)＞1&&P(x)＝0时，基站x大概率是重复基站，基站表中数据错误，不是重复基站中任何一个基站的正确位置；当N(x)≥ 1&&P(x)＝1时，基站x一定是重复基站，基站表中的数据是重复基站中某个基站的正确位置；当N(x)＝0&&P(x)＝0时，无法对x做出判断；当N(x)≥ 1||P(x)＝0时，基站x的位置存在错误区域，或者x正确与否无法判断，可以作为最大范围的错误基站条件在基站表中进行排除，代表了一定有问题和可能有问题的最大集合。

步骤E中修正异常基站的位置信息，需要将异常基站信息用若干相邻的正常基站位置信息计算取平均替代。如location(x，n)表示计算基站x在第n个异常区域的修正位置。根据上述示例：location(x，1)＝average(x1，x2，x3的经纬度)＝(x1 经度+x2经度+x3经度)/3，(x1纬度+x2纬度+x3纬度)/3，其中x1，x2，x3都是正常基站。以此类推，定期算出N(x)≥1的所有基站算出所有异常去重数据中每个基站的近似位置。

相较于现有的技术，本发明的有益效果是：方便快捷的对系统中记录的基站位置信息进行检测，找到系统中的异常基站；有效的划分异常基站为错误基站类型或者重复基站类型；以最少的人力成本迅速迭代优化基站信息表，为LBS(基于位置的服务)应用打下坚实基础。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1显示出了本发明中查找异常基站过程中的状态切换流程。

图2显示出了本发明中异常基站数据去重和正常基站数据去重的流程。

具体实施方案

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

实施例一

图1示出了本发明中查找异常基站过程中的状态切换流程。

如图1所示，N表示当前基站，M表示从空状态到正常状态需要通过有效切换累积四个不同基站的集合，更新N表示将当前基站变量更新为最后一次切换到的基站，更新M表示切换到空状态时仅包含1个基站，切换到有效状态1 时包含2个基站，切换到有效状态3时包含3个基站，切换到正常状态时包含4 个基站。

为了确定用户处于正常状态，进而寻找出异常基站信息，需要用户连续经过几个临近的不同基站，此过程称作状态累积，累积进度从0开始。当用户从初始状态或者空状态时开始算，每经过一次有效切换，则累积进度加1；当过程中没有经过临近基站时需要重新回到空状态；当经过了临近基站但是已经在状态累积过程中出现，则累积进度不变需要继续累积；当累积进度等于3时状态转变为正常状态，进度等于1、2时，称作有效状态1和有效状态2。

从正常状态开始，每次经过临近基站都会保持正常状态，短时间经过远距离基站会到达异常状态，如果异常状态下一次切换回到上一次正常状态的临近基站 (或正常状态所在基站)，认为完成了一次回环，此时可以断定异常状态所在的基站就是位置信息错误的异常基站；如果异常状态的下一次没有切换回上一次正常状态的临近基站，那么回环失败需要重新进行状态累积，此时如果切换到了异常状态时的临近基站则记录为有效状态1；否则既不是在正常状态临近，也不是在异常状态临近，记录为空状态。如果正常状态在切换时既没有经历临近基站而保持正常状态，也没有切换到异常状态，则重新回到空状态。

当一次切换既不是切换到临近基站，也没有短时间切换到远距离基站，认为是一次无效切换，模型计算忽略此类型数据，需要重新进行状态累积。

模型假定异常基站距离真实位置的偏差阈值为S，异常切换时间阈值为T，其中T表示正常状态发生异常切换时的时间阈值；当正常状态发生一次切换时间小于T，切换距离大于S时，认为是异常切换；当前处于异常状态时，如果下一次切换不是有效切换，则是异常切换。当异常状态发生异常切换时，如果通过回环判定则恢复到正常状态，否则变为空状态。

规定临近基站的距离阈值为G，即G长度范围内的两个基站是临近基站。

此处规定S＝100km，T＝3分钟，G＝20km。

实施例二

图2示出了本发明中异常基站数据去重和正常基站数据去重的流程。

如图2所示，对于异常基站去重，例如判断ABS(x，S(x1，x2)，time1，mobile1)， ABS(x，S(x3，x4)，time2，mobile2)两条记录中x3和x4中任何一个基站距离x1或者x2的距离小于2S时，可以合并为一条记录L(x，S(x1，x2，x3，x4)，time1，mobile1)，合并后的时间和手机号码字段取两条记录中任意一条中的信息即可，此处取 time1和mobile1。以此类推将基站的所有记录进行合并，不满足合条件的记录则作为一个独立的区域数据，最终剩余几条数据，就代表x在几个不同的区域重复。

该结果说明基站x在两个区域位置数据错误，基站y在一个区域错误。由于模型具有一定的不确定性，导致可能在更多的区域有错误而没有输出，因此x 的实际错误区域数量大概率是2，但是也有可能大于2。

对于NBS(x，time，mobile)数据根据x进行去重，所有针对同一个x基站的数据只保留一条，用于表示该基站基础数据可用，最终结果如图所示。该数据说明基站x在一个区域数据正常，y也在一个区域正常。同样由于模型具备一定的不确定性，可能某个基站y的信息在某区域正确而没有输出来，因此基站位置表中的数据在正常基站数据中的话位置信息一定是正确的，没有在其中的话大概率是错误的，但也有可能是正确的。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (6)

1.一种错误基站和重复基站筛查修正的方法，其特征在于，包括：

A、获取用户话单数据：其中，这些数据是由真实用户产生，已做脱敏处理；

B、在时间序列中，基于用户产生的话单数据，找出异常基站和正常基站：其中，异常基站是用户连续经过若干相邻正常基站达到正常状态后，出现异常切换所在的基站；

C、以规定的固定格式记录异常基站数据和正常基站数据；异常基站数据记录格式为:ABS(x,S(x),time,mobile),正常基站数据记录格式为：NBS(x,time,mobile)；

D、划分异常基站为错误基站类型或者重复基站类型；

E、修正异常基站的位置信息并更新基站信息表；

步骤A中所述的话单数据是由语音、流量使用产生的；语音包括如下字段：电话号码、话单类型、语音时长、LAC、CELLID；流量包括如下字段：电话号码、上网时长、上网流量、LAC、CELLID；

步骤B中找出异常基站的基本思想如下：用户通信的基站发生短时间内切换时，两个基站的位置是相邻的、距离不远的，因此当短时间内发生长距离切换时认为有异常基站出现；

为避免如下循环切换导致无法确定哪一个是异常基站：通过判定用户在几个临近的基站进行切换后达到正常状态，以此做为判断出现异常基站的基础信息；

为确定通信基站处于正常状态，需要用户连续经过几个临近的不同基站，此过程称作状态累积，累积进度从0开始；当用户从初始状态或者需要重新累积状态时开始算，每经过一个临近的基站且该基站在状态累积过程中没有出现过，则累积进度加1；当前方法规定累积进度等于3时状态转变为正常状态，为了更准确判断正常基站可以动态调整累积进度数量；

步骤D中划分基站异常类型为错误基站或者重复基站的思想如下：对每个用户的话单数据经过上述操作以后，针对同一个基站x，得到类似于ABS(x,S(x),time,mobile)的异常基站数据和类似于NBS(x,time,mobile)的正常基站数据；如果基站x存在于异常数据中，说明x的位置信息在某些区域的基站切换中是错误的；如果x存在于正常数据中，说明x的位置信息在某一个区域的基站切换中是正确的，其正确位置信息存在位置信息表中；通过对异常基站数据去重以及正常基站数据去重，得到基站x的位置信息在多个区域中出现，或者在某一个区域中唯一出现，进而确定基站x是否为重复基站或者错误基站。

2.根据权利要求1所述的错误基站和重复基站筛查修正的方法，其特征在于：从正常状态开始，每次经过临近基站都会保持正常状态，短时间经过远距离基站会到达异常状态，为防止出现远程换号业务以及结合实际情况，进一步判定用户从异常状态发生异常切换，且切换回来的基站离异常状态前正常状态的位置不远，才可以断定异常状态所处的基站是问题基站。

3.根据权利要求1所述的错误基站和重复基站筛查修正的方法，其特征在于：步骤C中异常基站数据记录格式为：ABS(x,S(x),time,mobile),其中x为异常基站的LAC、CELLID，S(x)为异常基站前一个正常基站的LAC、CELLID，time为切换到异常基站的时间点，mobile为当前用户的号码；正常基站数据记录格式为：NBS(x,time,mobile)，其中x为正常基站的LAC、CELLID，time为切换到正常基站的时间点，mobile为当前用户的号码。

4.根据权利要求1所述的错误基站和重复基站筛查修正的方法，其特征在于：异常基站数据去重以及正常基站数据去重思想如下：在同一个区域中产生的针对基站x的若干条异常基站数据中，每一条数据中都包含了基站x的一个临近基站，所有的临近基站在以x正确位置为圆心,S为半径的圆内；因此，可以基于x的所有异常数据根据不同条目中的临近基站位置进行聚类，如果两条数据中的临近基站相距小于2S，则认为是x在同一个区域的两条异常数据，进而进行合并，合并后的时间和手机号码字段取两条记录中任意一条中的信息即可。

5.根据权利要求4所述的错误基站和重复基站筛查修正的方法，其特征在于：理论上基站x在异常基站去重数据中的多个区域和在正常基站去重数据中的一个区域是不会重复的，考虑到模型可能会遗漏区域，因此将基站x实际所在区域的数目记为R，模型计算所在区域的数目记为M，在异常基站去重数据中的条目数量记为N，在正常基站去重数据中的条目数量记为P，则有公式：M(x)＝N(x)+P(x),R(x)≥M(x)；其中，当N(x)≥1时，x的基站位置在某些区域一定是错误的，作为错误基站集合在基站表中进行排除，定期算出N(x)≥1的所有基站。

6.根据权利要求1所述的错误基站和重复基站筛查修正的方法，其特征在于：步骤E中修正异常基站的位置信息，需要将异常基站信息用若干相邻的正常基站位置信息计算取平均替代。

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