基于基站拜访位置寄存器的大型集会人群统计方法技术

本发明专利技术提出一种基于基站拜访位置寄存器的大型集会人群统计方法，属移动通信领域。本方法是：拜访位置寄存器VLR作为基站移动交换中心MSC中用于存储来访用户信息的数据库，存储着来自VLR每个用户的实时位置登记信息。依据VLR容量宽裕、移动终端都能在VLR中登记的特点，以及目前智能手机的高普及率，该技术统计出的用户数可以很直观地反映出特定基站小区内的实际人数。若处于建筑物较多的地方，采用无线定位技术排除建筑物内的人群，当发现人在长时间内的位移在小范围内，便可认为此人的位置处于建筑物中。同时采用结合信令截取统计出的人数来减少拜访位置寄存器统计出的人数的误差，通过对模拟数据处理实现动态可视化过程，统计出基站覆盖范围内人数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术提出了一种基于基站拜访位置寄存器(VLR)的大型集会人群统计方法，并设计了一套校正统计人数误差的算法。
技术介绍
各国大型集会频繁发生踩踏事故，如何通过有效简便的方法统计出活动聚集地的人数，判断人流的移动方向，并在人群发生异常之前以及事故发生之后采取预防与疏导措施成为万众瞩目的话题。目前国际上对于大型集会人群的统计方式有很多，应用最广泛的就是视频图像处理，然而图像处理由于受到天气、光线及其他因素影响，并不适用于所有大型集会场合。在移动互联网以及智能手机高度普及的今天，兼具了应用范围广和数据采集容易等各优点的基于移动通信的人流态势统计被提出，并广泛投入应用。与视频图像处理相比，无论是夜晚、雾霾、遮蔽物、光线，都不存在对基站统计信息的影响，所以基于移动通信的实时人流量统计与现有的较为成熟的视频人流统计技术相比其具有试用范围广、数据具有长效性、连续性好，建设成本低等优势。当前基于移动通信的人群统计的方法有：基于信令的人群统计；基于基站定位服务的人群统计；基于网络访问量的人群统计；基于话务量分析的人群统计。基于移动通信的实时人流量统计涉及到两个重要的信息采集过程，其一为人流态势分析，其二为人群定位分析。前者由统计出人群在大的区域内各个区域的人数而分析出人群的分布态势，后者则可以更精确地区分出特定区域内人数的分布。此次专利技术便是基于移动通信网络实时统计基站覆盖范围内人数，为后续结合基站定位统计人群具体分布以及给政府或相关部门提供人群分布态势信息。原地位置寄存器(HLR)是一种用来存储本地用户位置信息的数据库。在蜂窝通信网中，通常设置若干个HLR，每个用户都必须在某个HLR中登记。登记的内容分为两类：一种是永久性的参数，如用户号码、移动设备号码以及保密参数等；另一种是暂时性的需要随时更新的参数即用户，当前所处位置的有关参数，即使用户漫游到HLR所服务的区域外，HLR也要登记由该区传送来的位置信息，以保证当呼叫一个不知处于哪一个地区的移动用户时，均可由该移动用户的原地位置寄存器获知它当时处于哪一个地区，进而建立起通信链路。访问位置寄存(VLR)是一种用于存储来访用户位置信息的数据库。一个拜访位置寄存
器通常为一个MSC控制区服务，也可为几个相邻MSC控制区服务。当移动用户漫游到新的MSC控制区时，它必须向该地区的拜访位置寄存器申请登记。拜访位置寄存器要从该用户的HLR查询有关的参数，要给该用户分配一个新的漫游号码(MSRN)，并通知其HLR修改该用户的位置信息，准备为其它用户呼叫此移动用户时提供路由信息。若移动用户由一个拜访位置寄存器服务区移动到另一个拜访位置寄存器服务区时，HLR在修改该用户的位置信息后，还要通知原来的拜访位置寄存器，删除该移动用户的位置信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对已有技术的不足，提出一种基于基站拜访位置寄存器的大型集会人群统计方法，根据现有的基于移动通信的人群统计提出了通过拜访位置寄存器统计出特定基站小区内的实际人数以及因为基站分摊人流引起的高负载情况下的误差，并设计了减少该误差的算法。为达到上述目的，本专利技术的构思是：通过拜访位置寄存器来获取人数，拜访位置寄存器作为基站MSC中用于存储来访用户信息的数据库，除了存储着来自HLR的用户登记业务，开关机状态，是否有协议，通信资格，用户地址等信息，还存储着每个用户的实时位置登记信息。为了避免移动交换中心使用穷举法来寻找用户终端所在位置，用户终端需要定时向移动通信网络报告其所在的接入蜂窝，因而每个用户在开机、接入无线网络或者进入一个新的拜访位置寄存器服务区内时，都会在拜访位置寄存器上进行登记，并周期性向网络报告其接入位置，该周期通常在0.5～1小时。由于拜访位置寄存器容量宽裕、移动终端都能在拜访位置寄存器中登记，以及目前智能手机的高普及率，通过拜访位置寄存器统计出的用户数可以很直观地反映出特定基站小区内的实际人数。基站在整体覆盖范围上成蜂窝状遍布，但由于为了保持无线信号的全方位覆盖，基站的实际功率可覆盖范围应该比规划范围大很多。因此，手机在大部分时间都可以接收到两个甚至多个基站的信号。两个或多个基站信号覆盖的范围被称为信号重叠区域。在重叠区域内的手机一般接收两个基站的信号来源，一个为主基站，一个为辅基站，其位置信息以主基站的位置登记在拜访位置寄存器中。而决定主基站与辅基站区别的一般是手机收到信号的强弱，又因为基站信号强弱与距离成反比，所以主基站一般由重叠区域内移动终端离两个基站的距离决定。在一般情况下，基站的有效覆盖范围和蜂窝状结构相同，即近似圆形。而在特定基站业务量过大时，重叠区域原本属于主基站范畴的用户就会被移入较为空闲的辅基站，这样一来原本靠近主基站的重叠区域内的人便被归入辅基站，以辅基站的位置信息登记进拜访位
置寄存器。相对来说等于主基站的覆盖面积变小了，而按照原本算法将主基站的人数归在原本的基站覆盖范围内，使得主基站范围内的人数比实际少，形成误差。本专利技术选择采用结合信令截取统计出的人数来减少拜访位置寄存器统计出的人数的误差。首先，1.在基站负载到达满之前，基于信令统计的人数有相当的可信度，可以用以校正因系统或其他客观因素导致的拜访位置寄存器统计出的数目的偏差。2.而在基站业务量过大时，由于基站的有效覆盖面积会变小，相当于将本应属于这个范围内的人流分摊一部分到周围基站。可以通过分析通过信令截取统计出的人数在基站业务量达到过大以至于需要其他基站分摊之前的人数增长趋势来估算被分摊走的人数。具体来说，就是通过计算本基站与周边基站由信令统计出的人数的增长速度，推算出基站范围内实际人数的估值，并在基站高业务量后以根据实际情况的一定的系数在拜访位置寄存器统计出的人数数据上进行修正，从而减小因为分摊而流失的人数造成的误差。根据上述专利技术构思，一种基于基站拜访位置寄存器的大型集会人群统计方法对模拟数据进行数据处理，添加应用功能，并最终实现动态可视化的过程，本专利技术采用下述技术方案：(1)估算每个基站无线覆盖面积：基于基站蜂窝构造分布原理，根据实际的基站经纬信息以及基站类型，估算每个基站无线覆盖面积。根据已知的基站坐标，首先计算单个基站与相邻各基站的直线距离，采用选取最小的三个相邻基站距离取平均值，得出该基站到邻近基站的等效距离DAB，然后计算出该基站的等效覆盖半径DAC，最后计算覆盖面积。(2)计算基站未满负荷人数：基站模拟数据中每小时基于拜访位置寄存器统计得到的人数和基于信令截取统计出的人数，两者之间的差值以一定的权重修正，在本专利技术中设定为50％。(3)利用校正算法计算基站到达满负荷时人数：基站到达满负荷之后，基站统计出的人数相对实际数值将偏低，利用本专利技术设计的一个偏差量Δp来计算“本应统计在该基站内的人数”。(4)实现可视化：根据开放地理空间联盟OGC所制定的地理数据绘制标准写成KML文件，KML文件全称为Keyhole标记语言，根据可扩展标记语言XML的语法和格式，用以描述地理数据；CartoDB是一个云计算可视化集成工具网站，上传KML文件，并编辑可视化信息，对一些参数进行设置后就能看到动态的热力图；热力图就是：以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。本专利技术与现有技术相比较，具有如下本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于基站拜访位置寄存器的大型集会人群统计方法，其特征在于操作步骤如下：(1)估算每个基站无线覆盖面积：选取五个基站作为模拟对象，根据它们的经纬度坐标，计算单个基站与其相邻各基站的直线距离，选取最小的三个相邻基站距离取平均值，得出该基站到邻近基站的等效距离DAB，再根据基站蜂窝结构图计算出该基站的等效覆盖半径DAC：DAC=33DAB;]]>在不考虑基站扇区具体的功率区别情况下，基站的覆盖范围在规划中是一个标准的六边形，而在实际情况中，其覆盖范围可以视作为圆形，由此可得到每个基站的覆盖面积为：S＝πDAC2；(2)计算基站未满负荷时人数：基站到达满负荷之前，利用基站模拟得到的基于拜访位置寄存器统计的人数根据与信令统计出的人数差值以权重修正，该权重根据基站所处位置、信号覆盖能力和范围内用户而变化，在此设定为50％(3)校正人数误差：利用校正算法计算基站满负荷时人数：基站到达满负荷之后，由于基站会将周边与其他基站重合范围内的用户留给其他基站处理，基站统计出的人数相对实际数值将偏低，设计一个偏差量Δp用以计算“本应统计在该基站内的人数”，Δp在基站到达满负荷之后会从0开始以一定速度增长，并在将重叠区域人群全部交付周边基站处理时达到最大值，Δp消减变回0的规律与增长相同；所以基站到达满负荷之后进行人数校正的步骤为：①统计出在基站到达满负荷之前的人数增长趋势：基站在满负载之后，Δp的瞬时增长速度应与之前人数的增长速度相近，以下式计算：ΔP=(T-Tmt)×dPcdt|t=Tmt-1;]]>其中，Δp为人数的偏差值，T为实际时间，Tmt为基站到达满负荷的时间，PC为经过上文校正的实时统计人数，即统计出在基站到达满负荷之前的人数增长趋势，作为偏差值Δp的增长趋势；②计算基站面积：令基站的覆盖半径为R，基站蜂窝正六边形面积即为：R×32R×12×6=33R22;]]>③计算重叠面积：基站与其他基站重叠面积约为：2×(πR2-33R22)≈1.0870R2;]]>④重叠面积占基站原本覆盖面积比例为：1.0870R2πR2≈34.6%;]]>所以，ΔPmax＝34.6％×Pmax，当Δp到达Pmax后将保持不变，直到基于拜访位置寄存器统计出的人数开始下降；其中Pmax为该基站满负载时统计出的人数；(4)实现可视化：根据开放地理空间联盟OGC所制定的地理数据绘制标准写成KML文件，KML文件全称为Keyhole标记语言，根据可扩展标记语言XML的语法和格式，用以描述地理数据；CartoDB是一个云计算可视化集成工具网站，上传KML文件，并编辑可视化信息，对一些参数进行设置后就能看到动态的热力图；热力图就是：以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。...

【技术特征摘要】
1.基于基站拜访位置寄存器的大型集会人群统计方法，其特征在于操作步骤如下：(1)估算每个基站无线覆盖面积：选取五个基站作为模拟对象，根据它们的经纬度坐标，计算单个基站与其相邻各基站的直线距离，选取最小的三个相邻基站距离取平均值，得出该基站到邻近基站的等效距离DAB，再根据基站蜂窝结构图计算出该基站的等效覆盖半径DAC：DAC=33DAB;]]>在不考虑基站扇区具体的功率区别情况下，基站的覆盖范围在规划中是一个标准的六边形，而在实际情况中，其覆盖范围可以视作为圆形，由此可得到每个基站的覆盖面积为：S＝πDAC2；(2)计算基站未满负荷时人数：基站到达满负荷之前，利用基站模拟得到的基于拜访位置寄存器统计的人数根据与信令统计出的人数差值以权重修正，该权重根据基站所处位置、信号覆盖能力和范围内用户而变化，在此设定为50％(3)校正人数误差：利用校正算法计算基站满负荷时人数：基站到达满负荷之后，由于基站会将周边与其他基站重合范围内的用户留给其他基站处理，基站统计出的人数相对实际数值将偏低，设计一个偏差量Δp用以计算“本应统计在该基站内的人数”，Δp在基站到达满负荷之后会从0开始以一定速度增长，并在将重叠区域人群全部交付周边基站处理时达到最大值，Δp消减变回0的规律与增长相同；所以基站到达满负荷之后进行人数校正的步骤为：①统计出在基站到达满负荷之前的人数增长趋势：基站在满负载之后，Δp的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王潮，卞阳东，杨燕玮，陈思文，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31