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基于大数据思维的MDT数据过滤与室内识别方法

作者: admin 来源: 未知 时间: 2019-10-20 阅读:

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  【摘 要】现阶段运营商的室内网络评估方法不能有效支撑海量的室内网络评估与分析应用。从MDT数据特性出发,研究MDT数据结构与字段,采用基于大数据多维度分析的MDT异常GPS过滤方法和基于大数据匹配的MDT室内数据识别方法,该方法经过验证能够有效输出室内定位数据,解决MDT定位数据无法用于室内网络评估的问题,提供海量有效经纬度数据用于室内评估与分析。

  引用格式:郭向荣,李刚,纪纯妹,等. 基于大数据思维的MDT数据过滤与室内识别方法[J]. 移动通信, 2019,43(7): 91-96.

  现阶段运营商的室内网络评估方法主要包括人工测试与基于OTT定位的室内评估,前者存在测试效率低成本高问题,后者由于OTT数据的HTTPS广泛加密存在可解析的定位数据越来越少且精确不高的问题,因此均不能有效支撑海量的室内网络评估与分析应用。

  本次研究数据源MDT是运营商自有数据,数据长期可用,MDT数据特征是在MR中携带GPS经纬度信息,能够直接得到具体位置上的无线网络情况,应用价值高。但由于GPS收集来自海量用户,存在部分用户上报GPS位置不准确,且在室内深入区域无法接收到GPS的问题。因此,MDT数据无法直接应用在室内网络分析上。本文基于大数据的思维方法,对MDT异常数据过滤与室内数据识别方法进行分析探讨,研究出一种有效的数据过滤与室内识别的方法。

  MDT原始数据具备时间标识、用户标识、小区标识、RSRP等信息,因此,本文主要利用大数据多维分析方法评估GPS经纬度的合理性识别出异常经纬度,通过异常GPS过滤算法进行异常经纬度数据过滤,并采用两种室内数据关联算法,最终输出有效的室内数据,具体步骤包括:

  (1)提取MDT原始数据中的“时间标识”“用户标识”“小区标识”“经纬度”“RSRP”等信息;

  (2)利用大数据多维分析方法,基于“用户标识”与“经纬度”数据,从“用户维度”与“偏移维度”评估MDT经纬度合理性;

  (3)基于“小区标识”与“经纬度”数据,从“网元维度”评估MDT经纬度合理性;

  ( 4)基于“用户标识”、“经纬度”、“RSRP”数据与路测数据,从“问题点维度”评估MDT经纬度合理性;

  (5)通过以上四个维度,评估识别出异常经纬度,并通过异常GPS过滤算法进行异常经纬度数据过滤;

  (6)过滤后输出的准确MDT数据,采用两种室内数据关联算法,包括室内场景行为室内数据识别与基于大数据思维的室内数据匹配:

  1)通过将MDT数据与楼宇图层进行匹配,提取楼宇边缘的MDT数据。根据用户标识信息,提取MDT用户的所有数据(包括不带MDT经纬度的MR数据),依据用户行为及MR特征算法判断是否室内行为,如果是室内行为,则将有MDT经纬度归属的楼宇位置信息回填到没有经纬度的MR数据上。通过将MDT数据与楼宇图层进行匹配,提取楼宇边缘的MDT数据;

  2)基于海量的MDT数据,提出一种新的思路,通过提取无经纬度MR,依据指纹回填算法与多站定位算法,对每条MR数据运算出两个位置,并进行位置匹配,两种算法输出的楼宇位置如果相同,则该经纬度数据回填成功。

  (7)采用以上两种室内数据关联算法,最终输出可用于室内网络评估的室内数据。

  如果用户只在进入或离开楼宇时上报经纬度,则对MDT经纬度之前与之后的MR进行提取,并判断满足以下算法,则对MR进行楼宇位置回填:

  (2)提取同一个用户中,MR1后300 s内的MR数据、MR1前300 s内的MR数据;

  (5)占用小区类型判断,当需要回填的MR小区类型为“室内”,则直接回填楼宇位置信息;当需要回填的MR小区类型为“室外”,则进行TA/AOA判断,当TA变化小于16TS且AOA变化小于30,则回填楼宇位置信息。

  对于海量的MDT数据,提取无经纬度的MR,依据指纹回填算法与多站定位算法,对每条MR运算出两个位置,并进行位置匹配,对两种算法输出的楼宇位置相同的MR进行保留,具体匹配流程如图1所示。

  根据TA/AOA/RSRP等信息,计算MR数据与主邻小区的距离,得到MR数据距离每个小区可能出现的位置,再对所有点进行算术平均得到MR的位置。

  根据TA测量值估计UE和eNodeB之间的距离(图2中①),D=N×16×7.8 m(N即是MR上报的TA值),例如TA=1,即1×16×7.8=124.8 m,得到MR距离主覆盖小区大概位置,圆圈即是UE可能出现的位置。根据主小区的AOA值,计算UE和eNodeB的大概位置(图2中②),方向=A(A即AOA角度,例如A=30°,即用户在基站的30°方向上)。将弧线换成点状,得到用户的大概位置(图2中③)。

  根据邻小区的RSRP值进行粗略计算,RSRP一定程度上反映用户与基站的距离,运算结果可以做为主小区的距离参考。

  得到MR距离每个小区可能出现的位置,并对所有点进行平均计算,得到用户的大概位置。

  将指纹定位与多站定位进行的经纬度进行匹配,一致的数据进行保留,不吻合的则丢弃,保证定位数据输出的准确性。

  通过用户维度、网元维度、偏移维度、问题点维度这四个维度对MDT数据进行分析,剔除异常经纬度数据。

  从用户维度进行评估的方法是,提取每个用户的所有MR经纬度数据,计算所有经纬度之间的距离,并获取最远距离的两个位置的上报时间,根据“距离/时间”计算用户移动速度,判断MDT经纬度是否合理,对存在移动速度大于120 km/h的用户,将整个用户的数据进行剔除,如图3“过滤算法”所示:

  从网元维度进行评估的方法是按小区维度评估经纬度合理性后,输出各个小区的MDT数据,在地图上渲染,分析经纬度是否超出小区合理覆盖范围。对于室外站,计算与小区距离最近的一圈的所有室外站点的站间距并取该部分数据的算术平均值,以5倍该算术平均值作为基站的合理覆盖范围,对于超过合理覆盖范围的经纬度进行过滤(超高站点另外考虑)。对于室内站,大于室内站500 m的经纬度数据则作为异常数据过滤掉。

  通过人工测试采集经纬度与MDT收集到的经纬度进行对比从而进行偏移维度的评估,评估结果发现人工测试位置与收集的MDT位置吻合。

  对测试发现的问题点,通过查验MDT输出的结果,进行问题点维度的评估,发现两者结果吻合。

  通过信令中的用户标识,对用户数据进行识别,在足够短的时间内,将用户进入室内前与离开室内后上报过MDT的经纬度数据进行楼宇内经纬度回填,由于室内穿透损耗等情况存在,对于参考信号接收功率(RSRP,Reference Signal Receiving Power)比窗边MDT数据的RSRP低的数据,进行回填经纬度的数据,否则不予回填。

  如果进入楼宇和离开楼宇均有经纬度数据,如图4所示,MR1-MR12均属于同一用户的数据,红色点无经纬度数据,但绿色点有经纬度数据,如果MR1与MR12经纬度均归属同一楼宇且MR12-MR1 time300 s,MR2~MR11的RSRP均小于MR1与MR12的RSRP,则对无经纬度的MR回填经纬度。

  建立每幢楼宇的指纹数据:取落在楼宇内的MDT数据,建立5 m×5 m的平面栅格指纹数据,如表1所示。

  对于面积不大的楼宇,指纹关联采用最小距离匹配算法(欧氏距离)。通过室内MDT数据建立的指纹,用最小距离匹配算法,对无经纬度的MR数据匹配对应的楼宇位置,如表2~表4所示。

  取最小的距离且该距离小于10的记录来回填楼宇位置(如表6所示),如果匹配的结果均大于10,则不回填。

  对以上算法输出的楼宇数据,通过RSRP呈现弱覆盖楼宇,并在现场进行人工测试验证,验证结果的弱覆盖与算法输出结果完全吻合,说明算法输出可靠性高。

  验证测试共输出问题点40个,其中33个问题楼宇能进入楼内进行测试。33个已测试的楼宇均与MDT数据输出的覆盖情况相符,存在不同程度的弱覆盖情况,验证准确率为100%,如图5所示:

  MDT数据属于运营商的一种新的定位数据源,室内数据识别通过该数据源中携带的GPS信息,发现需要解决MDT异常数据过滤和室内无法接收GPS卫星区域的数据关联的问题。

  经过研究证明,基于大数据多维度分析能够发现MDT数据经纬度存在的异常问题,同时该分析提出相关算法进行数据过滤,输出高精度的MDT基础数据,这种数据是室内数据输出的基础,输出用户窗边经纬度,对进入与离开室内MDT之间的MR进行回填,同时室内MDT建立每栋楼宇的指纹,开展新型指纹关联与新型多站定位的多种定位算法的位置匹配关联,经过验证,相关室内数据准确度高,是一种能够评估室内无线网络的方法。

  引用格式:郭向荣,李刚,纪纯妹,等. 基于大数据思维的MDT数据过滤与室内识别方法[J]. 移动通信, 2019,43(7): 91-96.

  郭向荣(-8579):工程师,毕业于南京邮电大学无线电工程系,现任职于中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司,长期从事无线网络的规划、优化及相关管理工作。

  李刚:工程师,硕士毕业于北京理工大学控制理论与控制工程专业,现任中国移动通信集团广东有限公司省级网络分析与服务专家,主要研究方向为无线通信、大数据应用等。

  纪纯妹:工程师,硕士毕业于华南理工大学通信与信息系统专业,现任中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司高级网络优化管理人员,主要研究方向为无线通信。

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