图4 找到相符时延前提的两个点

1 引言

跟着手机等移动终端的普及，在城市中2G/3G/4G收集已经根本实现全区域覆盖。根据国度工业和信息化部统计，截至2015年，移动德律风用户已达到13亿户，移动德律风用户普及率达95.5部/百人，人们开端加倍存眷若何应用大年夜移动通信收集中获取的数据进行可视化研究。个中棘手机定位数据作为移动通信收集数据中的一类，在分析人群移动模式、城市功能区辨认以及交通收集筹划中都供给了很大年夜的赞助。

图11 不合k 值对应的类簇的轨迹数量加权平均值

平日棘手机等移动终端收集到的定位数据可以来自移动通信收集、Wi-Fi接入点地位信息、移动终端的GPS陡位鹋息等，记录了移动对象的地位、时光、速度和偏向等行动特点。GPS定位数据最为精确，多由自愿者供给，是以样本数量很少并且难以获取。Wi-Fi接入点数据也较为精确，但多用于室内定位。移动通信收集可以或许按期或不按期地主动或被动地记录手机用户时光序列的基站编号，该种定位方法精确度低，数据粒度不平均，往往须要合营其他类型数据来分析，但在样本量、覆盖范围以及实施成本和周期上更具有优势。本文应用的手机基站定位数据即每次呼叫测量数据(per call measurement data，PCMD)是上海电信体系用来记录每个呼叫的相干信息的数据，重要包含主叫通话、基站扇区和旌旗灯号质量等信息数据。

在对轨迹进行可视化时，传统的可视化办法直接将轨迹数据一一绘制在地图上，因为互相遮挡等原因，不实用于大年夜量数据的可视化。采取集合可视化的办法，将对象个别数据转换为集合值，可以或许不雅察移动对象的群体特点，同时也能削减描述群体特点的数据量。

本文设计了一种基于电信PCMD的人群流动可视分析办法。起首，对PCMD进行处理，提取用户的出行数据以获得用户的轨迹。然后根据用户选择的时光段和区域，应用轨迹层次聚类算法对用户出行轨迹进行聚类。最后，将聚类结不雅映射到地图中，应用基于流向图的多地图缩放级其余层次可视化办法进行可视分析。

2 相干工作

2.1 基于基站的手机定位数据可视分析

手机定位数据被广泛用于发明人群的移动模式，Zhang Y应用用户上彀时产生的蜂窝数据信息进行人群移动模式建模，并且可以或许猜测出某个特定用户在给定地位可能用到的应用软件。Xiong H等人发明特定的某一类人的地位信罕见很强的接洽关系性和相干性，并提出基于集体行动模式(collective behavioral patterns， CPB)的办法来猜测人的轨迹，这种办法可以或许很好地猜测某小我接下来6 h之内的地位。

敌手机定位数据的发掘和分析可以赞助调剂交通政策以及基本举措措施的扶植，使得城市的居平易近能获得更好的出行体验。冉斌提出了手机数据在交通查询拜访以及交通筹划中的应用，经由过程手机话单定位数据和手机信令定位数据进行去噪、扩样等预处理，最终可以或许获得居平易近出行特点数据。根据这些特点数据，可以分析人口就业分布、通勤出行特点，还可以进一步分析城市人口的时空动态分布等。

2.2 基于流向图的时空轨迹数据可视分析

当轨迹数据量异常大年夜时，在地图上显示轨迹会出现严重的视觉纷乱和不清楚的问题。一种解决办法是应用边绑缚技巧，经由过程曲折边使类似的边互相接近形成一束，以削减互相遮挡。

Guo D等人提出了一种可以大年夜大年夜量流数据中提取重要流模式的办法，经由过程一个基于向量密度的模型为每一对地位估计流密度，然后选择滑腻路径的子集在流向图中表示重要的流，然则这种办法的计算复杂度异常高。

Andrienko N等人提出了一种对移动数据进行空间泛化和集合的办法，将数据覆盖的疆土划分成恰当的小区域。Von L T等人应用了上述划分疆土的办法，先对区域进行了划分，然后对移动数据线进行空间上的聚类，再进行时光上的聚类，用于展示长时光段的移动数据的时空变更情况。

3 可视分析算法描述

本文设计了一种基于PCMD的基站定位办法获得用户的出行轨迹，然后计算轨迹间的类似度，接下来采取改进的层次聚类算法对所有轨迹进行聚类，最后对聚类结不雅进行可视分析，算法技巧框架如图1所示。

经由过程上述基站定位办法，可以获得每条PCMD对应的用户的地位和时光信息。然后将一天的时光划分为长度相等的时光片段，获得每个用户在每个时光段对应的肇端地位和停止地位。时光段的长度基于PCMD的获取频率和用户的需求来选择。因为空间数据具有空间地位、非构造化、空间关系、分类编码、海量数据等特点，为了有效地进行空间萌芽，应用PostgreSQL数据库中的PostGIS(http://www.postgis.org/)来存储数据。将用户的出行数据按照天天进行分区，包管数据的拜访效力。

图1 算法技巧框架

3.1 基于PCMD的基站定位办法

一条PCMD中包含两个关键时光信息，分别为初始时刻和终止时刻的时光戳，这反竽暌钩了手机接入和断开辟络的时光。PCMD每次获取一组信息，个中与定位相干的信罕见基站号、扇区号、时延、电磁辐射场强等。定位的关键信息是场强和时延。然则场强更轻易受到情况、建筑、气象、电网、樊篱体、设备等的影响，在城市内尤甚，定位的精确度难以包管。与场强比拟，时延所受的干扰更少，所以这里应用时延信息进行定位。每组信息可以由一个或多个基站产生，这些基站分为参考基站和非参考基站。本文设计了以下3种办法进行定位。

图 8 计算聚类 Cx 和 Cy 距离示意

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本文标题：手机基站定位数据可视分析

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