利用移動(dòng)終端定位和概率分布的話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)

劉 棟,楊 蘋,楊 曦

（華南理工大學(xué)電力學(xué)院廣東省綠色能源技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣州 510640）

利用移動(dòng)終端定位和概率分布的話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)

劉 棟,楊 蘋,楊 曦

（華南理工大學(xué)電力學(xué)院廣東省綠色能源技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣州 510640）

為了更加實(shí)用、快速、準(zhǔn)確地對(duì)話務(wù)量地理分布進(jìn)行預(yù)測(cè),使用CTR數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù),以移動(dòng)終端定位技術(shù)為基礎(chǔ),將概率分布模型用于話務(wù)量地理分布的預(yù)測(cè)上,提出了一種利用移動(dòng)終端定位技術(shù)和概率分布模型的話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)方法,并通過MATLAB進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。同時(shí),該方法在利用移動(dòng)終端定位技術(shù)進(jìn)行計(jì)算時(shí),還考慮了天線方向增益的影響,將有望降低移動(dòng)終端定位技術(shù)本身所產(chǎn)生的誤差。

無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃;移動(dòng)終端定位;概率分布;話務(wù)量地理分布

1 引 言

無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中,站點(diǎn)的設(shè)置及容量分配、頻率復(fù)用方案的制定以及基站功率優(yōu)化設(shè)置均基于實(shí)際話務(wù)量分布的分析與預(yù)測(cè)[1-2]。若能定量地制定話務(wù)密度分布圖,在話務(wù)密度圖的基礎(chǔ)上布站并進(jìn)行頻率規(guī)劃和功率優(yōu)化,就可將系統(tǒng)的干擾降至最小以獲得最大的系統(tǒng)容量。常見話務(wù)量地理分布的解決方案是為小區(qū)均分配法和目標(biāo)城市劃分區(qū)域,后者較之前者有了很大的改進(jìn)。但這兩種方法本身都是人為預(yù)測(cè)的,缺少實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的參考和支持,所以據(jù)此設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)和實(shí)際話務(wù)量地理分布仍然會(huì)有較大的出入。國(guó)外大型企業(yè)研究機(jī)構(gòu)曾嘗試基于移動(dòng)終端定位技術(shù)并利用A接口數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)話務(wù)量地理分布情況,從而保證對(duì)話務(wù)量地理真實(shí)分布有充分估計(jì)。但由于A接口數(shù)據(jù)量極其巨大,造成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸和處理的代價(jià)極大,因而限制了該方法在全網(wǎng)大面積的實(shí)際使用。

針對(duì)上述問題,本文采用數(shù)據(jù)抽樣的方法,即使用A接口數(shù)據(jù)的抽樣數(shù)據(jù)、CTR測(cè)量數(shù)據(jù)作為話務(wù)預(yù)測(cè)的原始數(shù)據(jù),有效減少了待處理的數(shù)據(jù)量,使其能夠在無線網(wǎng)全網(wǎng)得以使用。而且本文提出將移動(dòng)終端定位技術(shù)和概率分布模型相結(jié)合的話務(wù)量地理分布方法,即利用概率模型,用部分計(jì)數(shù)的方式取代普通計(jì)數(shù),保證在數(shù)據(jù)量減少時(shí)地理分布估計(jì)的全面性和充分性。同時(shí),本方法在利用移動(dòng)終端定位技術(shù)的定位方法進(jìn)行計(jì)算時(shí),還兼顧天線發(fā)射的方向圖影響,盡量減少移動(dòng)終端定位技術(shù)的定位方法所產(chǎn)生的誤差,來提高地理分布預(yù)測(cè)的精度。

2 移動(dòng)終端定位技術(shù)

本文所用移動(dòng)終端定位技術(shù)[3]是指利用移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的基站（BS）和移動(dòng)臺(tái)之間傳播的無線電波信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行定位。該技術(shù)主要有場(chǎng)強(qiáng)模型定位方法、TOA定位法、TDOA定位法、TA定位法等[4～6]。由于客觀要求對(duì)網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)終端的修改最小、定位技術(shù)響應(yīng)速度較快,所以本文綜合使用場(chǎng)強(qiáng)模型定位方法和TA定位法,綜合使用可以在一定程度上提高定位精度。但定位技術(shù)本身精度還是比較差,其中場(chǎng)強(qiáng)模型定位方法在較為理想的模型下,計(jì)算的平均定位誤差為300 m左右[7]。

2.1 TA（Time Advance）定位法

在GSM系統(tǒng)中,為了使移動(dòng)終端與基站同步,需要扣除基站與移動(dòng)臺(tái)之間的傳輸延時(shí),通知移動(dòng)臺(tái)提前一段時(shí)間發(fā)送數(shù)據(jù),使信號(hào)到達(dá)基站是落在指定的時(shí)間窗內(nèi),這段時(shí)間即是時(shí)間提前量（Time Advance,TA）。因此利用參數(shù)TA可以估計(jì)移動(dòng)臺(tái)和基站之間的距離。

2.2 場(chǎng)強(qiáng)模型定位法

場(chǎng)強(qiáng)定位方法的基本原理是移動(dòng)終端接收的信號(hào)強(qiáng)度與移動(dòng)終端和基站之間的距離成近似反比關(guān)系,根據(jù)測(cè)量比較接收信號(hào)的場(chǎng)強(qiáng)值、發(fā)射信號(hào)的場(chǎng)強(qiáng)值和建立的信道衰落模型,可以估算出移動(dòng)終端與基站之間的距離,發(fā)射功率和傳輸損耗的精確公式為

式中,Tp為實(shí)際發(fā)射功率,TP1為天線本身發(fā)射功率,AG為天線方向增益;15和2.14則分別是天線增益和dB轉(zhuǎn)換到dBm的經(jīng)驗(yàn)估算值。

式中,L為傳輸損耗,R為接收電平,Tp為發(fā)射功率。

由于本文基于場(chǎng)強(qiáng)模型定位技術(shù)來研究話務(wù)量分布,所研究的手機(jī)信息量十分大,不可能清楚每個(gè)移動(dòng)臺(tái)所處的地形和天線高度,所以把奧村公式中移動(dòng)臺(tái)高度均取為1.5 m,所使用修正后的Okumura-Hata公式為

式中,L為傳輸損耗,單位為dBm;f為頻率,單位為MHz;d為收發(fā)之間的距離,單位為km;hb為基站天線的有效高度,單位為m。

3 話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)方法

3.1 基本原理

本方法使用前提為假設(shè)CTR數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)抽樣概率與真實(shí)通話出現(xiàn)概率成正比,即CTR數(shù)據(jù)可以真實(shí)反映通話量的地理分布。

基于移動(dòng)終端定位技術(shù)和概率分布模型的話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)方法的基本原理為:

（1）使用真實(shí)數(shù)據(jù)并利用修正后的Hata公式,得到手機(jī)位置概率地理分布模型;

（2）利用TA定位法和場(chǎng)強(qiáng)模型定位方法求得移動(dòng)終端到與其相關(guān)小區(qū)所屬基站的估算距離;

（3）根據(jù)（1）中所得手機(jī)位置概率地理分布模型,并利用（2）中所求得的估算距離得出手機(jī)位置概率地理分布;

（4）由（3）中所得手機(jī)位置概率地理分布,求取單小區(qū)（蜂窩）內(nèi)話務(wù)量地理分布,從而最終獲得全網(wǎng)的話務(wù)量地理分布。

3.2 話務(wù)量地理分布的具體預(yù)測(cè)方法

基于移動(dòng)終端定位技術(shù)和概率分布模型的話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)的具體實(shí)現(xiàn)步驟為:

（1）利用路測(cè)掃頻數(shù)據(jù)（路測(cè)數(shù)據(jù)是由測(cè)試人員測(cè)量所得的路測(cè)點(diǎn)的真實(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)）,通過修正的Hata公式求得路測(cè)點(diǎn)到與其相關(guān)小區(qū)所屬基站的估算距離;將估算距離與路測(cè)數(shù)據(jù)中所已知的該路測(cè)點(diǎn)到其相關(guān)小區(qū)（蜂窩）所屬基站的實(shí)測(cè)距離相減,得到實(shí)測(cè)距離與估算距離誤差的概率密度分布,將其作為手機(jī)位置概率地理分布模型;

（2）利用TA和場(chǎng)強(qiáng)模型定位方法計(jì)算出CTR數(shù)據(jù)中每條手機(jī)報(bào)告的估算距離。其中每條手機(jī)報(bào)告與2～7個(gè)小區(qū)（蜂窩）所屬基站相聯(lián)系,利用場(chǎng)強(qiáng)模型定位方法,每條手機(jī)報(bào)告至少得到兩個(gè)到不同相關(guān)小區(qū)所述基站的估算距離。而TA定位方法中每條手機(jī)報(bào)告只是對(duì)于其中一個(gè)小區(qū)（蜂窩）所屬基站求出估算距離,每條手機(jī)報(bào)告均只得到唯一的估算距離;

（3）將CTR數(shù)據(jù)中主小區(qū)（蜂窩）為中心的一定范圍內(nèi)區(qū)域劃分成網(wǎng)格,范圍選取的原則是足以將CTR數(shù)據(jù)中的主小區(qū)（蜂窩）和所有鄰區(qū)（蜂窩）包括在內(nèi)。然后根據(jù)步驟1中求取的手機(jī)位置概率地理分布模型和步驟2中求取的估算距離,得到所劃區(qū)域范圍的兩種定位方法分別相對(duì)應(yīng)的手機(jī)位置概率地理分布,再將兩者進(jìn)行線性加權(quán)相加,進(jìn)而得到該CTR數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)網(wǎng)格的手機(jī)位置概率地理分布;

（4）根據(jù)已求得各CTR數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)網(wǎng)格的手機(jī)位置概率地理分布,按單小區(qū)（蜂窩）范圍取得單小區(qū)的手機(jī)位置概率分布。最后根據(jù)每個(gè)小區(qū)的實(shí)際話務(wù)量多少確定影響系數(shù)（實(shí)際話務(wù)量越多則權(quán)重越大）,將各個(gè)單小區(qū)進(jìn)行線性加權(quán)相加得到全網(wǎng)的話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)。

4 話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)

基于移動(dòng)終端定位技術(shù)和概率分布模型的話務(wù)量地理分布的軟件實(shí)現(xiàn)流程設(shè)計(jì)見圖1。

圖1 軟件實(shí)現(xiàn)流程圖Fig.1 Implementation flow chart of software

4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本實(shí)驗(yàn)使用187 584條路測(cè)掃頻數(shù)據(jù),用于修正Hata公式的距離估算和手機(jī)位置概率地理分布模型的提取;使用廣州某小區(qū)（蜂窩）CTR數(shù)據(jù)100條,采集時(shí)間為2008年4月22日17時(shí)左右,用于該小區(qū)手機(jī)位置概率地理分布的估計(jì)和話務(wù)量地理分布的預(yù)測(cè);使用廣州市地圖數(shù)據(jù)（包括樓宇、街道、馬路等）,用于最終話務(wù)量地理分布的展現(xiàn)。

4.2 手機(jī)位置概率地理分布模型的提取

通過測(cè)量的187 584條路測(cè)數(shù)據(jù),利用MATLAB進(jìn)行計(jì)算得出估算距離誤差的概率分布直方圖如圖2所示。

圖2 距離估計(jì)誤差的概率直方圖Fig.2 Histogram of error of estimated distance

通過圖2可以看出,在真實(shí)距離附近手機(jī)出現(xiàn)概率最大,離真實(shí)距離越遠(yuǎn)則概率越低?？傻贸鍪謾C(jī)位置概率地理分布模型,即手機(jī)出現(xiàn)的概率為:在某一距離處出現(xiàn)最大,其它點(diǎn)概率與離概率最大處的距離成反比。

4.3 估算距離的求取

利用場(chǎng)強(qiáng)模型定位方法和TA定位法即可求出相應(yīng)的估算距離。其中利用場(chǎng)強(qiáng)模型定位法計(jì)算估算距離時(shí),公式（1）中的天線方向增益是根據(jù)手機(jī)終端所處位置與發(fā)射天線夾角取得的,本文所用的天線方向增益數(shù)據(jù)為真實(shí)測(cè)量后進(jìn)行描點(diǎn)獲得的精確數(shù)據(jù),從而提高了場(chǎng)強(qiáng)模型定位法的精度,如圖3所示。

圖3 天線方向增益圖Fig.3 Antenna gain diagram

圖3用極坐標(biāo)表示,最外一圈代表角度（以水平向右為0°）,其中任意點(diǎn)到圓心的距離代表角度增益,最外圈為50 dBm。

4.4 話務(wù)量地理分布圖呈現(xiàn)

以廣州某地為例,做出2D話務(wù)量地理分布展現(xiàn),如圖4所示。

圖4 廣州某地2D話務(wù)量分布圖Fig.4 2D traffic distribution of certain area inGuangzhou

在話務(wù)量分布圖上還加畫了研究區(qū)域的城市地圖,黑色的深淺度代表話務(wù)分布的概率密度,顏色越深則概率密度越大,反之則密度越小;其余則是廣州市一定區(qū)域的建筑物和街道地圖。通過分析分布圖驗(yàn)證了話務(wù)分布的正確性。一般當(dāng)樓宇密度較大時(shí),話務(wù)分布的概率密度也將較大。對(duì)圖4進(jìn)行觀察,可以看出話務(wù)量地理分布預(yù)測(cè)效果是比較理想的。

5 結(jié) 論

本文提出以CTR數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)參考和支持,并將移動(dòng)終端定位技術(shù)和概率分布模型相結(jié)合運(yùn)用在手機(jī)密度分布上來反映話務(wù)量地理分布,最后進(jìn)行了軟件實(shí)現(xiàn),預(yù)測(cè)效果較為理想。同時(shí),本方法在利用移動(dòng)終端定位技術(shù)的定位方法進(jìn)行計(jì)算時(shí),兼顧天線發(fā)射的方向圖影響,盡可能減少了移動(dòng)終端定位技術(shù)本身帶來的誤差。本方法的使用不僅減弱了人為因素和話務(wù)量地理分布易變性所帶來的影響,而且使得利用移動(dòng)終端技術(shù)的話務(wù)量地理分布研究的實(shí)用性大大增加,從而經(jīng)濟(jì)、迅速、全面地表現(xiàn)話務(wù)量地理分布情況。

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Geographical Distribution Prediction of Traffic Based on M obile Terminal Positioning and Probability Distribution

LIU Dong,YANG Ping,YANG Xi
（Guangdong Key Laboratory of Clean Energy Technology,School of Electric Power,South China University of Technology,Guangzhou 510640,China）

In order to predict the geographical distribution of traffic more p ractically,rapidly,and accurately,CTR data is used as research data and a new method based on both the technology of mobile terminal positioning and model of probability distribution is proposed and realized by MATLAB.When the distribution is being calculated with the mobile terminal positioning technology,the effect of antenna pattern is also considered.So it would reduce the errors caused by the technology of mobile terminal positioning itself.

wireless network plan;terminal positioning;probability distribution;geographical distribution of traffic

TN929.5

A

10.3969/j.issn.1001-893x.2010.11.016

1001-893X（2010）11-0076-04

2010-07-04;

2010-09-01

劉 棟（1985-）,男,甘肅蘭州人,碩士研究生,主要研究領(lǐng)域?yàn)殡娏﹄娮与娐返慕Ｅc控制;

LIU Dong was born in Lanzhou,Gansu Province,in 1985.He is now a graduate student.His research concerns the modelling and control of power electronic circuits.

Email:liucen1985@gmail.com

楊 蘋（1967-）,女,廣東廣州人,博士,教授,主要研究領(lǐng)域?yàn)殡娏﹄娮与娐返慕Ｅc控制;

YANG Ping was born in Guangzhou,Guangdong Province,in 1967.She is now a professor.Her research concerns the modelling and control of power electronic circuits.

楊 曦（1974-）,男,廣東廣州人,碩士,主要研究領(lǐng)域?yàn)橥ㄐ畔到y(tǒng)建模與控制、語(yǔ)音識(shí)別。

YANG Xi was born in Guangzhou,Guangdong Province,in 1974.He iswith the M.S.degree.His research interests include the modelling and control of communications systems,speech recognition.