[发明专利]移动用户轨迹生成方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，特别是涉及一种移动用户轨迹生成方法及装置。

背景技术

在用户移动监控技术领域以及其他技术领域，为了掌握用户的具体行踪，需要准确获知用户在一段时间内的移动轨迹。

为了监控用户的移动轨迹，实现移动移动轨迹的再生，目前采用的方法主要有以下五种：

一、纯理论的仿真技术。纯理论的仿真技术是在一个自由的平面上进行的，用户可以移动到任意一点，任意一点也没有停留用户数的限制，该仿真技术是设定用户的停留时间和停留概率、移动时间和移动速度、移动方向，基于随机事件驱动，最终形成宏观的移动结果，由于这种仿真模型是完全不依据真实的用户移动特征，因此只具备理论价值，而没有实用价值。

二、基于现实条件的仿真技术。基于现实条件的仿真技术是对纯理论仿真技术的改进，把自由的平面改为道路和建筑物两种物体，用户只能沿着道路移动，在建筑物里驻留，用户被分为移动者和驻留者。该仿真技术是设定用户的停留时间和停留概率，移动时间和移动速度，移动方向。同时设定可以驻留的用户量、建筑物的面积和容量相关因素，可以流动的用户量和道路的大小相关。道路和建筑物来源于真实的地图。基于随机事件驱动，最终形成宏观的移动结果，这种仿真技术依据一定的现实条件，因此，具备一定的参考价值，但是由于不是依据真实的用户移动特征，因此也没有实用价值。

三、基于现实交通数据的技术。很多城市的交通管理部门已经通过摄像头将关键道路进行监视，并能够精确的统计每条路每个路口的来往车流量。对于交通管理而言，这是准确的车辆移动特征的模型，但是对于手机用户而言，这个模型只是有一定的代表特征而不精确，因为车辆并不代表人流量，比如一个公交车的手机用户可能几十倍于小汽车的手机用户，并且对于不同的运营商而言，并不代表每个乘客都是手机用户。另外，一些非关键道路如支路和小路，是无法监控和统计的，并且小路的总体的人流量与关键道路相当。因此，基于交通数据的技术获得的模型和手机用户的移动特征有一定相关特征，但是不能完全代表。

四、基于网络的统计数据的技术。网络的统计功能也提供部分用户移动特征的数据，比如两个小区之间的切换统计，可以表示两个小区通话状态下的用户的移动特征。还有基于移动的位置更新的量，是所有的跨位置区的用户的移动量的总和，并不是每对邻区关系之间的移动量。基于网络的统计数据的技术把移动特征从地理化抽象为小区和小区之间的关联矩阵，但是并不全面，可以提供通话状态下的移动量，空闲状态下的移动量不能量化到邻区关系级别。

五、基于网络的统计数据的建模技术。如上面描述，基于网络统计数据的技术可以提供部分小区到用户所在位置小区的移动特征的量化，但是并不全面。改进的技术是对反应空闲状态下的移动特征的统计位置更新做更深的开发利用。在用户所在位置小区边界，位置更新的量是若干跨位置区的小区用户进入该小区之和，因此，可以合理的把移动量分解到各个小区之间。该技术的改进在于对位置区与边界小区之间的空闲状态下的移动量有一个量化，缺点在于，对于位置区内部空闲状态下的移动量无法准确量化。

因此，到目前为止，还没有一种方法可以准确地对移动网络用户的移动轨迹进行描述。

发明内容

有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种移动用户轨迹生成方法及装置，可以准确地描述出移动网络用户的移动轨迹。

为此，本发明提供了一种移动用户轨迹生成方法，包括以下步骤：

采集用户每个事件的记录信息，获知用户每个事件的发生时间、发生小区以及其相邻小区的位置；

根据所述每个事件发生小区以及其相邻小区的位置，检测用户任意两个连续事件的发生小区是否相邻；

当所述任意两个连续事件的发生小区不相邻时，采集用户一直处于通信状态时在所述任意两个连续事件的发生小区之间移动的各种轨迹以及所用的移动时间间隔；

比较用户一直处于通信状态时在所述任意两个连续事件的发生小区间移动的各种轨迹所用的时间间隔和所检测的任意两个连续事件的发生时间间隔；

选择时间间隔最相近轨迹作为用户在当前所需检测的任意两个连续事件发生小区之间的移动轨迹并输出。

优选地，所述每个事件的记录信息为呼叫详细记录信息。

优选地，所述小区的位置为小区的经纬度信息。

优选地，采集用户一直处于通信状态时在所述两个连续事件的发生小区之间移动的各种轨迹以及所用的移动时间间隔包括以下步骤：