[发明专利]一种大数据环境下固定传感器空间位置挖掘方法

权利要求书

1.一种大数据环境下固定传感器空间位置挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取一段时期内的车辆GPS记录数据，使用移动运营商的移动用户的唯一识别号码MSISDN号码标识，将此数据导入到移动运营商计算环境，并按移动运营商统一加密规则将MSISDN加密成为EPID以关联其移动运营商固定传感器信令数据，获得同一用户、同一时段、同一路径轨迹下的车辆GPS记录数据与移动运营商固定传感器信令数据，并将其分别按时间排序，构建车辆GPS轨迹出行时空序列和用户信令出行时空序列，整理每个EPID的车辆GPS记录数据进行线性函数拟合，获得任意GPS通信节点之间车辆空间位置相对于时间的函数表达式，即GPS时空轨迹拟合函数；

步骤2、根据GPS时空轨迹拟合函数，计算用户信令出行时空序列中信令数据产生的实时空间位置，对用户信令出行时空序列进行整理，若用户信令出行时空序列中存在连续多条的与某一固定传感器之间的通信信令数据，则只保留首尾两个通信信令数据，去掉中间连续的信令数据，根据节点空间位置计算车辆轨迹与两个固定传感器服务边界的交点，记为固定传感器边界节点；

步骤3、通过空间聚类算法处理两个固定传感器边界节点不唯一的情况，将空间位置临近的边界节点聚类，采用加权方法处理聚类内的边界节点空间坐标，获得聚类核，作为相邻两个固定传感器服务范围分界点；

步骤4、整理固定传感器之间的分界点，提取分界点的空间位置信息构建最陡坡收敛的启发式空间运筹算法，以固定传感器的空间位置为待求解变量，以相邻固定传感器到分界点的距离差为最小化为目标函数，采用多次迭代的方法从固定传感器的初始空间位置向准确位置收敛，直到满足固定传感器集合中所有固定传感器与其相邻传感器至分界点距离差最小的求解目标，从而得到各个固定传感器准确的空间位置；

步骤5、根据算法计算获得的固定传感器空间位置，计算其泰森多边形，获得每个固定传感器的服务范围。

2.如权利要求1所述的一种大数据环境下固定传感器空间位置挖掘方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1.1、车载设备MSISDN号码加密后获得其用户编号EPID，并从移动运营商获取同一时间范围内该EPID与固定传感器之间的信令数据；

步骤1.2、根据用户编号EPID，查询指定时间段内车辆GPS记录数据，对其按时间排序，构建车辆GPS轨迹出行时空序列；

步骤1.3、根据用户编号EPID，查询指定时间段内和固定传感器交互的信令数据，对其按时间排序，构建用户信令出行时空序列；

步骤1.4、将车辆GPS轨迹出行时空序列，基于其经纬度坐标，叠加在同坐标系的道路路网上，获得车辆在道路交通网上的轨迹，由于GPS记录样点密集，对车辆轨迹的函数化可直接采用线性拟合即可满足要求，以获得任意GPS通信节点之间车辆空间位置相对于时间的函数，即GPS时空轨迹拟合函数。

3.如权利要求1所述的一种大数据环境下固定传感器空间位置挖掘方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2.1、根据GPS时空轨迹拟合函数，计算用户信令出行时空序列中各个信令数据的时间节点上车辆的空间位置，即X-Y坐标，将空间位置添加到用户信令出行时空序列中；

步骤2.2、对用户信令出行时空序列进行整理，当用户信令出行时空序列出现连续多条的与同一固定传感器通信的信令数据时，仅保留时间排序下的首末两条信令数据，删除中间的信令数据；

步骤2.3、遍历整理后的用户信令出行时空序列，查找两两连续的固定传感器不同的信令数据，则两个固定传感器之间的服务边界即为用户信令出行时空序列中一对前后发生固定传感器变化的通信节点的中点，可表示为：

式中，a、b表示前后两个相邻的固定传感器发生变化的信令记录编号，z表示这两个固定传感器服务范围的一个分界点；

步骤2.4、将分界点两边的固定传感器编号赋予分界点。