基于贝叶斯方法的移动网络设备移动设备位置估计
信号处理
2021-10-04 v1 统计方法学
摘要
移动网络运营商（MNO）数据是官方统计（如现住人口、流动性、迁移和旅游）的丰富数据源。估计移动设备的地理位置是统计推断的关键步骤。多数研究为此使用 Voronoi 镶嵌，其基于移动设备始终连接到最近无线小区的假设。本文采用模块化贝叶斯方法，允许使用关于设备预期位置的不同先验知识模块，以及给定地理位置下连接可能性的不同模块。我们讨论并比较了若干先验模块的使用，包括一个基于土地利用的模块。我们展示了 Voronoi 镶嵌可用作似然模块。作为替代，我们提出了一种利用无线小区属性（如天线高度、传播方向和功率）的信号强度模型。利用贝叶斯法则，我们推导出作为地理位置估计的后验概率分布，可用于进一步统计推断。我们描述了该方法并给出了类似真实情形的虚构示例说明。该方法已在 R 包 mobloc 和 mobvis 中实现，文中对其作了简要介绍。
引用
@article{arxiv.2110.00439,
title = {A Bayesian approach to location estimation of mobile devices from mobile network operator data},
author = {Martijn Tennekes and Yvonne A. P. M. Gootzen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.00439},
year = {2021}
}