基于移动网络运营商数据的空间密度估计

我们解决了从移动网络运营商（MNO）数据（即呼叫详细记录（CDR）或信令数据）估计手机空间分布的问题。将 MNO 数据转换为密度图的过程需要对无线小区进行地理定位以确定其空间覆盖足迹。传统的地理定位方案依赖 Voronoi 镶嵌，并用互不相交的区域来近似小区足迹。最近，一些开创性工作开始考虑更精细的地理定位方法，其具有部分重叠（非不相交）的小区足迹，并耦合了手机到小区关联的的概率模型。在此类概率设定下估计空间密度目前是一个开放的研究问题，也是本文工作的重点。我们首先回顾文献中提出的三种不同估计方法，并提供新的解析见解，揭示它们相互关系与性质的一些关键方面。此外，我们开发了一种新的估计方法，可给出闭式解。基于半合成数据的数值结果被用于评估各方法的相对精度。我们的结果表明，基于重叠小区的估计器有潜力比基于 Voronoi 镶嵌的传统方法提高空间精度。