基于空间相邻分析的基站数据模型与算法研究

　　【论文摘要】空间相邻分析是站址合理性评估的一个常用方法，为了实现相邻分析过程的自动化、可视化和信息化，采用叠置分析、Delaunay三角网、泰森多边形等GIS空间分析方法来进行通信基站的相邻分析、资源站点和站间距离分析，建立流程化的建模体系，并以面向对象的空间数据模型组织数据成果，构建结构化的多维分析数据模型。
　　【论文关键词】近邻分析    叠置分析    站间距离    狄洛尼三角网    泰森多边形
　　[Abstract] Spatial neighbor analysis is a commonly-used way to evaluate the feasibility of base station （BS） location. In order to realize the automation， visualization and informatization of neighbor analysis， GIS spatial analysis techniques， including overlay analysis， Delaunay triangulation （TIN） and Voronoi， were adopted to take neighbor analysis of BS， analyze resource site and station distance， build flow model system. The object-oriented spatial data model was used to organize data result and construct the structural multi-dimensional analysis data model.
　　[Key words] neighbor analysis    overlay analysis    station distance    Delaunay triangulation    Voronoi
　　1   引言
　　在通信规划设计中，GIS空间分析技术被广泛应用于基站相邻分析，如何高效利用通信基站分布信息，结合日趋成熟的空间分析技术，构建能持续更新、信息量丰富的空间数据模型，不仅是基站数据挖掘与知识发现的前沿，也代表了通信规划GIS的发展方向。
　　为了实现对分析算法的复用以及对成果数据的扩展应用，围绕基站相邻分析设计一套空间数据模型，对相邻关系、站间距离、周边资源算法进行优化集成，建立流程化的建模工具，降低空间分析算法的使用难度，提高通信基站的成果利用率与应用水平。
　　2   分析思路
　　对基站布局分析模型的研究主要包含两方面内容，分别是建模算法以及数据模型，采用数据驱动的分析思路，从站址相邻分析关键参数开展空间数据库的设计，面向目标数据模型，思考通信基站导向数据成果的算法体系。
　　基站相邻分析数据模型的设计充分考虑空间信息的完整性以及分析数据的关联性，主要包括结构化的全网站点数据以及以此展开运算获取的邻区分析数据、泰森多边形、站间距离数据，同时对数据模型建立唯一标识码作为数据关联接口;以全网站点为数据源，获取数据模型的算法主要包括邻区分析算法、资源站点检索算法、邻区站间距离算法以及资源站点的邻区距离算法。
　　3   数据模型组织结构
　　为实现数据的空间表达能力以及与站址相邻分析紧密结合的参数获取，采用面向对象的模型组织数据，以空间数据为可视化载体，通过唯一编码实施多维分析参数的关联与承载，增强数据模型的存储、分析、可视化能力。
　　3.1 数据组织模型
　　数据模型按照功能划分可分为基础数据与相邻分析数据，共有8项数据集成果，其中全网站点、邻区多边形、邻区多边形重心、邻区站间距离、资源站间距离、泰森多边形6项数据具备几何特征，可作为GIS可视化的数据载体，对站间距离数据进一步进行聚合统计可获取邻区站间距离统计、资源站点邻区站间距离统计两项扩展数据，通过站点唯一编码可关联到几何数据载体实现可视化应用。
　　3.2 唯一编码设计
　　数据模型的建立源于通信基站数据，基站在分析模型中具备唯一性特征，因此以通信基站作为唯一编码对象。基站编码规则考虑区域性、运营归属与建设状态的分类判读特征，并结合唯一性进行设计。
　　唯一编码

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