4.3  泰森多边形运算
　　泰森多边形常用于模拟基站覆盖范围，对目标站点B执行泰森多边形运算，获取B的泰森多边形S，S继承B的站点编码，采用点被面包含的拓扑特征，用全网站点Ba（BaB）对S执行叠置运算，对Ba中的每一个站点Bai映射包含自身的Si（Si∈S）的编码，通过判断Ba编码与S编码的一致性，区别泰森多边形覆盖区域中的目标站点Bi与资源站点B2i集合，统计Bix集合的数量，作为B面向泰森多边形覆盖范围的资源站点数量。泰森多边形成果及应用示例如图4所示。
　　4.4  资源站点邻区间距离运算
　　邻区分析算法与泰森多边形算法已获取了邻区信息与资源信息，通过对成果的进一步利用，可获取资源站点邻区站间距离，通过对目标、资源站点与邻区站点距离统计成果的对比，辅助评估目标区域的资源可利用性。
　　（1）算法思路
　　资源站点邻区站间距离运算原理是筛选出包含有资源站点的泰森多边形数据，检索区域内的资源站点以及邻区站间距离数据，复制站间距离数据作为新的线状对象，把线元素中与目标站点一致的结点修正为资源站点的坐标，从而获取资源站点与目标邻区站点的距离线，再对该线型数据赋予目标站点、资源站点、线结点对应的站点、长度信息，构建资源站点邻区站间距离建库数据。为了保留目标站点信息、资源站点信息与线型结点对应的站点信息，设置线对象具备有向性特征，起点编码统一设置为资源站点编码，终点编码对应线型另一端站点编码，另设目标编码指向目标站点信息，此设置有利于实现面向目标站点进行资源站点邻区距离的汇总运算，扩展多维度的数据挖掘空间。
　　（2）运算步骤
　　算法设计存在三重循环嵌套关系，依次是泰森多边形（S）→资源站点（B2）→邻区站间距离（D），对成果进一步组合运算，获取新的数据资源，主要步骤如下：
　　1）从S中提取资源站点数量大于0的泰森多边形S1（S1S），循环获取S1i（S1i∈S1）的编码x（泰森多边形的编码规则决定了x等同于目标站点编码）;
　　2）获取运算资源，在全网站点数据中，通过“站点编码等于x”的检索条件，获取目标站点数据Bi;通过“泰森多边形编码等于x并且站点编码不等于x”的条件，筛选出S1i中的资源站点B2i;在邻区站间距离数据D中，通过“b1等于x或者b2等于x”检索条件（b1、b2为D首尾对应的站点编码），获取Bi的邻区站间距Di（Di∈D）;
　　3）基于步骤2）获取的运算资源，对B2i执行循环操作，对B2ix（B2ix∈B2i）实施以B2ix为起点的距离线Ei的构造，构造方法以Dix（Dix∈Di）为基础，置换Dix的起点坐标为B2ix的坐标，线型属性记录目标编码e=x，起点编码e1等于B2i的编码，终点编码e2指向邻区站点编码;
　　4）遍历S1，循环执行2）、3）步骤，最终获取资源站点邻区距离数据E（Ei∈E）;
　　5）对E执行统计运算，获取资源站点邻区站间距离的统计数据，包括平均值、偏离值与偏离度。
　　（3）组合应用案例
　　资源站点邻区站间距离的应用主要是辅助判断目标站点的资源可利用率，参考维度是邻区站间距离的对比。主要数据资源有邻区站间距离统计、资源站点邻区站间距离统计数据，通过编码关联获取目标站点与资源站点的邻区站间距离统计值，将资源指标优于目标指标的数据提取，采用泰森多边形或者站点数据承载可视化参数。站间距统计数据组合分析案例如图5所示。

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