CN102413479A - 通信网络中小区覆盖的动态评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种对通信网络中小区覆盖的动态评估方法，包括如下步骤：对通信网络中不同格式的测量报告进行解析，得到测量报告数据；根据测量报告数据，计算出目标小区和任一测量小区之间的关键覆盖相关矢量，得到小区间的方位矢量；利用位置特征点，对方位矢量的矢量地理位置进行修正；确定目标小区的小区方位角；根据修正后的方位矢量，以及估算出的小区方位角，得到目标小区覆盖分布图；根据目标小区覆盖分布图，计算出目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积；根据目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积，对目标小区的覆盖作过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量。其对于提高移动通信网络服务质量，提高移动用户感知水平有着重要的意义。

Description

通信网络中小区覆盖的动态评估方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是，涉及一种无线通信系统的通信网络中小区覆盖的动态评估方法。

背景技术

覆盖是构成无线通信(如GSM)网络结构的基本要素。在日常的优化课题当中，大量的优化工作是以对网络覆盖的认识出发的。例如，小区的邻区规划根据覆盖设定；日常问题测试的路线设计依据覆盖认知。但是，如果网络中存在覆盖误差但不能被及时发现的话，这些误差就会被传递到后续的各个优化环节当中，造成优化方案不当、效果不明显、分析思路偏离、资源/人力浪费等诸多问题。

同时，在实际网络运营中，很多用户投诉是由于“不良用户感知”积累所致。也就是说，偶尔的通信感受下降不会马上产生高投诉；而感受一再得不到好转则是产生集中投诉的原因之一。而无线通信网络中的小区覆盖偏差的问题无法在指标上及时反映，往往在投诉发生后才会受到重视。而用户投诉不仅直接引起后续优化投入的增加，而且严重影响运营商品牌价值。

在这个前提下，如何及早发现网络中的覆盖异常变化，在投诉集中发生前作出合理调整是“主动优化”的关键工作。

目前，运营商对于无线通信网络的小区覆盖在覆盖方位、覆盖距离、偏差跟踪方面还没有非常有效的解决办法。

一般地，对于小区覆盖方位(无线通信网络的小区覆盖方向的物理参数，如GSM网络中，其表示天线主瓣指向，设定范围0-360度。以正北方向为0度，顺时针标记。例如，正东方向为90度，正南方向为180度)，目前运营商大量采用周期性人工巡检的方式进行。维护工程师到达基站天线位置后，采用罗盘测量天线覆盖方位，然后进行人工记录。在日常优化过程中，对于方位错误引起的小区工作异常、客户投诉等因素，运营商只能通过现场反复测试才能发现此类问题。

对于小区的覆盖距离评估，运营商以往采用设备厂商的仿真工具，通过道路测试数据进行预测。

对于当前覆盖由于人为调整错误、恶劣天气导致的偏差、天线老化/性能下降造成的偏离，除现场勘查外尚无有效的应对手段。

综上所述，现有技术中，对于准确掌握GSM小区覆盖的手段还存在诸多缺点：

1、人工巡检周期长、误差多。一般全网性巡检周期在2-3个月以上。很多问题在这个期间被搁置下来，造成用户感知方面的负面影响；其次，人为记录错误还有引入新错误的可能。另一方面由于GSM网络发展成熟，规模大，新建基站数量非常大。一旦新建站工程出现问题，往往出现长时间的问题积累；

2、测试手段非常耗时。虽然测试数据准确度高，但是对问题小区的测试需要进行多次，费时费力。由于测试耗时较长，因此只能在小范围密集展开。在小区覆盖参数错误的情况下，道路测试的出发点往往以错误的地图数据为准，造成“将错就错”，难以发现问题；

3、对于厂商的仿真覆盖预测，需要大量的道路测试数据保障，同时依赖天线物理参数的准确性。而这两项条件在实际工作中很难实现。在缺少天线参数纠错手段的情况下，仿真结果精度低，可信度不高。

4、对于恶略天气导致的覆盖偏差、天线老化/性能下降造成的覆盖恶化，目前除人工现场勘查以外，还没有效率高、准确度高的技术手段。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺陷，提供一种通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其使得通信网络中的小区优化工作更为准确，误差传导低，对于提高网络服务质量，提高用户感知水平有着重要的意义。

为实现本发明而提供的一种通信网络中小区覆盖的动态评估方法，包括如下步骤：

步骤S100，对通信网络中不同格式的测量报告进行解析，得到测量报告数据；

步骤S200，根据目标小区和多个测量小区的测量报告数据，计算出目标小区和任一测量小区之间的关键覆盖相关矢量，得到小区间的方位矢量；

步骤S300，利用位置特征点，对方位矢量的矢量地理位置进行修正；

步骤S400，确定目标小区的小区方位角；

步骤S500，根据修正后的方位矢量，以及估算出的小区方位角，得到目标小区覆盖分布图；

步骤S600，根据目标小区覆盖分布图，计算出目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积；

步骤S700，根据目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积，对目标小区的覆盖作过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量。

较优地，所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，还包括下列步骤：

步骤S800，通过不同时间点的测量报告数据，对评估出目标小区的覆盖进行修正。

较优地，所述步骤S200中，所述目标小区的关键覆盖相关矢量由目标小区和测量小区两小区间信号强度、由测量报告总数推导的话务分布、方位矢量得出，如下式所示：

F{RELA(A，B)＜X}

其中，A为目标小区，B为测量小区，X为百分比；

RELA(A，B)＜X表示A与B之间的信号强度、话务分布、方位矢量的稳定性百分比小于预设百分比的概率分布值，F为正态分布的概率分布函数；X为百分比。

较优地，所述步骤S200包括下列步骤：

步骤S210，当F{RELA(A，B)＜X}＜10％，即计算出信号强度、话务分布、方位矢量的正态分布作为目标小区的关键覆盖相关矢量值小于10％时，其为非关键关系，在评估过程中不予考虑；

步骤S220，存储大于或者等于10％的覆盖相关矢量值。

较优地，所述步骤S300中，通过传播模型，计算等距离场强特征点处的干扰信号强度，对方位矢量做合理位置回退，对方位矢量的矢量地理位置进行修正。

较优地，所述步骤S400包括下列步骤：

通过矢量平均方法估算出目标小区的小区方位角：

VECTOR(i，j)＝vector_ij*weight_ij

其中，VECTOR(i，j)表示i，j之间的测量矢量；

vector_ij表示i，j之间的物理矢量；

weight_ij：i，j之间的测量权重；

i表示目标小区，j表示测量小区；

$\mathrm{Azimuth}\left(i\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Vector}(i,j)$

其中，Azimuth(i)为目标小区的小区方位角，n为测量小区数量。

较优地，所述步骤S600包括下列步骤：

借助地理信息系统方法，以目标小区覆盖分布图中的场强等值线多边形，计算出目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积。

较优地，所述多边形面积是采用正负抵消补偿法计算得到。

较优地，所述步骤S700中，对目标小区的覆盖作过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量，包括如下步骤：

步骤S710，从通信网络全网室外站点信息表和过覆盖处理小区信息表得到小区120度主瓣小区、小区理想覆盖距离，初步定位过覆盖小区；

步骤S720，根据多次测量报告数据和相对矢量，对初步定位的过覆盖小区进行测量分析，根据其影响范围大小，把影响小的小区排除在过覆盖小区列表外，得到最终定位的过覆盖小区列表，完成过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量。

较优地，所述步骤S720中，对初步定位的过覆盖小区进行测量分析，包括下列步骤：

对初步定位的过覆盖小区进行地理位置、地理距离、采样点分布占比三方面进行测量分析，由此得出在哪个方向出现了过覆盖现象，而完成测量分析。

本发明的优点在于：本发明的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，根据MR测量报告对小区覆盖进行评估，实现对无线通信网络的小区覆盖物理参数的准确计算，并据此进一步实现对覆盖偏差的观测和定位。其显著地改变网络小区覆盖评估准确性，使对小区覆盖偏差的工作达到了准实时，时间效率提高6倍以上，本发明技术方案使得移动通信网络中优化工作更为准确，误差传导低，对提高移动通信网络服务质量，提高移动用户感知水平有着重要的意义。

附图说明

图1是本发明实施例的通信网络的小区动态覆盖评估方法流程图；

图2是本发明实施例的方位矢量示意图；

图3是本发明实施例的测量及初步矢量地理误差示意图；

图4是本发明实施例的位置特征点修正示意图；

图5是本发明实施例的小区覆盖分布图的示意图；

图6是本发明实施例的过覆盖判定流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明的一种通信网络中小区覆盖的动态评估方法进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明而不是对本发明的限制。

本发明实施例中，以GSM无线通信网络为例，对本发明的具体实施例进行描述，但是，应当说明的是，本发明所指的通信网络，也包括各种现有的通信网络，如CDMA，WCDMA，CDMA2000，TD-CDMA，本发明同样适用这些网络，具体实施例只是以GSM无线通信网络为例，并不是对本发明的限制。

如图1所示，本发明实施例的一种通信网络中小区覆盖的动态评估方法，作为一种可实施方式，包括如下步骤：

步骤S100，对通信网络中不同格式的测量报告进行解析，得到测量报告数据。

通过对测量报告(Measurement Report，MR)数据解析可得到可读的测量报告数据；

数据解析可得到可读的测量报告数据是一种现有技术，因此在本发明实施例中不再一一详细描述。

无线通信终端(如手机)的测量报告(MR)是GSM通信体制标准的一部分，其物理意义为：手机在通话状态下，在每个GSM时分多址(Time DivisionMultiple Access，TDMA)复帧中上报当前服务小区的信号强度、周围按广播控制信道(Broadcast Control Channel，BCCH)场强排序的前6位小区的NCC(网络色码)、BCC(基站色码)、信号强度。甚至包含了信号重叠的两小区间的重叠概率、相对场强等信息。

步骤S200，根据目标小区和多个测量小区的测量报告数据，计算出目标小区和任一测量小区之间的关键覆盖相关矢量，得到小区间的方位矢量；

覆盖相关矢量是为了实现移动台(终端)在移动中的连续通信，小区在组网时要求与周边其他小区实现“覆盖重叠”相关性程度的矢量。覆盖相关矢量中的每个分量，即每个小区与小区之间的覆盖重叠相关性程度不尽相同，对于用户行为频繁、话务密集的地方，要求小区重叠相关性程度高，这两个小区间的覆盖相关性程度高，覆盖相关矢量中小区间的分量值就高；对于只是很少部分重叠，且公共覆盖区域用户行为较弱，话务密度低的地区，两小区间测量上报点非常之少，甚至即便无此共同覆盖区也不会影响网络用户连续通话要求，那么这两个小区间的覆盖相关性程度低，覆盖相关矢量中小区间的分量值就低。

覆盖相关矢量中小区间的分量值高低与通信网络中的天线能量分布要求相一致，也就是说，高相关性的覆盖关系(关键覆盖相关矢量中小区间的分量值高)反映与天线能量分布要求相一致的高的形状，低相关性的覆盖关联(关键覆盖相关矢量中小区间的分量值低)对天线能量分布的相关程度也低。因此，本发明实施例为了便于系统实现，减少无用计算，本发明实施例将目标小区周边覆盖相关性程度低(即目标小区的覆盖相关矢量中小区间的分量值低)的小区剔除，不进行方位矢量运算。而剩余的覆盖关联度较高(即目标小区的覆盖相关矢量中小区间的分量值高)的小区间形成的矢量关系则定义为“关键覆盖相关矢量”。关键覆盖相关矢量的定义在保证结果可信的前提下简化了系统运算，提高了规模性运算的系统性能。作为一种可实施方式，在本发明实施例中，目标小区的关键覆盖相关矢量由目标小区和测量小区两小区间信号强度、由测量报告总数推导的话务分布、方位矢量得出，如式(1)所示。

F{RELA(A，B)＜X}             (1)

其中，A为目标小区，B为测量小区，X为百分比；

RELA(A，B)＜X表示A与B之间的信号强度、话务分布、方位矢量的稳定性百分比小于预设百分比的概率分布值，F为正态分布的概率分布函数；X为百分比。

所述稳定性百分比为一统计计算的百分比，如在一定时段内，信号强度达到预设强度的时间与总时间的百分比。这个百分比是分析每一个小区时的百分比。不是全局变量。比如，A小区收到来自B1-Bn的n个小区的信号，那么这个百分比是这n个小区中的百分比。

即由目标小区和测量小区两小区间信号强度、由测量报告总数推导的话务分布、方位矢量计算出目标小区和测量小区之间的信号强度、话务分布、方位矢量的稳定性百分比小于预设百分比的概率分布值，并计算出信号强度、话务分布、方位矢量的正态分布作为目标小区的关键覆盖相关矢量。

作为一种可实施方式，本发明实施例中计算概率分布值是基于既有的“正态分布”概率计算。在Excel中，此计算可通过函数“Normdist”完成，此函数在数学计算开发工作中为可调用的既有函数。

较佳地，步骤S200包括下列步骤：

步骤S210，当F{RELA(A，B)＜X}＜10％，即计算出信号强度、话务分布、方位矢量的正态分布作为目标小区的关键覆盖相关矢量值小于10％时，其为非关键关系，在评估过程中不予考虑；

步骤S220，存储大于或者等于10％的覆盖相关矢量值。

更佳地，所述步骤S200中，将符合评估要求的关键覆盖相关矢量的目标小区和测量小区进行方位连线，从而得到小区间的方位矢量，如图2所示。

步骤S300，利用位置特征点，对方位矢量的矢量地理位置进行修正；

由于测量数据只能提供发生覆盖重叠小区的相对位置，但无法给出真实的重叠区域，所以步骤S200中的方位矢量在地理上存在误差。误差示意如图3所示。

本发明实施例，通过设定位置特征点，利用传播模型，计算等距离场强特征点处的干扰信号强度，对方位矢量做合理位置回退，得到新的方位矢量，对方位矢量的矢量地理位置进行修正，新方位矢量是以位置特征点为标定的方位矢量。

作为一种可实施方式，本发明实施例的计算等距离场强特征点处的干扰信号强度，包括如下步骤：

如图4所示，对干扰小区A，被干扰小区B，已知终端(移动台)在位置特征点Ldot(A，B)(也就是点dot(BTS，B))处接收到的来自干扰小区A的信号强度为：

SS(A，dot(BTS，B)＝SS_0-maxC2I(A，B)

MaxC2I为两小区测量中场强差的最大值。

SS_0是在基点接收到的来自干扰小区A的信号强度，即设在基站所在地理位置点上的基准信号强度。

作为一种可实施方式，较佳地，所述传播模型可以为Okumura-Hata传播模型。

步骤S400，根据修正后的方位矢量，估算出目标小区的小区方位角；

根据步骤S300修正后的方位矢量，通过矢量平均方法估算出目标小区的小区方位角：

VECTOR(i，j)＝vector_ij*weight_ij

VECTOR(i，j)表示i，j之间的测量矢量；

vector_ij：表示i，j之间的修正后的方位矢量；

weight_ij：i，j之间的测量权重；

i表示目标小区，j表示测量小区

$\mathrm{Azimuth}\left(i\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{VECTOR}(i,j)$

其中，Azimuth(i)为目标小区的小区方位角，n表示测量小区个数，这样，小区方位角的估算可以完成。

较佳地，所述weight_ij，即i，j之间的测量权重大于0.1％，小于1。其中小区0.1％为非关键关联。

步骤S500，根据修正后的方位矢量，以及估算出的方位角，并根据位置特征点得到目标小区覆盖分布图。

以修正后的方位矢量，估算出的方位角，以及MR测量报告中的场强等值线等信息为依据，按照一般的几何画法中的凹多边形方法，得到目标小区覆盖分布图，如图5所示。

步骤S600，根据目标小区覆盖分布图，计算出目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积。

借助地理信息系统方法，以目标小区覆盖分布图中的场强等值线多边形，计算出目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积。

在地理信息系统中计算闭合多边形面积为现有技术。本发明中的地理信息系统通过在MapInfo中的MapExtrem引擎当中利用调用“面积函数”实现。

作为一种可实施方式，本发明实施例采用正负抵消补偿法计算多边形面积，应用连续顺时针线段与X轴间形成的梯形之面积总和求得多边形面积。正向线段所形成梯形面积为正面积，如Aa-b＝(Xb-Xa)*(Ya+Yb)/2；

其中，Aa-b：顶点a-b间线段与X轴形成的梯形面积；

(Xb-Xa)：两顶点的X轴向距离，即梯形的“高”；

(Ya+Yb)：两顶点Y坐标的高度和，即梯形的“上底+下底”。

反之，反向线段为负面积如：Ag-f＝(Xg-Xf)*(Yg+Yf)/2；

如此相加后正好负向梯形部分(当出现凹多边形时，凹形部分的面积为负)扣除了正向梯形多计算部分后的梯形面积A(i)，最终得到多边形面积Area为梯形之面积总和，即Area＝Sum(A(i))。

例如，可以计算小区-95dBm边缘的距离、面积；计算小区-85dBm边缘的距离、面积。

步骤S700，根据目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积，对目标小区的覆盖作过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量。

过覆盖是指一小区覆盖的距离、面积超过了设计的合理范围，进而与过多小区发生覆盖重叠的现象。过覆盖一方面会造成影响范围内对其他小区的场强干扰，而且还会出现话务吸收混乱，弱信号造成的质量下降，频率资源复用紧张等多种网络问题。

如图6所示，步骤S700中，对目标小区的覆盖作过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量，包括如下步骤：

步骤S710，从通信网络全网室外站点信息表和过覆盖处理小区信息表得到小区120度主瓣小区、小区理想覆盖距离，初步定位过覆盖小区；

室内-室外信息表由运营商维护数据库中取得；过覆盖小区处理信息表得到的是优化部门记录实施的信息表。

本发明实施例中，将具有相同经纬度的小区称为一个站点，把小区主瓣方向120度夹角范围内前N个站点的平均值定义为小区理想覆盖距离。

作为一种可实施方式，本发明实施例中，初步定位过覆盖小区为120度夹角范围内小区与中心小区距离的距离大于M1倍中心小区的理想覆盖距离，并且两小区间关系满足MR测量覆盖相关小区的一个子集(即六强采样点占总采样点比例满足门限M1)，当影响小区数大于等于判断门限M个，那么就把该小区定义为过覆盖小区。

其中，M1表示过覆盖小区在过覆盖区域影响的小区数，为避免测量数据出现的误差建议向上取值，取值大于1，值越大过覆盖影响越大，可信度越高。

M2表示判定过覆盖小区距离门限，门限取值大于小区理想覆盖距离。较佳地，门限取值1.6，该值越大，判定过覆盖条件越高。

M3表示过覆盖小区对受影响小区的实际影响程度，避免丢失影响小区造成的覆盖关联集失真，门限取值尽量取小，较佳地，门限取值0.5％。

步骤S720，根据多次测量报告(MR)数据和相对矢量，对初步定位的过覆盖小区进行测量分析，根据其影响范围大小，把影响小的小区排除在过覆盖小区列表外，得到最终定位的过覆盖小区列表，完成过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量。

相对矢量是指在某一方向上出现的测量点分布占总体测量分布的比例。

作为一种可实施方式，对初步定位的过覆盖小区进行地理位置、地理距离、采样点分布占比三方面进行测量分析，由此得出在哪个方向出现了过覆盖现象，而完成测量分析。

作为一种可实施方式，影响小的小区分为几种情况：1。话务量分布低，受过覆盖的影响的话务量少；2。特殊的有意设置的过覆盖小区，目的是暂时满足远距离覆盖要求。

较佳地，本发明实施例的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，还包括下列步骤：

步骤S800，通过不同时间点的测量报告(MR)数据，对评估出目标小区的覆盖进行修正。

本发明实施例评估出目标小区的覆盖后，还通过GSM网络不同地区的实际应用数据，进一步重复步骤S100～S700，重新计算并对目标小区的覆盖进行评估，对评估出目标小区的覆盖进行修正。

本发明实施例的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，从测算网络覆盖要素出发，主动、动态地评估出网络覆盖异常变化，提供面向主动覆盖核查、监测的优化。其根据无线通信网络MR报告，准确地评估计算无线通信网络的小区方位角、绘制相对覆盖分布图、得出小区合理覆盖距离、覆盖面积；通过利用方位、覆盖面积、覆盖距离的推算，得到与现网行为比较接近的覆盖数据，并据此修正网络覆盖物理参数的基本偏差。进一步地，其通过对不同时点间覆盖数据的对比，动态发现网络中覆盖的异常变化。其显著地改变了无线通信网络对网络小区覆盖的认知，使对小区覆盖偏差的工作达到了准实时，全网性分析工作由以往的2-3个月缩短到1-2周，时间效率提高6倍以上，优化工作更为准确，误差传导低，对提高网络服务质量，提高用户感知水平有着重要的意义。

最后应当说明的是，很显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型。

Claims (10)

1.一种通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S100，对通信网络中不同格式的测量报告进行解析，得到测量报告数据；

步骤S200，根据目标小区和多个测量小区的测量报告数据，计算出目标小区和任一测量小区之间的关键覆盖相关矢量，得到小区间的方位矢量；

步骤S300，利用位置特征点，对方位矢量的矢量地理位置进行修正；

步骤S400，确定目标小区的小区方位角；

步骤S500，根据修正后的方位矢量，以及估算出的小区方位角，得到目标小区覆盖分布图；

步骤S600，根据目标小区覆盖分布图，计算出目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积；

步骤S700，根据目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积，对目标小区的覆盖作过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量。

2.根据权利要求1所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，还包括下列步骤：

步骤S800，通过不同时间点的测量报告数据，对评估出目标小区的覆盖进行修正。

3.根据权利要求1或2所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S200中，所述目标小区的关键覆盖相关矢量由目标小区和测量小区两小区间信号强度、由测量报告总数推导的话务分布、方位矢量得出，如下式所示：

F{RELA(A，B)＜X}

其中，A为目标小区，B为测量小区，X为百分比；

RELA(A，B)＜X表示A与B之间的信号强度、话务分布、方位矢量的稳定性百分比小于预设百分比的概率分布值，F为正态分布的概率分布函数；X为百分比。

4.根据权利要求3所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S200包括下列步骤：

步骤S210，当F{RELA(A，B)＜X}＜10％，即计算出信号强度、话务分布、方位矢量的正态分布作为目标小区的关键覆盖相关矢量值小于10％时，其为非关键关系，在评估过程中不予考虑；

步骤S220，存储大于或者等于10％的覆盖相关矢量值。

5.根据权利要求1或2所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S300中，通过传播模型，计算等距离场强特征点处的干扰信号强度，对方位矢量做合理位置回退，对方位矢量的矢量地理位置进行修正。

6.根据权利要求1或2所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S400包括下列步骤：

通过矢量平均方法估算出目标小区的小区方位角：

VECTOR(i，j)＝vector_ij*weight_ij

其中，VECTOR(i，j)表示i，j之间的测量矢量；

vector_ij表示i，j之间的物理矢量；

weight_ij：i，j之间的测量权重；

i表示目标小区，j表示测量小区；

$\mathrm{Azimuth}\left(i\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Vector}(i,j)$

其中，Azimuth(i)为目标小区的小区方位角，n为测量小区数量。

7.根据权利要求1或2所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S600包括下列步骤：

借助地理信息系统方法，以目标小区覆盖分布图中的场强等值线多边形，计算出目标小区的最大覆盖距离和覆盖面积。

8.根据权利要求7所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述多边形面积是采用正负抵消补偿法计算得到。

9.根据权利要求1或2所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S700中，对目标小区的覆盖作过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量，包括如下步骤：

步骤S710，从通信网络全网室外站点信息表和过覆盖处理小区信息表得到小区120度主瓣小区、小区理想覆盖距离，初步定位过覆盖小区；

步骤S720，根据多次测量报告数据和相对矢量，对初步定位的过覆盖小区进行测量分析，根据其影响范围大小，把影响小的小区排除在过覆盖小区列表外，得到最终定位的过覆盖小区列表，完成过覆盖判定，评估出目标小区的覆盖质量。

10.根据权利要求9所述的通信网络中小区覆盖的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S720中，对初步定位的过覆盖小区进行测量分析，包括下列步骤：

对初步定位的过覆盖小区进行地理位置、地理距离、采样点分布占比三方面进行测量分析，由此得出在哪个方向出现了过覆盖现象，而完成测量分析。

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