CN103581951A - 一种基站检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基站检测方法及装置，根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据；对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。通过本发明结合基站运行数据及相关系统数据，对基站的运行情况进行分析，及时、快速地实现了对故障基站的发现，而且对异常基站或可能异常基站进行了预警，从而保证了用户体验。

Description

一种基站检测方法及装置

技术领域

本发明涉及通信运维技术，尤指一种基站检测方法及装置。

背景技术

随着移动互联网的快速发展，基站建设的速度也随之加快，而基站出现故障和异常的情况也就越来越多。传统的基站故障和异常等情况的发现和解决，大部分依靠用户投诉、或者运营商自己的定期巡检和测试，这种方法对基站故障和异常的解决时间长，而且通常只能发现基站比较严重的故障。

目前，基站故障的发现主要依靠用户的投诉，运营商自己的巡检和测试，以及系统的监控。其中，系统的监控只是简单地对流量等参数进行监控，由于基站流量的正常波动范围很大，仅依据流量大小来判断基站是否有故障是很困难的，要是正常流量范围设置得过小，会有很高的误警率，也没有那么多的人力资源去处理，所以，一般只有当基站流量过小或者为零（流量为零可以认为是基站出严重故障了）、或者长时间过载时，才能发现基站可能出了问题。另外，仅仅依据流量的变大变小，是无法判断基站是否确实发生故障，也不能确定出现了什么故障，还需要运维人员到现场实地测试，增加了解决问题的时间。可见，现有基站检测方法造成了很多基站故障长时间未能被发现，且发现故障后解决的时间也很长，更重要的是只会在基站出现严重故障后才能被发现，这样，不能保证用户体验。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基站检测方法及装置，能够快速发现故障基站，而且能对异常基站进行预警，从而保证用户体验。

为了达到本发明目的，本发明提供了一种基站检测方法，包括：根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据；

对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。

所述基站运行数据包括：基站号、日期、使用过该基站的用户号码和用户终端号、各号码在该基站下使用的各种流量业务类型的流量、上网时长；

所述相关系统数据来自终端类型数据库、客户关系数据库。

所述获取用于分析基站运行情况的样数据包括：

对所述用户号码进行统计，得到预定时段所述基站的用户数；

根据所述用户终端号及所述终端类型数据库，获取所述基站的终端类型为2G终端或者3G终端；

根据所述用户号码及所述客户关系数据库，得到该用户是否开通3G信息。

所述聚类分析为K-means算法。

所述确定基站运行情况包括：

根据所述基站运行数据及样数据进行聚类分析后得到的数据，

当所述待检测的基站的流量、时长均为0时，所述待检测的基站运行情况为基站故障；

当所述待检测的基站的流量或时长显著增加或显著减少时，所述待检测的基站运行情况为基站异常；

当所述待检测的基站下挂的用户数出现持续减少或者持续增多时，所述待检测的基站可能开始出现异常，或者基站附近临时有活动，或者预示着所述待检测的基站所在地区流量开始增长；

当所述待检测的基站为2G基站，且其下挂的3G用户显著增多时，表明所述待检测的基站附近的3G基站出现故障或者3G基站负载过高。

本发明还公开一种基站检测装置，至少包括第一获取模块、第二获取模块、第一分析模块，以及第二分析模块；其中，

第一获取模块，用于获取基站运行数据，输出给第一分析模块和第二分析模块；

第二获取模块，用于获取相关系统数据，输出给第一分析模块；

第一分析模块，用于根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据，将获得的样数据输出给第二分析模块；

第二分析模块，用于对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。

所述第二获取模块，具体用于获取来自终端类型数据库、客户关系数据库的相关系统数据，输出给所述第一分析模块。

所述第一分析模块，具体用于具体地，

对所述基站运行数据中的用户号码进行统计，得到预设时段所述基站的用户数；根据所述基站运行数据中的用户终端号及所述终端类型数据库，获得所述基站的终端类型为2G终端或者3G终端；根据所述基站运行数据中的用户号码及所述客户关系数据库，得到该用户是否开通3G信息。

与现有技术相比，本发明包括根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据；对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。通过本发明结合基站运行数据及相关系统数据，对基站的运行情况进行分析，及时、快速地实现了对故障基站的发现，而且对异常基站或可能异常基站进行了预警，从而保证了用户体验。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明基站检测方法的流程图；

图2为本发明对待检测的基站预定时间段的基站运行数据及样数据进行聚类分析的实施例的示意图；

图3为本发明基站检测装置的组成结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1为本发明基站检测方法的流程图，如图1所示，具体包括：

步骤100：根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据。

本步骤中，现有的基站运行数据大致包括：基站号、日期、使用过该基站的用户号码和用户终端号、各号码在该基站下使用的各种流量业务类型的流量、上网时长等。如表1所示：

表1

每个基站一小时有很多条如表1所示的记录。

本步骤中，根据现有的基站运行数据，以及相关系统数据如终端类型数据库、客户关系数据库等，获取用于分析基站运行情况的样数据包括但不限于：对用户号码进行统计，可以得到某小时某基站的用户数；根据用户终端号及终端类型数据库可以取得该基站的终端类型，是2G终端还是3G终端；根据用户号码及客户关系数据库，可以得到该用户是否开通3G信息等。从而得到一个基站在一段预定时间段内如一小时的用于分析基站运行情况的样数据，样数据项可以包括如表2（3G基站）或表3（2G基站）所示：

表2

表3

步骤101：对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。

本步骤中，聚类分析的方法可以采用传统的K-means算法，具体实现属于本领域技术人员的常用技术手段，这里不再赘述。

本步骤中，根据基站运行数据及样数据进行聚类分析后得到的数据，基站运行情况出现故障或异常的情况可以包括但不限于以下情况：

当基站的流量、时长均为0时，基站运行情况为基站故障；

当基站的流量或时长显著增加或显著减少时，基站运行情况为基站异常；

当基站下挂的用户数出现持续减少或者持续增多时，基站可能开始出现异常，或者基站附近临时有什么活动（此时可以派遣临时通信保障车进行查实），或者预示着该地区流量开始增长（此时可以提供给市场部门迅速做出反应），可见根据本发明检测出的基站运行情况出现异常，及时获知了基站出现与平时运行情况不一样的状况，从而对异常基站或可能异常基站进行了预警；

当2G基站下挂的3G用户显著增多时，可能预示着附近的3G基站出现故障或者3G基站负载过高，从而使得3G用户被迫切换到2G网络。

图2为本发明对待检测的基站预定时间段的基站运行数据及样数据进行聚类分析的实施例的示意图，如图2所示，这里举个例子简单说明下聚类分析。以2G基站为例，其特征向量是10维的，如表3，包括2G用户数、3G用户数、终端为3G的2G用户数、终端为2G的3G用户数、几个典型业务类型的流量时长。每个基站一小时产生一个样本，一个样本在特征空间中就是一个点，如图2中的小圆点所示，为了简化，图2中，假设特征向量只有总流量、和终端用户为3G的2G用户数两个维度，聚类后可能有如图2所示的情况：

在这个2维空间中，横坐标表示总流量，纵坐标表示终端用户为3G的2G用户数，每个点是一个样本，聚类后聚成3簇，实线圈内的点是一个簇，虚线圈内的点是另一个簇，还有个离群点如图2中的带阴影的点。其中，实线圈内的点可以认为是，附近无3G基站或者3G基站过载，很多用户被切换至该2G基站；虚线圈内的点可以认为是正常点；带阴影的点流量过小，可以认为是一个故障基站。一般异常基站比较少，所以大部分情况下白点表现为一些离群点。

以此类推，随着维数的变多，聚类数目的变多，出现的情况、能预测的情况也更多，相似的样本会在10维空间中聚成一簇，会出现很多个簇和离群点，根据这些簇和离群点来分析基站运行情况。

通过本发明结合基站运行数据及相关系统数据，对基站的运行情况进行分析，及时、快速地实现了对故障基站的发现，而且对异常基站或可能异常基站进行了预警，从而保证了用户体验。

图3为本发明基站检测装置的组成结构示意图，如图3所示，至少包括第一获取模块、第二获取模块、第一分析模块，以及第二分析模块；其中，

第一获取模块，用于获取基站运行数据，输出给第一分析模块和第二分析模块；

第二获取模块，用于获取相关系统数据，输出给第一分析模块；具体地，可以从终端类型数据库、客户关系数据库获取相关系统数据。

第一分析模块，用于根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据，将获得的样数据输出给第二分析模块；具体地，

对用户号码进行统计，可以得到某小时某基站的用户数；根据用户终端号及终端类型数据库可以取得该基站的终端类型，是2G终端还是3G终端；根据用户号码及客户关系数据库，可以得到该用户是否开通3G信息等。

第二分析模块，用于对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (8)

1.一种基站检测方法，其特征在于，包括：根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据；

对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。

2.根据权利要求1所述的基站检测方法，其特征在于，所述基站运行数据包括：基站号、日期、使用过该基站的用户号码和用户终端号、各号码在该基站下使用的各种流量业务类型的流量、上网时长；

所述相关系统数据来自终端类型数据库、客户关系数据库。

3.根据权利要求2所述的基站检测方法，其特征在于，所述获取用于分析基站运行情况的样数据包括：

对所述用户号码进行统计，得到预定时段所述基站的用户数；

根据所述用户终端号及所述终端类型数据库，获取所述基站的终端类型为2G终端或者3G终端；

根据所述用户号码及所述客户关系数据库，得到该用户是否开通3G信息。

4.根据权利要求1所述的基站检测方法，其特征在于，所述聚类分析为K-means算法。

5.根据权利要求4所述的基站检测方法，其特征在于，所述确定基站运行情况包括：

根据所述基站运行数据及样数据进行聚类分析后得到的数据，

当所述待检测的基站的流量、时长均为0时，所述待检测的基站运行情况为基站故障；

当所述待检测的基站的流量或时长显著增加或显著减少时，所述待检测的基站运行情况为基站异常；

当所述待检测的基站下挂的用户数出现持续减少或者持续增多时，所述待检测的基站可能开始出现异常，或者基站附近临时有活动，或者预示着所述待检测的基站所在地区流量开始增长；

当所述待检测的基站为2G基站，且其下挂的3G用户显著增多时，表明所述待检测的基站附近的3G基站出现故障或者3G基站负载过高。

6.一种基站检测装置，其特征在于，至少包括第一获取模块、第二获取模块、第一分析模块，以及第二分析模块；其中，

第一获取模块，用于获取基站运行数据，输出给第一分析模块和第二分析模块；

第二获取模块，用于获取相关系统数据，输出给第一分析模块；

第一分析模块，用于根据基站运行数据及相关系统数据，获取用于分析基站运行情况的样数据，将获得的样数据输出给第二分析模块；

第二分析模块，用于对待检测的基站预定时间段的基站运行数据，及样数据进行聚类分析，以确定基站运行情况。

7.根据权利要求6所述的基站检测装置，其特征在于，所述第二获取模块，具体用于获取来自终端类型数据库、客户关系数据库的相关系统数据，输出给所述第一分析模块。

8.根据权利要求7所述的基站检测装置，其特征在于，所述第一分析模块，具体用于具体地，

对所述基站运行数据中的用户号码进行统计，得到预设时段所述基站的用户数；根据所述基站运行数据中的用户终端号及所述终端类型数据库，获得所述基站的终端类型为2G终端或者3G终端；根据所述基站运行数据中的用户号码及所述客户关系数据库，得到该用户是否开通3G信息。

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