CN103747476B - 基于mr海量数据发现gsm网络运行质量问题点的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种GSM网络运行质量问题点分析方法，具体为一种基于MR海量数据发现GSM网络运行质量问题点的方法。通过采集移动台上报MR的海量数据，生成小区渗透率矩阵，从而发现影响GSM网络运行质量的问题点。本发明与现有技术的不同之处在于统计的对象不是以目标小区为服务小区的数据，而是目标小区的下行接收电平强度最大时的数据；然后将统计结果生成小区渗透率矩阵，利用小区渗透率矩阵分析影响GSM网络运行质量的问题点。通过分析目标小区的下行接收电平强度最大时却没有使用下行接收电平强度最大的小区作为服务小区的比例，可以反映出目标小区的性能。

Description

基于MR海量数据发现GSM网络运行质量问题点的方法

技术领域

本发明涉及一种GSM网络运行质量问题点分析方法，具体为一种基于MR海量数据发现GSM网络运行质量问题点的方法。

背景技术

随着移动通信用户数量的增加，移动通信运营商对于移动通信网络的运行质量越来越重视，如何更有效地发现影响移动通信网络运行质量的问题点以便及时对移动通信网络进行优化显得越来越重要。

MR是最贴近用户感知的数据；可以利用MR数据分析全网的覆盖水平、质量水平和干扰水平。而且，由于MR数据包含所有用户任意时间段上报的测量数据，利用其海量统计特征可以帮助我们深入挖掘GSM网络存在的问题。在GSM系统中，移动台希望使用下行接收电平强度最大的小区作为服务小区，从而获得最好的服务质量。现有技术在对MR数据进行处理时，小区级的统计一般针对服务小区进行分类统计，即统计以目标小区为服务小区的数据，然后对统计结果进行分析。这种分析只统计以目标小区为服务小区的移动台所上报的数据，却忽略了目标小区下行接收电平强度最高但没有以目标小区为服务小区的移动台所上报的数据。因此不能完全发现影响GSM网络运行质量的问题点。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于MR海量数据发现GSM网络运行质量问题点的方法的技术方案，通过采集移动台上报MR的海量数据，生成小区渗透率矩阵，从而发现影响GSM网络运行质量的问题点。

所述的基于MR海量数据发现GSM网络运行质量问题点的方法，其特征在于包括以下步骤：

1）选取某个通话忙时，从GSM网络中采集移动台上报MR的海量数据；

2）获取MR中的数据，主要包括：CI(0)、RXL(0)、CI(1)、RXL(1)、CI(2)、RXL(2)、CI(3)、RXL(3)、CI(4)、RXL(4)、CI(5)、RXL(5)、CI(6)、RXL(6)，其中CI(0)为服务小区的小区号，RXL(0)为服务小区的下行接收电平强度，CI(1)、CI(2)、CI(3)、CI(4)、CI(5)、CI(6)分别为服务小区的6个下行接收电平强度最高的相邻小区的小区号，RXL(1)、RXL(2)、RXL(3)、RXL(4)、RXL(5)、RXL(6)分别为对应的6个相邻小区的下行接收电平强度；

3）比较每条MR中的7个小区的下行接收电平强度，选出下行接收电平强度最高的值记作maxRXL，对应的小区号记作maxCI，经处理过的每条MR包含的数据为maxCI、maxRXL、CI(0)、RXL(0)、CI(1)、RXL(1)、CI(2)、RXL(2)、CI(3)、RXL(3)、CI(4)、RXL(4)、CI(5)、RXL(5)、CI(6)、RXL(6)；

4）提取所有MR中包含的小区，分别记作小区1、小区2、…、小区N，以小区1、小区2、…、小区N分别作为行标题和列标题，最后一行以小区渗透率为行标题，由此构造出小区渗透率矩阵，其中，N为正整数；

5）在列标题中任选一个小区作为小区A，在行标题中任选一个与小区A不同的小区作为小区B，其中A=1,2, …,N且A≠B；B=1,2, …,N且B≠A；定义PR(cellA,cellB)为小区B对小区A的渗透率，定义PR(cellA)为小区A的小区渗透率，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

6）统计所有MR中maxCI为cellA的次数，记作M_MR_N(cellA)，其中cellA为小区A的小区号；

7）统计所有MR中maxCI为cellA且CI(0)为cellB的次数，记作PR_N(cellA,cellB)，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

8）定义小区B对小区A的渗透率PR(cellA,cellB) = PR_N(cellA,cellB)/ M_MR_N(cellA)×100%，并进行计算；

9）定义小区A的小区渗透率，并进行计算，得出小区A的小区渗透率，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

10）选择不同的小区A和小区B，重复以上的步骤5）至步骤9），得出小区渗透率矩阵中的各个数值；

11）对各小区的小区渗透率进行排序，筛选出小区渗透率高于门限PR_Th的小区，即为存在影响GSM网络运行质量问题点的问题小区；其中门限PR_Th为常数，取值为50%。

本发明与现有技术的不同之处在于统计的对象不是以目标小区为服务小区的数据，而是目标小区的下行接收电平强度最大时的数据；然后将统计结果生成小区渗透率矩阵，利用小区渗透率矩阵分析影响GSM网络运行质量的问题点。在GSM系统中，移动台希望使用下行接收电平强度最大的小区作为服务小区，从而获得最好的服务质量。因此，通过分析目标小区的下行接收电平强度最大时却没有使用下行接收电平强度最大的小区作为服务小区的比例，可以反映出目标小区的性能。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

本发明提供了一种与现有的MR海量数据的分析方法不同的思路，通过生成小区渗透率矩阵，从而发现影响GSM网络运行质量的问题点的分析方法。

本发明包括以下步骤：

1）选取某个通话忙时，从GSM网络中采集移动台上报MR的海量数据；

2）获取MR中的数据，主要包括：CI(0)、RXL(0)、CI(1)、RXL(1)、CI(2)、RXL(2)、CI(3)、RXL(3)、CI(4)、RXL(4)、CI(5)、RXL(5)、CI(6)、RXL(6)，其中CI(0)为服务小区的小区号，RXL(0)为服务小区的下行接收电平强度，CI(1)、CI(2)、CI(3)、CI(4)、CI(5)、CI(6)分别为服务小区的6个下行接收电平强度最高的相邻小区的小区号，RXL(1)、RXL(2)、RXL(3)、RXL(4)、RXL(5)、RXL(6)分别为对应的6个相邻小区的下行接收电平强度；

3）比较每条MR中的7个小区的下行接收电平强度，选出下行接收电平强度最高的值记作maxRXL，对应的小区号记作maxCI，经处理过的每条MR包含的数据为maxCI、maxRXL、CI(0)、RXL(0)、CI(1)、RXL(1)、CI(2)、RXL(2)、CI(3)、RXL(3)、CI(4)、RXL(4)、CI(5)、RXL(5)、CI(6)、RXL(6)；

4）提取所有MR中包含的小区，分别记作小区1、小区2、…、小区N，以小区1、小区2、…、小区N分别作为行标题和列标题，最后一行以小区渗透率为行标题，由此构造出小区渗透率矩阵，其中，N为正整数；

5）在列标题中任选一个小区作为小区A，在行标题中任选一个与小区A不同的小区作为小区B，其中A=1,2, …,N且A≠B；B=1,2, …,N且B≠A；定义PR(cellA,cellB)为小区B对小区A的渗透率，定义PR(cellA)为小区A的小区渗透率，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

6）统计所有MR中maxCI为cellA的次数，记作M_MR_N(cellA)，其中cellA为小区A的小区号；

7）统计所有MR中maxCI为cellA且CI(0)为cellB的次数，记作PR_N(cellA,cellB)，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

8）定义小区B对小区A的渗透率PR(cellA,cellB) = PR_N(cellA,cellB)/ M_MR_N(cellA)×100%，并进行计算；

9）定义小区A的小区渗透率，并进行计算，得出小区A的小区渗透率，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

10）选择不同的小区A和小区B，重复以上的步骤5）至步骤9），得出小区渗透率矩阵中的各个数值；

11）对各小区的小区渗透率进行排序，筛选出小区渗透率高于门限PR_Th的小区，即为存在影响GSM网络运行质量问题点的问题小区；其中门限PR_Th为常数，优选的取值为50%。

通过上述方法可以构造出本发明的矩阵列表，表格如下：

通过比较N个小区渗透率PR（cell1）、PR（cell2）、…、PR（cellN）的大小，小区渗透率高于门限PR_Th的小区即为存在影响GSM网络运行质量问题点的问题小区。

本发明的小区：采用全球小区识别码进行标识的无线覆盖区域。

本发明的服务小区：为移动台提供服务的小区。

本发明的相邻小区：在服务小区的邻区列表中的小区。

本发明的移动台：移动通信网中移动用户使用的设备。

本发明的通话忙时：一天24小时中话务量较高的一个小时。

MR(Measurement Report)：又称测量报告，GSM 规范中规定移动台在通话过程中每480 ms上报一次，包含了移动台当前服务小区及最多6个相邻小区的小区号和下行接收电平强度等信息，用于系统完成功率控制、切换等控制的判决依据。

本发明提供了一种通过采集移动台上报MR的海量数据，生成小区渗透率矩阵，从而发现影响GSM网络运行质量的问题点的分析方法。本发明与现有技术的不同在于：

1）统计的对象是目标小区的下行接收电平强度最大时的数据；

2）将统计结果生成小区渗透率矩阵，利用小区渗透率矩阵分析影响GSM网络运行质量的问题点。

Claims (1)

1.基于MR海量数据发现GSM网络运行质量问题点的方法，其特征在于包括以下步骤：

1）选取某个通话忙时，从GSM网络中采集移动台上报MR的海量数据；

2）获取MR中的数据，主要包括：CI(0)、RXL(0)、CI(1)、RXL(1)、CI(2)、RXL(2)、CI(3)、RXL(3)、CI(4)、RXL(4)、CI(5)、RXL(5)、CI(6)、RXL(6)，其中CI(0)为服务小区的小区号，RXL(0)为服务小区的下行接收电平强度，CI(1)、CI(2)、CI(3)、CI(4)、CI(5)、CI(6)分别为服务小区的6个下行接收电平强度最高的相邻小区的小区号，RXL(1)、RXL(2)、RXL(3)、RXL(4)、RXL(5)、RXL(6)分别为对应的6个相邻小区的下行接收电平强度；

3）比较每条MR中的7个小区的下行接收电平强度，选出下行接收电平强度最高的值记作maxRXL，对应的小区号记作maxCI，经处理过的每条MR包含的数据为maxCI、maxRXL、CI(0)、RXL(0)、CI(1)、RXL(1)、CI(2)、RXL(2)、CI(3)、RXL(3)、CI(4)、RXL(4)、CI(5)、RXL(5)、CI(6)、RXL(6)；

4）提取所有MR中包含的小区，分别记作小区1、小区2、…、小区N，以小区1、小区2、…、小区N分别作为行标题和列标题，最后一行以小区渗透率为行标题，由此构造出小区渗透率矩阵，其中，N为正整数；

5）在列标题中任选一个小区作为小区A，在行标题中任选一个与小区A不同的小区作为小区B，其中A=1,2, …,N且A≠B；B=1,2, …,N且B≠A；定义PR(cellA,cellB)为小区B对小区A的渗透率，定义PR(cellA)为小区A的小区渗透率，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

6）统计所有MR中maxCI为cellA的次数，记作M_MR_N(cellA)，其中cellA为小区A的小区号；

7）统计所有MR中maxCI为cellA且CI(0)为cellB的次数，记作PR_N(cellA,cellB)，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

8）定义小区B对小区A的渗透率PR(cellA,cellB) = PR_N(cellA,cellB)/ M_MR_N(cellA)×100%，并进行计算；

9）定义小区A的小区渗透率，并进行计算，得出小区A的小区渗透率，其中cellA为小区A的小区号，cellB为小区B的小区号；

10）选择不同的小区A和小区B，重复以上的步骤5）至步骤9），得出小区渗透率矩阵中的各个数值；

11）对各小区的小区渗透率进行排序，筛选出小区渗透率高于门限PR_Th的小区，即为存在影响GSM网络运行质量问题点的问题小区；其中门限PR_Th为常数，取值为50%。