CN103841576B - 高速铁路用户分离方法、系统及信令数据处理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于移动通信领域，提供了一种高速铁路用户分离方法、系统及信令数据处理方法和系统，所述方法包括下述步骤：采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户。本发明通过采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据，依据高速铁路用户行为特征，将采集范围内用户按高速铁路用户、沿线常驻用户，以及沿线低速用户等进行区分，有效地针对高速铁路用户网络进行优化。

Description

高速铁路用户分离方法、系统及信令数据处理方法和系统

技术领域

本发明适用于移动通信领域，尤其涉及一种高速铁路用户分离方法、系统及信令数据处理方法和系统。

背景技术

目前国内高速铁路发展迅猛，高速铁路已成为铁路客运的重要部分，但由于高速铁路速度快，多普勒效应显著，高速铁路指标差以及优化手段匮乏已极大的限制了高速铁路移动通信网络优化工作的深入开展。

现有技术中，高速铁路优化手段主要依靠高速铁路小区关键绩效指标(KeyPerformance Indicator，KPI)分析、高速铁路路测数据分析，以及高速铁路用户投诉处理等三个方面对高速铁路网络进行问题发现和处理，但是这三种方式存在如下问题：

由于高速铁路沿线常驻用户指标影响，高速铁路用户异常情况会被大量常驻用户正常情况淹没，不能从常规KPI指标上反映高速铁路用户指标。

高速铁路路测可以真实模拟用户的异常感知，但该方法由于高速铁路场景的特殊性，会耗费大量的时间、人力、经费等，且路测偶发性大，定位问题困难。

另外，用户高速铁路投诉问题极难通过测试复现，异常发生时所占用的射频拉远单元不易确定，问题定位精度不足。

发明内容

本发明实施例提供了一种高速铁路用户分离方法、系统及信令数据处理方法和系统，旨在解决实地测试终端单一、问题偶发性大和测试成本庞大的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种高速铁路用户分离方法，所述方法包括下述步骤：

采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户。

本发明实施例的另一个目的在于提供一种高速铁路用户分离系统，所述系统包括：

数据采集单元，用于采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

第一用户分离单元，用于根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

第二用户分离单元，用于根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户。

本发明实施例的另一个目的在于提供一种信令数据处理方法，所述方法包括：

采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

根据所述分离出的高速铁路用户及高速铁路实际路测数据，确定所述高速铁路用户的位置及行进方向；

监控所述高速铁路用户在小区下的网络关键绩效指标，确定异常事件用户；

根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，输出相应的预警信息。

本发明实施例的另一个目的在于提供一种信令数据处理系统，所述系统包括：

信令采集单元，用于采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

沿线常驻用户分离单元，用于根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

高速铁路用户和沿线低速用户分离单元，用于根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

用户位置及行进方向配置单元，用于根据所述分离出的高速铁路用户及高速铁路实际路测数据，确定所述高速铁路用户的位置及行进方向；

指标监控单元，用于监控所述高速铁路用户在小区下的网络关键绩效指标，确定异常事件用户；以及

异常用户定位单元，用于根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，输出相应的预警信息。

在本发明实施例中，通过采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据，依据高速铁路用户行为特征，将采集范围内用户进行区分，以分离出的高速铁路用户为样本，进行高速铁路模拟路测、高速铁路用户KPI指标监控，全面提高高速铁路覆盖场景网络优化效率，增强问题针对性。

附图说明

图1表示本发明实施例提供的高速铁路用户分离方法的实现流程图；

图2表示本发明实施例提供的高速铁路用户分离方法的实现流程图；

图3表示本发明实施例提供的信令数据处理方法的实现流程图；

图4表示本发明实施例提供的高速铁路用户分离系统的结构图；

图5表示本发明实施例提供的信令数据处理系统的结构图。

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，并不用于限定本发明。

在本发明实施例中，通过采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据，依据高速铁路用户行为特征，将采集范围内用户按高速铁路用户、沿线常驻用户，以及沿线低速用户等进行区分，有效地针对高速铁路用户网络进行优化。

图1示出了本发明实施例提供的高速铁路用户分离方法的实现流程，详述如下：

在步骤S101中，采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

本发明实施例采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据，通过后关联形成事务详细记录，并将采集到事务详细记录解析后保存到数据库中。其中，后关联为根据用户通话占有小区的不同，将从不同小区采集到的信令段，组合成一个完整的跨多个小区的通话过程。

在本发明实施例中，采集覆盖高速铁路小区A口和ABis口的全量信令数据，主要用到全量信令中的Abis口采集的测量报告数据，用以形成道路模拟路测功能中，沿线道路无限覆盖情况；用到A口数据中通话切换占用小区、切换驻留在小区时长、各小区间切换序列等数据，用以分离出高速铁路通话和用户行进方向等，又由于信令采集是基于小区为单位进行的，一次通话可能占用多个小区，通过后关联形成完整的事务详细记录，并解析入库。

在步骤S102中，根据预先建立的沿线常驻用户库，从全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

在本发明实施例中，沿线常驻用户库是根据夜晚高铁停运期间，高铁小区内发生周期性位置区更新、开机、关机业务类型的用户，定义为沿线常驻用户，取预定时间内这样的用户群，去重后定义为沿线常驻用户库。

在步骤S103中，根据高速铁路实际路测数据，分离出沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户。

在本发明实施例中，根据高速铁路实际路测数据，分离出沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户的实现方式，详述如下：

1.根据高速铁路实际路测数据，获取沿线常驻用户之外的用户的高速铁路用户通话行为特征；

在本发明实施例中，高速铁路用户通话行为特征包括动车组在沿线各段的行车速度、沿线各段用户通话小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度。

2.根据高速铁路用户通话行为特征，分离出沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户。

在本发明实施例中，根据高速铁路用户通话行为特征，分离出沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户的实现方式，详述如下：

2.1根据用户通话小区两次切换的时间差和序列，以及两次切换点基站经纬度计算用户移动速度；

本发明实施例中用户切换序列为用户通话过程中，发生切换时所占用到的小区顺序。例如用户一次通话发生3次切换，从A小区切换到B小区，再从B小区切换到C小区，那么A-＞B-＞C就是一个切换序列，根据A、B、C3个小区的经纬度，就可判断出用户行进方向。

2.2根据用户移动速度分离高速铁路用户和沿线低速用户。

本发明实施例中，高速铁路用户速度一般在150-300km/h，速度在80-150km/h可判断为沿线低速用户。

图2示出了本发明实施例提供的高速铁路用户分离的方法实现流程，详述如下：

在步骤S201中，采集高铁小区专网主被叫用户；

在步骤S202中，判断用户切换业务次数；

在步骤S203中，提取0次或1次专网内切换业务用户；

在步骤S204中，判断用户是否发生过多次业务(包括2次及2次以上切换)；

在步骤S205中，预设沿线常驻用户库；

本发明实施例中，沿线常驻用户库是根据夜晚高铁停运期间，高铁小区内发生周期性位置区更新、开机、关机业务类型的用户，定义为沿线常驻用户，取预定时间内这样的用户群，去重后定义为沿线常驻用户库。

在步骤S206中，判断在步骤S204中分离出的用户是否能与沿线常驻用户库匹配，分离能与沿线常驻用户库匹配的用户为沿线常驻用户，不能与沿线常驻用户库匹配的用户进入步骤S207；

在步骤S207中，判断用户通话时长是否超过切换时长门限，通话时长超过切换门限的用户判定为沿线常驻用户，通话时长为超过切换时长门限的用户定义为疑似高速铁路用户；

在步骤S208中，提取2次及2次以上专网内切换业务用户；

在步骤S209中，计算2次切换信令时间差；

在步骤S210中，获取基站顺序及经纬度；

在步骤S211中，估算2次信令切换间的距离；

在步骤S212中，结合步骤S209中切换信令时间差和步骤S211中切换间的距离，估算用户移动速度；

在步骤S213中，判断速度门限区间。

在本发明实施例中，当用户移动速度在预设沿线低速用户的速度范围内时，判定为沿线低速用户，当速度在预设高速铁路用户的速度范围内时，判定为高速铁路用户，当速度在沿线常驻用户速度范围内时，判断为沿线常驻用户。

本发明实施例中，沿线常驻用户分离与高速铁路用户、沿线低速用户的分离是并列进行的。

按照本发明实施例提供的高速铁路用户分离方法，提取2011年1月6日数据进行用户分离算法验证，详述如下：

沿线常驻用户库定义：从A口和Abis口中采集2011年1月6日凌晨2～4时做周期性位置更新及开关机用户共3054位作为沿线常驻用户数据库。

首先根据发生业务的次数分离，其次根据业务中切换发生的次数进一步进行筛选，沿线常驻用户的分离详述如下：

(1)从A口和Abis口中提取2011年1月6日9～10时0次或1次切换业务用户共2997位。

(2)从2997位较少切换用户中匹配出同时段发生过其他2次以上切换业务的167个用户，剩余2830位用户，这里的167位用户是发生多次业务的，既在“高速铁路用户、沿线低速用户分离”中已被分离出来，之后又发生了0次或1次切换业务的用户。

(3)2830位用户与沿线常驻用户数据库匹配出228位沿线常驻用户。

(4)剩余2602位用户中通话时长在120秒以上的为451位，归为沿线常驻用户。

一共分离出228+451＝679位常驻用户，再加上“高速铁路用户、沿线低速用户的分离”中切换次数大于等于2次，但是速度低于80km/h的用户94位，共分离出沿线常驻用户773位，验证了沿线常驻用户分离的可行性。

剩余的2830-679＝2151位用户，由于通话时长较短，不能按该用户分离方法分离出，定义为疑似高速铁路用户。

高速铁路用户、沿线低速用户的分离详述如下：

(1)从A口和Abis口中提取2011年1月6日9～10时2次及2次以上切换业务用户共1216位。

(2)计算用户在每个切换区间行进速度，平均车速大于150km/h的用户844次，定义为高速铁路用户；平均车速在80-150km/h的用户278位，定义为沿线低速用户，其他速度低于80km/h的用户94位，定义为沿线常驻用户。

作为本发明的实施例，以分离出的高速铁路用户为样本，进行高速铁路模拟路测、高速铁路用户KPI指标监控，有助于全面提高高速铁路覆盖场景网络优化效率，增强问题针对性。

图3示出了本发明实施例提供的信令数据处理方法的实现流程，详述如下：

在步骤S301中，采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

在步骤S302中，根据预先建立的沿线常驻用户库，从全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

在步骤S303中，根据高速铁路实际路测数据，分离出沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

在步骤S304中，根据分离出的高速铁路用户及高速铁路实际路测数据，确定高速铁路用户的位置及行进方向；

在本发明实施例中，由于高速铁路线路是确定的，高速铁路用户测量报告经纬度必然是高速铁路上的经纬度；通过高速铁路实际路测数据可以提取出高速铁路各切换点的经纬度以及各切换点间的平均车速，由于手机每0.48秒上报一个测量报告，因此可以计算出高速铁路用户发生切换后某一时间的经纬度，即根据用户发生切换后的时间确定该时间用户上报的测量报告的经纬度，从而完成高速铁路用户测量报告的定位，还可以根据分离出的高速铁路用户，得出高速铁路用户的行进方向。

在步骤S305中，监控高速铁路用户在小区下的网络关键绩效指标，确定异常事件用户；

本发明实施例获取用户测量报告，根据用户测量报告以及全量信令数据，可以按照用户类型建立高速铁路监控预警体系，监控用户在小区下的KPI，以分离出的3中不同类型用户的通话为样本，评估高速铁路小区在高速铁路上实际网络覆盖情况，建立一定时间粒度(例如五分钟)的高速铁路监控预警体系，可实时监控高速铁路用户网络KPI指标情况。如果高速铁路用户在某小区下KPI指标持续恶化，可触发告警，提示优化人员及时处理。

在本发明实施例中，KPI指标包括用户所在小区名称、小区识别、用户主叫次数、用户被叫次数、主叫接通次数、主叫接通率、主叫掉话率、用户的呼叫时延、用户切换次数、用户切换成功率、用户总话务量、用户业务信道(TrafficChannel，TCH)话务量、用户独立专用控制信道(Stand-Alone Dedicated ControlChannel，SDCCH)话务量，以及上/下行语音质量各级(0～5级)占比等一系列的常用指标。

本发明实施例通过建立高铁监控预警体系，对各小区的网络KPI指标进行监控，可以将各指标的监控结果通过柱状图表示出来，也可以通过趋势图的方式对监控结果进行显示。

在本发明实施例中，针对分离出的高速铁路用户、沿线常驻用户，以及沿线低速用户等3类用户类型，可按用户类型分别进行小区KPI指标统计。呈现维度上可以按小区、小区组、整个高铁等3个网元维度，高速铁路用户、沿线常驻用户，以及沿线低速用户等3个用户维度进行指标呈现，为高速铁路小区优化提供灵活的指标查询呈现，全面评估出各种用户类型在高速铁路小区下的指标情况。

在本发明实施例中，建立高速铁路监控预警体系时，会对其中的一些KPI指标根据实际的网络情况以及指标的常用经验值进行设定，当监控获得的KPI指标结果不符合设定值范围时，则说明存在网络异常。例如，对于高速铁路用户，其KPI指标中掉话率一般不高于3％，所以当监控结果中的掉话率高于3％时，说明存在异常事件。在进行KPI指标设定时，用户可以根据要监控指标的不同，设定相关KPI指标。

在步骤S306中，根据高速铁路用户的位置及行进方向定位异常事件用户的位置，输出相应的预警信息。

在本发明实施例中，定位发生异常事件用户的位置包括定位沿线常驻用户所在的小区位置、定位沿线低速用户所在小区的位置，以及精确定位高速铁路用户所在小区的射频拉远单元。

本发明实施例根据用户测量报告，将用户在发生异常事件时刻的测量报告经纬度与用户所在小区下的所有射频拉远单元的经纬度相比较，将与用户在发生异常事件时刻的测量报告经纬度最接近的射频拉远单位定位为用户所在小区的射频拉远单元位置。

因此，本发明实施例可将高速铁路用户通话产生的测量报告定位到高速铁路射频拉远单元，可用以呈现各个射频拉远单元的上下行覆盖和上下行质量情况，并在地理信息系统(Geographic Information System，GIS)地图上显示出来，直观呈现高速铁路射频拉远单元无线环境情况，对射频拉远单元出现的持续性上下行质量、上下行覆盖问题及时预警。

本发明实施例在对异常事件的位置进行定位后，根据分离出来的高速铁路用户异常事件进行跟踪定位，可以进一步通过呼叫回放模拟以及信令回放等功能，精确定位异常事件问题点。

图4示出了本发明实施例提供的高速铁路用户分离系统的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

数据采集单元41采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据。

在本发明实施例中，全量信令数据包括由Abis口采集的测量报告数据，以及由A口采集的数据中的通话切换占用小区、切换驻留在小区时长，以及各小区间切换序列数据。

第一用户分离单元42根据预先建立的沿线常驻用户库，从数据采集单元41采集的全量信令数据中匹配出沿线常驻用户。

在本发明实施例中，沿线常驻用户库是根据夜晚高铁停运期间，高铁小区内发生周期性位置区更新、开机、关机业务类型的用户，定义为沿线常驻用户，取预定时间内这样的用户群，去重后定义为沿线常驻用户库。

第二用户分离单元43根据高速铁路实际路测数据，分离出第一用户分离单元42分离出的沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户。

第二用户分离单元43包括用户通话行为特征获取模块431及高速铁路用户和沿线低速用户分离模块432。其中：

用户通话行为特征获取模块431根据高速铁路实际路测数据，获取沿线常驻用户之外的用户的高速铁路用户通话行为特征。

在本发明实施例中，高速铁路用户通话行为特征包括动车组在沿线各段的行车速度、沿线各段用户通话小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度。

高速铁路用户和沿线低速用户分离模块432根据用户通话行为特征获取模块431获取的高速铁路用户通话行为特征，分离出沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户。

图5示出了本发明实施例提供的信令数据处理系统的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

用户位置及行进方向配置单元54根据高速铁路用户和沿线低速用户分离单元43分离出的高速铁路用户及高速铁路实际路测数据，确定高速铁路用户的位置及行进方向。

指标监控单元55监控高速铁路用户在小区下的网络关键绩效指标，确定异常事件用户。

异常用户定位单元56根据用户位置及行进方向配置单元54确定的高速铁路用户的位置及行进方向定位指标监控单元55确定的异常事件用户的位置，输出相应的预警信息。

由数据采集单元41、第一用户分离单元42，以及第二用户分离单元43等构成的高速铁路用户分离系统作为一个独立的部分与信令数据处理系统集成在一起，可以全面提高高速铁路覆盖场景网络优化效率，增强问题针对性。

在本发明实施例中，通过集覆盖高速铁路小区A口和Abis口全量信令数据，依据高速铁路用户行为特征，将采集范围内用户按高速铁路用户、沿线常驻用户，以及沿线低速用户等进行区分，以分离出的高速铁路用户为样本，进行高速铁路模拟路测、高速铁路用户KPI指标监控，全面提高高速铁路覆盖场景网络优化效率，增强问题针对性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种高速铁路用户分离系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集单元，用于采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

第一用户分离单元，用于根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；以及

第二用户分离单元，用于根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；其中：

所述第二用户分离单元包括：

用户通话行为特征获取模块，用于根据高速铁路实际路测数据，获取所述沿线常驻用户之外的用户的高速铁路用户通话行为特征；

高速铁路用户和所述沿线低速用户分离模块，用于根据所述高速铁路用户通话行为特征，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

所述高速铁路用户通话行为特征为动车组在沿线各段的行车速度、沿线各段用户通话小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述全量信令数据包括：

由Abis口采集的测量报告数据；以及

由A口采集的通话切换占用小区、切换驻留在小区时长，以及各小区间切换序列数据。

3.一种信令数据处理方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

根据所述分离出的高速铁路用户及高速铁路实际路测数据，确定所述高速铁路用户的位置及行进方向；

监控所述高速铁路用户在小区下的网络关键绩效指标，确定异常事件用户；

根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，输出相应的预警信息；

所述根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户的步骤具体为：

根据高速铁路实际路测数据，获取所述沿线常驻用户之外的用户的高速铁路用户通话行为特征；

根据所述高速铁路用户通话行为特征，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

所述高速铁路用户通话行为特征为动车组在沿线各段的行车速度、沿线各段用户通话小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度；其中：

所述全量信令数据包括由Abis口采集的测量报告数据；

所述定位所述异常事件用户的位置包括定位沿线常驻用户所在的小区位置、定位沿线低速用户所在小区的位置，以及定位高速铁路用户所在小区的射频拉远单元位置；

所述定位高速铁路用户所在小区的射频拉远单元位置的步骤为：根据用户的所述测量报告，将用户在发生异常事件时刻的所述测量报告中的经纬度与用户所在小区下的所有射频拉远单元的经纬度相比较，将与用户在发生异常事件时刻的所述测量报告中的经纬度最接近的所述射频拉远单位定位为所述高速铁路用户所在小区的射频拉远单元位置。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述全量信令数据还包括：

由A口采集的通话切换占用小区、切换驻留在小区时长，以及各小区间切换序列数据。

5.一种信令数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：

信令采集单元，用于采集覆盖高速铁路小区A口和Abis口的全量信令数据；

沿线常驻用户分离单元，用于根据预先建立的沿线常驻用户库，从所述全量信令数据中匹配出沿线常驻用户；

高速铁路用户和沿线低速用户分离单元，用于根据高速铁路实际路测数据，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

用户位置及行进方向配置单元，用于根据所述分离出的高速铁路用户及高速铁路实际路测数据，确定所述高速铁路用户的位置及行进方向；

指标监控单元，用于监控所述高速铁路用户在小区下的网络关键绩效指标，确定异常事件用户；以及

异常用户定位单元，用于根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，输出相应的预警信息；

所述高速铁路用户和沿线低速用户分离单元包括：

特征获取模块，用于根据高速铁路实际路测数据，获取所述沿线常驻用户之外的用户的高速铁路用户通话行为特征；

用户分离模块，用于根据所述高速铁路用户通话行为特征，分离出所述沿线常驻用户之外的用户中的高速铁路用户和沿线低速用户；

所述高速铁路用户通话行为特征为动车组在沿线各段的行车速度、沿线各段用户通话小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度；其中：

所述全量信令数据包括由Abis口采集的测量报告数据；

所述定位所述异常事件用户的位置包括定位沿线常驻用户所在的小区位置、定位沿线低速用户所在小区的位置，以及定位高速铁路用户所在小区的射频拉远单元位置；

所述定位高速铁路用户所在小区的射频拉远单元位置的步骤为：根据用户的所述测量报告，将用户在发生异常事件时刻的所述测量报告中的经纬度与用户所在小区下的所有射频拉远单元的经纬度相比较，将与用户在发生异常事件时刻的所述测量报告中的经纬度最接近的所述射频拉远单位定位为所述高速铁路用户所在小区的射频拉远单元位置。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述全量信令数据还包括：

由A口采集的通话切换占用小区、切换驻留在小区时长，以及各小区间切换序列数据。