CN104703209A - 一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法 - Google Patents

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武玉刚
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    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
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    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
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Abstract

本发明涉及移动通信领域中无线信号覆盖领域的经纬度确认技术领域，特别涉及一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法。本发明的一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法，其使用小区间配置的邻区关系这一关键信息来推算出经纬度错误的小区列表，然后再由优化人员对这些小区进行现场测量，获得其正确的经纬度。这种方法准确的过滤出了经纬度存在问题的小区，大大缩减了需要现场测量的小区范围，降低了现场测量的工作量，节省了大量的人力物力。

Description

一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法
技术领域
本发明涉及移动通信领域中无线信号覆盖领域的经纬度确认技术领域，特别涉及一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法。
背景技术
移动通信中将无线信号覆盖的区域称之为小区，一般是指一个基站的信号所能覆盖的范围。小区的位置通过小区的经纬度来描述，小区的位置是了解网络覆盖情况的基础，也是进行网络优化工作的重要参考信息。
传统的网络优化工作中，小区的经纬度通过维护人员前往现场通过GPS进行采集，采集后通过人工录入到管理系统中。但是由于人工录入容易出错，加上在网络变化过程中维护人员没有及时更新小区经纬度数据，导致管理系统中维护的小区经纬度数据中有很多不准确的，经纬度不准确也就无法准确定位小区的位置，给网络优化工作带来很大不便。
由于现网中小区数量众多，一般省份至少有10余万个小区，而网优人员又无法准确的知道哪些小区的经纬度存在问题。所以为了保证小区经纬度的准确性，网络优化人员一般间隔一段时间就要进行一遍全网的普查，将所有小区的经纬度都重新到现场测量一遍，但实际上有很多小区的经纬度都是准确地，这项全网普查的工作不仅耗时耗力，而且有大量的人力浪费。
发明内容
为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法，其使用小区间配置的邻区关系这一关键信息来推算出经纬度错误的小区列表，然后再由优化人员对这些小区进行现场测量，获得其正确的经纬度。这种方法准确的过滤出了经纬度存在问题的小区，大大缩减了需要现场测量的小区范围，降低了现场测量的工作量，节省了大量的人力物力。
本发明所采用的技术方案如下：
一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法，包括以下步骤：
A、根据主小区及其邻区的经纬度计算主小区的邻区平均距离；
B、通过主小区到邻区的距离与主小区的邻区平均距离计算主小区相似性；
C、通过主小区到邻区的距离与邻区的邻区平均距离计算邻小区相似性；
D、通过主小区相似性及邻小区相似性判断主小区经纬度错误。
方法具体包括：
以主小区为出发点，针对邻区中的每一个邻区，循环执行以下步骤：
a：利用主小区的经纬度和邻区的经纬度计算两者之间的距离，并写入集合；
b：重复步骤a，直至集合中的所有邻区循环计算完毕，形成主小区和邻区的距离集合；
c、计算主小区到所有邻区的距离的平均值，即主小区的邻区平均距离；
d、针对每一个邻区，执行以下算法：
d1、以某一个邻区作为主小区，使用上述方法计算其邻区平均距离，即邻区的邻区平均距离；
d2、针对主小区与其邻区：
（1）计算邻区与主小区的其他邻区在距离上的相似性，用“主小区到邻区的距离”与“主小区的邻区距离平均值”比值表示主小区相似性，比值越趋近于1说明越相似，反之说明越不相似；
（2）计算主小区的邻区的其他邻区在距离上的相似性，用“主小区到邻区的距离”与“邻区的邻区距离平均值”的比值表示邻小区相似性，该比值越趋近于1说明越相似，反之说明越不相似；
d3、重复步骤d1、d2，直至邻区集合中的所有邻区循环计算完毕。
步骤d2中：
（1）若0.9<=主小区相似性的比值<=1.1，说明邻区与主小区的其他邻区在距离上非常相似；
（2）若邻小区相似性的比值>=2，说明主小区与邻区的其他邻区在距离上相差较大。
如果主小区的经纬度错误指数E与主小区的邻区个数的比值的百分比i*100%>70%，则可以充分说明主小区的经纬度存在异常，则需要进行现场核查的步骤。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
以普通省份10000个小区计算，通过该方法排查后，经纬度错误的小区占比约为10%~20%，节省了80%~90%的现场测量工作，按照1个小区现场测量需要2人时工作量计算，约能节省16000人时~18000人时的现场测量工作量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图。
图2为小区经纬度错误排查及现场测量的步骤。
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，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一
为描述方便，假设：
主小区为main_cell
主小区main_cell的邻区neighbor_cells={nbr_cell_1,nbr_cell_2,……,nbr_cell_i}。
主小区main_cell到邻区neighbor_cells的距离m_n_distances={ m_n_dst_1，m_n_dst_2，……，m_n_dst_i}，其中m_n_dst_i表示主小区main_cell与邻区nbr_cell_i之间的距离。
主小区经纬度错误指数为E，其初始值为0。
计算方法如下：
第1步：以主小区main_cell为出发点，针对neighbor_cells中的每一个邻区，循环执行以下算法。
第2步：利用主小区main_cell的经纬度和第i个邻区nbr_cell_i的经纬度计算两者之间的距离m_n_dst_i，并写入集合m_n_distances。
注：利用两点的经纬度计算两点的距离为业界成熟算法，不在本方法说明范围内。
第3步：重复第2步，直至neighbor_cells集合中的所有邻区循环计算完毕，形成主小区和邻区的距离集合m_n_distances。
第4步：计算主小区main_cell到所有邻区neighbor_cells的距离的平均值，即主小区的邻区平均距离m_avg_distance=(m_n_dst_1+m_n_dst_2+……+m_n_dst_i)/i，其中i为邻区总个数。
第5步：针对neighbor_cells中的每一个邻区，执行以下算法。
第6步：以nbr_cell_i作为主小区，使用上述方法计算nbr_cell_i的邻区平均距离，即邻区的邻区平均距离记为n_avg_distance_i。
第7步：针对主小区main_cell与其邻区nbr_cell_i
（1）计算邻区nbr_cell_i与主小区main_cell的其他邻区在距离上的相似性，用“main_cell到邻区nbr_cell_i的距离”与“主小区main_cell的邻区距离平均值”比值表示：
主小区相似性n_m_likeness_i=m_n_dst_i/m_avg_distance
该比值越趋近于1说明越相似，反之说明越不相似；
（2）计算主小区main_cell于邻区nbr_cell_i的其他邻区在距离上的相似性，用“main_cell到邻区nbr_cell_i的距离”与“邻区nbr_cell_i的邻区距离平均值”的比值：
邻小区相似性m_n_likeness_i=m_n_dst_i/n_avg_distance_i
该比值越趋近于1说明越相似，反之说明越不相似。
第8步：
（1）若0.9<=n_m_likeness<=1.1，说明邻区nbr_cell_i与主小区main_cell的其他邻区在距离上非常相似；
（2）若m_n_likeness>=2，说明主小区main_cell与邻区nbr_cell_i的其他邻区在距离上相差较大。
根据移动网络的特性，在实际网络环境中主小区的所有邻区在距离上均是相似的，因此通过以上判断，可以初步怀疑主小区的经纬度存在异常，主小区main_cell的经纬度错误指数E加1，即E=E+1。
第9步：重复第6、7、8步，直至neighbor_cells集合中的所有邻区循环计算完毕。
第10步：
如果主小区main_cell的经纬度错误指数E/主小区main_cell的邻区个数i*100%>70%，则可以充分说明主小区main_cell的经纬度存在异常，需要现场核查。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法，包括以下步骤：
A、根据主小区及其邻区的经纬度计算主小区的邻区平均距离；
B、通过主小区到邻区的距离与主小区的邻区平均距离计算主小区相似性；
C、通过主小区到邻区的距离与邻区的邻区平均距离计算邻小区相似性；
D、通过主小区相似性及邻小区相似性判断主小区经纬度错误。
2.根据权利要求1所述的一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法，其特征在于，所述方法具体包括：
以主小区为出发点，针对邻区中的每一个邻区，循环执行以下步骤：
a：利用主小区的经纬度和邻区的经纬度计算两者之间的距离，并写入集合；
b：重复步骤a，直至集合中的所有邻区循环计算完毕，形成主小区和邻区的距离集合；
c、计算主小区到所有邻区的距离的平均值，即主小区的邻区平均距离；
d、针对每一个邻区，执行以下算法：
d1、以某一个邻区作为主小区，使用上述方法计算其邻区平均距离，即邻区的邻区平均距离；
d2、针对主小区与其邻区：
（1）计算邻区与主小区的其他邻区在距离上的相似性，用“主小区到邻区的距离”与“主小区的邻区距离平均值”比值表示主小区相似性，比值越趋近于1说明越相似，反之说明越不相似；
（2）计算主小区的邻区的其他邻区在距离上的相似性，用“主小区到邻区的距离”与“邻区的邻区距离平均值”的比值表示邻小区相似性，该比值越趋近于1说明越相似，反之说明越不相似；
d3、重复步骤d1、d2，直至邻区集合中的所有邻区循环计算完毕。
3.根据权利要求2所述的一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法，其特征在于，所述步骤d2中：
（1）若0.9<=主小区相似性的比值<=1.1，说明邻区与主小区的其他邻区在距离上非常相似；
（2）若邻小区相似性的比值>=2，说明主小区与邻区的其他邻区在距离上相差较大。
4.根据权利要求2所述的一种基于邻区关系发现小区经纬度错误的方法，其特征在于，如果主小区的经纬度错误指数E与主小区的邻区个数的比值的百分比i*100%>70%，则可以充分说明主小区的经纬度存在异常，则需要进行现场核查的步骤。
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