CN105898778B - 一种通信盲区确认方法、通信盲区确认装置 - Google Patents

一种通信盲区确认方法、通信盲区确认装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种通信盲区确认方法、通信盲区确认装置，属于通信技术领域，其可解决现有的网络优化方法存在分析结果片面性、主观性以及处理成本高、周期长的问题。本发明的通信盲区确认方法，包括：将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；获取小于第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置；根据第一地理位置和第二地理位置生成交集区域；根据至少一个交集区域的地理位置生成密集区域；计算密集区域的中心位置与每个交集区域的地理位置之间的距离；确认通信盲区。

Description

一种通信盲区确认方法、通信盲区确认装置
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体涉及一种通信盲区确认方法、通信盲区确认装置。
背景技术
随着经济的发展和移动通信终端的普及，电信运营商间的竞争越发激烈。由于通信资源有限，移动网络不可能覆盖所有区域，对于移动网络不能覆盖的区域可称为移动网络的通信盲区。
目前，传统的网络优化方法主要包括通过路测、定点测试来获得用户感受信息以及根据用户的投诉来发现网络质量问题。
但现有技术中至少存在如下问题：(1)通过路测、定点测试来获得用户感受信息时，路测和定点测试往往只能对一些主干道、重点场所进行测试，所获得的采样点数据相对于用户信令数据信息要少得多，因此，分析的结果存在片面性；(2)根据用户的投诉来发现网络质量问题，这种方法同样存在着很大的片面性和主观性，需要运营商派工作人员专门检测才能确认用户反映问题的真实性，不但处理成本高，而且处理周期长，影响用户体验。
发明内容
本发明针对现有的网络优化方法存在分析结果片面性、主观性以及处理成本高、周期长的问题，提供一种基于移动通信网信网测量报告数据的采集与分析，能够及时发现通信盲区的通信盲区确认方法、通信盲区确认装置。
解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种通信盲区确认方法，包括：
将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；
获取小于所述第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于所述第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置；
根据所述第一地理位置和所述第二地理位置生成交集区域；
根据至少一个所述交集区域的地理位置生成密集区域；
计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离；
将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区。
其中，所述根据所述交集区域的地理位置生成密集区域包括：
获取所述交集区域的地理位置；
将所述交集区域的地理位置映射在地图上，生成映射点；
计算出所述映射点密集的区域，生成密集区域。
其中，所述计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离之前包括：
根据所述密集区域的经纬度获取所述密集区域的中心位置。
其中，所述通信盲区确认方法还包括：
采集当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值；
在所述将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区之后，还包括：
将当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值分别与第三阈值进行比较，若比较出所述当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值均小于第三阈值时，二次确认所述中心位置为通信盲区。
其中，所述通信盲区确认方法还包括：
将所述通信盲区的定位信息上传至服务器。
作为另一技术方案，本发明还提供一种通信盲区确认装置，包括：
比较模块，用于将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区；
获取模块，用于获取小于所述第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于所述第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置；
生成模块，用于根据所述第一地理位置和所述第二地理位置生成交集区域；根据至少一个所述交集区域的地理位置生成密集区域；
计算模块，用于计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离。
其中，所述获取模块，还用于获取所述交集区域的地理位置；
所述生成模块，具体用于将所述交集区域的地理位置映射在地图上，生成映射点；计算出所述映射点密集的区域，生成密集区域。
其中，所述获取模块，还用于根据所述密集区域的经纬度获取所述密集区域的中心位置。
其中，所述获取模块，还用于采集当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值；
所述比较模块，还用于将当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值分别与第三阈值进行比较，若比较出所述当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值均小于第三阈值时，二次确认所述中心位置为通信盲区。
其中，所述通信盲区确认装置还包括：
上传模块，用于将所述通信盲区的定位信息上传至服务器。
本发明的通信盲区确认方法、通信盲区确认装置中，该通信盲区确认方法，包括：将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；获取小于所述第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于所述第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置；根据所述第一地理位置和所述第二地理位置生成交集区域；根据至少一个所述交集区域的地理位置生成密集区域；计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离；将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区。本方法通过对采集到的用户的网络信号质量等信息进行处理，从而得出通信盲区的可疑点，并对该可疑的通信盲区进行确认，避免了传统的网络优化方法的分析结果存在片面性、主观性以及处理成本高、周期长的问题，提高了网络优化的效率，同时也为运营商提供了科学、准确的客观依据。
附图说明
图1为本发明的实施例1的通信盲区确认方法的流程示意图；
图2为本发明的实施例1的通信盲区确认方法的步骤102的示意图；
图3为本发明的实施例1的通信盲区确认方法的步骤103的示意图；
图4为本发明的实施例1的通信盲区确认方法的步骤1043的示意图；
图5为本发明的实施例2的通信盲区确认装置的结构示意图；
其中，附图标记为：1、比较模块；2、获取模块；3、生成模块；4、计算模块；5、上传模块。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
实施例1：
请参照图1，本实施例提供一种通信盲区确认方法，包括：
步骤101，将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较。
需要说明的是，当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值都属于运营商实时采集的测量报告数据中的信息，运营商对测量报告数据进行采集和储存，由于测量报告数据的信息量非常庞大，故采用Hadoop集群进行储存。
步骤102，获取小于第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置。
具体的，对于小区而言，由于小区的基站不一定是位于小区正中心的，因此，会导致小区的部分区域的基站的下行接收电平值高(较密集)，部分区域的基站的下行接收电平值低(较疏松)。请参照图2，左侧圆圈区域为当前小区的基站的覆盖范围，该覆盖范围中的“○”代表下行接收电平值，“○”密集的区域表示下行接收电平值大于第一阈值的区域，“○”疏松的区域表示下行接收电平值小于第一阈值的区域，即第一地理位置；右侧圆圈为相邻小区的基站的覆盖范围，该覆盖范围中的“△”代表下行接收电平值，“△”密集的区域表示下行接收电平值大于第一阈值的区域，“△”疏松的区域表示下行接收电平值小于第一阈值的区域，即第二地理位置。
步骤103，根据第一地理位置和第二地理位置生成交集区域。
换句话说，取第一地理位置和第二地理位置的交集，如图3所示，即在该交集区域(填充斜线的区域)内，当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值均小于第一阈值。
步骤104，根据至少一个交集区域的地理位置生成密集区域。具体地，
步骤1041，获取交集区域的地理位置。
此处获取的交集区域的地理位置为该交集区域的经纬度。具体地，可通过场强的定位法获取经纬度，即通过检测接收信号的场强值，利用已知的信道衰落模型及发射信号的场强值可以估算出收发信机之间的距离，获得多个距离值，通过求解收发信机之间的距离方程组，即能确定目标的经纬度。在现有技术中，通过场强的定位法获取经纬度的技术已趋于成熟，在此不对具体方法进行介绍。另外，也可以通过其他方法获得交集区域的经纬度，在此不再赘述。
步骤1042，将交集区域的地理位置映射在地图上，生成映射点。
在获取交集区域的地理位置后，将交集区域的地理位置映射到地图上，每个交集区域作为一个映射点，也就是说，交集区域的数量与地图上的映射点的数量是相同的。
步骤1043，计算出映射点密集的区域，生成密集区域。
当地图上标注出每个映射点后，可以计算出哪些区域的映射点密集，哪些区域的映射点疏松，其中映射点密集的区域即为密集区域。如图4所示，在地图上，每个“●”代表一个映射点，从图4中可以看出，虚线区域内的映射点较为密集，即为密集区域。
步骤105，根据密集区域的地理位置获取密集区域的中心位置。
根据密集区域内的映射点的地理位置可以得到该密集区域的经纬度，根据该密集区域的经纬度可以得到该密集区域的中心位置的经纬度。与步骤1041类似的，也可以通过场强的定位法计算密集区域的中心位置的经纬度。
步骤106，计算密集区域的中心位置与每个交集区域的地理位置之间的距离。
由于密集区域的中心位置和每个交集区域的地理位置均已知，因此，可以根据密集区域的中心位置和每个交集区域的地理位置计算出密集区域的中心位置与每个交集区域的地理位置之间的距离。
一般来说，可以设置一坐标轴，将密集区域的中心位置(A1，B1)和每个交集区域的地理位置(A2，B2)放入该坐标轴，通过勾股定理进行计算。当然，还可以采用其他方法进行计算，在此不再赘述。
步骤107，将每个距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于第二阈值时，确认中心位置为通信盲区。
在计算出密集区域的中心位置与每个交集区域的地理位置之间的距离之后，将每个距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于第二阈值时，确认中心位置为通信盲区；若比较出至少有一个距离小于第二阈值时，确认中心位置不为通信盲区。
本实施例的通信盲区确认方法还包括：
步骤108，采集当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值。
需要说明的是，当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值都属于运营商实时采集的测量报告数据中的信息，运营商对测量报告数据进行采集和储存，由于测量报告数据的信息量非常庞大，故采用Hadoop集群进行储存。
可以理解的是，该步骤可与步骤101同时进行，即采集当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值的同时，也采集当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值。
步骤109，将当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值分别与第三阈值进行比较，若比较出当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值均小于第三阈值时，二次确认中心位置为通信盲区。
具体地，将当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值分别与第三阈值进行比较，若比较出当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值均小于第三阈值时，二次确认中心位置为通信盲区；若比较出当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值至少一个大于第三阈值时，确认中心位置不为通信盲区。
可以理解的是，若该区域为通信盲区，其话质值必然会受到影响而有所降低。之所以采用话质值对通信盲区进行二次确认，是为了提高判断的准确性，以避免在第一次进行判断时由于误判而导致的结果不准确。
步骤110，将通信盲区的定位信息上传至服务器。
需要说明的是，该通信盲区的定位信息包括：该通信盲区所属位置区编号，即LACID(location area code)和小区ID(CELL-ID)，测量报告数据中即包含该两项数据，以方便管理员知道是哪个基站附近有通信盲区。
可以理解的是，当确认某一位置为通信盲区时，直接将该通信盲区的地理位置上传至服务器，以供运营商根据该通信盲区的地理位置进行网络优化，最终消除该通信盲区。
当然，在完成步骤107后，若确认该区域为通信盲区，可以不执行步骤108和109，而是直接将结果上传至服务器，在此不再赘述。
本实施例的通信盲区确认方法，包括：将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；获取小于所述第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于所述第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置；根据所述第一地理位置和所述第二地理位置生成交集区域；根据至少一个所述交集区域的地理位置生成密集区域；计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离；将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区。本方法通过对采集到的用户的网络信号质量等信息进行处理，从而得出通信盲区的可疑点，并对该可疑的通信盲区进行确认，避免了传统的网络优化方法的分析结果存在片面性、主观性以及处理成本高、周期长的问题，提高了网络优化的效率，同时也为运营商提供了科学、准确的客观依据。
实施例2：
请参照图5，本实施例提供一种通信盲区确认装置，包括：比较模块1、获取模块2、生成模块3、计算模块4、采集模块5和上传模块6。
比较模块1用于将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；将每个距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于第二阈值时，确认中心位置为通信盲区。
其中，比较模块1还用于将当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值分别与第三阈值进行比较，若比较出当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值均小于第三阈值时，二次确认中心位置为通信盲区。
获取模块2用于获取小于第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置。
其中，获取模块2还用于获取交集区域的地理位置。
获取模块2还用于根据密集区域的经纬度获取密集区域的中心位置。
获取模块2还用于采集当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值。
生成模块3用于根据第一地理位置和第二地理位置生成交集区域；根据至少一个交集区域的地理位置生成密集区域。
其中，生成模块3具体用于将交集区域的地理位置映射在地图上，生成映射点；计算出映射点密集的区域，生成密集区域。
计算模块4用于计算密集区域的中心位置与每个交集区域的地理位置之间的距离。
上传模块5用于将通信盲区的定位信息上传至服务器。
本实施例的通信盲区确认装置，用于实现实施例1的通信盲区确认方法，详细描述请参照实施例1的通信盲区确认方法，在此不再赘述。
本实施例提供的通信盲区确认装置，通过对采集到的用户的网络信号质量等信息进行处理，从而得出通信盲区的可疑点，并对该可疑的通信盲区进行确认，避免了传统的网络优化方法的分析结果存在片面性、主观性以及处理成本高、周期长的问题，提高了网络优化的效率，同时也为运营商提供了科学、准确的客观依据。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种通信盲区确认方法，其特征在于，包括：
将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；
获取小于所述第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于所述第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置；
根据所述第一地理位置和所述第二地理位置生成交集区域；
根据至少一个所述交集区域的地理位置生成密集区域；
计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离；
将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区。
2.根据权利要求1所述的通信盲区确认方法，其特征在于，所述根据所述交集区域的地理位置生成密集区域包括：
获取所述交集区域的地理位置；
将所述交集区域的地理位置映射在地图上，生成映射点；
计算出所述映射点密集的区域，生成密集区域。
3.根据权利要求1所述的通信盲区确认方法，其特征在于，所述计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离之前包括：
根据所述密集区域的经纬度获取所述密集区域的中心位置。
4.根据权利要求1所述的通信盲区确认方法，其特征在于，还包括：
采集当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值；
在所述将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区之后，还包括：
将当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值分别与第三阈值进行比较，若比较出所述当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值均小于第三阈值时，二次确认所述中心位置为通信盲区。
5.根据权利要求1所述的通信盲区确认方法，其特征在于，还包括：
将所述通信盲区的定位信息上传至服务器。
6.一种通信盲区确认装置，其特征在于，包括：
比较模块，用于将采集的当前小区的基站的下行接收电平值和相邻小区的基站的下行接收电平值分别与第一阈值进行比较；
获取模块，用于获取小于所述第一阈值的当前小区的基站的下行接收电平值对应的第一地理位置，获取小于所述第一阈值的相邻小区的基站的下行接收电平值对应的第二地理位置；
生成模块，用于根据所述第一地理位置和所述第二地理位置生成交集区域；根据至少一个所述交集区域的地理位置生成密集区域；
计算模块，用于计算所述密集区域的中心位置与每个所述交集区域的地理位置之间的距离；
所述比较模块还用于将每个所述距离与第二阈值进行比较，若比较出每个距离均大于所述第二阈值时，确认所述中心位置为通信盲区。
7.根据权利要求6所述的通信盲区确认装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于获取所述交集区域的地理位置；
所述生成模块，具体用于将所述交集区域的地理位置映射在地图上，生成映射点；计算出所述映射点密集的区域，生成密集区域。
8.根据权利要求6所述的通信盲区确认装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于根据所述密集区域的经纬度获取所述密集区域的中心位置。
9.根据权利要求8所述的通信盲区确认装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于采集当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值；
所述比较模块，还用于将当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值分别与第三阈值进行比较，若比较出所述当前小区的基站的话质值和相邻小区的基站的话质值均小于第三阈值时，二次确认所述中心位置为通信盲区。
10.根据权利要求6或9所述的通信盲区确认装置，其特征在于，还包括：
上传模块，用于将所述通信盲区的定位信息上传至服务器。
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