CN106507411B - 一种基于mr的lte工参自动核查方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其实现过程为：首先获取多维数据并进行清洗转换；根据多维数据描述小区的重叠覆盖关系；通过多点碰撞发现小区经纬度问题；通过多重迭代定位推荐小区位置；进行二次评估验证，该评估验证包括远程分析以及现场采集验证；二次评估验证数据归档，确保数据整改准确，问题闭环。该基于MR的LTE工参自动核查方法与现有技术相比，具有快速、高效、可控的特点，大幅度提升工参数据质量，排除诸多网络隐患，有效提升网络质量，适用于移动通信系统中LTE工参数据准确性核查，同时也适用于GSM、TD的工参数据准确性核查，实用性强，适用范围广泛，易于推广。
Description
技术领域
本发明涉及信息通信技术领域，具体地说是一种实用性强、基于MR的LTE工参自动核查方法。
背景技术
移动通信中，网优工参数据的质量，对优化分析、规划设计仿真、性能专题分析、投诉处理等诸多工作有很大的影响，在数据应用和维护过程中经常发现数据质量问题，传统的解决方案由于数据局限性和手段不足，存在着无重点、周期长、效率低、成本高、不可控等问题，主要是缺少全面的工参自动核查方法。
为了解决以上弊端，本系统公开了一种基于MR数据的LTE工参自动核查方法。发明适用于移动通信系统中LTE工参数据准确性核查。同时也适用于GSM、TD的工参数据准确性核查。本系统具有完善的核查算法以及前台界面。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种实用性强、基于MR的LTE工参自动核查方法。
一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其实现过程为：
首先获取多维数据并进行清洗转换；
根据多维数据描述小区的重叠覆盖关系；
通过多点碰撞发现小区经纬度问题；
通过多重迭代定位推荐小区位置；
进行二次评估验证，该评估验证包括远程分析以及现场采集验证；
二次评估验证数据归档，确保数据整改准确，问题闭环。
步骤一中获取的多维数据包括工参数据、切换数据、MR数据、路测数据、互联网数据、参数数据，该数据获取后再进行进行数据清洗转换；
步骤二中描述小区的重叠覆盖关系采用覆盖弱MRO特征分析的天线阻挡算法实现，具体为：首先获取包括TA、AOA、RSRP的三维MRO数据，当某小区80%采样点落入TA数据以内,且平均RSRP值小于-100dbm时，则认为阻挡。
在步骤三中发现小区经纬度问题，是指基于MRO数据，发现方向角疑似错误小区，具体实现步骤为，根据获取的工参数据经纬度、方向角以及MRO数据，当主服务小区采样点方位角平均值与主服务小区方位角之间的差值大于60度时，则认为方向角疑似错误。
当出现方向角疑似错误时，需要对天线方向角参数错误概率进行核查分析反馈，具体为：通过LTE MRS二维统计报告数据，核查分析天线方向角参数错误概率，具体算法为去除TA最大与最小的15%的采样点之后的到达角的均值与天线方位角的角度差除以180。
多重迭代定位推荐小区位置通过LTE-MR定位算法实现，其过程为：每个MR点上报Tadv值与AOA值，通过Tadv值得到当前MR上报点到基站的距离信息，然后根据小区经纬度以及AOA值确定MR点经纬度。
当MR上报点中Tadv值或AOA值为空时，根据主服务小区与邻区确定其角度关系，确定当前MR的位置。
在二次评估验证时，通过对大数据分析的结论结合gis地图进行可视化分析，进行归类总结，对确定的问题直接进行整改，对不确定的问题结合APP进行现场采集，数据反馈。
在二次评估验证时，可发现小区接反的问题，具体为：根据LTE-MR定位算法获得MR采样点的经纬度，通过GIS地图打点得到基站下小区所有MR采样点在地图上的位置，并给小区的采样点位置标注不同的颜色，再结合小区当前的天线指向，判断出小区的天线是否接反。
在二次评估验证后，对小区经纬度异常时进行核查，该核查过程为：通过小区下MRO采样点中的邻区PCI、EARFCN信息定位该小区对应的所有邻区，然后根据三点定位法求所有邻区的中心位置，即经纬度的算术平均值作为小区可能位置，若实际给出的经纬度与计算出来的经纬度不一致，则为异常。
本发明的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，具有以下优点：
本发明的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，具有快速、高效、可控的特点，大幅度提升工参数据质量，排除诸多网络隐患，有效提升网络质量，适用于移动通信系统中LTE工参数据准确性核查，同时也适用于GSM、TD的工参数据准确性核查，实用性强，适用范围广泛，易于推广。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，基于以下内容实现：
1.1基于覆盖弱——MRO特征分析的天线阻挡算法；
1.2基于MRO数据的方向角疑似错误小区分析；
1.3基于MRS二维数据核查核查天线方向角参数错误概率；
1.4 LTE-MR定位算法；
1.5小区接反；
1.6经纬度异常小区核查。
步骤1.1中的基于覆盖弱——MRO特征分析的天线阻挡算法主要是指需要提供TA/AOA/RSRP三维MRO数据，由于阻挡会导致小区覆盖较弱，因此如果某小区80%采样点落入TA4以内,且平均RSRP值小于-100dbm则认为阻挡。
TA或称CellID+TA，指小区识别号+时间提前量。时间提前量TA由基站测量后通知MS提前这段TA时间发送数据，目的是为了扣除基站与MS之间的传输时延。因此，TA方法就是用现有的参数TA估计MS和BTS之间的距离。如果MS在空闲模式，MS可能被寻呼或者主动发起呼叫(如紧急呼叫)，从而使SMLC获得TA和CellID。如果MS在占用模式，SMLC向BSC发送消息获取TA和CellID。SMLC将小区天线中心半径为TA的圆环(对全向天线)或者圆环的部分(对定向天线)范围内区域确定为MS所在区域。
AOA是指测量信号的到达角度(AngleOfArr技ive，简称AOA)，也是一种在蜂窝网中常用的定位技术。这种方法需要在基站采用专门的天线阵列来测量特定信号的来源方向。对于一个基站来讲，AOA测量可以得出特定移动站所在方向，当两个基站同时测量同一移动站所发出的信号时，两个基站各自测量AOA所得的方向直线的焦点就是移动站所在的位置。尽管这种定位方法的原理非常简单，但在实际的应用中存在一些难以克服的缺点。首先，AOA定位要求被测量的移动站与参与测量的所有基站之间，射频信号是视线传输(LOS)的。非视线传输(NLOS)将会给AOA定位带来不可预测的误差。即使是在以LOS传输为主的情况下，射频信号的多径效应依然会干扰AOA的测量。其次，由于天线设备角分辨率的限制，AOA的测量精度是随着基站与移动站之问的距离的增加而不断减小的。
RSRP (Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率) 是LTE网络中可以代表无线信号强度的关键参数以及物理层测量需求之一，是在某个符号内承载参考信号的所有RE(资源粒子)上接收到的信号功率的平均值。
步骤1.2中的基于MRO数据的方向角疑似错误小区分析主要是指根据工参数据经纬度、方向角以及MRO数据，当主服务小区采样点方位角平均值与主服务小区方位角之间的差值大于60度，则认为方向角疑似错误。
步骤1.3中的基于MRS二维数据核查核查天线方向角参数错误概率主要是指通过LTE MRS二维统计报告数据，核查分析天线方向角参数错误概率，MRS 中的AOA与到达角双维度的采集，在原理上对可以进行覆盖方位与距离的仿真；具体算法为去除TA最大与最小的15%的采样点之后的到达角的均值与天线方位角的角度差除以180。
步骤1.4中的LTE-MR定位算法主要是指在TDD_LTE-MR记录中每个MR点上报Tadv值与AOA值，通过Tadv值可以得到当前MR上报点到基站的距离信息，然后根据小区经纬度以及AOA值可确定MR点经纬度，部分厂家的TDD_LTE的MR上报点中Tadv值或AOA值为空，也只能根据主服务小区与邻区确定其角度关系，确定当前MR的位置。定位算法的精准性决定了栅格分析的精确性。
Tadv 是时间提前量Timing advance的缩写，用于调整其主小区PUCCH/PUSCH/SRS上行发送的时间。
步骤1.5中的小区接反主要是指根据LTE-MR定位算法可以获得MR采样点的经纬度，利用GIS地图打点可以得到某基站下三个小区所有MR采样点在地图上的位置，并给三个小区的采样点位置标注不同的颜色，再结合三个小区当前的天线指向（不同小区标注不同颜色），很容易可以判断出这三个小区的天线是否接反。
步骤1.6中的经纬度异常小区核查主要是指通过某小区下MRO采样点中的邻区PCI、EARFCN信息定位该小区对应的所有邻区，然后根据三点定位法求所有邻区的中心位置（即经纬度的算术平均值）作为小区可能位置，若实际给出的经纬度与计算出来的经纬度不一致，则为异常，注意要排除同站邻区、排除同经纬度邻区、排除经纬度可能存在问题的邻区。
实施方式：
首先，获取多维数据并进行清洗转换，提取工参数据、切换数据、MR数据、路测数据、互联网数据、参数数据等进行数据清洗转换；
第二，根据多维数据描述小区的重叠覆盖关系；
第三，多点碰撞发现小区经纬度问题；
第四，多重迭代定位推荐小区位置，利用网络运行数据研究的切换权重定位算法、邻区中心定位法、切换排名定位法；
第五，网优专家远程分析以及现场采集验证，专家对大数据分析的结论结合gis地图进行可视化分析，进行归类总结，对确定的问题可以直接进行整改，对不确定的问题结合APP进行现场采集，数据反馈；
第六，二次评估验证以及数据归档，确保数据整改准确，问题闭环。
本发明适用于移动通信系统中LTE工参数据准确性核查。同时也适用于GSM、TD的工参数据准确性核查。本系统具有完善的核查算法以及前台界面。
上述具体实施方式仅是本发明的具体个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体实施方式，任何符合本发明的一种基于MR的LTE工参自动核查方法的权利要求书的且任何所述技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (9)
1.一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，其实现过程为：
步骤一、首先获取多维数据并进行清洗转换，该多维数据包括工参数据、切换数据、MR数据、路测数据、互联网数据、参数数据；
步骤二、根据多维数据描述小区的重叠覆盖关系；
步骤三、通过多点碰撞发现小区经纬度问题；
步骤四、通过多重迭代定位推荐小区位置；
步骤五、进行二次评估验证，该评估验证包括远程分析以及现场采集验证；
步骤六、二次评估验证数据归档，确保数据整改准确，问题闭环。
2.根据权利要求1所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，步骤二中描述小区的重叠覆盖关系采用覆盖弱MRO特征分析的天线阻挡算法实现，具体为：首先获取包括TA、AOA、RSRP的三维MRO数据，当某小区80%采样点落入TA数据以内,且平均RSRP值小于-100dbm时，则认为阻挡。
3.根据权利要求1所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，在步骤三中发现小区经纬度问题，是指基于MRO数据，发现方向角疑似错误小区，具体实现步骤为，根据获取的工参数据经纬度、方向角以及MRO数据，当主服务小区采样点方位角平均值与主服务小区方位角之间的差值大于60度时，则认为方向角疑似错误。
4.根据权利要求3所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，当出现方向角疑似错误时，需要对天线方向角参数错误概率进行核查分析反馈，具体为：通过LTEMRS二维统计报告数据，核查分析天线方向角参数错误概率，具体算法为去除TA最大与最小的15%的采样点之后的到达角的均值与天线方位角的角度差除以180。
5.根据权利要求4所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，多重迭代定位推荐小区位置通过LTE-MR定位算法实现，其过程为：每个MR点上报Tadv值与AOA值，通过Tadv值得到当前MR上报点到基站的距离信息，然后根据小区经纬度以及AOA值确定MR点经纬度。
6.根据权利要求5所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，当MR上报点中Tadv值或AOA值为空时，根据主服务小区与邻区确定其角度关系，确定当前MR的位置。
7.根据权利要求6所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，在二次评估验证时，通过对大数据分析的结论结合gis地图进行可视化分析，进行归类总结，对确定的问题直接进行整改，对不确定的问题结合APP进行现场采集，数据反馈。
8.根据权利要求7所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，在二次评估验证时，可发现小区接反的问题，具体为：根据LTE-MR定位算法获得MR采样点的经纬度，通过GIS地图打点得到基站下小区所有MR采样点在地图上的位置，并给小区的采样点位置标注不同的颜色，再结合小区当前的天线指向，判断出小区的天线是否接反。
9.根据权利要求8所述的一种基于MR的LTE工参自动核查方法，其特征在于，在二次评估验证后，对小区经纬度异常时进行核查，该核查过程为：通过小区下MRO采样点中的邻区PCI、EARFCN信息定位该小区对应的所有邻区，然后根据三点定位法求所有邻区的中心位置，即经纬度的算术平均值作为小区可能位置，若实际给出的经纬度与计算出来的经纬度不一致，则为异常。
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