CN106535114A - 高铁上终端的定位方法、系统与高铁网络监测方法、系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于MR数据的高铁上终端的定位方法和系统，包括如下步骤：根据MR数据确定终端的切换序列采取几何算法计算切出小区相对切入小区的夹角；计算小区内RRU序列；切入点和切出点经纬度计算：根据网管系统内的小区的经纬度数据以及终端与小区的距离，采取球面几何方法计算出切入点C_in的经纬度(λ_in，)，以及切出点C_out的经纬度(λ_out，)，其中终端与小区的距离采取传播损耗模型计算；通过统计MR数据在小区总采样点，用均分的方法得出其余各点的经纬度。本发明无需与测试数据作关系映射，通过MR数据和工程无线参数信息运算即可定位终端位置，克服了现有技术中的高铁用户定位需要测试的缺点，节省人力物力，提高效率。

Description

高铁上终端的定位方法、系统与高铁网络监测方法、系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于MR数据的高铁上终端的定位方法，以及在此方法基础上实现的网络监测方法。

背景技术

随着我国高铁全面运行，已成为高端商务客户出行首选，高铁通信已逐步成为各运营商品牌展示、获取可观经济利润及拉升高端客户黏合度的新竞争领域。随着高铁优化需求日益增长，而高铁用户真实的覆盖感知、无线网络性能如何、高铁传统测试手段时效长、发现问题单一、工作量大、成本高都是高铁日常优化的难道。因此需要高铁用户信息分析定位方法，真实全面地反映高铁无线网络性能，更有效地进行高铁网络评估与优化。

现有高铁数据定位主要有以下两种方式：方式一：通过DT(路测)测试的方法采集高铁数据，需要测试人员携带测试仪表搭乘高铁沿途测试，通过测试LOG回放(日志回放)分析问题原因，并提出问题解决方案。其缺陷在于，需要投入的测试需搭乘高铁，需要测试仪器仪表，投入人力物力较大。

方式二：公布号CN102821408A，公开日2012.12.12，名称为“基于A口和Abis口信令数据的高速铁路场景网络优化方法”的中国专利申请，其公开如下的方案：由于高速铁路线路是确定的，高速铁路用户MR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(解析采集到的全量信令数据)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秒上发一个MR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发的MR的经纬度，从而完成高速铁路用户MR(Measurement Report,测量报告)的定位。此外，还可以根据高铁路用户分离方法得出高速铁路用户的行车方向。方式二虽然利用MR数据作为分析源，但仍需要预先测试，投入情况同方式一；方式二主要利用测试数据切换点作为MR数据映射的锚点定位数据，由于切换点受到无线因素的影响会在一定范围变化，因此选用某次测试数据的切换点去定位的用户信息，其精确度难以保证。

发明内容

针对现有技术存在的上述缺陷，本发明要解决的问题是，提供一种低成本的定位高铁上的终端位置的方法以及高铁网络监测方法。

为解决上述问题，本发明提供了一种基于MR数据的高铁上终端的定位方法，包括如下步骤：步骤一：根据MR数据确定终端在高铁小区的的任意一个切换序列步骤二：采取几何算法计算切出小区相对切入小区的夹角；步骤三：计算小区内RRU序列，计算切入小区中的各RRU与切出小区的距离d′，从小到大排序，即可得出小区内各RRU的先后顺序；步骤四：切入点和切出点经纬度计算：根据网管系统内的小区的经纬度数据以及终端与小区的距离，采取球面几何方法计算出切入点C_in的经纬度(λ_in，)，以及切出点C_out的经纬度(λ_out，)，其中终端与小区的距离采取传播损耗模型计算；步骤五：终端在小区内的定位，小区内的MR记录数n，根据时间先后将数据排序为1,2，…n，第k个时间段的经纬度(λ_k，)为：

此经纬度即是在第k个时间段，MR采样位置的经纬度。

关于传播损耗模型的选择，根据通信系统的所处频段的特性传播损耗模型，如TD-LTE系统的F频段(1880-1920)可选用COST231-HATA模型或COST231-WI模型；GSM900系统采取SDR模型、Okumura-Hata模型或者SPM模型等。

本发明还提供了一种基于MR数据的高铁网络监测方法，根据MR数据获得终端的网络质量报告，根据上述的定位方法确定终端在每个MR采样位置的经纬度，得到每个MR采样位置的网络质量数据。

此外，本发明的另外一个实施例的一种基于MR数据的高铁网络监测方法，根据上述的定位方法确定终端在每个MR采样位置的经纬度，根据MR数据获得终端的网络质量，并在地图上渲染代表网络质量的颜色而得到网络质量分布地图。可以直观看到高铁小区的网络质量分布情况，可以针对性地进行优化。

本发明的一个实施例的基于MR数据的高铁上终端的定位系统，包括：

(A)数据导入模块：导入待分析的数据，如MR数据，小区工程参数和无线传输参数；

(B)高铁终端识别模块，包含终端移动速率计算单元，根据MR数据计算中各终端的移动速率，以及高铁终端数据判别单元，将计算出的终端的移动速率与设定的高铁的最低速率相比较，高于设定的最低速率的为高铁上的终端；

(C)切换序列切段模块，根据MR数据判别高铁运行中小区的切换顺序；

(D)终端精确定位模块，包含：

(D1)终端与基站距离计算单元：根据传播损耗模型计算终端与基站之间的距离；

(D2)切入点和切出点经纬度计算单元：根据网管系统内的小区的经纬度数据以及终端与小区的距离，采取球面几何方法计算出切入点C_in的经纬度(λ_in，)，以及切出点C_out的经纬度(λ_out，)；

(D3)高铁终端定位单元，用于计算终端在小区内的定位，小区内的MR记录数n，根据时间先后将数据排序为1,2，…n，第k个时间段的经纬度(λ_k，)即为此采样点的终端经纬度：

本发明的一个实施例的基于MR数据的高铁网络监测系统，包括数据分析模块和如上所述的基于MR数据的高铁上终端的定位系统，所述数据分析模块根据网络质量数据和从所述定位系统得到的MR数据采样点的位置数据在地图上描点渲染。

本发明的高铁上终端的定位方法、系统以及高铁网络监测方法、系统具有如下有益效果：

1、与现有技术相比，本发明无需与测试数据作关系映射，通过MR数据和工程无线参数信息运算即可定位终端位置，克服了现有技术中的高铁用户定位需要测试的缺点，可以节省大量人力物力，较测试分析的方式，效率有明显提升。

2、本发明通过“切换序列模型”判断用户切点范围，结合传播损耗模型定位用户切点位置；根据用户切段速率变量、移动方向、角度、移动时间，准确定位用户移动位置，定位精度大大提升。

附图说明

图1为三个小区的切换序列模型的结构示意图，每个小区包括三个RRU。

图2为应用本发明的定位算法进行定位计算的平面示意图。

图3-图5为球体上的角度和距离计算示意图。

图6为本发明的一个实施例的基于MR数据的高铁上终端的定位系统的结构框图。

图7为本发明的一个实施例的基于MR数据的高铁网络监测系统的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。

在本申请的说明书或权利要求书中，高铁用户指的是乘坐高铁的用户或者此用户使用的移动终端，用户的位置与终端的位置为同一含义。小区合并：将多个站点的小区合并为单个小区，后台网管只能提取出合并后的小区的经纬度，不能反应合并前站点各小区的经纬度。

因此在小区合并的情况下需要通过工程参数导入站点各小区的经纬度。

工程参数表中包含的信息有，站点各小区经纬度(在本案中表现为RRU的经纬度)、站高(通过传播模型计算距离时使用)。

定位所需MR数据包括：时间，占用小区(用于的排列切换的先后顺序，切段模块使用)，接收场强值(距离计算使用)

首先需要指出的是，针对高铁专网覆盖的线路，专网小区基于切换考虑设计是每个LTE小区带多个RRU；因此，用户移动速率的计算需要关联用户小区切换顺序，将切换小区打上标记为A->B->C->D，记录小区顺序后，采用切段用户移动速率计算法，当用户切换序列为A->B->C->D,可进行速率计算的切段有A-B-C与B-C-D，这类用户可通过“切换序列切段模型”进行计算。

首先，需要识别高铁用户：设高铁小区集合为C_G，存在小区 满足条件至少满足：用户占用的速率大于V₀(V₀为判断终端随高铁运动的最低速率，可根据线路等级进行设定，终端的速率可采用现有技术中的任何一种方法得到，本实施例中的终端的速率的计算方式见下文的详细说明)，即：

且用户占用小区的时间是连续的。

可判断此用户在小区切换序列并属于高铁用户。可以循环逐步判断，直至某一切换小区序列不满足此条件为停止。

最终确定此高铁用户小区任意一个切换序列为高铁用户位置定位方法，整体上，本发明的定位方法通过“切换序列切段模型”结合MR定位判断用户切入点的位置。

为了减少小区切换造成的掉话，目前高铁站点普遍采取小区合并技术。根据高铁站点小区合并情况，分两种方法计算。

小区合并的高铁小区算法

如图1-图5所示，用户位置计算方法包括如下步骤：

1)根据切换序列模型确定高铁小区的的任意一个切换序列 如图2所示。

2)计算切出小区相对切入小区的夹角用λ表示经度，φ表示纬度为，则的经纬度分别为(λ_i0，)，(λ_i1，)，这些数据为已有的建站数据。

说明：C、与表示球面上的三个点及另两点在球面上“弧线”与该点处所构成的夹角，如∠A表示弧与所成夹角。

a表示“弧”两端点C和与地心O连线所夹的角

c表示“弧”两端点和与地心O连线所夹的角，O为地心，

球心为O，与的夹角为c，根据三面角余弦公式，简化后得：

根据球面正弦公式，相对于的夹角可用公式表示：

其中

根据相对于的位置在四个象限两个轴上，依据不同情况对计算结果进行不同处理。假设点固定于原点，则:

从而得出相对于的夹角(方位角)Azimuth。

3)计算小区内RRU序列

由于小区合并，MR数据只能标识用户正在使用的小区，不能标识所使用的RRU(因为同一个小区内有多个RRU)，因此需要计算小区内RRU前后序列。

计算方法为：如图2所示，计算切入小区中的各RRU与切换出小区的距离d′，将距离从小到大排序，即可得出小区内各RRU的先后顺序，RRU1->RRU2->…RRU m。

其中，切出小区的经纬度可从后台网管数据得到，RRU的位置信息可根据工程参数得到，从而计算各RRU与切出小区的距离，以此来排序。

4)切入点经纬度计算

通过MR数据分析小区变化情况，将同一小区内时间值最小的一个数据作为切换点数据，此时占用小区第一个RRU，即RRU1，切换点距RRU1的距离为d_in，

切入小区第一个RRU经纬度(λ_i1，)，R，Azimuth(这里的Azimuth定为相对于的方位角)，切入点C_in的经纬度分别为(λ_in，)，C_in与的夹角同为Azimuth，与C_in的夹角(方位角)Azimuth′为：

C_in与的球心角为R为地球半径，其中的d为终端与RRU之间的距离，根据电磁波的传播模型计算得到(下文详细说明其计算过程)；

a’为与真北的球心角，将已知量代入，公式为：

求得a’。

求解夹角相对C的夹角(用C表示)，

得到切入点C_in的经纬度(λ_in，)分别为λ_in＝λ_i1+C

5)切出点经纬度计算

通过MR数据将小区内的最后一条数据作为切出数据，此时服务RRU为切换后小区RRU序列的第最后一个RRU，切出点距RRU的距离为d_out。

小区第最后一个RRU经纬度(λ_im，)，R,Azimuth(这里的Azimuth定为相对于的方位角)，切出点C_out的经纬度分别为(λ_out，)，C_out与的夹角为Azimuth。

C_out与的球心角为R为地球半径，同样地，其中的d为终端与RRU之间的距离，根据电磁波的传播模型计算得到(下文详细说明其计算过程)；

a°为与真北的球心角，将已知量代入，公式为：

求得a°。

求解夹角相对C的夹角(用C表示)

得到切出点C_out的经纬度(λ_out，)分别为λ_out＝λ_i1+C

6)小区内其余各点定位

统计占用小区的MR记录数n，根据时间先后将数据排序1(切入点),2，…n(切出点)。

由于高铁在小区内运行可视为匀速，可将对小区内线段作等分处理，根据时间先后计算其各点经除切入、切出各点的经纬度，小区内在第k个时间的经纬度(λ_k，)可用下式表示：

此经纬度即是在第第k个时间段，MR采样位置的经纬度，由此可以完成终端在高铁路段的位置定位功能。

通过以上算法定位出用户切入与切出点的位置，就是切换前后两小区头尾RRU之间位置，通过确定终端切出和切入的RRU，然后计算头尾RRU的经纬度，按照终端匀速运行的假设，估算终端的经纬度，作为终端的定位数据。

下文详细说明根据电磁波的传播模型计算终端与RRU之间的距离的计算过程。为了提高用户位置精度，这里引入传播损耗模型定位算法，根据传播损耗模型判断终端距离计算切换前后头尾RRU的距离，对位置精度进行修正。需要指出的是，对于不同的系统，使用不同的传播损耗模型进行计算，对于同一个系统也可使用不同的传播损耗模型进行计算。关于电磁波的传播损耗模型是本领域的技术常识，不再赘述，不同的通信系统采取不同的传播损耗模型，同一个通信系统也可选取不同的传播损耗模型，如：TD-LTE系统的F频段(1880-1920)可选用COST231-HATA模型或COST231-WI模型；GSM900系统采取SDR模型、Okumura-Hata模型或者SPM模型等。

下文以TD-LTE系统为例详细说明计算距离的过程。

首先，以TD-LTE系统为例，TD-LTE系统的高铁频率使用F频段，可选用COST231-HATA模型来计算距离。

COST231-HATA模型的路径损耗数学表达式为：

PL(d)dB＝46.3+33.9lg(f)-13.82lg(ht)-a(hr)+(44.9-6.55lg(ht))lg(d)+Cm

其中，

f表示频率范围，取值为1.5～2GHz；

ht表示基站天线等效高度，取值为30～300m；

hr表示移动台等效高度，取值为1～10m；

d表示收发间的距离，取值为1～20km；

a(hr)＝3.2(lg(11.75hr))2-4.97(市区)，

a(hr)＝(1.1lg(f)-0.7)hr-(1.56lg(f)-0.8)(郊区和平坦开阔区)，

通常市区环境修正参数Cm在中等规模城市和郊区取值为0，大型城市取值为3dB。

其中，f，ht可通过工程参数获取，hr取1.5米，

路径损耗PL(d)＝小区最大发射功率P1-终端接收场强P2，其中小区最大发射功率通过后台网管获取，终端接收场强可通过MR数据获取。

通过此公式可以计算出的基站与终端间的距离d，从而修正定位数据，提升定位精度。

综合起来，由于小区合并情况下是由多RRU组成，在同一合并小区，场强也会由弱变强，再由强减弱，根据路径损耗PL(d)＝小区最大发射功率P1-终端接收场强P2，小区最大发射功率为定值，但接收场强可在合并小区内有多个相同值，无法准确计算终端与基站的距离。

因此本实施例采用的方法是：记录各RRU与切出小区的距离，最近的RRU为切入时所占用的RRU，最远的RRU为切出时所占用的RRU。由于高铁运行的具有线路平直、匀速的特性，故可根据精确计算的切入、切出点经纬度，通过统计MR数据在小区总采样点，用均分的方法得出，其余各点的经纬度。

非小区合并的高铁小区的定位算法

对于非小区合并的情况，可将上述小区合并算法进行简化得到，具体方法只需将多小区合并中算法的多RRU视为单个小区即可，小区经纬度信息根据后台的网管数据得到。切入点和切出点与基站的距离通过上述传播损耗模型即可得到，从而得到切入点和切出点的经纬度，进而得到各个MR采样点的经纬度。

下文说明本实施例的定位方法在高铁网络监测上的应用。

本实施例还提供了一种基于MR数据的高铁网络监测方法，根据MR数据获得终端的网络质量报告，根据上所述的定位方法定位终端的位置，从而得到每个MR报告位置的网络质量数据。不同的网络质量以相应的颜色表示，并在地图上根据网络质量标示相应的颜色，得到网络质量地图，形成网络质量分布图，便于直观地了解网络质量情况，并可针对性优化网络质量。在地图上实现高铁覆盖与质量等锚点渲染，直观地发现高铁网络问题，并可以深入钻取用户异常信令数据，快速定位问题原因。

本实施例通过对高铁用户占用专网小区、用户移动速率进行综合运算，结合高铁移动速率相对恒定等特点，对高铁用户进行识别。在高铁用户识别的基础上，结合用户位置定位技术，将用户位置与覆盖等信令在高铁线路上进行锚点，从而实现高铁网络性能监控与评估，助力高铁网络优化。与现有技术相比，不需要进行专门的路测，降低成本，提高效率，直接利用终端的MR数据和工程数据进行定位，定位准确。

以下补充一下，关于终端移动速率的计算方法。

已知两点经纬度求距离：

设地球上某点的经度为λ纬度为

则这点的空间坐标是

设地球上两点的空间坐标分别为(x1,y1,z1),(x2,y2,z2)

则它们的夹角为A＝arccos(x1×x2+y1×y2+z1×z2)，A是角度

则两地距离为D＝A/180*π*R，其中R为地球平均半径6371m。

请结合图1和图2来理解本实施例中的速率计算方法。

图中小区CELL简写为C，CELL i_k简写为所属的RRU用1,2,3…m_k表示，其中m_k表示的最后一个RRU，

根据地球两点经纬度距离公式，可知：

用户在小区移动距离

其中d_k表示内RRUk与RRUk+1的距离，d_m0表示的最后一个RRU m0切换至的第一个RRU1的距离，取两RRU中点表示切换点至RRUI的距离即同理表示的最后一个RRU m1至切出点的距离。

用户占用小区的时间T＝t_i2-t_i1，其中切出时间点用t_i2表示，切入时间点用t_i1表示，切入、切出时间点均可以通过MR数据得到。

由此可以得出终端在小区内的移动速率计算出的终端的移动速率与设定的高铁的最低速率相比较，高于设定的最低速率的为高铁上的终端(用户)。

如图6所示，本实施例同时还提供了一种基于MR数据的高铁上终端的定位系统，包括如下模块：

数据导入模块：导入待分析的数据，如MR数据，小区工程参数和无线传输参数。

高铁终端识别模块：

包含终端移动速率计算单元，根据MR数据计算中各终端的移动速率，终端在小区内的移动速率

其中的用户在小区移动距离由下述公式计算：

其中，d_k表示内RRUk与RRUk+1的距离，d_m0表示的最后一个RRU m0切换至的第一个RRU1的距离，取两RRU中点表示切换点至RRUI的距离即同理表示的最后一个RRU m1至切出点的距离。上述的d_k，d_m0，均根据小区工程参数中的各个RRU的经纬度经过几何方法计算得到。

用户占用小区的时间T＝t_i2-t_i1，其中切出时间点用t_i2表示，切入时间点用t_i1表示，切入、切出时间点均可以通过MR数据得到。

高铁终端数据判别单元，判别有效的MR高铁数据，将计算出的终端的移动速率与设定的高铁的最低速率相比较，高于设定的最低速率的为高铁上的终端；

切换序列切段单元，根据MR数据判别高铁运行中小区的切换顺序。

终端定位模块，包含如下单元：

终端与基站距离计算单元：根据传播损耗模型计算终端与基站之间的距离；

切入点和切出点经纬度计算单元：根据网管系统内的小区的经纬度数据以及终端与小区的距离，采取球面几何方法计算出切入点C_in的经纬度(λ_in，)，以及切出点C_out的经纬度(λ_out，)；

高铁终端定位单元，用于计算终端在小区内的定位，小区内的MR记录数n，根据时间先后将数据排序为1,2，…n，第k个时间段的经纬度(λ_k，)即为此采样点的终端经纬度：

在解决终端的精确定位问题后，为了直观地分析网络质量，本实施例还提供了一种基于MR数据的高铁网络监测系统，在上述的定位系统的基础上，进一步增加数据分析模块：数据分析模块的功能是根据上述算法计算出MR数据采样点的经纬度数据，在GIS地图上确定其位置，并根据MR数据确定其网络质量，从而实现高铁覆盖与网络质量的描点渲染，直观地发现高铁网络问题。

当然，以上所述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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于MR数据的高铁上终端的定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：根据MR数据确定终端在高铁小区的的任意一个切换序列

步骤二：采取几何算法计算切出小区相对切入小区的夹角；

步骤三：计算小区内RRU序列，计算切入小区中的各RRU与切出小区的距离d’，从小到大排序，即可得出小区内各RRU的先后顺序；

步骤四：切入点和切出点经纬度计算：根据网管系统内的小区的经纬度数据以及终端与小区的距离，采取球面几何方法计算出切入点C_in的经纬度以及切出点C_out的经纬度其中终端与小区的距离采取传播损耗模型计算；

步骤五：终端在小区内的定位，小区内的MR记录数n，根据时间先后将数据排序为1,2，…n，第k个时间段的经纬度为：

2.根据权利要求1所述的基于MR数据的高铁上终端的定位方法其特征在于，根据通信系统的所处频段的特性传播损耗模型。

3.一种基于MR数据的高铁网络监测方法，其特征在于，根据MR数据获得终端的网络质量报告，根据如权利要求1或2所述的定位方法确定终端在每个MR采样位置的经纬度，得到每个MR采样位置的网络质量数据。

4.一种基于MR数据的高铁网络监测方法，其特征在于，根据如权利要求1或2所述的定位方法确定终端在每个MR采样位置的经纬度，根据MR数据获得终端的网络质量，并在地图上渲染代表网络质量的颜色而得到网络质量分布地图。

5.一种基于MR数据的高铁上终端的定位系统，其特征在于，包括：

(A)数据导入模块：导入待分析的数据，如MR数据，小区工程参数和无线传输参数；

(B)高铁终端识别模块，包含终端移动速率计算单元，根据MR数据计算中各终端的移动速率，以及高铁终端数据判别单元，将计算出的终端的移动速率与设定的高铁的最低速率相比较，高于设定的最低速率的为高铁上的终端；

(C)切换序列切段模块，根据MR数据判别高铁运行中小区的切换顺序；

(D)终端精确定位模块，包含：

(D1)终端与基站距离计算单元：根据传播损耗模型计算终端与基站之间的距离；

(D2)切入点和切出点经纬度计算单元：根据网管系统内的小区的经纬度数据以及终端与小区的距离，采取球面几何方法计算出切入点C_in的经纬度以及切出点C_out的经纬度

(D3)高铁终端定位单元，用于计算终端在小区内的定位，小区内的MR记录数n，根据时间先后将数据排序为1,2，…n，第k个时间段的经纬度即为此采样点的终端经纬度：

6.基于MR数据的高铁网络监测系统，其特征在于，包括数据分析模块和如权利要求5所述的基于MR数据的高铁上终端的定位系统，所述数据分析模块根据网络质量数据和从所述定位系统得到的MR数据采样点的位置数据在地图上描点渲染。