CN107231635B - 一种网络覆盖的分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种网络覆盖的分析方法，包括：获取第一信息，该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；至少根据N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决网络覆盖类问题，该至少一个第一位置信息分别用于表征第一基站的位置。本发明实施例还同时提供了一种网络覆盖的分析装置。

Description

一种网络覆盖的分析方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域中的无线网络覆盖相关技术，尤其涉及一种网络覆盖的分析方法及装置。

背景技术

随着通信技术的发展，移动通信在日常生活中的应用越来越广泛，而基于长期演进(LTE，Long Term Evolution)网络的网络覆盖作为实现移动通信的基础条件，将直接影响网络的运行质量。

目前分析网络覆盖问题的一种方法是：网络设备以目标基站为圆心搜索定位出不同角度内的初始基站，并生成初始基站集合列表；根据基站定位公式从初始基站集合列表中选取与目标基站最近的初始基站作为起点基站；以起点基站为起点，依次判断并选取初始基站集合列表中符合门限条件的初始基站，并将上述选取的初始基站形成首层初始基站；对首层初始基站进行闭环检查，形成最终的首层基站。

然而，采用现有技术分析网络覆盖时，其主要是利用基站本身的信息来判断及解决网络覆盖问题的，无法精确定位网络覆盖强度不足的区域，因此，导致不能精确的确定需要增强网路覆盖的具体位置，从而使得在网络覆盖不足的区域的终端的通信较差，进而影响了网络覆盖的效果。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例期望提供一种网络覆盖的分析方法及装置，能够基于用户反馈的信息，较精确的确定网络覆盖强度不足的待建基站的位置，从而通过在待建基站的位置上补建基站来解决网络覆盖强度不足的问题，进而提高网络覆盖率。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种网络覆盖的分析方法，包括：

获取第一信息，所述第一信息用于表征网络覆盖类的问题，所述第一信息中携带N个黑点数据，所述N个黑点数据分别用于表征存在所述网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；

至少根据所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在所述至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决所述网络覆盖类问题，所述至少一个第一位置信息分别用于表征所述第一基站的位置。

在上述方案中，所述第一信息中还携带所述N个黑点数据各自对应的N个来源信息，所述至少根据所述N个黑点数据，计算得到至少一个第一位置信息，包括：

根据所述N个黑点数据和所述N个来源信息，计算出所述至少一个第一位置信息。

在上述方案中，所述根据所述N个黑点数据和所述N个来源信息，计算出所述至少一个第一位置信息，包括：

根据所述N个来源信息，确定所述N个来源信息对应的M个来源类型，其中，每个黑点数据对应一个来源类型，且M≥1；

根据所述N个黑点数据的个数N和所述M个来源类型，计算所述M个来源类型分别对应的M个黑点权值系数；

根据所述N个黑点数据和所述M个黑点权值系数，确定至少一组黑点数据组，所述至少一组黑点数据组用于表征网路覆盖类问题满足预设阈值的待处理的黑点数据；

根据所述至少一个黑点数据组，分别计算出所述至少一个第一位置信息，一个黑点数据组与一个第一位置信息对应。

在上述方案中，所述根据所述N个黑点数据和所述M个黑点权值系数，确定至少一组黑点数据组，包括：

从所述N个黑点数据中，确定所述N个黑点数据与一个黑点数据之间的距离满足预设距离的一组黑点数据组，所述一个黑点数据为所述N个黑点数据中的任意一个，所述一个黑点数据对应所述一组黑点数据组；

根据所述一组黑点数据组和所述M个黑点权值系数，计算所述一组黑点数据组的加权总和；

当计算出所述N个黑点数据分别对应的N组黑点数据组的加权总和时，从所述N组黑点数据组中，确定出最高加权总和对应的所述至少一组黑点数据组。

在上述方案中，所述至少根据所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，包括：

根据所述N个黑点数据，确定第一圆心，所述第一圆心为包含所述N个黑点数据的最小圆的圆心；

从所述N个黑点数据中确定与所述第一圆心距离最近的一个黑点数据，所述第一黑点数据为所述至少一个第一位置信息。

在上述方案中，所述获取第一信息之前，所述方法还包括：

建立黑点数据库，所述黑点数据库中统计有所述第一信息。

在上述方案中，所述至少根据所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息之后，所述方法还包括：

将所述至少一个第一位置信息统计到网络覆盖类问题需求库，以便以网络覆盖类问题需求库为依据，通过建立所述第一基站来解决所述网络覆盖类问题。

本发明实施例提供了一种网络覆盖的分析装置，包括：

获取单元，用于获取第一信息，所述第一信息用于表征网络覆盖类的问题，所述第一信息中携带N个黑点数据，所述N个黑点数据分别用于表征存在所述网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；

计算单元，用于至少根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在所述至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决所述网络覆盖类问题，所述至少一个第一位置信息分别用于表征所述第一基站的位置。

在上述装置中，所述获取单元获取的所述第一信息中还携带所述N个黑点数据各自对应的N个来源信息；

所述计算单元，具体用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据和所述N个来源信息，计算出所述至少一个第一位置信息。

在上述装置中，所述网络覆盖的分析装置还包括：确定单元；

所述确定单元，用于根据所述获取单元获取的所述N个来源信息，确定所述N个来源信息对应的M个来源类型，其中，每个黑点数据对应一个来源类型，且M≥1；

所述计算单元，还具体用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据的个数N和所述确定单元确定的所述M个来源类型，计算所述M个来源类型分别对应的M个黑点权值系数；

所述确定单元，还用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据和所述计算单元计算的所述M个黑点权值系数，确定至少一组黑点数据组，所述至少一组黑点数据组用于表征网路覆盖类问题满足预设阈值的待处理的黑点数据；

所述计算单元，还具体用于根据所述确定单元确定的所述至少一个黑点数据组，分别计算出所述至少一个第一位置信息，一个黑点数据组与一个第一位置信息对应。

在上述装置中，所述确定单元，具体用于从所述N个黑点数据中，确定所述N个黑点数据与一个黑点数据之间的距离满足预设距离的一组黑点数据组，所述一个黑点数据为所述N个黑点数据中的任意一个，所述一个黑点数据对应所述一组黑点数据组；

所述计算单元，还具体用于根据所述确定单元确定的所述一组黑点数据组和所述M个黑点权值系数，计算所述一组黑点数据组的加权总和；

所述确定单元，还具体用于当所述计算单元计算出所述N个黑点数据分别对应的N组黑点数据组的加权总和时，从所述确定单元确定的所述N组黑点数据组中，确定出最高加权总和对应的所述至少一组黑点数据组。

在上述装置中，所述网络覆盖的分析装置还包括：确定单元；

所述确定单元，用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据，确定第一圆心，所述第一圆心为包含所述N个黑点数据的最小圆的圆心；以及从所述N个黑点数据中确定与所述第一圆心距离最近的一个黑点数据，所述第一黑点数据为所述至少一个第一位置信息。

在上述装置中，所述网络覆盖的分析装置还包括：建立单元；

所述建立单元，用于所述获取第一信息之前，建立所述获取单元获取的黑点数据库，所述黑点数据库中统计有所述第一信息。

在上述装置中，所述网络覆盖的分析装置还包括：统计单元；

所述统计单元，用于所述至少根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据，所述计算单元计算出至少一个第一位置信息之后，将所述计算单元计算的所述至少一个第一位置信息统计到网络覆盖类问题需求库，以便以网络覆盖类问题需求库为依据，通过建立所述第一基站来解决所述网络覆盖类问题。

本发明实施例提供了一种网络覆盖的分析方法及装置，通过获取第一信息，该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；至少根据N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决网络覆盖类问题，该至少一个第一位置信息分别用于表征第一基站的位置。采用上述技术实现方案，由于网络覆盖的分析装置可以对各个渠道上报的第一信息中的黑点数据进行归类，从而针对不同的黑点数据类型根据各自类型的多个黑点数据进行分析，计算出解决该网络覆盖类的问题的待建基站的具体位置，为以后的建基站的工作提供依据。即网络覆盖的分析装置基于用户反馈的信息，较精确的确定网络覆盖强度不足的待建基站的位置，从而通过在待建基站的位置上补建基站来解决网络覆盖强度不足的问题，进而提高网络覆盖率。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析方法的流程图一；

图2为本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析方法的流程图二；

图3为本发明实施例提供的示例性的一种黑点数据信息图一；

图4为本发明实施例提供的示例性的一种黑点数据信息图二；

图5为本发明实施例提供的示例性的一种黑点数据信息图三；

图6为本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析装置的结构示意图一；

图7为本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析装置的结构示意图二；

图8为本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析装置的结构示意图三；

图9为本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析装置的结构示意图四；

图10为本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析装置的结构示意图五。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

实施例一

本发明实施例提供了一种网络覆盖的分析方法，如图1所示，该方法可以包括：

S101、获取第一信息，该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，N≥2。

需要说明的是，本发明实施例中提供的网络覆盖的分析方法适用于基于长期演进(LTE，Long Term Evolution)网络在遇到网络覆盖类的问题时，通过分析网络覆盖类的问题来确定需要待建基站的位置(补充或建立新的基站来)，从而解决该网络覆盖类的问题。

具体的，网络覆盖的分析装置通过搜集黑点数据，对该黑点数据进行整理归纳分类形成黑点数据库，在通过利用聚类算法对该黑点数据库中的分类后的不同类型的黑点数据进行分析，判断出网络覆盖类的问题，从而找出需要待建基站的位置的需求库，当用户需要进行新的基站的补建时，可以通过该需求库找到补建的基站的位置，补建LTE基站。

特别的，本发明实施例中的黑点数据是指有网络覆盖类的问题的位置信息。

可选的，本发明实施例中的网络覆盖的分析装置可以为基站或与基站进行通信的设备等，本发明实施例不作限制。

需要说明的是，本发明实施例中的N个黑点数据的获取可以通过用户来获取，具体的，用户可以通过投诉系统上报、分公司黑点上报、集中性能系统上报、其他系统上报的信息，将搜集的黑点数据上报至网络覆盖的分析装置。上述网络覆盖的分析装置通过运算处理对搜集到的黑点数据进行归纳分类，得到每一类的第一信息，也就是说该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，N≥2。

具体的，通过对上述上报的问题或信息进行加工整理，通过运算处理得到黑点数据库。例如通过投诉系统上报的投诉内容为“覆盖类问题”，“弱覆盖”，“没LTE信号”等投诉信息的筛选处理将故障发生地信息作为黑点数据加入黑点数据库，因此，网络覆盖的分析装置就可以从黑点数据库中获取第一信息了，如下表1所示，为通过不同渠道获取的黑点数据库中的第一信息的示例。其中，第一信息中包括黑点数据(经度和维度)、黑点数据的来源信息(上报的来源及投诉原因等)。

表1

投诉热点ID	经度	纬度	投诉原因
				Problem_ID	CenterLongitude	CenterLatitude	覆盖类

S102、至少根据N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决网络覆盖类问题，该至少一个第一位置信息分别用于表征第一基站的位置。

网络覆盖的分析装置获取第一信息之后，由于第一信息的来源和网络覆盖类的问题都可以有多种，于是，针对不同网络覆盖类的问题分析确定出可以解决该网络覆盖类的问题的方案，即至少根据N个黑点数据，计算出用于表征第一基站的位置的至少一个第一位置信息，用户通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站(待建基站)来解决网络覆盖类问题。

需要说明的是，在本发明实施例中，由于基站分布的不同设置，网络覆盖的分析装置，可以将上报的黑点数据归类为三类：宏站广覆盖不足、室外宏站深度覆盖不足及室内分站点覆盖不足。网络覆盖的分析装置通过聚类算法依次对这三类黑点数据做处理分析，从而给出建、补站意见。

特别的，(1)、宏站广覆盖不足是指基站的覆盖类型为广覆盖，广覆盖的范围为：市区300米，农村700米，县城300米。若是在广覆盖范围内存在黑点数据周围没有LTE基站，则该黑点数据处存在宏站广覆盖不足的问题。(2)、室外宏站深度覆盖不足是指基站的覆盖类型为深度覆盖，若在室外的广覆盖范围内的黑点数据周围有LTE基站，则该黑点数据处存在室外宏站深度覆盖不足的问题。(3)、室内分站点覆盖不足是指基站覆盖类型为室内覆盖。

需要说明的是，当网络覆盖的分析装置在对黑点数据进行归纳总结时可以通过现有技术的判断方法将黑点数据归纳为上述三种类型。每种类型的黑点数据的分析方法是不同的，本发明实施例针对每类黑点数据进行网络覆盖类的问题分析。也就是说本发明实施例中的N个黑点数据为一类覆盖不足的黑点数据。

具体的，当网络覆盖的分析装置分析出N数据黑点为室内分站点覆盖不足上报时，网络覆盖的分析装置可以只根据N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息。详细地，网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据，确定第一圆心，第一圆心为包含N个黑点数据的最小圆的圆心；从N个黑点数据中确定与该第一圆心距离最近的一个黑点数据，该第一黑点数据为至少一个第一位置信息。

进一步地，网路覆盖的分析装置还可以将室内分站点覆盖不足类型的N个黑点数据画成图，以位置居中黑点数据为圆心在一定半径(例如25米)范围内建立一个需求基站，如果有其他内分站点覆盖不足类型的黑点数据也在半径内一并触发一个待建基站需求。

具体的，当网络覆盖的分析装置分析出N个黑点数据为宏站广覆盖不足上报或室外宏站深度覆盖不足时，由于第一信息中还可以携带N个黑点数据各自对应的N个来源信息，因此，该网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据和N个来源信息，计算出至少一个第一位置信息，以通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决网络覆盖类问题。

需要说明的是，本发明实施例中，针对N个黑点数据为宏站广覆盖不足上报或室外宏站深度覆盖不足时的至少一个第一位置信息的确定方法将在后续的实施例中进行详细地说明。

可以理解的是，在本发明实施例中，由于网络覆盖的分析装置可以对各个渠道上报的第一信息中的黑点数据进行归类，从而针对不同的黑点数据类型根据各自类型的多个黑点数据进行分析，计算出解决该网络覆盖类的问题的待建基站的具体位置，为以后的建基站的工作提供依据。即网络覆盖的分析装置基于用户反馈的信息，较精确的确定网络覆盖强度不足的待建基站的位置，从而通过在待建基站的位置上补建基站来解决网络覆盖强度不足的问题，进而提高网络覆盖率。

实施例二

本发明实施例提供的一种网络覆盖的分析方法，如图2所示，该方法可以包括：

S201、建立黑点数据库，该黑点数据库中统计有第一信息。

S202、获取第一信息，该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，该第一信息中还携带N个黑点数据各自对应的N个来源信息，N≥2。

需要说明的是，本发明实施例中提供的网络覆盖的分析方法适用于基于LTE网络在遇到网络覆盖类的问题时，通过分析网络覆盖类的问题来确定需要待建基站的位置(补充或建立新的基站来)，从而解决该网络覆盖类的问题。

具体的，网络覆盖的分析装置通过搜集黑点数据，对该黑点数据进行整理归纳分类形成黑点数据库，在通过利用聚类算法对该黑点数据库中的分类后的不同类型的黑点数据进行分析，判断出网络覆盖类的问题，从而找出需要待建基站的位置的需求库，当用户需要进行新的基站的补建时，可以通过该需求库找到补建的基站的位置，补建LTE基站。

特别的，本发明实施例中的黑点数据是指有网络覆盖类的问题的位置信息。

可选的，本发明实施例中的网络覆盖的分析装置可以为基站或与基站进行通信的设备等，本发明实施例不作限制。

需要说明的是，本发明实施例中的N个黑点数据的获取可以通过用户来获取，具体的，用户可以通过投诉系统上报、分公司黑点上报、集中性能系统上报、其他系统上报的信息，将搜集的黑点数据上报至网络覆盖的分析装置。上述网络覆盖的分析装置通过运算处理对搜集到的黑点数据进行归纳分类，得到每一类的第一信息，也就是说该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，N≥2。

具体的，通过对上述上报的问题或信息进行加工整理，通过运算处理得到黑点数据库。例如通过投诉系统上报的投诉内容为“覆盖类问题”，“弱覆盖”，“没LTE信号”等投诉信息的筛选处理将故障发生地信息作为黑点数据加入黑点数据库，因此，网络覆盖的分析装置就可以从黑点数据库中获取第一信息了，如下表1所示，为通过不同渠道获取的黑点数据库中的第一信息的示例。其中，第一信息中包括黑点数据(经度和维度)、黑点数据的来源信息(上报的来源及投诉原因等)。

表1

投诉热点ID	经度	纬度	投诉原因
				Problem_ID	CenterLongitude	CenterLatitude	覆盖类

S203、根据N个黑点数据，确定第一圆心，该第一圆心为包含N个黑点数据的最小圆的圆心。

S204、从N个黑点数据中确定与第一圆心距离最近的一个黑点数据，该第一黑点数据为至少一个第一位置信息。

网络覆盖的分析装置获取第一信息之后，由于第一信息的来源和网络覆盖类的问题都可以有多种，于是，针对不同网络覆盖类的问题分析确定出可以解决该网络覆盖类的问题的方案，即至少根据N个黑点数据，计算出用于表征第一基站的位置的至少一个第一位置信息，用户通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站(待建基站)来解决网络覆盖类问题。

需要说明的是，在本发明实施例中，由于基站分布的不同设置，网络覆盖的分析装置，可以将上报的黑点数据归类为三类：宏站广覆盖不足、室外宏站深度覆盖不足及室内分站点覆盖不足。网络覆盖的分析装置通过聚类算法依次对这三类黑点数据做处理分析，从而给出建、补站意见。

特别的，(1)、宏站广覆盖不足是指基站的覆盖类型为广覆盖，广覆盖的范围为：市区300米，农村700米，县城300米。若是在广覆盖范围内存在黑点数据周围没有LTE基站，则该黑点数据处存在宏站广覆盖不足的问题。(2)、室外宏站深度覆盖不足是指基站的覆盖类型为深度覆盖，若在室外的广覆盖范围内的黑点数据周围有LTE基站，则该黑点数据处存在室外宏站深度覆盖不足的问题。(3)、室内分站点覆盖不足是指基站覆盖类型为室内覆盖。

需要说明的是，当网络覆盖的分析装置在对黑点数据进行归纳总结时可以通过现有技术的判断方法将黑点数据归纳为上述三种类型。每种类型的黑点数据的分析方法是不同的，本发明实施例针对每类黑点数据进行网络覆盖类的问题分析。也就是说本发明实施例中的N个黑点数据为一类覆盖不足的黑点数据。

具体的，当网络覆盖的分析装置分析出N数据黑点为室内分站点覆盖不足上报时，网络覆盖的分析装置可以只根据N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息。详细地，网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据，确定第一圆心，第一圆心为包含N个黑点数据的最小圆的圆心；从N个黑点数据中确定与该第一圆心距离最近的一个黑点数据，该第一黑点数据为至少一个第一位置信息。

进一步地，网路覆盖的分析装置还可以将室内分站点覆盖不足类型的N个黑点数据画成图，以位置居中黑点数据为圆心在一定半径(例如25米)范围内建立一个需求基站，如果有其他内分站点覆盖不足类型的黑点数据也在半径内一并触发一个待建基站需求。

S205、根据N个黑点数据和N个来源信息，计算出至少一个第一位置信息。

网络覆盖的分析装置获取第一信息之后，由于第一信息的来源和网络覆盖类的问题都可以有多种，于是，针对不同网络覆盖类的问题分析确定出可以解决该网络覆盖类的问题的方案，具体的当网络覆盖的分析装置分析出N个黑点数据为宏站广覆盖不足或室外宏站深度覆盖不足时，由于第一信息中还可以携带N个黑点数据各自对应的N个来源信息，因此，该网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据和N个来源信息，计算出至少一个第一位置信息，以通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决网络覆盖类问题。

具体的，网络覆盖的分析装置可以根据N个来源信息，确定N个来源信息对应的M个来源类型，其中，每个黑点数据对应一个来源类型，且M≥1；及该网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据的个数N和M个来源类型，计算该M个来源类型分别对应的M个黑点权值系数；以及该网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据和M个黑点权值系数，确定至少一组黑点数据组，该至少一组黑点数据组用于表征网路覆盖类问题满足预设阈值的待处理的黑点数据。

需要说明的是，本发明实施例中属于一种类型覆盖不足的N个黑点数据可以对应各自的N个来源信息，也是就说该N个黑点数据可以是用户通过多种途径上报来的，例如，投诉系统上报、分公司黑点上报、集中性能系统上报、其他系统上报等。由于N个黑点数据的来源信息可能存在相同来源信息的黑点数据，而且即使一个来源信息中也可能分为优先级不同程度的来源信息，因此，一个来源信息对应一个来源类型，但是N个黑点数据对应的N个来源信息可能对应M个来源类型。

示例性的，如表2所示，黑点数据的来源类型可以如表2所示，分公司黑点上报有可能按照急迫性将分公司黑点上报再细化为几种类型，例如，急迫性强、较为急迫或一般急迫等。具体的，可以按照实际的上报情况进行分类，本发明实施例不作限制。

表2

其中，本发明实施例中采用a1、a2、a3、b1和c1来表示黑点数据的来源类型对应的黑点权值系数。

需要说明的是，黑点数据的来源信息主要来自“分公司黑点上报”、“投诉系统上报”、“集中性能系统上报”、“其他系统上报”等。针对不同的黑点数据来源，黑点权值系数也不同。因此，假设分公司黑点上报权值系数为a，其中，根据上报的急迫程度分为a1，a2，a3。投诉系统上报时权值系数为b1，其他系统上报时权值系数为c1，集中性能系统上报时权值系数为d1。

具体的，网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据的个数N和M个来源类型，计算该M个来源类型分别对应的M个黑点权值系数，如下：

a＝分公司黑点上报数/黑点总数×K(为了便于后续计算方便使权重累加值为100，所以K取值＝100/黑点总数，下面K取值同理)；

b1＝投诉系统上报数目/黑点总数×K；

c1＝其他系统上报数目/黑点总数×K；

d1＝集中性能系统上报数目/黑点总数×K；

a1＝分公司上报类型为非常急迫的数目/分公司黑点上报数×K；

a2＝分公司上报类型为较为急迫的数目/分公司黑点上报数×K；

a3＝分公司上报类型为一般急迫的数目/分公司黑点上报数×K。

这样，网络覆盖的分析装置就获得了M个来源类型对应的M个黑点权值系数。然后，网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据和M个黑点权值系数，确定至少一组黑点数据组，该至少一组黑点数据组用于表征网路覆盖类问题满足预设阈值的待处理的黑点数据，具体为(聚类算法)：网络覆盖的分析装置可以从N个黑点数据中，确定N个黑点数据与一个黑点数据之间的距离满足预设距离的一组黑点数据组，该一个黑点数据为N个黑点数据中的任意一个，一个黑点数据对应一组黑点数据组；及网络覆盖的分析装置可以根据一组黑点数据组和M个黑点权值系数，计算该一组黑点数据组的加权总和；以及网络覆盖的分析装置当计算出N个黑点数据分别对应的N组黑点数据组的加权总和时，从N组黑点数据组中，确定出最高加权总和对应的至少一组黑点数据组；最后，网络覆盖的分析装置根据至少一个黑点数据组，分别计算出至少一个第一位置信息，一个黑点数据组与一个第一位置信息对应。

需要说明的是，本发明实施例中的预设距离是指标准半径，或者可以认为是一个基站可以覆盖到的区域的半径等。优选的，本发明实施例中的预设距离可以为2KM。

可以理解的是，在本发明实施例中，以一个黑点数据为基准，网络覆盖的分析装置可以根据N个黑点数据计算出该一个黑点数据与N个黑点数据之间的距离(包括该一个黑点数据与自己的距离)，这样就可以获的一组包含N个黑点距离的距离数据，也就是说根据一个黑点数据可以获得一组黑点距离数据，由于本发明实施例中有N个黑点数据，因此，该网络覆盖的分析装置可以获得N组黑点距离数据。针对每一组黑点距离数据，由于每组黑点距离数据都可以包括N个黑点距离数据，因此，网络覆盖的分析装置可以从N个黑点距离数据中确定出满足预设距离的至少一个黑点距离数据，这些至少一个黑点距离数据分别对应的黑点数据就确定了，本发明实施例将这些确定的黑点数据叫做一组黑点数据组。同理，本发明实施例中的网络覆盖的分析装置可以确定出N组黑点数据组，因此，当该网络覆盖的分析装置计算出每组黑点数据组的加权总和时，就可以从总共计算出的N组黑点数据组对应的N个加权总和中找出加权总和最高的至少一组黑点数据组了，从而该网络覆盖的分析装置就可以根据至少一个黑点数据组，分别计算出至少一个第一位置信息。

进一步地，在通过S205的具体实现计算出加权总和最高的一组黑点数据组后(第一次筛选)，网络覆盖的分析装置可以将该组黑点数据组(包括H个黑点数据，H小于等于N)排除后，重新按照上述算法计算确定剩余的N-H组黑点数据组中确定加权总和最高的另一组黑点数据组，即第二次筛选，这样该网络覆盖的分析装置就确定出至少一组黑点数据组。这样做是为了尽可能的将出现覆盖类的问题的黑点数据都包含进去，以全面的解决上报的网路覆盖类的问题。具体的筛选次数的确定或选择可以根据上报的黑点数据的数目或实际情况与阈值的设置(例如，经过几次筛选已经包括了预设阈值的黑点数据)等来判断或确定，具体的实现方式本发明实施例并不作限制。

可选的，预设阈值可以为90％，具体的预设阈值的设置本发明实施例不作限制。

进一步地，本步骤是针对宏站广覆盖不足和室外宏站深度覆盖不足的情况，具体的，对于宏站广覆盖不足的情况，网络覆盖的分析装置在确定至少一组黑点数据组后，以每组黑点数据组中最长的黑点距离数据为直径画圆，确定出圆心的位置(即包含每组黑点数据组中的黑点数据的最小圆)，从而确定至少一个第一位置信息。同理，至少一个第一位置信息都是根据至少一组黑点数据组确定的。由于室外宏站深度覆盖不足针对的黑点数据所对应的覆盖场景一般为写字楼、底层居民区、城中村等，该覆盖区域的黑点数据具有数量多、距离较近等特点，所以如果一定距离范围内黑点的黑点间距离均小于2km(预设距离)，则聚类算法中需求点(第一基站的位置)的圆心应取包含这些黑点数据的最小圆的圆心。因此，对于室外宏站深度覆盖不足的情况，网络覆盖的分析装置确定了至少一组黑点数据组后，根据每组黑点数据组确定一个包括该至少一个黑点数据组的最小圆，该最小圆的圆心就是一个第一位置信息，同理就可以确定出至少一个第一位置信息了。具体的确定最小圆的方式可以采用现有的技术来实现。

需要说明的是，在室外宏站深度覆盖不足时，集中性能的采集或上报是以测量报告MR为底层数据源进行计算的，具体计算步骤为：

步骤1：判断2G高流量小区，且为宏站(2G高流量小区：日均流量>800MB的2/3G小区)；

步骤2：判断LTE共覆盖(共覆盖LTE小区：2/3小区扇形25米内所有LTE小区扇形覆盖的小区(宏站)；2/3小区30米范围内存在LTE室分站点(室分))；

步骤3：共覆盖LTE覆盖差(4G MR弱覆盖：RSRP<-115dBm占比大于15％，日均采样点大于1万)；

步骤4：LTE用户渗透率高(LTE用户渗透率：(渗透率高：LTE终端占总终端数的比例30％)，站间距：市区300米，农村700米。)

步骤5：判断站间距小，输出底层站规划—深度覆盖不足；

结合以上步骤及测量报告的重要意义，采取提高集中性能的采集权值(加权总和)设置，进一步提高集中性能规划站点所占比例。

需要说明的是，对于宏站广覆盖不足的情况，当出现存在至少两个加权总和相同的情况时，可以按照一下原则进行筛选：

(1)、首先比较黑点数据对应的权值系数具体项，按照黑点数据的权值系数的大小逐一比对，例如：1个分公司黑点上报(急迫性强)＝2个投诉系统上报，两组加权总和均为2时，但a1>b1，则此轮筛选取包含分公司黑点上报的黑点数据的那组数据；

(2)、若系统设置的优先级相同则取黑点数量较多的一组；

(3)、若系统设置的优先级和黑点数量均相同，则按照计算顺序取前面的一组。

举例来说明，对于宏站广覆盖不足的情况。

假设黑点数据库中统计有A到K共计11个黑点数据，该11个黑点数据的来源分别取自分公司黑点上报、投诉系统上报、集中性能系统上报，对应的来源类型可以为急迫性强的分公司黑点类型、较为急迫的分公司黑点类型、需要建设的分公司黑点(一般急迫)、投诉类型和集中性能类型。网络覆盖的分析装置可以分别计算每两个黑点数据之间的距离，具体如下表3所示：

表3

网络覆盖的分析装置根据上述表3中的黑点数据的个数11和5个来源类型，计算该5个来源类型分别对应的5个黑点权值系数，具体如表4所示：

表4

于是，网络覆盖的分析装置根据表3和表4开始进行至少一个第一位置信息的确定，具体如下：

第一轮筛选：从表3中可以看出，对于A，预设距离即标准半径距离2km内的黑点数个数为5个即A、B、C、D、E，权值系数为表4中定义的数值，所以加权值个数为5个黑点的权值系数分别相加，得到的加权总和为：1*2+1*1.5+1*1.2+1*1.2+1*1.2＝7.1；同理，如表3得出其他组加权总和。从表3中可知，7.1为加权总和最高的数值，因此，标准半径距离2km(可调)内黑的点数据最高的加权总和对应的一组黑点数据组为：A、B、C、D、E；如图3所示，取包含该五个点最小圆，取圆心经纬度(X1，Y1)，需求站点(第一位置信息)即图中圆心点1的位置；宏站经纬度(X1，Y1)为需求建站、补站位置。

第二轮筛选：将第一轮筛选出的A、B、C、D、E从黑点数据库中去除，并按第一轮的筛选方式重新进行计算，如表5所示结果如下：

表5

由表5可知，标准半径距离2km内的黑点数据最高的加权总和对应的一组黑点数据组为：F、I、J；于是，如图4所示，取包含该三个点最小圆，取圆心经纬度(X2，Y2)，需求站点(另一个第一位置信息)即图中圆心点2的位置；宏站经纬度为(X2，Y2)为另一个需求建站、补站处。

通过上述筛选方法，当筛选出来的黑点数据占总黑点数据的预设阈值时，网络覆盖的分析装置就停止筛选了。

优选的，网络覆盖的分析装置将N个黑点数据都筛选完时停止筛选。

举例来说明，对于室外宏站深度覆盖不足的情况。如表6所示，黑点数据库中从A到D共计4个黑点数据，分别取自分公司黑电上报A：黑点上报(急迫性强)、B：黑点上报(较为急迫)，及C：投诉系统上报，以及D：集中性能系统上报。网络覆盖的分析装置可以分别计算每两个黑点数据间的距离，具体如下表6所示：

表6

网络覆盖的分析装置根据上述表6中的黑点数据的个数4和4个来源类型，计算该4个来源类型分别对应的4个黑点权值系数，具体如表7所示：

表7

由表6可知，标准半径距离2km内的黑点数个数为4个，即A、B、C、D，权值系数为表7中定义的数值，所以加权总和为4个黑点的权值系数分别相加为：1*3+1*2+1*1.2+1*2＝8.2；A、B、C、D黑点间距离均小于2km且通过计算得出每组权值均相同为8.2；如图5所示，网络覆盖的分析装置则取包含该4个黑点数据的最小圆，并取圆心经纬度为需求站点(X3，Y3)，即图中圆心3的位置；宏站经纬度为(X3，Y3)的位置即为需求建站、补站位置。

需要说明的是，从上面这个特殊的例子可以看出，若聚类算法中一定覆盖范围内的黑点数据之间的距离均小于预设距离，则需求点经纬度取包含这些网络黑点最小圆的圆心点，进一步提高需求站点位置信息的准确性。

需要说明的是，本发明实施例中，S203-S204和S205为S202之后可选的步骤，网络覆盖的分析装置可以根据实际的覆盖类的问题的类型进行相应的执行顺序，及在S202之后，可以执行S203-S204，也可以执行S205，具体的执行顺序本发明实施例不作限制。

S206、将至少一个第一位置信息统计到网络覆盖类问题需求库，以便以网络覆盖类问题需求库为依据，通过建立第一基站来解决网络覆盖类问题。

网络覆盖的分析装置在确定至少一个第一位置信息之后，该网络覆盖的分析装置可以将该至少一个第一位置信息统计到网络覆盖类问题需求库，具体的，网络覆盖的分析装置可以根据聚类算法对黑点数据库的处理计算分为“分公司黑点上报”、“投诉系统上报”、“集中性能系统上报”三类覆盖问题提出建站、补站需求，将上述三类需求(第一位置信息)对应整理入库，即形成完整的对于基站覆盖类的需求库。

本发明实施例所提供的一种网络覆盖的分析方法，通过获取第一信息，该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；至少根据N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决网络覆盖类问题，该至少一个第一位置信息分别用于表征第一基站的位置。采用上述技术实现方案，由于网络覆盖的分析装置可以对各个渠道上报的第一信息中的黑点数据进行归类，从而针对不同的黑点数据类型根据各自类型的多个黑点数据进行分析，计算出解决该网络覆盖类的问题的待建基站的具体位置，为以后的建基站的工作提供依据。即网络覆盖的分析装置基于用户反馈的信息，较精确的确定网络覆盖强度不足的待建基站的位置，从而通过在待建基站的位置上补建基站来解决网络覆盖强度不足的问题，进而提高网络覆盖率。

实施例三

如图6所示，本发明实施例提供了一种网络覆盖的分析装置1，该网络覆盖的分析装置1可以包括：

获取单元10，用于获取第一信息，所述第一信息用于表征网络覆盖类的问题，所述第一信息中携带N个黑点数据，所述N个黑点数据分别用于表征存在所述网络覆盖类问题的位置信息，N≥2。

计算单元11，用于至少根据所述获取单元10获取的所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在所述至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决所述网络覆盖类问题，所述至少一个第一位置信息分别用于表征所述第一基站的位置。

可选的，所述获取单元10获取的所述第一信息中还携带所述N个黑点数据各自对应的N个来源信息。

所述计算单元11，具体用于根据所述获取单元10获取的所述N个黑点数据和所述N个来源信息，计算出所述至少一个第一位置信息。

可选的，如图7所示，所述网络覆盖的分析装置1还包括：确定单元12。

所述确定单元12，用于根据所述获取单元10获取的所述N个来源信息，确定所述N个来源信息对应的M个来源类型，其中，每个黑点数据对应一个来源类型，且M≥1。

所述计算单元11，还具体用于根据所述获取单元10获取的所述N个黑点数据的个数N和所述确定单元12确定的所述M个来源类型，计算所述M个来源类型分别对应的M个黑点权值系数。

所述确定单元12，还用于根据所述获取单元10获取的所述N个黑点数据和所述计算单元11计算的所述M个黑点权值系数，确定至少一组黑点数据组，所述至少一组黑点数据组用于表征网路覆盖类问题满足预设阈值的待处理的黑点数据。

所述计算单元11，还具体用于根据所述确定单元12确定的所述至少一个黑点数据组，分别计算出所述至少一个第一位置信息，一个黑点数据组与一个第一位置信息对应。

可选的，所述确定单元12，具体用于从所述N个黑点数据中，确定所述N个黑点数据与一个黑点数据之间的距离满足预设距离的一组黑点数据组，所述一个黑点数据为所述N个黑点数据中的任意一个，所述一个黑点数据对应所述一组黑点数据组。

所述计算单元11，还具体用于根据所述确定单元12确定的所述一组黑点数据组和所述M个黑点权值系数，计算所述一组黑点数据组的加权总和。

所述确定单元12，还具体用于当所述计算单元11计算出所述N个黑点数据分别对应的N组黑点数据组的加权总和时，从所述N组黑点数据组中，确定出最高加权总和对应的所述至少一组黑点数据组。

可选的，如图8所示，所述网络覆盖的分析装置1还包括：确定单元12。

所述确定单元12，用于根据所述获取单元10获取的所述N个黑点数据，确定第一圆心，所述第一圆心为包含所述N个黑点数据的最小圆的圆心；以及从所述N个黑点数据中确定与所述第一圆心距离最近的一个黑点数据，所述第一黑点数据为所述至少一个第一位置信息。

可选的，如图9所示，所述网络覆盖的分析装置1还包括：建立单元13。

所述建立单元13，用于所述获取第一信息之前，建立所述获取单元10获取的黑点数据库，所述黑点数据库中统计有所述第一信息。

可选的，如图10所示，所述网络覆盖的分析装置1还包括：统计单元14。

所述统计单元14，用于所述至少根据所述获取单元10获取的所述N个黑点数据，所述计算单元计算出至少一个第一位置信息之后，将所述计算单元11计算的所述至少一个第一位置信息统计到网络覆盖类问题需求库，以便以网络覆盖类问题需求库为依据，通过建立所述第一基站来解决所述网络覆盖类问题。

可选的，本发明实施例中的网络覆盖的分析装置可以为基站或与基站进行通信的设备等，本发明实施例不作限制。

在实际应用中，上述获取单元10、计算单元11、确定单元12、建立单元13、统计单元14可由位于网络覆盖的分析装置1上的处理器实现，具体为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)等实现，该网络覆盖的分析装置1还可以包括存储器，具体的，第一信息及其软件代码、至少一个第一位置信息及其软件代码，以及至少一个黑点数据组及其软件代码可以保存在存储器中，该存储器可以通过系统总线与处理器连接，其中，存储器用于存储可执行程序代码，该程序代码包括计算机操作指令，存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如，至少一个磁盘存储器。

本发明实施例所提供的一种网络覆盖的分析装置，通过获取第一信息，该第一信息用于表征网络覆盖类的问题，该第一信息中携带N个黑点数据，该N个黑点数据分别用于表征存在网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；至少根据N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在该至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决网络覆盖类问题，该至少一个第一位置信息分别用于表征第一基站的位置。采用上述技术实现方案，由于网络覆盖的分析装置可以对各个渠道上报的第一信息中的黑点数据进行归类，从而针对不同的黑点数据类型根据各自类型的多个黑点数据进行分析，计算出解决该网络覆盖类的问题的待建基站的具体位置，为以后的建基站的工作提供依据。即网络覆盖的分析装置基于用户反馈的信息，较精确的确定网络覆盖强度不足的待建基站的位置，从而通过在待建基站的位置上补建基站来解决网络覆盖强度不足的问题，进而提高网络覆盖率。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种网络覆盖的分析方法，其特征在于，包括：

获取第一信息，所述第一信息用于表征网络覆盖类的问题，所述第一信息中携带N个黑点数据，所述N个黑点数据分别用于表征存在所述网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；

至少根据所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在所述至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决所述网络覆盖类问题，所述至少一个第一位置信息分别用于表征所述第一基站的位置；

所述第一信息中还携带所述N个黑点数据各自对应的N个来源信息，所述至少根据所述N个黑点数据，计算得到至少一个第一位置信息，包括：

根据所述N个来源信息，确定所述N个来源信息对应的M个来源类型，其中，每个黑点数据对应一个来源类型，且M≥1；

根据所述N个黑点数据的个数N和所述M个来源类型，计算所述M个来源类型分别对应的M个黑点权值系数；

根据所述N个黑点数据和所述M个黑点权值系数，确定加权总和满足预设条件的至少一组黑点数据组，所述至少一组黑点数据组用于表征网路覆盖类问题满足预设阈值的待处理的黑点数据；

根据所述至少一组黑点数据组，分别计算出所述至少一个第一位置信息，一组黑点数据组与一个第一位置信息对应。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个黑点数据和所述M个黑点权值系数，确定加权总和满足预设条件的至少一组黑点数据组，包括：

从所述N个黑点数据中，确定所述N个黑点数据与一个黑点数据之间的距离满足预设距离的一组黑点数据组，所述一个黑点数据为所述N个黑点数据中的任意一个，所述一个黑点数据对应所述一组黑点数据组；

根据所述一组黑点数据组和所述M个黑点权值系数，计算所述一组黑点数据组的加权总和；

当计算出所述N个黑点数据分别对应的N组黑点数据组的加权总和时，从所述N组黑点数据组中，确定出最高加权总和对应的所述至少一组黑点数据组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，包括：

根据所述N个黑点数据，确定第一圆心，所述第一圆心为包含所述N个黑点数据的最小圆的圆心；

从所述N个黑点数据中确定与所述第一圆心距离最近的一个黑点数据，所述与所述第一圆心距离最近的一个黑点数据为所述至少一个第一位置信息。

4.一种网络覆盖的分析装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取第一信息，所述第一信息用于表征网络覆盖类的问题，所述第一信息中携带N个黑点数据，所述N个黑点数据分别用于表征存在所述网络覆盖类问题的位置信息，N≥2；

计算单元，用于至少根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据，计算出至少一个第一位置信息，以通过在所述至少一个第一位置信息上各自建立第一基站来解决所述网络覆盖类问题，所述至少一个第一位置信息分别用于表征所述第一基站的位置；

所述获取单元获取的所述第一信息中还携带所述N个黑点数据各自对应的N个来源信息；

所述计算单元，具体用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据和所述N个来源信息，计算出所述至少一个第一位置信息；

所述网络覆盖的分析装置还包括：确定单元；

所述确定单元，用于根据所述获取单元获取的所述N个来源信息，确定所述N个来源信息对应的M个来源类型，其中，每个黑点数据对应一个来源类型，且M≥1；

所述计算单元，还具体用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据的个数N和所述确定单元确定的所述M个来源类型，计算所述M个来源类型分别对应的M个黑点权值系数；

所述确定单元，还用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据和所述计算单元计算的所述M个黑点权值系数，确定加权总和满足预设条件的至少一组黑点数据组，所述至少一组黑点数据组用于表征网路覆盖类问题满足预设阈值的待处理的黑点数据；

所述计算单元，还具体用于根据所述确定单元确定的所述至少一组黑点数据组，分别计算出所述至少一个第一位置信息，一组黑点数据组与一个第一位置信息对应。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，

所述确定单元，具体用于从所述N个黑点数据中，确定所述N个黑点数据与一个黑点数据之间的距离满足预设距离的一组黑点数据组，所述一个黑点数据为所述N个黑点数据中的任意一个，所述一个黑点数据对应所述一组黑点数据组；

所述计算单元，还具体用于根据所述确定单元确定的所述一组黑点数据组和所述M个黑点权值系数，计算所述一组黑点数据组的加权总和；

所述确定单元，还具体用于当所述计算单元计算出所述N个黑点数据分别对应的N组黑点数据组的加权总和时，从所述确定单元确定的所述N组黑点数据组中，确定出最高加权总和对应的所述至少一组黑点数据组。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述网络覆盖的分析装置还包括：确定单元；

所述确定单元，用于根据所述获取单元获取的所述N个黑点数据，确定第一圆心，所述第一圆心为包含所述N个黑点数据的最小圆的圆心；以及从所述N个黑点数据中确定与所述第一圆心距离最近的一个黑点数据，所述与所述第一圆心距离最近的一个黑点数据为所述至少一个第一位置信息。

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