CN108416514B - 基于地理信息系统的邻区规划方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于地理信息系统GIS的邻区规划方法及装置，所述方法包括：从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括类型、识别码、位置和方位角；基于所述目标小区的类型，从所述第一预设区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。本发明提供的基于地理信息系统GIS的邻区规划方法及装置，基于地理信息系统，并根据待规划小区的类型，对待规划小区的邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于地理信息系统的邻区规划方法及装置。
背景技术
移动通信的无线网络规划工作是移动网络建设中非常重要的部分。邻区规划是无线网络规划中十分重要的环节，邻区规划的是否合理直接影响网络性能。
现有技术中的邻区规划方式一般采用人工规划，即通过统计干扰分析的仿真结果，获得规划区域每一个小区的覆盖范围，以及每一点格的导频；根据设定的每点格的覆盖小区数N，通过覆盖预测获取每点能够收到的信号强度较高的前N个小区，建立每点的服务小区的邻区列表。
随着移动网络规模越来越大，海量基站设备的邻区规划工作，需要大量的人力和时间，采用现有技术中的方法，规划效率低，并且规划结果受人为因素影响较大，数据准确性低，校验困难。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于地理信息系统的邻区规划方法及装置，基于地理信息系统(Geography Information System，GIS)对邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和规划数据的准确性。
为了解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种基于地理信息系统GIS的邻区规划方法，包括：
从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括类型、识别码、位置和方位角；
若判断获知所述目标小区为宏站小区，则将所述第一预设区域分成多个扇形区域，每个扇形区域中至少包括一个小区；
计算每个扇形区域对应的目标距离，所述每个扇形区域对应的目标距离为每个扇形区域中的所有小区到所述目标小区的距离的平均值；
筛选出对应目标距离最小的三个扇形区域，分别记作第一扇形区域、第二扇形区域和第三扇形区域，其中，第一扇形区域对应的目标距离小于第二扇形区域对应的目标距离，第二扇形区域对应的目标距离小于第三扇形区域对应的目标距离；
基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。
进一步地，所述方法还包括：
将待规划的所有小区的所述参数信息导入GIS中，获取所述预设的GIS模型。
进一步地，所述方法还包括，具体为：
若判断获知所述目标小区为室分小区，则将所述第一预设区域内的所有小区作为所述目标小区的邻区。
进一步地，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第一扇形区域中的所有小区作为所述目标小区的邻区。
进一步地，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第二扇形区域中满足第一预设条件的小区作为所述目标小区的邻区，所述第一预设条件为：方位角与所述目标小区的方位角的夹角大于等于0度且小于90度。
进一步地，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第三扇形区域中满足第二预设条件的小区作为所述目标小区的邻区，所述第二预设条件为：方位角与所述目标小区的方位角的夹角大于等于90度且小于等于180度。
另一方面，本发明提供一种基于地理信息系统GIS的邻区规划装置，包括：
获取模块，用于从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括识别码、位置和方位角；
分区模块，用于若判断获知所述目标小区为宏站小区，则将所述第一预设区域分成多个扇形区域，每个扇形区域中至少包括一个小区；
计算模块，用于计算每个扇形区域对应的目标距离，所述每个扇形区域对应的目标距离为每个扇形区域中的所有小区到所述目标小区的距离的平均值；
筛选模块，用于筛选出对应目标距离最小的三个扇形区域，分别记作第一扇形区域、第二扇形区域和第三扇形区域，其中，第一扇形区域对应的目标距离小于第二扇形区域对应的目标距离，第二扇形区域对应的目标距离小于第三扇形区域对应的目标距离；
配置模块，用于基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。
再一方面，本发明提供一种用于基于GIS的邻区规划的电子设备，包括：
存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述的方法。
又一方面，本发明提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述的方法。
又一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
本发明提供的基于地理信息系统GIS的邻区规划方法及装置，基于地理信息系统，并根据待规划小区的类型，对待规划小区的邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和准确性。
附图说明
图1为依照本发明实施例的基于GIS的邻区规划方法示意图；
图2为依照本发明实施例的基于GIS的邻区规划装置示意图；
图3为本发明实施例提供的用于基于GIS的邻区规划的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为依照本发明实施例的基于GIS的邻区规划方法示意图，如图1所示，本发明实施例提供一种基于地理信息系统GIS的邻区规划方法，包括：
步骤S10、从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括类型、识别码、位置和方位角；
步骤S20、若判断获知所述目标小区为宏站小区，则将所述第一预设区域分成多个扇形区域，每个扇形区域中至少包括一个小区；
步骤S30、计算每个扇形区域对应的目标距离，所述每个扇形区域对应的目标距离为每个扇形区域中的所有小区到所述目标小区的距离的平均值；
步骤S40、筛选出对应目标距离最小的三个扇形区域，分别记作第一扇形区域、第二扇形区域和第三扇形区域，其中，第一扇形区域对应的目标距离小于第二扇形区域对应的目标距离，第二扇形区域对应的目标距离小于第三扇形区域对应的目标距离；
步骤S50、基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。
具体的，首先，需要从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，目标小区即为待配置邻区的小区，小区的参数信息至少包括小区的类型、小区的识别码、小区的位置和小区的方位角。小区的类型，通常包括宏站小区和室分小区，小区的位置可以用经纬度数据表示，小区的方位角为正北方向的平面顺时针旋转到和天线所在平面重合所经历的角度，小区方位角的范围是0-360度。
并且，该第一预设区域的范围，随着目标小区的类型的不同而不同，或者随着目标小区的应用场景的不同而不同，应用场景通常分为市区、县城和乡镇农村等。
例如，需要配置目标小区I的邻区，通过预设的GIS模型，获取以目标小区I为中心，以2000米为半径的圆形区域内的所有小区的类型、识别码、位置和方位角，将50米内的小区数据剔除。以分析目标小区(宏站小区)的坐标为中心，根据宏站小区类型，市区4000米，县城6000米，乡镇农村20000米为半径画圆，进行GIS空间覆盖运算；通过目标小区坐标与覆盖分析出的小区坐标数据进行计算，分别计算出到目标小区的距离，以及相对于目标小区的方位角，并获取第一预设区域内的所有小区的类型、识别码、位置和方位角，将50米内的小区数据剔除。
并且，根据经验值，将50米范围内的小区作为共站小区，并视为共站邻区。不同类型的小区的覆盖范围和应用场景不同，所以对室分与宏站小区做不同的邻区分析参数，室分小区对应的第一预设区域为直径为200米的圆形区域，即室分小区最大分析范围为200米；宏站小区对应的第一预设区域为直径为4000米的圆形区域，即宏站小区最大分析范围为4000米。
由于小区所在场景不同，根据不同的场景设定不同的分析范围，市区最大分析范围2000米，县城最大分析范围3000米，乡镇农村最大分析范围5000米。
对于目标小区为宏站小区的情况。首先，需要将第一预设区域分成多个扇形区域，每个扇形区域中至少包括一个小区。
可以采用小区凝聚算法进行划分，具体如下：根据GIS空间覆盖运算获取了第一预设区域内每个小区相对于目标小区的距离和方位角，根据计算出的距离与方位角进行凝聚运算，将距离最近的小区为其起始小区，计算出其方位角左右偏差预设角度(例如，30度)的小区数据进行合并，合并为一个簇(扇形区域)，方位角为小区方位角均值，合并后该簇作为一条计算数据循环进行计算，直到所有小区簇之间方位角差值大于所述预设角度为止。
例如，小区I为待规划的宏站小区，小区A、B、C、D是目标小区I第一预设区域(分析范围)内的邻区，分计算小区I与小区A、B、C、D四个小区的之间的距离与方位角度。小区A、B、C、D与小区I之间的距离和方位角如表1所示。
表1小区A、B、C、D与小区I之间的距离和方位角
| A | B | C | D | |
| 距离 | 200 | 300 | 240 | 400 |
| 方位角 | 10 | 30 | 130 | 240 |
距离最近的是A小区，相对于小区I的方位角为10度，其分析角度范围为[0°，40°]，[340°，360°]，符合条件的是B小区，则两个小区合并为一个簇，方位角为20度，依次按凝聚规则计算，最后结果如表2所示。
表2小区A、B、C、D凝聚后的结果
| (A，B) | C | D | |
| 平均距离 | 250 | 240 | 400 |
| 方位角 | 20 | 130 | 240 |
计算每个扇形区域对应的目标距离，所述每个扇形区域对应的目标距离为每个扇形区域中的所有小区到所述目标小区的距离的平均值。
根据凝聚算法计算出小区簇数据，计算每个簇的平均半径，提取距离最近的三个簇，从而计算出分析半径(备注：为了避免在同一圈基站中出现个别基站距离异常偏大情况，引入峰均比概念，排除距离大于平均半径*峰均比系数(1.4)的基站。)，根据小区方位角确定小区的方位关系。
筛选出对应目标距离最小的三个扇形区域，分别记作第一扇形区域、第二扇形区域和第三扇形区域，其中，第一扇形区域对应的目标距离小于第二扇形区域对应的目标距离，第二扇形区域对应的目标距离小于第三扇形区域对应的目标距离。
基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区。完成目标小区邻区的规划配置。
本发明提供的基于地理信息系统GIS的邻区规划方法，基于地理信息系统，并根据待规划小区的类型，对待规划小区的邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和准确性。
在上述实施例的基础上，进一步地，还包括：
将待规划的所有小区的所述参数信息导入GIS中，获取所述预设的GIS模型。
具体的，在进行邻区规划之前，首先，需要将待规划的所有小区的参数信息导入GIS中，参数信息中至少包括每个小区的类型、小区的识别码、小区的位置和小区的方位角，将所有待规划的所有小区的参数信息导入GIS后，即可获得GIS模型，通过该预设的GIS模型可以进行空间覆盖运算。
本发明提供的基于地理信息系统GIS的邻区规划方法，基于地理信息系统，并根据待规划小区的类型，对待规划小区的邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和准确性。
在以上各实施例的基础上，进一步地，所述方法还包括为：
若判断获知所述目标小区为室分小区，则将所述第一预设区域内的所有小区作为所述目标小区的邻区。
具体的，由于室分小区的覆盖范围有限，并且，室分小区的天线是全向天线，所以，对于室分小区的邻区，可以将在第一预设区域内的所有小区作为目标小区的邻区。
对于50米范围以内的小区：以室分目标小区经纬度坐标为中心点，画50米圆，并通过GIS覆盖运算，计算出除去目标小区之外全部的室分小区与宏站小区，为保证覆盖分析范围的准确性，根据目标小区经纬度坐标与邻小区经纬度坐标进行距离计算，剔除50米范围外的小区数据。
对于市区内的小区：室分目标小区经纬度坐标为中心点，画100米的圆，并通过GIS覆盖运算，计算出除去目标小区之外全部的室分小区与宏站小区，为保证覆盖分析范围的准确性，根据目标小区经纬度坐标与邻小区经纬度坐标进行距离计算，剔除小于50米并且大于100米的小区数据。
对于县城内的小区：室分目标小区经纬度坐标为中心点，画150米的圆，并通过GIS覆盖运算，计算出除去目标小区之外全部的室分小区与宏站小区，为保证覆盖分析范围的准确性，根据目标小区经纬度坐标与邻小区经纬度坐标进行距离计算，剔除小于50米并且大于150米的小区数据。
对于乡镇农村内的小区：室分目标小区经纬度坐标为中心点，画200米的圆，并通过GIS覆盖运算，计算出除去目标小区之外全部的室分小区与宏站小区，为保证覆盖分析范围的准确性，根据目标小区经纬度坐标与邻小区经纬度坐标进行距离计算，剔除小于50米并且大于200米的小区数据。
邻区共站小区：关联邻区的共站小区，并计算邻区距离。
本发明提供的基于地理信息系统GIS的邻区规划方法，基于地理信息系统，并根据待规划小区的类型，对待规划小区的邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和准确性。
在以上各实施例的基础上，进一步地，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第一扇形区域中的所有小区作为所述目标小区的邻区。
进一步地，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第二扇形区域中满足第一预设条件的小区作为所述目标小区的邻区，所述第一预设条件为：方位角与所述目标小区的方位角的夹角大于等于0度且小于90度。
进一步地，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第三扇形区域中满足第二预设条件的小区作为所述目标小区的邻区，所述第二预设条件为：方位角与所述目标小区的方位角的夹角大于等于90度且小于等于180度。
具体的，宏站-宏站方位角关系判断：
(1)同向
小区方位夹角在90度范围内则视为同向。
(2)背靠背
两小区经纬度坐标与方位角分别绘制30000米线段，如两条线段不相且两小区的夹角大于90度小于等于180度则视为背靠背。
(3)对打
两小区经纬度坐标与方位角分别绘制30000米线段，如两条线段相交两小区的夹角大于90度小于等于180度视为对打关系。
市区、县城和乡镇农村邻区对判断：
(1)市区
添加第一圈邻区对判断规则：距离小于第一圈平均半径*峰均比系数的小区。
1).添加全部对打与同向小区，以及共站邻区中是对打与同向的小区；
2).当邻区距离小于250M，则包括室分，当邻区距离大于250M的，则剔除室分；
3).当邻区距离小于250M则添加背对背小区，对背对背小区邻区大于250M的，则不添加；
4).当邻区距离小于500M则添加同向小区(以及其共站的与目标小区是对打关系的小区)，对邻区大于500M的，则不添加；
5).第一圈扫描半径大于2KM的停止第二三圈扫描添加；
添加第二圈邻区对判断规则：距离小于第二圈平均半径*峰均比系数的室外小区；
1).添加同向小区和对打小区,以及与目标小区是对打关系的共站小区；
2).当邻区距离小于250M，则包括室分，对邻区大于250M的，则剔除室分；
3).当邻区距离小于250M，则添加背对背小区(以及其共站小区中与目标小区是对打关系的小区)，当邻区距离大于250M，则过滤；
4).当邻区距离小于500M则添加同向小区(以及其共站小区中与目标小区是对打关系的小区)，对邻区大于500M的，则过滤；
5).第二圈扫描半径大于2KM的停止第三圈扫描添加；
添加第三圈邻区对判断规则：距离小于第三圈平均半径*峰均比系数的室外小区；
1).添加第三圈对打小区(以及其共站小区中与目标小区是对打关系的小区)；
2).市区对打小区添加1500米范围内；
3).扫描半径2KM；
(2)县城
第一圈邻区对判断规则：距离小于第一圈平均半径*峰均比系数的小区。
1).添加同向小区和对打小区,及其共站的中与目标小区是对打和同向的小区；
2).当邻区距离小于250M，则包括室分，当邻区距离大250M剔除室分；
3).当邻区小于250M添加背对背小区(以及其共站中与目标小区是对打关系的小区)，大于250M不添加；
4).当邻区距离小于600M则添加同向小区(以及其共站中与目标小区是对打关系的小区)，对邻区大于600M的，则不添加；
5).第一圈扫描半径大于2KM的停止第二三圈扫描添加；
第二圈邻区对判断规则：距离小于第二圈平均半径*峰均比系数的室外小区；
1).第二圈添加同向小区和对打小区，以及其共站中与目标小区是对打关系的小区的对打小区)；
2).当邻区距离小于300M则包括室分，当邻区距离大于300M剔除室分；
3).当邻区距离小于600M，则添加同向(以及其共站的对打小区)，超过600M，则不添加；
4).第二圈扫描半径大于2KM的停止第三圈扫描添加；
第三圈邻区对判断规则：距离小于第三圈平均半径*峰均比系数的宏站小区；
1).添加第三圈对打小区(以及其共站小区中与目标小区是对打关系的小区)；
2).对打小区添加2000米范围内；
3).扫描半径3KM；
(3)乡镇农村
第一圈邻区对判断规则：距离小于第一圈平均半径*峰均比系数的小区。
1).添加同向小区和对打小区,及其共站的中与目标小区是对打和同向的小区；
2).当邻区距离小于300M，则包括室分，当邻区距离大300M剔除室分；
3).当邻区小于300M添加背对背小区(以及其共站中与目标小区是对打关系的小区)，大于300M不添加；
4).当邻区距离小于1000M则添加同向小区(以及其共站中与目标小区是对打关系的小区)，对邻区大于1000M的，则不添加；
5).第一圈扫描半径大于3KM的停止第二三圈扫描添加；
第二圈邻区对判断规则：距离小于第二圈平均半径*峰均比系数的室外小区。
1).第二圈添加同向小区和对打小区，以及其共站中与目标小区是对打关系的小区的对打小区)；
2).当邻区距离小于300M则包括室分，当邻区距离大于300M剔除室分；
3).当邻区距离小于1000M，则添加同向(以及其共站的对打小区)，超过1000M，则不添加；
4).第二圈扫描半径大于5KM的停止第三圈扫描添加；
第三圈邻区对判断规则：距离小于第三圈平均半径*峰均比系数的宏站小区；
1).添加第三圈对打小区(以及其共站小区中与目标小区是对打关系的小区)；
2).对打小区添加4000米范围内；
3).扫描半径5KM。
本发明提供的基于地理信息系统GIS的邻区规划方法，基于地理信息系统，并根据待规划小区的类型，对待规划小区的邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和准确性。
图2为依照本发明实施例的基于GIS的邻区规划装置示意图，如图2所示，本发明实施例提供一种基于地理信息系统GIS的邻区规划装置，包括获取模块10、分区模块20、计算模块30、筛选模块40和配置模块50，其中，
获取模块10用于从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括识别码、位置和方位角；
分区模块20用于若判断获知所述目标小区为宏站小区，则将所述第一预设区域分成多个扇形区域，每个扇形区域中至少包括一个小区；
计算模块30用于计算每个扇形区域对应的目标距离，所述每个扇形区域对应的目标距离为每个扇形区域中的所有小区到所述目标小区的距离的平均值；
筛选模块40用于筛选出对应目标距离最小的三个扇形区域，分别记作第一扇形区域、第二扇形区域和第三扇形区域，其中，第一扇形区域对应的目标距离小于第二扇形区域对应的目标距离，第二扇形区域对应的目标距离小于第三扇形区域对应的目标距离；
配置模块50用于基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。
本发明实施例提供一种基于地理信息系统GIS的邻区规划装置，用于完成上述实施例中所述的方法，通过本实施例提供的邻区规划装置完成上述实施例中所述的方法的具体步骤与上述实施例相同，此处不再赘述。
本发明提供的基于地理信息系统GIS的邻区规划装置，基于地理信息系统，并根据待规划小区的类型，对待规划小区的邻区进行规划，提高了邻区规划的效率和准确性。
图3为本发明实施例提供的用于基于GIS的邻区规划的电子设备的结构示意图，如图3所示，所述设备包括：处理器801、存储器802和总线803；
其中，处理器801和存储器802通过所述总线803完成相互间的通信；
处理器801用于调用存储器802中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括类型、识别码、位置和方位角；
基于所述目标小区的类型，从所述第一预设区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。
本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括类型、识别码、位置和方位角；
基于所述目标小区的类型，从所述第一预设区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括类型、识别码、位置和方位角；
基于所述目标小区的类型，从所述第一预设区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置及设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种基于地理信息系统GIS的邻区规划方法，其特征在于，包括：
从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括类型、识别码、位置和方位角；
若判断获知所述目标小区为宏站小区，则采用小区凝聚算法将所述第一预设区域分成多个扇形区域，每个扇形区域中至少包括一个小区；
计算每个扇形区域对应的目标距离，所述每个扇形区域对应的目标距离为每个扇形区域中的所有小区到所述目标小区的距离的平均值；
筛选出对应目标距离最小的三个扇形区域，分别记作第一扇形区域、第二扇形区域和第三扇形区域，其中，第一扇形区域对应的目标距离小于第二扇形区域对应的目标距离，第二扇形区域对应的目标距离小于第三扇形区域对应的目标距离；
基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中；
将待规划的所有小区的所述参数信息导入GIS中，获取所述预设的GIS模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若判断获知所述目标小区为室分小区，则将所述第一预设区域内的所有小区作为所述目标小区的邻区。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第一扇形区域中的所有小区作为所述目标小区的邻区。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第二扇形区域中满足第一预设条件的小区作为所述目标小区的邻区，所述第一预设条件为：方位角与所述目标小区的方位角的夹角大于等于0度且小于90度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，具体为：
将所述第三扇形区域中满足第二预设条件的小区作为所述目标小区的邻区，所述第二预设条件为：方位角与所述目标小区的方位角的夹角大于等于90度且小于等于180度。
6.一种基于地理信息系统GIS的邻区规划装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于从预设的GIS模型中，获取第一预设区域内的所有小区的参数信息，所述第一预设区域为以目标小区为中心，以第一预设值为半径的圆形区域，所述参数信息至少包括识别码、位置和方位角；
分区模块，用于若判断获知所述目标小区为宏站小区，则采用小区凝聚算法将所述第一预设区域分成多个扇形区域，每个扇形区域中至少包括一个小区；
计算模块，用于计算每个扇形区域对应的目标距离，所述每个扇形区域对应的目标距离为每个扇形区域中的所有小区到所述目标小区的距离的平均值；
筛选模块，用于筛选出对应目标距离最小的三个扇形区域，分别记作第一扇形区域、第二扇形区域和第三扇形区域，其中，第一扇形区域对应的目标距离小于第二扇形区域对应的目标距离，第二扇形区域对应的目标距离小于第三扇形区域对应的目标距离；
配置模块，用于基于所述三个扇形区域分别对应的目标距离，从所述三个扇形区域中选择所述目标小区的邻区，将所述邻区的参数信息添加到所述目标小区的邻区列表中；
将待规划的所有小区的所述参数信息导入GIS中，获取所述预设的GIS模型。
7.一种用于基于GIS的邻区规划的电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一所述的方法。
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