CN109429242B - 一种mr数据室内外分离方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MR数据室内外分离方法及设备，用于提高MR数据室内外分离的精确度。其中的MR数据室内外分离方法包括：将MR数据根据MR数据中的子项TA、AOA划分为M个栅格或N个栅格或M*N个栅格，以使得划分后的每个栅格的MR数据的至少一项属性相同；对所述每个栅格对应MR数据根据其子项MR.LteScRSRP进行聚类分离为室内、室外的两种类型MR数据。

Description

一种MR数据室内外分离方法及设备

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种MR数据室内外分离方法及设备。

背景技术

测量报告(Measurement Report，MR)数据是用户终端发起业务与基站通信过程中通过网络通信设备采集的用户通信的真实测量结果，包含了参考信号接收功率(ReferenceSignal Receiving Power，RSRP)、时间提前量(Timing Advance，TA)等通信质量关键指标。通过对MR数据的分析可以快速地发现网络问题，例如快速的发现网络覆盖问题，从而尽快的对网络问题进行修复，提升用户网络体验。

对MR数据进行分析就需要对MR数据进行室内外的分离。目前对MR数据进行室内外分离是根据MR数据对应的信号的强弱对MR数据进行室内外分离，但是影响信号强弱的因素很多，例如小区周围环境的遮挡物会影响信号的强弱，所以如果采用现有技术对MR数据进行室内外分离会存在精确度较低的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种MR数据室内外分离方法及设备，用于提高MR数据室内外分离的精确度。

第一方面，本发明一实施例提供了一种MR数据室内外分离方法，所述分离方法包括以下步骤：

将MR数据划分为M个栅格，以使得划分后的每个栅格的MR数据的至少一项属性相同，M为正整数；

对每个栅格对应的MR数据根据参考信号接收功率RSRP的值进行分离，将每个栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据；其中，MR数据包括RSRP，所述每个栅格对应一个第一阈值。

可选的，所述MR数据包括时间提前量TA或天线到达角AOA，将MR数据划分为M个栅格，包括：

根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格；其中，所述第一参数为TA或AOA。

可选的，在根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格之后，还包括：

根据第二参数的值将所述M个栅格划分为M×N个栅格；其中，N为正整数；所述第二参数为TA或AOA，当所述第一参数为TA，所述第二参数为AOA，当所述第一参数为AOA，所述第二参数为TA。

可选的，根据RSRP的值对所述每个栅格对应的MR数据进行分离，包括：

从所述每个栅格中的MR数据中选择两条MR数据；其中，一条MR数据的RSRP值最大，一条MR数据的RSRP值最小；

将选择的两条MR数据对应的两个RSRP值作为两个初始聚类中心点；

通过预设的聚类算法根据所述两个初始聚类中心点对所述每个栅格中的MR数据进行聚类分离。

可选的，所述每个栅格对应的第一阈值为聚类后的所述每个栅格中的两个聚类中心对应的两个RSRP值的平均值。

第二方面，本发明一实施例提供了一种MR数据室内外分离设备，所述分离设备包括：

划分单元，用于将MR数据划分为M个栅格，以使得划分后的每个栅格的MR数据的至少一项属性相同，M为正整数；

分离单元，用于对所述每个栅格对应的MR数据根据参考信号接收功率RSRP的值进行分离，将每个栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据；其中，MR数据包括RSRP，所述每个栅格对应一个第一阈值。

可选的，所述MR数据包括时间提前量TA或天线到达角AOA，所述划分单元用于：

根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格；其中，所述第一参数为TA或AOA。

可选的，所述划分单元还用于：在根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格之后，根据第二参数的值将所述M个栅格划分为M×N个栅格；其中，N为正整数；所述第二参数为TA或AOA，当所述第一参数为TA，所述第二参数为AOA，当所述第一参数为AOA，所述第二参数为TA。

可选的，所述分离单元用于：

从所述每个栅格中的MR数据中选择两条MR数据；其中，一条MR数据的RSRP值最大，一条MR数据的RSRP值最小；

将选择的两条MR数据对应的两个RSRP值作为两个初始聚类中心点；

通过预设的聚类算法根据所述两个初始聚类中心点对所述每个栅格中的MR数据进行聚类分离。

可选的，所述每个栅格对应的第一阈值为聚类后的所述每个栅格中的两个聚类中心对应的两个RSRP值的平均值。

第三方面，提供一种计算机装置，所述装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如第一方面提供的MR数据室内外分离方法中任一项所述方法的步骤。

第四方面，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如第一方面提供的MR数据室内外分离方法中任一项所述方法的步骤。

本发明实施例中，在需要对MR数据进行室内外分离时，可以将MR数据划分成多个栅格，从而可以针对划分后的每个栅格的MR数据分别进行室内外分离。即根据每个栅格对应的第一阈值对划分后的每个栅格的MR数据分别进行室内外分离，以提高每个栅格的MR数据室内外分离的精确度，从而提高所有的MR数据室内外分离的精确度，尽量避免通过一个第一阈值对MR数据进行室内外分离而导致的精确度较低的弊端，达到提高MR数据室内外分离的精确度的效果。

附图说明

图1是本发明实施例提供的MR数据室内外分离方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的MR数据室内外分离设备的一种结构示意图；

图3为本发明实施例提供的计算机装置的一种结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，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。

下面介绍本发明实施例的技术背景。

MR数据是用户终端发起业务与基站通信过程中通过网络通信设备采集的用户通信的真实测量结果。MR数据涵盖了小区的网络覆盖情况、业务质量、小区或载波发射功能等指标。通过采集全网的MR数据，分析MR数据，可以发现当前用户的分布状况，也可以评估小区覆盖情况，发现网络存在的问题，如网络中覆盖不佳的情况、用户掉线等问题，从而优化网络，提升用户使用体验。

分析MR数据，通常都是分析MR样本(MR Original MRO)文件，MRO文件中的数据是样本类的测量数据。MRO文件中包括了很多项信息，一条MR数据包括了多项信息，每一项信息可以表征MR数据的一项属性。例如多项信息中包括Time分时长期演进(Division LongTerm Evolution，TD-LTE)服务小区的参考信号接收功率：MR.LteScRSRP，TD-LTE服务小区的时间提前量：MR.LteScTadv和/或TD-LTE服务小区的基站天线到达角：MR.LteScAOA。简单来说，MR.LteScRSRP表征服务小区RSRP。MR.LteScTadv表征服务小区收发时间差，可以根据该时间差计算出用户设备距离基站的距离。MR.LteScAOA表征服务小区天线到达角，可以根据该天线到达角计算出用户设备在基站的方位，从而可以根据MR.LteScTadv、MR.LteScAOA及基站的经纬度计算出用户设备的经纬度，实现对用户设备的定位。其中，MR.LteScRSRP、MR.LteScTadv、MR.LteScAOA分别可以认为是MR数据的一种属性，以上仅是举例，MR数据具有多种属性。

大多数通信业务都发生在室内，如果室内存在弱覆盖等问题，将会严重影响用户体验。而MR数据可以反映小区覆盖情况，因此利用MR数据来进行室内外的覆盖分析。由于MR数据汇总并没有用户身份、坐标信息，所以无法直接对MR数据所携带的信息进行室内外MR点区分。不能区分室内外MR数据，不仅无法实现对室内覆盖的监测，还进一步影响到了MR点坐标的准确定位。

目前，对MR数据进行室内外分离是根据信号的强弱来分离的，但是室内信号因为受到墙壁阻挡被削弱，相较于室外信号，信号强度较弱，信号数量较少，可以根据设置的门限区分室内外情形。针对所有的MR数据通常设置一个门限，以这个门限为分界点将MR数据分为室内MR数据和室外MR数据两部分。然而这种方式针对所有MR数据设置一个门限，有可能不同环境的室内外MR数据的特征不同，对应的门限也是不一样的，那么按照这种方式，对于某些MR数据来说，所设置的门限并不准确，这样就导致只通过一个门限来对MR数据进行室内外分离，分离的精确度可能较低。

鉴于此，本发明实施例提供一种MR数据室内外分离方法，以提高MR数据室内外分离的精确度。

下面结合说明书附图介绍本发明实施例提供的技术方案。

请参见图1，本发明一实施例提供一种MR数据室内外分离方法，该方法可以通过电子设备执行，例如MR数据分析平台，该方法的流程描述如下。

S101：将MR数据划分为M个栅格，以使得划分后的每个栅格的MR数据的至少一项属性相同，M为正整数；

S102：对每个栅格对应的MR数据根据RSRP的值进行分离，将每个栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据，其中，MR数据包括RSRP，每个栅格对应一个第一阈值。

MR数据可以反映小区覆盖情况，MR数据落在小区覆盖范围内。例如，覆盖范围可以是一个圆形区域，基站处于该圆形区域的中心。MR数据分析平台通过对MR数据进行分析，判断出MR数据是室内数据还是室外数据，从而评估小区覆盖情况。

MR数据分析平台对MR数据进行室内外分离之前，可以将MR数据划分为M个栅格，M为正整数。一个栅格可以包括至少一条MR数据，也可以不包括MR数据。在划分完毕后，针对每个栅格的MR数据进行室内外分离。MR数据分析平台在对每个MR数据进行分离时，可以根据每个栅格对应的第一阈值进行分离，从而对一个栅格的MR数据进行分离时，是通过与该栅格对应的第一阈值进行分离，而不是对每个栅格的MR数据都按照一个固定的预设阈值进行分离。也就是利用每个栅格所对应的特定阈值来对每个栅格包括的MR数据进行分离，尽量提高每个栅格的MR数据分离的精确度，从而提高了小区覆盖范围内MR数据室内外分离的精确度。

下面介绍MR数据分析平台将MR数据划分为M个栅格的方式。

第一种划分方式：MR数据落在基站覆盖范围内，基站覆盖范围可以理解为以基站为中心呈圆形区域。理论上，从覆盖范围中心开始，也就是从圆形区域的中心开始，往覆盖区域的边缘延伸，信号的强度逐渐减弱，即MR数据根据信号强度随着用户设备与基站之间的距离的变化而呈现一定的分布特性。但是由于在基站覆盖范围内，会受到小区环境的影响，例如小区内障碍物的影响，导致MR数据在距离上的分布发生了变化。因此，MR数据分析平台可以根据距离特征来将MR数据划分为M个栅格。而时间提前量(Timing Advance，TA)可以用于表征用户设备与基站之间的距离，例如，TA值对应的距离都是参照1Ts来计算的，1Ts对应的时间提前量距离等于4.89m。TA值等于1，那么用户设备调整上行发射时间为16*TA，也就是16Ts，表征的距离为16*4.89m。因此，本发明实施例中，MR数据的距离特征可以通过TA值来示意。

在可能的实施方式中，MR数据分析平台可以获取MRO文件，MRO文件是将MR数据按照一定的格式封装的文件。获取MRO文件后，可以提取MRO文件中的MR.LteScTadv，MR.LteScTadv，也就是MR数据的TA值，可以用于来表征用户设备与基站的距离，从而根据提取的TA值将MR数据划分为M个栅格。TA值的取值范围是(0,1,2,...,1282)×16Ts，按照不同的区间段可以划分为多个区间，如表1所示，表1为TA值的取值范围。

表1

测量报告统计数据	测量数据区间分布(单位Ts)
		MR.Tadv.00	TADV<16
MR.Tadv.01	16≤TADV<32
		…	…
MR.Tadv.11	176≤TADV<192
		MR.Tadv.12	192≤TADV<224
…	…
		MR.Tadv.37	992≤TADV<1024
MR.Tadv.38	1024≤TADV<1280
		…	…
MR.Tadv.41	1792≤TADV<2048
		MR.Tadv.42	2048≤TADV<3072
MR.Tadv.43	3072≤TADV<4096
		MR.Tadv.44	4096≤TADV

如表1所示，从0到192Ts每16Ts为一个区间，对应MR.Tadv.00到MR.Tadv.11；从192Ts到1024Ts每32Ts为一个区间，对应MR.Tadv.12到MR.Tadv.37；从1024Ts到2048Ts每256Ts为一个区间，对应MR.Tadv.38到MR.Tadv.41；从2048Ts到4096Ts每1048Ts为一个区间，对应MR.Tadv.42和MR.Tadv.43；大于4096Ts为一个区间，对应MR.Tadv.44。

MR数据分析平台在根据TA值对MR数据进行划分时，可以等间距划分，例如按照每16Ts为一个区间进行划分，这样MR数据分析平台不需要建立TA值和区间的对应关系，可以直接划分MR数据，既减轻了MR数据分析平台的负担，同时也节约了划分时间，提高了划分效率。MR数据分析平台在根据TA值对MR数据进行划分时也可以是不等间距划分。例如从0到192Ts每16Ts为一个区间，从192Ts到1024Ts每32Ts为一个区间，以此类推进行划分，根据TA值和区间的对应关系进行划分，划分的精确度较高。

MR数据分析平台在将MR数据划分为M个栅格时，可以将同一个区间的TA值的MR数据划分到一个栅格中，即每个栅格中的MR数据的TA值相同。如果每个栅格内的TA值相同，那么就可以认为在每个栅格范围内，MR数据对应的信号强度的变化规律较为一致，即MR数据的分布特性较为一致。此时在根据信号的强度对每个栅格内的MR数据进行室内外分离，就可以减少其他因素，如距离影响，分离的精确度就较高。

第二种划分方式：在可能的实施方式中，MR数据分析平台也可以根据其他条件来将MR数据划分为M个栅格。例如MR数据分析平台也可以根据角度特征来将MR数据划分为M个栅格。由于基站(天线)所处的位置的气候等条件在各个方向可能存在差异，因此，即使在同一个距离范围内，当基站工作的方向不一样，即天线扫描的角度不一样，工作在各个扫描角度内的MR数据的信号的强度也有所不同。因此，MR数据分析平台也可以根据角度特征来将MR数据划分为M个栅格。而天线到达角(Angle-of-Arrival，AOA)可以用于表征用户设备相对服务小区天线的参考方位角，反映用户设备与基站位置关系。因此，本发明实施例中，MR数据的角度特征可以通过AOA值来示意。

在可能的实施方式中，MR数据分析平台可以提取MRO文件中的MR.LteScAOA，即MR数据的AOA值，其可以反映用户设备相对服务小区天线的参考方位角，从而根据提取的AOA值将MR数据划分为M个栅格。其中，AOA值的取值范围可以是(0°，360°)。MR数据分析平台在根据AOA值将MR数据划分为M个栅格时，AOA值可以是(0°，360°)的任意一个值，例如，AOA值可以是0.5°，即最小精度，也可以是0.5°的整数倍，例如5°。AOA值不宜较大也不宜较小。如果AOA值较小，那么MR数据分析平台划分根据AOA值划分时，划分的计算量就较大，划分的效率就较低。如果AOA值较大，那么MR数据分析平台划分根据AOA值划分时，虽然划分的计算量相对减小，划分的效率也提高了，但是划分的精度较低。因此，AOA值的取值可以位于预设的范围内，既能满足划分的精度，又能满足划分的效率。

MR数据分析平台在将MR数据划分为M个栅格时，可以将一定角度范围内的MR数据划分到一个栅格中，即每个栅格中的MR数据的AOA值相同。如果每个栅格内的AOA值相同，那么就可以认为在每个栅格范围内，MR数据对应的信号强度的变化规律较为一致，即MR数据的分布特性较为一致。此时在根据MR数据的信号的强度对每个栅格内的MR数据进行室内外分离，就可以减少其他因素，如距离及角度影响，这样分离的精确度就较高。

进一步地，为了提高MR数据室内外分离的精确度，在本发明实施例中，MR数据分析平台在获得M个栅格之后，还可以继续对M个栅格继续划分，将M个栅格划分为M×N个栅格，即将M个栅格中的每个栅格再进行划分，将M个栅格中的每个栅格划分为N个栅格。其中，N为正整数。即MR数据分析平台可以将每个栅格再划分为更小的栅格。本发明实施例中，MR数据分析平台可以先根据TA值将MR数据划分为M个栅格，再根据AOA值将M个栅格划分为M×N个栅格。也可以先根据AOA值将MR数据划分为M个栅格，再根据TA值将M个栅格划分为M×N个栅格。只要尽量使得每个栅格内的MR数据的信号强度的变化规律较为一致即可。即本发明实施例中的MR数据分析平台从综合考虑距离和角度对MR数据的影响，形成多维度室内外分离方法用以区分室内外MR数据，进而形成室内外MR栅格，以提高室内外分离MR数据的精确度。

MR数据分析平台将MR数据划分为M×N个栅格之后，得到的M×N个栅格中，有的栅格包括至少一条MR数据，有的栅格没有对应的MR数据。针对包括至少一条MR数据的每个栅格可以根据MR数据的信号的强度对每个栅格的MR数据进行分离。可能的实施方式中，MR数据分析平台可以获取每个栅格内的每个MR数据的RSRP值，例如可以通过提取MRO文件中的MR.LteScRSRP，即服务小区的参考信号接收功率来实现。MR数据分析平台获取每个MR数据的RSRP之后，可以根据RSRP的值对每个栅格对应的至少一条MR数据进行分离，将每个栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据。其中，每个栅格对应一个第一阈值。

其中，第一阈值是根据预设的聚类算法计算得到的。可能的实施方式中，MR数据分析平台可以通过预设的聚类算法对每个栅格的至少一条MR数据进行分离。本发明实施例中，预设的聚类算法可能是K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、Clara算法或Clarans算法。在具体实施时，MR数据分析平台可以根据RSRP的值从每个栅格中的MR数据中选择K个MR数据作为初始聚类中心点，K为正整数，例如2。本发明实施例中，以选择2个MR户数作为两个初始聚类中心点为例。每个栅格中所选择的两个MR数据中的一条MR数据的RSRP值最大，另一条MR数据的RSRP值最小。通过预设的聚类算法根据所选择的两个初始聚类中心点对每个栅格中的MR数据进行聚类分离，将每个栅格中的每个MR数据与其距离最近的初始聚类中心点划分为同一组，对于得到的每一个组，确定该组的中心点作为新的聚类中心点，并根据每个MR数据与新的聚类中心点之间的最近距离将每个栅格包括的MR数据重新划分成几个组，以此类推，直到得到的每组包括的MR数据不再变化，从而将每个栅格内的MR数据分离成两部分，其中一部分的电平较高，可以认为是室外的MR数据，另一部的电平较低，可以认为是室内的MR数据。每个栅格聚类分离后会得到两个聚类中心点，这两个聚类中心点为该栅格的质点，例如为P1和P2，而第一阈值可以为(P1+P2)/2，可以将对应栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据，小于等于第一阈值的MR数据确定为室内的MR数据，从而实现将每个栅格内的MR数据进行室内外分离。

综上所述，本发明实施例中，在需要对MR数据进行室内外分离时，可以将MR数据划分成多个栅格，从而可以针对划分后的每个栅格的MR数据分别进行室内外分离。即根据每个栅格对应的预设阈值对划分后的每个栅格的MR数据分别进行室内外分离，以提高每个栅格的MR数据室内外分离的精确度，从而提高所有的MR数据室内外分离的精确度，尽量避免通过一个预设阈值对MR数据进行室内外分离而导致的精确度较低的弊端，达到提高MR数据室内外分离的精确度的效果。

下面结合附图介绍本发明实施例提供的设备。

请参见图2，基于同一发明构思，本发明一实施例提供一种MR数据室内外分离设备，该设备包括划分单元201和分离单元202。其中，划分单元201可以用于将MR数据划分为M个栅格，以使得划分后的每个栅格的MR数据的至少一项属性相同，M为正整数。分离单元202可以用于对每个栅格对应的MR数据根据RSRP的值进行分离，将每个栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据，其中，MR数据包括RSRP，每个栅格对应一个第一阈值。

可选的，MR数据包括TA或AOA，划分单元201具体可以用于：

根据第一参数的值将MR数据划分为M个栅格，其中，第一参数为TA或AOA。

可选的，划分单元201还可以用于：

在根据第一参数的值将MR数据划分为M个栅格之后，根据第二参数的值将M个栅格划分为M×N个栅格，其中，N为正整数，第二参数为TA或AOA，当第一参数为TA，第二参数为AOA，当第一参数为AOA，第二参数为TA。

可选的，分离单元202可以用于：

从每个栅格中的MR数据中选择两个MR数据；其中，一条MR数据的RSRP值最大，一条MR数据的RSRP值最小；

将选择的两条MR数据对应的两个RSRP值作为两个初始聚类中心点；

通过预设的聚类算法根据两个初始聚类中心点对每个栅格中的MR数据进行聚类分离。

可选的，每个栅格对应的第一阈值为聚类后的每个栅格中的两个聚类中心对应的两个RSRP值的平均值。

该分离设备可以用于执行图1所示的实施例所提供的方法。因此，对于该设备的各功能模块所能够实现的功能等可参考图1所示的实施例的描述，不多赘述。

请参见图3，本发明一实施例还提供一种计算机装置，该计算机装置包括处理器301，处理器301用于执行存储器中存储的计算机程序时实现本发明实施例提供的MR数据室内外分离方法的步骤。

可选的，处理器301具体可以是中央处理器、特定应用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)，可以是一个或多个用于控制程序执行的集成电路，可以是使用现场可编程门阵列(英文：Field Programmable GateArray，简称：FPGA)开发的硬件电路，可以是基带处理器。

可选的，处理器301可以包括至少一个处理核心。

可选的，该计算机装置还包括存储器302，存储器302可以包括只读存储器(英文：Read Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)和磁盘存储器。存储器302用于存储处理器301运行时所需的数据。存储器302的数量为一个或多个。其中，存储器302在图3中一并示出，但需要知道的是存储器302不是必选的功能模块，因此在图3中以虚线示出。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：通用串行总线闪存盘(Universal Serial Bus flash disk)、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种测量报告MR数据室内外分离方法，其特征在于，包括：

将MR数据划分为M个栅格，以使得划分后的每个栅格的MR数据的至少一项属性相同，M为正整数；

对每个栅格的MR数据根据参考信号接收功率RSRP的值进行分离，将每个栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据；其中，MR数据包括RSRP，所述每个栅格对应一个第一阈值；

其中，根据RSRP的值对所述每个栅格对应的MR数据进行分离，包括：

从所述每个栅格中的MR数据中选择两条MR数据；其中，一条MR数据的RSRP值最大，一条MR数据的RSRP值最小；

将选择的两条MR数据对应的两个RSRP值作为两个初始聚类中心点；

通过预设的聚类算法根据所述两个初始聚类中心点对所述每个栅格中的MR数据进行聚类分离。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MR数据包括时间提前量TA或天线到达角AOA，将MR数据划分为M个栅格，包括：

根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格；其中，所述第一参数为TA或AOA。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格之后，还包括：

根据第二参数的值将所述M个栅格划分为M×N个栅格；其中，N为正整数；所述第二参数为TA或AOA，当所述第一参数为TA，所述第二参数为AOA，当所述第一参数为AOA，所述第二参数为TA。

4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述每个栅格对应的第一阈值为聚类后的所述每个栅格中的两个聚类中心对应的两个RSRP值的平均值。

5.一种测量报告MR数据室内外分离设备，其特征在于，包括：

划分单元，用于将MR数据划分为M个栅格，以使得划分后的每个栅格的MR数据的至少一项属性相同，M为正整数；

分离单元，用于对所述每个栅格对应的MR数据根据参考信号接收功率RSRP的值进行分离，将每个栅格中RSRP值大于第一阈值的MR数据确定为室外的MR数据；其中，MR数据包括RSRP，所述每个栅格对应一个第一阈值；

其中，所述分离单元用于：

从所述每个栅格中的MR数据中选择两条MR数据；其中，一条MR数据的RSRP值最大，一条MR数据的RSRP值最小；

将选择的两条MR数据对应的两个RSRP值作为两个初始聚类中心点；

通过预设的聚类算法根据所述两个初始聚类中心点对所述每个栅格中的MR数据进行聚类分离。

6.如权利要求5所述的设备，其特征在于，所述MR数据包括时间提前量TA或天线到达角AOA，所述划分单元用于：

根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格；其中，所述第一参数为TA或AOA。

7.如权利要求5所述的设备，其特征在于，所述划分单元还用于：在根据第一参数的值将所述MR数据划分为M个栅格之后，根据第二参数的值将所述M个栅格划分为M×N个栅格；其中，N为正整数；所述第二参数为TA或AOA，当所述第一参数为TA，所述第二参数为AOA，当所述第一参数为AOA，所述第二参数为TA。

8.如权利要求5-7任一项所述的设备，其特征在于，所述每个栅格对应的第一阈值为聚类后的所述每个栅格中的两个聚类中心对应的两个RSRP值的平均值。

Images