CN109525959A - 高速铁路用户分离方法及系统、信令数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及一种高速铁路用户分离方法及系统、信令数据处理方法及系统、存储介质。其中，高速铁路用户分离方法包括：采集高速铁路对应的全量小区信令数据，基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息，将合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，区域小区集合由高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。通过本实施例提供的技术方案，避免了现有技术中成本高，且分离效果不精准的技术问题，实现了高效且精准的将高铁用户进行分离，且成本较低的技术效果。

Description

高速铁路用户分离方法及系统、信令数据处理方法及系统

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种高速铁路用户分离方法及系统、信令数据处理方法及系统、存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，以及人们对生活品质的不断追求。高铁出行成为人们出行首选，高铁区间封闭，空闲时间相对较长，人们对于语音及数据业务的需求尤为强劲，数据流量增长明显。

在现有技术中，为对高铁用户进行分离，采用的高铁用户分离方法主要A/Abis信令分离和基于LAC/TAC分离两种用户分离技术。

但是，采用A口和Abis口信令，适用2G系统，并不适合于3G及4G系统。且常规基于DT测试和CQT测试的高铁测试成本高，测试过程异常状况频发，无法较准确的分离高铁用户。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中所存在的上述缺陷，提供一种高速铁路用户分离方法及系统、信令数据处理方法及系统、存储介质，用以解决现有技术中存在高成本，且精确度低的问题。

根据本发明实施例的一个方面，本发明实施例提供了一种高速铁路用户分离方法，所述方法包括：

采集高速铁路对应的全量小区信令数据；

基于外部数据表示法对所述全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，所述合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息；

将所述合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，所述区域小区集合由所述高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。

进一步地，所述方法还包括：

基于获取到的所述高速铁路的射频扫频信息、规划信息以及路测信息，构建包含所述一层基站和所述二层基站的所述区域小区集合。

进一步地，所述方法还包括：

获取所述高速铁路对应的互联网数据；

基于所述互联网数据，从所述疑似高铁用户中分离出高速用户、中速用户和低速用户。

进一步地，当所述互联网数据包括高铁的车次、停留站点、停留时间时，则所述基于所述互联网数据，从所述疑似高铁用户中分离出高速用户、中速用户和低速用户，具体包括：

基于所述互联网数据计算所述高铁的区间运行速度；

将所述区间运行速度与所述疑似高铁用户对应的移动速度进行比较，得到比较结果，并根据所述比较结果确定所述高速用户、所述中速用户和所述低速用户。

进一步地，所述方法还包括：

获取所述合成数据信息中的高速铁路沿线各段用户小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度；

基于所述时间间隔和所述经纬度进行计算，得到所述移动速度。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种信令数据处理方法，所述信令数据处理方法包括上述任一项所述的高速铁路用户分离方法，所述信令数据处理方法还包括：

监控高速铁路用户在小区下的所述合成数据信息，确定异常事件用户；

根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，并输出相应的预警信息。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一项所述的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种高速铁路用户分离系统，所述系统包括：采集模块、合成模块和匹配模块，其中，

所述采集模块用于：采集高速铁路对应的全量小区信令数据；

所述合成模块用于：基于外部数据表示法对所述全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，所述合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息；

所述匹配模块用于：将所述合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，所述区域小区集合由所述高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。

进一步地，所述系统还包括：构建模块，其中，

所述构建模块用于：基于获取到的所述高速铁路的射频扫频信息、规划信息以及路测信息，构建包含所述一层基站和所述二层基站的所述区域小区集合。

进一步地，所述系统还包括：获取模块和分离模块，其中，

所述获取模块用于：获取所述高速铁路对应的互联网数据；

所述分离模块用于：基于所述互联网数据，从所述疑似高铁用户中分离出高速用户、中速用户和低速用户。

进一步地，当所述互联网数据包括高铁的车次、停留站点、停留时间时，则所述分离模块具体用于：

基于所述互联网数据计算所述高铁的区间运行速度；

将所述区间运行速度与所述疑似高铁用户对应的移动速度进行比较，得到比较结果，并根据所述比较结果确定所述高速用户、所述中速用户和所述低速用户。

进一步地，所述系统还包括：计算模块，其中，

所述获取模块还用于：获取所述合成数据信息中的高速铁路沿线各段用户小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度；

所述计算模块用于：基于所述时间间隔和所述经纬度进行计算，得到所述移动速度。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种信令数据处理系统，所述信令数据处理系统包括上述任一项所述的高速铁路用户分离系统，还包括：监控模块和定位输出模块，其中，

所述监控模块用于：监控高速铁路用户在小区下的所述合成数据信息，确定异常事件用户；

所述定位输出模块用于：根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，并输出相应的预警信息。

本发明实施例的有益效果在于，由于采用了采集高速铁路对应的全量小区信令数据，基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息，将合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，区域小区集合由高速铁路的一层基站和二层基站混合而成的技术方案，避免了现有技术中成本高，且分离效果不精准的技术问题，实现了高效且精准的将高铁用户进行分离，且成本较低的技术效果。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种高速铁路用户分离方法的流程示意图；

图2为本发明另一实施例提供的一种高速铁路用户分离方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种信令数据处理方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种高速铁路用户分离系统的模块示意图；

图5为本发明实施例提供的一种信令数据处理系统的模块示意图；

附图中的标识：

1、采集模块，2、合成模块，3、匹配模块，4、构建模块，5、获取模块，6、分离模块，7、计算模块，8、监控模块，9、定位输出模块。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

本发明实施例提供了一种高速铁路用户分离方法及系统、信令数据处理方法及系统、存储介质。

根据本发明实施例的一个方面，本发明实施例提供了一种高速铁路用户分离方法。

第一实施例：

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种高速铁路用户分离方法的流程示意图。

如图1所示，该方法包括：

S100：采集高速铁路对应的全量小区信令数据。

在该步骤中，全量小区信令数据具体为全量4G小区信令数据。全量4G小区信令数据全量4G小区UU\X2\S1MME\SIU\S6A\SGs信令数据。其中，全量4G小区UU\X2\S1MME\SIU\S6A\SGs信令数据，主要用到SIMME信令数据中用户(IMSI)切换占用小区、切换驻留时长、小区切换时间序列，用以分离出疑似高铁用户占用小区序列，并以小区为单位关联MR报告进行后关联形成完整的事务详细记录，并解析入库存储。

S200：基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息。

其中，外部数据表示法即为XDR，DXR是SunSoft的开放网络计算环境的一种功能。XDR提供了一种与体系结构无关的表示数据，解决了数据字节排序的差异、数据字节大小、数据表示和数据对准的方式。使用XDR的应用程序，可以在异构硬件系统上交换数据。从SunSoft使得可以免费获得RPC/XDR规范和源代码。XDR允许把数据包装在独立于介质的结构中使得数据可以在异构的计算机系统中传输。从局部表示转换到XDR称为编码，从XDR转换到局部表示称为译码。XDR使用软件来完成变换，所以在不同的操作系统中可以灵活的运用。另外，XDR还是独立于传输层的transport layer。Sun的远端程序呼叫RPC就是使用XDR。

在该步骤中，基于外部数据表示法对全量4G小区信令数据进行合成处理，可实现得到精准且可靠的合成数据信息。避免了现有技术中对全量4G小区信令数据整理时耗时，效率低的技术弊端。通过外部数据表示法，可提高数据处理的效率，减少功耗，节约成本。

其中，网络关键绩效指标信息即为KPI信息，网络关键质量指标信息即为KQI信息。

在该步骤中，全量4G小区基于XDR合成的用户级、业务级别的KPI信息和KQI信息，基于后关联，将从不同小区采集到的业务感知组合成一个完整的跨多个小区的数据业务上网过程。

S300：将合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，区域小区集合由高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。

可以理解的是，高速铁路分为多个段，不同的段对应的基站可能相同，也可能不相同。当然，也可能高速铁路中的某一段对应多个基站。比如，某高速铁路的A段和B段均对应基站C。且，A段对应五个基站，其中，三个基站距离A段的距离较近，而另外两个基站距离A段的距离较远，于是，三个距离A段较近的基站为一层基站，而另外两个距离A段较远的基站为二层基站。

当然，在S300之前，还包括构建区域小区集合的步骤，其中，构建区域小区集合的步骤具体包括：基于获取到的高速铁路的射频扫频信息、规划信息以及路测信息，构建包含一层基站和二层基站的区域小区集合。

在该步骤中，具体可基于P/N判决进行匹配。其中，每个区域小区集合应包含3-5个高铁线路一层基站站点和二层基站站点，沿高铁线路方向逐段划分及逐段编号。对于任意用户占用多个区域小区集合，满足P/N判决定义为疑似高铁用户。

第二实施例：

本实施例以第一实施例为基础。在本实施例中，(请参阅图2，图2为本发明另一实施例提供的一种高速铁路用户分离方法的流程示意图。)该方法包括：

S400：获取高速铁路对应的互联网数据。

如：从12306网站或者其它网站获取高速铁路运营相关数据，即互联网数据。

S500：基于互联网数据，从疑似高铁用户中分离出高速用户、中速用户和低速用户。

当互联网数据包括高铁的车次、停留站点、停留时间时。即当从12306网站中获取高铁的车次信息，共有多少个站点，具体有哪些站点等，并获取每个站点的停留时间的信息等。按照车次为单位，将相关数据信息解析入库。则S500具体包括：

S510：基于互联网数据计算高铁的区间运行速度。

由于互联网数据中包括车次、停留站点、停留时间，所以，基于互联网数据，可以获取某站点至另一站点的运行速度，或者整个运行过程中的运行速度等。

S520：将区间运行速度与疑似高铁用户对应的移动速度进行比较，得到比较结果，并根据比较结果确定高速用户、中速用户和低速用户。

可以理解的是，将移动速度与区间运行速度进行比较时，可能得到三种比较结果，移动速度大于区间运行速度，移动速度等于区间运行速度，以及移动速度小于区间运行速度。

在该步骤中，当移动速度大于或等于区间运行速度70％时，则该疑似高铁用户为中速用户；当移动速度小于区间运行速度70％且大于区间运行速度50％时，则该疑似高铁用户为中速用户；当移动速度小于或等于区间运行速度50％时，则该疑似高铁用户为低速用户。

可以理解的是，在S500之前，还包括获取移动速度的步骤，具体地，获取移动速度的步骤包括：

S10：获取合成数据信息中的高速铁路沿线各段用户小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度。

S20：基于时间间隔和经纬度进行计算，得到移动速度。

在该步骤中，基于经纬度，可以知道疑似高铁用户移动的距离。所以，基于移动的距离和时间间隔，可以得到用户的移动速度。

在本实施例中，分离出高速用户、中速用户和低速用户的实现方式，详述如下：

本发明实施例中根据用户的全量4G小区信令数据中，上网切换占用的区域集合切换序列，P/N判决综合识别疑似高铁用户。

本发明实施例中用户上网切换占用的区域集合切换序列，指用户数据业务中，发生切换时所占用到的小区顺序及小区所属区域集合的顺序，用户占用小区所属区域集合需满足P/N判断。

例如用户一次数据业务发生3次切换，从A小区切换到B小区，再从B小区切换到C小区，若A小区属于区域集合1,B小区属于区域集合2，C小区属于区域集合3，那么区域集合1-＞区域集合2-＞区域集合3就是一个切换序列。根据用户切换点基站经纬度计算用户移动速度，分离出高铁沿线高速用户(即高速用户)、高铁沿线中速用户(即中速用户)，以及高铁沿线低速用户(即低速用户)。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种信令数据处理方法，该信令数据处理方法包括如上所述的高速铁路用户分离方法。

请参阅图3，图3为本发明实施例提供的一种信令数据处理方法的流程示意图。

如图3所示，该方法包括：

S100：采集高速铁路对应的全量小区信令数据。

S200：基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息。

S300：将合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，区域小区集合由高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。

S600：监控高速铁路用户在小区下的合成数据信息，确定异常事件用户。

S700：根据高速铁路用户的位置及行进方向定位异常事件用户的位置，并输出相应的预警信息。

本发明实施例中，按用户类型建立高速铁路监控指标体系，以分离出三种不同类型用户KQI感知为样本，建立一定时间粒度(如五分钟)及车次的高速铁路监控预警体系，可实时监控用户感知波动情况，如果高速铁路沿线用户在某小区或某线路下KQI指标持续恶化，可触发告警，提升优化人员及时处理。

本发明实施中，KQI指标包含用户所在小区名称，业务大类KQI(如视频类，WEB类，即时通信类、邮件类、游戏类等)业务次数及业务KQI指标(如视频业务速率码率比、XKB启动时延、WEB业务响应时延等)和KPI指标(如二次握手时延、三次握手时延、上行RTT时延，下行RTT时延和下行RTT过大比例等)等一系列常用指标。

本发明实施例通过建立高铁监控预警体系，对各小区的KQI信息及KPI信息进行监控，可以将各信息的监控结果通过柱状图表示出来，也可以通过趋势图的方式对监控结果进行显示。

在本发明实施例中，针对分离出的高速用户、中速用户，以及低速用户等3类用户类型，分别进行小区KPI信息和KQI信息统计。呈现维度上可以按小区、小区组、、车次上行、车次下行、整个高铁等5个网元维度，高速用户、中速用户，以及低速用户等3个用户维度进行指标呈现，为高速铁路小区优化提供灵活的指标查询呈现，全面评估出各种用户类型在高速铁路小区下的指标情况。

在本发明实施例中，建立高速铁路监控预警体系时，会对其中的一些KPI信息或者KPI信息根据实际的网络情况以及指标的常用经验值进行设定，当监控获得的KPI信息结果不符合设定值范围时，则说明存在网络异常。

本发明实施在对异常事件的位置进行定位后，根据分离出来的高速铁路用户异常事件进行跟踪定位，可以进一步通过信令回放等功能，精确定位异常事件问题点。

在一种可能实现的技术方案中，信令数据处理方法包括：

S1：基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息。

S2：基于合成数据信息(即网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息)判断用户切换序列及所属区域集合。

S3：对所属区域集合进行P/N判决，对不满足P/N判断的小区用户暂时不进行处理。

S4：提取符合P/N判决的小区用户(即疑似高铁用户)的业务数据切换信息以及小区经纬度。

S5：获取切换业务数据的时间差。

S6：基于时间差和小区经纬度计算小区用户的移动速度。

S7：获取12306网站等互联网站高速铁路运营相关数据。

S8：基于高速铁路运营相关数据获取高铁车次、停留站点、停留时间。

S9：根据获取到的高铁车次、停留站点、停留时间，计算各高铁站区间的运行速度。

S10：将各高铁站区间的运行速度与移动速度进行比较，得到高速用户、中速用户和低速用户。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一实施例所述的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种高速铁路用户分离系统。

请参阅图4，图4为本发明实施例提供的一种高速铁路用户分离系统的模块示意图。

如图4所示，该系统包括：采集模块、合成模块和匹配模块，其中，

采集模块用于：采集高速铁路对应的全量小区信令数据。

合成模块用于：基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息；

匹配模块用于：将合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，区域小区集合由高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。

结合图4可知，在一种可能实现的技术方案中，该系统还包括：构建模块，其中，

构建模块用于：基于获取到的高速铁路的射频扫频信息、规划信息以及路测信息，构建包含一层基站和二层基站的区域小区集合。

结合图4可知，在一种可能实现的技术方案中，该系统还包括：获取模块和分离模块，其中，

获取模块用于：获取高速铁路对应的互联网数据。

分离模块用于：基于互联网数据，从疑似高铁用户中分离出高速用户、中速用户和低速用户。

在一种可能实现的技术方案中，当互联网数据包括高铁的车次、停留站点、停留时间时，则分离模块具体用于：

基于互联网数据计算高铁的区间运行速度。

将区间运行速度与疑似高铁用户对应的移动速度进行比较，得到比较结果，并根据比较结果确定高速用户、中速用户和低速用户。

结合图4可知，在一种可能实现的技术方案中，该系统还包括：计算模块，其中，

获取模块还用于：获取合成数据信息中的高速铁路沿线各段用户小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度。

计算模块用于：基于时间间隔和经纬度进行计算，得到移动速度。

根据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种信令数据处理系统。

请参阅图5，图5为本发明实施例提供的一种信令数据处理系统的模块示意图。

该系统包括如上所述的高速铁路用户分离系统，还包括：监控模块和定位输出模块，其中，

监控模块用于：监控高速铁路用户在小区下的合成数据信息，确定异常事件用户。

定位输出模块用于：根据。高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，并输出相应的预警信息。

在一种可能实现的技术方案中，集采模块用于：对全量小区信令数据进行采集。

合成模块用于：基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息。

匹配模块用于：基于合成数据信息(即网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息)判断用户切换序列及所属区域集合，对所属区域集合进行P/N判决，对不满足P/N判断的小区用户暂时不进行处理。

获取模块用于：提取符合P/N判决的小区用户(即疑似高铁用户)的业务数据切换信息以及小区经纬度，并获取切换业务数据的时间差，并获取12306网站等互联网站高速铁路运营相关数据。

计算模块用于：基于时间差和小区经纬度计算小区用户的移动速度，并根据获取到的高铁车次、停留站点、停留时间，计算各高铁站区间的运行速度。

分离模块用于：将各高铁站区间的运行速度与移动速度进行比较，从疑似高铁用户中分离得到高速用户、中速用户和低速用户。

监控模块用于：监控高速铁路用户在小区下的合成数据信息，确定异常事件用户。

定位输出模块用于：根据。高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，并输出相应的预警信息。

本发明实施例通过采集高速铁路对应的全量小区信令数据，基于外部数据表示法对全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息，将合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，区域小区集合由高速铁路的一层基站和二层基站混合而成的技术方案，避免了现有技术中成本高，且分离效果不精准的技术问题，实现了高效且精准的将高铁用户进行分离，且成本较低的技术效果。

读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的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。

在本申请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，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。

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发明实施例方案的目的。

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，也可以是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。

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，本发明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)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

还应理解，在本发明各实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种高速铁路用户分离方法，其特征在于，所述方法包括：

采集高速铁路对应的全量小区信令数据；

基于外部数据表示法对所述全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，所述合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息；

将所述合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，所述区域小区集合由所述高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。

2.根据权利要求1所述的高速铁路用户分离方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于获取到的所述高速铁路的射频扫频信息、规划信息以及路测信息，构建包含所述一层基站和所述二层基站的所述区域小区集合。

3.根据权利要求1或2所述的高速铁路用户分离方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述高速铁路对应的互联网数据；

基于所述互联网数据，从所述疑似高铁用户中分离出高速用户、中速用户和低速用户。

4.根据权利要求3所述的高速铁路用户分离方法，其特征在于，当所述互联网数据包括高铁的车次、停留站点、停留时间时，则所述基于所述互联网数据，从所述疑似高铁用户中分离出高速用户、中速用户和低速用户，具体包括：

基于所述互联网数据计算所述高铁的区间运行速度；

将所述区间运行速度与所述疑似高铁用户对应的移动速度进行比较，得到比较结果，并根据所述比较结果确定所述高速用户、所述中速用户和所述低速用户。

5.根据权利要求4所述的高速铁路用户分离方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述合成数据信息中的高速铁路沿线各段用户小区切换的时间间隔，以及各切换点基站经纬度；

基于所述时间间隔和所述经纬度进行计算，得到所述移动速度。

6.一种信令数据处理方法，其特征在于，所述信令数据处理方法包括权利要求1至5中任一项所述的高速铁路用户分离方法，所述信令数据处理方法还包括：

监控高速铁路用户在小区下的所述合成数据信息，确定异常事件用户；

根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，并输出相应的预警信息。

7.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。

8.一种高速铁路用户分离系统，其特征在于，所述系统包括：采集模块、合成模块和匹配模块，其中，

所述采集模块用于：采集高速铁路对应的全量小区信令数据；

所述合成模块用于：基于外部数据表示法对所述全量小区信令数据进行合成处理，得到合成数据信息，其中，所述合成数据信息包括网络关键绩效指标信息和网络关键质量指标信息；

所述匹配模块用于：将所述合成数据信息与预设的区域小区集合进行匹配处理，得到疑似高铁用户，其中，所述区域小区集合由所述高速铁路的一层基站和二层基站混合而成。

9.根据权利要求8所述的高速铁路用户分离系统，其特征在于，所述系统还包括：构建模块，其中，

所述构建模块用于：基于获取到的所述高速铁路的射频扫频信息、规划信息以及路测信息，构建包含所述一层基站和所述二层基站的所述区域小区集合。

10.一种信令数据处理系统，其特征在于，所述信令数据处理系统包括权利要求8或9所述的高速铁路用户分离系统，还包括：监控模块和定位输出模块，其中，

所述监控模块用于：监控高速铁路用户在小区下的所述合成数据信息，确定异常事件用户；

所述定位输出模块用于：根据所述高速铁路用户的位置及行进方向定位所述异常事件用户的位置，并输出相应的预警信息。