CN109936849B

CN109936849B - 一种室分小区外泄定位方法和装置

Info

Publication number: CN109936849B
Application number: CN201711352831.5A
Authority: CN
Inventors: 何雅君; 王建生; 周昌林; 马骢; 童海生; 姜奇华; 赵锦松; 李海振; 丁霞俊
Original assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd; China Mobile Group Zhejiang Co Ltd
Current assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd; China Mobile Group Zhejiang Co Ltd
Priority date: 2017-12-15
Filing date: 2017-12-15
Publication date: 2022-05-31
Anticipated expiration: 2037-12-15
Also published as: CN109936849A

Abstract

本发明实施例提供一种室分小区外泄定位方法和装置。所述方法包括：根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，获知室分小区为外泄小区后，根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区，并根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和外泄小区的站点位置，确定外泄小区的外泄方向；根据外泄小区的最大外泄范围对应的距离和外泄方向，确定出外泄小区的外泄区域。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的方法和装置，能够准确定位出外泄小区的外泄区域，为外泄整治提供明确方向，从而降低外泄对用户感知的影响。

Description

一种室分小区外泄定位方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，尤其涉及一种室分小区外泄定位方法和装置。

背景技术

室内分布系统是一种针对室内用户群体，用于改善室内移动通信环境或者增加室内网络容量的解决方案；其原理为利用室内天线分布系统将移动基站的信号通过拉远的方式均匀分布在室内各个角落，从而保证室内区域拥有理想的信号覆盖，让用户在室内也能享用高品质的网络。据统计，手机终端的业务70％产生于室内，因此室内分布系统的重要性日益被强化，是需要重点保障的对象。

按照传统习惯，建设室内分布系统的楼宇或小区均为重要楼宇，建设室内分布系统的目的主要有两个：信号覆盖补盲与网络容量保障。但当前建有室分分布系统楼宇，如写字楼、商场、医院等，实际都为半开放式的建筑，楼宇楼体外侧都为玻璃墙体，因此室内建筑环境无法对无线信号进行有效隔离，容易引起室分信号外泄至室外。当前室分E频段优先级为6，高于宏站D频段(优先级为5)和F频段(优先级为4)，并且室分小区常规情况下仅添加了周边一层的宏站邻区，部分高低分层站点高层小区更是只添加了宏站的单向邻区(只切入不切出)。因此，当用户在室外占用室分外泄信号后将会出现较难切到宏站的现象，对用户的业务使用感知产生影响，比如，室分外泄距离过远，用户占用室分外泄信号，室分未添加宏站邻区或者与宏站未做切出邻区，导致用户一直占用室分低电平信号，最终脱网，影响用户感知；室分小区容量有限，若外泄区域用户占用过多，将影响室内用户感知；在弱电平情况下，终端上行发射功率提高，抬升站点整体底噪，影响整站业务感知。

针对室分系统信号外泄的定位，目前尚无有效的手段，后台KPI(Key PerformanceIndicator，关键绩效指标)指标无法指向站点是否外泄，更加无法精准得呈现外泄区域，无法满足当前网络优化工作的要求。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种室分小区外泄定位方法和装置，可准确定位外泄区域，为外泄整治提供明确方向，从而降低外泄对用户感知的影响。

一方面，本发明实施例提供一种室分小区外泄定位方法，包括：

根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断所述室分小区是否为外泄小区；

获知所述室分小区为外泄小区后，根据所述采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比；

根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区，并根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向；

根据所述外泄小区的最大外泄范围对应的距离和所述外泄方向，确定出所述外泄小区的外泄区域。

另一方面，本发明实施例提供一种室分小区外泄定位装置，包括：

外泄识别模块，用于根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断所述室分小区是否为外泄小区；

邻区采样模块，用于获知室分小区为外泄小区后，根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比；

方向定位模块，用于根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区，并根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向；

区域定位模块，用于根据所述外泄小区的最大外泄范围对应的距离和所述外泄方向，确定出所述外泄小区的外泄区域。

又一方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器和总线，其中：

所述处理器，所述存储器通过总线完成相互间的通信；

所述处理器可以调用存储器中的计算机程序，以执行上述方法的步骤。

再一方面，本发明实施例提供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上述方法的步骤。

本发明实施例提供的室分小区外泄定位方法和装置，通过根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，获知室分小区为外泄小区后，根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区，并根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向；根据所述外泄小区的最大外泄范围对应的距离和所述外泄方向，准确定位出外泄小区的外泄区域，为外泄整治提供明确方向，从而降低外泄对用户感知的影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本发明一个实施例的室分小区外泄定位方法的示例性流程图；

图2示出了根据本发明一个实施例的D780010莲都灯塔三村F-2的覆盖区域示意图；

图3示出了根据本发明一个实施例的D789391莲都第二人民医院LY灯塔菜场街道微站WZ_3的覆盖区域示意图；

图4示出了根据本发明一个实施例的D780026莲都绿洲花苑F-3的覆盖区域示意图；

图5示出了根据本发明一个实施例的重叠覆盖核心区域示意图；

图6示出了根据本发明一个实施例的外泄方向示意图；

图7示出了根据本发明一个实施例的外泄用户上报的采样点分布示意图；

图8示出了根据本发明一个实施例的外泄同心圆示意图；

图9示出了根据本发明一个实施例的外泄区域示意图；

图10示出了根据本发明一个实施例的室分小区外泄定位装置的结构示意图；

图11示出了根据本发明一个实施例的电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

本申请使用的“模块”、“装置”等术语旨在包括与计算机相关的实体，例如但不限于硬件、固件、软硬件组合、软件或者执行中的软件。例如，模块可以是，但并不仅限于：处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行程序、执行的线程、程序和/或计算机。举例来说，计算设备上运行的应用程序和此计算设备都可以是模块。一个或多个模块可以位于执行中的一个进程和/或线程内，一个模块也可以位于一台计算机上和/或分布于两台或更多台计算机之间。

下面结合附图详细说明本发明的技术方案。

实际应用中，为了消除用户之间不同的传输时延，使得不同用户的上行信号到达基站的时间对齐，保证上行正交性，降低小区内干扰，用户从网络侧接收TA(TimeAdvanced，时间提前量)命令，调整上行PUCCH(Physical Uplink Control Channel，物理上行链路控制信道)/PUSCH(Physical Uplink Shared Channel，物理上行共享信道)/SRS(Sounding Reference Signal，探测参考信号)的发射时间。因此TA表征的是室分小区与用户之间的距离，也用于衡量室分小区的覆盖距离。在室分小区中，室分小区的射频单元至室分天线的距离与室分天线至用户的距离的累加值等于室分小区的覆盖距离。

本发明实施例中，根据外泄用户TA较室内用户TA大的特性，将基于用户上报的MR(Measurement Report，测量报告)中的TA来进行外泄小区的定位，以及外泄小区外泄区域定位，降低外泄小区筛选工作量，且准确性高。

实际应用中，可以根据TA的实际取值和预先划分的各TA区间各自对应的TA区间取值范围，可以确定TA所属的TA区间；在MR中TA对应的数据为MR.TADV，MR.TADV代表的是TA所属的TA区间，每个区间对应不同的距离范围，如表1所示。

表1 TA区间取值范围及对应距离

TA区间	TA区间取值范围(单位Ts)	对应距离(单位米)
			MR.TADV.00	TADV<16	TADV.00<78.12
MR.TADV.01	16TADV<32	78.12≤TADV.01<156.24
			…	…	…
MR.TADV.11	176TADV<192	860.64≤TADV.11<938.88
			MR.TADV.12	192TADV<224	938.88≤TADV.12<1095.36
…	…	…
			MR.TADV.37	992TADV<1024	4850.88≤TADV.37<5007.36
MR.TADV.38	1024TADV<1280	5007.36≤TADV.38<6259.2
			…	…	…
MR.TADV.41	1792TADV<2048	8762.88≤TADV.41<10014.72
			MR.TADV.42	2048TADV<3072	10014.72≤TADV.42<15022.08
MR.TADV.43	3072TADV<4096	15022.08≤TADV.43<20029.44
			MR.TADV.44	4096TADV	20029.44≤TADV.44

参考图1，其示出了根据本发明一个实施例的室分小区外泄定位方法的示例性流程图。

如图1所示，本发明实施例提供的室分小区外泄定位方法方法，可以包括如下步骤：

S110：根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断室分小区是否为外泄小区。

本发明实施例中，可以将用户上报的MR作为一个采样点。其中，MR中可以包括用户接收室分小区的接收信号码功率、用户接收邻区的接收信号码功率、TA等数据。

由于外泄用户与室分小区的射频单元之间的距离较室内用户与室分小区的射频单元之间的距离更远，相应地，外泄用户上报的采样点对应的TA区间较室内用户上报的采样点对应的TA区间更大。

因此，本发明实施例中，可通过对比外泄用户与室内用户的TA值所呈现的差异判断小区是否外泄。实际应用中，可基于忙闲时呈现出来的采样点特征，将室内用户群与外泄用户群进行区分，以达到外泄锁定的目的。

具体地，可以根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，确定室内用户时间提前量TA平均值和外泄用户TA平均值；根据室内用户TA平均值和外泄用户平均TA值，确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅；若外泄用户相较于室内用户的TA增幅大于或等于设定的增幅比例阈值，则确定室分小区为外泄小区。

其中，增幅比例阈值是由本领域技术人员根据经验进行设置。实际应用中，外泄用户相较于室内用户的TA增幅越大，说明外泄用户占比越大，室分小区的外泄情况更严重。

S120：获知室分小区为外泄小区后，根据采样周期中以外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比。

本发明实施例中，在获知室分小区为外泄小区后，可以从以外泄小区为主小区的外泄用户上报的采样点中筛选出采样周期中以外泄小区为主小区的用户上报的重叠覆盖采样点、以外泄小区为主小区的外泄用户上报的各重叠覆盖采样点，并确定以外泄小区为主小区的外泄用户上报的各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区。

其中，重叠覆盖采样点指的是满足如下条件的采样点：

采样点外泄小区的接收信号码功率大于或等于预设的功率阈值，且外泄小区接收信号码功率至少与该采样点关联的一个邻区的接收信号码功率的差值小于预设的功率差值阈值。

本发明实施例中，基于室分小区覆盖楼宇内用户行为特征，可以将所有室分场景分为两大类：有常驻用户场景和无常驻用户场景。有常驻用户类型场景代表楼宇内存在一定的用户基数，在外泄用户数据判断时需剔除常驻用户数据，典型场景为医院；无常驻用户场景代表楼宇内无常驻用户，其闲时用户数据接近于外泄用户数据，典型场景为写字楼。

因此，为提高数据准确性，让数据客观得呈现实际网络问题，可以对室分小区进行忙闲时特征定义：

忙时时段：忙时时段所呈现的特征为室内用户量基数大、外泄用户量基数小，忙时时段对应的数据更加接近室内用户群的情况；

超忙时时段：定义用户量最大的时段为超忙时时段(剔除无常驻用户场景的非工作日)；

闲时时段：闲时时段所呈现的特征为室内用户量基数小、外泄用户量基数大，闲时时段对应的数据能够更加接近外泄用户群的情况；

超闲时时段：在本发明实施例中，可定义一天中凌晨2点至4点为超闲时时段，此时段的用户量通常呈稳定状态，此时的用户群可视为场景内常驻用户群。

实际应用中，可以将采样周期划分为多个单位时段，比如，将一天划分为24个单位时段。在进行忙闲时定义时，可以针对每个单位时段，确定该时段的业务量比值K：K＝单时段采样点数量/最忙时采样点数量。并且针对不同的场景设置对应的闲时时段的时段判决条件：X≤K≤Y。若某一时段的业务量比值K满足上述时段判决条件，则判定该时段为闲时时段；若某一时段的业务量比值K大于Y，则可以判定该时段为忙时时段。对于不同的场景，闲时时段的时段判决条件中Y的取值不同。在闲时时段对应的时段判决条件中设置下线是为了避免采样点过少导致数据失真。

其中，单时段采样点数量指的是单位时段内UE上报基站的采样点数量；最忙时采样点数量指的是采样周期内最高的单时段采样点数量，或者采样周期内最高的若干个单时段采样点数量的平均值。

例如，各个场景的判决条件可参考表2。

表2

在无常驻用户场景下，在闲时时段内，室分小区中的室内用户较少，此时外泄用户上报的采样点所占的比例最高，相应地，重叠覆盖采样点由占用外泄信号用户上报。因此，本发明实施例中，可将闲时时段的重叠覆盖采样点估计为外泄用户上报的重叠覆盖采样点。

在有常驻用户场景下，由于超闲时时段用户较静止，几乎无室外用户，该时段用户可视为室内常驻用户。因此，本发明实施例中，可将超闲时时段的重叠覆盖采样点估计为室分小区内的室内常驻用户上报的重叠覆盖采样点。进一步地，可根据如下逻辑来确定外泄用户上报的各重叠覆盖采样点：

闲时时段内的重叠覆盖采样点集合等于室内常驻用户上报的重叠覆盖采样点集合加上外泄用户上报的重叠覆盖采样点集合；

超闲时时段内的重叠覆盖采样点集合等于室内常驻用户上报的重叠覆盖采样点集合；

外泄用户上报的重叠覆盖采样点集合等于闲时时段内的重叠覆盖采样点集合减去超闲时时段内的重叠覆盖采样点集合。

针对每个外泄用户上报的重叠覆盖采样点，确定上报该重叠覆盖采样点的用户所关联的邻区；从而针对每个邻区，确定出该邻区内的重叠覆盖采样点数量；根据该邻区内的重叠覆盖采样点数量和外泄小区内的重叠覆盖采样点数量，确定出该邻区的重叠覆盖采样点占比。

S130：根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区，并根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和外泄小区的站点位置，确定外泄小区的外泄方向。

本发明实施例中，可以选取重叠覆盖采样点占比超过设定的占比阈值的邻区作为强覆盖邻区。其中，占比阈值由本领域技术人员根据经验进行设置，例如可以设置为25％、30％。

或者，可以对各邻区的重叠覆盖采样点占比进行排序，从占比最高的邻区开始，选取重叠覆盖采样点占比总和高于占比总和阈值的前L个邻区作为强覆盖邻区；其中，L为大于或等于1的整数。占比总和阈值由本领域技术人员根据经验进行设置，例如可以设置为80％、85％。

本发明实施例中，可以根据各强覆盖邻区的站点信息，确定各强覆盖邻区对应的覆盖区域；并将各强覆盖邻区共同覆盖的区域，确定为重叠覆盖核心区域；根据外泄小区的站点位置和重叠覆盖核心区域的顶点位置，确定外泄小区的外泄方向。

其中，站点信息包括如下至少一项：站点天线方位角、下倾角、天线波瓣角及TA。

实际应用中，宏站通过站点天线方位角、下倾角、天线波瓣角及TA，计算出强覆盖邻区的覆盖区域，其覆盖图为扇形；街道站通过每个天线方位角、波瓣角及TA，计算出每个天线的覆盖扇形图，由于挂高较小，扇形之间进行平滑调整。叠加上述覆盖区域，通过图层软件，找出强覆盖邻区共同覆盖的区域，根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域的核心点位置和外泄小区的站点位置，确定外泄小区的外泄方向。

例如，室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2为无常驻用户场景；若室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2为外泄小区，则针对室分小区-D780421莲都国际财富大厦E-1，选取的3个强覆盖邻区分别为：D780010莲都灯塔三村F-2、D789391莲都第二人民医院LY灯塔菜场街道微站WZ_3和D780026莲都绿洲花苑F-3。

D780010莲都灯塔三村F-2的重叠覆盖采样点占比为56.65％；D789391莲都第二人民医院LY灯塔菜场街道微站WZ_3的重叠覆盖采样点占比为24.47；D780026莲都绿洲花苑F-3的重叠覆盖采样点占比为13.91％；三个强覆盖邻区的重叠覆盖采样点占比总和达到95％，高于80％。

如图2、3、4所示，通过三个强覆盖邻区的站点天线方位角、下倾角、天线波瓣角及TA，得到各强覆盖邻区的覆盖区域。

如图5所示，进行图层呈现，将三个邻区的覆盖区域进行重叠，其重叠覆盖核心区域即为室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2的外泄方向，重叠区域南北顶点为外泄区域的南北顶点。

例如，室分小区-D780528莲都市中心医院门诊大楼分布E-1为无常驻用户场景；若室分小区D780528莲都市中心医院门诊大楼分布E-1为外泄小区，则针对室分小区-D780528莲都市中心医院门诊大楼分布E-1，选取的3个强覆盖邻区分别为：D780033莲都拆迁大楼F-1、D780104莲都老电视台F-2与D780034莲都中心医院F-2。

其中，D780033莲都拆迁大楼F-1的重叠覆盖采样点占比为29.64％；D780104莲都老电视台F-2的重叠覆盖采样点占比为27.86；D780034莲都中心医院F-2的重叠覆盖采样点占比为24.64％；三个强覆盖邻区的重叠覆盖采样点占比总和达到82％，高于80％。

通过三个强覆盖邻区的站点天线方位角、下倾角、天线波瓣角及TA，得到各强覆盖邻区的覆盖区域。

如图6所示，进行图层呈现，将三个邻区的覆盖区域进行重叠，其重叠覆盖核心区域即为室分小区-D780528莲都市中心医院门诊大楼分布E-1的外泄方向，重叠区域南北顶点为外泄区域的南北顶点。

S140：根据外泄小区的最大外泄范围对应的距离和外泄方向，确定出外泄小区的外泄区域。

本发明实施例中，确定外泄小区的外泄方向后，可从外泄用户上报的各采样点对应的TA区间中筛选出对应的距离最远的TA区间，并根据筛选出的TA区间对应的距离确定最大外泄范围。

实际应用中，在选取对应的距离最远的TA区间之前，可以将各采样点对应的TA区间中距离超过设定的距离阈值的TA区间剔除。或者，可以将各TA区间对应的外泄用户上报的采样点数量进行排序，从采样点数量最高的TA区间开始，依次选取一个TA区间作为候选TA区间，并计算当前选取的TA区间与之前选取的所有候选TA区间的采样点数量的累加值，直至计算的累加值与外泄用户上报的采样点数量总和的比值高于设定的的采样点阈值；从候选TA区间中筛选出对应的距离最远的TA区间。其中，采样点阈值由本领域技术人员根据经验进行设置，例如可以设置为95％。

以外泄小区的站点位置为圆心，以最大外泄范围对应的距离和室内用户TA平均值对应的距离为半径，构建外泄同心圆；根据外泄同心圆与外泄方向，定位出外泄小区的外泄区域。

其中，在无常驻用户场景下，根据超忙时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，确定室内用户TA平均值。

在有常驻用户场景下，根据超闲时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，计算超闲时时段内的用户TA平均值，并作为室内用户TA平均值。

例如，室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2为无常驻用户场景；室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2为外泄小区，室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2中，外泄用户上报的采样点数量共7892个，如图7所示。

其中，95％采样点集中在TA区间：TADV_00～TADV_04内。因此，可以定义室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2的TA主区间为TADV_00～TADV_04，最大外泄范围为TA区间TADV_04。

若室内用户TA平均值为1.5，对应的TA区间记为TADV_0.5，位于TADV_00与TADV_01之间。以室内用户TA平均值对应的TA区间TADV_0.5为基准，

如图8所示，根据基准TA区间TADV_0.5与对应的距离最远的最大TA区间TADV_04，确定外泄同心圆。

如图9所示，根据外泄同心圆与外泄方向确定外泄区域。图9中以室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2中中心的扇形阴影区域为本小区外泄区域。

本发明实施例提供的室分小区外泄定位方法，通过根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断所述室分小区是否为外泄小区；获知室分小区为外泄小区后，根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比；根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区；根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向；根据外泄小区的最大外泄范围对应的距离和外泄方向，准确定位出外泄小区的外泄区域，为外泄整治提供明确方向，从而降低外泄对用户感知的影响。

在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供的室分小区外泄定位方法中，若所述室分小区属于无常驻用户场景，则所述确定室内用户TA平均值和外泄用户TA平均值，包括：

根据所述无常驻用户场景对应的时段判决条件、所述采样周期所划分得到的各单位时段内的采样点数量，确定所述采样周期中的超忙时时段和闲时时段，以及所述室分小区分别在所述超忙时时段和闲时时段内的采样点数量；

根据所述超忙时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，确定所述超忙时时段内的用户TA平均值，并作为室内用户TA平均值；

根据所述闲时时段内各采样点所对应的TA区间，确定所述闲时时段内的用户TA平均值，并作为外泄用户TA平均值。

本发明实施例中，在无常驻用户场景下，室分小区在超忙时时段代表的是忙时时段中的用户量最大的时段，因此，在超忙时时段室内用户最多，TA呈现的平均距离可近似于室内用户至射频单元的平均距离；同理，室分小区在闲时时段的外泄用户较多，此时外泄用户上报的采样点所占的比例最高。

因此，可以根据如下逻辑关系，估计室内用户TA平均值M_室内用户和外泄用户TA平均值M_外泄用户：

M_{超忙时时段}≈M_室内用户；

M_闲时时段≈M_外泄用户

其中，M_{超忙时时段}为超忙时时段内的用户TA平均值；M_闲时时段为闲时时段内的用户TA平均值；M_外泄用户为外泄用户TA平均值。

在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供的室分小区外泄定位方法中，若所述室分小区属于有常驻用户场景，则所述确定室内用户TA平均值和外泄用户TA平均值，包括：

根据所述有常驻用户场景对应的时段判决条件、所述采样周期所划分得到的各单位时段内的采样点数量，确定所述采样周期中的超闲时时段和闲时时段，以及所述室分小区分别在所述超闲时时段和闲时时段内的采样点数量；

根据所述超闲时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，计算所述超闲时时段内的用户TA平均值，并作为室内用户TA平均值；

根据所述闲时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，计算所述闲时时段内的用户TA平均值；

将所述闲时时段内的用户TA平均值与所述超闲时时段内的用户TA平均值的差值，确定为外泄用户TA平均值。

本发明实施例中，在有常驻用户场景下，考虑超闲时时段用户较静止，几乎没有室外用户活动产生的外泄，该时段的用户平均距离等同于室内常驻用户平均距离。因此，可以根据如下逻辑关系，估计室内常驻用户TA平均值M_{室内常驻用户}(即室内用户TA平均值M_室内用户)和外泄用户TA平均值M_外泄用户：

M_{超闲时时段}≈M_{室内常驻用户}；

M_闲时时段≈M_{室内常驻用户}+M_外泄用户；

M_外泄用户≈M_闲时时段-M_{室内常驻用户}≈M_闲时时段-M_{超闲时时段}

其中，M_{超闲时时段}为超闲时时段内的用户TA平均值；M_闲时时段为闲时时段内的用户TA平均值；M_{室内常驻用户}为室内常驻用户TA平均值；M_外泄用户为外泄用户TA平均值。

在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供的室分小区外泄定位方法中，根据如下公式确定目标时段t内的用户TA平均值M_t：

公式1中，S_TA(i)表示所述目标时段t内第i个TA区间内的采样点数量，r_TA(i)表示所述目标时段t内第i个TA区间对应的表征值，i取值为[1，N]的整数，N为预设的TA区间的总量，N取值为大于1的整数；其中，目标时段为超闲时时段、闲时时段、或超忙时时段。

继而，根据如下公式确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅P：

在无常驻用户场景下，室内用户TA平均值M_室内用户、外泄用户TA平均值M_外泄用户、超忙时时段内的用户TA平均值M_{超忙时时段}、闲时时段内的用户TA平均值M_闲时时段，满足如下逻辑关系：

M_室内用户≈M_{超忙时时段}，M_外泄用户≈M_闲时时段。

在有常驻用户场景下，室内常驻用户TA平均值M_{室内常驻用户}、室内用户TA平均值M_室内用户、外泄用户TA平均值M_外泄用户、超闲时时段内的用户TA平均值M_{超闲时时段}、闲时时段内的用户TA平均值M_闲时时段，满足如下逻辑关系：

M_室内用户≈M_{室内常驻用户}≈M_{超闲时时段}，M_外泄用户≈M_闲时时段-M_{超闲时时段}。

本发明实施例中，对于不同的场景，设定的增幅比例阈值不同。例如，对于无常驻用户场景，增幅比例阈值可以设置为20％；对于有常驻用户场景，增幅比例阈值可以设置为10％。

这样，对于无常驻用户场景，若外泄用户相较于室内用户的TA增幅P≥20％小区，则可以确定室分小区为外泄小区。对于有常驻用户场景，若外泄用户相较于室内用户的TA增幅P≥10％小区，则可以确定室分小区为外泄小区。

例如：室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2为无常驻用户场景；针对室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2，统计出的超忙时时段和闲时时段内在不同TA区间对应的采样点数量，如表3所示。

表3

时段属性	采样点数量	TADV_00	TADV_01	TADV_02	TADV_03	TADV_04	TADV_05	…	TADV_44
										闲时	7892	3917	1638	1139	471	337	94	…	0
超忙时	87921	57376	22788	4943	1112	953	453	…	0

根据公式1以及统计出的超忙时时段内在不同TA区间对应的采样点数量，计算超忙时时段内的用户TA平均值即室内用户TA平均值为1.50；根据公式1以及统计出的闲时时段内在不同TA区间对应的采样点数量，计算闲时时段内的用户TA平均值即外泄用户TA平均值为2.17。相应地，根据公式2可确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅P为44.67％，外泄用户相较于室内用户的TA增幅P大于20％，因此可以判定室分小区-D780421莲都国际财富大厦分布E-2为外泄小区。

例如，室分小区-D780528莲都市中心医院门诊大楼为有常驻用户场景；针对室分小区-D780528莲都市中心医院门诊大楼，统计出的超闲时时段和闲时时段内在不同TA区间对应的采样点数量，如表4所示。

表4

根据公式1以及统计出的超闲时时段内在不同TA区间对应的采样点数量，计算超闲时时段内的用户TA平均值即室内用户TA平均值为1.15；根据公式1、统计出的闲时时段内在不同TA区间对应的采样点数量和超闲时时段内在不同TA区间对应的采样点数量，计算外泄用户TA平均值为1.29。相应地，根据公式2可确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅P为12.17％，外泄用户相较于室内用户的TA增幅P大于10％，因此可以判定室分小区-D780528莲都市中心医院门诊大楼为外泄小区。

本发明实施例其他步骤与前述实施例步骤相似，本发明实施例不再赘述。

本发明实施例提供的室分小区外泄定位方法，通过不同时段内不同用户的TA特性，确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅超过设定的增幅；根据外泄用户相较于室内用户的TA增幅超过设定的增幅和设定的增幅比例阈值，实现精准定位外泄小区。

在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供的室分小区外泄定位方法中，所述根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比，包括：

针对采样周期中以所述外泄小区为主小区的每个外泄用户上报的采样点，根据该采样点所对应的小区功率数据，判断该采样点是否为所述外泄小区内的重叠覆盖采样点；其中，该采样点所对应的小区功率数据包括：该采样点对应的外泄小区的接收信号码功率、该采样点关联的各邻区的接收信号码功率；

根据各重叠覆盖采样点各自关联的邻区，确定各邻区内的重叠覆盖采样点数量；

针对每个邻区，将该邻区内的重叠覆盖采样点数量和所述外泄小区内的重叠覆盖采样点数量的比值，确定为该邻区的重叠覆盖采样点占比。

本发明实施例中，可以从以外泄小区为主小区的用户上报的采样点中筛选出采样周期中以外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点、以外泄小区为主小区的外泄用户上报的各重叠覆盖采样点，并确定以外泄小区为主小区的外泄用户上报的各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区。

其中，根据如下方式外泄小区内的重叠覆盖采样点：

针对采样周期中以外泄小区为主小区的每个外泄用户上报的采样点，若该采样点对应的外泄小区的接收信号码功率大于或等于预设的功率阈值，且外泄小区接收信号码功率至少与该采样点关联的一个邻区的接收信号码功率的相对比值小于预设的功率比值阈值，则确定该采样点为外泄小区内的重叠覆盖采样点。

其中，预设的功率阈值、功率比值阈值均由本领域技术人员根据经验进行设置，例如，功率阈值可以设置为-110dBm，功率比值阈值可以设置为6dB。

在确定外泄小区内的重叠覆盖采样点之后，可以针对每个外泄用户上报的重叠覆盖采样点，确定上报该重叠覆盖采样点的用户所关联的邻区。对于不同的用户，其各自关联的邻区之间可能存在重合，例如，以外泄小区为主小区的用户A所关联的邻区包括邻区1、邻区2；以外泄小区为主小区的用户B所关联的邻区包括邻区2和邻区。

因此，针对每个邻区，可以根据各重叠覆盖采样点各自关联的邻区，统计出各邻区内的重叠覆盖采样点数量。继而，将该邻区内的重叠覆盖采样点数量与外泄小区内的重叠覆盖采样点数量的比值，确定为该邻区的重叠覆盖采样点占比。

本发明实施例提供的室分小区外泄定位方法，通过采样点对应的小区功率数据进行重叠覆盖采样点的识别，并根据各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区和外泄小区内的重叠覆盖采样点数量，确定各邻区的重叠覆盖采样点，得到各邻区的重叠覆盖采样点占比，以便进行强覆盖邻区的筛选，提高定位准确度。

在上述各实施例的基础上，本发明又一实施例提供了一种室分小区外泄定位装置。

参考图10，其示出了根据本发明一个实施例的室分小区外泄定位装置的结构示意图。

如图10所示，本发明实施例提供的室分小区外泄定位装置1000可以包括：外泄识别模块1001、邻区采样模块1002、方向定位模块1003和区域定位模块1004。

其中，外泄识别模块1001用于确定室内用户时间提前量TA平均值和外泄用户TA平均值；根据所述室内用户TA平均值和所述外泄用户平均TA值，确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅；若所述外泄用户相较于室内用户的TA增幅大于或等于设定的增幅比例阈值，则确定所述室分小区为外泄小区。

邻区采样模块1002用于获知室分小区为外泄小区后，根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比。

方向定位模块1003用于根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区，并根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向。

区域定位模块1004用于根据所述外泄小区的最大外泄范围对应的距离和所述外泄方向，确定出所述外泄小区的外泄区域。

可选地，若所述室分小区属于无常驻用户场景，则外泄识别模块根据所述无常驻用户场景对应的时段判决条件、所述采样周期所划分得到的各单位时段内的采样点数量，确定所述采样周期中的超忙时时段和闲时时段，以及所述室分小区分别在所述超忙时时段和闲时时段内的采样点数量；根据所述超忙时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，确定所述超忙时时段内的用户TA平均值，并作为室内用户TA平均值；根据所述闲时时段内各采样点所对应的TA区间，确定所述闲时时段内的用户TA平均值，并作为外泄用户TA平均值。

可选地，若所述室分小区属于有常驻用户场景，则外泄识别模块根据所述有常驻用户场景对应的时段判决条件、所述采样周期所划分得到的各单位时段内的采样点数量，确定所述采样周期中的超闲时时段和闲时时段，以及所述室分小区分别在所述超闲时时段和闲时时段内的采样点数量；根据所述超闲时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，计算所述超闲时时段内的用户TA平均值，并作为室内用户TA平均值；根据所述闲时时段内的采样点数量以及各采样点所对应的TA区间，计算所述闲时时段内的用户TA平均值；将所述闲时时段内的用户TA平均值与所述超闲时时段内的用户TA平均值的差值，确定为外泄用户TA平均值。

可选地，外泄识别模块根据如下公式确定目标时段t内的用户TA平均值M_t：

公式1中，S_TA(i)表示所述目标时段t内第i个TA区间内的采样点数量，r_TA(i)表示所述目标时段t内第i个TA区间对应的表征值，i取值为[1，N]的整数，N为预设的TA区间的总量，N取值为大于1的整数。

其中，所述目标时段为超闲时时段、闲时时段、或超忙时时段。

可选地，邻区采样模块1001具体用于针对采样周期中以所述外泄小区为主小区的每个外泄用户上报的采样点，根据该采样点所对应的小区功率数据，判断该采样点是否为所述外泄小区内的重叠覆盖采样点；其中，该采样点所对应的小区功率数据包括：该采样点对应的外泄小区的接收信号码功率、该采样点关联的各邻区的接收信号码功率；根据各重叠覆盖采样点各自关联的邻区，确定各邻区内的重叠覆盖采样点数量；针对每个邻区，将该邻区内的重叠覆盖采样点数量和所述外泄小区内的重叠覆盖采样点数量的比值，确定为该邻区的重叠覆盖采样点占比。

可选地，若该采样点对应的外泄小区的接收信号码功率大于或等于预设的功率阈值，且所述外泄小区接收信号码功率至少与该采样点关联的一个邻区的接收信号码功率的相对比值小于预设的功率比值阈值，则邻区采样模块1001确定该采样点为所述外泄小区内的重叠覆盖采样点。

本发明实施例提供的室分小区外泄定位装置，通过根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断所述室分小区是否为外泄小区；获知室分小区为外泄小区后，根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比；根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区；根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向；根据外泄小区的最大外泄范围对应的距离和外泄方向，准确定位出外泄小区的外泄区域，为外泄整治提供明确方向，从而降低外泄对用户感知的影响。

本发明提供的室分小区外泄定位装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。

参考图11，其示出了根据本发明一个实施例的电子设备的实体结构示意图。如图11所示，该电子设备1100可以包括：处理器(processor)1101、存储器(memory)1102和总线1103，其中，处理器1101，存储器1102通过总线1103完成相互间的通信。处理器1101可以调用存储器1102中的计算机程序，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：

根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断所述室分小区是否为外泄小区；获知所述室分小区为外泄小区后，根据所述采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比；根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区，并根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向；根据所述外泄小区的最大外泄范围对应的距离和所述外泄方向，确定出所述外泄小区的外泄区域。

在另一种实施方式中，所述处理器1101执行所述计算机程序时实现如下方法：

根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断所述室分小区是否为外泄小区，包括：

根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，确定室内用户时间提前量TA平均值和外泄用户TA平均值；根据所述室内用户TA平均值和所述外泄用户平均TA值，确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅；

若所述外泄用户相较于室内用户的TA增幅大于或等于设定的增幅比例阈值，则确定所述室分小区为外泄小区。

若所述室分小区属于无常驻用户场景，则所述确定室内用户TA平均值和外泄用户TA平均值，包括：

若所述室分小区属于有常驻用户场景，则所述确定室内用户TA平均值和外泄用户TA平均值，包括：

根据如下公式确定目标时段t内的用户TA平均值M_t：

公式1中，S_TA(i)表示所述目标时段t内第i个TA区间内的采样点数量，r_TA(i)表示所述目标时段t内第i个TA区间对应的表征值，i取值为[1，N]的整数，N为预设的TA区间的总量，N取值为大于1的整数；

所述根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比，包括：

所述根据该采样点所对应的小区功率数据，判断该采样点是否为所述外泄小区内的重叠覆盖采样点，包括：

若该采样点对应的外泄小区的接收信号码功率大于或等于预设的功率阈值，且所述外泄小区接收信号码功率至少与该采样点关联的一个邻区的接收信号码功率的相对比值小于预设的功率比值阈值，则确定该采样点为所述外泄小区内的重叠覆盖采样点。

本发明实施例提供的电子设备，至少具有以下技术效果：通过获知室分小区为外泄小区后，根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比；根据各邻区的重叠覆盖采样点占比，筛选出若干个强覆盖邻区；根据各强覆盖邻区共同覆盖的区域和所述外泄小区的站点位置，确定所述外泄小区的外泄方向；根据外泄小区的最大外泄范围对应的距离和外泄方向，准确定位出外泄小区的外泄区域，为外泄整治提供明确方向，从而降低外泄对用户感知的影响。

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：

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程序，所述计算机程序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：

此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过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装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)执行本发明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：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。

以上所描述的装置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装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)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

1.一种室分小区外泄定位方法，其特征在于，包括：

根据所述外泄小区的最大外泄范围对应的距离和所述外泄方向，确定出所述外泄小区的外泄区域；所述根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，判断所述室分小区是否为外泄小区，包括：

根据采样周期中室分小区中各用户上报的采样点对应的TA区间，确定室内用户时间提前量TA平均值和外泄用户TA平均值；

根据所述室内用户TA平均值和所述外泄用户平均TA值，确定外泄用户相较于室内用户的TA增幅；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述室分小区属于无常驻用户场景，则所述确定室内用户TA平均值和外泄用户TA平均值，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述室分小区属于有常驻用户场景，则所述确定室内用户TA平均值和外泄用户TA平均值，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据如下公式确定目标时段t内的用户TA平均值M_t：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采样周期中以所述外泄小区为主小区的外泄用户上报的重叠覆盖采样点和各重叠覆盖采样点所各自关联的邻区，确定各邻区的重叠覆盖采样点占比，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该采样点所对应的小区功率数据，判断该采样点是否为所述外泄小区内的重叠覆盖采样点，包括：

7.一种室分小区外泄定位装置，其特征在于，包括：

区域定位模块，用于根据所述外泄小区的最大外泄范围对应的距离和所述外泄方向，确定出所述外泄小区的外泄区域；

所述外泄识别模块，具体用于：

8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和总线，其中：

所述处理器，所述存储器通过总线完成相互间的通信；

所述处理器可以调用存储器中的计算机程序，以执行如权利要求1-6任意一项所述的方法的步骤。

9.一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1-6任意一项所述方法的步骤。