CN109963293A - 一种性能指标优化方法及装置 - Google Patents

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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition

Abstract

本发明实施例提供一种性能指标优化方法及装置。所述方法包括：采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。所述装置用于执行所述方法。本发明实施例通过采集性能指标劣化小区的多个异常失败counter值并进行counter分析，获得性能指标劣化原因，从而生成对应的优化方案，以counter分析代替复杂的信令分析，不需要人工消耗较长时间来分析整合，提高了分析效率。

Description

一种性能指标优化方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种性能指标优化方法及装置。
背景技术
随着LTE网络建设的不断推进，LTE网络规模日益扩大，为了能够给用户提供更好的通信环境，LTE无线日常优化工作日益重要。
目前，性能指标的优化工作大多数仍基于信令分析为主要手段，优化工程师针对接入类性能指标如无线接通率、零业务等小区级劣化性能指标进行处理。现有的技术方案不但需要工程师对各类信令比较熟悉，同时需要具有资深的优化经验和较强的分析能力，才能通过提取大量的信令数据来判断指标劣化的原因，做出精准的判断，最终生成合理的优化调整方案。这些传统的分析在采集数据、人工分析整合、方案输出制定方面耗时较长，而个人技术能力参差不齐，导致对性能指标优化工作效率较低。
因此，如何提高对性能指标优化的工作效率是现如今亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种性能指标优化方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种性能指标优化方法，包括：
采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；
根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；
根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
第二方面，本发明实施例提供一种性能指标优化装置，包括：
采集模块，用于采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；
分析模块，用于根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；
优化模块，用于根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
第三方面，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，
所述处理器和所述存储器通过所述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第一方面的方法步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
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第一方面的方法步骤。
本发明实施例提供的一种性能指标优化方法及装置，通过采集性能指标劣化小区的多个异常失败counter值并进行counter分析，获得性能指标劣化原因，从而生成对应的优化方案，以counter分析代替复杂的信令分析，不需要人工消耗较长时间来分析整合，提高了分析效率。
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为本发明实施例提供的一种性能指标优化方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的counter分析流程示意图；
图3为本发明实施例提供的至少一级异常失败计数信息结构示意图；
图4为本发明实施例提供的系统间-阻塞干扰波形图；
图5为本发明实施例提供的系统间-互调干扰波形图；
图6为本发明实施例提供的系统间-杂散干扰波形图；
图7为本发明实施例提供的系统内-GPS失锁干扰波形图；
图8为本发明实施例提供的系统内-远距离同频干扰波形图；
图9为本发明实施例提供的一种性能指标优化装置结构示意图；
图10为本发明实施例提供的电子设备实体结构示意图。
具体实施方式
为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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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为本发明实施例提供的一种性能指标优化方法流程示意图，如图1所示，所述方法，包括：
步骤101：采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；
具体的，当检测装置检测到有性能指标劣化的小区后，将性能指标劣化小区进行上报给优化装置。优化装置采集该性能指标劣化小区对应的小区数据，其中，小区数据可以包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败counter值，且应当说明的是，上一级异常失败计数信息与下一级异常失败计数信息之间具有关联关系，即上一级异常失败计counter值可以对应多个下一级异常失败计counter值，且一个上一级异常失败计counter值对应哪些下一级异常失败计counter值是预先配置好的。可以理解的是，优化装置采集的小区数据中还可以包括小区的基础数据，例如：经纬度、小区类型、设备类型、天线方位和频段配置等。
应当说明的是，在性能指标劣化小区中，设置有多个异常失败值计数器，每个异常失败值计数器统计对应异常发生的次数，每发生一次异常，对应的异常失败值计数器累计加1，因此，优化装置可以从性能指标劣化小区的异常失败值计数器中采集到对应的异常失败计counter值。
步骤102：根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；
具体的，在采集到小区数据中的所有的异常失败counter值之后，对所有的异常失败counter值进行counter分析，由于预先设定好异常失败counter值所在级别，以及各上一级异常失败counter值对应的下一级异常失败counter值有哪些，从而可以由上到下逐级进行分析，直至分析到最后一级，由于下级异常失败counter值对应的性能指标劣化原因比上级异常失败counter值对应的性能指标劣化原因更精确，因此通过逐级counter分析可以获取到准确的性能指标劣化原因。
步骤103：根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
具体的，不同的性能指标劣化原因对应不同的优化方案，优化方案可以是针对性能指标劣化原因预先配置好，也可以根据具体的性能指标劣化原因获取对其配置相应的优化方案，在获取到优化方案后，对相应的性能指标进行优化处理。应当说明的是，可以根据小区数据中的基础数据进行配置相应的优化方案。
本发明实施例通过采集性能指标劣化小区的多个异常失败counter值并进行counter分析，获得性能指标劣化原因，从而生成对应的优化方案，以counter分析代替复杂的信令分析，不需要人工消耗较长时间来分析整合，提高了分析效率。
在上述实施例的基础上，所述根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因，包括：
S1、对第一级异常失败计数信息中的异常失败counter值进行比较，获得最大的异常失败counter值；
S2、若判断获知所述最大的异常失败counter值存在对应的下一级异常失败计数信息，则获取所述下一级异常失败计数信息对应的异常失败counter值，并获取下一级异常失败计数信息对应的异常失败counter值中最大的异常失败counter值，并重复执行步骤S2，直到最大的异常失败counter值没有对应的下一级异常失败计数信息为止，获得目标异常失败counter值；
S3、获取所述目标异常失败counter值对应的性能指标劣化原因。
具体的，图2为本发明实施例提供的counter分析流程示意图，如图2所示，包括：
步骤201、获取第一级最大的异常失败counter值；优化装置在获取到的至少一级异常失败计数信息中，先获取第一级异常失败计数信息中的所有的异常失败counter值，对其按照数值大小进行比较，从而获得第一级异常失败计数信息中数值最大的异常失败counter值；
步骤202：是否存在下一级；在获取到最大的异常失败counter值后，判断该最大的异常失败counter值有没有对应的下一级异常失败计数信息，如果有则执行步骤203，否则执行步骤204；
步骤203：获取下一级最大的异常失败counter值；获取上一级的最大的异常失败counter值对应的下一级异常失败计数信息中的异常失败counter值，并对下一级异常失败counter值按照数值大小进行比较，从而获得下一级异常失败计数信息中数值最大的异常失败counter值，并返回步骤202；
步骤204：将最大的异常失败counter值作为目标异常失败counter值；
步骤205：获取性能指标劣化原因；根据目标异常失败counter值获取对应的目标异常失败counter值。
本发明实施例通过对小区数据进行逐级的counter分析，从而获得到准确的性能指标劣化原因，以counter分析代替复杂的信令分析，不需要人工消耗较长时间来分析整合，提高了分析效率。
在上述实施例的基础上，所述至少一级异常失败计数信息包括主counter信息、子counter信息和分支counter信息，所述主counter信息包括多个主counter值，所述子counter信息包括多个子counter值，所述分支counter信息包括多个分支counter值；相应的，
所述根据所述多个异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因，包括：
获取所述主counter信息对应的多个主counter值，对多个主counter值进行数值比较，获得数值最大的主counter值Ai；
判断所述主counter值Ai是否存在对应的子counter信息，若存在则获取主counter值Ai对应的多个子counter值，对多个子counter值进行数值比较，获得数值最大的子counter值Aij；
判断所述子counter值Aij是否存在对应的分支counter信息，若存在则获取所述子counter值Aij对应的多个分支counter值，对多个分支counter值进行数值比较，获得数值最大的分支counter值Aijk，获得所述分支counter值Aijk对应的性能指标劣化原因。
具体的，图3为本发明实施例提供的至少一级异常失败计数信息结构示意图，如图3所示，至少一级异常失败计数信息包括主counter信息、子counter信息和分支counter信息，从图3中可以看出，主counter信息包括RRC连接请求重传counter值、RRC连接建立拒绝counter值和RRC连接建立空口失败counter值。在进行counter分析时，首先从主counter信息中获取数值最大的主counter值Ai。
若RRC连接建立拒绝counter值最大，则判断RRC连接建立拒绝counter值是否有对应的子counter信息，如果有则获取RRC连接建立拒绝counter值对应的子counter信息；RRC连接建立拒绝counter值对应的子counter信息中包括：流控导致的RRC Connectioncounter值、RRC连接拒绝counter值和UE无应答而导致RRC连接建立失败counter值，从RRC连接建立拒绝counter值对应的子counter信息中获取数值最大的子counter值Aij。
如果判断得知RRC连接拒绝counter值最大，则判断RRC连接拒绝counter值是否有对应的分支counter信息，如果有则获取RRC连接拒绝counter值对应的分支counter信息；RRC连接拒绝counter值对应的分支counter信息包括：流控导致的发送RRC ConnectionReject消息counter值、MME过载导致的发送RRC Connection Reject消息counter值、资源分配失败而导致RRC连接建立失败counter值和其他原因导致的RRC连接建立被拒绝的counter值，从RRC连接拒绝counter值对应的分支counter信息中获取数值最大的分支counter值Aijk，假如最大的分支counter值Aijk为资源分配失败而导致RRC连接建立失败counter值，则根据Aijk得知性能指标劣化的原因是由于资源分配失败导致的。
应当说明的是，本发明实施例只给出了部分主counter信息、子counter信息和分支counter信息。
本发明实施例通过对主counter信息的分析确定小区劣化方向、子counter信息分析确定小区劣化本质、分支counter信息确定小区劣化原因，能够直观的引导小区优化和处理，无需优化工程师经验丰富，即可直观的理解劣化指标的成因，快速做出判断，生成合理的方案，因此，提高了优化的效率。
在上述实施例的基础上，所述方法，还包括：
若判断获知所述小区数据中包括告警数据，则直接生成所述告警数据对应的优化方案进行优化处理；或
若判断获知小区参数配置异常，则直接生成所述小区参数配置异常对应的优化方案进行优化处理。
具体的，优化装置获取到的小区数据中还可以包括告警数据或小区参数配置信息。
如果小区数据中包括了告警数据，则说明发生了异常，此时便不需要进行counter分析，可以直接从告警数据中获得异常原因，并根据异常原因生成对应的优化方案进行优化。
如果优化装置判断得知小区参数配置异常，则也可以直接获得异常原因，重新调整小区参数配置即可，应当说明的是，小区参数可以为功率，最小接入电平等参数，还可以是其他小区参数，本发明实施例对此不做具体限定。
本发明实施例通过告警数据和小区参数配置异常进行初期分析，排除小区的基本问题，从而进一步提高了性能指标优化的效率。
在上述实施例的基础上，所述小区数据还包括TA平均值和上行底噪最高时段的RB干扰值；所述方法还包括：
根据所述多个异常失败counter值进行漏配率排查，根据所述TA平均值进行过覆盖排查，根据所述上行底噪最高时段的RB干扰值进行干扰排查，获得排查结果。
具体的，在经过counter分析获得异常失败的原因后，需要定位排查对象，其中排查对象包括：漏配率排查、过覆盖排查和干扰排查。
根据多个异常失败counter值可以计算得出漏配率，从而判断是否由周边小区的故障或参数设置不合理或邻区漏配引起，以达到对漏配率的排查。
如果没有邻区漏配现象，则根据性能指标劣化小区的TA平均值判断该小区是否是过覆盖，以达到过覆盖排查，应当说明的是，性能指标劣化小区中包括多个终端，每个终端在预设时间段内的TA平均值即为性能指标劣化小区的TA平均值，由此可知，性能指标劣化小区的TA平均值可以有多个。
小区数据中还包括上行底噪最高时段的RB干扰值，通过上行底噪最高时段的RB干扰值可以进行干扰排查，其中干扰排查可以包括：系统间-阻塞干扰排查、系统间-互调干扰排查、系统间-杂散干扰排查、系统间-混合干扰排查、系统内-GPS失锁干扰排查、系统内-远距离同频干扰排查和系统内-PCI共模干扰排查等。
本发明实施例通过对性能指标劣化小区进行定位排查，无需工程师带着扫频仪及干扰排查设备奔赴现场等待干扰出现在能定位干扰源，需要根据输出结果直接定位干扰类型，辅助异常失败原因生成有效方案，解决性能执行劣化的小区，不但节省了人工耗时耗力的操作，同时也节省了日常干扰优化反复测试的时间。
在上述实施例的基础上，所述根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理，包括：
根据性能指标劣化原因和排查结果获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
具体的，在判断出性能指标劣化小区的异常失败原因后，结合定位排查结果获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。有效定位性能指标劣化原因，输出建议优化方案，无需人工路测确认覆盖情况，大大节省了现场处理时间。
在上述实施例的基础上，所述根据所述多个异常失败counter值进行漏配率排查，包括：
根据计算获得邻区漏配率；
其中，L1为无应对的邻区关系导致无法发起同频切换过程的counter值，L2为无应对的邻区关系导致无法发起异频切换过程的counter值，L3为eNodeB内同频切换出执行counter值，L4为eNodeB内异频切换出执行counter值，L5为eNodeB间同频切换出执行counter值，L6为eNodeB间异频切换出执行counter值；
若所述邻区漏配率大于第一预设阈值，则所述排查结果为邻区漏配；
具体的，针对优化装置采集的异常失败counter值并行向下查询性能指标劣化小区的邻区漏配率，即
根据公式计算获得邻区漏配率，如果计算得到的漏配率大于预先设定的值，则说明存在邻区漏配，此时，结合异常失败原因，给出更加准确的优化方案。
所述根据所述TA平均值进行过覆盖排查，包括：
若所述性能指标劣化小区为郊区小区，且性能指标劣化小区对应的所述TA平均值中大于第二预设阈值的占比大于第一阈值百分比，则所述性能指标劣化小区的排查结果为过覆盖；或
若所述性能指标劣化小区为市区小区，且性能指标劣化小区对应的所述TA平均值中大于第三预设阈值的占比大于第二百分比阈值，则所述性能指标劣化小区的排查结果为过覆盖。
具体的，如果性能指标劣化小区为郊区小区，则判断性能指标劣化小区对应的多个TA平均值中大于第二预设阈值的数量占总数量的第一阈值百分比以上，则说明该性能指标劣化小区的排查结果为过覆盖。例如：该性能指标劣化小区的TA平均值中大于2千米采样的占比大于15％，则确定排查结果为过覆盖。如果性能指标劣化小区为市区小区，则判断性能指标劣化小区对应的多个TA平均值中大于第三预设阈值的数量占总数量的第二阈值百分比以上，则说明该性能指标劣化小区的排查结果为过覆盖。例如：该性能指标劣化小区的TA平均值中大于1千米采样的占比大于15％，则确定排查结果为过覆盖。
所述根据所述上行底噪最高时段的RB干扰值进行干扰排查，包括：
获取所述性能指标劣化小区对应的预设数量的上行底噪最高时段的RB干扰值，并根据所述上行底噪最高时段的RB干扰值绘制波形图，根据所述波形图进行干扰排查，获得排查结果。
具体的，预先定义7种典型的干扰对应的波形图，根据性能指标劣化小区对应的100个上行底噪最高时段的RB干扰值进行绘制波形图，将绘制的波形图与7种典型的干扰对应的波形图进行比对，选择拟合程度最高的一种干扰，然后进行进一步的排查，具体为：
(1)系统间-阻塞干扰排查：
图4为本发明实施例提供的系统间-阻塞干扰波形图，如图4所示，横坐标为频点号，纵坐标为干扰值，系统间-阻塞干扰的造成原因为阻塞干扰和设备故障等，其频谱特性为：频域100个RB的典型特征为绝大部分RB均收到强干扰。主要干扰源为：电信联通FDD使用1880MHZ频段，自身接收机性能较差，设备故障等。
该干扰的排查方案为：通过各频点干扰电平的标准差判断宽带直放站的干扰特性，具体算法如下：
其中N为RB个数，Fi为第i个频点的干扰值。
标准差为：当σ≤4时认为上行频段内各频点离散程度较小，各频点干扰近似相当，可以断定为阻塞干扰。
(2)系统间-互调干扰排查
系统间-互调干扰通过性能统计中的100个RB特性，融合基础数据配置来进行干扰原因的定位，其中基础数据包括经纬度、小区类型等。
图5为本发明实施例提供的系统间-互调干扰波形图，如图5所示，横坐标为频点号，纵坐标为干扰值，其频谱特征为：某个或者某几个RB呈尖峰突起状，未受干扰RB底噪很低。
主要干扰源：GSM900：2f1、f1+f2，DCS1800:2f1-f2且自身互调性能较差。
该干扰的排查方案为：
1、通过临近的波峰突起判断，过滤出底噪低，凸起不超过10个的波形特性；
2、判断50米以内所有GSM900小区,分析其主频点，通过二阶谐波及互调遍历计算，得到干扰频率，判断是否与波峰吻合；
3、判断50米以内所有GSM1800小区,分析其主频点，通过三阶互调遍历计算，得到干扰频率，判断是否与波峰吻合；
4、输出判断结果。
(3)系统间-杂散干扰排查
系统间-杂散干扰通过性能统计中的100个RB特性来进行干扰原因的定位。
图6为本发明实施例提供的系统间-杂散干扰波形图，如图6所示，横坐标为频点号，纵坐标为干扰值，其频谱特性为：前端RB底噪较高，后端RB底噪较低，或者是后端RB底噪较高，前端RB底噪较低，整体曲线较为平滑。
主要干扰源：DCS1800(1805-1830Mhz)、OFDM天线(1850-1880MHz)、小灵通等由于天线对打、或天线隔离度不够造成。
该干扰的排查方案为：
设1-10号PRB的均值为A1，20-30号PRB的均值为A2，以频点号为横坐标，以均值为纵坐标可以得到两点：(1，A1)和(30，A2)，这两点确定一条干扰直线S。
因此，可以得到公式Si＝aXi+b；
为了确保干扰直线具有较明显的前高后低的特点，需对斜率和截距做出以下判决：
a＜0,b＞0.3abs(b/a)，应当说明的是，abs(b/a)为(b/a)的绝对值函数，保证直线是负斜率且具有一定的梯度。
Xi为第i号频点(1-30)，应当说明的是，选择频点个数是根据频点的干扰值来确定的，即选择干扰值大于-100的频点。
Si为第i号频点的仿真干扰值，
通过计算Si和1-30号PRB的干扰值的相关互相关系数来判定是否为杂散干扰，通常当相关性较高(>0.5)的时候判定是杂散干扰。
也可以计算可决系数R2来判断，可决系数计算公式如下：
其中，Fi为第i个频点对应的干扰值，为Fi的均值。当R2超过预设的阈值后则判定为杂散干扰。
(4)系统间-混合干扰排查
混合干扰具备有上述各种干扰的曲线特性，如底噪全部都很好，同时也有相关的频域凸起。我们将此类干扰定义为混合干扰。
混合干扰在进行处理定位时，需要逐个对干扰类型进行排查处理，处理掉一个类型的干扰后，再进行频谱分析，迭代的定位结果。
(5)系统内-GPS失锁干扰排查
当GPS出现故障不工作时，会对周边其他小区产生明显的上行干扰。图7为本发明实施例提供的系统内-GPS失锁干扰波形图，如7所示，横坐标为频点号，纵坐标为干扰值：
通过融合基础数据和性能PRB统计数据，结合地理特性综合分析定位该类干扰。
此类干扰特征描述如下：
1、受干扰小区频域特征为：明显尖峰突起状，其余RB干扰电平很低；
2、受干扰小区地域特征为：集中在某个局部的片区；
该干扰的排查方案为：
a、定位受干扰小区，按照频谱特性，定位疑似GPS失锁受干扰小区；
b、判断该类小区是否是集中在一起；
c、找GPS失锁的目标小区。
(6)系统内-远距离同频干扰排查
TDD无线通信系统中，在某种特定的气候、地形、环境条件下，远端基站下行时隙传输距离超过TDD系统上下行保护时隙(GP)的保护距离，干扰到了本地基站上行时隙。这就是TDD系统特有的“远距离同频干扰”。在大规模部署的网络中，此类干扰较为普遍，且可能会对本地基站的上行用户随机接入时隙以及上行业务时隙造成干扰，从而影响用户上行随机接入、切换过程以及上行业务时隙。
图8为本发明实施例提供的系统内-远距离同频干扰波形图，如图8所示，横坐标为频点号，纵坐标为干扰值，此类干扰特征描述如下：频域整体均有抬升，中间6个RB(RB47-52)抬升更明显。通过整体底噪以及凸起RB判断即可根据以上情况判断干扰类型，输出建议优化方案。
(7)系统内-PCI共模干扰排查
PCI是指物理小区标识，系统可提取1千米以内小区的PCI，如果存在其他小区与性能指标劣化小区的PCI相同，则说明存在系统内-PCI共模干扰。优化方案为：针对单个小区、小范围区域以及全网进行PCI的分析和优化，其算法是基于遗传迭代的PCI优化算法，融合多维度数据，建立干扰矩阵,通过遗传迭代运算得出最优PCI,有效降低系统内PCI干扰。系统可以通过融合数据对模三干扰进行定位，针对单个小区、小范围区域以及全网进行PCI的分析和优化，给出PCI的修改建议。
此种方法无需工程师带着扫频仪及干扰排查设备奔赴现场等待干扰出现才能定位干扰源，只需根据输出结果直接定位干扰类型，生成有效方案，解决劣化指标的小区。与传统的干扰排查相比，不必守株待兔等待干扰出现才能定位干扰源的情况，不但节省了人工耗时耗力的操作，同时也节省了日常干扰优化反复测试的时间。
图9为本发明实施例提供的一种性能指标优化装置结构示意图，如图9所示，所述装置，包括采集模块901、分析模块902和优化模块903，其中：
采集模块901用于采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；分析模块902用于根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；优化模块903用于根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
具体的，当检测装置检测到有性能指标劣化的小区后，将性能指标劣化小区进行上报给采集模块901。因此，采集模块901采集该性能指标劣化小区对应的小区数据，其中，小区数据可以包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败counter值。在采集到小区数据中的所有的异常失败counter值之后，分析模块902对所有的异常失败counter值进行counter分析，由于预先设定好异常失败counter值所在级别，以及各上一级异常失败counter值对应的下一级异常失败counter值有哪些，从而可以由上到下逐级进行分析，直至分析到最后一级，由于下级异常失败counter值对应的性能指标劣化原因比上级异常失败counter值对应的性能指标劣化原因更精确，因此可以获取到准确的性能指标劣化原因。不同的性能指标劣化原因对应不同的优化方案，优化方案可以是针对性能指标劣化原因预先配置好，也可以根据具体的性能指标劣化原因获取对其配置相应的优化方案，优化模块903在获取到优化方案后，对相应的性能指标进行优化处理。应当说明的是，可以根据小区数据中的基础数据进行配置相应的优化方案。
本发明提供的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。
本发明实施例通过采集性能指标劣化小区的多个异常失败counter值并进行counter分析，获得性能指标劣化原因，从而生成对应的优化方案，以counter分析代替复杂的信令分析，不需要人工消耗较长时间来分析整合，提高了分析效率。
图10为本发明实施例提供的电子设备实体结构示意图，如图10所示，所述电子设备，包括：处理器(processor)1001、存储器(memory)1002和总线1003；其中，
所述处理器1001和存储器1002通过所述总线1003完成相互间的通信；
所述处理器1001用于调用所述存储器1002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：采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
本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：采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
本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：采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
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 (10)

1.一种性能指标优化方法，其特征在于，包括：
采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；
根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；
根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因，包括：
S1、对第一级异常失败计数信息中的异常失败counter值进行比较，获得最大的异常失败counter值；
S2、若判断获知所述最大的异常失败counter值存在对应的下一级异常失败计数信息，则获取所述下一级异常失败计数信息对应的异常失败counter值，并获取下一级异常失败计数信息对应的异常失败counter值中最大的异常失败counter值，并重复执行步骤S2，直到最大的异常失败counter值没有对应的下一级异常失败计数信息为止，获得目标异常失败counter值；
S3、获取所述目标异常失败counter值对应的性能指标劣化原因。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一级异常失败计数信息包括主counter信息、子counter信息和分支counter信息，所述主counter信息包括多个主counter值，所述子counter信息包括多个子counter值，所述分支counter信息包括多个分支counter值；相应的，
所述根据所述多个异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因，包括：
获取所述主counter信息对应的多个主counter值，对多个主counter值进行数值比较，获得数值最大的主counter值Ai；
判断所述主counter值Ai是否存在对应的子counter信息，若存在则获取主counter值Ai对应的多个子counter值，对多个子counter值进行数值比较，获得数值最大的子counter值Aij；
判断所述子counter值Aij是否存在对应的分支counter信息，若存在则获取所述子counter值Aij对应的多个分支counter值，对多个分支counter值进行数值比较，获得数值最大的分支counter值Aijk，获得所述分支counter值Aijk对应的性能指标劣化原因。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
若判断获知所述小区数据中包括告警数据，则直接生成所述告警数据对应的优化方案进行优化处理；或
若判断获知小区参数配置异常，则直接生成所述小区参数配置异常对应的优化方案进行优化处理。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述小区数据还包括TA平均值和上行底噪最高时段的RB干扰值；所述方法还包括：
根据所述多个异常失败counter值进行漏配率排查，根据所述TA平均值进行过覆盖排查，根据所述上行底噪最高时段的RB干扰值进行干扰排查，获得排查结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理，包括：
根据性能指标劣化原因和排查结果获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个异常失败counter值进行漏配率排查，包括：
根据计算获得邻区漏配率；
其中，L1为无应对的邻区关系导致无法发起同频切换过程的counter值，L2为无应对的邻区关系导致无法发起异频切换过程的counter值，L3为eNodeB内同频切换出执行counter值，L4为eNodeB内异频切换出执行counter值，L5为eNodeB间同频切换出执行counter值，L6为eNodeB间异频切换出执行counter值；
若所述邻区漏配率大于第一预设阈值，则所述排查结果为邻区漏配；
所述根据所述TA平均值进行过覆盖排查，包括：
若所述性能指标劣化小区为郊区小区，且性能指标劣化小区对应的所述TA平均值中大于第二预设阈值的占比大于第一阈值百分比，则所述性能指标劣化小区的排查结果为过覆盖；或
若所述性能指标劣化小区为市区小区，且性能指标劣化小区对应的所述TA平均值中大于第三预设阈值的占比大于第二百分比阈值，则所述性能指标劣化小区的排查结果为过覆盖；
所述根据所述上行底噪最高时段的RB干扰值进行干扰排查，包括：
获取所述性能指标劣化小区对应的预设数量的上行底噪最高时段的RB干扰值，并根据所述上行底噪最高时段的RB干扰值绘制波形图，根据所述波形图进行干扰排查，获得排查结果。
8.一种性能指标优化装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集性能指标劣化小区的小区数据，所述小区数据包括至少一级异常失败计数信息，每一级异常失败计数信息包括至少一个异常失败计数counter值；
分析模块，用于根据所有的所述异常失败counter值进行counter分析，获得性能指标劣化原因；
优化模块，用于根据所述性能指标劣化原因获取对应的优化方案，对相应的性能指标进行优化处理。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，
所述处理器和所述存储器通过所述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1-7任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，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如权利要求1-7任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110913425A (zh) * 2019-12-17 2020-03-24 科大国创软件股份有限公司 一种基于MR和xDR的无线网络指标分析方法及系统
CN114449541B (zh) * 2020-10-30 2023-10-27 中国移动通信集团浙江有限公司 异常感知小区定位方法、装置、设备及可读介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1952657A2 (en) * 2005-11-08 2008-08-06 T-Mobile Hrvatska D.O.O. Base station system performance measurement system in a gsm radio communication network
CN102098712A (zh) * 2011-03-24 2011-06-15 东南大学 移动通信系统中的切换参数自优化方法
CN103501503A (zh) * 2013-09-06 2014-01-08 大唐移动通信设备有限公司 一种网络问题分析方法和装置
CN105744543A (zh) * 2014-12-08 2016-07-06 中兴通讯股份有限公司 一种gsm网络切换异常的优化方法及装置
CN106126406A (zh) * 2016-06-22 2016-11-16 中国建设银行股份有限公司 一种应用日报的生成方法及装置
CN106559813A (zh) * 2015-09-28 2017-04-05 中兴通讯股份有限公司 一种网络评估方法及装置
CN106846021A (zh) * 2015-12-04 2017-06-13 阿里巴巴集团控股有限公司 一种指标统计方法和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1952657A2 (en) * 2005-11-08 2008-08-06 T-Mobile Hrvatska D.O.O. Base station system performance measurement system in a gsm radio communication network
CN102098712A (zh) * 2011-03-24 2011-06-15 东南大学 移动通信系统中的切换参数自优化方法
CN103501503A (zh) * 2013-09-06 2014-01-08 大唐移动通信设备有限公司 一种网络问题分析方法和装置
CN105744543A (zh) * 2014-12-08 2016-07-06 中兴通讯股份有限公司 一种gsm网络切换异常的优化方法及装置
CN106559813A (zh) * 2015-09-28 2017-04-05 中兴通讯股份有限公司 一种网络评估方法及装置
CN106846021A (zh) * 2015-12-04 2017-06-13 阿里巴巴集团控股有限公司 一种指标统计方法和装置
CN106126406A (zh) * 2016-06-22 2016-11-16 中国建设银行股份有限公司 一种应用日报的生成方法及装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110913425A (zh) * 2019-12-17 2020-03-24 科大国创软件股份有限公司 一种基于MR和xDR的无线网络指标分析方法及系统
CN110913425B (zh) * 2019-12-17 2023-04-14 科大国创软件股份有限公司 一种基于MR和xDR的无线网络指标分析方法及系统
CN114449541B (zh) * 2020-10-30 2023-10-27 中国移动通信集团浙江有限公司 异常感知小区定位方法、装置、设备及可读介质

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