CN111343648A - 一种区域分析方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种区域分析方法、装置及设备，包括：以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个小栅格对应区域的统计数据，统计数据包括：测量报告；对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格；根据测量报告对大栅格进行划分，确定目标大栅格；对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，以便于对连片区域进行分析。本申请中，以小栅格获取统计数据，并将小栅格合并成大栅格，根据不同指标需求对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，提高了准确度；在提高准确度和降低计算量的同时，降低人力成本。

Description

一种区域分析方法、装置及设备

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，尤其涉及一种弱覆盖区域分析方法、装置、设备和计算机存储介质。

背景技术

弱覆盖是指基站所需要覆盖面积大，基站间距过大，或者建筑物遮挡而导致边界区域信号较弱。弱覆盖一般的都是在接收信号电平(rxlev)一般小于-90分贝毫瓦(dbm)，处于该种情况下的区域会直接影响用户的质量，所以，在通信机技术领域，对于确定一定区域是否是弱覆盖区域，成为目前亟需解决的问题。

目前，对于现有弱覆盖区域分析方法往往是通过对基站或者小区的测量报告(measurement report，MR)或者信令数据等进行统计，通过人工的方法选择弱覆盖区域，把MR或者互联网电视(over the top，OTT)定位结果放到地理信息系统(geographicinformation system，GIS)系统中呈现，工程人员通过观察，手工绘制选择弱覆盖区域。由于，现有确定弱覆盖区域，没有考虑到实际地貌因素(例如：多径效应、建筑物遮挡等)对电磁波场强的影响，以及技术人员的技术水平参差不齐，使得对弱覆盖区域的分析结果并不准确。

因此，需要提出一种更加合理的区域分析方法，避免获得准确度低的弱覆盖区域分析结果，以及人力成本较高的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种区域分析方法、装置、设备和计算机存储介质，能够实现在提高准确度和降低计算量的同时，降低人力成本的目的。

第一方面，本申请实施例提供了一种区域分析方法，该方法可以包括：

以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个小栅格对应区域的统计数据，统计数据包括：测量报告；

对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格；

根据测量报告对大栅格进行划分，确定目标大栅格；

对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，以便于对连片区域进行分析。

本申请中，以小栅格获取统计数据，并将小栅格合并成大栅格，根据不同指标需求对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，提高了准确度；在提高准确度和降低计算量的同时，降低人力成本。

在一种可能的实施方式中，上述“以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个小栅格对应区域的统计数据”的步骤中，具体可以包括：

设置小栅格为三维栅格；根据三维栅格对目标区域进行划分；对各个三维栅格对应的区域进行信号测量，确定三维栅格中心点的信号数据；根据三维栅格中心点的信号数据，确定每个小栅格对应区域的统计数据。

在另一种可能的实施方式中，上述“对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格”的步骤中，具体可以包括：

获取组合指令，组合指令用于指示一定区域内的相邻小栅格组成对应的大栅格；根据组合指令对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格。

在又一种可能的实施方式中，上述“根据测量报告对大栅格进行划分，确定目标大栅格”的步骤中，具体可以包括：

根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定目标大栅格。

在再一种可能的实施方式中，上述“根据测量报告对大栅格进行划分，确定目标大栅格”的步骤中，具体可以包括：

根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定弱大栅格；在弱大栅格中选取至少一个目标大栅格。

在再一种可能的实施方式中，在上述“对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域”的步骤之前，还可以包括：

以目标大栅格为中心，确定与目标大栅格相邻的邻区大栅格。

在再一种可能的实施方式中，上述“对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域”的步骤中，具体可以包括：

按照遍历规则对目标大栅格和邻区大栅格进行处理，获取以目标大栅格为基础的连片区域。

在再一种可能的实施方式中，上述“遍历规则”可以包括：

遍历优先级和遍历算法；其中，遍历算法包括广度优先搜索算法BFS或者深度优先搜索算法DFS。

在再一种可能的实施方式中，上述“遍历优先级”可以为从高到低排列为以目标大栅格为中心位置，从目标大栅格右边的邻区大栅格开始，经历右上方、正上方、左上方、左方、左下方、正下方、右下方。

在再一种可能的实施方式中，该方法还可以包括：根据预设连片区域价值分数计算规则，对连片区域内的目标大栅格占比、目标大栅格和邻区大栅格的测量报告进行计算，确定价值分数；根据价值分数生成分析报告，以便于根据分析报告对目标区域进行分析。

第二方面，本申请实施例提供了一种区域分析装置，可以包括：

划分模块，用于以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个小栅格对应区域的统计数据，统计数据包括：测量报告；

组合模块，用于对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格；

划分模块还用于，根据测量报告对大栅格进行划分，确定目标大栅格；

处理模块，用于对至少一个目标大栅格进行连片处理，获取连片区域，以便于对连片区域进行分析。

本申请中，以小栅格获取统计数据，并将小栅格合并成大栅格，根据不同指标需求对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，提高了准确度；在提高准确度和降低计算量的同时，降低人力成本。

在一种可能的实施方式中，上述“划分模块”具体可以用于，设置小栅格为三维栅格；根据三维栅格对目标区域进行划分；对各个三维栅格对应的区域进行信号测量，确定三维栅格中心点的信号数据；根据三维栅格中心点的信号数据，确定每个小栅格对应区域的统计数据。

在另一种可能的实施方式中，上述“组合模块”具体可以用于，

获取组合指令，组合指令用于指示一定区域内的相邻小栅格组成对应的大栅格；根据组合指令对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格。

在又一种可能的实施方式中，上述“划分模块”具体可以用于，

根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定目标大栅格。

在再一种可能的实施方式中，上述“划分模块”具体可以用于，

根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定弱大栅格；在弱大栅格中选取至少一个目标大栅格。

在再一种可能的实施方式中，上述“处理模块”还可以用于，

以目标大栅格为中心，确定与目标大栅格相邻的邻区大栅格。

在再一种可能的实施方式中，上述“处理模块”具体可以用于，

按照遍历规则对目标大栅格和邻区大栅格进行处理，获取以目标大栅格为基础的连片区域。

在再一种可能的实施方式中，上述“遍历规则”可以包括

遍历优先级和遍历算法；其中，遍历算法包括广度优先搜索算法BFS或者深度优先搜索算法DFS。

在再一种可能的实施方式中，上述“遍历优先级”可以为从高到低排列为以目标大栅格为中心位置，从目标大栅格右边的邻区大栅格开始，经历右上方、正上方、左上方、左方、左下方、正下方、右下方。

在再一种可能的实施方式中，上述“处理模块”还可以用于，根据预设连片区域价值分数计算规则，对连片区域内的目标大栅格占比、目标大栅格和邻区大栅格的测量报告进行计算，确定价值分数；根据价值分数生成分析报告，以便于根据分析报告对目标区域进行分析。

第三方面，本申请实施例提供了一种区域分析设备，该设备包括处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面任意一项的区域分析的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任意一项的区域分析的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任意一项区域分析的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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是本申请一个实施例提供的一种弱覆盖区域分析方法流程图；

图2是本申请一个实施例提供的一种三维小栅格结构示意图；

图3是本申请一个实施例提供的一种小栅格与大栅格关系结构示意图；

图4是本申请一个实施例提供的一种基于DFS对于连片区域处理流程图；

图5是本申请一个实施例提供的一种目标大栅格与邻区大栅格关系结构示意图；

图6是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第一结构示意图；

图7是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第二结构示意图；

图8是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第三结构示意图；

图9是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第四结构示意图；

图10是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第五结构示意图；

图11是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第六结构示意图；

图12是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第七结构示意图；

图13是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第八结构示意图；

图14是本申请一个实施例提供的一种遍历弱大栅格第九结构示意图；

图15是本申请一个实施例提供的弱覆盖区域分析装置结构示意图；

图16是本申请一个实施例提供的一种弱覆盖区域分析设备结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本申请，并不被配置为限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了方便理解本申请中涉及的内容，需要说明的是，本申请提供的是一种区域分析方法，在本申请实施例中，主要是对弱覆盖区域进行分析，故下述举例主要是一种弱覆盖区域分析方法，该区域分析方法也可以是对非弱覆盖区域进行分析，采用的方法均可以使用下述方法，即包括但不限定仅保护对弱覆盖区域进行分析，非弱覆盖区域同样适用。

首先，结合图1对申请提供的方法进行详细说明。

图1是本申请一个实施例提供的一种弱覆盖区域分析方法流程图。

如图1所示，该方法具体可以包括S110-S140，具体如下所示：

S110：以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个小栅格对应区域的统计数据，统计数据包括：测量报告。

具体地，在一种可能的实施例中，在S110之前还可以包括：确定目标区域。例如：在高精度电子地图上选择一片区域即可作为目标区域。目标区域既可以按照行政区划选择(如选择和平区、浑南区等)，也可以按照小区选择，其目标区域可以是任意形状，但在本申请中是以在高精度地图中选择矩形区域为例。

在另一种可能的实施例中，在S110之前或者在一种可能的实施例之前，还可以包括：制定预设规则。其中，举例说明，需要根据应用区域和归属用户的规划要求，确定自动规划的约束条件，包括但不限于：

小栅格强弱评价原则：平均场强较弱(如小于-110dbm)或弱MR占比较大(如大于0.3)的小栅格为弱小栅格，反之为强小栅格；

大栅格强弱评价原则：弱区域面积占比较大(如大于0.5dbm)或弱MR占比较大(如大于0.3)的大栅格为弱大栅格，反之为强大栅格；

连片区域价值分数计算规则：按照不同用户要求，综合考虑弱区域面积占比或弱MR占比两项指标，计算连片区域的价值分数。

然后，对S110进行具体说明，通过设置小栅格为三维栅格；根据三维栅格对目标区域进行划分；对各个三维栅格对应的区域进行信号测量，确定三维栅格中心点的信号数据；根据三维栅格中心点的信号数据，确定每个小栅格对应区域的统计数据。

基于上述例子并结合图2，对该步骤举例说明：

根据高精度电子地图(例如5m精度)；栅格级MR定位后的室外(指的是空间定位测量，例如图2左边所示，建筑物的1层到7层)或者室内(一般指的是平面定位测量，例如图2中间所示)中的至少一个覆盖结果(例如5米精度)；栅格级别的MR定位后室外或者室内中的至少一个的覆盖结果如下图所示，根据高精度地图的精度，设置最小的三维栅格粒度。如图2最右边所示，为5m*5m*5m的小栅格。

需要说明的是，当为空间定位时，在确定小栅格对应区域的统计数据时，也是基于每一个三维栅格中心点的信号数据，确定每个小栅格对应区域的统计数据。可以理解的是，统计数据除了MR还可以包括信号数据，例如平均场强(信号数据)等。

S120：对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格。

具体地，获取组合指令，组合指令用于指示一定区域内的相邻小栅格组成对应的大栅格；根据组合指令对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格。

例如：如图3所示，组合指令为将第一排的第一个小栅格和第二个小栅格以及第二排的第一个小栅格和第二个小栅格，共4个为第一个大栅格；将第一排的第三个小栅格和第四个小栅格以及第二排的第三个小栅格和第四个小栅格，共4个为第二个大栅格，依次类推。

S130：根据测量报告对大栅格进行划分，确定目标大栅格。

具体地，根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定目标大栅格。

需要说明的还是，可以将大栅格分为：强大栅格和弱大栅格，但是，在本申请中主要是以弱大栅格为例进行说明。所以，该步骤具体可以包括：根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定弱大栅格；在弱大栅格中选取至少一个目标大栅格。

基于S120的例子，对S130进行举例说明：

首先，对“根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分”的步骤进行说明，该步骤的结果是将目标区域中的每个大栅格进行分类，该分类包括强大栅格和弱大栅格。具体举例如下：

弱大栅格满足条件：当一个大栅格区域中弱区域面积占比大于某一门限，或者弱RM占比大于另一门限时，称该大栅格区域为弱大栅格，反之为强大栅格。例如：设弱区域面积占比的门限为0.5，弱RM占比的门限为0.3，则对以下区域G1，G2，G3，G4进行统计，具体如表1：

表1

需要说明的是，虽然上述的大栅格区域G1和G2各只有一项指标达到要求，但由于“或”的关系，也被认为是弱大栅格。

S140：对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域。

具体地，在一种可能的实施例，在S140步骤之前之前，还可以包括：以目标大栅格为中心，确定与目标大栅格相邻的邻区大栅格。

然后，执行S140，具体可以包括：按照遍历规则对目标大栅格和邻区大栅格进行处理，获取以目标大栅格为基础的连片区域。其中，遍历规则包括：遍历优先级和遍历算法；其中，遍历算法包括：广度优先搜索算法(breadth first search，BFS)或者深度优先搜索算法(depth first search，DFS)。遍历优先级从高到低排列为以目标大栅格为中心位置，从目标大栅格右边的邻区大栅格开始，经历右上方、正上方、左上方、左方、左下方、正下方、右下方。

基于S130的例子，对该步骤进行举例说明：

对于大栅格进行强、弱划分之后，将弱的大栅格进行连片遍历，遍历方法是BFS或者DFS，但是本申请实施例中以DFS为例，对于连片区域进行处理，如图4所示，其中，图4中所涉及的符号如下所示，G：目标区域内所有大栅格元素构成的集合；S：已经遍历过的大栅格元素构成的集合；R:遍历路径上大栅格元素构成的集合；T：连片弱覆盖大栅格元素构成的集合；N(g):大栅格元素g的邻区元素。该步骤具体可以包括，对弱大栅格进行初始化R，确定T为空，此时，令S＝G，判断G是否为空集，当G是空集时，对T内各区域进行综合评估，并输出连片结果。当G部位空集时，需要判断S是否为空集，当S部位空集时，将G中删去R所含的所有元素，并将R加入T中，接着清空R，然后重新判断G是否为空集。当S不是空集时，在S中选取初始大栅格g，并判断g是否为弱大栅格，当g不是弱大栅格时，将重新执行判断S是否为空集。当g是弱大栅格时，在R中加入g，S中删除g，按照固定顺序选取大栅格g的邻区大栅格N(g)，然后，判断N(g)是否为弱大栅格，当N(g)不是弱大栅格时，将重新执行在S中选取初始大栅格g的步骤。当N(g)是弱大栅格时，将在R中加入N(g)，并在S中删除N(g)，再重新执行判断S是否为空集。

然后，对图4中涉及的相关概念进行详细说明：

邻区大栅格是指目标栅格周围的大栅格，如图5所示，若中间含有三角的大栅格为目标大栅格g，定义距离为1的相邻栅格为邻区大栅格，如图中灰色区域为邻区大栅格。需要说明的是，对于某些边界区域或者角落区域，可能在某个方向上无邻区栅格。此处考虑的邻区大栅格仅考虑整个目标区域范围内的栅格。当然在对于邻区进行遍历时，可以按照遍历优先级进行遍历，其优先级顺序为：右1>右上2>正上3>左上4>左5>左下6>正下7>右下8。

采用DFS例遍历连片区域，具体可以如图6-图14所示，其中，分别结合具体图进行说明。

如图6所示，假定区域G是由8*8＝64个大栅格区域组成的，其中带有灰色区域标记的大栅格为弱大栅格，带有白色区域标记的大栅格为强大栅格，此时大栅格的强弱已经评估完成。整体上来看，有四片连通的弱覆盖区域(即将要输出的连片区域)。

(1)首先选取目标大栅格

首先选取区域中随机选择目标大栅格，以左上角大栅格(8,1)为例，此时已经遍历的大栅格集合S＝{(8,1)}。

其次，进行(2)邻区移动

如图7所示，由于(8,1)为强大栅格具有右方向上的邻区大栅格(8,2)和右下方向的邻区大栅格(7,2)，而右方向比右下方向优先级别高，因此下一步移动考虑(8,2)的邻区，此时已经遍历的大栅格集合S＝{(8,1)，(8,2)，(7,2)}。

接着，如图8所示的方式，大栅格(8,2)具有的邻区有：右方向上的弱大栅格(8,3)，正下方向上的弱大栅格(7,2)，右下方向上的弱大栅格(7,3)。然而，只需考虑弱大栅格(8,3)，(8,3)的优先级别是高于大栅格(7,2)和(7,3)的，因此下一步移动考虑大栅格(8,3)的邻区，此时已经遍历的大栅格集合S＝{(8,1)，(8,2)，(7,2),(8,3),(7,3)}。

其次，基于图8所示的方式，如图9所示，大栅格(8,3)会选取(7,2)作为下一步的邻区大栅格。而S＝{(8,1)，(8,2)，(7,2),(8,3),(7,3),(7,4)}。

然后，类似于图9所示的方式，如图10所示，大栅格(7,2)会选取(7,3)作为下一步的邻区大栅格。而S＝{(8,1)，(8,2)，(7,2),(8,3),(7,3),(7,4),(6,2)}。

接着，类似于图10所示的方式，如图11所示，大栅格(7,3)会选取(7,4)作为下一步的邻区大栅格。而S＝{(8,1)，(8,2)，(7,2),(8,3),(7,3),(7,4),(6,2),(6,4)}。

接着，类似于图11所示的方式，如图12所示，大栅格(7,4)会选取(6,4)作为下一步的邻区大栅格。而S＝{(8,1)，(8,2)，(7,2),(8,3),(7,3),(7,4),(6,2),(6,4)}。

接着，类似于图12所示的方式，如图13所示，大栅格(6,4)无其他邻区大栅格可选，但之前走过的S中(7,2)还有向下的邻区弱大栅格(6,2)，(7,3)还有向左下的邻区弱大栅格(6,2)，而(7,2)比(7,3)先进入已走弱大栅格集合S中，因此优先考虑大栅格(7,2)的邻区大栅格(6,2)。而S＝{(8,1)，(8,2)，(7,2),(8,3),(7,3),(7,4),(6,2),(6,4)}。

接着，基于图13所示的方式，如图14所示，此时S中再无任何元素的邻区仍为弱大栅格。

最后，同理，通过上述方式，将其他灰色区域相继输出。获取至少一个连片区域。

在一种可能的实施例中，在S140的步骤之后，还可以包括：

根据预设连片区域价值分数计算规则，对连片区域内的目标大栅格占比、目标大栅格和邻区大栅格的测量报告进行计算，确定价值分数；根据价值分数生成分析报告，以便于根据分析报告对目标区域进行分析。

具体地，可以基于S110-S140中的内容，进行举例：

首先，可以对各个连片区域内弱栅格(例如:目标大栅格和邻区大栅格都为弱大栅格)占比和弱MR占比两项加权求平均算出价值分数，然后给出按总栅格数(5m*5m*5m小栅格)，弱MR栅格数，总MR数，弱MR数，弱栅格数，弱MR占比，分数等连片区域统计量的排名。如表2所示，弱区域连片停止后，根据上述计算过程可以，表2中已知的是价值分数、弱MR占比和弱栅格占比所在列，根据上述三项分别统计总栅格数、弱栅格数、总MR数和弱MR数。并对已知的总栅格数、弱栅格数、总MR数和弱MR数、价值分数、弱MR占比和弱栅格占比进行总体排名，分别对应确定按总栅格数排名、按弱栅格数排名、按总MR数排名、按弱MR数排名、按价值分数排名、按弱MR占比排名和按弱栅格占比排名。并结合具体的实例，进行输出区域ID，区域中心点经度，区域中心点纬度，分公司具体如表2所示：

表2

综上，本申请提供的实施例以小栅格获取统计数据，并将小栅格合并成大栅格，根据不同指标需求对目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，提高了准确度；且通过大栅格相邻关系和广度优先搜索算法进行大栅格连片，计算量较小。本方案直接基于高精度栅格化MR定位结果，比直接用弱覆盖基站或者弱覆盖小区来分析弱覆盖区域要准确的多，可以更好的区分弱覆盖和非弱覆盖区域。同时不需要有任何额外的距离或者角度的计算，另外，该方法不需要任何人工干预，降低了人力成本。

图15是本申请一个实施例提供的弱覆盖区域分析装置结构示意图，

如图15所示，该装置150具体可以包括：

划分模块1501，用于以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个小栅格对应区域的统计数据，统计数据包括：测量报告；

组合模块1502，用于对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格；

划分模块1501还用于，根据测量报告对大栅格进行划分，确定目标大栅格；

处理模块1503，用于对至少一个目标大栅格进行连片处理，获取连片区域，以便于对连片区域进行分析。

其中，划分模块1503具体可以用于，设置小栅格为三维栅格；根据三维栅格对目标区域进行划分；对各个三维栅格对应的区域进行信号测量，确定三维栅格中心点的信号数据；根据三维栅格中心点的信号数据，确定每个小栅格对应区域的统计数据。

组合模块1502具体可以用于，获取组合指令，组合指令用于指示一定区域内的相邻小栅格组成对应的大栅格；根据组合指令对相邻区域的小栅格进行组合，将目标区域划分为多个大栅格。

划分模块1501具体可以用于，根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定目标大栅格。根据测量报告和预设规则对大栅格进行划分，确定弱大栅格；在弱大栅格中选取至少一个目标大栅格。

处理模块1503还可以用于，以目标大栅格为中心，确定与目标大栅格相邻的邻区大栅格。

处理模块1503具体可以用于，按照遍历规则对目标大栅格和邻区大栅格进行处理，获取以目标大栅格为基础的连片区域。

其中，涉及到的遍历规则可以包括：遍历优先级和遍历算法；其中，遍历算法包括广度优先搜索算法BFS或者深度优先搜索算法DFS。遍历优先级可以为从高到低排列为以目标大栅格为中心位置，从目标大栅格右边的邻区大栅格开始，经历右上方、正上方、左上方、左方、左下方、正下方、右下方。

处理模块1503还可以用于，根据预设连片区域价值分数计算规则，对连片区域内的目标大栅格占比、目标大栅格和邻区大栅格的测量报告进行计算，确定价值分数；根据价值分数生成分析报告，以便于根据分析报告对目标区域进行分析。

图16是本申请一个实施例提供的一种弱覆盖区域分析设备结构示意图。

如图16所示，该设备可以包括处理器1601以及存储有计算机程序指令的存储器1602。

具体地，上述处理器1601可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

存储器1602可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器1602可包括硬盘驱动器(hard disk drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，USB)驱动器或者两个及其以上这些的组合。在合适的情况下，存储器1602可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器1602可在综合网关设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器1602是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器1602包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存，或者两个或及其以上这些的组合。

处理器1601通过读取并执行存储器1602中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种区域分析方法。

收发器1603，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元、用户端，或者服务器中的至少两个之间的通信。

在一个示例中，该设备还可包括总线1604。其中，如图16所示，处理器1601、存储器1602和收发器1603通过总线1604连接并完成相互间的通信。

总线1604包括硬件、软件或两者，将该设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线1603可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。该装置适用于本申请中图1-图14所涉及到的所有方法。

另外，结合上述实施例中的区域分析的方法，本申请实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种区域分析的方法。

需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上，仅为本申请的具体实施方式，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，上述描述的系统、模块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。应理解，本申请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申请揭露的技术范围内，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申请的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种区域分析方法，其特征在于，包括：

以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个所述小栅格对应区域的统计数据，所述统计数据包括：测量报告；

对相邻区域的所述小栅格进行组合，将所述目标区域划分为多个大栅格；

根据所述测量报告对所述大栅格进行划分，确定目标大栅格；

对所述目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，以便于对所述连片区域进行分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个所述小栅格对应区域的统计数据，包括：

设置所述小栅格为三维栅格；

根据所述三维栅格对所述目标区域进行划分；

对各个所述三维栅格对应的区域进行信号测量，确定所述三维栅格中心点的信号数据；

根据所述三维栅格中心点的信号数据，确定每个所述小栅格对应区域的统计数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对相邻区域的所述小栅格进行组合，将所述目标区域划分为多个大栅格，包括：

获取组合指令，所述组合指令用于指示一定区域内的相邻小栅格组成对应的大栅格；

根据所述组合指令对相邻区域的所述小栅格进行组合，将所述目标区域划分为多个大栅格。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述测量报告对所述大栅格进行划分，确定目标大栅格，包括：

根据所述测量报告和预设规则对所述大栅格进行划分，确定目标大栅格。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述测量报告对所述大栅格进行划分，确定目标大栅格，包括：

所述根据所述测量报告和预设规则对所述大栅格进行划分，确定弱大栅格；

在所述弱大栅格中选取至少一个所述目标大栅格。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在所述对所述目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域的步骤之前，还包括：

以所述目标大栅格为中心，确定与所述目标大栅格相邻的邻区大栅格。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述目标大栅格和邻区大栅格进行连片处理，获取连片区域，包括：

按照遍历规则对所述目标大栅格和所述邻区大栅格进行处理，获取以所述目标大栅格为基础的连片区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述遍历规则包括：遍历优先级和遍历算法；其中，

所述遍历算法包括广度优先搜索算法BFS或者深度优先搜索算法DFS。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述遍历优先级从高到低排列为以所述目标大栅格为中心位置，从所述目标大栅格右边的所述邻区大栅格开始，经历右上方、正上方、左上方、左方、左下方、正下方、右下方。

10.根据权利要求1或8所述的方法，其特征在于，还包括：

根据预设连片区域价值分数计算规则，对所述连片区域内的所述目标大栅格占比、所述目标大栅格和所述邻区大栅格的测量报告进行计算，确定价值分数；

根据所述价值分数生成分析报告，以便于根据所述分析报告对所述目标区域进行分析。

11.一种区域分析装置，其特征在于，包括：

划分模块，用于以小栅格为单元对目标区域进行划分，确定每个所述小栅格对应区域的统计数据，所述统计数据包括：测量报告；

组合模块，用于对相邻区域的所述小栅格进行组合，将所述目标区域划分为多个大栅格；

所述划分模块还用于，根据所述测量报告对所述大栅格进行划分，确定目标大栅格；

处理模块，用于对至少一个所述目标大栅格进行连片处理，获取连片区域，以便于对所述连片区域进行分析。

12.一种区域分析设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-10任意一项所述的区域分析方法。

13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-10任意一项所述的区域分析方法。

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