CN111447677A - 一种高负荷地理栅格识别定位方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高负荷地理栅格识别定位方法、系统及存储介质，方法包括：获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，并回填MDT测量数据；获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的上行和下行PRB利用率；获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率；得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数和所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况。本发明基于MDT测量数据进行地理栅格化，对栅格回填MDT测量数据，因此具有高精度的技术优点；同时，本方案使用加权平均PRB利用率计算，考虑除了载波小区重叠覆盖的场景，提升了获取的栅格负荷情况的准确性；本发明可广泛应用于无线通信技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种高负荷地理栅格识别定位方法、系统及存储介质。
背景技术
随着移动网络的发展和移动用户的快速增长，热点区域的覆盖小区话务负荷也逐渐升高，越来越多的小区已趋于载波满配状态，无法进一步载波扩容，只能通过在话务热点地理区域增加微小站点吸收话务，缓解宏小区的话务负荷，因此对于如何识别和定位高负荷地理位置尤为重要。但是当前移动网络中对于高负荷地理位置的定位，往往只能精确定位到网络小区级别，如果要定位到具体的地理位置，往往只能通过一些传统的方法实现。
传统的做法，例如实地勘察、人工路测、拨打测试，这些传统做法存在成本高，效率低，且对高负荷栅格定位不精准的问题。而且由于现网小区数量多，覆盖场景各异，通过传统人工识别和定位的方法，将耗费巨大的人力物力，效率低下，且对高负荷位置定位全凭勘察或测试人员的主观判断，定位不精准。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种精确的、效率高的高负荷地理栅格识别定位方法、系统及存储介质。
本发明提出了一种高负荷地理栅格识别定位方法，包括以下步骤：
获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据；
获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率；
根据所述邻小区的网管容量指标，获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率；
通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数；
根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况。
进一步，所述获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据这一步骤，包括以下步骤：
在所述目标区域设定栅格化地理区域范围，获取所述栅格化地理区域范围左上角和右下角的经纬度；
根据预设栅格步长，对所述设定栅格化地理区域范围进行栅格划分，获取所述栅格化地理区域范围左上角的经纬度，获取每个地理栅格的最大经纬度和最小经纬度；
对所述每个地理栅格添加唯一的标识ID。
对所述地理栅格回填MDT测量数据；
进一步，所述获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率这一步骤，还包括以下步骤：
获取现网小区工程信息数据，与地理栅格的指定频点，PCI，经纬度数据进行匹配，获取所述地理栅格邻小区ID信息；
对所述邻小区ID信息进行行列转换；
通过所述邻小区ID信息，关联获取上行PRB利用率和下行PRB利用率。
进一步，所述通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数这一步骤，包括以下步骤：
获取所述地理栅格的服务小区和邻小区的上行PRB利用率，获取所述地理栅格的服务小区和邻小区的下行PRB利用率；
获取栅格加权平均下行PRB利用率公式为：
获取栅格加权平均上行PRB利用率公式为：
其中，pjd表示栅格加权平均下行PRB利用率，pju表示栅格加权平均上行PRB利用率，pd表示栅格内服务小区以及邻小区的下行PRB利用率，pu表示栅格内服务小区以及邻小区的上行 PRB利用率，f表示栅格内服务小区以及邻小区的MDT采样点个数。
进一步，所述对所述地理栅格回填MDT测量数据这一步骤，还包括以下步骤：
获取MDT采样点的测量数据；
对每个地理栅格，选择所述采样点经度大于栅格最小经度，小于栅格最大经度，所述采样点纬度大于栅格最小纬度，小于栅格最大纬度的采样点；
对所述地理栅格，填入选择的采样点的经纬度位置信息。
进一步，所述通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数这一步骤，还包括以下步骤：
根据所述栅格加权平均下行PRB利用率和栅格加权平均上行PRB利用率，以及与服务小区RSRP差值在10dB以内的邻小区个数；
获取地理栅格的负荷均衡系数的公式为：
其中，kp表示所述地理栅格的负荷均衡系数，pjd表示栅格加权平均下行PRB利用率，pju表示栅格加权平均上行PRB利用率，pd表示栅格内服务小区以及邻小区的下行PRB利用率，pu表示栅格内服务小区以及邻小区的上行PRB利用率，N表示服务小区以及与服务小区差值在 10dB以内的所有邻小区个数之和。
进一步，所述根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况这一步骤，还包括以下步骤：
根据所述地理栅格的负荷均衡系数，根据负荷均衡系数与预设负荷均衡分界点的比较情况，根据栅格加权平均PRB利用率和预设小区高负荷分界点的比较情况，判断所述地理栅格的负荷和网络扩容情况：
若所述负荷均衡系数大于等于预设负荷均衡分界点，且栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值，大于等于预设小区高负荷分界点，则判断该栅格为高负荷且符合不均衡栅格，进行服务小区与邻区间负荷均衡参数优化；
若所述负荷均衡系数小于预设负荷均衡分界点，且栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值，大于等于预设小区高负荷分界点，则判断该栅格为高负荷且分布均衡，对该地理栅格进行载波扩容或新增基站。
本发明还提出了一种高负荷地理栅格识别定位系统，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法。
本发明还提出了一种高负荷地理栅格识别定位系统，包括：
地理栅格化模块，用于获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据；
网管容量指标模块，用于获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率；
加权平均利用率模块，用于根据所述邻小区的网管容量指标，获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率；
负荷均衡模块，用于通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数；
负荷处理模块，用于根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况。
本发明还提出了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法。
上述本发明的实施例中的一个或多个技术方案具有如下优点：本发明基于MDT测量数据进行地理栅格化，对栅格回填MDT测量数据，因此具有高精度的技术优点；同时，本方案使用加权平均PRB利用率计算，考虑除了载波小区重叠覆盖的场景，提升了获取的栅格负荷情况的准确性；而且，采用一种栅格负荷均衡系数，可以对高负荷栅格进行进一步识别，优化了负荷均衡和网络扩容的判断。
附图说明
图1是本发明一种高负荷地理栅格识别定位方法的流程示意图；
图2是本发明一种高负荷地理栅格识别定位系统的结构示意图；
图3是本发明一种高负荷地理栅格识别定位方法的栅格划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行详细描述。
参考图1，一种高负荷地理栅格识别定位方法，包括以下步骤：
S1：获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据；
S2：获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率；
S3：根据所述邻小区的网管容量指标，获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率；
S4：通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数；
S5：根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况。
在本发明的一个实施例中，采用广东省的地理位置，对高负荷地理栅格识别定位方法进行说明，在步骤S1中，获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据，步骤如下：
S101：在目标区域设定栅格化地理区域范围，获取所述栅格化地理区域范围左上角和右下角的经纬度；由该两点形成地理矩形区域，同时也获得栅格化计算所需的区域经纬度最大值以及最小值。
S102：根据预设栅格步长，对所述设定栅格化地理区域范围进行栅格划分，获取所述栅格化地理区域范围左上角的经纬度，获取每个地理栅格的最大经纬度和最小经纬度；其中具体的栅格步长可以根据实际情况需求进行设置。在本发明的实施例中，采用10米*10米的栅格步长，可以计算得到地理上南北方向10米的纬度差距为0.00008983152841195214度，东西方向10米的经度差距为0.00009405717451407729度。
对于栅格化地理区域范围的左上角，设置其经纬度为(min_lon，max_lat)，设置右下角经纬度为(max_lon，min_lat)。从左上角的点位开始对每个栅格的最大经纬度和最小经纬度进行计算。在本发明的一个实施例中，按照10米的预设栅格步长进行计算，则可以得到每个栅格的最小经度为：
min_grid_lon＝min_lon+0.00009405717451407729*n
其中min_grid_lon为当前栅格的最小经度，n为当前是栅格化地理区域范围从左向右的第n个栅格。 0.00009405717451407729为得到的东西方向经度差距，根据栅格步长的变化，所述经度差距和纬度差距也会不同。
而每个栅格的最大经度max_grid_lon为：
max_grid_lon＝max_lon+0.00009405717451407729*(n+1)
参考栅格最大经度和最小经度的获取公式，可以得到栅格最大纬度max_grid_lat和栅格最小纬度 min_grid_lat的获取公式：
max_grid_lat＝max_lat+0.00008983152841195214*(n+1)
min_grid_lat＝min_lat+0.00008983152841195214*n
S103：对所述每个地理栅格添加唯一的标识ID；参考图3，在本发明的一个实施例中，为每个地理栅格(该选定区域包含12×12个地理栅格)，添加唯一的标识ID。
S104：对所述地理栅格回填MDT测量数据；当MDT的采样点经度介于栅格的最大经度和最小经度之间，采样点纬度介于栅格的最大纬度和最小纬度之间，则将带有经纬度位置信息的MDT测量数据回填到对应的地理栅格中，得到的地理栅格MDT数据格式如表1所示：
表1
其中，邻小区N表示MDT数据中最多8个邻小区的数据，N为不大于8的正整数。
在步骤S2中，获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率，步骤如下：
S201：获取现网小区工程信息数据，与地理栅格的指定频点，PCI，经纬度数据进行匹配，获取所述地理栅格邻小区ID信息；参考表1，MDT测量数据中有服务小区ID信息，但不包含邻小区ID信息，因此对现网小区工程信息数据进行遍历计算，频点和PCI信息与MDT数据点一致，而且距离MDT数据点经纬度最近的邻小区，匹配给地理栅格，得到邻小区关联匹配输出数据表，参考表2：
表2
S202：对所述邻小区ID信息进行行列转换；目的是为了便于此后步骤的计算和统计，将表2的数据进行行列转换，得到如表3所示的行列转换MDT栅格数据：
表3
| 栅格号 | 小区CID | 小区类型 |
| C9 | 47905544 | SC |
| C9 | 174402561 | NC |
| C9 | 174402562 | NC |
| C9 | 174402563 | NC |
| C9 | 43102209 | NC |
| C9 | 43102210 | NC |
| C9 | 43102211 | NC |
| C9 | 176911361 | NC |
| C9 | 176911362 | NC |
S203：通过所述邻小区ID信息，关联获取上行PRB利用率和下行PRB利用率。
参考表2，栅格号与小区ID获取关联后，则将上行PRB利用率和下行PRB 利用率对小区ID进行关联，得到的栅格小区容量指标数据，其中SC表示服务小区，NC表示邻近小区：
表4
| 栅格号 | 小区CID | 小区类型 | MDT采样点 | 上行PRB利用率 | 下行PRB利用率 |
| C9 | 47905544 | SC | 674534 | 56.01％ | 66.01％ |
| C9 | 174402561 | NC | 45673 | 30.66％ | 43.32％ |
| C9 | 174402562 | NC | 34323 | 34.01％ | 43.48％ |
| C9 | 174402563 | NC | 26883 | 35.09％ | 46.15％ |
| C9 | 43102209 | NC | 15438 | 61.29％ | 41.16％ |
| C9 | 43102210 | NC | 15188 | 36.37％ | 35.86％ |
| C9 | 43102211 | NC | 4543 | 40.85％ | 36.77％ |
| C9 | 176911361 | NC | 2654 | 36.88％ | 43.53％ |
| C9 | 176911362 | NC | 1567 | 39.30％ | 40.46％ |
在步骤S3中，根据所述邻小区的网管容量指标，获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB 利用率，步骤如下：
获取所述地理栅格的服务小区和邻小区的上行PRB利用率，获取所述地理栅格的服务小区和邻小区的下行PRB利用率；
获取栅格加权平均下行PRB利用率公式为：
获取栅格加权平均上行PRB利用率公式为：
其中，pjd表示栅格加权平均下行PRB利用率，pju表示栅格加权平均上行PRB利用率，pd表示栅格内服务小区以及邻小区的下行PRB利用率，pu表示栅格内服务小区以及邻小区的上行 PRB利用率，f表示栅格内服务小区以及邻小区的MDT采样点个数。而栅格加权平均下行PRB 利用率和栅格加权平均上行PRB利用率在0到1之间，数值越大则表示当前服务小区和邻小区拥塞越严重。
在步骤S4中，通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数，步骤如下：
根据所述栅格加权平均下行PRB利用率和栅格加权平均上行PRB利用率，以及与服务小区RSRP差值在10dB以内的邻小区个数；
获取地理栅格的负荷均衡系数的公式为：
其中，kp表示所述地理栅格的负荷均衡系数，pjd表示栅格加权平均下行PRB利用率，pju表示栅格加权平均上行PRB利用率，pd表示栅格内服务小区以及邻小区的下行PRB利用率，pu表示栅格内服务小区以及邻小区的上行PRB利用率，N表示服务小区以及与服务小区差值在 10dB以内的所有邻小区个数之和。
地理栅格的负荷均衡系数越小，则表示数据组内波动小，数据稳定，则该栅格区活动分布均衡。但如果地理栅格的负荷均衡系数较小的情况下，仍然存在高负荷小区，则可认为区域内小区普遍存在高负荷问题，需要采取扩容措施。
地理栅格的负荷均衡系数越大，则表示数据组内波动大，数据不够稳定，此时栅格区负荷分布不均衡，可以采用参数优化，达到负荷均衡，从而处理区域中的高负荷小区问题。
参考表5，表6，表5为本发明一个实施例中，栅格Q32的话务负荷情况表，表6为栅格C9的话务负荷情况表：
表5
表6
其中，SC表示服务小区，NC表示邻近小区。表中采用上述的计算地理栅格的负荷均衡系数的公式，得到栅格Q32的栅格负荷均衡系数为0.092，栅格C9的栅格负荷均衡系数为0.196，表示栅格Q32中的负荷分布比栅格C9更加均衡。
在步骤S5中，根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况，步骤如下：
根据所述地理栅格的负荷均衡系数，根据负荷均衡系数与预设负荷均衡分界点的比较情况，根据栅格加权平均PRB利用率和预设小区高负荷分界点的比较情况，判断所述地理栅格的负荷和网络扩容情况：
若所述负荷均衡系数大于等于预设负荷均衡分界点，且栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值，大于等于预设小区高负荷分界点，则判断该栅格为高负荷且符合不均衡栅格，进行服务小区与邻区间负荷均衡参数优化；
若所述负荷均衡系数小于预设负荷均衡分界点，且栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值，大于等于预设小区高负荷分界点，则判断该栅格为高负荷且分布均衡，对该地理栅格进行载波扩容或新增基站。
在本发明一个实施例中，所述预设负荷均衡分界点设置为0.1，预设小区高负荷分界点设置为50％，则当负荷均衡系数大于等于0.1时，同时满足栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值大于等于50％，则判断该栅格为高负荷且分布均衡，对该地理栅格进行载波扩容或新增基站，或者拉远RRU进行话务吸收，分摊负荷。
而当负荷均衡系数小于0.1时，同时满足栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值大于等于50％，则判断该栅格为高负荷且符合不均衡栅格，进行服务小区与邻区间负荷均衡参数优化。
若出现栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值小于50％，则认为该栅格不是高负荷栅格，不论负荷均衡系数大于等于0.1还是小于0.1，均不做处理。
本发明还提出了一种高负荷地理栅格识别定位系统，用于实现所述的高负荷地理栅格识别定位方法，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法。
参考图2，为了实现所述的高负荷地理栅格识别定位方法，本发明还提出了一种高负荷地理栅格识别定位系统，包括：
地理栅格化模块，用于获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据；
网管容量指标模块，用于获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率；
加权平均利用率模块，用于根据所述邻小区的网管容量指标，获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率；
负荷均衡模块，用于通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数；
负荷处理模块，用于根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况。
本发明还提出了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法。
综上所述，相较于现有技术，本发明具有以下优点：
(1)本发明基于MDT测量数据进行地理栅格化，对栅格回填MDT测量数据，因此具有高精度的技术优点。
(2)本发明使用加权平均PRB利用率计算，考虑除了载波小区重叠覆盖的场景，提升了获取的栅格负荷情况的准确性。
(3)本发明采用一种栅格负荷均衡系数，可以对高负荷栅格进行进一步识别，优化了负荷均衡和网络扩容的判断。
(4)本发明结合加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，对地理栅格的负荷情况和负荷均衡情况进行综合判断，提升了判断结果的准确性。
对于上述方法实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种高负荷地理栅格识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据；
获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率；
根据所述邻小区的网管容量指标，获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率；
通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数；
根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况。
2.根据权利要求1所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法，其特征在于：所述获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据这一步骤，包括以下步骤：
在所述目标区域设定栅格化地理区域范围，获取所述栅格化地理区域范围左上角和右下角的经纬度；
根据预设栅格步长，对所述设定栅格化地理区域范围进行栅格划分，获取所述栅格化地理区域范围左上角的经纬度，获取每个地理栅格的最大经纬度和最小经纬度；
对所述每个地理栅格添加唯一的标识ID；
对所述地理栅格回填MDT测量数据。
3.根据权利要求1所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法，其特征在于：所述获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率这一步骤，还包括以下步骤：
获取现网小区工程信息数据，与地理栅格的指定频点，PCI，经纬度数据进行匹配，获取所述地理栅格邻小区ID信息；
对所述邻小区ID信息进行行列转换；
通过所述邻小区ID信息，关联获取上行PRB利用率和下行PRB利用率。
4.根据权利要求1所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法，其特征在于：所述通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数这一步骤，包括以下步骤：
获取所述地理栅格的服务小区和邻小区的上行PRB利用率，获取所述地理栅格的服务小区和邻小区的下行PRB利用率；
获取栅格加权平均下行PRB利用率公式为：
获取栅格加权平均上行PRB利用率公式为：
其中，pjd表示栅格加权平均下行PRB利用率，pju表示栅格加权平均上行PRB利用率，pd表示栅格内服务小区以及邻小区的下行PRB利用率，pu表示栅格内服务小区以及邻小区的上行PRB利用率，f表示栅格内服务小区以及邻小区的MDT采样点个数。
5.根据权利要求2所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法，其特征在于：所述对所述地理栅格回填MDT测量数据这一步骤，还包括以下步骤：
获取MDT采样点的测量数据；
对每个地理栅格，选择所述采样点经度大于栅格最小经度，小于栅格最大经度，所述采样点纬度大于栅格最小纬度，小于栅格最大纬度的采样点；
对所述地理栅格，填入选择的采样点的经纬度位置信息。
6.根据权利要求4所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法，其特征在于：所述通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数这一步骤，还包括以下步骤：
根据所述栅格加权平均下行PRB利用率和栅格加权平均上行PRB利用率，以及与服务小区RSRP差值在10dB以内的邻小区个数；
获取地理栅格的负荷均衡系数的公式为：
其中，kp表示所述地理栅格的负荷均衡系数，pjd表示栅格加权平均下行PRB利用率，pju表示栅格加权平均上行PRB利用率，pd表示栅格内服务小区以及邻小区的下行PRB利用率，pu表示栅格内服务小区以及邻小区的上行PRB利用率，N表示服务小区以及与服务小区差值在10dB以内的所有邻小区个数之和。
7.根据权利要求6所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法，其特征在于：所述根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况这一步骤，还包括以下步骤：
根据所述地理栅格的负荷均衡系数，根据负荷均衡系数与预设负荷均衡分界点的比较情况，根据栅格加权平均PRB利用率和预设小区高负荷分界点的比较情况，判断所述地理栅格的负荷和网络扩容情况：
若所述负荷均衡系数大于等于预设负荷均衡分界点，且栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值，大于等于预设小区高负荷分界点，则判断该栅格为高负荷且符合不均衡栅格，进行服务小区与邻区间负荷均衡参数优化；
若所述负荷均衡系数小于预设负荷均衡分界点，且栅格加权平均上行PRB利用率与栅格加权平均下行PRB利用率的最大值，大于等于预设小区高负荷分界点，则判断该栅格为高负荷且分布均衡，对该地理栅格进行载波扩容或新增基站。
8.一种高负荷地理栅格识别定位系统，其特征在于：包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法。
9.一种高负荷地理栅格识别定位系统，其特征在于：包括：
地理栅格化模块，用于获取目标区域和MDT测量数据，对所述目标区域进行栅格化，获取地理栅格，对所述地理栅格回填MDT测量数据；
网管容量指标模块，用于获取地理栅格的邻小区ID信息，关联所述邻小区的网管容量指标，所述容量指标包括上行PRB利用率和下行PRB利用率；
加权平均利用率模块，用于根据所述邻小区的网管容量指标，获取所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率；
负荷均衡模块，用于通过所述栅格加权平均PRB利用率，得到所述地理栅格的栅格负荷均衡系数；
负荷处理模块，用于根据所述地理栅格的栅格加权平均PRB利用率和栅格负荷均衡系数，得到所述地理栅格的负荷均衡和网络扩容情况。
10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一项所述的一种高负荷地理栅格识别定位方法。
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