CN111817868B - 一种网络质量异常的定位方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种网络质量异常的定位方法及装置，其中，该方法包括：获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；判断终端测试数据是否满足预设异常条件；若判断结果为是，则在关联记录中查找目标关联记录，将目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。通过实时对用户终端执行业务态过程中所上报的测试数据进行网络异常识别，在识别出网络质量异常时，结合已生成的表征测试数据与包含地理位置信息的信令数据之间的对应关系的关联记录，能够直接定位存在网络异常的具体地理位置信息，实现了准确评估用户业务态网络质量感知情况，精准定位网络异常位置，为后续处理网络异常问题提供了有力的依据。

Description

一种网络质量异常的定位方法与装置

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种网络质量异常的定位方法与装置。

背景技术

随着LTE网络在全国范围内大规模商业运营，市场竞争愈发激烈。各运营商推出的套餐价格高低已经不再是用户考虑的唯一因素，无线网络良好的覆盖、稳定性、可靠性等网络质量感知已经成为终端用户最终选择运营商的关键。当前，通过网络质量反映客户感知体验成为运营商网络部门关注的焦点课题之一。现有定位无线网络质量问题的方法和手段主要包括网管指标统计、道路测试和定点测试、最小化路测等。

然而，网管指标统计方法目前以小区级的指标统计维度为基准，针对每个用户开展某项业务时候，不能精确反映特定用户感知和网络质量问题，且该方法基于内部计数器的统计指标，不能客观反映某项具体业务的完整质量过程；传统的道路驱车测试和定点测试方法需要采用专用测试手机和软件，设定固定的测试路线和测试点，由于专用测试终端与普通商务终端性能差别较大，不能客观反映网络质量的真实感知，此外，通过传统的道路驱车测试和定点测试方法对网络质量问题挖掘时，在反映整体网络质量指标方面具有一定的参考意义，但对于局部的测试结果则表现出随机性特点；最小化路测中不含IMSI和IMEI信息，所以不能关联具体用户行为进行分析，不能精准反映用户业务态真实的网络质量感知，及定位特定用户的具体行为和运行轨迹。

综上所述，需要提供一种准确度高的网络质量异常的定位方法。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种网络质量异常的定位方法与装置，已解决现有的挖掘网络质量问题的手段不能完全站在用户角度评价网络质量的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种网络质量异常的定位方法，包括：

获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；

判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件；

若是，则确定所述终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有所述时间戳信息和所述用户终端的标识信息的目标关联记录；

将所述目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。

第二方面，本发明实施例提供了一种网络质量异常的定位装置，包括：

测试数据获取模块，用于获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；

网络异常判断模块，用于判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件；

目标记录查找模块，用于若判断结果为是，则确定所述终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有所述时间戳信息和所述用户终端的标识信息的目标关联记录；

异常位置确定模块，用于将所述目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现如第一方面所述的网络质量异常的定位方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的网络质量异常的定位方法的步骤。

本发明实施例中的网络质量异常的定位方法与装置，获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；判断终端测试数据是否满足预设异常条件；若是，则确定终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有时间戳信息和用户终端的标识信息的目标关联记录；将目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。通过实时对用户终端执行业务态过程中所上报的测试数据进行网络异常识别，在识别出网络质量异常时，结合已生成的表征测试数据与包含地理位置信息的信令数据之间的对应关系的关联记录，能够直接定位存在网络异常的具体地理位置信息，实现了准确评估用户业务态网络质量感知情况，精准定位网络异常位置，为后续处理网络异常问题提供了有力的依据。

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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，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网络质量异常的定位方法的第一种流程示意图；

图2为本发明实施例提供的网络质量异常的定位方法的第二种流程示意图；

图3为本发明实施例提供的网络质量异常的定位方法的第三种流程示意图；

图4为本发明实施例提供的网络质量异常的定位方法的第四种流程示意图；

图5为本发明实施例提供的网络质量异常的定位装置的第一种模块组成示意图；

图6为本发明实施例提供的网络质量异常的定位装置的第二种模块组成示意图；

图7为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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，所描述的实施例仅仅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，都应当属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种网络质量异常的定位方法与装置，通过实时对用户终端执行业务态过程中所上报的测试数据进行网络异常识别，在识别出网络质量异常时，结合已生成的表征测试数据与包含地理位置信息的信令数据之间的对应关系的关联记录，能够直接定位存在网络异常的具体地理位置信息，实现了准确评估用户业务态网络质量感知情况，精准定位网络异常位置，为后续处理网络异常问题提供了有力的依据。

图1为本发明实施例提供的网络质量异常的定位方法的第一种流程示意图，如图1所示，该方法至少包括以下步骤：

S101，获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；其中，上述业务态指的是用户在使用手机等终端设备进行视频聊天、语音通话、浏览网页、发送短信息、观看视频等业务；上述目标业务态的执行过程是指用户在使用手机等终端设备进行一次视频聊天、语音通话、浏览网页、发送短信息、观看视频等目标业务从开始到结束的全过程；上述终端测试数据指的是用户终端设备在发生目标业务时，向服务器发送的包含覆盖电平和信号接收质量的MR数据(Measurement Report，MR)；

S102，判断终端测试数据是否满足预设异常条件，具体的，终端测试数据MR数据中包含了覆盖电平和信号接收质量，其中，MR数据中的覆盖电平，通过上下行信号强度分布渲染，呈现网络覆盖弱盲区，不但客观准确，能够节省大量的时间和资源，能有效及时地发现出网络覆盖问题；通过评估MR数据中的信号接收质量，能够完成上下行无线网络的质量分析，反映出本地区通话质量的真实情况；因此，通过设置覆盖电平预设阈值以及信号接收质量预设阈值，根据接收到的终端MR数据中的覆盖电平和/或信号接收质量是否满足预设条件，能够识别出网络质量存在异常的终端测试数据；

若是，则执行S103，确定终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有时间戳信息和用户终端的标识信息的目标关联记录，其中，该测试数据与信令数据的关联记录包括：终端MR数据、指定通信接口的第一信令数据、第二信令数据中各字段之间的对应关系，所述第一信令数据中包括地理位置信息字段，上述指定通信接口为S1接口，指定通信接口的第一信令数据为S1-U信令数据，第二信令数据为S1-MME信令数据；

具体的，通过接收到的用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端MR数据，根据终端MR数据中所包含的覆盖电平和信号接收质量，和预先设置的覆盖电平阈值和信号接收质量阈值，判断端MR数据中的覆盖电平和/或信号接收质量是否满足预设异常条件，若判断出终端MR数据中的覆盖电平和/或信号接收质量满足预设异常条件，则确定满足异常条件的覆盖电平和/或信号接收质量的时间戳信息，以及在MR数据与信令数据的关联记录中，查找上述时间戳信息和用户终端的标识信息的目标关联记录，由于上述目标关联记录中包含有与满足预设异常条件覆盖电平和/或信号接收质量相对应的地理位置信息字段，所以，当识别出满足预设异常条件覆盖电平和/或信号接收质量时，可在查找出的目标关联记录中定位出满足预设异常条件的物理地理位置信息；

S104，将目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置，具体的，由于上述目标关联记录中包含有与满足预设异常条件覆盖电平和/或信号接收质量相对应的地理位置信息字段，因此，当识别出满足预设异常条件覆盖电平和/或信号接收质量时，根据查找到的目标关联记录，即可根据上述目标关联记录中的地理位置信息，定位出满足预设异常条件的物理地理位置；

由于现有的MR数据中无与GPS信息相关的字段，导致基于MR数据确定出网络质量异常时，无法进行网络异常位置定位，而S1-U信令数据中有与GPS信息相关的字段，因此，需要将MR数据与S1-U信令数据进行关联才能够进行网络异常位置定位；

但MR数据与S1-U信令数据之间没有相同的字段信息，二者无法直接关联，因此，通过先将S1-U信令数据与S1-MME信令数据进行关联，再将S1-MME信令数据与MR数据进行关联，以便借助S1-MME信令数据建立MR数据与S1-U信令数据之间的关联关系，生成包含S1-U信令数据、S1-MME信令数据、MR数据三者中各字段之间对应关系的关联记录，这样在网络质量异常定位过程中，先基于MR数据判断是否存在网络质量异常情况，当确定存在网络异常时，结合已生成的关联记录即可定位出真实的网络质量异常的物理位置信息。

本发明实施例中，通过实时对用户终端执行业务态过程中所上报的测试数据进行网络异常识别，在识别出网络质量异常时，结合已生成的表征测试数据与包含地理位置信息的信令数据之间的对应关系的关联记录，能够直接定位存在网络异常的具体地理位置信息，实现了准确评估用户业务态网络质量感知情况，精准定位网络异常位置，为后续处理网络异常问题提供了有力的依据。

其中，在获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端MR数据时，同时获取该用户终端在目标业务态执行过程中的信令数据，根据获取到的MR数据与信令数据中的关键字段建立关联关系，得到MR数据与信令数据的关联记录，如表1所示，表1为用户终端在目标业务态执行过程中生成的一条关联记录；

表1

上述测试数据与信令数据的关联记录的生成过程，具体包括：

步骤一，接收用户终端所上报的终端测试数据，以及获取指定通信接口的第一信令数据和第二信令数据，具体的，接收用户终端在目标业务态执行过程中所上报的MR数据，以及该用户终端在目标业务态执行过程中的信令数据，其中，上述指定通信接口为S1接口，S1接口分为用户平面接口S1-U和控制平面接口S1-MME，用户平面接口S1-U连接eNode B和SGW，用于传送用户数据和相应的用户平面控制帧；控制平面接口S1-MME用于将eNode B和MME相连，主要完成S1接口的无线接入承载控制、接口专用的操作维护等功能；上述第一信令数据指的是S1-U信令数据；第二信令数据指的是S1-MME信令数据；

步骤二，以终端标识为关联字段，确定第一信令数据与第二信令数据之间的第一关联关系，其中，上述终端标识主要包括：国际移动用户识别码和国际移动设备标识，国际移动用户识别码(International Mobile Subscriber Identification Number，IMSI)用来区分移动用户的标志；国际移动设备标识(International Mobile EquipmentIdentity，IMEI)用于在移动电话网络中识别每一部独立的手机等移动通信设备，相当于移动电话的身份证；上述第一信令数据即S1-U信令数据，主要包括IMSI、IMEI、经纬度位置信息、业务类别、时间戳、流量等字段；上述第二信令数据即S1-MME信令数据，主要包括IMSI、IMEI、时间戳、信令标签(MME UE S1AP ID)等字段；

具体的，以S1-U信令数据和S1-MME信令数据中的时间戳、终端标识IMSI和/或IMEI为关联字段，将S1-U信令数据和S1-MME信令数据进行关联，得到包含有IMSI、IMEI、经纬度位置信息、业务类别、时间戳、流量、MME UE S1AP ID等字段的第一关联数据；

步骤三，以信令标签为关联字段，确定终端测试数据与第二信令数据之间的第二关联关系，具体的，MR数据中包含有信令标签(MME UE S1AP ID)，覆盖电平、信号接收质量、时间戳、小区网络标识信息(eNB ID和Cell ID)等，以信令标签(MME UE S1AP ID)、时间戳为关联字段，将MR数据与上述得到的第一关联数据中包含的时间戳、以及包含的第二信令数据中的信令标签(MME UE S1AP ID)进行关联，确定终端MR数据与第二信令数据之间的第二关联关系；

步骤四，根据第一关联关系和第二关联关系，生成测试数据与信令数据的关联记录，具体的，根据上述以终端标识为关联字段，确定第一信令数据与第二信令数据之间的第一关联关系，得到的第一关联数据，以及以信令标签为关联字段，确定终端测试数据与第二信令数据之间的第二关联关系，将终端MR数据、S1-U信令数据、S1-MME信令数据相同的关联字段去重，最终得到包含有IMSI、IMEI、时间戳、经纬度位置信息、业务类别、流量、信令标签(MME UE S1AP ID)、覆盖电平、信号接收质量、小区网络标识信息(eNB ID和Cell ID)等字段的关联记录；

其中，在LTE网络中通过监测用户终端在目标业务态执行过程中的覆盖电平数据，能够有效及时地发现出网络覆盖问题；通过监测信号接收质量，能够完成上下行无线网络的质量分析，反映出本地区通话质量的真实情况，上述终端测试数据包括：终端覆盖电平和/或信号接收质量；

具体的，在判断终端测试数据是否满足预设异常条件时，可以参考终端覆盖电平或者信号接收质量，或者同时参考终端覆盖电平和信号接收质量，以同时参考终端覆盖电平和信号接收质量为例，上述S102，判断终端测试数据是否满足预设异常条件，具体包括：

步骤一，判断目标业务态的预设数量个终端覆盖电平是否均小于第一预设阈值，具体的，根据用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端MR数据信息，根据覆盖电平和干扰采样点占比，设定第一预设阈值，根据设定的第一预设阈值，判断用户终端在目标业务态执行过程中是否存在时间上连续出现预设数量个覆盖电平值均小于第一预设阈值；例如，上述预设数量为3个以上，当针对用户终端在目标业务态执行过程中，监测到出现时间上连续3个以上覆盖电平值小于第一预设阈值，则可以确定这连续3个以上覆盖电平为弱覆盖电平；

步骤二，判断目标业务态的预设数量个信号接收质量是否均小于第二预设阈值，具体的，根据用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端MR数据信息，根据信号接收质量和干扰采样点占比，设定第二预设阈值，根据设定的第二预设阈值，判断用户终端在目标业务态执行过程中是否存在时间上连续出现预设数量个信号接收质量均小于第二预设阈值；例如，上述预设数量为3个以上，当针对用户终端在目标业务态执行过程中，监测到出现时间上连续3个以上信号接收质量均小于第二预设阈值，则可以确定这连续3个以上信号接收质量为弱信号接收质量；

步骤三，若判断结果均为是，则确定终端测试数据满足预设异常条件，具体的，当判断出用户终端在目标业务态的执行过程中存在预设数量个终端覆盖电平均小于第一预设阈值，或者，判断出用户终端在目标业务态的执行过程中存在预设数量个信号接收质量均小于第二预设阈值，或者，判断出用户终端在目标业务态的执行过程中存在预设数量个终端覆盖电平均小于第一预设阈值，同时存在预设数量个信号接收质量均小于第二预设阈值，则确定终端测试数据满足预设异常条件。

进一步的，为了避免用户终端在目标业务态执行过程中出现网络抖动现象，使得接收到的终端MR数据中的覆盖电平和信号接收质量存在严重误差，从而造成上述确定出满足预设条件的终端MR数据存在误差，因此，在上述步骤三，确定终端测试数据满足预设异常条件之后，还包括：

步骤一，在目标业务态执行结束时，确定目标业务态的平均终端覆盖电平和平均信号接收质量；

步骤二，判断平均终端覆盖电平是否大于第一预设阈值，和/或，判断平均信号接收质量是否大于第二预设阈值；

步骤三，若是，则确定在目标业务态执行过程中定位出的网络质量异常位置的网络质量正常。

具体的，当用户终端在目标业务态执行结束时，假设从目标业务态执行开始到结束的全过程持续时间为T分钟，针对每5分钟粒度生成用户每条MR数据和信令数据，在整个业务持续过程中，共有n条记录，n＝T/5；平均覆盖电平：

平均质量：

判断平均覆盖电平是否大于第一预设阈值，和/或，判断平均信号接收质量是否大于第二预设阈值，如果判断出平均覆盖电平大于第一预设阈值，和/或，平均质量大于第二预设阈值，则说明用户终端在目标业务态执行的全过程中存在网络抖动现象，目标业务态执行全过程中的网络质量正常，确定在目标业务态执行过程中定位出的网络质量异常位置的网络质量正常。

进一步的，当用户终端执行业务态过程中，确定出网络质量异常的物理地址后，为了进一步对出现异常的网络进行分析以及优化网络结构，还包括：

根据目标关联记录中包含的小区网络标识信息，确定需要网络优化的小区网络标识信息，具体的，结合上述表1可知，每条目标关联记录中还包括小区网络标识信息(eNB ID和Cell ID)，因此，当判断出用户终端目标业务态执行过程中存在网络质量异常时，根据查找到的相关目标关联记录，即可根据上述目标关联记录中的小区网络标识信息(eNB ID和Cell ID)，确定出需要优化的小区网络，作为网络维护、优化重点关注的待整治问题点，保障特定用户网络质量；通过精确定位用户运动轨迹，涉及网络质量问题的主服小区列表，明确存在的具体网络问题，跟踪具体特定用户位置，了解特定客户分布的信息，预估客户业务行为特征，为未来市场定位和业务推送提供重要客户分布依据，应用于VIP用户关怀和行为回溯，重点保障网络质量。

进一步的，如图2所示，为了精准发掘商用终端用户在开展具体业务过程中网络质量问题的真实感知情况，从而准确定位高价值区域网络突出问题，保障网络精细优化和资源精准投放，在上述S104将目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置之后，还包括：

S105，根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，筛选出满足预设筛选条件的目标网络质量异常位置，具体的，为了能够准确定位高价值区域网络突出问题，保障网络精细优化和资源精准投放，将针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录中的目标网络异常位置进行筛选，根据组成高价值区域的网络位置突出特点，将满足组成高价值区域特点的目标网络异常位置筛选出来；

S106，利用预设聚类算法对目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇，具体的，将满足组成高价值区域特点的目标网络异常位置，利用预设聚类算法进行聚类处理，得到多个满足高价值区域的网络异常聚类簇；

S107，根据网络异常聚类簇，确定全网范围内的网络质量异常区域，具体的，根据确定出的全网满足高价值区域的网络异常聚类簇，确定出全网范围内的网络质量异常区域，从而定位出全网高价值的问题目标区域，为后续规划优化资源的精准投入提供重要依据。

进一步的，如图3所示，为了便于快速对筛选出的满足预设筛选条件的目标质量异常位置，上述S105根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，筛选出满足预设筛选条件的目标质量异常位置，包括：

S1051，根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，创建全网网络质量评估矩阵，其中，全网网络质量评估矩阵包括：各网络质量异常位置、业务类别、流量信息、用户标识之间的对应关系，具体的，根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，确定目标记录中的网络质量异常位置、用户终端的目标业务类别、流量信息、以及终端用户标识之间的对应关系，将用户终端目标业务态执行过程中的所有与用户标识相对应的目标关联记录进行叠加，根据叠加后的与用户标识相对应的目标关联记录中的网络质量异常位置、业务类别、流量信息，创建全网网络质量评估矩阵。

S1052，在全网网络质量评估矩阵中，筛选出满足业务类别为预设业务类别，和/或流量信息不小于预设流量阈值的目标网络质量异常位置，具体的，为了准确定位高价值区域网络突出问题，保障网络精细优化和资源精准投放，在全网网络质量评估矩阵中，筛选出满足组成高价值区域的目标网络异常位置，上述筛选出的满足高价值区域的目标网络异常位置包括：业务类别为预设业务类别，和/或流量信息不小于预设流量阈值的目标网络质量异常位置。

其中，可以选用任一种现有的聚类算法对筛选出的多个目标网络质量异常位置进行聚类，例如，可以选用K-means算法，还可以选用DBSCAN聚类算法，也可以选用BIRCH聚类算法，基于各聚类算法的优缺点和使用场景，优选地，采用K-means算法进行信息聚类，具体的，如图4所示，上述S106利用预设聚类算法对目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇，具体包括：

S1061，利用K-means算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇。

具体的，上述S1061利用K-means算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇，具体包括：

步骤一，在多个目标网络质量异常位置中，选取K个目标网络质量异常位置，分别作为K个聚类中心，其中，K为划分得到的异常区域的个数；

其中，异常区域的个数可以是按照预设规则确定的，K个异常区域的聚类中心在持续进行目标网络质量异常位置聚类收敛的过程是不断变化的，首次确定的K个异常区域的聚类中心可以是从多个目标网络质量异常位置中随机选取的，后续确定的K个异常区域的聚类中心是根据最新得到的聚类结果确定的，具体的，可以选取簇中所有元素各自维度的算术平均数作为下次K个异常区域的聚类中心。

步骤二，基于最小距离取值，根据未被选取的目标网络质量异常位置，与已被选取的K个目标网络质量异常位置之间的最小距离，将未被选取的目标网络质量异常位置划分到已被选取的K个目标网络质量异常位置所在的聚类簇中，得到K个网络异常聚类簇。

具体的，针对利用K-means算法并基于最小距离进行聚类的细化过程，具体为：

针对每个未被选取的目标网络质量异常位置，计算该目标网络质量异常位置与已被选取的K个目标网络质量异常位置之间的最小距离；

将未被选取的目标网络质量异常位置划分到与已被选取的K个目标网络质量异常位置之间距离最小的网络异常聚类簇；

根据各网络异常聚类簇中包含的目标网络质量异常位置，重新确定K个网络异常聚类簇各自的中心作为下次聚类过程使用的已被选取的K个目标网络质量异常位置，直到下次聚类过程使用的聚类中心与本次聚类过程使用的聚类中心之间变化满足预设最小波动条件。

具体的，每次基于选取的K个异常区域的聚类中心和各最小距离，对多个目标网络质量异常位置划分到对应的网络异常聚类簇后，先根据该聚类结果确定下一次使用的K个异常区域的聚类中心，再判断新的K个异常区域的聚类中心与原聚类中心之间变化是否满足预设最小波动条件，若是，则说明聚类结果趋于收敛，将当前得到的多个聚类簇确定为最终的K个网络异常聚类簇。

本发明实施例中的网络质量异常的定位方法，获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；判断终端测试数据是否满足预设异常条件；若是，则确定终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有时间戳信息和用户终端的标识信息的目标关联记录；将目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。通过实时对用户终端执行业务态过程中所上报的测试数据进行网络异常识别，在识别出网络质量异常时，结合已生成的表征测试数据与包含地理位置信息的信令数据之间的对应关系的关联记录，能够直接定位存在网络异常的具体地理位置信息，实现了准确评估用户业务态网络质量感知情况，精准定位网络异常位置，为后续处理网络异常问题提供了有力的依据。

对应上述实施例提供的网络质量异常的定位方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种网络质量异常的定位装置，图5为本发明实施例提供的网络质量异常的定位装置的第一种模块组成示意图，该网络质量异常的定位装置用于执行图1至图4描述的网络质量异常的定位方法，如图5所示，该网络质量异常的定位装置包括：

测试数据获取模块501，用于获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；

网络异常判断模块502，用于判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件；

目标记录查找模块503，用于若判断结果为是，则确定所述终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有所述时间戳信息和所述用户终端的标识信息的目标关联记录；

异常位置确定模块504，用于将所述目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。

本发明实施例提供了一种网络质量异常的定位装置，通过实时对用户终端执行业务态过程中所上报的测试数据进行网络异常识别，在识别出网络质量异常时，结合已生成的表征测试数据与包含地理位置信息的信令数据之间的对应关系的关联记录，能够直接定位存在网络异常的具体地理位置信息，实现了准确评估用户业务态网络质量感知情况，精准定位网络异常位置，为后续处理网络异常问题提供了有力的依据。

可选的，上述装置还包括：关联记录生成模块，所述关联记录生成模块，用于：

接收用户终端所上报的终端测试数据，以及获取指定通信接口的第一信令数据和第二信令数据；

以终端标识为关联字段，确定所述第一信令数据与所述第二信令数据之间的第一关联关系；

以信令标签为关联字段，确定所述终端测试数据与所述第二信令数据之间的第二关联关系；

根据所述第一关联关系和所述第二关联关系，生成测试数据与信令数据的关联记录。

可选的，所述终端测试数据包括：终端覆盖电平和/或信号接收质量；

所述网络异常判断模块502，具体用于：

判断所述目标业务态的预设数量个所述终端覆盖电平是否均小于第一预设阈值；和/或，

判断所述目标业务态的预设数量个所述信号接收质量是否均小于第二预设阈值；

若是，则确定所述终端测试数据满足预设异常条件。

可选的，上述装置还包括：异常位置校准模块，用于：

在所述目标业务态执行结束时，确定所述目标业务态的平均终端覆盖电平和平均信号接收质量；

判断所述平均终端覆盖电平是否大于第一预设阈值，和/或，判断所述平均信号接收质量是否大于第二预设阈值；

若是，则确定在所述目标业务态执行过程中定位出的所述网络质量异常位置的网络质量正常。

可选的，上述装置还包括：网络优化确定模块，用于根据所述目标关联记录中包含的小区网络标识信息，确定需要网络优化的小区网络标识信息。

可选的，如图6所示，上述装置还包括：异常区域确定模块505，用于：

根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，筛选出满足预设筛选条件的目标网络质量异常位置；

利用预设聚类算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇；

根据所述网络异常聚类簇，确定全网范围内的网络质量异常区域。

可选的，所述异常区域确定模块505，具体用于：

根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，创建全网网络质量评估矩阵，其中，所述全网网络质量评估矩阵包括：各所述网络质量异常位置、业务类别、流量信息、用户标识之间的对应关系；

在所述全网网络质量评估矩阵中，筛选出满足所述业务类别为预设业务类别，和/或所述流量信息不小于预设流量阈值的目标网络质量异常位置。

可选地，所述异常区域确定模块505，进一步具体用于：

利用K-means算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇。

可选地，所述异常区域确定模块505，更进一步具体用于：

在多个所述目标网络质量异常位置中，选取K个目标网络质量异常位置，分别作为K个聚类中心，其中，K为划分得到的异常区域的个数；

基于最小距离取值，根据未被选取的所述目标网络质量异常位置，与已被选取的K个目标网络质量异常位置之间的最小距离，将未被选取的所述目标网络质量异常位置划分到已被选取的K个目标网络质量异常位置所在的聚类簇中，得到K个网络异常聚类簇。

本发明实施例中的网络质量异常的定位装置，获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；判断终端测试数据是否满足预设异常条件；若是，则确定终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有时间戳信息和用户终端的标识信息的目标关联记录；将目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。通过实时对用户终端执行业务态过程中所上报的测试数据进行网络异常识别，在识别出网络质量异常时，结合已生成的表征测试数据与包含地理位置信息的信令数据之间的对应关系的关联记录，能够直接定位存在网络异常的具体地理位置信息，实现了准确评估用户业务态网络质量感知情况，精准定位网络异常位置，为后续处理网络异常问题提供了有力的依据。

本发明实施例提供的网络质量异常的定位装置能够实现上述网络质量异常的定位方法对应的实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，本发明实施例提供的网络质量异常的定位装置与本发明实施例提供的网络质量异常的定位方法基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述网络质量异常的定位方法的实施，重复之处不再赘述。

对应上述实施例提供的网络质量异常的定位方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种计算机设备，该设备用于执行上述的网络质量异常的定位方法，图7为实现本发明各个实施例的一种计算机设备的结构示意图，如图7所示。计算机设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器701和存储器702，存储器702中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器702可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器702的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对计算机设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器701可以设置为与存储器702通信，在计算机设备上执行存储器702中的一系列计算机可执行指令。计算机设备还可以包括一个或一个以上电源703，一个或一个以上有线或无线网络接口704，一个或一个以上输入输出接口705，一个或一个以上键盘706。

具体在本实施例中，计算机设备包括有处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现以下方法步骤：

获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；

判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件；

若是，则确定所述终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有所述时间戳信息和所述用户终端的标识信息的目标关联记录；

将所述目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下方法步骤：

获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；

判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件；

若是，则确定所述终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有所述时间戳信息和所述用户终端的标识信息的目标关联记录；

将所述目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.一种网络质量异常的定位方法，其特征在于，包括：

获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；

判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件；

若是，则确定所述终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有所述时间戳信息和所述用户终端的标识信息的目标关联记录；

将所述目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置；

根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，筛选出满足预设筛选条件的目标网络质量异常位置；

利用预设聚类算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇；

根据所述网络异常聚类簇，确定全网范围内的网络质量异常区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

接收用户终端所上报的终端测试数据，以及获取指定通信接口的第一信令数据和第二信令数据；

以终端标识为关联字段，确定所述第一信令数据与所述第二信令数据之间的第一关联关系；

以信令标签为关联字段，确定所述终端测试数据与所述第二信令数据之间的第二关联关系；

根据所述第一关联关系和所述第二关联关系，生成测试数据与信令数据的关联记录。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端测试数据包括：终端覆盖电平和/或信号接收质量；

所述判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件，包括：

判断所述目标业务态的预设数量个所述终端覆盖电平是否均小于第一预设阈值；和/或，

判断所述目标业务态的预设数量个所述信号接收质量是否均小于第二预设阈值；

若是，则确定所述终端测试数据满足预设异常条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述目标业务态执行结束时，确定所述目标业务态的平均终端覆盖电平和平均信号接收质量；

判断所述平均终端覆盖电平是否大于第一预设阈值，和/或，判断所述平均信号接收质量是否大于第二预设阈值；

若是，则确定在所述目标业务态执行过程中定位出的所述网络质量异常位置的网络质量正常。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，筛选出满足预设筛选条件的目标质量异常位置，包括：

根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，创建全网网络质量评估矩阵，其中，所述全网网络质量评估矩阵包括：各所述网络质量异常位置、业务类别、流量信息、用户标识之间的对应关系；

在所述全网网络质量评估矩阵中，筛选出满足所述业务类别为预设业务类别，和/或所述流量信息不小于预设流量阈值的目标网络质量异常位置。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述利用预设聚类算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇，包括：

利用K-means算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇。

7.一种网络质量异常的定位装置，其特征在于，包括：

测试数据获取模块，用于获取用户终端在目标业务态执行过程中所上报的终端测试数据；

网络异常判断模块，用于判断所述终端测试数据是否满足预设异常条件；

目标记录查找模块，用于若判断结果为是，则确定所述终端测试数据中包含的时间戳信息，以及在测试数据与信令数据的关联记录中，查找具有所述时间戳信息和所述用户终端的标识信息的目标关联记录；

异常位置确定模块，用于将所述目标关联记录中包含的地理位置信息确定为网络质量异常位置；

异常区域确定模块，用于根据针对全网用户终端进行网络质量异常定位时查找出的目标关联记录，筛选出满足预设筛选条件的目标网络质量异常位置；利用预设聚类算法对所述目标网络质量异常位置进行聚类处理，得到多个网络异常聚类簇；根据所述网络异常聚类簇，确定全网范围内的网络质量异常区域。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现权利要求1-6任一所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的网络质量异常的定位方法。

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