CN112203317A - 网络覆盖分析方法及装置 - Google Patents

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CN112203317A CN202011123254.4A CN202011123254A CN112203317A CN 112203317 A CN112203317 A CN 112203317A CN 202011123254 A CN202011123254 A CN 202011123254A CN 112203317 A CN112203317 A CN 112203317A
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Abstract

本申请实施例提供一种网络覆盖分析方法及装置,涉及通信技术领域,解决了现有技术中确定无线移动通信网络的覆盖质量的方法准确率较低,且成本较高的技术问题。该网络覆盖分析方法包括:确定目标立体栅格的输入参数,该目标立体栅格为根据目标小区天线划分的M个立体栅格中的任意一个栅格;将目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到目标立体栅格的标准电平值。

Description

网络覆盖分析方法及装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域,尤其涉及一种网络覆盖分析方法及装置。
背景技术
无线移动通信网络的覆盖质量是关系到通信质量的重要因素,也是移动运营商考核网络质量的一项重要指标。
通常,现有技术可以通过路测设备对网络覆盖电平进行扫频测试来确定无线移动通信网络的覆盖质量。然而,这种方式需要消耗大量的人力、物力和时间成本,并且通常还会受到区域限制,导致无法实现对整个网络覆盖区域的遍历测试,因此,现有技术中确定无线移动通信网络的覆盖质量的方法准确率较低,且成本较高。
发明内容
本申请提供一种网络覆盖分析方法及装置,解决了现有技术中确定无线移动通信网络的覆盖质量的方法准确率较低,且成本较高的技术问题。
为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,提供一种网络覆盖分析方法,包括:确定目标立体栅格的输入参数,所述目标立体栅格为根据目标小区天线划分的M个立体栅格中的任意一个栅格;将所述目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到所述目标立体栅格的标准电平值;其中,所述输入参数包括目标小区天线挂高、目标小区站间距、目标小区天线发射功率、目标小区天线阵子数、目标小区天线通道数、目标立体栅格方位偏离角、目标立体栅格垂直偏离角、目标立体栅格的天线距离以及目标立体栅格的仿真电平,所述预设电平预测模型为通过所述M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,M、N为正整数,且N小于M。
本申请实施例中,可以确定目标立体栅格的输入参数,并将目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到目标立体栅格的标准电平值。通过该方案,由于预设电平预测模型是通过M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,因此通过将目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型可以确定目标立体栅格的标准电平值,从而可以提高对无线移动通信网络的覆盖质量的分析结果的准确率。
第二方面,提供一种网络覆盖分析装置,包括:处理单元和预测单元;所述处理单元,用于确定目标立体栅格的输入参数,所述目标立体栅格为根据目标小区天线划分的M个立体栅格中的任意一个栅格;所述预测单元,用于将所述目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到所述目标立体栅格的标准电平值;其中,所述输入参数包括目标小区天线挂高、目标小区站间距、目标小区天线发射功率、目标小区天线阵子数、目标小区天线通道数、目标立体栅格方位偏离角、目标立体栅格垂直偏离角、目标立体栅格的天线距离以及目标立体栅格的仿真电平,所述预设电平预测模型为通过所述M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,M、N为正整数,且N小于M。
第三方面,提供一种网络覆盖分析装置,包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机执行指令,处理器与存储器通过总线连接。当网络覆盖分析装置运行时,处理器执行存储器存储的计算机执行指令,以使网络覆盖分析装置执行第一方面提供的网络覆盖分析方法。
第四方面,提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质包括计算机执行指令,当计算机执行指令在计算机上运行时,使得该计算机执行第一方面提供的网络覆盖分析方法。
第五方面,提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机指令,当计算机指令在计算机上运行时,使得计算机执行如上述第一方面及其各种可能的实现方式提供的网络覆盖分析方法。
需要说明的是,上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中,计算机可读存储介质可以与网络覆盖分析装置的处理器封装在一起的,也可以与网络覆盖分析装置的处理器单独封装,本申请对此不作限定。
本申请中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述,可以参考第一方面的详细描述,此处不再赘述;并且,第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面描述的有益效果,可以参考第一方面的有益效果分析,此处不再赘述。
在本申请中,上述网络覆盖分析装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定,在实际实现中,这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本申请类似,属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。
本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种网络覆盖分析装置的硬件结构示意图之一;
图2为本申请实施例提供的一种网络覆盖分析装置的硬件结构示意图之二;
图3为本申请实施例提供的一种网络覆盖分析方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的坐标系示意图;
图5为本申请实施例提供的一种网络覆盖分析装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案,在本申请实施例中,采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分,本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。
本申请实施例提供了一种网络覆盖分析方法,该方法可以应用于如图1所示的网络覆盖分析装置,该网络覆盖分析装置包括处理器11,存储器12、通信接口13、总线14。处理器11,存储器12以及通信接口13之间可以通过总线14连接。
处理器11是网络覆盖分析装置的控制中心,可以是一个处理器,也可以是多个处理元件的统称。例如,处理器11可以是一个通用中央处理单元(central processing unit,CPU),也可以是其他通用处理器等。其中,通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。
作为一种实施例,处理器11可以包括一个或多个CPU,例如图1中所示的CPU 0和CPU 1。
存储器12可以是只读存储器(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory,EEPROM)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。
一种可能的实现方式中,存储器12可以独立于处理器11存在,存储器12可以通过总线14与处理器11相连接,用于存储指令或者程序代码。处理器11调用并执行存储器12中存储的指令或程序代码时,能够实现本申请实施例提供的网络覆盖分析方法。
另一种可能的实现方式中,存储器12也可以和处理器11集成在一起。
通信接口13,用于与其他设备通过通信网络连接。所述通信网络可以是以太网,无线接入网,无线局域网(wireless local area networks,WLAN)等。通信接口13可以包括用于接收数据的接收单元,以及用于发送数据的发送单元。
总线14,可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture,ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect,PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture,EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图1中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
需要指出的是,图1示出的结构并不构成对该网络覆盖分析装置的限定。除图1所示部件之外,该网络覆盖分析装置可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
图2示出了本申请实施例中网络覆盖分析装置的另一种硬件结构。如图2所示,网络覆盖分析装置可以包括处理器21以及通信接口22。处理器21与通信接口22耦合。
处理器21的功能可以参考上述处理器11的描述。此外,处理器21还具备存储功能,可以参考上述存储器12的功能。
通信接口22用于为处理器21提供数据。该通信接口22可以是网络覆盖分析装置的内部接口,也可以是网络覆盖分析装置对外的接口(相当于上述通信接口13)。
需要指出的是,图1(或图2)中示出的结构并不构成对网络覆盖分析装置的限定,除图1(或图2)所示部件之外,该网络覆盖分析装置可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面结合上述图1和图2示出的网络覆盖分析装置,对本申请实施例提供的网络覆盖分析方法进行详细介绍。
如图3所示,本申请实施例提供一种网络覆盖分析方法,该网络覆盖分析方法可以应用于网络覆盖分析装置,该网络覆盖分析方法可以包括下述的S301和S302。
S301、网络覆盖分析装置确定目标立体栅格的输入参数。
其中,上述目标立体栅格可以为根据目标小区天线划分的M个立体栅格中的任意一个栅格,M为正整数。
上述输入参数可以包括目标小区天线挂高、目标小区站间距、目标小区天线发射功率、目标小区天线阵子数、目标小区天线通道数、目标立体栅格方位偏离角θ、目标立体栅格垂直偏离角
Figure BDA0002732743600000051
目标立体栅格的天线距离dis以及目标立体栅格的仿真电平。
可选的,网络覆盖分析装置可以根据网管系统的设置参数确定目标小区天线挂高、目标小区站间距、目标小区天线发射功率、目标小区天线阵子数以及目标小区天线通道数。
可选的,网络覆盖分析装置可以根据目标小区天线的位置坐标确定目标立体栅格方位偏离角θ、目标立体栅格垂直偏离角
Figure BDA0002732743600000052
目标立体栅格的天线距离dis以及目标立体栅格的仿真电平。
具体的,网络覆盖分析装置可以先确定目标小区天线的位置坐标(longitudeb,latitudeb,zb),其中,longitudeb表示目标小区天线的经度,latitudeb表示目标小区天线的经度,zb表示目标小区天线挂高。之后,网络覆盖分析装置可以将该位置坐标转换为大地坐标(xb,yb,zb),xb表示转换为大地坐标的x轴坐标,yb表示转换为大地坐标的y轴坐标,zb表示转换为大地坐标的z轴坐标。如图4所示,确定大地坐标后,网络覆盖分析装置可以以目标小区天线在地平面的垂直投影点为原点,即以坐标点O(xb,yb,0)为原点,以正东方向为X轴,以正北方向为Y轴,以垂直于XOY平面的向上方向为Z轴,建立坐标系,并在该坐标系的基础上,以原点O为中心,以D为半径,以H为高度,建立一个圆柱体的覆盖分析空间。其中,D可以根据小区的覆盖范围,取2~3倍小区覆盖距离,例如密集市区可以选取D=1000m,农村郊区可以选取D=2000m;H可以以覆盖楼宇高度为参考,取值在60~80m之间。
得到上述覆盖分析空间后,网络覆盖分析装置可以确定该覆盖分析空间内的坐标点(xp,yp,zp)与目标小区天线的相对三维坐标(θ,
Figure BDA0002732743600000061
dis)。其中,
Figure BDA0002732743600000062
θ表示该坐标点(xp,yp,zp)相对于目标小区天线方位角的水平偏离角,θ'AZ=mod(450-θAZ,360),mod(450-θAZ,360)表示450-θAZ和360相除取余数的余数值,θAZ表示目标小区的方位角(即以正北方向为0度,顺时针方向的角度),
Figure BDA0002732743600000063
表示在(-180,180)的角度范围内求反余切角。且当θ超出(-180,180)的角度范围时,可以对θ进行角度转换,具体为:若θ小于-180,则θ=θ+360;若θ大于180,则θ=θ-360。
Figure BDA0002732743600000064
表示该坐标点(xp,yp,zp)相对于目标小区天线下倾角的垂直偏离角,
Figure BDA0002732743600000065
表示目标小区天线的下倾角(包括了电子下倾角和机械下倾角之和),
Figure BDA0002732743600000066
的取值范围为(-180,180)。
Figure BDA0002732743600000067
dis表示该坐标点(xp,yp,zp)相对于目标小区天线的直线距离。
确定相对三维坐标(θ,
Figure BDA0002732743600000068
dis)后,网络覆盖分析装置可以以(m+0.5)*Δθ对θ进行切分,其中m=-A,-A+1,...,0,...,A-1,
Figure BDA0002732743600000069
Δθ为可以被180整除的值,默认值可以为5;以
Figure BDA00027327436000000610
Figure BDA00027327436000000611
进行切分,其中n=-B,-B+1,...,0,...,B-1,
Figure BDA00027327436000000612
为可以被180整除的值,默认值可以为3;以k*Δdis对dis进行切分,其中k=0,1,2,...,C,
Figure BDA00027327436000000613
Δdis默认值可以为10。
网络覆盖分析装置根据以上切分点可以将覆盖分析空间划分为M个立体栅格,M=2A*2B*(C+1),依据各坐标点的(θ,
Figure BDA00027327436000000614
dis)取值,可将各坐标点分别归属到相应的栅格内,并以(m*Δθ,
Figure BDA00027327436000000615
(k+0.5)*dis)作为各个栅格的质心坐标。然后,网络覆盖分析装置可以依据动态系统仿真或静态系统仿真方法,对覆盖分析空间内目标立体栅格的质心的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)进行仿真,从而获得目标立体栅格的仿真电平。
需要说明的是,在仿真过程中,路径损耗可以基于校准的经验路损传播模型、射线追踪的传播模型软件,天线模型可以基于公式模型,也可以基于实际天线增益方向图的方式;仿真站址站间距等无线参数配置可以采用实际站址的配置。
S302、网络覆盖分析装置将目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到目标立体栅格的标准电平值。
其中,上述预设电平预测模型为通过上述M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,N为正整数,且N小于M。
通过将目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,可以得到目标立体栅格的标准电平值,由于目标立体栅格为M个立体栅格中的任意一个栅格,因此,重复上述步骤S301-S302可以得到M个立体栅格的标准电平值,从而可以实现对网络覆盖的整体分析和评估。
可选的,在S302之前,网络覆盖分析装置可以通过校准栅格的仿真数据和校准栅格的真实数据训练预设电平预测模型。
具体的,网络覆盖分析装置可以获取M个立体栅格中每个立体栅格的仿真电平,还可以确定N个校准栅格的位置信息和该N个校准栅格的真实电平,并根据该N个校准栅格的位置信息从该M个立体栅格的仿真电平中确定该N个校准栅格的仿真电平,以及将该N个校准栅格的仿真电平和该N个校准栅格的真实电平作为训练数据训练该预设电平预测模型。
需要说明的是,上述训练数据还可以包括:小区天线挂高、小区站间距、小区天线发射功率、小区天线阵子数、小区天线通道数、校准栅格方位偏离角、校准栅格垂直偏离角以及校准栅格的天线距离。
可选的,网络覆盖分析装置获取M个立体栅格中每个立体栅格的仿真电平的方法可以参考S301中获取目标立体栅格的仿真电平的方法,此处不再赘述。
可选的,网络覆盖分析装置确定N个校准栅格的位置信息和N个校准栅格的真实电平的方法可以包括:网络覆盖分析装置可以根据终端设备的实时位置信息、终端设备上报的测量报告(Measurement Report,MR)以及从电信运营商设备接口提取的信令信息,确定终端设备对应的校准栅格的位置信息和校准栅格的真实电平。
具体的,网络覆盖分析装置可以从OTT(Over The Top)业务平台提取终端设备的实时位置信息,从电信运营商设备接口中提取信令信息,例如,可以为从S1-MME接口中提取的信令,以及从网管设备中提取MR信息,该MR信息可以包括该目标小区作为服务小区和邻区时终端设备上报的MR信息。通过将这些信息进行关键字段关联,网络覆盖分析装置可以得到基于用户终端设备准确定位的校准点信息,该校准点信息包括校准点的位置信息和校准点的真实电平,其中,校准点的位置信息可以从OTT业务平台中提取,包括终端设备的经度、维度、海拔高度等信息;校准点的真实电平可以结合终端设备位置信息、MR信息和信令信息确定。
之后,网络覆盖分析装置可以将校准点的位置信息转换为大地坐标(xe,ye,ze),并采用与S301相同的转换坐标系,将该大地坐标(xe,ye,ze)变换为坐标系XOYZ中的坐标(xe-xb,ye-yb,ze)。以及将校准点的坐标(xe-xb,ye-yb,ze)转换相对于目标小区天线的相对三维坐标(θe,
Figure BDA0002732743600000081
dise),从而根据该校准点的相对三维坐标(θe,
Figure BDA0002732743600000082
dise),从M个立体栅格中确定N个校准栅格,并得到该N个校准栅格的仿真电平。
需要说明的是,当同一个栅格中存在多个校准点时,可以选取多个校准点的真实电平平均值作为该栅格的真实电平,取值方法包括但不限于直接平均法、取概率中值法、电平线性值平均法等。例如,电平平均值可以为
Figure BDA0002732743600000083
或者,电平平均值可以为
Figure BDA0002732743600000084
其中RSRPi为从大到小或从小到大顺序排序的序列;或者,电平平均值可以为
Figure BDA0002732743600000085
其中,X表示一个栅格中包括的校准点数量。
可选的,网络覆盖分析装置可以采用包括但不限于BP(Back Propagation)神经网络、径向基函数神经网络(radical basis function,RBF)、自组织特征映射网络(Self-organizing feature Map,SOM)、浩斯菲尔德Hopfield神经网络等算法训练上述预设电平预测模型。
本申请实施例提供一种网络覆盖分析方法,由于预设电平预测模型是通过M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,因此通过将目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型可以确定目标立体栅格的标准电平值,从而可以提高对无线移动通信网络的覆盖质量的分析结果的准确率。
上述主要从方法的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例提供的网络覆盖分析方法,执行主体可以为网络覆盖分析装置,或者该网络覆盖分析装置中的用于执行网络覆盖分析业务的控制模块。本申请实施例中以网络覆盖分析装置执行网络覆盖分析方法为例,说明本申请实施例提供的执行网络覆盖分析业务装置。
需要说明的是,本申请实施例可以根据上述方法示例对网络覆盖分析装置进行功能模块的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能模块,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的,本申请实施例中对模块的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
如图5所示,本申请实施例提供的一种网络覆盖分析装置。该网络覆盖分析装置500可以包括处理单元501和预测单元502。该处理单元501,可以用于确定目标立体栅格的输入参数,该目标立体栅格为根据目标小区天线划分的M个立体栅格中的任意一个栅格。该预测单元502,可以用于将该目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到该目标立体栅格的标准电平值;其中,该输入参数包括目标小区天线挂高、目标小区站间距、目标小区天线发射功率、目标小区天线阵子数、目标小区天线通道数、目标立体栅格方位偏离角、目标立体栅格垂直偏离角、目标立体栅格的天线距离以及目标立体栅格的仿真电平,该预设电平预测模型为通过该M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,M、N为正整数,且N小于M。例如,结合图3,处理单元501可以用于执行S301,预测单元502可以用于执行S302。
可选的,上述装置500还可以包括获取单元503和训练单元504。该获取单元503,可以用于通过系统仿真获取该M个立体栅格的仿真电平。该处理单元501,还可以用于确定N个校准栅格的位置信息和该N个校准栅格的真实电平;并根据该N个校准栅格的位置信息从该M个立体栅格的仿真电平中确定该N个校准栅格的仿真电平。该训练单元504,可以用于将该N个校准栅格的仿真电平和该N个校准栅格的真实电平作为训练数据训练该预设电平预测模型。
可选的,上述训练数据还可以包括:小区天线挂高、小区站间距、小区天线发射功率、小区天线阵子数、小区天线通道数、校准栅格方位偏离角、校准栅格垂直偏离角以及校准栅格的天线距离。
可选的,上述处理单元501具体可以用于:根据终端设备的实时位置信息、该终端设备上报的测量报告MR信息以及从电信运营商设备接口提取的信令信息,确定该终端设备对应的校准栅格的位置信息和该校准栅格的真实电平。
当然,本申请实施例提供的网络覆盖分析装置500包括但不限于上述模块。
在实际实现时,处理单元501可以由图1所示的处理器11调用存储器12中的程序代码来实现。其具体的执行过程可参考图3所示的网络覆盖分析方法部分的描述,这里不再赘述。
本申请实施例提供一种网络覆盖分析装置,由于预设电平预测模型是通过M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,因此通过将目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型可以确定目标立体栅格的标准电平值,从而可以提高对无线移动通信网络的覆盖质量的分析结果的准确率。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质包括计算机执行指令。当计算机执行指令在计算机上运行时,使得计算机执行如上述实施例提供的网络覆盖分析方法中,网络覆盖分析装置执行的各个步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品可直接加载到存储器中,并含有软件代码,该计算机程序产品经由计算机载入并执行后能够实现上述实施例提供的网络覆盖分析方法中,网络覆盖分析装置执行的各个步骤。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式来实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机执行指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digitalsubscriber line,DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可以用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质(例如,软盘、硬盘、磁带),光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk,SSD))等。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,上述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。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一个物理单元或多个物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的单元如果以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,可以存储在一个可读取的存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例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全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该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个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请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、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但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,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种网络覆盖分析方法,其特征在于,包括:
确定目标立体栅格的输入参数,所述目标立体栅格为根据目标小区天线划分的M个立体栅格中的任意一个栅格;
将所述目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到所述目标立体栅格的标准电平值;
其中,所述输入参数包括目标小区天线挂高、目标小区站间距、目标小区天线发射功率、目标小区天线阵子数、目标小区天线通道数、目标立体栅格方位偏离角、目标立体栅格垂直偏离角、目标立体栅格的天线距离以及目标立体栅格的仿真电平,所述预设电平预测模型为通过所述M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,M、N为正整数,且N小于M。
2.根据权利要求1所述的网络覆盖分析方法,其特征在于,所述方法还包括:
通过系统仿真获取所述M个立体栅格的仿真电平;
确定N个校准栅格的位置信息和所述N个校准栅格的真实电平;
根据所述N个校准栅格的位置信息从所述M个立体栅格的仿真电平中确定所述N个校准栅格的仿真电平;
将所述N个校准栅格的仿真电平和所述N个校准栅格的真实电平作为训练数据训练所述预设电平预测模型。
3.根据权利要求2所述的网络覆盖分析方法,其特征在于,所述训练数据还包括:小区天线挂高、小区站间距、小区天线发射功率、小区天线阵子数、小区天线通道数、校准栅格方位偏离角、校准栅格垂直偏离角以及校准栅格的天线距离。
4.根据权利要求2所述的网络覆盖分析方法,其特征在于,所述确定N个校准栅格的位置信息和所述N个校准栅格的真实电平,包括:
根据终端设备的实时位置信息、所述终端设备上报的测量报告MR信息以及从电信运营商设备接口提取的信令信息,确定所述终端设备对应的校准栅格的位置信息和所述校准栅格的真实电平。
5.一种网络覆盖分析装置,其特征在于,包括:处理单元和预测单元;
所述处理单元,用于确定目标立体栅格的输入参数,所述目标立体栅格为根据目标小区天线划分的M个立体栅格中的任意一个栅格;
所述预测单元,用于将所述目标立体栅格的输入参数输入到预设电平预测模型,得到所述目标立体栅格的标准电平值;
其中,所述输入参数包括目标小区天线挂高、目标小区站间距、目标小区天线发射功率、目标小区天线阵子数、目标小区天线通道数、目标立体栅格方位偏离角、目标立体栅格垂直偏离角、目标立体栅格的天线距离以及目标立体栅格的仿真电平,所述预设电平预测模型为通过所述M个立体栅格中的N个校准栅格的仿真电平和真实电平训练得到的数据模型,M、N为正整数,且N小于M。
6.根据权利要求5所述的网络覆盖分析装置,其特征在于,所述装置还包括获取单元和训练单元;
所述获取单元,用于通过系统仿真获取所述M个立体栅格的仿真电平;
所述处理单元,还用于确定N个校准栅格的位置信息和所述N个校准栅格的真实电平;并根据所述N个校准栅格的位置信息从所述M个立体栅格的仿真电平中确定所述N个校准栅格的仿真电平;
所述训练单元,用于将所述N个校准栅格的仿真电平和所述N个校准栅格的真实电平作为训练数据训练所述预设电平预测模型。
7.根据权利要求6所述的网络覆盖分析装置,其特征在于,所述训练数据还包括:小区天线挂高、小区站间距、小区天线发射功率、小区天线阵子数、小区天线通道数、校准栅格方位偏离角、校准栅格垂直偏离角以及校准栅格的天线距离。
8.根据权利要求6所述的网络覆盖分析装置,其特征在于,所述处理单元具体用于:根据终端设备的实时位置信息、所述终端设备上报的测量报告MR信息以及从电信运营商设备接口提取的信令信息,确定所述终端设备对应的校准栅格的位置信息和所述校准栅格的真实电平。
9.一种网络覆盖分析装置,其特征在于,包括存储器和处理器;所述存储器用于存储计算机执行指令,所述处理器与所述存储器通过总线连接;
当所述网络覆盖分析装置运行时,所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令,以使所述网络覆盖分析装置执行如权利要求1-4任一项所述的网络覆盖分析方法。
10.一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包括计算机执行指令,当所述计算机执行指令在计算机上运行时,使得所述计算机执行如权利要求1-4任一项所述的网络覆盖分析方法。
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