CN112218306A - 基站覆盖性能的预测方法、装置和计算机设备 - Google Patents

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CN112218306A CN201910616872.3A CN201910616872A CN112218306A CN 112218306 A CN112218306 A CN 112218306A CN 201910616872 A CN201910616872 A CN 201910616872A CN 112218306 A CN112218306 A CN 112218306A
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Abstract

本申请实施例提供了一种基站覆盖性能的预测方法、装置和计算机设备,该方法包括获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值,所述目标区域为所述目标基站所覆盖的区域;将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,并获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度,以实现网络覆盖情况的准确预测和常态化的监控。

Description

基站覆盖性能的预测方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及移动通信技术领域,尤其涉及一种基站覆盖性能的预测方法、装置和计算机设备。
背景技术
无线电波传播的覆盖预测和干扰预测不但成为了无线网络基站部署规划的基础,而且还是准确优化现网中存在的问题的前提。同时,射线跟踪是一种被广泛用于移动通信和个人通信环境中的预测无线电波传播特性的技术,可以用来辨认出多径信号中收发之间所有可能的射线路径。
但是,现有的基于射线跟踪技术实现的无线电波传播模型依赖于路测数据,而这些路测数据在无线网络基站部署规划过程中并未经过精确的测量,这就会导致经过上述无线电波传播模型传播的无线电波覆盖率并不准确。
发明内容
本申请实施例提供了一种基站覆盖性能的预测方法、装置和计算机设备,通过测量报告进行射线跟踪模型的校正,实现网络覆盖情况的准确预测和常态化的监控。
第一方面,本申请实施例提供了一种基站覆盖性能的预测方法,包括:
获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值,所述目标区域为所述目标基站所覆盖的区域;
将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,并获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度;
其中,所述射线跟踪仿真模型根据测量报告进行校正。
其中在一种可能的实现方式中,所述将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,并获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度之前,还包括:
获取仿真区域的第一三维电子地图数据和仿真基站的第一工程参数值,所述仿真区域为所述仿真基站所覆盖的区域;
将所述第一三维电子地图数据和所述第一工程参数值输入待校正的射线跟踪仿真模型中,并根据所述仿真区域中每个小区所对应的多个测量报告和所述射线跟踪仿真模型输出的每个小区接收的信号强度,判断是否可以获取所述仿真区域中每个小区所处的位置信息;以及,
根据所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和;
其中,当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值。
其中在一种可能的实现方式中,所述根据所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和包括:
当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值时,
则结束校正所述射线跟踪仿真模型,并获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型。
其中在一种可能的实现方式中,当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值包括:
当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占所述总测量报告数量的百分比小于所述第一预设阈值时,
则继续计算每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比,所述第一测量报告为对应小区可获取位置信息的测量报告,所述第二测量报告为对应小区相关的测量报告;以及,
当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比小于第二预设阈值时,则校正所述第一工程参数值;
当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比大于或等于所述第二预设阈值时,则校正所述第一三维电子地图数据和所述仿真参数中的一种或两种。
其中在一种可能的实现方式中,所述第一工程参数值包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种;
所述仿真参数包括介电常数、等效厚度、透射系数、粗糙度、散射增益、绕射系数中的一种或多种;
所述第一三维电子地图数据包括结构体几何属性和材料标识的一种或两种。
第二方面,本申请实施例还提供了一种基站覆盖性能的预测装置,包括:
第一获取模块,获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值,所述目标区域为所述目标基站所覆盖的区域;
第一输入模块,与所述的第一获取模块相连接,用于将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中;
第二获取模块,与所述的第一输入模块相连接,用于获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度;
第一校正模块,与所述的第一输入模块相连接,用于根据测量报告校正所述射线跟踪仿真模型。
其中在一种可能的实施方式中,所述的第一校正模块包括第一获取单元、第一输入单元、第一判断单元和第一执行单元;
所述第一获取单元用于获取仿真区域的第一三维电子地图数据和仿真基站的第一工程参数值,所述仿真区域为所述仿真基站所覆盖的区域;
所述第一输入单元,与所述的第一获取单元相连接,用于将所述第一三维电子地图数据和所述第一工程参数值输入待校正的射线跟踪仿真模型中;
所述第一判断单元,与所述的第一输入单元相连接,用于根据所述仿真区域中每个小区所对应的多个测量报告和所述射线跟踪仿真模型输出的每个小区接收的信号强度,判断是否可以获取所述仿真区域中每个小区所处的位置信息;
所述第一执行单元,与所述第一判断单元相连接,用于根据所述多个测报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和;
其中,所述第一执行单元具体用于当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值。
其中在一种可能的实施方式中,所述第一执行单元具体用于当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值时,
则结束校正所述射线跟踪仿真模型,并获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型。
第三方面,本申请实施例还提供了一种计算机设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器;
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上述基站覆盖性能的预测方法。
第四方面,本申请实施例还提供了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基站覆盖性能的预测方法。
以上技术方案中,获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值之后,将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,并获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度。这样,便可进行网络覆盖情况的准确预测,并实现常态化的监控与优化。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例,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为本申请基站覆盖性能的预测方法的一实施例流程图;
图2为本申请基站覆盖性能的预测方法的另一实施例流程图;
图3为本申请基站覆盖性能的预测方法的再一实施例流程图;
图4为本申请基站覆盖性能的预测方法的再一实施例流程图;
图5为本申请基站覆盖性能的预测方法的再一实施例流程图;
图6为本申请基站覆盖性能的预测装置的一实施例的连接结构示意图;
图7为本申请基站覆盖性能的预测装置的另一实施例的连接结构示意图;
图8为本申请基站覆盖性能的预测装置的再一实施例的连接结构示意图;
图9为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解本申请的技术方案,下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
应当明确,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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
图1为本申请基站覆盖性能的预测方法的一实施例的流程图,如图1所示,上述方法包括:
步骤101:获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值,所述目标区域为所述目标基站所覆盖的区域。
本申请实施例中,上述三维电子地图数据可包括目标区域中结构体的几何属性和材料标识,其中几何属性包括点、线、面、体、位置的定义,例如四边形中四个顶点的三维坐标,又如圆柱体的半径和高度等;上述材料标识包括混凝土、钢化玻璃、大理石、金属等不同类型的材料编号,该材料编号可根据实际需要进行自定义,例如混凝土编号为C1,C2,C3…CN,又如钢化玻璃为TG1,TG2,TG3…TGN等。上述工程参数值可包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种。
步骤102:将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中。
步骤103:获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度。
本申请实施例中,上述射线跟踪仿真模型是一种高精度的网络覆盖仿真模型。本申请将三维电子地图数据和工程参数值输入校正之后的射线跟踪仿真模型中,能够准确模拟出所述目标区域内的网络覆盖情况。其中,该射线跟踪仿真模型为根据测量报告(Measurement Report;以下简称MR)进行校正,MR是评估网络覆盖性能的主要依据之一,本申请基于MR可获取预测精度高的射线跟踪仿真模型,该校正过程将在下文予以描述。
进一步地,所接收的信号强度(Received Signal Strength Indication;以下简称:RSSI)越大,表明目标区域内的网络覆盖情况越好。
上述基站覆盖性能的预测方法中,获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值之后,将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,并获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度。这样,便可进行网络覆盖情况的准确预测,并实现常态化的监控与优化。
请参阅图2~图5,本申请图1所示的步骤102之前,还包括:
步骤201:获取仿真区域的第一三维电子地图数据和仿真基站的第一工程参数值,所述仿真区域为所述仿真基站所覆盖的区域。
正如上文所述,本申请实施例的第一三维电子地图数据和第一工程参数值与步骤101中的三维电子地图数据和工程参数值指代相同,即所述第一工程参数值包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种、所述第一三维电子地图数据包括结构体几何属性和材料标识的一种或两种。
步骤202:将所述第一三维电子地图数据和所述第一工程参数值输入待校正的射线跟踪仿真模型中。
步骤203:根据所述仿真区域中每个小区所对应的多个测量报告和所述射线跟踪仿真模型输出的每个小区接收的信号强度,判断是否可以获取所述仿真区域中每个小区所处的位置信息。
本申请实施例中,上述测量报告包括与仿真基站对应的关联基站,当关联基站中所覆盖的区域包括仿真区域中的小区时,即可视为该MR与该小区相对应,一般而言,单个小区可对应多个MR。
具体地,上述MR包括关联基站的数量和对应关联基站所覆盖于该小区的信号强度,上述关联基站包括仿真基站中覆盖的仿真区域在进行通信连接业务时,该仿真基站中的多个小区可从该仿真基站切换到另一个基站。
具体地,本申请实施例可基于RSSI的三点定位算法获取每个小区所处的位置信息,以小区Ci为例,当小区Ci对应的MR中,不具有足够的RSSI值时,则无法根据三点定位算法确定小区Ci的具体位置,即无法获得小区Ci的位置信息,也就说明小区Ci存在覆盖不良的情况。
步骤204:根据所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和。
其中,当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值。
具体地,所述仿真参数包括介电常数、等效厚度、透射系数、粗糙度、散射增益、绕射系数中的一种或多种。
本申请的上述第一预设阈值可以在具体实现时,根据实现需求进行自行设定,本实施例对上述第一预设阈值的大小不作限定,举例来说,上述第一预设阈值可以为80%。
具体地,请参阅图3,本申请图2所示的步骤204包括:
步骤301:当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值时;
步骤302:则结束校正所述射线跟踪仿真模型,并获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型。
具体地,请参阅图4,上述当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值包括:
步骤401:当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占所述总测量报告数量的百分比小于所述第一预设阈值时;
步骤402:则继续计算每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比,所述第一测量报告为对应小区可获取位置信息的测量报告,所述第二测量报告为对应小区相关的测量报告;
步骤403:当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比小于第二预设阈值时,则校正所述第一工程参数值。
同样地,本申请的上述第二预设阈值可以在具体实现时,根据实现需求进行自行设定,本实施例对上述第二预设阈值的大小不作限定,举例来说,上述第二预设阈值可以为50%。
具体地,以小区Ci为例,Ci对应的多个测量报告中,可获取位置信息的测量报告为本申请实施例中所指的第一测量报告,Ci对应的多个测量报告总和为本申请实施例中所指的第二测量报告的数目。其中,上述第一测量报告所在小区类别包括该第一测量报告通过K-means分类后的类别,比如对于Ci的第一测量报告MR1,其可属于类1、类2(共2类),对于小区的第二测量报告MR2,其可属于类1、类2、类3……类6(共6类)。这样,每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比为33.3%,小于上述第二预设阈值50%,说明为源端出现问题,故需校正所述第一工程参数值。
具体地,请参阅图5,在上述步骤402之后,还可包括;
步骤404:当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比大于或等于所述第二预设阈值时,则校正所述第一三维电子地图数据和所述仿真参数中的一种或两种。
具体地,请参阅步骤403中的相关描述,当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比大于或等于所述第二预设阈值时,则说明是在传播过程或获取的场景参数出现问题,故需校正第一三维电子地图数据和所述仿真参数中的一种或两种。
具体地,本申请的上述实施例中,所述第一工程参数值包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种;所述仿真参数包括介电常数、等效厚度、透射系数、粗糙度、散射增益、绕射系数中的一种或多种;所述第一三维电子地图数据包括结构体几何属性和材料标识的一种或两种。例如,当需校正第一工程参数时,可将方位角从原来的350°校正到340°,或将下倾角从10°校正到6°等;当需校正仿真参数时,可将砖墙的透射系数从100dB/m校正为90dB/m,或将绕射系数从0.5校正为0.7等;再如需校正第一三维电子地图数据时,可将某类物体的编号进行修改、新增或删除。
图6为本申请基站覆盖性能的预测装置的一实施例的连接结构示意图,如图6所示,上述装置包括第一获取模块11、第一输入模块12、第二获取模块13和第一校正模块14;
第一获取模块11用于获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值,所述目标区域为所述目标基站所覆盖的区域。
本申请实施例中,上述三维电子地图数据可包括目标区域中结构体的几何属性和材料标识,其中几何属性包括点、线、面、体、位置的定义,例如四边形中四个顶点的三维坐标,又如圆柱体的半径和高度等;上述材料标识包括混凝土、钢化玻璃、大理石、金属等不同类型的材料编号,该材料编号可根据实际需要进行自定义,例如混凝土编号为C1,C2,C3…CN,又如钢化玻璃为TG1,TG2,TG3…TGN等。上述工程参数值可包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种。
第一输入模块12用于将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中。
第二获取模块13用于获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度。
本申请实施例中,上述射线跟踪仿真模型是一种高精度的网络覆盖仿真模型。本申请将三维电子地图数据和工程参数值输入校正之后的射线跟踪仿真模型中,能够准确模拟出所述目标区域内的网络覆盖情况。其中,第一校正模块14用于根据测量报告(Measurement Report;以下简称MR)校正射线跟踪仿真模型,MR是评估网络覆盖性能的主要依据之一,本申请基于MR可获取预测精度高的射线跟踪仿真模型,该校正过程将在下文予以描述。
进一步地,所接收的信号强度(Received Signal Strength Indication;以下简称:RSSI)越大,表明目标区域内的网络覆盖情况越好。
上述基站覆盖性能的预测装置中,在第一获取模块11获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值之后,第一输入模块12将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,然后第二获取模块13再获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度。这样,便可进行网络覆盖情况的准确预测,并实现常态化的监控与优化。
请参阅图7和图8,本申请图6所示的第一校正模块14包括第一获取单元21、第一输入单元22、第一判断单元23和第一执行单元24;
第一获取单元21用于获取仿真区域的第一三维电子地图数据和仿真基站的第一工程参数值,所述仿真区域为所述仿真基站所覆盖的区域。
正如上文所述,本申请实施例的第一三维电子地图数据和第一工程参数值与上述三维电子地图数据和工程参数值指代相同,即所述第一工程参数值包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种、所述第一三维电子地图数据包括结构体几何属性和材料标识的一种或两种。
第一输入单元22用于将所述第一三维电子地图数据和所述第一工程参数值输入待校正的射线跟踪仿真模型中。
第一判断单元23用于根据所述仿真区域中每个小区所对应的多个测量报告和所述射线跟踪仿真模型输出的每个小区接收的信号强度,判断是否可以获取所述仿真区域中每个小区所处的位置信息。
本申请实施例中,上述测量报告包括与仿真基站对应的关联基站,当关联基站中所覆盖的区域包括仿真区域中的小区时,即可视为该MR与该小区相对应,一般而言,单个小区可对应多个MR。
具体地,上述MR包括关联基站的数量和对应关联基站所覆盖于该小区的信号强度,上述关联基站包括仿真基站中覆盖的仿真区域在进行通信连接业务时,该仿真基站中的多个小区可从该仿真基站切换到另一个基站。
具体地,本申请实施例可基于RSSI的三点定位算法获取每个小区所处的位置信息,以小区Ci为例,当小区Ci对应的MR中,不具有足够的RSSI值时,则无法根据三点定位算法确定小区Ci的具体位置,即无法获得小区Ci的位置信息,也就说明小区Ci存在覆盖不良的情况。
第一执行单元24用于根据所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和。
其中,当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值。
具体地,所述仿真参数包括介电常数、等效厚度、透射系数、粗糙度、散射增益、绕射系数中的一种或多种。
本申请的上述第一预设阈值可以在具体实现时,根据实现需求进行自行设定,本实施例对上述第一预设阈值的大小不作限定,举例来说,上述第一预设阈值可以为80%。
具体地。上述第一执行单元24具体用于执行以下处理:
当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值时;
则结束校正所述射线跟踪仿真模型,并获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型。
具体地,上述第一执行单元24还包括第一计算子单元31和第二校正子单元32,这样,当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占所述总测量报告数量的百分比小于所述第一预设阈值时,
上述第一计算子单元31则继续计算每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比,所述第一测量报告为对应小区可获取位置信息的测量报告,所述第二测量报告为对应小区相关的测量报告;
上述第二校正子单元32用于当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比小于第二预设阈值时,则校正所述第一工程参数值。
同样地,本申请的上述第二预设阈值可以在具体实现时,根据实现需求进行自行设定,本实施例对上述第二预设阈值的大小不作限定,举例来说,上述第二预设阈值可以为50%。
具体地,以小区Ci为例,Ci对应的多个测量报告中,可获取位置信息的测量报告为本申请实施例中所指的第一测量报告,Ci对应的多个测量报告总和为本申请实施例中所指的第二测量报告的数目。其中,上述第一测量报告所在小区类别包括该第一测量报告通过K-means分类后的类别,比如对于Ci的第一测量报告MR1,其可属于类1、类2(共2类),对于小区的第二测量报告MR2,其可属于类1、类2、类3……类6(共6类)。这样,每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比为33.3%,小于上述第二预设阈值50%,说明为源端出现问题,故需校正所述第一工程参数值。
具体地,上述第二校正子单元32还用于当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比大于或等于所述第二预设阈值时,则校正所述第一三维电子地图数据和所述仿真参数中的一种或两种。
具体地,请参阅上文关于第二校正子单元32的相关描述,当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比大于或等于所述第二预设阈值时,则说明是在传播过程或获取的场景参数出现问题,故需校正第一三维电子地图数据和所述仿真参数中的一种或两种。
具体地,本申请的上述实施例中,所述第一工程参数值包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种;所述仿真参数包括介电常数、等效厚度、透射系数、粗糙度、散射增益、绕射系数中的一种或多种;所述第一三维电子地图数据包括结构体几何属性和材料标识的一种或两种。例如,当需校正第一工程参数时,可将方位角从原来的350°校正到340°,或将下倾角从10°校正到6°等;当需校正仿真参数时,可将砖墙的透射系数从100dB/m校正为90dB/m,或将绕射系数从0.5校正为0.7等;再如需校正第一三维电子地图数据时,可将某类物体的编号进行修改、新增或删除。
图9为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图,上述计算机设备可以包括至少一个处理器;以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器;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上述基站覆盖性能的预测方法,可以实现本申请实施例提供的基站覆盖性能的预测方法。
其中,上述计算机设备可以为服务器,例如:云服务器,或者上述计算机设备也可以为计算机设备,例如:智能手机、智能手表、个人计算机(Personal Computer;以下简称:PC)、笔记本电脑或平板电脑等智能设备,本实施例对上述计算机设备的具体形态不作限定。
图9示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备52的框图。图9显示的计算机设备52仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示,计算机设备52以通用计算设备的形式表现。计算机设备52的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元56,系统存储器78,连接不同系统组件(包括系统存储器78和处理单元56)的总线58。
总线58表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture;以下简称:ISA)总线,微通道体系结构(Micro Channel Architecture;以下简称:MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation;以下简称:VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection;以下简称:PCI)总线。
计算机设备52典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备52访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器78可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory;以下简称:RAM)70和/或高速缓存存储器72。计算机设备52可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统74可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图9未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图9中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如:光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory;以下简称:CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory;以下简称:DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线58相连。存储器78可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块82的程序/实用工具80,可以存储在例如存储器78中,这样的程序模块82包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块82通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备52也可以与一个或多个外部设备54(例如键盘、指向设备、显示器64等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备52交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备52能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口62进行。并且,计算机设备52还可以通过网络适配器60与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network;以下简称:LAN),广域网(Wide Area Network;以下简称:WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图9所示,网络适配器60通过总线58与计算机设备52的其它模块通信。应当明白,尽管图9中未示出,可以结合计算机设备52使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元56通过运行存储在系统存储器78中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本申请实施例提供的基站覆盖性能的预测方法。
本申请实施例还提供了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基站覆盖性能的预测方法。
上述非暂态计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(Read Only Memory;以下简称:ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead Only Memory;以下简称:EPROM)或闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LocalArea Network;以下简称:LAN)或广域网(Wide Area Network;以下简称:WAN)连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地,取决于语境,短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种基站覆盖性能的预测方法,其特征在于,所述的方法包括:
获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值,所述目标区域为所述目标基站所覆盖的区域;
将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,并获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度;
其中,所述射线跟踪仿真模型根据测量报告进行校正。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中,并获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度之前,还包括:
获取仿真区域的第一三维电子地图数据和仿真基站的第一工程参数值,所述仿真区域为所述仿真基站所覆盖的区域;
将所述第一三维电子地图数据和所述第一工程参数值输入待校正的射线跟踪仿真模型中,并根据所述仿真区域中每个小区所对应的多个测量报告和所述射线跟踪仿真模型输出的每个小区接收的信号强度,判断是否可以获取所述仿真区域中每个小区所处的位置信息;以及,
根据所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和;
其中,当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和包括:
当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值时,
则结束校正所述射线跟踪仿真模型,并获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值包括:
当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占所述总测量报告数量的百分比小于所述第一预设阈值时,
则继续计算每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比,所述第一测量报告为对应小区可获取位置信息的测量报告,所述第二测量报告为对应小区相关的测量报告;以及,
当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比小于第二预设阈值时,则校正所述第一工程参数值;
当每个第一测量报告所在小区类别的数量占每个第二测量报告所在小区类别数量的百分比大于或等于所述第二预设阈值时,则校正所述第一三维电子地图数据和所述仿真参数中的一种或两种。
5.根据权利要求2~4中任一项所述的方法,其特征在于,
所述第一工程参数值包括天线挂高、发射功率、天线增益、方位角、下倾角中的一种或多种;
所述仿真参数包括介电常数、等效厚度、透射系数、粗糙度、散射增益、绕射系数中的一种或多种;
所述第一三维电子地图数据包括结构体几何属性和材料标识的一种或两种。
6.一种基站覆盖性能的预测装置,其特征在于,所述的装置包括:
第一获取模块,获取目标区域的三维电子地图数据和目标基站的工程参数值,所述目标区域为所述目标基站所覆盖的区域;
第一输入模块,与所述的第一获取模块相连接,用于将所述三维电子地图数据和所述工程参数值输入校正后的射线跟踪仿真模型中;
第二获取模块,与所述的第一输入模块相连接,用于获取所述射线跟踪仿真模型输出的所述目标区域中每个小区接收的信号强度;
第一校正模块,与所述的第一输入模块相连接,用于根据测量报告校正所述射线跟踪仿真模型。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述的第一校正模块包括第一获取单元、第一输入单元、第一判断单元和第一执行单元;
所述第一获取单元用于获取仿真区域的第一三维电子地图数据和仿真基站的第一工程参数值,所述仿真区域为所述仿真基站所覆盖的区域;
所述第一输入单元,与所述的第一获取单元相连接,用于将所述第一三维电子地图数据和所述第一工程参数值输入待校正的射线跟踪仿真模型中;
所述第一判断单元,与所述的第一输入单元相连接,用于根据所述仿真区域中每个小区所对应的多个测量报告和所述射线跟踪仿真模型输出的每个小区接收的信号强度,判断是否可以获取所述仿真区域中每个小区所处的位置信息;
所述第一执行单元,与所述第一判断单元相连接,用于根据所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比,执行获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型或继续校正所述射线跟踪仿真模型的处理,所述总测量报告数量包括与对应小区相关的测量报告的数量之和;
其中,所述第一执行单元具体用于当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比小于第一预设阈值时,则执行至少一个以下参数的校正:所述第一三维电子地图数据、所述第一工程参数值和所述射线跟踪仿真模型的仿真参数,直至所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,
所述第一执行单元具体用于当所述多个测量报告中可获取位置信息的测量报告数量占总测量报告数量的百分比大于或等于所述第一预设阈值时,
则结束校正所述射线跟踪仿真模型,并获取校正之后的所述射线跟踪仿真模型。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器;
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至5任一所述的方法。
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至5任一所述的方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113691331A (zh) * 2021-07-23 2021-11-23 荣耀终端有限公司 一种信号强度预测的方法及移动终端
CN113890832A (zh) * 2021-10-26 2022-01-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种基站仿真方法、装置及存储介质
CN114915978A (zh) * 2022-05-10 2022-08-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种覆盖半径确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN115174416A (zh) * 2022-07-12 2022-10-11 中国电信股份有限公司 一种网络规划系统、方法、装置及电子设备

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120184219A1 (en) * 2011-01-19 2012-07-19 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for learning of the parameters of a fingerprint prediction map model
CN103634810A (zh) * 2013-12-24 2014-03-12 山东润谱通信工程有限公司 一种室内无线网络覆盖问题区域定位的方法
CN103648113A (zh) * 2013-12-24 2014-03-19 山东润谱通信工程有限公司 一种室内无线网络故障自主检测和定位的方法
CN106376007A (zh) * 2015-07-20 2017-02-01 中国移动通信集团四川有限公司 一种基站覆盖性能定位方法及系统
CN106982436A (zh) * 2016-01-15 2017-07-25 中国移动通信集团河北有限公司 一种室内外网络覆盖的检测调整方法及装置
CN108242962A (zh) * 2016-12-23 2018-07-03 中国移动通信集团公司 一种基于测量报告的室内信号传播损耗计算方法及装置
CN108307397A (zh) * 2017-01-13 2018-07-20 中国移动通信集团四川有限公司 网络覆盖评估方法及系统
US20180278349A1 (en) * 2014-10-27 2018-09-27 Ranplan Wireless Network Design Limited Method for predicting outdoor three-dimensional space signal field strength by extended cost-231-walfisch-ikegami propagation model
US20190150006A1 (en) * 2017-11-15 2019-05-16 Futurewei Technologies, Inc. Predicting received signal strength in a telecommunication network using deep neural networks

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120184219A1 (en) * 2011-01-19 2012-07-19 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for learning of the parameters of a fingerprint prediction map model
CN103634810A (zh) * 2013-12-24 2014-03-12 山东润谱通信工程有限公司 一种室内无线网络覆盖问题区域定位的方法
CN103648113A (zh) * 2013-12-24 2014-03-19 山东润谱通信工程有限公司 一种室内无线网络故障自主检测和定位的方法
US20160323760A1 (en) * 2013-12-24 2016-11-03 Ranplan Wireless Network Design Ltd An autonomous detecting and positioning method of indoor wireless network faults
US20160337888A1 (en) * 2013-12-24 2016-11-17 Ranplan Wireless Network Design Ltd Method of positioning problem regions covered with indoor wireless network
US20180278349A1 (en) * 2014-10-27 2018-09-27 Ranplan Wireless Network Design Limited Method for predicting outdoor three-dimensional space signal field strength by extended cost-231-walfisch-ikegami propagation model
CN106376007A (zh) * 2015-07-20 2017-02-01 中国移动通信集团四川有限公司 一种基站覆盖性能定位方法及系统
CN106982436A (zh) * 2016-01-15 2017-07-25 中国移动通信集团河北有限公司 一种室内外网络覆盖的检测调整方法及装置
CN108242962A (zh) * 2016-12-23 2018-07-03 中国移动通信集团公司 一种基于测量报告的室内信号传播损耗计算方法及装置
CN108307397A (zh) * 2017-01-13 2018-07-20 中国移动通信集团四川有限公司 网络覆盖评估方法及系统
US20190150006A1 (en) * 2017-11-15 2019-05-16 Futurewei Technologies, Inc. Predicting received signal strength in a telecommunication network using deep neural networks

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. KALLEL等: "-D vector radiative transfer for vegetation cover polarized BRDF modeling", 《2016 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED TECHNOLOGIES FOR SIGNAL AND IMAGE PROCESSING (ATSIP)》 *
S. Y. LIM等: "Utilizing an interactive full 3D ray tracing software package for radio propagation in drain", 《2014 IEEE-APS TOPICAL CONFERENCE ON ANTENNAS AND PROPAGATION IN WIRELESS COMMUNICATIONS (APWC)》 *
刘玮等: "大数据分析与网络弱覆盖优化方案", 《电信工程技术与标准化》 *
韦再雪等: "一种无线网络规划中的室外射线跟踪模型", 《无线电工程》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113691331A (zh) * 2021-07-23 2021-11-23 荣耀终端有限公司 一种信号强度预测的方法及移动终端
CN113890832A (zh) * 2021-10-26 2022-01-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种基站仿真方法、装置及存储介质
CN113890832B (zh) * 2021-10-26 2023-08-15 中国联合网络通信集团有限公司 一种基站仿真方法、装置及存储介质
CN114915978A (zh) * 2022-05-10 2022-08-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种覆盖半径确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN114915978B (zh) * 2022-05-10 2023-09-05 中国联合网络通信集团有限公司 一种覆盖半径确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN115174416A (zh) * 2022-07-12 2022-10-11 中国电信股份有限公司 一种网络规划系统、方法、装置及电子设备
CN115174416B (zh) * 2022-07-12 2024-04-12 中国电信股份有限公司 一种网络规划系统、方法、装置及电子设备

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