CN113553484A - 无线网络的指标数据的处理装置、方法及计算设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无线网络的指标数据的处理装置、方法及计算设备，该装置包括：数据采集模块，适于从各个平台中采集无线网络的性能指标数据及用户经历数据；数据分析模块，适于对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；数据查询模块，适于响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；数据呈现模块，适于呈现查询结果的显示界面，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。该方式通过对各种数据平台的指标数据进行筛查分析得到异常情况，并且能够以时间轴的方式将分析筛查的异常结果呈现出来，减少繁琐人工查询分析操作。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种无线网络的指标数据的处理装置、方法及计算设备。
背景技术
目前，无线网络日常维护中，需要对无线网络的指标数据进行分析，以发现无线网络存在的问题，指标数据的分析具有广泛的应用意义。例如应用于投诉分析中，投诉分析通常根据投诉工单或投诉确定投诉区域，然后根据投诉区域确定问题小区或根据用户投诉时间段的SEQ平台信令情况确认问题小区，然后再在网管上查询问题小区的状态、告警、干扰等情况，在网优平台上查询MR弱覆盖、负荷等指标情况，或进行现场测试排查无线网络信号质量、设备是否存在故障等。
但是，发明人在实现本发明的过程中发现：现有技术中主要是凭借人工经验，对多种平台的数据进行分析，来确定故障情况，但依靠人工经验来分析网络状态存在很大的局限性，具体体现以下几点：多平台数据分析繁杂，容易人为忽略；隐性问题难以发现，无法准确追溯投诉当时状态；难以准确定位投诉区域；投诉人员问题描述不清楚，会给故障分析判断带来困难；虚假投诉也会导致故障分辨困难。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的无线网络的指标数据的处理装置、方法及计算设备。
根据本发明的一个方面，提供了一种无线网络的指标数据的处理装置，包括：
数据采集模块，适于从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据；
数据分析模块，适于对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；
数据查询模块，适于响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；
数据呈现模块，适于呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
可选地，显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件；
则数据查询模块进一步适于：响应于用户对组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据；
则数据呈现模块进一步适于，呈现查询到的性能指标数据。
可选地，各个平台包含以下中的一个或多个：
基站数据平台、网优平台、MDT数据平台、SEQ平台；
无线网络的性能指标数据包括以下数据中的一项或多项：
基站设备退服经历数据、小区PRB利用率、RRC连接数、切换成功率、 MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区 PRB利用率。
可选地，数据分析模块进一步包括：
故障分析判决子模块，适于根据站点的告警信息，分析站点是否存在故障；
性能指标分析子模块，适于根据预设的指标阈值以及性能指标数据，分析是否存在异常；
隐性故障分析子模块，适于分析预设的组合性能指标数据及其变化率，确定是否存在隐性故障；
MDT数据分析子模块，适于对MDT数据进行分析，计算室分弱覆盖率以及同频同模重叠覆盖率，根据计算结果确定是否存在异常；
SEQ数据分析子模块，适于对SEQ数据进行分析，确定是否存在异常。
可选地，隐性故障分析子模块进一步适于：
判断RRC连接最大数是否大于阈值、流量下降率是否大于阈值、MR弱覆盖占比恶化率是否大于阈值；若是，则确定存在天馈故障；
判断RRC连接最大数是否大于阈值、RRC连接最大数的下降率是否大于阈值以及流量下降率是否大于阈值；若是，则确定存在设备吊死故障。
可选地，性能指标分析子模块进一步适于：
判断室分RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断宏站RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断RRC有效连接数是否大于阈值、上行PRB利用率是否大于阈值或者下行PRB利用率是否大于阈值；若是，则确定存在高负荷的异常；
判断双载波小区之间的下行PRB利用率的差值是否大于阈值；若是，则确定存在双载波小区之间负荷不均衡的异常；
判断同覆盖非双载波小区之间的下行PRB平均利用率是否大于阈值；若是，则确定存在同覆盖非双载波小区之间负荷不均衡的异常。
根据本发明的另一方面，提供了一种无线网络的指标数据的处理方法，包括：
从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据；
对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；
响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；
呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
可选地，显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件；
则方法进一步包括：响应于用户对组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据，呈现查询到的性能指标数据。
可选地，各个平台包含以下中的一个或多个：
基站数据平台、网优平台、MDT数据平台、SEQ平台；
无线网络的性能指标数据包括以下数据中的一项或多项：
基站设备退服经历数据、小区PRB利用率、RRC连接数、切换成功率、 MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区 PRB利用率。
可选地，对性能指标数据进行异常分析处理进一步适于：
根据站点的告警信息，分析站点是否存在故障；
根据预设的指标阈值以及性能指标数据，分析是否存在异常；
分析预设的组合性能指标数据及其变化率，确定是否存在隐性故障；
对MDT数据进行分析，计算室分弱覆盖率以及同频同模重叠覆盖率，根据计算结果确定是否存在异常；
对SEQ数据进行分析，确定是否存在异常。
可选地，对性能指标数据进行异常分析处理进一步适于：判断RRC连接最大数是否大于阈值、流量下降率是否大于阈值、MR弱覆盖占比恶化率是否大于阈值；若是，则确定存在天馈故障；
判断RRC连接最大数是否大于阈值、RRC连接最大数的下降率是否大于阈值以及流量下降率是否大于阈值；若是，则确定存在设备吊死故障。
可选地，对性能指标数据进行异常分析处理进一步适于：
判断室分RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断宏站RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断RRC有效连接数是否大于阈值、上行PRB利用率是否大于阈值或者下行PRB利用率是否大于阈值；若是，则确定存在高负荷的异常；
判断双载波小区之间的下行PRB利用率的差值是否大于阈值；若是，则确定存在双载波小区之间负荷不均衡的异常；
判断同覆盖非双载波小区之间的下行PRB平均利用率是否大于阈值；若是，则确定存在同覆盖非双载波小区之间负荷不均衡的异常。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述无线网络的指标数据的处理方法对应的操作。
根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述无线网络的指标数据的处理方法对应的操作。
根据本发明的无线网络的指标数据的处理装置、方法及计算设备，该装置包括：数据采集模块，适于从各个平台中采集无线网络的性能指标数据及用户经历数据；数据分析模块，适于对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；数据查询模块，适于响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；数据呈现模块，适于呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。该方式提供了一种包含可视化界面的指标数据处理平台，通过自动采集各种数据平台的指标数据，并对指标数据进行筛查分析得到异常情况，并且能够以时间轴的方式将分析筛查的异常结果呈现出来，便于相关人员快速地进行信息查阅和分析，减少繁琐人工查询分析操作，节约成本，并且，通过对多平台的数据进行融合分析，能够避免人工经验不足或经验主义造成的人为忽略问题。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的无线网络的指标数据的处理装置的结构示意图；
图2示出了本发明另一实施例提供的无线网络的指标数据的处理装置的结构示意图；
图3示出了本发明实施例中投诉分析工具的显示界面的示意图；
图4示出了本发明实施例提供的无线网络的指标数据的处理方法的流程示意图；
图5示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明实施例提供的无线网络的指标数据的处理装置的结构示意图，如图1所示，该装置包括：数据采集模块11、数据分析模块12、数据查询模块13、数据呈现模块14。
数据采集模块11，适于从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据。
数据采集模块采集各个平台中无线网络的性能指标数据，其中，平台包括：基站数据平台、2.0网优平台、MDT数据平台、SEQ等数据平台。采集的无线网络的性能指标数据包括：基站设备退服经历数据、小区PRB利用率、 RRC连接数、切换成功率、MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区PRB利用率等等。
数据采集模块还通过获取人工导入的用户经历话单，获得用户经历数据，其中，因为涉及到用户切换问题，用户经历数据中包含与各个时间段内的基站状态和切换节点数据等等。
数据分析模块12，适于对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果。
数据分析模块对采集到的性能指标数据进行异常处理分析，分析出网络存在的故障及异常，得到异常分析结果，也即对性能指标数据进行分析，确定存在的故障或异常。
数据查询模块13，适于响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果。
本实施例所提供的装置，能够为用户提供数据查询的功能，即用户可通过提供查询关键词的方式来查询到数据。例如，用户可通过展示界面中的输入框，输入要查询的用户标识、小区标识和/或时间，以查询用户经历数据以及相应的异常分析结果。例如，响应于携带用户张三的电话号码的数据查询请求，则根据该电话号码查询到用户经历数据，并查询用户经历数据相对应的异常分析结果。
数据呈现模块14，适于呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
数据呈现模块适于呈现查询结果的显示界面，在显示界面中，以时间轴的方式呈现查询到的用户经历数据及其对应的异常分析结果，例如，以一个时间轴来呈现用户经历数据，以另一个时间轴来查询对应的异常分析结果。由此可见，本实施例在查询结果界面中，以一个时间轴呈现了用户在每个时间段内的用户经历数据，以另一个时间轴呈现了相应时间段内无线网络存在异常或故障分析结果的时间点。
综上所述，本发明实施例提供了一种包含可视化界面的指标数据处理平台，通过自动采集各种数据平台的指标数据，并对指标数据进行筛查分析得到异常情况，并且能够以时间轴的方式将分析筛查的异常结果呈现出来，便于相关人员快速地进行信息查阅和分析，减少繁琐人工查询分析操作，节约成本，并且，通过对多平台的数据进行融合分析，能够避免人工经验不足或经验主义造成的人为忽略问题。
图2示出了本发明另一实施例提供的无线网络的指标数据的处理装置的结构示意图，本实施例的装置应用于投诉分析场景，当然本发明装置的应用场景不局限于此。如图2所示，该装置包括：数据采集模块21、数据分析模块22、数据查询模块23、数据呈现模块24。
数据采集模块21，适于从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据。
其中，各个平台包括：基站数据平台、网优平台、MDT数据平台、SEQ 平台。，无线网络的性能指标数据包括：基站设备退服经历数据、小区PRB 利用率、RRC连接数、切换成功率、MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区PRB利用率。
数据分析模块22，适于对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果。本实施例中，数据分析模块22还包括多个子模块：
故障分析判决子模块221，适于根据站点的告警信息，分析站点是否存在故障。故障分析判决子模块用于对站点的告警信息进行分析，确定站点是否存在故障。
性能指标分析子模块222，适于根据预设的指标阈值以及性能指标数据，分析是否存在异常。性能指标分析模块根据设定的指标阈值，分析判断性能指标是否存在异常。本实施例中，部分指标判断的标准如下表一所示。
表一
进一步地，性能指标分析子模块222还适于分析MR弱覆盖、高负荷以及负载均衡的情况。
一方面，根据MR弱覆盖判断标准，确定是否存在MR弱覆盖的异常。具体地，判断室分RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；或者，判断宏站RSPR是否达到阈值(-110)，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；其中，各类阈值可根据实际需要进行调整，本发明对此不做限定。
一种可选的实施方式中，MR弱覆盖判断标准为：室分RSRP大于等于-110 并且平均覆盖率(％)>90％为正常，宏站RSRP大于等于-110并且平均覆盖率(％)>80％为正常。
另一方面，根据高负荷判断标准，确定是否存在高负荷的异常。具体地，性能指标分析子模块，判断RRC有效连接数是否大于阈值、上行PRB利用率是否大于阈值或者下行PRB利用率是否大于阈值，若是，则确定存在高负荷的异常。其中，各类阈值可根据实际需要进行调整，本发明对此不做限定。
一种可选的实施方式中，高负荷判断标准为：RRC有效连接数大于30，且上行PRB利用率或下行PRB平均利用率大于50％。
又一方面，根据负载均衡判断标准，确定是否存在负载不均衡的异常。具体地，性能指标分析子模块，判断双载波小区之间的下行PRB利用率的差值是否大于阈值；若是，则确定存在双载波小区之间负荷不均衡的异常；判断同覆盖非双载波小区之间的下行PRB平均利用率是否大于阈值；若是，则确定存在同覆盖非双载波小区之间负荷不均衡的异常。其中，各类阈值可根据实际需要进行调整，本发明对此不做限定。
一种可选的实施方式中，负载均衡判断标准为：双载波小区之间的下行PRB利用率的差值超过10％，负荷不均衡；同覆盖非双载波小区之间的下行 PRB平均利用率的差值超过20％，负荷不均衡。
隐性故障分析子模块223，适于分析预设的组合性能指标数据及其变化率，确定是否存在隐性故障。隐性故障分析子模块根据指标组合的变化情况来监控预警隐性故障的情况。隐性故障分析主要包括两方面的分析，天馈故障分析和设备吊死分析。
其中，天馈故障的判断规则为：判断RRC连接最大数是否大于阈值、流量下降率是否大于阈值、MR弱覆盖占比恶化率是否大于阈值；若是，则确定存在天馈故障。其中，各类阈值可根据实际需要进行调整，本发明对此不做限定。
一种可选的实施方式中，RRC连接最大数大于10，流量连续3天较当前日期前7天的流量下降10％以上，MR弱覆盖占比连续3天较当前日期前7 天的指标恶化5％以上，则确定存在天馈故障。
设备吊死的判断规则为：判断RRC连接最大数是否大于阈值、RRC连接最大数的下降率是否大于阈值以及流量下降率是否大于阈值；若是，则确定存在设备吊死故障。其中，各类阈值可根据实际需要进行调整，本发明对此不做限定。
一种可选的实施方式中，RRC连接最大数大于10，RRC连接最大数连续 3天较当前日期前7天的指标下降50％以上，流量连续3天较当前日期前7 天的指标下降50％以上，则确定存在设备吊死故障。
本实施例中，隐性故障预警数据能对室分小区的天馈故障或破坏、设备吊死等隐性故障问题进行一定程度的监测预警，这两项数据在方便数据分析的同时，也减少了现场测试排障的工作量。
MDT数据分析子模块224，适于对MDT数据进行分析，计算室分弱覆盖率以及同频同模重叠覆盖率，根据计算结果确定是否存在异常。
其中，室分弱覆盖率＝(室分弱覆盖采样点/总采样点)*100％；同频同模重叠覆盖率＝(同频同模小区重叠覆盖栅格数/小区总栅格数)*100％。
SEQ数据分析子模块225，适于对SEQ数据进行分析，确定是否存在异常。
数据查询模块23，适于响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果。
本实施例所提供的装置，能够为用户提供数据查询的功能，即用户可通过提供查询关键词的方式来查询到数据。例如，用户可通过展示界面中的输入框，输入要查询的用户标识、小区标识和/或时间，以查询用户经历数据以及相应的异常分析结果。例如，响应于携带用户张三的电话号码的数据查询请求，则根据该电话号码查询到用户经历数据，并查询用户经历数据相对应的异常分析结果。
数据呈现模块24，适于呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
数据呈现模块适于呈现查询结果的显示界面，在显示界面中，以时间轴的方式呈现查询到的用户经历数据及其对应的异常分析结果。具体地，以用户经历数据的时间轴来呈现用户经历数据，以基站状态的时间轴来呈现的异常分析结果。其中，异常分析结果指的是表示存在异常或者故障的异常分析结果，相当于，是在基站状态的时间轴上呈现了存在异常或故障的时间点(以下称问题时间点)。
本实施例中的装置，还能够呈现存在问题时间点对应的详细指标情况，具体地，显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件；则数据查询模块进一步适于：响应于用户对组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据；则数据呈现模块进一步适于，呈现查询到的性能指标数据。例如，设置用户经历数据以及异常分析结果的呈现界面为一级界面，在一级界面中设置用于查询详细指标数据的组件，用户点击该组件，即可进入详细指标数据的二级呈现界面。
图3示出了本发明实施例中投诉分析工具的显示界面的示意图，如图3 所示，这个界面可直接输入站号或者小区名或者用户号码等唯一信息查询当日或者历史的基站状态，其中，基站状态的时间轴上，显示的是存在异常情况的时间点，例如：高负荷，负荷不均衡，退服，切换成功率低等问题，帮助判断投诉时刻基站是否有问题。并且，还设有二级界面，例如，在每一个存在异常情况的时间点对应的位置处设置一个组件，用户触发该组件，即可呈现该异常情况相应的详细指标数据的二级界面。另外，用户经历数据的时间轴上，显示的是各个时间段内的用户经历数据。
优选地，数据查询模块23进一步适于：根据数据查询请求，查询预设时段内的用户经历数据及相应的异常分析结果。其中，预设时段指的是查询时间之后的时段。例如，用户指定了查询时间，则查询该查询时间之后的6个小时的数据，则呈现的就是这6个小时内的异常分析结果，以及这6个小时内的用户经历数据。
由此可见，本实施例所提供了一种可视化的无线网络的性能指标数据的分析装置，通过对多种平台数据进行异常分析，确定无线网络中的异常故障情况，用户查询时，以时间轴的方式呈现出存在异常情况的时间点，并且还能够呈现存在异常情况的时间点所对应的详细指标数据，便于分析人员快速地进行信息查阅和分析，减少繁琐的人工查询分析操作，节约成本，另外多平台数据的融合筛查呈现能对小区也可有效避免投诉分析人员的经验不足或经验主义造成的人为忽略。
图4示出了本发明实施例提供的无线网络的指标数据的处理方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括：
步骤S410，从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据。
步骤S420，对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果。
步骤S430，响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果。
步骤S440，呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
可选地，显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件；
则方法进一步包括：响应于用户对组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据，呈现查询到的性能指标数据。
可选地，各个平台包含以下中的一个或多个：
基站数据平台、网优平台、MDT数据平台、SEQ平台；
无线网络的性能指标数据包括以下数据中的一项或多项：
基站设备退服经历数据、小区PRB利用率、RRC连接数、切换成功率、 MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区 PRB利用率。
可选地，对性能指标数据进行异常分析处理进一步适于：
根据站点的告警信息，分析站点是否存在故障；
根据预设的指标阈值以及性能指标数据，分析是否存在异常；
分析预设的组合性能指标数据及其变化率，确定是否存在隐性故障；
对MDT数据进行分析，计算室分弱覆盖率以及同频同模重叠覆盖率，根据计算结果确定是否存在异常；
对SEQ数据进行分析，确定是否存在异常。
可选地，对性能指标数据进行异常分析处理进一步适于：判断RRC连接最大数是否大于阈值、流量下降率是否大于阈值、MR弱覆盖占比恶化率是否大于阈值；若是，则确定存在天馈故障；
判断RRC连接最大数是否大于阈值、RRC连接最大数的下降率是否大于阈值以及流量下降率是否大于阈值；若是，则确定存在设备吊死故障。
可选地，对性能指标数据进行异常分析处理进一步适于：
判断室分RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断宏站RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断RRC有效连接数是否大于阈值、上行PRB利用率是否大于阈值或者下行PRB利用率是否大于阈值；若是，则确定存在高负荷的异常；
判断双载波小区之间的下行PRB利用率的差值是否大于阈值；若是，则确定存在双载波小区之间负荷不均衡的异常；
判断同覆盖非双载波小区之间的下行PRB平均利用率是否大于阈值；若是，则确定存在同覆盖非双载波小区之间负荷不均衡的异常。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的无线网络的指标数据的处理方法。
可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：
从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据；
对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；
响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；
呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
在一种可选的方式中，显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件；
所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：响应于用户对组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据，呈现查询到的性能指标数据。
在一种可选的方式中，各个平台包含以下中的一个或多个：基站数据平台、网优平台、MDT数据平台、SEQ平台；无线网络的性能指标数据包括以下数据中的一项或多项：基站设备退服经历数据、小区PRB利用率、RRC连接数、切换成功率、MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区PRB利用率。
在一种可选的方式中，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：根据站点的告警信息，分析站点是否存在故障；
根据预设的指标阈值以及性能指标数据，分析是否存在异常；
分析预设的组合性能指标数据及其变化率，确定是否存在隐性故障；
对MDT数据进行分析，计算室分弱覆盖率以及同频同模重叠覆盖率，根据计算结果确定是否存在异常；
对SEQ数据进行分析，确定是否存在异常。
在一种可选的方式中，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：判断RRC连接最大数是否大于阈值、流量下降率是否大于阈值、MR弱覆盖占比恶化率是否大于阈值；若是，则确定存在天馈故障；
判断RRC连接最大数是否大于阈值、RRC连接最大数的下降率是否大于阈值以及流量下降率是否大于阈值；若是，则确定存在设备吊死故障。
在一种可选的方式中，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：
判断室分RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断宏站RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断RRC有效连接数是否大于阈值、上行PRB利用率是否大于阈值或者下行PRB利用率是否大于阈值；若是，则确定存在高负荷的异常；
判断双载波小区之间的下行PRB利用率的差值是否大于阈值；若是，则确定存在双载波小区之间负荷不均衡的异常；
判断同覆盖非双载波小区之间的下行PRB平均利用率是否大于阈值；若是，则确定存在同覆盖非双载波小区之间负荷不均衡的异常。
图5示出了本发明计算设备实施例的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图5所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(Communications Interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
其中：处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述用于计算设备的无线网络的指标数据的处理方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器502可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC (ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：
从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据；
对性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；
响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；
呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
在一种可选的方式中，显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件，所述程序510使所述处理器502执行以下操作：
响应于用户对组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据，呈现查询到的性能指标数据。
在一种可选的方式中，各个平台包含以下中的一个或多个：基站数据平台、网优平台、MDT数据平台、SEQ平台；无线网络的性能指标数据包括以下数据中的一项或多项：基站设备退服经历数据、小区PRB利用率、RRC连接数、切换成功率、MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区PRB利用率。
在一种可选的方式中，所述程序510使所述处理器502执行以下操作：
根据站点的告警信息，分析站点是否存在故障；
根据预设的指标阈值以及性能指标数据，分析是否存在异常；
分析预设的组合性能指标数据及其变化率，确定是否存在隐性故障；
对MDT数据进行分析，计算室分弱覆盖率以及同频同模重叠覆盖率，根据计算结果确定是否存在异常；
对SEQ数据进行分析，确定是否存在异常。
在一种可选的方式中，所述程序510使所述处理器502执行以下操作：
判断RRC连接最大数是否大于阈值、流量下降率是否大于阈值、MR弱覆盖占比恶化率是否大于阈值；若是，则确定存在天馈故障；
判断RRC连接最大数是否大于阈值、RRC连接最大数的下降率是否大于阈值以及流量下降率是否大于阈值；若是，则确定存在设备吊死故障。
在一种可选的方式中，所述程序510使所述处理器502执行以下操作：
判断室分RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断宏站RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断RRC有效连接数是否大于阈值、上行PRB利用率是否大于阈值或者下行PRB利用率是否大于阈值；若是，则确定存在高负荷的异常；
判断双载波小区之间的下行PRB利用率的差值是否大于阈值；若是，则确定存在双载波小区之间负荷不均衡的异常；
判断同覆盖非双载波小区之间的下行PRB平均利用率是否大于阈值；若是，则确定存在同覆盖非双载波小区之间负荷不均衡的异常。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。
Claims (10)
1.一种无线网络的指标数据的处理装置，包括：
数据采集模块，适于从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据；
数据分析模块，适于对所述性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；
数据查询模块，适于响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据所述数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；
数据呈现模块，适于呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件；
则所述数据查询模块进一步适于：响应于用户对所述组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据；
则所述数据呈现模块进一步适于：呈现查询到的性能指标数据。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述各个平台包含以下中的一个或多个：
基站数据平台、网优平台、MDT数据平台、SEQ平台；
所述无线网络的性能指标数据包括以下数据中的一项或多项：
基站设备退服经历数据、小区PRB利用率、RRC连接数、切换成功率、MR覆盖数据、弱覆盖采样点数据、关联共覆盖小区设备退服经历数据、小区PRB利用率。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述数据分析模块进一步包括：
故障分析判决子模块，适于根据站点的告警信息，分析站点是否存在故障；
性能指标分析子模块，适于根据预设的指标阈值以及所述性能指标数据，分析是否存在异常；
隐性故障分析子模块，适于分析预设的组合性能指标数据及其变化率，确定是否存在隐性故障；
MDT数据分析子模块，适于对MDT数据进行分析，计算室分弱覆盖率以及同频同模重叠覆盖率，根据计算结果确定是否存在异常；
SEQ数据分析子模块，适于对SEQ数据进行分析，确定是否存在异常。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述隐性故障分析子模块进一步适于：
判断RRC连接最大数是否大于阈值、流量下降率是否大于阈值、MR弱覆盖占比恶化率是否大于阈值；若是，则确定存在天馈故障；
判断RRC连接最大数是否大于阈值、RRC连接最大数的下降率是否大于阈值以及流量下降率是否大于阈值；若是，则确定存在设备吊死故障。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述性能指标分析子模块进一步适于：
判断室分RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断宏站RSPR是否达到阈值，且平均覆盖率是否超过阈值；若否，则确定存在MR弱覆盖的异常；
判断RRC有效连接数是否大于阈值、上行PRB利用率是否大于阈值或者下行PRB利用率是否大于阈值；若是，则确定存在高负荷的异常；
判断双载波小区之间的下行PRB利用率的差值是否大于阈值；若是，则确定存在所述双载波小区之间负荷不均衡的异常；
判断同覆盖非双载波小区之间的下行PRB平均利用率是否大于阈值；若是，则确定存在所述同覆盖非双载波小区之间负荷不均衡的异常。
7.一种无线网络的指标数据的处理方法，包括：
从各个平台中采集无线网络的性能指标数据；以及，采集用户经历数据；
对所述性能指标数据进行异常分析处理，得到异常分析结果；
响应于用户发起的携带用户标识、小区标识和/或时间信息的数据查询请求，根据所述数据查询请求查询用户经历数据以及相应的异常分析结果；
呈现查询结果的显示界面，其中，对查询到的用户经历数据以及异常分析结果以时间轴的方式进行呈现。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，显示界面中还包含用于查询异常分析结果对应的性能指标数据的组件；
则所述方法进一步包括：响应于用户对所述组件的触发操作，查询异常分析结果对应的性能指标数据，呈现查询到的性能指标数据。
9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的无线网络的指标数据的处理方法对应的操作。
10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的无线网络的指标数据的处理方法对应的操作。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114615701A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-10 | 叶晓斌 | 一种流量健康度评价的方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101835182A (zh) * | 2010-02-04 | 2010-09-15 | 西安方诚通讯技术服务有限公司 | 一种无线网络优化计算机分析系统及分析方法 |
| CN101895919A (zh) * | 2010-08-09 | 2010-11-24 | 广州联正达通信科技股份有限公司 | 无线网络监测系统 |
| CN108536826A (zh) * | 2018-04-10 | 2018-09-14 | 口口相传(北京)网络技术有限公司 | 数据分析方法及装置 |
| CN108768734A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-06 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种基于多数据融合的gsm-r网络性能分析系统 |
| CN108848515A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-20 | 武汉虹信技术服务有限责任公司 | 一种基于大数据的物联网业务质量监测平台及方法 |
| CN110601900A (zh) * | 2019-09-23 | 2019-12-20 | 中盈优创资讯科技有限公司 | 一种网络故障预警方法及装置 |
| CN110913425A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-03-24 | 科大国创软件股份有限公司 | 一种基于MR和xDR的无线网络指标分析方法及系统 |
-
2020
- 2020-04-14 CN CN202010292155.2A patent/CN113553484A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101835182A (zh) * | 2010-02-04 | 2010-09-15 | 西安方诚通讯技术服务有限公司 | 一种无线网络优化计算机分析系统及分析方法 |
| CN101895919A (zh) * | 2010-08-09 | 2010-11-24 | 广州联正达通信科技股份有限公司 | 无线网络监测系统 |
| CN108536826A (zh) * | 2018-04-10 | 2018-09-14 | 口口相传(北京)网络技术有限公司 | 数据分析方法及装置 |
| CN108848515A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-20 | 武汉虹信技术服务有限责任公司 | 一种基于大数据的物联网业务质量监测平台及方法 |
| CN108768734A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-06 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种基于多数据融合的gsm-r网络性能分析系统 |
| CN110601900A (zh) * | 2019-09-23 | 2019-12-20 | 中盈优创资讯科技有限公司 | 一种网络故障预警方法及装置 |
| CN110913425A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-03-24 | 科大国创软件股份有限公司 | 一种基于MR和xDR的无线网络指标分析方法及系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114615701A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-10 | 叶晓斌 | 一种流量健康度评价的方法 |
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