CN114222307A - 扇区重叠覆盖区域的确定方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种扇区重叠覆盖区域的确定方法、装置和电子设备，通过接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息；根据采样点的信息，通过孤立森林算法对采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域；根据每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。本申请提供的技术方案通过孤立森林算法对采样点进行离群检测，得到去除异常采样点后的目标采样点，使得根据目标采样点确定的每个扇区的覆盖区域的准确度更高，从而提升了确定的重叠覆盖区域的准确度。

Description

扇区重叠覆盖区域的确定方法、装置和电子设备

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种扇区重叠覆盖区域的确定方法、装置和电子设备。

背景技术

扇区作为基站中每副天线覆盖的区域，能够为处于该区域内的用户提供网络通信服务。此外，用户在某一区域内网络信号的强弱同样需要依赖该区域内扇区提供的网络。因此，为了能够为用户提供更好的网络体验，需要对扇区的分布情况进行了解，特别是对于扇区之间重叠覆盖区域的确定。

目前，在确定扇区重叠覆盖区域时，可以通过读取多个测量报告(MeasurementReport，简称MR)，确定测量报告上报时所处的地理位置对应的地理区域，对地理区域进行栅格划分。对于每个栅格对应的服务小区，根据服务小区的测量报告的数量A，以及，服务小区的邻近小区信号强度与服务小区的信号强度差值在预设范围内的测量报告的数量B，确定该服务小区是否为重叠覆盖小区，进而确定重叠覆盖区域。

但是，在通过划分栅格，根据测量报告的数量确定栅格对应的扇区是否存在重叠覆盖区域时，可能存在多个测量报告上报时所处的地理位置异常的情况，使得将正常的服务小区错判为重叠覆盖小区，从而导致确定的重叠覆盖区域的准确度较差。

发明内容

本申请提供了一种扇区重叠覆盖区域的确定方法、装置和电子设备，通过孤立森林算法对测量报告对应的采样点数据进行处理，提高了确定扇区重叠覆盖区域的准确度。

第一方面，本申请提供了一种扇区重叠覆盖区域的确定方法，所述扇区重叠覆盖区域的确定方法包括：

接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息。

根据所述采样点的信息，通过孤立森林算法对所述采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域。

根据所述每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。

在一种可能的实现方式中，所述采样点的信息包括所述测量报告的上报时间。

所述根据所述采样点的信息，通过孤立森林算法对所述采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域，包括：

按照所述上报时间将所述采样点分为至少两个采样点组。

通过孤立森林算法对每个所述采样点组进行离群检测，去除每个所述采样点组中的异常采样点，得到每个所述采样点组的目标采样点。

根据在每个所述采样数据组中的所述目标采样点，确定所述每个扇区覆盖的区域。

在一种可能的实现方式中，所述通过孤立森林算法对每个所述采样点组进行离群检测，去除每个所述采样点组中的异常采样点，得到每个所述采样点组的目标采样点，包括：

针对每个采样点组，构建多棵iTree，并计算所述采样点落在每棵iTree的深度。

根据所述采样点落在每棵iTree的深度，计算平均深度。

对所述平均深度进行评分，得到所述采样点对应的异常值。

在所述采样点组中去除预设比例的所述异常采样点，得到所述采样点组的目标采样点，所述异常采样点为所述异常值接近1的采样点。

在一种可能的实现方式中，所述根据在每个所述采样数据组中的所述目标采样点，确定所述每个扇区覆盖的区域，包括：

根据所述目标采样点的经纬度信息，将每个扇区内的所述目标采样点绘制在地理信息系统中。

根据绘制在所述地理信息系统中的目标采样点，将每个扇区内处于最外侧的所述目标采样点连接成封闭区域，得到每个扇区对应的覆盖区域的轮廓。

将所述每个扇区对应的覆盖区域的轮廓，确定为所述每个扇区覆盖的区域。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域，包括：

将所述至少两个扇区对应的覆盖区域的轮廓的重叠区域，确定为扇区重叠覆盖区域。

在一种可能的实现方式中，在确定扇区重叠覆盖区域之后，所述方法还包括：

记录存在重叠覆盖区域的对应扇区的标识，以及，重叠覆盖区域的面积。

在一种可能的实现方式中，在确定扇区重叠覆盖区域之后，所述方法还包括：

通过天馈调整、调整天线挂高以及增加网络小区功率中的至少一种方法，对存在重叠覆盖区域的扇区的覆盖区域进行优化，所述调整后的扇区重叠覆盖区域的面积不等于调整前的扇区重叠覆盖区域。

第二方面，本申请提供了一种扇区重叠覆盖区域的确定装置，所述扇区重叠覆盖区域的确定装置包括：

接收模块，用于接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息；

处理模块，用于根据所述采样点的信息，通过孤立森林算法对所述采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域；

确定模块，用于根据所述每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。

在一种可能的实现方式中，所述采样点的信息包括所述测量报告的上报时间；所述处理模块，具体用于按照所述上报时间将所述采样点分为至少两个采样点组；通过孤立森林算法对每个所述采样点组进行离群检测，去除每个所述采样点组中的异常采样点，得到每个所述采样点组的目标采样点；根据在每个所述采样数据组中的所述目标采样点，确定所述每个扇区覆盖的区域。

在一种可能的实现方式中，所述处理模块，具体用于针对每个采样点组，构建多棵iTree，并计算所述采样点落在每棵iTree的深度；根据所述采样点落在每棵iTree的深度，计算平均深度；对所述平均深度进行评分，得到所述采样点对应的异常值；在所述采样点组中去除预设比例的所述异常采样点，得到所述采样点组的目标采样点，所述异常采样点为所述异常值接近1的采样点。

在一种可能的实现方式中，所述处理模块，具体用于根据所述目标采样点的经纬度信息，将每个扇区内的所述目标采样点绘制在地理信息系统中；根据绘制在所述地理信息系统中的目标采样点，将每个扇区内处于最外侧的所述目标采样点连接成封闭区域，得到每个扇区对应的覆盖区域的轮廓；将所述每个扇区对应的覆盖区域的轮廓，确定为所述每个扇区覆盖的区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，具体用于将所述至少两个扇区对应的覆盖区域的轮廓的重叠区域，确定为扇区重叠覆盖区域。

在一种可能的实现方式中，所述处理模块，还用于记录存在重叠覆盖区域的对应扇区的标识，以及，重叠覆盖区域的面积。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括优化模块，所述优化模块，用于通过天馈调整、调整天线挂高以及增加网络小区功率中的至少一种方法，对存在重叠覆盖区域的扇区的覆盖区域进行优化，所述调整后的扇区重叠覆盖区域的面积不等于调整前的扇区重叠覆盖区域。

第三方面，本申请还提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现上述第一方面任一种可能的实现方式中所述的扇区重叠覆盖区域的确定方法。

第四方面，本申请还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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现上述第一方面任一种可能的实现方式中所述的扇区重叠覆盖区域的确定方法。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述第一方面任一种可能的实现方式中所述的扇区重叠覆盖区域的确定方法。

本申请提供的一种扇区重叠覆盖区域的确定方法、装置和电子设备，通过接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息；根据采样点的信息，通过孤立森林算法对采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域；根据每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。本申请提供的技术方案通过孤立森林算法对采样点进行离群检测，将采样点中的异常采样点去除，得到目标采样点，避免了异常采样点对确定扇形覆盖区域的影响，准确的确定出每个扇区的覆盖区域，从而提升了确定的重叠覆盖区域的准确度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种扇区重叠覆盖区域的确定方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种扇区重叠覆盖区域的确定方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种采样和扇区的覆盖区域的分布示意图；

图4为本申请实施例提供的一种扇区重叠覆盖区域的确定装置的结构示意图；

图5为本申请提供的一种电子设备结构示意图。

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请的实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。在本申请的文字描述中，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

扇区作为基站中每副天线覆盖的区域，能够为处于该区域内的用户提供网络通信服务。而不同扇区的覆盖区域之间可能会存在重叠区域，即重叠覆盖区域。重叠覆盖区域会对网络的传输造成影响，进而影响用户体验。因此，重叠覆盖区域的确定尤为重要。

现有技术中，可以通过获取多个用户的终端设备上报的测量报告，对多个测量报告上报时所述的地理位置所在的地理区域进行栅格划分，每个栅格对应于一个服务小区。可以根据服务小区的测量报告的数量A，以及，服务小区的邻近小区信号强度与服务小区的信号强度差值在预设范围内的测量报告的数量B，确定该服务小区是否为重叠覆盖区域对应的小区，进而确定重叠覆盖区域。

在另一种方法中，还可以根据距离阈值确定服务小区是否为重叠覆盖区域，该距离阈值为两基站之间的距离，处于距离阈值内区域为重叠覆盖区域。但是每两个基站之间的距离并不是相同的，因此需要对距离阈值进行实时调整，且基站之间的距离需要人工测量，耗费大量的时间，且准确性较低。因此，该方法确定的重叠覆盖区域的准确度较低。

但是，在通过划分栅格，并根据测量报告的数量重叠覆盖区域时，由于各个测量报告上报时所处的地理位置分布不均，可能存在多个地理位置出现异常的问题，导致将非重叠覆盖区域误判为重叠覆盖区域，从而降低了确定的重叠覆盖区域的准确度。

为了解决直接根据测量报告上报时所处的地理位置确定的重叠覆盖区域的准确度较低的问题，可以利用孤立森林算法对多个测量报告对应的采样点进行离群检测，去除异常的测量报告对应的异常采样点，从而根据去除异常采样点后剩余的采样点，确定重叠覆盖区域，从而提升确定的重叠覆盖区域的准确度。

本申请实施例提供的技术方案可以应用于重叠覆盖区域确定的场景中。在确定扇区重叠覆盖区域时，可以通过接收一段时间内终端设备上报的测量报告，并将每个测量报告作为一个采样点，并生成采样点信息。通过孤立森林算法对多个采样点进行离群检测，去除异常采样点。根据去除异常采样点后剩余的采样点得到每个扇形覆盖的区域，从而确定扇区之间的重叠覆盖区域。其中，异常采样点为上报时所处的地理位置明显异常的采样点，例如，距离重点采样点较远的离散采样点。

本申请实施例提供的而技术方案通过去除异常采样点，能够提高确定的扇区重叠区域的准确度。

下面，将通过具体的实施例对本申请提供的扇区重叠覆盖区域的确定方法进行详细地说明。可以理解的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1为本申请实施例提供的一种扇区重叠覆盖区域的确定方法的流程示意图。该扇区重叠覆盖区域的确定方法可以由软件和/或硬件装置执行，例如，该硬件装置可以为扇区重叠覆盖区域的确定装置，该扇区重叠覆盖区域的确定装置可以为终端或者终端中的处理芯片。示例的，请参见图1所示，该扇区重叠覆盖区域的确定方法可以包括：

S101、接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息。

示例的，在接收终端设备在预设时间段内上报的测量报告时，可以接收一天24小时内上报的，也可以接收12小时上报的，或者其他时间段上报的，本申请实施例对此不做任何限定。此外，本申请实施例接收的预设时间段内上报的测量报告的数量不做任何限定。

在根据测量报告，生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息时，可以提取测量报告中的部分信息作为采样点的信息。例如，采样点信息可以包括测量报告上报时所处的地理位置，上报时的时间，测量报告上报时对应的基站的编号，小区的编号以及扇区的编号等，本申请实施例对于采样点信息不做具体限定。

S102、根据采样点的信息，通过孤立森林算法对采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域。

示例的，采样点的信息可以包括测量报告的上报时间。在通过孤立森林算法对采样点信息对应的采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域时，可以按照上报时间将采样点分为至少两个采样点组；通过孤立森林算法对每个采样点组进行离群检测，去除每个采样点组中的异常采样点，得到每个采样点组的目标采样点；根据在每个采样数据组中的目标采样点，确定每个扇区覆盖的区域。

示例的，在按照上报时间将采样点分为至少两个采样点组时，若预设时间段为一天，即24小时，可以将每2个小时或者每3个小时内接收到的采样点划分为一个采样组，或者采用其他的方式进行划分，具体的可根据实际情况进行设定，本申请实施例对此不做任何限定。

可以理解的是，每个采样点组中的目标采样点为去除异常采样点之后剩余的采样点，使得根据目标采样点确定的每个扇区覆盖的区域更加准确。

在本申请实施例中，通过将采样点分为至少两个采样点组，并通过孤立森林算法对每个采样点组进行离群检测，能够提升离群检测的效率，同时能够提高去除采样点后得到的每个扇区的覆盖区域的准确度，从而提升确定的重叠覆盖区域的准确度。

示例的，在通过孤立森林算法对每个采样点组进行离群检测，去除每个采样点组中的异常采样点，得到每个采样点组的目标采样点时，可以针对每个采样点组，构建多棵iTree，并计算采样点落在每棵iTree的深度；根据采样点落在每棵iTree的深度，计算平均深度；对平均深度进行评分，得到采样点对应的异常值；在采样点组中去除预设比例的异常采样点，得到采样点组的目标采样点，异常采样点为异常值接近1的采样点。其中，预设比例为用户设置的样本中异常点比例，本申请实施例对于异常点比例不做具体限定。

示例的，在构建多棵iTree中的一棵时，可以先从采用组中抽取一部分样本采样点，并随机选择一个特征作为起始节点，在该特征的最大值和最小值之间随机选择一个值，将样本中小于该取值的数据划到左分支，大于等于该取值的划到右分支。在左右两个分支数据中，重复上述步骤，直到数据不可再分，即只包含一条数据或全部数据相同，或者，二叉树达到限定的最大深度。

示例的，在根据采样点落在每棵iTree的深度时，先沿着一棵iTree，从根节点开始按不同特征的取值从上往下，直到到达某叶子节点，此段距离则为采样点落在每棵iTree的深度。本申请实施例仅以此为例进行说明，但并不代表本申请实施例局限于此。

可以理解的是，在对平均深度进行评分，得到采样点对应的异常值时，可以根据多个采样点构建的二叉树的平均路径长度和平均深度，计算得到采样点的异常值。采样点的异常值的范围为0-1之间，其中，异常值越接近0，表示采样点为异常采样点的概率越低，异常值越接近1，表示采样点为异常采样点的概率越高。

在本申请实施例中，通过孤立森林将采样点组中的异常采样点去除，使得去除异常采样点的准确度更高，因此，得到的采样点组中的目标采样点均为正常测量报告对应的采样点，从而提高了确定重叠覆盖区域的准确度。

示例的，在根据在每个采样数据组中的目标采样点，确定每个扇区覆盖的区域时，可以根据目标采样点的经纬度信息，将每个扇区内的目标采样点绘制在地理信息系统(Geographic Information System或Geo－Information system，简称GIS)中；根据绘制在地理信息系统中的目标采样点，将每个扇区内处于最外侧的目标采样点连接成封闭区域，得到每个扇区对应的覆盖区域的轮廓；将每个扇区对应的覆盖区域的轮廓，确定为每个扇区覆盖的区域。

在本申请实施例中，通过将目标采样点绘制在GIS中，能够表示出各个目标采样点之间的关系。通过连接最外侧的目标采样点，能够准确的绘制出每个扇区的覆盖区域的轮廓，从而提升了确定重叠覆盖区域的准确度。

S103、根据每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。

示例的，在根据每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域时，将至少两个扇区对应的覆盖区域的轮廓的重叠区域，确定为扇区重叠覆盖区域。可以理解的是，同一个扇区可能与其他两个扇区之间均存在重叠覆盖区域。

在本申请实施例中，扇区对应的覆盖区域的轮廓可能为不规则的，因此，根据每个扇区的覆盖区域对应的轮廓确定的重叠覆盖区域可能为不规则的，从而提高了确定重叠覆盖区域的准确度。

由此可见，本申请实施例提供的扇区重叠覆盖区域的确定方法，通过接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息；根据采样点的信息，通过孤立森林算法对采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域；根据每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。本申请实施例提供的技术方案通过孤立森林算法对根据接收的测量报告生成的采样点信息对应的采样点进行离群检测，将异常采样点去除，能够得到准确的扇区的覆盖区域，使得根据每个扇区的覆盖区域确定的重叠覆盖区域更加准确。

示例的，在确定扇区重叠覆盖区域之后，还可以记录存在重叠覆盖区域的扇区的标识，以及，重叠覆盖区域的面积。可以理解的是，记录存在重叠覆盖区域的扇区的编号，或者，扇区所属的基站的编号。例如，扇区020与扇区50之间存在重叠区域，重叠区域的面积为60m²。

在本申请实施例中，通过记录存在重叠覆盖区域的扇区的标识，以及，重叠覆盖区域的面积，能够为后续扇区的优化提供依据。

示例的，在确定扇区重叠覆盖区域之后，还可以对扇区进行优化，通过天馈调整、调整天线挂高以及增加网络小区功率中的至少一种方法，对存在重叠覆盖区域的扇区的覆盖区域进行优化，调整后的扇区重叠覆盖区域的面积不等于调整前的扇区重叠覆盖区域。

可以理解的是，在对扇区的覆盖区域进行优化后，可能减小了扇区的重叠覆盖区域，也可能增大了扇区的重叠覆盖区域。其中，减小扇区的重叠覆盖区域，能够降低网络自干扰，增大扇区的重叠覆盖区域，能够保证特殊场景切换带。

在本申请实施例中，通过对扇区的重叠覆盖区域进行优化，能够提升扇区的网络性能，从而提升用户体验。

为了便于理解本申请实施例提供的扇区重叠覆盖区域的确定方法，下面，将以扇区A和扇区B为例，对本申请实施例提供的技术方案进行详细的描述。具体的可参见图2所示，图2为本申请实施例提供的另一种扇区重叠覆盖区域的确定方法的流程示意图。该扇区重叠覆盖区域的确定方法包括下述步骤：

S201、通过无线网设备网管，从全网基站中按天获取全量的MR采样点数据，MR采样点数据中包含时间、经纬度、基站编号、扇区编号。

S202、分别对扇区A和扇区B的采样点数据进行处理。

具体的，在分别对扇区A和扇区B的MR采样点数据进行处理时，将扇区A和扇区B同一天的MR采用点进行分组，每组采样点数据利用孤立森林Isolation Forest函数进行离群检测，函数中离群的比例contamination参数设为0.2，将离群值，即异常采样点剔除，剩余MR采样点为目标采样点，将目标采样点数据在GIS地图上进行呈现，连接最外侧的采样点，将其连接形成一个封闭区域，此封闭区域为每个扇区的覆盖区域。

S203、地理信息系统GIS地图上扇区A和扇区B的覆盖区域相互重叠的部分，即为扇区A和扇区B的重叠覆盖区域。

具体的可参见图3所示，图3为本申请实施例提供的一种采样和扇区的覆盖区域的分布示意图。在图3中，左侧的采样点为扇区A的采样点，右侧的采样点为扇区B的采样点。扇区A和扇区B的采样点在未处理之前，存在多个离群的异常采样点，在进行离群检测后，剔除离群值后扇区A的采用点和，剔除离群值后扇区B的采样点较为集中。因此，可以准确的在GIS地图中确定扇区A和扇区B覆盖区域的轮廓，并确定出扇区A和扇区B的重叠覆盖区域。

综上所述，本申请实施例提供的技术方案通过鼓励森林算法对接收的测量报告对应的采样点数据进行梳理，能够准确地确定出扇区的重叠覆盖区域。

图4为本申请实施例提供的一种扇区重叠覆盖区域的确定装置40的结构示意图，示例的，请参见图4所示，该扇区重叠覆盖区域的确定装置40可以包括：

接收模块401，用于接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息；

处理模块402，用于根据采样点的信息，通过孤立森林算法对采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域；

确定模块403，用于根据每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。

可选的，采样点的信息包括测量报告的上报时间；处理模块402，具体用于按照上报时间将采样点分为至少两个采样点组；通过孤立森林算法对每个采样点组进行离群检测，去除每个采样点组中的异常采样点，得到每个采样点组的目标采样点；根据在每个采样数据组中的目标采样点，确定每个扇区覆盖的区域。

可选的，处理模块402，具体用于针对每个采样点组，构建多棵iTree，并计算采样点落在每棵iTree的深度；根据采样点落在每棵iTree的深度，计算平均深度；对平均深度进行评分，得到采样点对应的异常值；在采样点组中去除预设比例的异常采样点，得到采样点组的目标采样点，异常采样点为异常值接近1的采样点。

可选的，处理模块402，具体用于根据目标采样点的经纬度信息，将每个扇区内的目标采样点绘制在地理信息系统中；根据绘制在地理信息系统中的目标采样点，将每个扇区内处于最外侧的目标采样点连接成封闭区域，得到每个扇区对应的覆盖区域的轮廓；将每个扇区对应的覆盖区域的轮廓，确定为每个扇区覆盖的区域。

可选的，确定模块403，具体用于将至少两个扇区对应的覆盖区域的轮廓的重叠区域，确定为扇区重叠覆盖区域。

可选的，处理模块402，还用于记录存在重叠覆盖区域的对应扇区的标识，以及，重叠覆盖区域的面积。

可选的，装置还包括优化模块404，优化模块404，用于通过天馈调整、调整天线挂高以及增加网络小区功率中的至少一种方法，对存在重叠覆盖区域的扇区的覆盖区域进行优化，调整后的扇区重叠覆盖区域的面积不等于调整前的扇区重叠覆盖区域。

本申请实施例提供的扇区重叠覆盖区域的确定装置，可以执行上述任一实施例中的扇区重叠覆盖区域的确定方法的技术方案，其实现原理以及有益效果与扇区重叠覆盖区域的确定方法的实现原理及有益效果类似，可参见扇区重叠覆盖区域的确定方法的实现原理及有益效果，此处不再进行赘述。

图5为本申请提供的一种电子设备结构示意图。如图5所示，该电子设备500可以包括：至少一个处理器501和存储器502。

存储器502，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。

存储器502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。

处理器501用于执行存储器502存储的计算机执行指令，以实现前述方法实施例所描述的扇区重叠覆盖区域的确定方法。其中，处理器501可能是一个中央处理器(CentralProcessing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。具体的，在实现前述方法实施例所描述的扇区重叠覆盖区域的确定方法时，该电子设备例如可以是终端、服务器等具有处理功能的电子设备。在实现前述方法实施例所描述的扇区重叠覆盖区域的确定方法时，该电子设备例如可以是车辆上的电子控制单元。

可选的，该电子设备500还可以包括通信接口503。在具体实现上，如果通信接口503、存储器502和处理器501独立实现，则通信接口503、存储器502和处理器501可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果通信接口503、存储器502和处理器501集成在一块芯片上实现，则通信接口503、存储器502和处理器501可以通过内部接口完成通信。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，具体的，该计算机可读存储介质中存储有程序指令，程序指令用于上述实施例中的方法。

本申请还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得电子设备实施上述的各种实施方式提供的扇区重叠覆盖区域的确定方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种扇区重叠覆盖区域的确定方法，其特征在于，包括：

接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息；

根据所述采样点的信息，通过孤立森林算法对所述采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域；

根据所述每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采样点的信息包括所述测量报告的上报时间；

所述根据所述采样点的信息，通过孤立森林算法对所述采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域，包括：

按照所述上报时间将所述采样点分为至少两个采样点组；

通过孤立森林算法对每个所述采样点组进行离群检测，去除每个所述采样点组中的异常采样点，得到每个所述采样点组的目标采样点；

根据在每个所述采样数据组中的所述目标采样点，确定所述每个扇区覆盖的区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过孤立森林算法对每个所述采样点组进行离群检测，去除每个所述采样点组中的异常采样点，得到每个所述采样点组的目标采样点，包括：

针对每个采样点组，构建多棵iTree，并计算所述采样点落在每棵iTree的深度；

根据所述采样点落在每棵iTree的深度，计算平均深度；

对所述平均深度进行评分，得到所述采样点对应的异常值；

在所述采样点组中去除预设比例的所述异常采样点，得到所述采样点组的目标采样点，所述异常采样点为所述异常值接近1的采样点。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据在每个所述采样数据组中的所述目标采样点，确定所述每个扇区覆盖的区域，包括：

根据所述目标采样点的经纬度信息，将每个扇区内的所述目标采样点绘制在地理信息系统中；

根据绘制在所述地理信息系统中的目标采样点，将每个扇区内处于最外侧的所述目标采样点连接成封闭区域，得到每个扇区对应的覆盖区域的轮廓；

将所述每个扇区对应的覆盖区域的轮廓，确定为所述每个扇区覆盖的区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域，包括：

将所述至少两个扇区对应的覆盖区域的轮廓的重叠区域，确定为扇区重叠覆盖区域。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在确定扇区重叠覆盖区域之后，所述方法还包括：

记录存在重叠覆盖区域的扇区的标识，以及，重叠覆盖区域的面积。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在确定扇区重叠覆盖区域之后，所述方法还包括：

通过天馈调整、调整天线挂高以及增加网络小区功率中的至少一种方法，对存在重叠覆盖区域的扇区的覆盖区域进行优化，所述调整后的扇区重叠覆盖区域的面积不等于调整前的扇区重叠覆盖区域。

8.一种扇区重叠覆盖区域的确定装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收至少两个扇区内所有终端设备在预设时间段内上报的测量报告，并生成每个终端设备的测量报告对应的采样点的信息；

处理模块，用于根据所述采样点的信息，通过孤立森林算法对所述采样点进行离群检测，去除异常采样点，得到每个扇区覆盖的区域；

确定模块，用于根据所述每个扇区覆盖的区域，确定扇区重叠覆盖区域。

9.一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

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