CN114339860B - 小区覆盖预测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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- CN114339860B CN114339860B CN202011053428.4A CN202011053428A CN114339860B CN 114339860 B CN114339860 B CN 114339860B CN 202011053428 A CN202011053428 A CN 202011053428A CN 114339860 B CN114339860 B CN 114339860B
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Abstract
本申请实施例提供一种小区覆盖预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定目标采样点的天线增益差值和目标采样点的功率增益差值；根据天线增益差值、功率增益差值和目标采样点的信号测量值确定目标采样点的信号预测值。本申请实施例提供的小区覆盖预测方法、装置、电子设备及存储介质，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种小区覆盖预测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着第五代移动通信(the 5th generation mobile communication,5G)实验网的深入开展及5G商用时间的逐步临近，5G网络覆盖的重要性不言而喻，提前预估5G网络覆盖成为运营商投资建设的重要标杆。
现有的5G网络覆盖预测方法主要是基于无线链路预算模型及仿真软件结合的方式进行计算，输入站高、频段、收发距离等参数得出路损信息，再利用仿真软件模拟进行网络覆盖的预测。
但是，由于不同场景、不同站点的个性化差异，单一化的无线链路预算模型，并不能适用于所有情况，从而导致预测不够精准；软件仿真本身存在一定误差，且仿真环境与真实环境存在差异性导致误差放大。
发明内容
本申请实施例提供一种小区覆盖预测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中小区覆盖预测结果准确度低的技术问题。
本申请实施例提供一种小区覆盖预测方法，包括：
基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；
根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值。
根据本申请一个实施例的小区覆盖预测方法，所述基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值，具体包括：
基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值；
基于所述目标采样点的位置和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述待规划小区覆盖下的第二天线增益值；
根据所述第一天线增益值和所述第二天线增益值确定所述目标采样点的天线增益差值。
根据本申请一个实施例的小区覆盖预测方法，所述基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值，具体包括：
基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一功率增益值；
基于所述目标采样点的位置和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述待规划小区覆盖下的第二功率增益值；
根据所述第一功率增益值和所述第二功率增益值确定所述目标采样点的功率增益差值。
根据本申请一个实施例的小区覆盖预测方法，所述目标采样点的信号预测值的数学表达式如下：
RSRP2＝ΔG+ΔP+RSRP1+K
其中，RSRP2为目标采样点的信号预测值，ΔG为目标采样点的天线增益差值，ΔP为目标采样点的功率增益差值，RSRP1为目标采样点的信号测量值，K为终端分集接收增益差。
根据本申请一个实施例的小区覆盖预测方法，所述基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值，具体包括：
根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在水平方向的基准增益，并根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值；
根据所述目标采样点在水平方向的基准增益和所述目标采样点在垂直方向的增益差值，确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值。
根据本申请一个实施例的小区覆盖预测方法，所述根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在水平方向的基准增益，具体包括：
根据所述目标采样点的位置和所述原小区的位置，确定所述目标采样点与所述原小区覆盖方向的水平夹角；
基于所述水平夹角和所述原小区的天线参数数据中水平方向上的最大增益，确定所述目标采样点在水平方向的基准增益。
根据本申请一个实施例的小区覆盖预测方法，所述根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值，具体包括：
根据所述目标采样点的位置、所述原小区的位置和所述原小区的天线的高度，确定所述目标采样点与所述原小区覆盖方向的垂直夹角；
基于所述垂直夹角和所述原小区的天线参数数据中垂直方向上的最大增益，确定所述目标采样点在垂直方向的基准增益；
根据所述垂直方向上的最大增益和所述目标采样点在垂直方向的基准增益，确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值。
本申请实施例还提供一种小区覆盖预测装置，包括：
确定模块，用于基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；
预测模块，用于根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值。
本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述小区覆盖预测方法的步骤。
本申请实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述小区覆盖预测方法的步骤。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法、装置、电子设备及存储介质，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种小区覆盖预测方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种小区覆盖预测的逻辑流程示意图；
图3是本申请实施例提供的天线增益衰减示意图；
图4是本申请实施例提供的采样点在水平方向的基准增益的计算原理示意图；
图5是本申请实施例提供的采样点在垂直方向的增益差值的计算原理示意图；
图6是本申请实施例提供的一种小区覆盖预测装置的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1是本申请实施例提供的一种小区覆盖预测方法的流程示意图，如图1所示，本申请实施例提供一种小区覆盖预测方法，该方法包括：
步骤101、基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值。
具体来说，图2是本申请实施例提供的一种小区覆盖预测的逻辑流程示意图，如图2所示，以根据第四代移动通信(the 4th generation mobile communication,4G)网络覆盖预测5G网络覆盖为例，首先，需要根据采样点的位置、4G小区的天线参数数据和待规划的5G小区的天线参数数据确定采样点的天线增益差值。并根据采样点的位置、4G小区的天线参数数据和待规划的5G小区的天线参数数据确定采样点的功率增益差值。
采样点的选择可以从4G的测试数据中选择，即，将待规划的5G小区覆盖范围内的4G的测试数据中的采样点作为处理对象，以采样点为单位进行遍历，最终得到待规划的5G小区覆盖范围内的所有采样点的信号预测值。
4G的测试数据可以是扫频数据，也可以是最小化路测(minimization of drivetests,MDT)数据。
天线增益差值和功率增益差值均用于衡量4G小区和5G小区在覆盖上的个性化差异。
天线参数数据通常在天线出厂时，由生产厂商以天线参数文件的形式提供，天线参数数据包括工作频段、输入阻抗、驻波比、极化方式、增益、水平波瓣3dB宽度、垂直波瓣3dB宽度、电子下倾角、前后比、旁瓣抑制与零点填充和三阶互调等。
图3是本申请实施例提供的天线增益衰减示意图，如图3所示，定向天线是指在某一个或某几个特定方向上发射及接收电磁波特别强，而在其他的方向上发射及接收电磁波则为零或极小的一种天线，定向天线具有水平方向增益和垂直方向增益两个维度。图3中的(a)为水平方向增益衰减图，图3中的(b)为垂直方向增益衰减图。一般来讲，水平地面上某个经纬度确定，则该位置的天线增益也就确定了。想要改变该位置终端的接收信号电平，则通过水平或者垂直方向进行天线方位角或下倾角的调整即可达到目的。
步骤102、根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值。
具体来说，在本申请实施例中，在确定采样点的天线增益差值和采样点的功率增益差值之后，结合采样点的信号测量值，即可确定采样点的信号预测值。
采样点的信号测量为在原小区覆盖下采样点的信号的实际测量值，例如，当原小区为4G小区时，4G的测试数据可以是扫频数据，也可以是MDT数据。
采样点的信号预测值为预测出的在待规划小区部署后采样点的信号强度值。例如，当待规划小区为5G小区时，在确定采样点的4G&5G的天线增益差值和采样点的4G&5G的功率增益差值之后，结合采样点的4G信号测量值，即可确定采样点的5G信号预测值。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
基于上述任一实施例，所述基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值，具体包括：
基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值；
基于所述目标采样点的位置和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述待规划小区覆盖下的第二天线增益值；
根据所述第一天线增益值和所述第二天线增益值确定所述目标采样点的天线增益差值。
具体来说，在本申请实施例中，基于采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定采样点的天线增益差值的具体步骤如下：
首先，基于采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在原小区覆盖下的天线增益值G1。
然后，基于采样点的位置和待规划小区的天线参数数据确定采样点在待规划小区覆盖下的天线增益值G2；
最后，根据天线增益值G1和天线增益值G2确定采样点的天线增益差值ΔG。天线增益差值ΔG的数学表达式如下：
ΔG＝G2-G1
其中，ΔG为采样点的天线增益差值，G2为采样点在待规划小区覆盖下的天线增益值，G1为采样点在原小区覆盖下的天线增益值。
以根据4G网络覆盖预测5G网络覆盖为例，天线增益差值ΔG的数学表达式如下：
ΔG＝G5G-G4G
其中，ΔG为采样点的天线增益差值，G5G为采样点在待规划的5G小区覆盖下的天线增益值，G4G为采样点在4G小区覆盖下的天线增益值。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
基于上述任一实施例，所述基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值，具体包括：
基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一功率增益值；
基于所述目标采样点的位置和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述待规划小区覆盖下的第二功率增益值；
根据所述第一功率增益值和所述第二功率增益值确定所述目标采样点的功率增益差值。
具体来说，在本申请实施例中，基于采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定采样点的功率增益差值的具体步骤如下：
首先，根据采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在原小区覆盖下的功率增益值P1。
根据采样点的位置和原小区的天线的位置，既可确定采样点和原小区的天线之间的距离。根据自由空间下电波传播的损耗原理，在确定了采样点和原小区的天线之间的距离之后，结合原小区的天线的发射功率，既可确定采样点在原小区覆盖下的功率增益值。
然后，根据采样点的位置和待规划小区的天线参数数据确定采样点在待规划小区覆盖下的功率增益值P2。
确定采样点在待规划小区覆盖下的功率增益值的方法，与上述确定采样点在原小区覆盖下的功率增益值相同，此处不再赘述。
最后，根据功率增益值P1和功率增益值P2确定采样点的功率增益差值。功率增益差值ΔP的数学表达式如下：
ΔP＝P2-P1
其中，ΔP为采样点的功率增益差值，P2为采样点在待规划小区覆盖下的功率增益值，P1为采样点在原小区覆盖下的功率增益值。
以根据4G网络覆盖预测5G网络覆盖为例，天线增益差值ΔP的数学表达式如下：
ΔP＝P5G-P4G
其中，ΔP为采样点的功率增益差值，P5G为采样点在待规划的5G小区覆盖下的功率增益值，P4G为采样点在4G小区覆盖下的功率增益值。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
基于上述任一实施例，所述目标采样点的信号预测值的数学表达式如下：
RSRP2＝ΔG+ΔP+RSRP1+K
其中，RSRP2为目标采样点的信号预测值，ΔG为目标采样点的天线增益差值，ΔP为目标采样点的功率增益差值，RSRP1为目标采样点的信号测量值，K为终端分集接收增益差。
具体来说，在本申请实施例中，在确定采样点的天线增益差值和采样点的功率增益差值之后，结合采样点的信号测量值，即可确定采样点的信号预测值。
确定采样点的信号预测值的数学表达式如下：
RSRP2＝ΔG+ΔP+RSRP1+K
其中，RSRP2为采样点的信号预测值，ΔG为采样点的天线增益差值，ΔP为采样点的功率增益差值，RSRP1为采样点的信号测量值，K为终端分集接收增益差。
采样点的信号测量为在原小区覆盖下采样点的信号的实际测量值，采样点的信号预测值为预测出的在待规划小区部署后采样点的信号强度值。
以根据4G网络覆盖预测5G网络覆盖为例，在确定采样点的4G&5G的天线增益差值和采样点的4G&5G的功率增益差值之后，结合采样点的4G信号测量值，即可确定采样点的5G信号预测值。确定采样点的信号预测值的数学表达式如下：
RSRP5G＝ΔG+ΔP+RSRP4G+K4G&5G
其中，RSRP5G为采样点的5G信号预测值，ΔG为采样点的4G&5G的天线增益差值，ΔP为采样点的4G&5G的功率增益差值，RSRP4G为采样点的4G信号测量值，K4G&5G为终端分集接收增益差，终端分集接收增益差＝5G终端分集接收增益-4G终端分集接收增益。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
基于上述任一实施例，所述基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值，具体包括：
根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在水平方向的基准增益，并根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值；
根据所述目标采样点在水平方向的基准增益和所述目标采样点在垂直方向的增益差值，确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值。
具体来说，在本申请实施例中，基于采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在原小区覆盖下的天线增益值G1的具体步骤如下：
首先，根据采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在水平方向的基准增益Gα，并根据采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在垂直方向的增益差值δ。
然后，根据采样点在水平方向的基准增益Gα和采样点在垂直方向的增益差值δ，确定采样点在原小区覆盖下的天线增益值G1。
确定采样点在原小区覆盖下的天线增益值的数学表达式如下：
G1＝Gα-δ
其中，G1为采样点在原小区覆盖下的天线增益值，Gα为采样点在水平方向的基准增益，δ为采样点在垂直方向的增益差值。
例如，以4G为例，确定采样点在4G小区覆盖下的天线增益值的数学表达式如下：
G4G＝Gα4G-δ4G
其中，G4G为采样点在4G小区覆盖下的天线增益值，Gα4G为采样点在4G天线覆盖下水平方向的基准增益，δ4G为采样点在4G天线覆盖下垂直方向的增益差值。
同理，基于采样点的位置和待规划小区的天线参数数据确定采样点在待规划小区覆盖下的天线增益值G2的方法，与上述基于采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在原小区覆盖下的天线增益值G1的方法相同，此处不再赘述。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
基于上述任一实施例，所述根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在水平方向的基准增益，具体包括：
根据所述目标采样点的位置和所述原小区的位置，确定所述目标采样点与所述原小区覆盖方向的水平夹角；
基于所述水平夹角和所述原小区的天线参数数据中水平方向上的最大增益，确定所述目标采样点在水平方向的基准增益。
具体来说，图4是本申请实施例提供的采样点在水平方向的基准增益的计算原理示意图，如图4所示，在本申请实施例中，根据采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在水平方向的基准增益的具体方法如下：
首先，根据采样点的位置和原小区的位置，确定采样点与所述原小区覆盖方向的水平夹角α。
然后，基于水平夹角α和原小区的天线参数数据中水平方向上的最大增益Go，确定采样点在水平方向的基准增益Gα。
例如，以4G为例，广播波束的增益受天线权值配置的影响，提取4G小区广播波束增益方向图数据，可以得到水平和垂直两个维度上的最大增益，即广播波束包络的轮廓。
设4G基站(小区)经纬度为(Xo，Yo)，采样点的经纬度(Xu，Yu)，以小区方位角为基准法线，可算出采样点与4G小区覆盖方向夹角α4G，对应的广播波束增益为α4G角度时的增益，即为该角度方向的基准增益Gα4G。
同理，根据采样点的位置和待规划小区的天线参数数据确定采样点在水平方向的基准增益的方法，与上述根据采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在水平方向的基准增益的方法相同，此处不再赘述。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
基于上述任一实施例，所述根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值，具体包括：
根据所述目标采样点的位置、所述原小区的位置和所述原小区的天线的高度，确定所述目标采样点与所述原小区覆盖方向的垂直夹角；
基于所述垂直夹角和所述原小区的天线参数数据中垂直方向上的最大增益，确定所述目标采样点在垂直方向的基准增益；
根据所述垂直方向上的最大增益和所述目标采样点在垂直方向的基准增益，确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值。
具体来说，图5是本申请实施例提供的采样点在垂直方向的增益差值的计算原理示意图，如图5所示，在本申请实施例中，根据采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在垂直方向的增益差值的具体步骤如下：
首先，根据采样点的位置、原小区的位置和原小区的天线的高度，确定采样点与原小区覆盖方向的垂直夹角θu。
然后，基于垂直夹角θu和原小区的天线参数数据中垂直方向上的最大增益Gm，确定采样点在垂直方向的基准增益Gθ。
最后，根据垂直方向上的最大增益Gm和采样点在垂直方向的基准增益Gθ，确定采样点在垂直方向的增益差值δ。
例如，以4G为例，广播波束的增益受天线权值配置的影响，提取4G小区广播波束增益方向图数据，可以得到水平和垂直两个维度上的最大增益，即广播波束包络的轮廓。
设4G基站(小区)经纬度(Xo，Yo)，采样点的经纬度(Xu，Yu)，基站(小区)的天线高度h，可以算出采样点距离基站(小区)水平距离Su和采样点垂直方向波束角度θu。
结合天线的机械倾角β，电子倾角x，垂直最大增益方向与垂直方向夹角为90-x-β。
采样点波束方向与垂直最大增益方向的夹角：θ＝90-x-β-θu。
当知道与最大增益方向夹角的时候，通过查找垂直方向的广播波束增益，可以得到当夹角为θ时候，该方向与最大增益方向的增益差值δ4G。
同理，根据采样点的位置和待规划小区的天线参数数据确定采样点在垂直方向的增益差值的方法，与上述根据采样点的位置和原小区的天线参数数据确定采样点在垂直方向的增益差值的方法相同，此处不再赘述。
本申请实施例提供的小区覆盖预测方法，根据采样点的天线增益差值、采样点的功率增益差值和采样点的信号测量值确定采样点的信号预测值，采用真实的信号传播路径，更加真实地反映出信号的实际路径及损耗差异，利用现网信号覆盖数据判断出不同采样点信号的个性化差异，提高了预测结果的准确性。
基于上述任一实施例，图6是本申请实施例提供的一种小区覆盖预测装置的结构示意图，如图6所示，本申请实施例提供一种小区覆盖预测装置，包括确定模块601和预测模块602，其中：
确定模块601用于基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；预测模块602用于根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值。
本申请实施例提供的小区覆盖预测装置，可以用于执行上述相应实施例中所述的方法，通过本实施例提供的装置执行上述相应实施例中所述方法的具体步骤与上述相应实施例相同，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
图7示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行小区覆盖预测方法，该方法包括：
基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；
根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值。
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机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台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)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、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序或指令，当所述程序或指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的小区覆盖预测方法，该方法包括：
基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；
根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值。
又一方面，本申请实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的小区覆盖预测方法，该方法包括：
基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；
根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述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或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上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精神和范围。
Claims (9)
1.一种小区覆盖预测方法，其特征在于，包括：
基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；
根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量值为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值；所述目标采样点的信号预测值的数学表达式如下：
RSRP2＝ΔG+ΔP+RSRP1+K
其中，RSRP2为目标采样点的信号预测值，ΔG为目标采样点的天线增益差值，ΔP为目标采样点的功率增益差值，RSRP1为目标采样点的信号测量值，K为终端分集接收增益差。
2.根据权利要求1所述的小区覆盖预测方法，其特征在于，所述基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值，具体包括：
基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值；
基于所述目标采样点的位置和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述待规划小区覆盖下的第二天线增益值；
根据所述第一天线增益值和所述第二天线增益值确定所述目标采样点的天线增益差值。
3.根据权利要求1所述的小区覆盖预测方法，其特征在于，所述基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值，具体包括：
基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一功率增益值；
基于所述目标采样点的位置和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述待规划小区覆盖下的第二功率增益值；
根据所述第一功率增益值和所述第二功率增益值确定所述目标采样点的功率增益差值。
4.根据权利要求2所述的小区覆盖预测方法，其特征在于，所述基于所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值，具体包括：
根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在水平方向的基准增益，并根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值；
根据所述目标采样点在水平方向的基准增益和所述目标采样点在垂直方向的增益差值，确定所述目标采样点在所述原小区覆盖下的第一天线增益值。
5.根据权利要求4所述的小区覆盖预测方法，其特征在于，所述根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在水平方向的基准增益，具体包括：
根据所述目标采样点的位置和所述原小区的位置，确定所述目标采样点与所述原小区覆盖方向的水平夹角；
基于所述水平夹角和所述原小区的天线参数数据中水平方向上的最大增益，确定所述目标采样点在水平方向的基准增益。
6.根据权利要求4所述的小区覆盖预测方法，其特征在于，所述根据所述目标采样点的位置和所述原小区的天线参数数据确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值，具体包括：
根据所述目标采样点的位置、所述原小区的位置和所述原小区的天线的高度，确定所述目标采样点与所述原小区覆盖方向的垂直夹角；
基于所述垂直夹角和所述原小区的天线参数数据中垂直方向上的最大增益，确定所述目标采样点在垂直方向的基准增益；
根据所述垂直方向上的最大增益和所述目标采样点在垂直方向的基准增益，确定所述目标采样点在垂直方向的增益差值。
7.一种小区覆盖预测装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于基于目标采样点的位置、原小区的天线参数数据和待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的天线增益差值；并基于所述目标采样点的位置、所述原小区的天线参数数据和所述待规划小区的天线参数数据确定所述目标采样点的功率增益差值；
预测模块，用于根据所述天线增益差值、所述功率增益差值和所述目标采样点的信号测量值确定所述目标采样点的信号预测值；所述信号测量值为在原小区覆盖下所述目标采样点的信号的实际测量值；所述信号预测值为预测出的在所述待规划小区部署后所述目标采样点的信号强度值；所述目标采样点的信号预测值的数学表达式如下：
RSRP2＝ΔG+ΔP+RSRP1+K
其中，RSRP2为目标采样点的信号预测值，ΔG为目标采样点的天线增益差值，ΔP为目标采样点的功率增益差值，RSRP1为目标采样点的信号测量值，K为终端分集接收增益差。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述小区覆盖预测方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述小区覆盖预测方法的步骤。
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