CN114786199B - 一种网络问题点的确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种网络问题点的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域，该方法能够自动且准确地确定网络中的问题点，该方法包括：确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格；弱覆盖栅格为栅格化地图中网络质量低于门限的栅格；将栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面；预设位置关系包括直接相连的栅格，和，间隔N个栅格的栅格，N大于或等于1；将问题面中的预设区域确定为问题点；预设区域具有预设的面积大小。本申请可用于网络问题点确定的过程中，用于解决圈选问题点效率低且不准确的问题。

Description

一种网络问题点的确定方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种网络问题点的确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着国内第五代移动通信技术(5th generation mobile communicationtechnology，5G)网络的商用以及5G网络快速部署，5G网络信号质量成为影响用户业务感知的重要因素。在网络运营过程中，运营商需要借助技术分析手段，快速定位网络覆盖区域中的网络质量不达标的区域(即问题点)，并提出优化方案以保障5G用户的良好业务感知。

在现有技术中，一般基于测量报告(measurement report，MR)生成栅格化地图后，使用人工在栅格化地图上手动圈选的方式确定网络中的问题点，这种方法效率低下、容易遗漏问题点，对技术人员专业性要求高。另一种方法是采用计算机算法圈选网络中问题点，但这种方法仅可以将连续的问题点圈出，无法处理间隔不连续的问题点，并且这种方法圈出的问题点大小不规范，不能支撑网络优化的工作。

因此，如何高效准确地确定网络中的问题点，成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供一种网络问题点的确定方法、装置、设备及存储介质，能够自动且准确地确定网络中的问题点。

第一方面，本申请提供一种网络问题点的确定方法，该方法包括：确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格；弱覆盖栅格为栅格化地图中网络质量低于门限的栅格；将栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面；预设位置关系包括直接相连的栅格，和，间隔N个栅格的栅格，N大于或等于1；将问题面中的预设区域确定为问题点；预设区域具有预设的面积大小。

一种可能的实现方式中，将栅格化地中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面，包括：将弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面；其中，预设距离阈值用于指示满足预设位置关系的弱覆盖栅格间的距离；确定待选问题面中，弱覆盖栅格个数大于或等于第一预设阈值的待选问题面为网络的问题面。

另一种可能的实现方式中，将弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面，包括：根据弱覆盖栅格，预设距离阈值，采用聚类函数，确定待选问题面。

又一种可能的实现方式中，将问题面中的预设区域确定为问题点，包括：采用切分函数将问题面划分为n个待选问题点；n为正整数；确定n个待选问题点中，弱覆盖栅格个数大于第二预设阈值的待选问题点为问题点。

又一种可能的实现方式中，采用切分函数将问题面划分为n个待选问题点，包括：采用ST_GeneratePoints函数对问题面随机生成多个点；采用ST_ClusterKMeans函数对多个点聚类，以获得n个簇；采用ST_Centroid函数生成n个簇中每个簇的聚类中心；采用ST_VoronoiPolygons函数对聚类中心生成voronoi面；采用ST_Intersection函数将voronoi面与问题面相交，以获得初选问题点；采用ST_Centroid函数生成所述初选问题点的中心点，作为待选问题点。

又一种可能的实现方式中，栅格化地图还包括基站的位置，方法还包括：根据问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案。

又一种可能的实现方式中，根据问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案，包括：在问题点与最近基站的距离大于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为新增基站方案；或者，在问题点与最近基站的距离小于或等于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为优化解决方案。

本申请提供的网络问题点的确定方法，在确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格后，将相连的以及间隔的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面，进一步将问题面确定为具有规范面积大小的问题点。该方案相比于传统的人工圈选的方法，效率更高，解放了人力物力资源。相比于传统的计算机圈选问题点的方法，本方案可以处理间隔不连续的弱覆盖栅格，使得问题点的确定更为准确。另外，本方案确定出的问题点面积大小较为统一，方便进行网络的优化工作。

第二方面，本申请提供一种确定装置，该装置包括：确定模块。确定模块用于，确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格；弱覆盖栅格为栅格化地图中网络质量低于门限的栅格；确定模块还用于，将栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面；预设位置关系包括直接相连的栅格，和，间隔N个栅格的栅格，N大于或等于1；确定模块还用于，将问题面中的预设区域确定为问题点；预设区域具有预设的面积大小。

一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，将弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面；其中，预设距离阈值用于指示满足预设位置关系的弱覆盖栅格间的距离；确定待选问题面中，弱覆盖栅格个数大于或等于第一预设阈值的待选问题面为网络的问题面。

另一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，根据弱覆盖栅格，预设距离阈值，采用聚类函数，确定待选问题面。

又一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，采用切分函数将问题面划分为n个待选问题点；n为正整数；确定n个待选问题点中，弱覆盖栅格个数大于第二预设阈值的待选问题点为问题点。

又一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，采用ST_GeneratePoints函数对问题面随机生成多个点；采用ST_ClusterKMeans函数对多个点聚类，以获得n个簇；采用ST_Centroid函数生成n个簇中每个簇的聚类中心；采用ST_VoronoiPolygons函数对聚类中心生成voronoi面；采用ST_Intersection函数将voronoi面与问题面相交，以获得初选问题点；采用ST_Centroid函数生成初选问题点的中心点，作为待选问题点。

又一种可能的实现方式中，确定模块还用于，根据问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案。

又一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，在问题点与最近基站的距离大于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为新增基站方案；或者，在问题点与最近基站的距离小于或等于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为优化解决方案。

第三方面，本申请提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器和存储器；存储器存储有处理器可执行的指令；处理器被配置为执行指令时，使得电子设备实现上述第一方面的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括：计算机软件指令；当计算机软件指令在电子设备中运行时，使得电子设备实现上述第一方面的方法。

上述第二方面至第四方面的有益效果可以参考第一方面的对应描述，不再赘述。

附图说明

图1为本申请提供的一种网络问题点的确定方法的应用环境示意图；

图2为本申请提供的一种网络问题点的确定方法的流程示意图；

图3为本申请提供的另一种网络问题点的确定方法流程的示意图；

图4为本申请提供的一种栅格化地图的示意图；

图5为本申请提供的一种预设位置关系的示意图；

图6为本申请提供的一种问题面的示意图；

图7为本申请提供的一种问题面上随机生成点的示意图；

图8为本申请提供的一种问题面上聚类簇的示意图；

图9为本申请提供的一种聚类中心的示意图；

图10为本申请提供的一种voronoi面的示意图；

图11为本申请提供的一种初选问题点的示意图；

图12为本申请提供的一种待选问题点的示意图；

图13为本申请提供的一种确定装置的组成示意图；

图14为本申请提供的一种电子设备的组成示意图。

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，“示例性地”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“示例性地”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“示例性地”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，在本申请的实施例中，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。

如背景技术的描述，随着通信技术的不断发展，网络信号的质量已经成为影响用户业务感知的重要因素。良好的网络信号质量与用户的业务感知强相关，有利于提高运营商的市场竞争力。因此，对于运营商来说，如何高效准确地定位网络中低质量的问题点尤为重要。

现有的网络信号质量的分析方法，是获取每个小区的MR，基于测量报告样本数据(MR original，MRO)和测量报告统计数据(MR statistics，MRS)之间的关联关系，对小区下各个终端进行人工分析，以获取导致小区的网络问题的具体原因。这种方案存在一些问题，未来新更换终端的用户以及新入网的用户未包含在考虑范围内，而这些用户的占比较高，规模较大，对问题分析结果的影响也比较大，导致分析获取的导致小区的网络问题的具体原因不够准确。而且，该方案是采用人工处理数据的方式，分析问题的效率较低。

另一种分析方法是基于MR数据生成网络的栅格化地图。通过基站下发测量计划，用户侧终端周期性(一般为10.24秒)地上报数据形成逐条的测量报告，MR管理平台通过相关算法可实现小区级到栅格级的地理化转变，将用户侧终端上报的逐条MR数据归集到固定位置的栅格，将栅格与地图数据相结合，以获得栅格化地图。栅格化地图中，一个栅格在地理上指示某个区域的具体位置，并且，一个栅格在网络上指示该区域的网络质量数据(例如参考接收功率(reference signal receiving power，RSRP)的电平值)。因此，该栅格化地图可以反映网络质量数据与地理位置之间的关联关系。通过确定栅格化地图中网络信号质量不达标的栅格(如称为弱覆盖栅格)为网络中的问题点。具体的确定方法一般分为两种，一种为人工手动圈选弱覆盖栅格的方式，这种方式效率极低，且容易遗漏问题点。另一种确定方式为计算机圈选问题点的方式，现有的计算机圈选仅能将连续的弱覆盖栅格圈出，对于间隔的弱覆盖栅格无能为力，导致确定出的问题点不准确。并且，这种计算机圈选的方式圈出的问题点大小不规范，不能有效地支撑无线网络的规划工作。

基于此，本申请实施例提供一种网络问题点的确定方法，该方法通过计算机实现网络中问题面的自动圈选，并将问题面划分为具有规范面积大小的问题点。利用该方法可以自动且高效率地确定网络中的问题点，以便于相关技术人员快速处理网络中问题点，保证用户良好的业务感知。

本申请提供的网络问题点的确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。如图1所示，该应用环境可以包括：确定装置(或称为网络问题点的确定装置)101，服务器102(或称为MR管理平台)和用户侧终端103。其中，确定装置101和服务器102相连接，服务器102和用户侧终端103相连接。

其中，确定装置101可以是多个服务器组成的服务器集群、或者单个服务器、又或者计算机、又或者服务器或计算机中的处理器或处理芯片等。本申请实施例对确定装置101的具体设备形态不作限制。图1中以确定装置101为单个服务器为例示出。上述服务器102可以是多个服务器组成的服务器集群、或者单个服务器(如图1所示)。本申请实施例对服务器102的具体设备形态也不作限制。

用户侧终端103可以是手机终端、智能手表、智能手环等具有无线上网功能的电子设备，图1中以用户侧设备103以手机终端为例示出。本申请实施例对用户侧设备103的具体设备形态也不作限制。

在一些实施例中，服务器102可以获取用户侧终端103周期性上报的MR数据，通过相关算法构建栅格化地图并存储起来。在需要对网络问题进行诊断时，确定装置101可以从服务器102中获取栅格化地图，进而确定栅格化地图中的弱覆盖栅格进行分析。确定装置101根据每个弱覆盖栅格，确定出问题面，进而将问题面进行进一步的划分，划分具有规范面积大小的问题点。

另外，以上图1所示的应用环境是以服务器102获取用户侧终端103上报的MR数据，并根据MR数据构建栅格化地图，以使得确定装置101可以从服务器102获取栅格化地图，进行网络问题点的确定为例进行说明的。

在另外一些实施例中，构建栅格化地图的设备与根据栅格化地图进行网络问题点的确定的设备可以是同一设备，如上述确定装置101，本申请实施例在此不做具体限制。

图2为本申请实施例提供的一种网络问题点的确定方法的流程示意图。示例性的，本申请提供的网络问题点的确定方法，可以通过上述确定装置101实现。

如图2所示，本申请提供的网络问题点的确定方法，具体可以包括以下步骤：

S201、确定装置确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格。

其中，弱覆盖栅格为栅格化地图中网络质量低于门限的栅格。门限为可以保证用户基本上网需求的网络质量的指标值。

弱覆盖是指信号强度不能保证网络质量达到要求的区域。弱覆盖通常表现为通话接通率不高，用户上网掉线率高等，给用户带来较差的上网感知体验。

因此，确定装置可以确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格，以后续进行网络问题点的确定。具体的，确定弱覆盖栅格的方法可以采用MR覆盖率法和平均RSRP法，具体实现可以参见下述S301中的描述，在此不作详细赘述。

S202、确定装置将栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面。

其中，预设位置关系用于指示构成问题面的栅格之间的关系，包括直接相连的栅格，和，间隔N个栅格的栅格，N大于或等于1。问题面为栅格化地图中网络质量低于门限的区域，与弱覆盖栅格在栅格化地图中的分布有关。

需要说明的是，可以根据实际需求配置预设位置关系的具体内容，本申请实施例对此不予限定。

确定装置可以将栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面。示例性的，确定问题面的方法可以采用PostGIS扩展功能中的聚类函数，具体实现可以参见下述S302中的描述，在此不作详细赘述。

S203、确定装置将问题面中的预设区域确定为问题点。

其中，预设区域具有预设的面积大小。

由于预设区域具有预设面积大小，因此确定出的问题点具有规范的大小，方便相关技术人员根据问题点进行网络优化的工作。

示例性的，确定问题点的方法可以采用PostGIS扩展功能中的划分函数，具体实现可以参见下述S303中的描述，在此不作详细赘述。

上述实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果，本申请实施例在确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格后，将相连的以及间隔的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面，进一步将问题面确定为具有规范面积大小的问题点。该方案相比于传统的人工圈选的方式，效率更高，解放了人力物力资源。相比于传统的计算机圈选问题点的方法，本方案可以处理间隔不连续的弱覆盖栅格，使得问题点的确定更为准确。另外，本方案确定出的问题点大小较为统一，方便进行网络的优化工作。

以下将结合具体实施例详细阐述本申请实施例提供的一种网络问题点的确定方法，该方法可以应用于上述确定装置101。如图3所示，该网络问题点的确定方法可以包括如下S301-S304。

S301、确定装置确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格。

如前述实施例的描述，栅格化地图是由用户终端周期性上报的信号数据，经过MR管理平台使用相关算法进行地理化的转变，以生成栅格化地图。栅格化地图中每个栅格中存在多个采样点(一个用户终端上报的MR数据可视为一个采样点)。

在一些实施例中，确定装置在获取网络的栅格化地图后(例如从MR管理平台中获取)，可以确定该栅格化地图中的弱覆盖。

示例性的，可采用如下两种方法确定栅格化地图中的弱覆盖栅格：

第一种方法为MR覆盖率法。某个栅格的MR覆盖率指的是：该栅格中采样点的RSRP的电平值高于门限电平(一般设为-105分贝毫瓦)的采样点个数于该栅格下总采样点个数的比值，即MR覆盖率＝(RSRP>＝门限电平的采样点个数)/(总采样点个数)。MR覆盖率若小于栅格化地图所属场景下的覆盖率指标(例如60％)，可确定该栅格为弱覆盖栅格。该MR覆盖率法可适用于较大尺寸的栅格，如尺寸为100米×100米的栅格。

第二种方法为平均RSRP法。平均RSRP法指的是：计算该栅格下所有采样点的RSRP的算术平均值，若算术平均值小于门限电平的栅格为弱覆盖栅格。该平均RSRP法可适用于较小尺寸的栅格，如尺寸为50米×50米或者20米×20米的栅格。

例如，如图4所示，图4为基于Mapinfo软件生成的部分栅格化地图的示意图，该栅格化地图中每个栅格以50米×50米的尺寸为例。在获取栅格化地图后，确定装置可以采用平均RSRP法确定该栅格化地图中的弱覆盖栅格。如图4所示，黑色的栅格为弱覆盖栅格，白色的栅格为网络质量达到要求的栅格(如称为良好栅格)。

需要说明的是，栅格化地图中每个栅格是以矢量地理字段的形式存储在确定装置的数据库表中，因此，确定弱覆盖栅格，实际是从数据库表中确定符合弱覆盖栅格条件的栅格的矢量地理字段。

S302、确定装置将栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面。

其中，预设位置关系可以包括直接相连的栅格，和，间隔N个栅格的栅格，N大于或等于1。

在现有技术中，通过计算机自动圈选弱覆盖栅格，只能将连续的弱覆盖栅格圈出。但是在大量的试验中发现，只圈选连续的弱覆盖栅格，并不能满足实际情况下的网络优化需求，间隔的弱覆盖栅格间也会造成网络质量问题。本申请实施例通过将满足预设位置关系的弱覆盖栅格确定为问题面，实现既可以圈选连续的弱覆盖栅格，也可以圈选间隔的弱覆盖栅格。确定问题面的过程如图3所示，具体包括如下S302a-S302b。

S302a、确定装置将弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面。

其中，预设距离阈值用于指示满足预设位置关系的弱覆盖栅格间的距离。

在一些实施例中，确定装置可以基于事先确定的预设距离阈值，将弱覆盖栅格进行合并，以确定待选问题面。

示例性的，在以往的网络优化经验中，上述N取值为1时，网络优化的效果最好。因此，以预设位置关系为直接相连的栅格，和，间隔一个栅格的栅格，为例进行说明。如图5所示，栅格1的左下角顶点与栅格2的右上角顶点之间的距离，是栅格直接相连情况下，栅格间的最大距离，为其中，d为每个栅格的边长。栅格3的右下角顶点与栅格4的左下角顶点之间的距离，是栅格只间隔一个栅格的情况下，栅格间的最大距离为3d。由于预设预计阈值要满足栅格相连的情况，还要满足间隔一个栅格的情况，并且考虑到实际情况下获得的栅格数据可能会偏移，因此可以确定该预设距离阈值D的范围在/>

具体的，确定装置可以采用PostGIS扩展功能中的ST_ClusterWithin聚类函数,基于预设距离阈值对弱覆盖栅格进行聚类，以获得待选问题面。其中，PostGIS是一个空间数据库，常用于地理领域。PostGIS扩展功能中提供大量的函数，可以协助进行地理数据的相关分析。本申请实施例中将PostGIS用于网络质量分析的过程中，以实现网络中问题点的确定。

例如，本申请示例中栅格的尺寸大小为50米×50米，因此，即栅格边长d＝50米，转化为1984年世界大地坐标系统(world geodetic system一1984coordinate system，WGS84)坐标系，可栅格边长表示为d＝0.0005°，因此，可取D的值为0.00145°。

ST_ClusterWithin聚类函数需要两个参数，该聚类函数完整表示为ST_ClusterWithin(geom，distance)。其中，geom为上述步骤中获取弱覆盖栅格在数据库表中的矢量地理字段，distance为预设距离阈值，即上述D的值。该聚类函数的功能是，对输入的图形(即上述参数geom)，指定一个距离(即上述参数distance)，图形之间的距离在指定的距离内，则归并为一类。因此，确定装置可以采用该聚类函数，将具有预设位置关系的弱覆盖栅格进行聚类操作合并在一起，以获得待选问题面。

需要说明的是，在执行该步骤之前，可以在数据库表中的矢量地理信息字段上设置gist索引，使得该步骤中采用上述聚类函数对弱覆盖栅格进行合并时，仅仅扫描弱覆盖栅格附近的部分区域，避免全表扫描，在大数据量的情况下极大地提高聚类的效率。

S302b、确定装置确定待选问题面中，弱覆盖栅格个数大于第一预设阈值的待选问题面为网络的问题面。

在以往的网络质量优化的案例中，问题面中弱覆盖栅格个数小于第一预设阈值的问题面，属于是影响较小的问题面，这类问题面可能是个别测量数据的不准确造成的，容易造成误判。因此，可以筛选删除这类影响较小的问题面，以最大化利用资源，减少多余的资源投放浪费。其中，第一预设阈值的大小基于以往的网络质量优化经验，可以设置为可变的参数。

示例性的，按照以往基站覆盖范围的优化经验，问题面内弱覆盖栅格个数小于6个的问题面为影响较小的问题面。可以采用PostGIS扩展功能中ST_NumGeometries(geom)函数求得每个待选问题面中弱覆盖栅格的个数，选取ST_NumGeometries(geom)>＝6的待选问题面为问题面。采用上述步骤对弱覆盖栅格进行聚类并筛选后获得的一个问题面的示意图如图6所示。

应理解，在实际优化过程中第一预设阈值的大小，网络运营商可根据实际场景需要进行修改，本申请对第一预设阈值的大小不作具体限制。

S303、确定装置将问题面中的预设区域确定为问题点。

其中，预设区域具有预设的大小。

如背景技术所述，目前采用计算机对问题点进行自动圈选，圈选出的问题点大小不规范，往往不能有效地支撑无线网络的规划工作。因此，本申请实施例提供的方法，可以对问题面基于预设区域进行进一步的划分，该预设区域的大小等同于一个基站的信号覆盖范围，使得确定出的每个问题点大小基本一致。确定问题点的过程如图3所示，具体包括如下S303a-S303b。

S303a、确定装置采用切分函数将问题面划分为n个待选问题点。

其中，切分函数为PostGIS扩展功能中提供的一个或多个函数的组合。n为正整数。

在一些实施例中，在对问题面进行划分之前，首先确定需要划分的待选问题点的个数n。确定装置可以根据问题面的面积大小，以及预设区域的面积大小，确定需要划分的待选问题点的个数n。

示例性的，设置预设区域的大小为250米×250米，一个预设区域等同于即5×5栅格，这个大小近似于一个基站的信号覆盖范围，方便后续的网络优化工作。应理解，该预设区域的大小可以根据不同场景、基站频段、基站功能等设置不同的参数标准。本申请仅提供一种示例，并不对此作具体限制。

进一步的，确定装置可以采用n＝ceil(ST_area(polygon1)/(250*250))来确定待选问题点的个数。其中，ceil为向下取整函数，ST_area为PostGIS扩展功能中的用于求面积的函数，参数polygon1为上述S302确定出的问题面。

例如，若图6所示的问题面的大小为322500平方米，根据上述公式求得n＝ceil(322500/62500)＝5，则需要划分的待选问题点的个数为5。

在一些实施例中，在需要划分的待选问题点的个数后，确定装置可以采用切分函数，将问题面划分为n个待选问题点。

具体的，采用切分函数划分问题面的过程，具体包括如下步骤1-5：

1、采用ST_GeneratePoints函数对所述问题面随机生成多个点。

确定装置可以采用PostGIS扩展功能中的ST_GeneratePoints函数对所述问题面随机生成多个点，以图6中所示的问题面为例，执行本步骤后得到的结果如图7所示，在问题面中随机生成多个点。点的个数可以设置，例如生成1000个点(图7中点的数量仅为示意效果，并不一定为1000个点)。

2、采用ST_ClusterKMeans函数对所述多个点聚类，以获得n个簇。

确定装置可以根据事先确定的个数n，采用PostGIS扩展功能中的ST_ClusterKMeans函数对所述多个点聚类，以获得n个簇。以图7所示的示意图为例，执行本步骤后得到的结果如图8所示，多个点聚类为5个簇，分别为簇1、簇2、簇3、簇4和簇5，在图8的示意图中以虚线隔开每个簇，每个簇内点的个数基本相同。

3、采用ST_Centroid函数生成n个簇中每个簇的聚类中心。

确定装置在获得n个簇后，可以采用PostGIS扩展功能中的ST_Centroid函数生成n个簇中每个簇的聚类中心。以图8所示的示意图为例，执行本步骤后得到的结果如图9所示，每个簇中生成一个白色的点，该点用于表示簇的聚类中心。

4、采用ST_VoronoiPolygons函数对聚类中心生成voronoi面。

其中，voronoi面，又叫泰森多边形，它是一组由连接两临点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。

确定装置可以采用PostGIS扩展功能中的ST_VoronoiPolygons函数对聚类中心生成voronoi面。以图9所示的示意图为例，执行本步骤后得到的voronoi面的示意图如图10所示，图10中每条线均为相邻两个聚类中心生成的垂直平分线。

5、采用ST_Intersection函数将voronoi面与问题面相交，以获得初选问题点。

确定装置可以采用PostGIS扩展功能中的ST_Intersection函数，将上述步骤4获得的voronoi面与图6中的问题面相交，得到的结果如图11所示，图11中问题面被voronoi面中的垂直平分线划分为5个多边形，每个多边形的大小近似相同，每个多边形即为一个初选问题点。

6、采用ST_Centroid函数生成初选问题点的中心点，作为待选问题点。

确定装置可以采用PostGIS扩展功能中的ST_Centroid函数，生成步骤5得到的初选问题点的中心点，得到的结果如图12所示，在图11的基础上，每个初选问题点被标记出中心点(图12中黑色的点)，携带有中心点的初选问题点即为待选问题点。至此，确定装置完成待选问题点的确定。

S303b、确定装置确定n个待选问题点中弱覆盖栅格个数大于第二预设阈值的待选问题点为问题点。

参见图3中S302b中的描述，弱覆盖栅格个数小于第二预设阈值的问题点是影响较小的问题点，容易造成资源浪费。因此，需要去除这些影响较小的点。

在一些实施例中，确定装置在确定待选问题点后，可以确定n个待选问题点中弱覆盖栅格个数大于第二预设阈值的待选问题点为问题点。其中，第二预设阈值可以根据实际情况设置可变参数。

示例性的，在以往的网络优化经验中，第二预设阈值可以取值为3。确定装置可以采用PostGIS扩展功能中的ST_contain函数将弱覆盖栅格个数小于或等于3的待选问题点删除，以保留弱覆盖栅格个数大于3的待选问题面为需要进行网络优化的问题点。

在确定出问题点后，对于每个问题点，运营商想要知道该问题点对应的解决方案，以快速处理问题点造成的网络质量问题。因此，如图3所示，确定装置还可以执行如下S304。

S304、确定装置根据问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案。

一般来说，网络运营商每年度都会统计基站的信息，包含位置信息，即基站所处的经纬度等，并将基站的位置标注在栅格化地图上，以便于网络运营商进行相关网络优化分析工作。本申请实施例确定出的问题点，也是基于栅格化地图实现问题点的圈选。因此，在一些实施例中，确定装置可以根据问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案。

示例性的，确定装置在问题点与最近基站的距离大于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为新增基站方案，或者，在问题点与最近基站的距离小于或等于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为优化解决方案。

其中，预设距离指的是实际场景下，根据基站频段、平均挂高以及边缘速率要求等确定出的典型站距。例如某地市5G精品网的典型站距为(市区300米，县城500米，乡镇农村800米)。

例如，在上述S303中确定出的问题点包括有中心点，当问题点的中心点距离最近基站的距离大于预设距离，由于最近基站的信号无法覆盖该问题点，确定装置确定该问题点对应的推荐解决方案为新增基站方案，例如推荐该问题点最近的物理站址作为推荐的站址。

在另一些实施例中，当问题点的中心点距离最近基站的距离小于预设距离，由于最近基站的信号可以覆盖该问题点的大部分区域，则无需新增基站，确定装置可以确定推荐解决方案为优化解决方案。例如，该优化解决方案可以为布置小规模天线，或者设置直放站用于放大基站信号等，当然还可以采用其他一系列优化措施，本申请实施例对此不予限制。

需要说明的是，问题点的数据是以矢量地理字段的形式存储在数据库表中，将问题点的数据与基站位置的相关数据转换为同一种单位，即可确定问题点的中心点与最近基站的距离。例如将问题点的数据与基站位置数据均转换为WGS84坐标系下的数据，以确定两者间的距离。具体转换过程参考相关技术文档，本申请实施例在此不作详细赘述。本申请实施例对具体的转换方式也不作具体限制。

上述实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果，本申请实施例在确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格后，将相连的以及间隔的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面，进一步将问题面确定为具有规范面积大小的问题点。该方案相比于传统的人工圈选的方式，效率更高，解放了人力物力资源。相比于传统的计算机圈选问题点的方法，本方案可以处理间隔不连续的弱覆盖栅格，使得问题点的确定更为准确。另外，本方案确定出的问题点大小较为统一，方便进行网络的优化工作。

进一步的，本申请实施例将基于栅格化圈选区域的方案应用到现网分析中，且最终确定的问题点为标准化多边形，这种将问题点标准化的方案可大幅提高网络质量的分析效率。另外，本申请实施例还基于问题点给出对应的推荐解决方案，可以评估现有网络的覆盖效果、网络质量，指引网络运营商快速发现并解决网络问题。本申请实施例提供的网络问题点的确定方法，可适用于所有基于栅格化的数据分析，问题面的生成以及问题点的划分可以根据实际情况设置参数进行调整。不仅可以用于5G的网络制式，也可以用于未来的第六代移动通信技术(6th generation mobile communication technology，6G)或者其他任何一种网络制式。

在示例性的实施例中，本申请还提供一种确定装置。该确定装置可以包括一个或多个功能模块，用于实现以上方法实施例的网络问题点的确定方法。

例如，图13为本申请实施例提供的一种确定装置示意图。如图13所示，该确定装置包括：确定模块1301。

确定模块1301用于，确定网络的栅格化地图中弱覆盖栅格；弱覆盖栅格为栅格化地图中网络质量低于门限的栅格。

确定模块1301还用于，将栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为网络的问题面；预设位置关系包括直接相连的栅格，和，间隔N个栅格的栅格，N大于或等于1.

确定模块1301还用于，将问题面中的预设区域确定为问题点；预设区域具有预设的面积大小。

在一些实施例中，确定模块1301具体用于，将弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面；其中，预设距离阈值用于指示满足预设位置关系的弱覆盖栅格间的距离；确定待选问题面中，弱覆盖栅格个数大于或等于第一预设阈值的待选问题面为网络的问题面。

在一些实施例中，确定模块1301具体用于，根据弱覆盖栅格，预设距离阈值，采用聚类函数，确定待选问题面。

在一些实施例中，确定模块1301具体用于，采用切分函数将问题面划分为n个待选问题点；n为正整数；确定n个待选问题点中，弱覆盖栅格个数大于第二预设阈值的待选问题点为问题点。

在一些实施例中，确定模块1301具体用于，采用ST_GeneratePoints函数对问题面随机生成多个点；采用ST_ClusterKMeans函数对多个点聚类，以获得n个簇；采用ST_Centroid函数生成n个簇中每个簇的聚类中心；采用ST_VoronoiPolygons函数对聚类中心生成voronoi面；采用ST_Intersection函数将voronoi面与问题面相交，以获得初选问题点；采用ST_Centroid函数生成初选问题点的中心点，作为待选问题点。

在一些实施例中，确定模块1301还用于，根据问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案。

在一些实施例中，确定模块1301具体用于，在问题点与最近基站的距离大于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为新增基站方案；或者，在问题点与最近基站的距离小于或等于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为优化解决方案。

在示例性的实施例中，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以是上述方法实施例中的确定装置。图14为本申请实施例提供的确定装置的结构示意图。如图14所示，该确定装置可以包括：处理器1401和存储器1402；存储器1402存储有处理器1401可执行的指令；处理器1401被配置为执行指令时，使得电子设备实现如前述方法实施例中描述的方法。

在示例性的实施例中，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令；当计算机程序指令被计算机执行时，使得计算机实现如前述实施例中描述的方法。其中，计算机可以是电子设备或网络设备或管理器。计算机可读存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性的实施例中，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关方法步骤，以实现上述实施例中的网络问题点的确定方法。

以上，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，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，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该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种网络问题点的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

确定所述网络的栅格化地图中弱覆盖栅格；所述弱覆盖栅格为所述栅格化地图中网络质量低于门限的栅格；

将所述栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为所述网络的问题面；所述预设位置关系包括直接相连的栅格，和，间隔1个栅格的栅格；

将所述问题面中的预设区域确定为问题点；所述预设区域具有预设的面积大小；

所述将所述栅格化地中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为所述网络的问题面，包括：

将所述弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面；其中，预设距离阈值用于指示满足预设位置关系的弱覆盖栅格间的距离；所述预设距离阈值满足，其中，D为所述预设距离阈值，d为栅格的边长；

确定所述待选问题面中，弱覆盖栅格个数大于或等于第一预设阈值的待选问题面为所述网络的问题面；

所述将所述问题面中的预设区域确定为问题点，包括：

采用切分函数将所述问题面划分为n个待选问题点；n为正整数；

确定所述n个待选问题点中，弱覆盖栅格个数大于第二预设阈值的待选问题点为所述问题点；

所述采用切分函数将所述问题面划分为n个待选问题点，包括：

采用ST_GeneratePoints函数对所述问题面随机生成多个点；

采用ST_ClusterKMeans函数对所述多个点聚类，以获得n个簇；

采用ST_Centroid函数生成所述n个簇中每个簇的聚类中心；

采用ST_VoronoiPolygons函数对所述聚类中心生成voronoi面；

采用ST_Intersection函数将所述voronoi面与所述问题面相交，以获得初选问题点；

采用 ST_Centroid函数生成所述初选问题点的中心点，作为待选问题点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面，包括：

根据所述弱覆盖栅格，所述预设距离阈值，采用聚类函数，确定待选问题面。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述栅格化地图还包括基站的位置，所述方法还包括：

所述根据所述问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述问题点与最近基站的距离，确定推荐解决方案，包括：

在所述问题点与最近基站的距离大于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为新增基站方案；

或者，

在所述问题点与最近基站的距离小于或等于预设距离的情况下，确定推荐解决方案为优化解决方案。

5.一种网络问题点的确定装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块；

确定模块用于，确定所述网络的栅格化地图中弱覆盖栅格；所述弱覆盖栅格为所述栅格化地图中网络质量低于门限的栅格；

确定模块还用于，将所述栅格化地图中满足预设位置关系的弱覆盖栅格构成的区域，确定为所述网络的问题面；所述预设位置关系包括直接相连的栅格，和，间隔1个栅格的栅格；

确定模块还用于，将所述问题面中的预设区域确定为问题点；所述预设区域具有预设的面积大小；

所述确定模块具体用于，将所述弱覆盖栅格基于预设距离阈值进行合并，以确定待选问题面；其中，预设距离阈值用于指示满足预设位置关系的弱覆盖栅格间的距离；所述预设距离阈值满足，其中，D为所述预设距离阈值，d为栅格的边长；

确定所述待选问题面中，弱覆盖栅格个数大于或等于第一预设阈值的待选问题面为所述网络的问题面；

所述确定模块具体用于，采用切分函数将所述问题面划分为n个待选问题点；n为正整数；

确定所述n个待选问题点中，弱覆盖栅格个数大于第二预设阈值的待选问题点为所述问题点；

所述确定模块具体用于，采用ST_GeneratePoints函数对所述问题面随机生成多个点；

采用ST_ClusterKMeans函数对所述多个点聚类，以获得n个簇；

采用ST_Centroid函数生成所述n个簇中每个簇的聚类中心；

采用ST_VoronoiPolygons函数对所述聚类中心生成voronoi面；

采用ST_Intersection函数将所述voronoi面与所述问题面相交，以获得初选问题点；

采用 ST_Centroid函数生成所述初选问题点的中心点，作为待选问题点。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器和存储器；

所述存储器存储有所述处理器可执行的指令；

所述处理器被配置为执行所述指令时，使得所述电子设备实现如权利要求1-4任一项所述的方法。

7.一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：计算机软件指令；

当所述计算机软件指令的电子设备中运行时，使得所述电子设备实现如权利要求1-4任一项所述的方法。