CN115079084A - 天线角度确定方法、装置、存储介质与电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种天线角度确定方法、装置、存储介质与电子设备，涉及通信技术领域。所述方法包括：获取移动终端的位置数据；分别对目标天线的各个波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各个波束的覆盖区域中心位置；基于所述目标天线的位置与所述各个波束的覆盖区域中心位置，确定所述各个波束的中心方向偏转角，所述中心方向偏转角为波束的中心方向与基准方向的夹角；根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度。本公开通过对移动终端的位置数据进行统计分析来确定目标天线的角度，实现了自动化的流程，无需作业人员现场实地测量，节约了人力物力成本，并保证了结果的准确性。

Description

天线角度确定方法、装置、存储介质与电子设备

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种天线角度确定方法、天线角度确定装置、计算机可读存储介质与电子设备。

背景技术

随着移动互联网的快速发展，人们对于通信速度与质量的需求越来越高。基站中天线的角度作为重要的移动通信工程参数，对网络覆盖与通信质量有很大的影响，因此移动网络的优化工作需要准确真实的天线角度数据，如果天线角度数据不准确，会给网络优化带来负面作用。

相关技术中，通常由作业人员携带仪器到现场实地测量天线角度。然而，由于目前移动网络中天线的数量非常多，现场实地测量需要耗费大量的人力物力成本，且受到作业人员水平、现场环境等因素的影响，测量的准确性无法保证。

发明内容

本公开提供了一种天线角度确定方法、天线角度确定装置、计算机可读存储介质与电子设备，进而至少在一定程度上解决相关技术中测量天线角度耗费成本，准确性无法保证的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种天线角度确定方法，包括：获取移动终端的位置数据；分别对目标天线的各个波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各个波束的覆盖区域中心位置；基于所述目标天线的位置与所述各个波束的覆盖区域中心位置，确定所述各个波束的中心方向偏转角，所述中心方向偏转角为波束的中心方向与基准方向的夹角；根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度。

在一种实施方式中，所述获取移动终端的位置数据，包括：获取移动终端的测量报告数据，所述测量报告数据中包含所述移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，所述获取移动终端的测量报告数据，包括：当所获取的测量报告数据不包含移动终端的位置数据时，将所述测量报告数据与移动终端的过顶数据合并，得到包含移动终端的位置数据的测量报告数据；其中，所述过顶数据中包含移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，所述将所述测量报告数据与移动终端的过顶数据合并，包括：基于所述测量报告数据与所述过顶数据中的公共字段，合并所述测量报告数据与所述过顶数据。

在一种实施方式中，所述获取移动终端的测量报告数据，包括：获取移动终端的辅助定位测量报告数据。

在一种实施方式中，所述测量报告数据中还包含移动终端所在的扇区；所述方法还包括：以扇区为单位对所述测量报告数据进行整理，得到目标扇区内的移动终端的位置数据，所述目标扇区为所述目标天线对应的扇区，所述目标扇区内的移动终端的位置数据包括所述各个波束所覆盖的移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，所述方法还包括：当所述目标扇区内的任一移动终端的位置与所述目标天线的位置间的距离小于第一阈值时，剔除所述任一移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，所述测量报告数据中还包含移动终端的时间提前量；所述方法还包括：在所述测量报告数据中获取目标扇区内、时间提前量为零的移动终端的位置数据，并根据所获取的位置数据得到所述目标天线的预测位置；将所述目标天线的预测位置作为所述目标天线的位置；或者当所述目标天线的预测位置与基础数据中所述目标天线的位置间的距离大于第二阈值时，将所述目标天线的预测位置作为所述目标天线的位置，或者取消对所述目标天线的角度确定。

在一种实施方式中，所述根据所获取的位置数据得到所述目标天线的预测位置，包括：对所获取的位置数据统计平均经度与平均纬度，得到所述目标天线的预测位置。

在一种实施方式中，所述测量报告数据中还包含所述移动终端所在的主扇区与相邻扇区；所述获取移动终端的位置数据，还包括：从所述测量报告数据中，提取目标扇区作为主扇区的测量报告数据与所述目标扇区作为相邻扇区的测量报告数据，所述目标扇区为所述目标天线对应的扇区。

在一种实施方式中，在获取移动终端的位置数据后，所述方法还包括：将所述位置数据划分至预设的经纬度栅格中，并以所述经纬度栅格的数据替代所述位置数据。

在一种实施方式中，所述分别对目标天线的各个波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各个波束的覆盖区域中心位置，包括：分别确定与所述目标天线的每个波束关联的位置数据；对与所述每个波束关联的位置数据进行聚类，得到所述每个波束下的一个或多个位置簇；根据所述每个波束下的最大位置簇确定所述每个波束的覆盖区域中心位置，所述最大位置簇为包含位置数据最多的位置簇。

在一种实施方式中，所述根据所述每个波束下的最大位置簇确定所述每个波束的覆盖区域中心位置，包括：分别将所述每个波束下的最大位置簇的中心位置确定为所述每个波束的覆盖区域中心位置。

在一种实施方式中，所述基于所述目标天线的位置与所述各个波束的覆盖区域中心位置，确定所述各个波束的中心方向偏转角，包括：将从所述目标天线的位置指向每个波束的覆盖区域中心位置的方向确定为所述每个波束的中心方向；将所述每个波束的中心方向与所述基准方向的夹角确定为所述每个波束的中心方向偏转角。

在一种实施方式中，在确定所述各个波束的中心方向偏转角后，所述方法还包括：当所述中心方向偏转角中的最大值与最小值之差小于第三阈值时，对所述目标天线所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到目标扇区的中心位置，所述目标扇区为所述目标天线对应的扇区；基于所述目标天线的位置与所述目标扇区的中心位置确定所述目标天线的角度；当所述中心方向偏转角中的最大值与最小值之差大于所述第三阈值时，执行根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度。

在一种实施方式中，所述对所述目标天线所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到目标扇区的中心位置，包括：对所述目标天线所覆盖的移动终端的位置数据进行聚类，将聚类中心作为所述目标扇区的中心位置。

在一种实施方式中，所述根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度，包括：根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述各个波束对应的目标天线角度预测值；根据所述目标天线角度预测值确定所述目标天线的角度。

在一种实施方式中，所述根据所述目标天线角度预测值确定所述目标天线的角度，包括：利用所述各个波束的权重值，对所述各个波束对应的目标天线角度预测值进行加权，以确定所述目标天线的角度。

在一种实施方式中，在确定所述各个波束的中心方向偏转角后，所述方法还包括：对比所述各个波束的顺序与各个中心方向偏转角的大小顺序，以确定所述各个中心方向偏转角是否发生乱序；将发生乱序的中心方向偏转角所对应的波束的权重值确定为0，将未发生乱序的中心方向偏转角所对应的波束的权重值确定为1。

在一种实施方式中，所述通过对比各个中心方向偏转角的大小顺序与所述各个波束的顺序，确定所述各个中心方向偏转角是否发生乱序，包括：将所述各个波束按照对应的中心方向偏转角由小到大的顺序排列，得到波束序列；从所述波束序列中的第一个波束开始，依次判断每个波束的标识是否大于前一波束的标识，如果大于，则保留所述波束，如果不大于，则移除所述波束；当遍历所述波束序列中的每个波束后，确定被移除的波束所对应的中心方向偏转角发生乱序。

在一种实施方式中，所述基准方向包括正北方向。

在一种实施方式中，所述目标天线的角度包括所述目标天线的方位角。

在一种实施方式中，所述目标天线包括5G天线。

在一种实施方式中，在确定所述目标天线的角度后，所述方法还包括：根据所确定的角度与基础数据中所述目标天线的角度之差，确定所述目标天线是否存在角度异常。

根据本公开的第二方面，提供一种天线角度确定装置，包括：位置数据获取模块，被配置为获取移动终端的位置数据；中心位置确定模块，被配置为分别对目标天线的各波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各波束的覆盖区域中心位置；偏转角确定模块，被配置为基于所述目标天线的位置与所述各波束的覆盖区域中心位置，确定所述各波束的中心方向偏转角，所述中心方向偏转角为所述波束的中心方向与基准方向的夹角；天线角度确定模块，被配置为根据所述各波束的中心方向偏转角与所述各波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度。

根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的天线角度确定方法及其可能的实现方式。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述第一方面的天线角度确定方法及其可能的实现方式。

本公开的技术方案具有以下有益效果：

一方面，本方案通过对移动终端的位置数据进行统计分析来确定目标天线的角度，实现了自动化的方案实施流程，无需作业人员现场实地测量，节约了人力物力成本，且不受作业人员水平、现场环境等因素的影响，保证了结果的准确性。另一方面，本方案的实施流程便捷，无需间隔较长的周期，甚至可以实现对天线角度的实时监测，且基于实际通信中目标天线波束覆盖区域与中心方向来推算目标天线的角度，能够反映天线的实际变化情况，由此便于及时发现角度偏离等异常，以及时采取措施，降低对通信质量的影响。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施方式，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施方式，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示出本示例性实施方式中一种天线角度确定方法的流程图；

图2示出本示例性实施方式中MR数据与OTT数据合并的示意图；

图3示出本示例性实施方式中AGPS MR数据与OTT MR数据结合的示意图；

图4示出本示例性实施方式中对地球表面划分大区的示意图；

图5示出本示例性实施方式中扇区与采样点的示意图；

图6示出本示例性实施方式中主扇区的数据与相邻扇区的数据结合的示意图；

图7A示出本示例性实施方式中拆分相邻扇区前所得到的位置数据示意图；

图7B示出本示例性实施方式中拆分相邻扇区后所得到的位置数据示意图；

图8示出本示例性实施方式中对MR数据进行整理的示意图；

图9示出本示例性实施方式中误差敏感区域的示意图；

图10A与图10B示出本示例性实施方式中波束赋形的原理示意图；

图11示出本示例性实施方式中天线的波束分布示意图；

图12示出本示例性实施方式中一种确定每个波束的覆盖区域中心位置的方法流程图；

图13示出本示例性实施方式中波束的覆盖区域中心位置的示意图；

图14示出本示例性实施方式中一种天线角度确定装置的结构图；

图15示出本示例性实施方式中一种电子设备的结构图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例性实施方式。然而，示例性实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例性实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

相关技术中，考虑到现场实地测量天线角度的人力成本，在每次测量后间隔一定的周期再进行下一次测量，该周期不会太短，如可能是数天到一个月，如果天线受到外部作用而发生角度偏离，则在下一次测量前难以发现，将影响通信质量。

鉴于上述一个或多个问题，本公开的示例性实施方式提供一种天线角度确定方法。图1示出了该天线角度确定方法的示例性流程，包括

步骤S110，获取移动终端的位置数据；

步骤S120，分别对目标天线的各个波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到各个波束的覆盖区域中心位置；

步骤S130，基于目标天线的位置与各个波束的覆盖区域中心位置，确定各个波束的中心方向偏转角，中心方向偏转角为波束的中心方向与基准方向的夹角；

步骤S140，根据各个波束的中心方向偏转角与各个波束的波瓣宽度，确定目标天线的角度。

其中，目标天线可以是待检测的任意一个或多个天线。目标天线的角度可以是目标天线的中心方向与预先确定的基准方向间的夹角，例如基准方向为正北方向，则目标天线的角度为方位角。

基于上述方法，一方面，通过对移动终端的位置数据进行统计分析来确定目标天线的角度，实现了自动化的方案实施流程，无需作业人员现场实地测量，节约了人力物力成本，且不受作业人员水平、现场环境等因素的影响，保证了结果的准确性。另一方面，方案实施流程便捷，无需间隔较长的周期，甚至可以实现对天线角度的实时监测，且基于实际通信中目标天线波束覆盖区域与中心方向来推算目标天线的角度，能够反映天线的实际变化情况，由此便于及时发现角度偏离等异常，以及时采取措施，降低对通信质量的影响。

下面对图1中的每个步骤做具体说明。

步骤S110中，获取移动终端的位置数据。

移动终端的位置数据表示移动终端在通信时所处的位置，例如可以是经度与纬度。

移动终端的位置数据可以从通信数据中获取。在一种实施方式中，步骤S110可以包括：

获取移动终端的MR数据(Measurement Report，测量报告数据)。MR是移动终端周期性上报的信息，用于评估网络状况，MR数据中可以包含移动终端的位置数据。

下面示出了测量报告中的部分内容：

<fileHeader fileFormatVersion＝“xx1”reportTime＝“xx2”startTime＝“xx3”endTime＝“xx4”>

<gNBid＝“xx5”userLabel＝“userLabel”>

<measurement>

<smr>MR.NrScRSRP……MR.Longitude MR.Latitude

</object>

<object......TimeStamp＝“xx6”id＝“xx7”>

<v>……106.084177 30.492218/v>

<v>……106.085177 30.491218/v>

<v>……106.086177 30.490218/v>

测量报告中包含MR.Longitude与MR.Latitude两个字段，分别表示经度与纬度，106.084177、106.085177等为经度数值，30.492218、30.491218等为纬度数值。

在一种实施方式中，为了便于后续的数据读取，可以将测量报告转换为数据表等形式，例如从测量报告中提取每个字段及其数值，形成二维表，称为MR数据表。本文所述的MR数据，可以是原始的测量报告经过转换后的MR数据，例如可以是MR数据表。

MR数据中的位置数据通常来自于定位系统，移动终端上报MR数据时，定位系统处于正常工作状态，因此移动终端可以将定位系统输出的位置数据添加至MR数据中一同上报。对于这一类包含位置数据的MR数据，可以称其为辅助定位MR数据，例如可以是AGPS(Assisted Global Positioning System，辅助全球卫星定位系统)MR数据，或基于其他定位系统(如北斗卫星导航系统)的MR数据。

然而，移动终端上报MR数据时也可能不包含位置数据，例如定位系统被关闭、禁用或者发生定位信号异常等情况。一般的，辅助定位MR数据以外的MR数据均不包含位置数据。在一种实施方式中，还可以获取移动终端的OTT数据(Over The Top，过顶数据)。OTT数据中可以包含移动终端的位置数据，例如可以通过DPI(Deep Packet Inspection，深度报文检测)进行数据解析，获取其中的经度与纬度数据。当所获取的MR数据不包含移动终端的位置数据(即该MR数据不是辅助定位MR数据)时，可以将MR数据与OTT数据合并。合并后相当于将OTT数据中的位置数据填充至MR数据中，得到包含位置数据的MR数据。

图2为MR数据210与OTT数据220合并的示意图，可以看出，MR数据210与OTT数据220中存在公共字段，例如日期(date)，时间(time)，gNBid(基站标识)，cellid(小区/扇区标识)，AMF UE NGAP id(AMF中UE的标识，AMF为接入与移动管理功能，UE为用户设备，即移动终端)，AMF Region id(AMF区域标识)，AMF Set id(AMF集标识)等。而MR数据210包含OTT数据220所没有的字段，如beamid(波束标识)，Ncellid(相邻扇区标识)等；OTT数据220也包含MR数据210所没有的字段，主要是位置数据，即Longitude(经度)和Latitude(纬度)。

在一种实施方式中，可以基于MR数据210与OTT数据220中的公共字段合并MR数据210与OTT数据220。具体地，基于公共字段的数值确定MR数据210与OTT数据220来自于同一移动终端，且数据上报的时间相同或者较为接近(例如MR数据210与OTT数据220中的时间差别小于预设的时间差值，时间差值例如为5秒，1秒等，可以根据经验设置)，则可以将MR数据210与OTT数据220合并。以图2为例说明，可以设置以下条件：

Table1_gNBid＝Table2_gNBid；

Table1_cellid＝Table2_cellid；

Table1_AMF UE NGAPid＝Table2_AMF UE NGAP id；

Table1_time-Table2_time<1s；

其中，Table1表示MR数据210，Table2表示OTT数据220。然后执行left join指令(数据库语言中的一种指令，表示以左表为主表的关联操作)，以MR数据210为主表，进行左关联，由此将OTT数据220中的位置数据填充至MR数据210中，如图2中所示，合并后的数据包含MR数据210原本的所有字段，以及Longitude与Latitude字段，可以称合并后的数据为OTTMR数据230。

通过上述方式，得到两类MR数据，辅助定位MR数据与OTT MR数据。在一种实施方式中，可以进一步将两类MR数据结合，例如将辅助定位MR数据与OTT MR数据的格式统一，或者将两部分数据合并为一张数据表等，由此统一了所有包含位置数据的MR数据，以便于后续处理。

以辅助定位MR数据为AGPS MR数据举例说明。图3为AGPS MR数据240与OTT MR数据230合并的示意图，通过执行Union all指令(数据库语言中的一种指令，表示对两个数据集取并集)将AGPS MR数据240与OTT MR数据230合并，得到的数据称为AGPS&OTT MR数据250。

以上说明了如何获得位置数据。为了便于后续步骤中使用与处理位置数据，通常还可以对位置数据进行优化。本公开对于具体的优化方式不做限定，下面通过具体实施方式分别进行说明。

优化方式一：位置数据栅格化

位置数据一般为经度与纬度，实际应用中需要将经度与纬度的数据保留10^-4甚至更高的精度，来保证位置的精确性。这样会引入大量的浮点型数据，增加了数据处理的复杂性，且不便于进行地理化展示。

在一种实施方式中，可以预先设定经纬度栅格，每个栅格表示一定的范围。参考图4举例说明，以6个经度、3个纬度为单位将地球表面划分成很多个格子，每个格子为一个大区，以earth_id作为标识。再以预设的单位长度(如20米、50米等，视精度需求而定，且经度与纬度的单位长度可以不同)将每个大区进一步划分为小的经纬度栅格，近似为正方形，但本公开对于经纬度栅格形状不做限定。x_offset与y_offset为每个经纬度栅格在大区中的坐标。这样通过earth_id，x_offset，y_offset三个字段可以确定地球上的每个经纬度栅格。例如，某一大区的earth_ID为12，位于该大区中心的经纬度栅格的x_offset与y_offset均为0，可以通过(12，0，0)来表示该栅格；(12，0，0)东边相邻的经纬度栅格的x_offset为1，y_offset为0，表示为(12，1，0)；(12，1，0)南边相邻的经纬度栅格的x_offset为1，y_offset为-1，表示为(12，1，-1)。在获取位置数据后，将位置数据划分至对应的经纬度栅格中，并以经纬度栅格的数据替代原本的位置数据。由此简化了位置数据，无需使用大量的浮点型数据，有利于提高数据处理效率，且栅格化的位置数据便于实现地理化展示。

在一种实施方式中，获取MR数据后，确定其中每个位置数据属于哪个经纬度栅格，将经纬度栅格的earth_id、x_offset、y_offset三个字段添加到MR数据中，后续使用位置数据时可以用earth_id+x_offset+y_offset替代Longitude与Latitude数据。

优化方式二：数据整理

MR数据一般为话单级数据，即移动终端上报一次信息，形成一条MR数据记录。由于大量的移动终端上报信息，且间隔时间较短，导致MR数据中存在大量的重复信息。例如，某一移动终端在某地点停留一小时，期间不断上报信息，其中的位置数据、基站、扇区等信息均基本相同。由此，可以对MR数据进行整理。

MR数据中通常包含移动终端所在的扇区，可以利用该信息进行数据整理。需要说明的是，本文中扇区与小区为相同的概念，在MR数据中移动终端所在的小区或扇区通常为cell，在其他数据或场合中也可以为section等其他字段，本公开对此不做限定。扇区表示天线所覆盖的地理区域。参考图5所示，假设在某一区域设有7个基站，每个基站包括3个天线(一个天线通常指一个天线阵列)，将基站的覆盖范围划分为3个扇区，每个天线覆盖对应的一个扇区，扇区内的移动终端通过对应的天线进行通信，例如基站1的3个天线分别对应扇区11、扇区12、扇区13。本示例性实施方式中，将目标天线对应的扇区称为目标扇区。

在一种实施方式中，可以以扇区为单位对MR数据进行整理，例如按照MR数据中的扇区标识(如cellid)对MR数据进行划分，将扇区标识相同的MR数据形成一个集合。扇区标识应当具有全局唯一性，例如某些MR数据中可以采用gNBid+cellid作为扇区标识。还可以删除集合内的重复数据与无用的字段(如AMF相关的字段)。由此实现了数据的去重，大大减少了数据量。

需要说明的是，可以对全部MR数据按照扇区进行整理，这样在使用MR数据时很容易按照扇区进行查找。也可以根据实际需求，整理特定一个或多个扇区的MR数据。例如，从所获取的MR数据中查找目标扇区的标识，以将目标扇区的MR数据整理出来，包括确定目标天线的角度所需的位置数据。由此将话单级数据整理为以扇区为索引(如扇区标识作为主键)的区域级数据，有利于进一步提高处理效率。

MR数据中还可以包含移动终端所在的主扇区(或服务扇区)与相邻扇区。表1示出了MR数据表中的部分字段，其中cellid为主扇区标识，beamid为波束标识，Nccount为相邻扇区数量，Ncellid为相邻扇区标识，Ncbeamid为相邻扇区中的波束标识。

表1

继续参考图5，示出了6个采样点。表1为移动终端位于这6个点时上报的MR数据，每一行数据表示一次上报的MR数据记录，每1行至第6行分别与图5中从上到下的6个点相对应。可以看出，有些MR数据记录中的相邻扇区为空值，如第1行，表示移动终端在该位置上报MR数据时未接收到相邻扇区的天线信号。有些MR数据记录中的相邻扇区不为空值，如第2行，表示终端在该位置上报MR数据时接收到相邻扇区的天线信号。以采样点2为例，其cellid为32，beamid为6，表示上报MR数据时通过扇区32中的波束6进行通信，同时接收到两个相邻扇区的信号，分别为扇区11中波束7的信号与扇区13中波束1的信号。可以理解，采样点2的位置属于扇区32中波束6的覆盖范围，同时也属于扇区11中波束7的覆盖范围，与扇区13中波束1的覆盖范围。

由此可见，每个扇区实际的覆盖范围并不限于工程设定的区域，MR数据中相邻扇区的信息也在一定程度上反映了扇区的覆盖范围，可以对每个扇区的覆盖范围进行扩展。在一种实施方式中，进行上述MR数据整理时，可以将每个扇区作为主扇区与作为目标扇区的MR数据整理到一个集合中。例如，可以从MR数据中提取目标扇区作为主扇区的MR数据与目标扇区作为相邻扇区的MR数据。

考虑到主扇区与相邻扇区为不同的字段，且一条MR数据记录中可能包含多个相邻扇区，难以直接查找与整理。在一种实施方式中，可以将MR数据中相邻扇区对应的数据拆分出来。举例来说，表1第2行包括两个相邻扇区，分别将两个相邻扇区作为主扇区，拆分出两条数据记录，如表2第1行与第2行所示；同理，可以从表1第3行拆分出三条相邻扇区对应的数据记录，如表2第3行至第5行所示。拆分后，可以将原表与拆分后的表进行合并。参考图6所示，可以通过union all指令对主扇区的位置数据与相邻扇区的位置数据合并，得到每个扇区作为主扇区与相邻扇区的全部位置数据。进而，通过查找主扇区标识(cellid)，可以得到某个扇区全部的位置数据，便于进行整理。

表2

Cellid	beamid	Nccount	Ncellid	Ncbeamid	Longitude	Latitude
							11	7	1	[32]	[6]	106.0794	30.4959
13	1	1	[32]	[6]	106.0794	30.4959
							13	2	1	[41]	[2]	106.0796	30.4936
32	3	1	[41]	[2]	106.0796	30.4936
							42	8	1	[41]	[2]	106.0796	30.4836

图7A示出了仅提取目标扇区作为主扇区的位置数据，由经纬度栅格表示位置数据，其中不同灰度的块表示不同目标扇区的经纬度栅格，可以看出，每个扇区的位置数据较少，覆盖范围也较小。图7B示出了提取目标扇区作为主扇区与相邻扇区的位置数据，每个扇区的位置数据增多，覆盖范围也扩大。从而提高了MR数据的利用率，且有利于在后续计算目标天线角度时进一步提高准确性。

图8示出了对话单级MR数据进行整理的示意图。通过上述主扇区与相邻扇区对应数据的拆分与合并，得到了每个扇区作为主扇区与相邻扇区的全部位置数据。这样在MR数据中无需再保留相邻扇区的信息，可以将相邻扇区相关的字段(如Nccount，Ncellid，Ncbeamid)删除，图8中的话单级MR数据不包含这些字段。然后通过group by指令，以扇区与经纬度栅格为维度进行数据整理，同时进一步删除无用的字段，得到每个扇区下多个经纬度栅格的MR数据，便于后续使用。

优化方式三：剔除非有效数据

所获取的位置数据不一定均对计算有益，其中可能存在噪声数据或者可靠度较低的数据等，会对结果引入较大的误差，将这些位置数据统称为非有效数据，可以将其剔除。

在一种实施方式中，可以剔除位置数据中的噪声数据。例如，对目标扇区内的位置数据进行统计，如计算位置数据的平均值，得到目标扇区的中心位置，然后按照预设的合理半径，以中心位置为圆心，划定目标扇区的合理范围，位于该范围以外的位置数据为噪声数据。或者通过对目标扇区内的位置数据进行聚类，找到其中偏离较为严重的噪声数据，予以剔除。

在一种实施方式中，当目标扇区内的任一移动终端的位置与目标天线的位置间的距离小于第一阈值时，可以剔除该移动终端的位置数据。

参考图9所示，O点表示目标天线的位置；T1为第一阈值；以O为圆心，T1为半径，确定了一个圆形区域，该区域称为误差敏感区域。当移动终端位于误差敏感区域内时，其位置数据的误差会对目标天线的角度估计产生较大的影响；当移动终端位于误差敏感区域外时，该影响较小。例如，移动终端实际位于P1点，在误差敏感区域内，由于定位系统存在测量误差，导致移动终端上报的位置为P1'，进而导致对目标天线的角度估计产生角1大小的误差；当移动终端位于P2点时，在误差敏感区域外，上报的位置为P2'，导致对目标天线的角度估计产生角2大小的误差；虽然P1到P1'的距离与P2到P2'的距离相近，即位置数据的误差大小相近，但是角2比角1小很多，说明目标天线的角度确定对于误差敏感区域以内的位置数据的误差更加敏感。

由于位置数据的误差难以完全消除，为了降低其对于本方案实施过程的影响，可以将误差敏感区域内的位置数据作为非有效数据，予以剔除，这样有利于进一步提高后续确定目标天线角度的准确性。

需要说明的是，上述第一阈值是确定误差敏感区域的距离标准，可以根据经验与实际情况确定，通常目标扇区越小，第一阈值也越小。示例性的，针对5G通信的场景，第一阈值可以是80米。

在上述计算中，需要使用目标天线的位置。并且，步骤S130中也需要使用目标天线的位置。下面说明如何得到这一参数。

在一种实施方式中，可以从基础数据中获取目标天线的位置。基础数据是记录移动网络各项工程参数与信息的数据；基础数据中目标天线的位置通常是目标天线初始安装的位置，或者运维中更新的位置等。或者也可以将目标扇区的位置作为目标天线的位置，在基础数据中两者通常是相同的。

在一种实施方式中，可以根据MR数据估计目标天线的位置。MR数据中通常包含移动终端的TA(Time Advance，时间提前量)，是指为了将移动终端的上行数据在期望的时间传输至基站，所需要提前发出数据的时间量，用于抵消由移动终端到天线的距离所引起的射频传输时延。可见，TA实际反映了移动终端与天线间的距离，当TA＝0时，说明移动终端与天线的距离很近，射频传输时延近似为0。基于此，可以在MR数据中获取目标扇区内、TA为0的移动终端的位置数据，并根据所获取的这些位置数据得到目标天线的预测位置。TA为0说明移动终端与目标天线的距离很近，将移动终端的位置数据作为目标天线位置的观测值，通过对大量这样的位置数据进行统计，可以得到目标天线的预测位置。例如，对所获取的位置数据统计平均经度与平均纬度，作为目标天线的预测位置；或者对获取的位置数据进行聚类，以剔除偏离较为严重的位置数据，将聚类中心作为目标天线的预测位置。进一步的，可以将目标天线的预测位置作为目标天线的位置，以在上述计算误差敏感区域以及后续步骤S130中使用。

在一种实施方式中，如果得到了目标天线的预测位置以及基础数据中目标天线的位置，还可以对两位置进行比较。正常情况下，目标天线的预测位置与基础数据中目标天线的位置应当相同或相近，当两位置间的距离大于第二阈值时，说明两位置间的偏差较大，可以判断其中至少一个位置不准确。

上述第二阈值是衡量位置偏差是否过大的距离标准，可以根据经验或者实际情况设定，例如目标扇区越大，移动终端的位置数据可能精度越差，则第二阈值越大。示例性的，第二阈值可以是50米。

在判断上述两位置中的至少一个不准确的情况下，可以进一步采取以下两种措施：

措施一，如果计算预测位置时所使用的位置数据(即上述目标扇区内、TA为0的移动终端的位置数据)数量较多(例如达到10000条或100000条，具体标准可以根据经验与实际情况确定)，则认为预测位置的可信度较高，将预测位置作为目标天线的位置；

措施二，如果预测位置的可信度不高，则无法准确得到目标天线的位置，进而无法保证相关计算的准确性，因此可以取消对目标天线的角度确定，对基础数据进行检查，或者采集更多的位置数据等。

以上介绍了针对位置数据的三种优化方式，可以根据实际需求，任意组合使用上述多种优化方式，且可以任意设置不同优化方式间的顺序，本公开对此不做限定。

继续参考图1，步骤S120中，分别对目标天线的各个波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到各个波束的覆盖区域中心位置。

图10A与图10B示出了天线波束赋形的原理。图10A为两个馈源的情况，每个馈源发出一列波，实线表示波峰，虚线表示波谷。根据波的干涉现象，频率相同的两列波叠加后，某些区域的振动加强，某些区域的振动减弱。一般的，波峰与波峰叠加、波谷与波谷叠加的区域振动加强最为显著，即图10A中的箭头方向。实际上，振动加强区域为花瓣状。两列波叠加后，可以形成多个花瓣状的振动加强区域，其中强度最大的区域称为主瓣，其余的称为旁瓣，图10A中的箭头分别示出了主瓣与旁瓣的中心方向。图10B示出了主瓣形状随着馈源数量增多而发生的变化，可以看出，随着馈源数量增多，主瓣越来越窄。目前的天线大多为MIMO(Multiple-In Multiple-Out，多进多出)天线阵列，存在多个馈源，因此可以调制出较窄的波束，以精确覆盖对应的区域。本示例性实施方式中所述的波束覆盖区域或波瓣，主要指波束的主瓣。

图11示出了5G基站的天线所发出的波束，包括Beam1～Beam8，均具有特定的方向。当然，每个天线的波束并不限于8个，可以根据天线的形状、结构以及实际需求进行波束赋形的配置，得到任意数量的波束。当移动终端位于扇区内的不同位置，对应的波束也不同。图11示出了移动终端位于天线的Beam4方向上，即处于Beam4的覆盖区域内。

上述图6示出了天线与扇区的对应关系。而每个扇区又可以进一步被划分为多个区域，为天线的每个波束所对应的覆盖区域。在步骤S120中，可以将目标天线的每个波束覆盖区域内的位置数据划分出来，以波束为单位，对位置数据进行统计，得到每个波束的覆盖区域中心位置。

在一种实施方式中，参考图12示出，步骤S120可以包括：

步骤S1210，分别确定与目标天线的每个波束关联的位置数据；

步骤S1220，对与每个波束关联的位置数据进行聚类，得到每个波束下的一个或多个位置簇；

步骤S1230，根据每个波束下的最大位置簇确定每个波束的覆盖区域中心位置，最大位置簇为包含位置数据最多的位置簇。

MR数据中包含波束标识，例如图8中经过整理的数据中包含beamid字段。由此可以按照波束标识查找位置数据，例如查找beamid为1的经纬度栅格数据或经度、纬度数据，得到与Beam1关联的位置数据，即Beam-1所覆盖的位置数据。然后，可以对与Beam1关联的位置数据进行聚类，聚类后可以得到一个或多个位置簇，为Beam1下的位置簇，位置簇是指聚为一类的位置数据集合。接下来，统计Beam1下各个位置簇中的位置数据数量，选取其中位置数据数量最多的位置簇，即最大位置簇，根据最大位置簇确定Beam1的覆盖区域中心位置。需要说明的是，当采用经纬度栅格的数据作为位置数据时，可以对每个波束所覆盖的经纬度栅格数据聚类，得到多个位置簇，并选取每个波束下栅格数量最多的位置簇为最大位置簇，进而根据最大位置簇确定每个波束的覆盖区域中心位置。

本公开对于步骤S1220中采用具体哪种聚类算法不做限定。下面以DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类)算法为例进行说明。D为与Beam1关联的位置数据的集合，x_j表示D中的任一位置数据，聚类过程如下：

对于x_j∈D，将D中与x_j的距离不大于∈的位置数据形成D的一个子集，称为x_j的∈邻域，记为N∈(x_j)；

统计∈邻域内位置数据的数量，如果不小于MinPts，即如果|N∈(x_j)|≥MinPts，则确定x_j是核心点；

如果D中的另一位置数据x_i位于x_j的∈-邻域中，且x_j是核心点，则称x_i由x_j密度直达；

如果x_i和x_j之间存在位置数据序列(p₁，p₂，...，p_T)满足p₁＝x_i，p_T＝x_j，且p_k+1由p_k密度直达(k为1～T内的任意正整数)，则称x_j由x_i密度可达，密度可达满足传递性；

如果D中存在核心点x_L，使x_i和x_j均由x_L密度可达，则称x_i和x_j密度相连；密度相连具有对称性；

从某个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张，直到得到一个包含核心点和边界点的最大化区域，区域中任意两点密度相连，则该最大化区域为一个位置簇。

在一种实施方式中，可以分别将每个波束下的最大位置簇的中心位置确定为每个波束的覆盖区域中心位置。最大位置簇的中心位置可以是该位置簇的几何中心，也可以是该位置簇的重心(即最大位置簇中所有位置数据取平均值)等，本公开对此不做限定。

对图11中Beam1～Beam8所覆盖的移动终端的经纬度栅格数据数据分别进行聚类，聚类的结果可以参考图13所示。其中，对Beam1所关联的经纬度栅格数据聚类，得到一个或多个位置簇，当有多个位置簇时，取其中经纬度栅格数最多的位置簇，即最大位置簇，计算其中经纬度栅格的平均经纬度，得到Beam1的覆盖区域中心位置，记为pos_1。同理，可以得到Beam2～Beam8的覆盖区域中心位置，分别记为pos_2～pos_8。

继续参考图1，步骤S130中，基于目标天线的位置与各个波束的覆盖区域中心位置，确定各个波束的中心方向偏转角，中心方向偏转角为波束的中心方向与基准方向的夹角。

其中，基准方向可以是预先确定的任意方向，参考图13所示，基准方向可以是正北(N)方向。

在一种实施方式中，可以将从目标天线的位置指向每个波束的覆盖区域中心位置的方向确定为每个波束的中心方向。参考图13所示，连接目标天线的位置O与Beam1的覆盖区域中心位置pos_1，得到Beam1的中心方向，记为方向A，同理可得Beam2～Beam8的中心方向，分别记为方向B～方向H。然后，将每个波束的中心方向与基准方向的夹角确定为每个波束的中心方向偏转角。例如图14中以正北方向(N)为基准方向，则Beam1的中心方向偏转角为∠NOA，将角度值记为∠1，同理可得Beam2～Beam8的中心方向偏转角，分别为∠NOB～∠NOH，将角度值记为∠2～∠8。

在一种实施方式中，步骤S130后，还可以执行以下步骤：

当各个中心方向偏转角中的最大值与最小值之差小于第三阈值时，对目标天线所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到目标扇区的中心位置；

基于目标天线的位置与目标扇区的中心位置确定目标天线的角度，无需再执行步骤S140；

当各个中心方向偏转角中的最大值与最小值之差大于第三阈值时，执行步骤S140。

其中，各个中心方向偏转角中的最大值与最小值之差在一定程度上反映了目标天线的覆盖角度，如果该数值过小，则说明目标天线的波束赋形效果不理想，无法进行有效的波束区分，这样难以明确划分每个波束的覆盖区域，如果对每个波束所关联的位置数据进行单独统计，结果可能准确性不高。

第三阈值是衡量目标天线的波束赋形效果是否理想的角度标准，可以根据经验与实际需求设定。示例性的，第三阈值可以是30度。当最大值与最小值之差小于第三阈值时，可以不对每个波束所关联的位置数据进行单独统计，而对目标天线所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，即对全部波束所关联的位置数据一起进行统计。例如可以对目标扇区内的位置数据进行聚类，将聚类中心作为目标扇区的中心位置。如果聚类后得到多个位置簇，选取其中的最大位置簇，将其中心位置作为目标扇区的中心位置。进而，连接目标天线的位置与目标扇区的中心位置，确定目标天线的方向，该方向相对于基准方向的角度即为目标天线的角度。

参考图13所示，获取目标扇区内的位置数据，进行聚类，得到目标扇区的中心位置pos_9；连接目标天线的位置O与pos_9，确定目标天线的方向，记为方向I；计算基准方向N与方向I的夹角∠NOI，将角度值记为∠9，∠9是目标天线的角度。

当上述中心方向偏转角中的最大值与最小值之差大于第三阈值时，可以执行步骤S140。

继续参考图1，步骤S140中，根据各个波束的中心方向偏转角与各个波束的波瓣宽度，确定目标天线的角度。

由图10A、图10B与图11可知，波束的波瓣具有一定的形状，从天线发出信号的位置，波瓣张开的角度为波瓣宽度。参考图13所示，Beam1的波瓣宽度为虚线区域的扇面角度∠w1，还可以获取Beam2～Beam8的波瓣宽度，分别为∠w2～∠w8。

基础数据中通常包括基站网管配置数据，基站网管配置数据中包括天线波束的相关参数。参考表3所示，波束的相关参数可以包括波束标识、方位角、倾角、水平波宽、垂直波宽、波束有效性等，每个参数的含义已在表中示出。其中，水平波宽即为波瓣宽度。因此可以直接从基础数据中获取波瓣宽度。

需要说明的是，表3中的方位角与上述中心方向偏转角的含义相同，区别在于：方位角是相对于正北方向的偏转角度，而上述中心方向偏转角可以是相对于任意基准方向的偏转角度；表3中记录的是工程设置的参数值，为理论值，而上述中心方向偏转角是通过移动终端的位置数据计算得到的，为实际值，两者之间通常存在差别。

表3

在一种实施方式中，也可以根据移动终端的位置数据计算每个波束的波瓣宽度。示例性的，可以根据每个波束所关联的位置数据，确定每个波束的覆盖区域，进而确定每个波束的覆盖区域边界，例如确定Beam1的覆盖区域边界，包括两条边界，相交于目标天线的位置，则这两条边界的夹角为Beam1的波瓣宽度。需要说明的是，在根据位置数据确定覆盖区域时，可以对每个波束所关联的位置数据进行聚类，聚类所采用的半径可以大于步骤S1220中聚类所采用的半径，以尽可能地将每个波束所关联的位置数据聚为一个位置簇，该位置簇所确定的区域即为该波束的覆盖区域。

在一种实施方式中，步骤S140可以包括：

根据各个波束的中心方向偏转角与各个波束的波瓣宽度，确定各个波束对应的目标天线角度预测值；

根据目标天线角度预测值确定目标天线的角度。

其中，目标天线角度预测值是在每个波束的中心方向偏转角基础上，按照各个波束的波瓣宽度进行偏转，所推测得到的目标天线的偏转角度。

以图13为例进行说明，将Beam1～Beam8对应的目标天线角度预测值分别记为Z1～Z8。∠1表示Beam1的中心方向A相对于正北方向的偏转角度，为了预测目标天线的中心方向相对于正北方向的偏转角度，可以将∠1顺时针转动，转动1/2个∠w1后到达Beam1与Beam2的覆盖区域边界，再转动∠w2后达到Beam2与Beam3的覆盖区域边界，再转动∠w3后达到Beam3与Beam4的覆盖区域边界，再转动∠w4后达到Beam4与Beam5的覆盖区域边界，预测该方向为目标天线的中心方向，其相对于正北方向的偏转角度为：

Z1＝∠1+1/2*∠w1+∠w2+∠w3+∠w4

由此得到Beam1对应的目标天线角度预测值。可见，目标天线角度预测值是对目标天线的中心方向偏转角度的预测。同理可得Beam2～Beam8的目标天线角度预测值，如下：

Z2＝∠2+1/2*∠w2+∠w3+∠w4

Z3＝∠3+1/2*∠w3+∠w4

Z4＝∠4+1/2*∠w4

Z5＝∠5-1/2*∠w5

Z6＝∠6-∠w5-1/2*∠w6

Z7＝∠7-∠w5-∠w6-1/2*∠w7

Z8＝∠8-∠w5-∠w6-∠w7-1/2*∠w8

上述每个目标天线角度预测值均可以作为目标天线的角度。

为了进一步提高计算结果的准确性，可以将上述各个目标天线角度预测值综合起来，得到最终的角度结果。例如，对全部目标天线角度预测值进行统计，取平均值、中值、众位数等统计结果，作为目标天线的角度。

在一种实施方式中，可以利用各个波束的权重值，对各个波束对应的目标天线角度预测值进行加权，确定目标天线的角度。

分别以a1～a8表示Beam1～Beam8的权重值，则可以得到目标天线的角度(Z0)为：

Z0＝(a1*Z1+a2*Z2+a3*Z3+a4*Z4+a5*Z5+a6*Z6+a7*Z7+a8*Z8)/(a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7+a8)

权重值用于表示每个目标天线角度预测值在最终结果中所占的比重。可以根据经验与实际情况设定权重值。

在一种实施方式中，可以统计在步骤S130中，为了确定每个波束的覆盖区域中心位置，所使用的位置数据的数量，例如可以是每个波束下的最大位置簇中位置数据的数量。一般的，位置数据的数量，可以认为波束的覆盖区域中心位置越准确，由此计算得到的目标天线角度预测值可信度越高，可以设置较高的权重。示例性的，统计每个波束对应的位置数据的数量，对该数量进行归一化，得到每个波束的权重值。

在另一种实施方式中，还可以通过以下方式确定各个波束的权重值：

通过对比各个中心方向偏转角的大小顺序与各个波束的顺序，确定各个中心方向偏转角是否乱序；

将发生乱序的中心方向偏转角所对应的波束的权重值确定为0，将未发生乱序的中心方向偏转角所对应的波束的权重值确定为1。

其中，各个波束的顺序可以从基础数据中获取。例如根据上述表3中的基站网管配置数据，8个波束的顺序为Beam1～Beam8，对应的8个中心方向偏转角应当严格递增。在图13中，∠1～∠8的值满足递增，则确定∠1～∠8均未乱序，Beam1～Beam8的权重值均为1。由此计算目标天线的角度如下：

Z0＝(Z1+Z2+Z3+Z4+Z5+Z6+Z7+Z8)/8

假设将∠1～∠8的值从小到大排列后的顺序为：∠1<∠3<∠2<∠4<∠7<∠6<∠5<∠8，按照1～8的Beam顺序，可以确定其中∠3、∠2、∠7、∠5发生乱序，则对应的Beam3、Beam2、Beam7、Beam5的权重值为0，∠1、∠4、∠6、∠8顺序正确，则对应的Beam1、Beam4、Beam5、Beam8的权重值为1。

在位置数据误差较小的情况下，各个波束的中心方向偏转角的大小顺序与波束本身的顺序应当一致，存在乱序说明中心方向偏转角的可信度较低，将其权重值设为0，可以降低其对于计算结果的影响。

未乱序的中心方向偏转角可信度较高。在一种实施方式中，当未乱序的中心方向偏转角的数量达到第四阈值时，确定中心方向偏转角整体上可信，由未乱序的中心方向偏转角计算目标天线的角度。第四阈值是衡量中心方向偏转角是否整体可信的数量阈值。示例性的，当目标天线的波束数量为8时，第四阈值可以是3或4。当未乱序的中心方向偏转角的数量小于第四阈值时，说明中心方向偏转角整体上不可信，或者波束赋形的效果不好，可以通过其他方式确定目标天线的角度，例如基于目标天线的位置与目标扇区的中心位置确定目标天线的角度，或者取消对目标天线角度的确定。

需要说明的是，在进行是否乱序的判断时，可以采用不同的方法，得到的结果也可能不同。

在上述示例中，将波束的顺序与中心方向偏转角的顺序逐一对比，如果不一致则确定中心方向偏转角发生乱序。

在另一种实施方式中，还可以通过以下方式确定中心方向偏转角是否乱序：

将各个波束按照对应的中心方向偏转角由小到大的顺序排列，得到波束序列；

从波束序列中的第一个波束开始，依次判断每个波束的标识是否大于前一波束的标识，如果大于，则保留该波束，如果不大于，则移除该波束；

当遍历波束序列中的每个波束后，确定被移除的波束所对应的中心方向偏转角发生乱序。

举例来说，假设8个中心方向偏转角从小到大的顺序为：∠1<∠3<∠2<∠4<∠7<∠6<∠5<∠8，由此可以形成波束序列S＝(Beam1，Beam3，Beam2，Beam4，Beam7，Beam6，Beam5，Beam8)，从Beam1开始，依次比较每个波束与前一波束的标识(实际上第一个波束无需判断)，Beam3的标识大于Beam1的标识，保留Beam3；Beam2的标识小于Beam3的标识，移除Beam2；依次类推，最终被移除的波束包括Beam2、Beam6、Beam5，即对应的∠2、∠6、∠5乱序，其他中心方向偏转角未乱序。

除了0/1外，还可以为乱序与未乱序的中心方向偏转角所对应的波束设置其他权重值，例如0.3/0.7等，本公开对此不做限定。

通过以上方式，对各个波束对应的目标天线角度预测值加权，以确定目标天线的角度。

在一种实施方式中，可以根据所确定的角度与基础数据中目标天线的角度之差，确定目标天线是否存在角度异常。其中，基础数据中目标天线的角度可以是最近一次现场测量的目标天线角度，或者最近一次更新后的目标天线角度。可以判断步骤S140中得到的角度与基础数据中目标天线的角度之差(通常是两角度差的绝对值)是否大于第五阈值。第五阈值是判断角度偏差是否过大的误差阈值。示例性的，第五阈值可以是30度。当上述两角度之差大于第五阈值时，说明目标天线的角度可能发生了较为明显的变化，将其标注为角度异常，需要采取进一步的措施，例如现场排查问题，角度复原等。由此可以对天线角度进行监测，以及时发现角度异常情况，降低对通信质量的影响。

需要说明的是，本方案可应用于移动通信中的各种天线，例如不同通信制式的天线。

在一种实施方式中，也可以将本方案特别应用于5G天线。由于波束赋形是5G信号的重要特征，波束的空间分布、不同波束的覆盖区域以及扇区的实际方位之间存在较强的相关性，通过本方案来确定5G天线的角度，具有较高的准确性。

本公开的示例性实施方式还提供一种天线角度确定装置。参考图14所示，该天线角度确定装置1400可以包括：

位置数据获取模块1410，被配置为获取移动终端的位置数据；

中心位置确定模块1420，被配置为分别对目标天线的各波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各波束的覆盖区域中心位置；

偏转角确定模块1430，被配置为基于所述目标天线的位置与所述各波束的覆盖区域中心位置，确定所述各波束的中心方向偏转角，所述中心方向偏转角为所述波束的中心方向与基准方向的夹角；

天线角度确定模块1440，被配置为根据所述各波束的中心方向偏转角与所述各波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度。

在一种实施方式中，位置数据获取模块1410，被配置为：

获取移动终端的测量报告数据，测量报告数据中包含移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，位置数据获取模块1410，被配置为：

当所获取的测量报告数据不包含移动终端的位置数据时，将测量报告数据与移动终端的过顶数据合并，得到包含移动终端的位置数据的测量报告数据；其中，过顶数据中包含移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，位置数据获取模块1410，被配置为：

基于测量报告数据与过顶数据中的公共字段，合并测量报告数据与过顶数据。

在一种实施方式中，位置数据获取模块1410，被配置为：

获取移动终端的辅助定位测量报告数据。

在一种实施方式中，测量报告数据中还包含移动终端所在的扇区。

位置数据获取模块1410，被配置为：

以扇区为单位对测量报告数据进行整理，得到目标扇区内的移动终端的位置数据，目标扇区为目标天线对应的扇区，目标扇区内的移动终端的位置数据包括各个波束所覆盖的移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，位置数据获取模块1410，被配置为：

当目标扇区内的任一移动终端的位置与目标天线的位置间的距离小于第一阈值时，剔除任一移动终端的位置数据。

在一种实施方式中，测量报告数据中还包含移动终端的时间提前量。

位置数据获取模块1410，被配置为：

在测量报告数据中获取目标扇区内、时间提前量为零的移动终端的位置数据，并根据所获取的位置数据得到目标天线的预测位置；

将目标天线的预测位置作为目标天线的位置；或者当目标天线的预测位置与基础数据中目标天线的位置间的距离大于第二阈值时，将目标天线的预测位置作为目标天线的位置，或者取消对目标天线的角度确定。

在一种实施方式中，位置数据获取模块1410，被配置为：

对所获取的位置数据统计平均经度与平均纬度，得到目标天线的预测位置。

在一种实施方式中，测量报告数据中还包含移动终端所在的主扇区与相邻扇区。

位置数据获取模块1410，被配置为：

从测量报告数据中，提取目标扇区作为主扇区的测量报告数据与目标扇区作为相邻扇区的测量报告数据，目标扇区为目标天线对应的扇区。

在一种实施方式中，位置数据获取模块1410，被配置为：

在获取移动终端的位置数据后，将位置数据划分至预设的经纬度栅格中，并以经纬度栅格的数据替代位置数据。

在一种实施方式中，中心位置确定模块1420，被配置为：

分别确定与目标天线的每个波束关联的位置数据；

对与每个波束关联的位置数据进行聚类，得到每个波束下的一个或多个位置簇；

根据每个波束下的最大位置簇确定每个波束的覆盖区域中心位置，最大位置簇为包含位置数据最多的位置簇。

在一种实施方式中，中心位置确定模块1420，被配置为：

分别将每个波束下的最大位置簇的中心位置确定为每个波束的覆盖区域中心位置。

在一种实施方式中，偏转角确定模块1430，被配置为：

将从目标天线的位置指向每个波束的覆盖区域中心位置的方向确定为每个波束的中心方向；

将每个波束的中心方向与基准方向的夹角确定为每个波束的中心方向偏转角。

在一种实施方式中，天线角度确定模块1440，被配置为：

当上述中心方向偏转角中的最大值与最小值之差小于第三阈值时，对目标天线所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到目标扇区的中心位置，目标扇区为目标天线对应的扇区；

基于目标天线的位置与目标扇区的中心位置确定目标天线的角度；

当中心方向偏转角中的最大值与最小值之差大于第三阈值时，根据各个波束的中心方向偏转角与各个波束的波瓣宽度，确定目标天线的角度。

在一种实施方式中，天线角度确定模块1440，被配置为：

对目标天线所覆盖的移动终端的位置数据进行聚类，将聚类中心作为目标扇区的中心位置。

在一种实施方式中，天线角度确定模块1440，被配置为：

根据各个波束的中心方向偏转角与各个波束的波瓣宽度，确定各个波束对应的目标天线角度预测值；

根据上述目标天线角度预测值确定目标天线的角度。

在一种实施方式中，天线角度确定模块1440，被配置为：

利用各个波束的权重值，对各个波束对应的目标天线角度预测值进行加权，确定目标天线的角度。

在一种实施方式中，偏转角确定模块1430，被配置为：

在确定各个波束的中心方向偏转角后，通过对比各个中心方向偏转角的大小顺序与各个波束的顺序，确定各个中心方向偏转角是否乱序；

将发生乱序的中心方向偏转角所对应的波束的权重值确定为0，将未发生乱序的中心方向偏转角所对应的波束的权重值确定为1。

在一种实施方式中，偏转角确定模块1430，被配置为：

将各个波束按照对应的中心方向偏转角由小到大的顺序排列，得到波束序列；

从波束序列中的第一个波束开始，依次判断每个波束的标识是否大于前一波束的标识，如果大于，则保留该波束，如果不大于，则移除该波束；

当遍历波束序列中的每个波束后，确定被移除的波束所对应的中心方向偏转角发生乱序。

在一种实施方式中，基准方向包括正北方向。

在一种实施方式中，目标天线的角度包括目标天线的方位角。

在一种实施方式中，目标天线包括5G天线。

在一种实施方式中，偏转角确定模块1430，被配置为：

在确定目标天线的角度后，根据所确定的角度与基础数据中目标天线的角度之差，确定目标天线是否存在角度异常。

上述装置中各部分的具体细节在方法部分实施方式中已经详细说明，因而不再赘述。

本公开的示例性实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在电子设备上运行时，程序代码用于使电子设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。在一种实施方式中，该程序产品可以实现为便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在电子设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，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。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。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、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。

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、有线、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的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本公开的示例性实施方式还提供了一种电子设备，可以是信息平台的后台服务器。下面参考图15对该电子设备进行说明。应当理解，图15显示的电子设备1500仅仅是一个示例，不应对本本公开实施方式的功能和使用范围带来任何限制。

如图15所示，电子设备1500以通用计算设备的形式表现。电子设备1500的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元1510、至少一个存储单元1520、连接不同系统组件(包括存储单元1520和处理单元1510)的总线1530。

其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元1510执行，使得处理单元1510执行本说明书上述"示例性方法"部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元1510可以执行如图1所示的方法步骤等。

存储单元1520可以包括易失性存储单元，例如随机存取存储单元(RAM)1521和/或高速缓存存储单元1522，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)1523。

存储单元1520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1525的程序/实用工具1524，这样的程序模块1525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。

总线1530可以包括数据总线、地址总线和控制总线。

电子设备1500也可以与一个或多个外部设备1600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1540进行。电子设备1500还可以通过网络适配器1550与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1550通过总线1530与电子设备1500的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1500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。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的示例性实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施方式。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施方式仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种天线角度确定方法，其特征在于，包括：

获取移动终端的位置数据；

分别对目标天线的各个波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各个波束的覆盖区域中心位置；

基于所述目标天线的位置与所述各个波束的覆盖区域中心位置，确定所述各个波束的中心方向偏转角，所述中心方向偏转角为波束的中心方向与基准方向的夹角；

根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取移动终端的位置数据，包括：

获取移动终端的测量报告数据，所述测量报告数据中包含移动终端的位置数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测量报告数据中还包含所述移动终端所在的主扇区与相邻扇区；所述获取移动终端的位置数据，还包括：

从所述测量报告数据中，提取目标扇区作为主扇区的测量报告数据与所述目标扇区作为相邻扇区的测量报告数据，所述目标扇区为所述目标天线对应的扇区。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取移动终端的位置数据后，所述方法还包括：

将所述位置数据划分至预设的经纬度栅格中，并以所述经纬度栅格的数据替代所述位置数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对目标天线的各个波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各个波束的覆盖区域中心位置，包括：

分别确定与所述目标天线的每个波束关联的位置数据；

对与所述每个波束关联的位置数据进行聚类，得到所述每个波束下的一个或多个位置簇；

根据所述每个波束下的最大位置簇确定所述每个波束的覆盖区域中心位置，所述最大位置簇为包含位置数据最多的位置簇。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度，包括：

根据所述各个波束的中心方向偏转角与所述各个波束的波瓣宽度，确定所述各个波束对应的目标天线角度预测值；

根据所述目标天线角度预测值确定所述目标天线的角度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标天线角度预测值确定所述目标天线的角度，包括：

利用所述各个波束的权重值，对所述各个波束对应的目标天线角度预测值进行加权，以确定所述目标天线的角度。

8.一种天线角度确定装置，其特征在于，包括：

位置数据获取模块，被配置为获取移动终端的位置数据；

中心位置确定模块，被配置为分别对目标天线的各波束所覆盖的移动终端的位置数据进行统计，得到所述各波束的覆盖区域中心位置；

偏转角确定模块，被配置为基于所述目标天线的位置与所述各波束的覆盖区域中心位置，确定所述各波束的中心方向偏转角，所述中心方向偏转角为所述波束的中心方向与基准方向的夹角；

天线角度确定模块，被配置为根据所述各波束的中心方向偏转角与所述各波束的波瓣宽度，确定所述目标天线的角度。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7任一项所述的方法。

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