CN1713764A - 检查小区间紧密程度及其自动检查网络问题的方法 - Google Patents

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CN1713764A CN 200410049694 CN200410049694A CN1713764A CN 1713764 A CN1713764 A CN 1713764A CN 200410049694 CN200410049694 CN 200410049694 CN 200410049694 A CN200410049694 A CN 200410049694A CN 1713764 A CN1713764 A CN 1713764A
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Abstract

本发明涉及检查小区间紧密程度的方法，及利用该方法在网络优化中自动检查网络问题的方法，包括查找漏定义邻小区和查找小区方向角错误。通过设计一种用于衡量小区间紧密程度的小区切换系数及其计算方法，来代替网络优化工程师通过目测小区间地理位置分布的紧密程度，利用小区切换系数，再结合操作维护控制器提供的统计数据，计算并自动核查可能的漏定义邻小区和可能错误的小区天线方向角。由于计算小区切换系数、自动核查漏定义邻小区及天线方向角错误，都能够由计算机自动计算，用于解决网络优化中网络问题的自动定位，从而大大减轻了网络优化工程师的工作量，克服人为因素的不确定性，也给网络优化工作提供了新的方法和思路。

Description

检查小区间紧密程度及其自动检查网络问题的方法
技术领域
本发明涉及移动通信网络技术，更确切地说是涉及网络优化工作中，对网络问题的定位与查找方法，具体包括自动查找漏定义邻小区和小区方向角错误，其中小区方向角错误可包括基站扇区天线方向角错误与扇区天线与其收发信机的连接错误。
背景技术
对网络问题的查找与定位是网络优化中一项首要的工作，其中一项重要的内容就是查找漏定义邻小区和查找小区天线方向角的设置错误。
目前对漏定义邻小区的查找，一般是由网络优化工程师通过目视法来判断小区间的邻近关系，再结合操作维护控制器(OMC)的统计数据，来判断是否存在漏定义的邻小区。
对漏定义邻小区的核查一般分两步进行：
第一步是由网络优化工程师判断出可能存在的漏定义邻小区，和确定需要重点核查的区域。这步工作是根据小区的邻区表，借助地理化显示工具，看一下邻区表中小区和邻小区的地理分布位置，检查是否存在比较邻近但没有定义为邻小区的小区。例如查看小区A的邻小区，发现小区B与小区A在地理位置上比较接近，但在邻区表中小区B没有被定义为小区A的邻小区，而在邻区表中被定义为小区A的邻小区C却在地理位置上比小区B离小区A远，则判断出可能存在漏定义的邻小区B；再检查OMC统计数据，正好发现小区A到小区C的尝试切入次数较大。经过这两步操作则可判断出小区B有可能是小区A的漏定义邻小区。
在上述判断基础上，再通过第二步的实地勘查和路测工作，就可确定小区B是否是小区A的漏定义邻小区。
由于移动通信网络中小区实际分布十分密集，特别是人口密集的大中城市，小区分布也十分密集，因而人工判断工作是异常繁琐和复杂的，加之人为因素的不确定性，难免仍有遗漏。
小区天线方向角的设置，对网络覆盖影响很大，目前对小区天线方向角的核查，主要是由网络优化人员作实地勘查，再通过核查小区数据库即对照记载小区天线方向角的小区数据表来进行。
综上所述，目前网络优化中，自动检查网络问题的方法，对漏定义邻小区及小区天线错误方向角的检查，都非常繁琐，需要花费大量的时间和精力，且在小区数目较多、小区分布密集的地区，很可能无法做到全面和细致的检查，且无法克服人为因素的不确定性。
发明内容
本发明的目的是设计一种检查小区间紧密程度的方法，及其利用该方法
在网络优化中自动检查网络问题的方法，包括自动查找漏定义邻小区和查找错误的小区天线方向角，一方面减轻网络工程师的负担，另一方面提高查找的准确性。
实现本发明一发明目的的技术方案是这样的：一种检查小区间紧密程度的方法，其特征在于：用小区切换系数来衡量小区间的紧密程度，小区切换系数与小区间地理位置及与小区天线方向角相对程度相关，地理位置越接近的两小区、天线方向角相对程度越高的两小区，其小区切换系数越大，两小区间发生切换的可能性就越大；
计算源小区与目标小区的切换系数包括以下处理步骤：
1).计算源小区的天线覆盖小区图形面积与目标小区的天线覆盖小区图形面积的图形重叠面积；
2).用该图形重叠面积除以源小区的天线覆盖小区图形面积，得到修正前的小区切换系数；
3).从源小区的小区邻区表中，查找源小区的所有邻小区，计算源小区与这些邻小区之间的距离，从中找出一个最小的距离，用该最小距离除以源小区到所述目标小区的距离，得到修正系数；
4).用修正前的小区切换系数乘以该修正系数，获取修正后的源小区与所述目标小区的小区切换系数。
实现本发明另一发明目的的技术方案是这样的：一种网络优化中自动检查网络问题的方法，包括自动查找可能的漏定义邻小区，其特征在于包括以下处理步骤：
A.从操作维护控制器下载待检查小区与其邻近小区的尝试切入次数，以待检查小区为源小区，以其邻近小区为目标小区，对尝试切入次数按大小进行排序，获得待检查小区与其邻近小区的尝试切入次数表；
B.以待检查小区基站所在位置为圆心画圆，获得该圆内的所有小区，以待检查小区为源小区，以所述的所有小区为目标小区，计算源小区与每一目标小区之间紧密程度的小区切换系数；
C.对源小区与所述目标小区的小区切换系数按大小排序，获得小区切换系数排名表；
D.对尝试切入次数表与小区切换系数排名表进行比较，出现在小区切换系数排名表中但没有被列入尝试切入次数表中的目标小区，且在小区切换系数排名表中位于该目标小区排序后的目标小区已被列入尝试切入次数表中且其尝试切入次数超过预设的阈值，则判定出现在小区切换系数排名表中但没有被列入尝试切入次数表中的目标小区可能为待检查小区的漏定义邻小区。
实现本发明又一发明目的的技术方案是这样的：一种网络优化中自动检查网络问题的方法，包括查找可能错误的小区天线方向角，其特征在于包括以下处理步骤：
E.从某个切入小区开始，将该小区作为本小区，从操作维护控制器的小区数据表中检索出切入该本小区尝试接入次数最多的小区，并将该小区作为源小区；
F.检查源小区到本小区及到与本小区同基站的所有小区的尝试切入次数，若源小区到与本小区同基站的所有小区的尝试切入次数与源小区到本小区的尝试切入次数相差大于门限值，且相差次数大于预设值，则计算源小区与本小区及与本小区同基站的所有小区的小区切换系数，并继续执行以下步骤，否则不计算并退出查找；
G.对步骤F中源小区到本小区及到与本小区同基站的所有小区的尝试切入次数排序，从中找到与源小区切入次数最多的小区，再对源小区与本小区及与本小区同基站的所有小区的小区切换系数排序，检查源小区是否与上述切入次数最多的小区的切换系数也为最大，如果不是，则表明本小区所在基站的天线方向角可能存在错误。
本发明通过计算小区切换系数，即通过设计一种用于衡量小区间紧密程度的切换系数及其计算方法，来代替网络优化工程师通过目测小区间地理位置分布的紧密程度，再结合OMC的统计数据，利用小区切换系数计算并自动核查漏定义邻小区的方法，和利用小区切换系数计算并自动核查错误的小区天线方向角的方法，实现对漏定义邻小区和天线方向角错误的核查。
由于计算小区切换系数的方法、自动核查漏定义邻小区的方法和自动核查天线方向角错误的方法，都能够由计算机自动计算，以代替网络优化工程师的人为目测与人为判断，解决网络优化中网络问题的自动定位，从而大大减轻了网络优化工程师的工作量，克服人为因素的不确定性，也给网络优化工作提供了新的方法和思路。
本发明方法是利用小区切换系数来自动检查网络问题的，即通过计算机计算得到小区邻近关系来代替网络优化工程师第一步所做的目测小区邻近关系的工作，从而提供可能的漏定义邻小区和可能错误的小区天线方向角。但这些小区最终是否确定为漏定义的邻小区、这些小区天线方向角最终是否确定为有错误，还需要通过实际路测完成。
附图说明
图1是本发明计算切换系数的计算方法示意图；
图2是本发明核查漏定义邻小区的方法示意图；
图3是本发明核查错误的天线方向角的方法示意图；
图4是本发明利用小区切换系数自动检查网络问题流程框图。
具体实施方式
本发明的方法是一种利用小区切换系数自动检查网络问题的方法。以下所使用的术语“源小区”，是指目前的服务小区，因为网络原因，要发生切换的小区；所使用的术语“目标小区”，是指要被切入的小区，与源小区相对应，是从源小区切入目标小区。
本发明方法用小区切换系数来表征两小区之间的紧密程度，小区切换系数与小区间地理位置及与小区天线方向角的相对程度相关联，例如在小区天线方向角的相对程度固定时，地理位置越接近的小区，它们的小区切换系数越大；在小区间地理位置固定时，小区天线方向角相对程度越高的两小区(如A小区正北方向角天线对着B小区正南方向角天线)，它们的小区切换系数越大。
小区切换系数越大，说明这两个小区之间发生切换的可能性就越大。例如，如果A小区到B小区的切换系数要大于A小区到C小区的切换系数，表明A小区切换到B小区的可能性要大于A小区切换到C小区。
小区切换系数的计算，相当于网络优化工程师对两小区间紧密程度的目视判断，再在小区切换系数的基础上设计利用小区切换系数自动核查漏定义邻小区和小区方向角的错误。
本发明方法主要是对定向天线的检查，对全向天线不进行核查，例如能够较好地检查出三扇区(0°、120°、240°)小区天线与其收发信机(TRX)接错的问题和三扇区天线的方向角错误(与所要求的0°、120°、240不相符)问题。
本发明方法用小区切换系数来衡量小区间的紧密程度，本实施例用δho表示小区切换系数。
结合图1，说明小区切换系数的计算方法。基站A的三扇区天线A1、A2、A3，其中A3覆盖小区的覆盖图形为扇形，面积为S_a，基站B的三扇区天线B1、B2、B3，其中B2覆盖小区的覆盖图形为扇形，面积为S_b(对于定向天线覆盖小区，用扇形覆盖，对于全向天线覆盖小区，用圆形覆盖，小区的覆盖半径可以根据两小区之间距离、小区天线高度和小区天线发射功率来确定，其计算是本技术领域成熟的技术，不在此具体描述)。
以计算A3覆盖小区(源小区)到B2覆盖小区(目标小区)的小区切换系数为例说明计算小区切换系数的方法，包括以下步骤：
1)计算两天线覆盖小区的覆盖图形的图形重叠面积S_overlap，见图1中用斜线标记的部分。
2)获取修正前的小区切换系数HO，为图形重叠面积S_overlap除以源小区的扇形面积S_a，得到未修正的切换系数HO，用算式表示为：HO＝S_overlap/S_a。
3)获取修正系数ε。修正系数的意义是：在A3小区可以尝试切入的所有小区中，与之距离最近的小区发生切换的可能性最大，与之距离远的小区发生切换的可能性就要小，考虑到这种距离上的影响，而设置修正系数。具体获取的方法是：从小区邻区表中，查找A3小区的所有邻小区，计算A3小区和这些邻小区之间的距离，从中找出一个最小的距离，用该最小距离除以A3小区到B2小区的距离(计算小区距离是公知的成熟技术，如用几何方式计算)，就得到修正系数ε；
4)获取修正后的小区切换系数δho。修正后的小区切换系数为修正前的小区切换系数HO乘以修正系数ε，用算式表示为δho＝HO×ε。
上述对小区切换系数的计算，相当于网络优化工程师对两小区间紧密程度的目视判断，然后就可以在获得的小区切换系数的基础上进行漏定义邻小区和小区方向角错误的核查。
在实际网络中，邻小区定义不全，会导致网络掉话、话音质量差等网络问题。此外在网络进行扩容割接后，由于工程中的疏漏，也容易出现邻小区定义不全的问题。漏定义邻区的自动核查用于自动检查小区是否存在漏定义的邻小区。
本发明通过计算小区切换系数，可以得到从地理分布紧密性上获得的某源小区的邻小区，即相当于网络优化工程师通过目视，判断出的应当定义为邻小区的小区。再从OMC统计数据上得到实际定义的邻小区，和源小区到这些邻小区的尝试切入次数。对这两种数据做排序比较，就可以得到可能漏定义的邻小区。
本发明的利用计算机计算来代替人为判断的自动化分析方法，可以减轻工作的繁琐程度和克服人为因素的不确定性，给网络优化工程师提供了查找网络问题的新手段。通过OMC数据可以得到源小区和其实际定义的邻小区之间的切换情况，通过小区切换系数的计算和数据排序可以得到源小区与其周边小区(周边小区有些已定义为邻小区，有些则还没有被定义为邻小区)的分布和邻近关系，对这两种数据的排序，可以得到可能漏定义的邻小区。
参见图2，检查天线A2的覆盖小区(源小区)是否漏定义了邻小区。包括以下处理步骤：
1)从OMC下载数据中，获取从源小区A2到以邻小区A1、A3、C1、C2、D2、E1为目标小区的尝试切入次数表，并按尝试切入次数从大到小进行排序为：A1、A3、E1、C1、D2、C2，获得源小区A2尝试切入次数表1。
                  表1
  源小区   目标小区   尝试切入次数
  A2   A1   80
  A2   A3   65
  A2   E1   50
  A2   C1   45
  A2   D2   30
  A2   C2   28
2)以源小区A2所在基站位置A为圆心画圆21(用户可以根据源小区所在的实际地理环境，如市区、郊区，自行设置圆的半径，市区圆的半径应小于郊区)。获取落在该圆21内的所有目标小区，如图中所示的A1、A3、B1、B3、C1、C2、C3、D1、D2、D3、E1、E3、H2、H3等，按本发明计算小区切换系数的方法计算源小区A2到这些目标小区的小区切换系数。根据小区切换系数，从大到小对这些目标小区进行排序，得到小区切换系数排名表2。
      表2
  源小区   目标小区
  A2   C1
  A2   A1
  A2   A3
  A2   B3
  A2   E1
  A2   H3
  A2   E3
  A2   C2
  A2   B1
  A2   D2
  A2   G2
  A2   D1
  A2   H2
  A2   C3
  A2   D3
3)检查小区切换系数排名表2中的目标小区，如果有目标小区排名在小区切换系数表2中，但却没有被定义为源小区A2的邻小区，即没有出现在表1中，而排名在切换系数排名表2该目标小区后的小区已被定义为邻小区，即出现在表1中，且它们尝试切入次数已超过一定的阈值(该阈值的经验值是20次，用户可根据实际情况自行设置)，则认为这些小区为漏定义的邻小区。
例如，表2里的小区B3在表2中排名较前，但没有被定义为A2的邻小区，即没有出现在表1中；而排名在B3后的E1小区已在表1中被定义为A2的邻小区，且在表1中的尝试切入次数(为50)超过一定数目，则认为B3为A2小区漏定义的邻小区。对尝试切入次数设置一个阈值，是考虑如果切入次数较少，则这个小区本身定义为邻小区的意义并不是很大，也就不能作为衡量的依据。
检查所有的小区(作为源小区)，可以得到所有小区的漏定义邻小区列表3。
           表3
  源小区   漏定义邻小区
  A2   B3
  …   …
软件设计时，可通过选中所设计的表项中的某条记录，则在电子地图中显示出源小区、源小区已定义的邻小区和漏定义的邻小区，并可用不同颜色来标识它们。
小区方向角错误的核查：通过计算源小区到可能被切入的同一个基站的所有小区的切换系数，判断和哪个小区的切换系数最大，也就是紧密程度最大；再和OMC的实际尝试切入次数做比较，如果发生最多次切入的小区和切换系数最大的小区不一致，且发生最多次切入的小区与其它小区的切入次数间差距较大，则认为该基站的小区方向角有可能存在错误。
小区天线方向角的设置，对网络的覆盖有很大的影响。如果天线方向角错误，会导致对网络的错误判断。本发明设计的方法，通过计算小区切换系数，核查小区的实际方向角与记录中的方向角数据是否一致，该小区方向角的自动核查，包括自动检查小区方向角是否错误，和列出方向角错误的基站并在地图上进行标识，为实地核查小区方向角提供依据。
参见图3，本发明方法能够较好地检查出三扇区小区天线与其收发信机(TRX)间是否有接错的现象。例如，假设B3与B2的天线接反了，网络实际情况是A2-B3的尝试切入次数要大于A2-B2，而根据网优工程师看到的网络情况计算出来的小区切换系数，则A2-B2的切换系数应该最大，所以B3小区所在位置(基站)的小区方向角有可能存在错误。
具体的小区方向角错误核查方法的处理过程是：
1)确定源小区。
从某个切入小区开始，将该小区作为本小区，例如B3小区，从OMC数据表中检索出切入B3小区尝试接入次数最多的小区，假设为A2，将A2作为源小区，如图3的实际网络情况。
2)检查尝试切入次数。检查源小区A2到B3及到另外两个与B3同基站的小区B1、B2(如果是全向天线基站，则不作这方面的核查)的尝试切入次数。若A2到B1、B2的尝试切入次数与到本小区B3的尝试切入次数相差较大(经验门限值为30％，用户可自行设置)，且相差次数大于一定的数目(经验值是100次，用户可自行设置)，则按本发明计算小区切换系数的方法计算源小区A2与这三个小区B1、B2、B3的小区切换系数，否则不计算并退出核查；
3)检查小区切换系数的排序与尝试切入次数的排序，检查A2-B3的切换系数是否为最大，如果不是最大，则表明该B3小区所在基站的三个天线方向角有可能存在错误。把该小区B3所在的基站B标注为错误。
4)重复以上工作，对所有小区进行自动核查，把核查出来错误的基站列入到方向角错误表4中，并表明错误发生的次数。
       表4
  方向角错误基站   次数
  B   3
  …   …
错误次数最多的基站，是小区方向角错误可能性最大的基站，要进行重点核查。在实际网络优化中，可对错误次数较多的几个基站先进行核查，改正方向角错误后，重新进行方向角错误核查，可以减少核查错误基站的数目，因为有些错误是这些错误小区引起的。
参见图4，为本发明的利用小区切换系数自动检查网络问题的主要步骤。
步骤41，计算小区切换系数，相当于网络优化工程师对两小区间紧密程度的目视判断。
步骤42，在获得小区切换系数的基础上核查漏定义邻小区。通过小区切换系数的计算，可以得到某源小区在地理分布紧密性上的邻小区，也就是相当于网络优化工程师目视判断的应定义为邻小区的小区；从OMC统计数据上可以得到实际定义的邻小区和源小区到这些邻小区的尝试切入次数，把这两种数据做排序比较，得到可能漏定义的邻小区。
步骤43，在小区切换系数的基础上核查小区方向角错误。通过计算源小区到可能被切入的同一个基站的所有目标小区的切换系数，判断和哪个小区的切换系数最大，也就是紧密程度最大；再和OMC的实际尝试切入次数做比较，如果发生尝试切入小区次数最多的小区和切换系数最大的小区不一致，且发生最多尝试切入小区次数的小区与尝试切入其它小区的切换次数间存在较大差距，则认为发生最多尝试切入小区次数的基站的小区方向角有可能存在错误。
本发明通过设计衡量小区间紧密程度的小区切换系数及其计算方法，和利用小区切换系数自动核查漏定义邻小区、利用小区切换系数自动核查基站方向角错误的方法，由于能由计算机自动计算来代替人为判断，提供网络问题的自动定位，大大减轻了网络优化工程师的工作量，减少人为误差，同时也为网络优化提供了一种新的思路与解决方案。

Claims (10)

1.一种检查小区间紧密程度的方法，其特征在于：用小区切换系数来衡量小区间的紧密程度，小区切换系数与小区间地理位置及与小区天线方向角相对程度相关，地理位置越接近的两小区、天线方向角相对程度越高的两小区，其小区切换系数越大，两小区间发生切换的可能性就越大；
计算源小区与目标小区的切换系数包括以下处理步骤：
1).计算源小区的天线覆盖小区图形面积与目标小区的天线覆盖小区图形面积的图形重叠面积；
2).用该图形重叠面积除以源小区的天线覆盖小区图形面积，得到修正前的小区切换系数；
3).从源小区的小区邻区表中，查找源小区的所有邻小区，计算源小区与这些邻小区之间的距离，从中找出一个最小的距离，用该最小距离除以源小区到所述目标小区的距离，得到修正系数；
4).用修正前的小区切换系数乘以该修正系数，获取修正后的源小区与所述目标小区的小区切换系数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1)中的天线覆盖小区图形面积，对于定向天线，其覆盖小区用扇形图形面积，对于全向天线，其覆盖小区用圆形图形面积，覆盖小区图形面积的半径，由所述源小区与目标小区间的距离、小区天线高度和小区天线发射功率确定。
3.一种网络优化中自动检查网络问题的方法，包括自动查找可能的漏定义邻小区，其特征在于包括以下处理步骤：
A.从操作维护控制器下载待检查小区与其邻近小区的尝试切入次数，以待检查小区为源小区，以其邻近小区为目标小区，对尝试切入次数按大小进行排序，获得待检查小区与其邻近小区的尝试切入次数表；
B.以待检查小区基站所在位置为圆心画圆，获得该圆内的所有小区，以待检查小区为源小区，以所述的所有小区为目标小区，计算源小区与每一目标小区之间紧密程度的小区切换系数；
C.对源小区与所述目标小区的小区切换系数按大小排序，获得小区切换系数排名表；
D.对尝试切入次数表与小区切换系数排名表进行比较，出现在小区切换系数排名表中但没有被列入尝试切入次数表中的目标小区，且在小区切换系数排名表中位于该目标小区排序后的目标小区已被列入尝试切入次数表中且其尝试切入次数超过预设的阈值，则判定出现在小区切换系数排名表中但没有被列入尝试切入次数表中的目标小区可能为待检查小区的漏定义邻小区。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤B中的以待检查小区基站所在位置为圆心画圆，该圆的半径根据待检查小区基站所处地理环境确定，城市市区环境的圆半径小于城市郊区环境的圆半径。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤B中计算小区切换系数，包括以下处理步骤：
B1.计算源小区的天线覆盖小区图形面积与一目标小区的天线覆盖小区图形面积的图形重叠面积；
B2.用该图形重叠面积除以源小区的天线覆盖小区图形面积，得到修正前的小区切换系数；
B3.从源小区的小区邻区表中，查找源小区的所有邻小区，计算源小区与这些邻小区之间的距离，从中找出一个最小的距离，用该最小距离除以源小区到所述目标小区的距离，得到修正系数；
B4.用修正前的小区切换系数乘以该修正系数，获取修正后的源小区与所述目标小区的小区切换系数。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤D中，还包括建立含源小区和该源小区可能的漏定义邻小区的漏定义邻小区列表。
7.一种网络优化中自动检查网络问题的方法，包括查找可能错误的小区天线方向角，其特征在于包括以下处理步骤：
E.从某个切入小区开始，将该小区作为本小区，从操作维护控制器的小区数据表中检索出切入该本小区尝试接入次数最多的小区，并将该小区作为源小区；
F.检查源小区到本小区及到与本小区同基站的所有小区的尝试切入次数，若源小区到与本小区同基站的所有小区的尝试切入次数与源小区到本小区的尝试切入次数相差大于门限值，且相差次数大于预设值，则计算源小区与本小区及与本小区同基站的所有小区的小区切换系数，并继续执行以下步骤，否则不计算并退出查找；
G.对步骤F中源小区到本小区及到与本小区同基站的所有小区的尝试切入次数排序，从中找到与源小区切入次数最多的小区，再对源小区与本小区及与本小区同基站的所有小区的小区切换系数排序，检查源小区是否与上述切入次数最多的小区的切换系数也为最大，如果不是，则表明本小区所在基站的天线方向角可能存在错误。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于所述步骤F中，计算源小区与本小区及与本小区同基站的所有小区的小区切换系数包括下以下处理步骤：
F1.计算源小区的天线覆盖小区图形面积，将本小区及与本小区同基站的所有小区分别作为目标小区，分别计算这些目标小区的天线覆盖小区图形面积与源小区的天线覆盖小区图形面积的图形重叠面积；
F2.用这些图形重叠面积分别除以源小区的天线覆盖小区图形面积，得到修正前的源小区与本小区及与本小区同基站的所有目标小区的小区切换系数；
F3.从源小区的小区邻区表中，查找源小区的所有邻小区，计算源小区与这些邻小区之间的距离，从中找出一个最小的距离，用该最小距离分别除以源小区到所述本小区及与本小区同基站的所有目标小区的距离，得到源小区到本小区及与本小区同基站的所有目标小区的修正系数；
F4.用修正前的源小区与本小区及与本小区同基站的所有目标小区的小区切换系数对应乘以源小区到本小区及与本小区同基站的所有目标小区的修正系数，获取修正后的源小区与本小区及与本小区同基站的所有目标小区的小区切换系数。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：重复执行步骤E至G，将对所有小区进行自动核查后所核查出来的可能存在错误的基站列入到方向角错误表中，并在该表中记录每个可能存在错误的基站发生错误的次数。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述步骤F中，所述的门限值与所述的预设值都是经验值。
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