CN107438264A - 小区性能分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种小区性能分析方法,所述方法包括:根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵;根据所述小区关系矩阵,确定小区间的双向重叠覆盖关系,根据所述双向重叠覆盖关系分析小区的性能。本发明实施例公开一种小区性能分析装置。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信中的小区管理技术,尤其涉及小区性能分析方法及装置。
背景技术
随着无线网络的迅速发展,长期演进(Long Term Evolution,LTE)无线网络逐步扩大,LTE无线网络中小区间的网络覆盖质量问题也逐步浮现,因而需要对小区的覆盖、切换及干扰等性能进行分析,以解决网络覆盖质量问题。
现有的小区性能分析方法有以下两种:
一是通过测量报告(Measurement Report,MR)数据进行分析:通过MR数据中的LTE已定义邻区关系和未定义邻区关系小区的参考信号接收功率进行分析,根据LTE服务小区的主载波参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)的接收信号码功率、以及LTE已定义邻区关系和未定义邻区关系小区的主载波RSRP的接收信号码功率,计算小区重叠覆盖指数;当小区重叠覆盖度指数大于5%时,定义为高重叠覆盖小区,从而对这些高重叠覆盖小区进行重点分析和排查,以进一步对高重叠覆盖小区进行优化。
二是基于运营支撑***(The Office of Strategic Services,OSS)统计数据的覆盖、切换及干扰关系分析方法:在LTE无线网络中,覆盖交叉以及模3干扰常常导致终端的掉话和切换失败,甚至导致终端传输速率的严重下降以及数据传输时延的增大,利用OSS统计数据对切换失败的关键性能指标(Key Performance Indication,KPI)等作详细分析后,常常可以发现某小区与周边小区间的覆盖交叉、边沿覆盖等,从而为分析、规避物理小区标识(Physical Cell Identifier,PCI)冲突(PCI Collision)和PCI混淆(PCI Confusion)、以及减少模3干扰提供数据分析基础。
上述MR分析方法和OSS统计分析方法,存在以下缺点:
1、MR数据缺失率严重,采样困难及采样人力成本高,且大部分MR数据失去了方向角和时差两个重要的采集信息,从而无法对每个采样点进行准确定位,进一步导致无法对重叠覆盖区域进行深度分析。
2、基于OSS统计数据分析小区间的覆盖关系和切换关系,常常是一种事后的分析,待KPI极度恶化或用户投诉后才能发现问题并试图解决问题,从而导致KPI恶化的底层细节信息很难回溯,无法获取覆盖、模3干扰及切换间的立体关系图,严重影响KPI分析和优化的效果。
因此,现有的小区性能分析方法准确度不高,具有一定的局限性。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明实施例期望提供一种小区性能分析方法及装置,能够准确判断小区间的重叠覆盖区域,为分析小区性能提供精确有效的信息,扩大小区性能分析方法的应用范围。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种小区性能分析方法,所述方法包括:
根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵;
根据所述小区关系矩阵确定小区间的双向重叠覆盖关系,根据所述双向重叠覆盖关系分析小区的性能。
上述方案中,所述根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵包括:
获取第一小区的邻区的性能指标,得到第一性能指标,其中,所述第一小区为:根据所述路测扫频数据对扫描到的小区按照信号强度从大到小或者从小到大的顺序进行排序,获取得到的目标小区,所述目标小区为当排序过程为从大到小进行排序时,排在首位的小区;或者当排序过程为从小到大进行排序时,排在末位的小区;
获取第二小区的邻区的性能指标,得到第二性能指标,其中,所述第二小区为所述第一小区的邻区中的任意邻区作为目标小区的小区;
将所述第一性能指标和所述第二性能指标进行合并,生成小区关系矩阵。
上述方案中,所述根据所述小区关系矩阵确定小区间的双向重叠覆盖关系包括:
根据所述小区关系矩阵确定小区的相对重叠覆盖度;
当所述相对重叠覆盖度大于第一预设阈值时,所述小区为重叠覆盖小区;
对所述重叠覆盖小区进行分类,得到分类信息,所述分类信息为:重叠覆盖主动干扰小区、重叠覆盖被动干扰小区、重叠覆盖互干扰小区。
上述方案中,所述相对重叠覆盖度为:
所述目标小区的第一采样点与邻区信号强度相差第二预设阈值的第二采样点对应的小区个数的和与目标小区中第一采样点数的比值;其中,所述第一采样点数为所述目标小区信号强度超过第五预设阈值的采样点的数量。
上述方案中,所述对所述重叠覆盖小区进行分类包括:
根据第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、以及第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值,对所述重叠覆盖小区进行分类;其中,所述第一小区和第二小区分别为所述小区关系矩阵中作为目标小区的小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖主动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖被动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区和所述第二小区为重叠覆盖互干扰小区。
一种小区性能分析装置,所述装置包括:
生成模块,用于根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵;
处理模块,用于根据所述小区关系矩阵确定小区间的双向重叠覆盖关系,根据所述双向重叠覆盖关系分析小区的性能。
上述方案中,所述生成模块具体用于:
获取第一小区的邻区的性能指标,得到第一性能指标,其中,所述第一小区为:根据所述路测扫频数据对扫描到的小区按照信号强度从大到小或者从小到大的顺序进行排序,获取得到的目标小区,所述目标小区为当排序过程为从大到小进行排序时,排在首位的小区;或者当排序过程为从小到大进行排序时,排在末位的小区;
获取第二小区的邻区的性能指标,得到第二性能指标,其中,所述第二小区为所述第一小区的邻区中的任意邻区作为目标小区的小区;
将所述第一性能指标和所述第二性能指标进行合并,生成小区关系矩阵。
上述方案中,所述处理模块具体用于:
根据所述小区关系矩阵确定小区的相对重叠覆盖度;
当所述相对重叠覆盖度大于第一预设阈值时,所述小区为重叠覆盖小区;
对所述重叠覆盖小区进行分类,得到分类信息,所述分类信息为:重叠覆盖主动干扰小区、重叠覆盖被动干扰小区、重叠覆盖互干扰小区。
上述方案中,所述相对重叠覆盖度为:
所述目标小区的第一采样点与邻区信号强度相差第二预设阈值的第二采样点对应的小区个数的和与目标小区中第一采样点数的比值,其中,所述第一采样点数为所述目标小区信号强度超过第五预设阈值的采样点的数量。
上述方案中,所述处理模块还用于:
根据第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、以及第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值对所述重叠覆盖小区进行分类,其中,所述第一小区和第二小区分别为所述小区关系矩阵中作为目标小区的小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖主动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖被动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区和所述第二小区为重叠覆盖互干扰小区。
本发明实施例提供的小区性能分析方法及装置,根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵,并根据该小区关系矩阵获取小区间的双向重叠覆盖关系,从而分析小区重叠覆盖等性能,以解决小区间的覆盖关系等无法准确分析呈现的问题;其中,上述小区关系矩阵还可以用来分析小区的切换、干扰等性能。该方法通过生成小区关系矩阵,能够准确判断小区间的重叠覆盖区域,为分析小区性能提供精确有效的信息,扩大小区性能分析方法的应用范围。
附图说明
图1为本发明实施例提供的小区性能分析方法的流程图;
图2为小区双向重叠覆盖的分析示意图;
图3为本发明实施例提供的确定小区双向重叠覆盖关系的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的小区性能分析装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明实施例为适应于各种网络的小区性能分析***,尤其适应于LTE无线网络中。本发明实施例提供一种小区性能分析方法,以解决小区间的覆盖关系、切换关系及干扰关系等无法准确分析呈现的问题,该方法通过对路测扫频数据进行采样分析,根据路测扫频数据进行小区关系矩阵的构建,并根据小区关系矩阵来获取小区间的双向重叠覆盖关系,从而分析小区重叠覆盖性能,该小区关系矩阵还可以用来分析小区的切换、干扰等性能,综合判断小区覆盖的合理性。
图1为本发明实施例提供的小区性能分析方法的流程图,如图1所示,该方法包括:
步骤101:根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵。
在本步骤中,采集路测扫频数据,并对路测扫频数据进行采样分析,根据路测扫频数据进行小区关系矩阵的构建;其中,小区关系矩阵为记录反映目标小区及邻区关系值的关系矩阵表。具体的,根据一定时间段内接收到的关键测量信息,按照计算规则计算,得到任意目标小区与任意邻区间的PCI冲突次数累加值、PCI混淆次数累加值、RSRP差值累加值、目标小区和邻区间出现频度的累加值、目标小区与邻区间PCI模3/模6干扰次数累加值等,并将计算所得与当前LTE***的网络配置信息合并,生成能够反映LTE***中任意两小区间关系值的关系矩阵表。
需要说明的是,本发明实施例中的目标小区为信号强度最高的小区。LTE信号强度统计信息包括:接收信号强度指示(RSSI)、参考信号接收质量(RSRQ)、参考信号接收功率(RSRP)、信噪比(SNR)等,这里用RSRP来统计信号强度,未来还可以扩展为其他统计值,此处不做限定。目标小区的选择可以通过扫频扫描到的小区强度,从强到弱进行排序,排在最前的小区作为目标小区,还可以按照其他排序方式进行响应的选择,此处不做限定。
步骤102:根据小区关系矩阵,确定小区间的双向重叠覆盖关系,根据双向重叠覆盖关系分析小区的性能。
在本步骤中,根据已生成的小区关系矩阵,确定小区彼此间的双向重叠覆盖关系。所述双向重叠覆盖关系为对于小区关系矩阵中的小区,任意一个目标小区作为目标小区,其和邻区之间的重叠覆盖关系。进一步根据上述双向重叠覆盖关系分析小区的重叠覆盖等性能。例如小区A和小区B分别为目标小区时,各自分别分析到小区B和小区A的信号强度、重叠度或其他性能指标。
图2为小区双向重叠覆盖的分析示意图,如图2所示,当以目标小区cell A为中心,分析其邻区cellB、cellC….的重叠覆盖点的各项性能指标,从而分析目标小区对各邻区的重叠覆盖影响;当其中一个邻区cellB为目标小区时候,分析其邻区cellA、cellC…..的重叠覆盖点的各项性能指标,从而分析目标小区cellB对cellA的重叠覆盖影响;上述分析过程,定义cellA为中心时候,对cellB的影响分析为正向重叠覆盖分析;定义cellB为中心时候,对cellA的影响分析为反向重叠覆盖分析。
本发明实施例通过小区关系矩阵及上述定义关系,可以发现任意两个小区间的互相影响关系,全网小区通过这些两两关系的关系矩阵表示,从而准确判断一个重叠覆盖区域,到底是具体哪几个小区的覆盖问题导致的,从而为现网优化人员提供精确有效的分析信息。
需要说明的是,步骤102以分析小区的重叠覆盖关系为例进行说明根据该小区关系矩阵分析小区性能的具体过程;在步骤101生成的小区关系矩阵中,还可以根据该小区关系矩阵的切换失败次数累加值、模3干扰次数、模6干扰次数等参数分析小区的切换、干扰等性能,针对切换、干扰等性能的分析,这里不做限定和详细说明。
本实施例的小区性能分析方法,根据采集的路测扫频数据生成反映目标小区及邻区关系值的小区关系矩阵表,从而可以根据该小区关系矩阵表来确定目标小区和邻区间的双向重叠关系,进而根据该双向重叠关系分析小区的重叠覆盖性能;该方法生成的小区关系矩阵还可以用来分析小区的切换、干扰等性能。该方法通过生成小区关系矩阵,为小区性能的分析、问题定位等提供精确有效的信息,扩大小区性能分析方法的应用范围。
进一步的,所述根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵包括:
获取第一小区的邻区的性能指标,得到第一性能指标,其中,所述第一小区为:根据所述路测扫频数据对扫描到的小区按照信号强度从大到小或者从小到大的顺序进行排序,获取得到的目标小区,所述目标小区为当排序过程为从大到小进行排序时,排在首位的小区,或者当所述当排序过程为从小到大进行排序时,排在末位的小区;
获取第二小区的邻区的性能指标,得到第二性能指标,其中,所述第二小区为所述第一小区的邻区中的任意邻区作为目标小区的小区;
将所述第一性能指标和所述第二性能指标进行合并,生成小区关系矩阵。
具体的,生成小区关系矩阵包括以下具体步骤:
根据路测扫频数据对扫描到的小区按照信号强度进行排序,信号强度最高的小区作为目标小区,获取并分析目标小区和其邻区的性能指标,该性能指标包括:TAC、BCI、频点、PCI、采样点总数、平均RSRP、平均SINR、相对覆盖带内采样点总数、相对覆盖带内平均RSRP、相对覆盖带内平均SINR、相对覆盖带内PCI冲突次数、相对覆盖带内是否存在同频干扰等测量数据,还可以包括其他测量数据,具体根据***性能和用户需求进行设定。
其中,上述性能指标的获取通过计算一定时间段内的关键测量信息,主要包含:
1、计算任意目标小区与任意邻小区间的PCI冲突次数累加值,记为PCIn;
2、计算任意目标小区与任意邻小区间出现模3干扰次数的累加值,记为M3;
3、计算任意目标小区与任意邻小区间出现模6干扰次数的累加值,记为M6;
4、计算任意目标小区与信号强度在6db内的邻小区的全部采样点的SINR,记为SINRdiff6;
5、计算任意目标小区与信号强度在6db内的邻小区的切换失败次数,记为N;
6、计算任意目标小区与信号强度在6db内的邻小区的通信距离,记为D;
7、计算RSRPdiff6_s:邻区相比目标小区RSRP差值小于6db内的采样次数;
8、计算RSRPdiff6_n:邻区作为目标小区的时候,原目标小区此时成为邻区,原目标小区与邻区(邻区已成为目标小区)RSRP差值小于6db内的采样次数;
9、计算RSRPavg_s:邻小区作为非目标小区,出现在邻区列表中的全部大于-100db的采样点的平均值;
10、计算RSRPavg_n:邻区作为目标小区的时候,原目标小区此时成为邻区,原目标小区出现在邻区(邻区已成为目标小区)列表中的大于-100的全部采样点的平均值;
11、计算SINRavg_s:邻小区作为非目标小区,出现在邻区列表中的全部大于-100db的采样点的平均SINR值;
12、计算SINRavg_n:邻区作为目标小区的时候,原目标小区此时成为邻区,原目标小区出现在邻区(邻区已成为目标小区)列表中的大于-100的全部采样点的SINR平均值;
…
上述关键测量信息中,获取PCI冲突次数累加值的方法为:终端在某目标小区中接入LTE***并上报扫频数据时,逐一统计该目标小区全部扫频数据,若发现其邻小区的PCI与该目标小区的PCI相同时,判定为PCI冲突,则在该目标小区对应该邻小区的矩阵位置将PCIn累加1。
上述关键测量信息中,获取模3干扰次数的累加值的方法为:终端在某目标小区中接入LTE***并上报扫频数据时,逐一统计该目标小区全部扫频数据,若发现其邻小区的PCI模3值与该目标小区的PCI模3值相同时,判定为模3干扰,则在该目标小区对应该邻小区的矩阵位置将M3累加1。
然后以任意邻区作为目标小区,获取当前目标小区的性能指标,性能指标同样包括上述内容。
通过上述分析计算可生成目标小区的性能矩阵以及其邻区作为目标小区的性能矩阵,将这些性能矩阵进行合并,生成目标小区和邻区间的两两关系矩阵。以小区XXX和小区YYY为例进行说明,生成的小区关系矩阵如下表1所示:
表1
图3为本发明实施例提供的确定小区双向重叠覆盖关系的流程示意图,如图3所示,在实施例一的基础上,该方法包括:
步骤201:根据小区关系矩阵,确定小区的相对重叠覆盖度。
在本步骤中,相对重叠覆盖度为:目标小区的第一采样点与邻区信号强度相差第二预设阈值的第二采样点对应的小区个数的和与目标小区中第一采样点数的比值,所述第一采样点数为目标小区信号强度超过第五预设阈值的采样点的数量。
例如:A为目标小区时,其信号强度超过某一预设阈值的采样点,该预设阈值为根据***性能或者用户需求设定的某个值,例如上述满足条件的第一采样点数为10000,则与该10000个采样点的其他小区中相差第二预设阈值(6db)的采样点数分别为采样点1,采样点2,…,其(采样点1,采样点2,…)对应的小区个数分别为N1,N2,…,则相对重叠覆盖度=(N1+N2+…)/目标小区的第一采样点数。其中,第二预设阈值为根据***的性能和用户的实际需求进行设定,此处以6db为例进行说明。
步骤202:当相对重叠覆盖度大于第一预设阈值时,小区为重叠覆盖小区。
在本步骤中,重叠覆盖小区判断:对于A作为目标小区时,其根据上述计算相对重叠覆盖度的方法得到的A的相对重叠覆盖度大于一个门限时,即判断A为重叠覆盖小区。其中,该门限根据***的性能和用户的实际需求进行设定,此处不做限定。
步骤203:对重叠覆盖小区进行分类,得到分类信息。
其中,所述分类信息为:重叠覆盖主动干扰小区、重叠覆盖被动干扰小区、重叠覆盖互干扰小区。
在本步骤中,具体的对于上述重叠覆盖小区,进一步分为重叠覆盖主动干扰小区、重叠覆盖被动干扰小区、重叠覆盖互干扰小区。
本实施例的小区性能分析方法,通过进一步确定双向重叠覆盖关系,说明在双向重叠覆盖关系中,主要是哪个小区的覆盖异常导致邻区的指标恶化,从而揭示小区间的影响关系。
进一步的,对所述重叠覆盖小区进行分类包括:
根据第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值以及第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值对所述重叠覆盖小区进行分类,其中,所述第一小区和第二小区分别为所述小区关系矩阵中作为目标小区的小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖主动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第四预设阈值且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖被动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区和所述第二小区为重叠覆盖互干扰小区。
具体判断过程如下:
(1)重叠覆盖主动干扰小区的判断过程:
当A小区为目标小区时,如果其同时满足下述条件:
1、SINRdiff6_A大于10;
2、SINRdiff6_B小于5;
3、且当B为目标小区时,SINRdiff6_A’(此时B为目标小区,A为邻区)大于5;
则判断小区A为重叠覆盖主动干扰小区。
上述SINRdiff6_A大于10揭示了对于重叠覆盖小区A,其自身受干扰不严重;
上述SINRdiff6_B小于5揭示,对于邻区B,受到一定干扰;
上述SINRdiff6_A’大于5揭示,当邻区B变为目标小区时候,此时A小区并未受到重叠覆盖干扰。
对实际工作指导意义在于:应优先对A进行排查整改,降低其对周边小区的干扰。
(2)重叠覆盖被动干扰小区的判断过程:
当A小区为目标小区时,如果其同时满足下述条件:
1、SINRdiff6_A小于10;
2、SINRdiff6_B大于5;
3、且当B为目标小区时,SINRdiff6_A’(此时B为目标小区,A为邻区)小于5;
则判断小区A为重叠覆盖被动干扰小区。
上述SINRdiff6_A小于10揭示了对于重叠覆盖小区A,其自身受到干扰;
上述SINRdiff6_B大于5揭示,对于邻区B,没有受到干扰;
上述SINRdiff6_A’小于5揭示,当邻区B变为目标小区时候,此时A小区受到重叠覆盖干扰。
对实际工作指导意义在于:应优先对B进行排查整改,降低其对周边小区的干扰。
(3)重叠覆盖互干扰小区的判断过程:
当A小区为目标小区的时候,同时满足下述条件:
1、SINRdiff6_A小于10;
2、SINRdiff6_B小于5;
3、且当B为目标小区时,SINRdiff6_B’小于10且SINRdiff6_A’(此时B为目标小区,A为邻区)小于5
则判断小区A与B为重叠覆盖互干扰小区。
上述SINRdiff6_A小于10揭示了对于重叠覆盖小区A,其自身受到干扰;
上述SINRdiff6_B小于5揭示,对于邻区B,受到干扰;
上述SINRdiff6_B’小于10且SINRdiff6_A’小于5揭示,当邻区B变为目标小区时候,其自身和邻区A小区都受到重叠覆盖干扰。
其中在(1)(2)(3)中,SINRdiff6_A为第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值;SINRdiff6_B为第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值;SINRdiff6_A’为第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值,第一小区和第二小区分别为小区关系矩阵中作为目标小区的小区。第三预设阈值、第四预设阈值为根据***的性能和用户的实际需求进行设定,此处分别以10、5为例进行说明。
本发明实施例通过小区关系矩阵的构建,关联分析重叠覆盖采样点的RSRP、SINR等指标,可以揭示两小区间的影响关系;进一步的,还可以通过小区关系矩阵的其他参数,例如通过切换失败次数累加值、PCI等参数分析切换、干扰等性能,此处不做详细说明。本实施例以覆盖重叠性能为例,说明如何利用小区关系矩阵来进行分析。
在实际应用中的作用举例如下:
当A小区目标小区的时候,有n个6db差值邻区,如果此n个6db差值邻区均有不同程度恶化,且当n个邻区分别是目标小区时候,A小区作为邻区却没有恶化现象,说明这个重叠覆盖关系中,主要是A小区的覆盖异常导致邻区的指标恶化,工作人员优化过程中主要针对A小区进行优化即可,对于其他小区,可以先观察,后视情况判断。
实际分析中,由于一个小区会和若干个6db邻区***,所以对某一个小区,可能同时判断为重叠覆盖主动干扰小区和重叠覆盖被动干扰小区,这类小区也需要重点整改。
实际分析中,还可以结合小区全部扫频采样点的RSRP均值、SINR均值、以及路测扫频数据进行联合分析。
同时对于重叠覆盖小区,但是指标并未恶化的,建议纳入日常分析中,进行重点监控。
本发明实施例在实际应用中具有以下优点:
1、自主开发一套完整的小区关系矩阵构建算法,该小区关系矩阵根据一定时间段内接收到的关键测量信息,按照计算规则计算,得到任意目标小区与任意邻小区间的PCI冲突次数累加值、PCI混淆次数累加值、RSRP差值累加值、目标小区和邻小区间出现频度的累加值、目标小区与邻小区间PCI模3/模6干扰次数累加值等,并将计算所得与当前LTE***的网络配置信息合并,生成能够反映LTE***中任意两小区间关系值的关系矩阵表。
2、提出一套完整的算法流程,根据已生成的关系矩阵,判断小区彼此间的双向重叠覆盖关系,这里的双向重叠覆盖关系,指小区A和小区B分别为扫频最强信号时候,各自分别分析到小区B和小区A的信号强度、重叠度、其他性能指标的分析方法。
因此,本发明实施例具有简单易行、高效、直观等特点。
图4为本发明实施例提供的小区性能分析装置的结构示意图,如图4所示,所述装置包括:
生成模块11,用于根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵;
处理模块12,用于根据所述小区关系矩阵,确定小区间的双向重叠覆盖关系,根据所述双向重叠覆盖关系分析小区的性能。
本实施例提供的小区性能分析装置是与图1所示的小区性能分析方法对应的装置实施例,其效果和原理类似,此处不再赘述。
进一步的,所述生成模块11具体用于:
获取第一小区的邻区的性能指标,得到第一性能指标,其中,所述第一小区为:根据所述路测扫频数据对扫描到的小区按照信号强度从大到小或者从小到大的顺序进行排序,获取得到的目标小区,所述目标小区为当排序过程为从大到小进行排序时,排在首位的小区,或者当所述当排序过程为从小到大进行排序时,排在末位的小区;
获取第二小区的邻区的性能指标,得到第二性能指标,其中,所述第二小区为所述第一小区的邻区中的任意邻区作为目标小区的小区;
将所述第一性能指标和所述第二性能指标进行合并,生成小区关系矩阵。
进一步的,所述处理模块12具体用于:
根据所述小区关系矩阵,确定小区的相对重叠覆盖度;
当所述相对重叠覆盖度大于第一预设阈值时,所述小区为重叠覆盖小区;
对所述重叠覆盖小区进行分类,得到分类信息,所述分类信息为:重叠覆盖主动干扰小区、重叠覆盖被动干扰小区、重叠覆盖互干扰小区。
进一步的,所述相对重叠覆盖度为:
所述目标小区的第一采样点与邻区信号强度相差第二预设阈值的第二采样点对应的小区个数的和与目标小区中第一采样点数的比值,其中,所述第一采样点数为所述目标小区信号强度超过第五预设阈值的采样点的数量。
进一步的,所述处理模块12还用于:
根据第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值以及第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值对所述重叠覆盖小区进行分类,其中,所述第一小区和第二小区分别为所述小区关系矩阵中作为目标小区的小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖主动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第四预设阈值且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖被动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区和所述第二小区为重叠覆盖互干扰小区。
在实际应用中,所述生成模块11和处理模块12均可由位于终端的中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、或现场可编程门阵列(FPGA)等实现。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种小区性能分析方法,其特征在于,所述方法包括:
根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵;
根据所述小区关系矩阵确定小区间的双向重叠覆盖关系,根据所述双向重叠覆盖关系分析小区的性能。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵包括:
获取第一小区的邻区的性能指标,得到第一性能指标,其中,所述第一小区为:根据所述路测扫频数据对扫描到的小区按照信号强度从大到小或者从小到大的顺序进行排序,获取得到的目标小区,所述目标小区为当排序过程为从大到小进行排序时,排在首位的小区;或者当排序过程为从小到大进行排序时,排在末位的小区;
获取第二小区的邻区的性能指标,得到第二性能指标,其中,所述第二小区为所述第一小区的邻区中的任意邻区作为目标小区的小区;
将所述第一性能指标和所述第二性能指标进行合并,生成小区关系矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述小区关系矩阵确定小区间的双向重叠覆盖关系包括:
根据所述小区关系矩阵确定小区的相对重叠覆盖度;
当所述相对重叠覆盖度大于第一预设阈值时,所述小区为重叠覆盖小区;
对所述重叠覆盖小区进行分类,得到分类信息,所述分类信息为:重叠覆盖主动干扰小区、重叠覆盖被动干扰小区、重叠覆盖互干扰小区。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述相对重叠覆盖度为:
所述目标小区的第一采样点与邻区信号强度相差第二预设阈值的第二采样点对应的小区个数的和与目标小区中第一采样点数的比值;其中,所述第一采样点数为所述目标小区信号强度超过第五预设阈值的采样点的数量。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述对所述重叠覆盖小区进行分类包括:
根据第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、以及第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值,对所述重叠覆盖小区进行分类;其中,所述第一小区和第二小区分别为所述小区关系矩阵中作为目标小区的小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖主动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖被动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区和所述第二小区为重叠覆盖互干扰小区。
6.一种小区性能分析装置,其特征在于,所述装置包括:
生成模块,用于根据采集的路测扫频数据生成小区关系矩阵;
处理模块,用于根据所述小区关系矩阵确定小区间的双向重叠覆盖关系,根据所述双向重叠覆盖关系分析小区的性能。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述生成模块具体用于:
获取第一小区的邻区的性能指标,得到第一性能指标,其中,所述第一小区为:根据所述路测扫频数据对扫描到的小区按照信号强度从大到小或者从小到大的顺序进行排序,获取得到的目标小区,所述目标小区为当排序过程为从大到小进行排序时,排在首位的小区;或者当排序过程为从小到大进行排序时,排在末位的小区;
获取第二小区的邻区的性能指标,得到第二性能指标,其中,所述第二小区为所述第一小区的邻区中的任意邻区作为目标小区的小区;
将所述第一性能指标和所述第二性能指标进行合并,生成小区关系矩阵。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述处理模块具体用于:
根据所述小区关系矩阵确定小区的相对重叠覆盖度;
当所述相对重叠覆盖度大于第一预设阈值时,所述小区为重叠覆盖小区;
对所述重叠覆盖小区进行分类,得到分类信息,所述分类信息为:重叠覆盖主动干扰小区、重叠覆盖被动干扰小区、重叠覆盖互干扰小区。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述相对重叠覆盖度为:
所述目标小区的第一采样点与邻区信号强度相差第二预设阈值的第二采样点对应的小区个数的和与目标小区中第一采样点数的比值,其中,所述第一采样点数为所述目标小区信号强度超过第五预设阈值的采样点的数量。
10.根据权利要求8或9所述的装置,其特征在于,所述处理模块还用于:
根据第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值、以及第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值对所述重叠覆盖小区进行分类,其中,所述第一小区和第二小区分别为所述小区关系矩阵中作为目标小区的小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖主动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值大于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区为重叠覆盖被动干扰小区;
若所述第一小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第三预设阈值、第二小区与邻区信号强度差值小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于第四预设阈值、且所述第二小区与第一小区的信号强度小于第二预设阈值的采样点的信号强度的平均值小于所述第四预设阈值时,所述第一小区和所述第二小区为重叠覆盖互干扰小区。
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