CN108377502B - 基于用户信令的弱覆盖小区识别方法和*** - Google Patents

基于用户信令的弱覆盖小区识别方法和*** Download PDF

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Abstract

本公开涉及基于用户信令的弱覆盖小区识别方法和***。提供了一种基于用户信令的弱覆盖小区识别方法，包括：确定脱网用户占比，其中脱网用户占比是离开4G移动通信网络的用户占总4G用户数的比例其中，当用户连接至2G或3G网络时被视为离开4G移动通信网络，并且当连接到4G网络时被视为连接到通信网络；确定脱网用户的占网时长占比，其中脱网用户的占网时长占比是离开移动通信网络的用户占用移动通信网络的时间、与移动通信网络的总占用时间的比例；并且至少部分地基于脱网用户占比、以及脱网用户的4G占网时长占比来确定移动通信网络的覆盖率。

Description

基于用户信令的弱覆盖小区识别方法和***
技术领域
本公开涉及移动通信领域；更具体地，涉及一种基于用户信令的弱覆盖小区识别方法及其***。
背景技术
良好的无线覆盖是保障移动通信网络质量的前提。在无线网络优化中，其第一步即为进行覆盖的优化，这也是非常关键的一步。特别是对LTE网络而言，由于其多采用同频组网方式，同频干扰严重，覆盖与干扰问题对对网络性能影响重大。常用的LTE覆盖率指标包括例如，RSRP(Reference Signal Received Power)，即在协议中的定义为在测量频宽内承载RS的所有RE功率的线性平均值；以及SINR(Signal to Interference plus NoiseRatio)，即信号与干扰加噪声比，指接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号(噪声和干扰)的强度的比值。
在LTE网络未能完全覆盖的情况下，需要对LTE网络覆盖空洞进行探测评估，现网目前主要依靠采集大量的路面测试数据和MR覆盖信号采样点，通过对这两种数据的分析，对网络进行覆盖评估。
目前，脱网主要有时域和空域两种形式。从时域上而言，可能用户在某一时间段期间处于高质量LET网络的覆盖范围之内，而在随后的第二时间段期间处于低质量网络(例如，2G/3G网络)或者无网络状态，则称该用户在时间度量(即时域上)脱网。从空域上而言，由于2G/3G网络的覆盖范围大于4G网络，当用户从4G网络覆盖的地理位置进入无4G网络覆盖的地理位置，则称该用户在空间度量(即空域上)脱网。
具体的，现有的路面测试技术可以采用自动路测仪表(ATU)或CDS等测试软件，进行GPS覆盖轨迹打点，并设置弱覆盖电平门限，来进行路面覆盖能力评估，测试评估结果符合单个用户的实际感知，近似等效各个地市和各个网格的路面覆盖情况。对于室内情况，经常使用CQT的定点测试，评估定点的网络质量；
路测覆盖率＝(RSRP>＝-100且SINR>＝0的采样点)/总的采样点数其中测试软件按照每秒进行采样点采集；上述标准仅为示出路面测试技术原理的示例，本领域技术人员可以根据需要设计其它具体标准。
另一方面，现有的测量报告(MR)评估技术也存在无法对LTE无覆盖区域进行评估的问题。LTE测量报告数据(MR)涵盖了小区的网络覆盖情况、业务质量、上/下行链路干扰水平、小区或载波发射功能等方面。可以通过采集全网的MR，获得用户通话过程中的空口测量值，通过采集、分析测量报告数据，可以便利地发现当前用户的分布状况，解决网络中如覆盖漏洞、用户掉话等常见的网络优化问题
现网中采用MR中的参考信号接收电平RSRP<-110dBm进行弱覆盖评估，对用户MR进行订阅，周期性上报RSRP,通过北向数据接口，数据采集已实现平台自动化采集，近似表征各个地市和各个网格的覆盖情况。
一维MR覆盖率＝(RSRP>＝-110的样本数)/总样本数上述标准仅为示出路面测试技术原理的示例，本领域技术人员可以根据需要设计其它具体标准。
其中，路面测试数据需要大量的人力、物力才能得到评估有效数据，而MR测试报告数据虽然能够实现批量自动化处理，但仅能评估4G网络弱覆盖区域，无法对LTE无覆盖区域进行评估。此外，两种方式的评估都是采用空域的评估方式，导致评估的结果与真实的客户感知存在偏差。
这两种现有技术都采用空域评估的方式，与用户时域真实感知存在差异。基于现网评估不客观的问题，就需要开发一种新的评估方法，能够对LTE网络无覆盖和弱覆盖进行综合评估的方法。而“基于时域的覆盖能力评估”采用大数据平台S1-MME信令进行用户感知评估，计算全网用户的LTE脱网次数和LTE脱网时长，采用“基于时域的覆盖率公式”计算各地市和各网格的覆盖感知情况，数据采集量大，且容易实现自动化，可减少传统覆盖能力评估中人工测试的工作量以及开启MR测量影响用户感知的情况。为企业节省人工成本，同时提高用户使用感知。
本公开采用时域的覆盖能力评估，补充空域测试评估的不足；能够结合全网的单用户信令数据，数据更精细准确；无需投入大量人力物力。
发明内容
本公开基于4G小区S1口的接口信令，采用基于NAS的信令统计将终端附着上LTE网络的时间点和终端离开LTE网络的时间点准确记录，之后批量计算脱网用户占比和脱网用户的4G占网时长占比，进而计算基于时域的覆盖率，根据基于时域的覆盖率评估网络的覆盖情况。并且提供了具体的判断发生用户连接态至2/3G网络和用户空闲态至2/3G网络时间点的方式。
根据本公开的一个方面，提供了一种基于用户信令的4G网络弱覆盖小区识别方法，包括：确定4G网络脱网用户占比，其中脱网用户占比是离开4G移动通信网络的用户占总4G用户数的比例，其中，当用户连接至2G或3G网络时被视为离开4G移动通信网络，并且当连接到4G网络时被视为连接到通信网络；确定4G网络脱网用户的4G占网时长占比，其中脱网用户的4G占网时长占比是离开移动通信网络的用户占用移动通信网络的时间、与移动通信网络的总占用时间的比例；并且至少部分地基于4G网络脱网用户占比、以及脱网用户的4G占网时长占比来确定4G网络移动通信网络的覆盖率。
根据本公开的一个方面，提供了一种基于用户信令的弱覆盖小区识别***，包括：第一计算单元，被配置为确定脱网用户占比，其中脱网用户占比是离开4G移动通信网络的用户占总4G用户数的比例，其中，当用户连接至2G或3G网络时被视为离开4G移动通信网络，并且当连接到4G网络时被视为连接到通信网络；第二计算单元，被配置为确定脱网用户的4G占网时长占比，其中脱网用户的4G占网时长占比是离开移动通信网络的用户占用移动通信网络的时间、与移动通信网络的总占用时间的比例；以及覆盖率确定单元，被配置为至少部分地基于脱网用户占比、以及脱网用户的4G占网时长占比来确定移动通信网络的覆盖率。
根据本申请提供了基于用户信令的弱覆盖小区识别方法。取决于实施例，还可以获得一个或多个益处。参考下面的详细描述和附图可以全面地理解本发明的这些益处以及各个另外的目的、特征和优点。
附图说明
下面，将结合附图对本实用新型的示例性实施例的特征、优点和技术效果进行描述，附图中相似的附图标记表示相似的元件，其中：
图1示出了根据本公开的实施例的、基于用户信令的弱覆盖小区识别方法的示例性信令图。
图2示出了根据本公开的实施例的、基于用户信令的弱覆盖小区识别方法的示例性流程图。
图3示出了根据本公开的实施例的、基于用户信令的弱覆盖小区识别***的示例性框图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。本发明决不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。在附图和下面的描述中，没有示出公知的结构和技术，以便避免对本发明造成不必要的模糊。
图1示出了根据本公开的实施例的、基于用户信令的弱覆盖小区识别方法的示例性信令图。其中，基于4G小区S1口接口信令，采用基于NAS的信令统计可以将终端附着上LTE网络的时间点和终端离开LTE网络的时间点准确记录，利用海量用户在4G网络上的时间占比，可以评估网络的覆盖情况。
根据本公开的一个实施例，基于时域的覆盖率可以等于1减去脱网用户占比，再加上脱网用户的4G占网时长占比与脱网用户占比的乘积。即，基于时域的覆盖率＝1-脱网用户占比+脱网用户的4G占网时长占比*脱网用户占比＝1-脱网用户占比*(1-脱网用户的4G占网时长占比)。
其中，脱网用户占比指的是离开网络的用户占总用户数的比例，其可以是发生过“连接态至2/3G网络”或者“空闲态至2/3G网络”的用户、与S1接口有效用户数的比率，其中S1接口有效用户指的是含有在线状态的用户。上述标准仅为示出脱网用户占比原理的示例，本领域技术人员可以根据需要设计其它具体标准。
进一步地，发生过“连接态至2/3G网络”或者“空闲态至2/3G网络”的用户在S1口信令体现为：发生用户连接态至2/3G网络时间点判断：S1接口存在Ue context releaserequest(cause＝28)且S11接口30秒内存在delete session及delete session与cause时间间隔内不能有除Paging(Procedure Type＝4)的任何S1消息；如图1中2、3和4所示。
其中，脱网用户的4G占网时长占比＝[观察时间点-(用户返回4G网络时间点-用户连接态至2/3G网络时间点)-(用户返回4G网络时间点-用户空闲态至2/3G网络时间点)-t0时间]/(观察时间点-t0时间)。
进一步地，发生用户空闲态至2/3G网络时间点可以根据下述标准来判断：S1接口存在Ue context release request(cause＝20)且S11接口30秒内存在delete session及delete session与cause时间间隔内不能有除Paging(Procedure Type＝4)的任何S1消息；如图1中2、3和4所示。
进一步地，用户返回4G网络时间点判断，由发送Attach或TAU(带LAC信息)的时间所示出，如图1中的5所示。
根据一个实施例，对于UE侧而言，UE发送RRCConnnectionSetupComplete消息，包含NAS层Attach request信息记为T0时间点，即是UE进入4G网络的时间点；之后UE与MME完成如下流程图5条信令的交付，完成UE在4G网络侧的初始上下文建立，并开始在4G网络上做业务。
对于eNodeB侧而言，eNodeB发送Ue context release request(cause＝28)且S11接口30秒内存在delete session及delete session与cause时间间隔内不能有除Paging(Procedure Type＝4)的任何S1消息，该点表示空闲态的UE离开LTE网络到2/3G网络。
对于UE侧而言，UE可以利用ATU或者ATTACH重新返回4G网络。
根据3GPP LTE的S1AP应用协议，UE CONTEXT RELEASE REQUEST消息，应该标注针对所请求的与UE相关联的逻辑S1连接释放的释放的原因值，例如“User Inactivity”、“Radio Connection With UE Lost”、“CSG Subscription Expiry”、“CS Fallbacktriggered”、“Redirection towards 1xRTT”,“Inter-RAT Redirection”、“UE NotAvailable for PS Service”等。
图2示出了根据本公开的实施例的、基于用户信令的弱覆盖小区识别方法200的示例性流程图。方法200开始于步骤201，确定脱网用户占比，其中脱网用户占比是离开4G移动通信网络的用户占总4G用户数的比例，移动通信网络包括2G、3G和4G网络。
方法随后继续到步骤202，确定脱网用户的4G占网时长占比，其中脱网用户的4G占网时长占比是离开移动通信网络的用户占用移动通信网络的时间、与移动通信网络的总占用时间的比例。
最后，在步骤203，至少部分地基于脱网用户占比、以及脱网用户的4G占网时长占比来确定移动通信网络的覆盖率。
图3示出了根据本公开的实施例的、基于用户信令的弱覆盖小区识别***300的示例性框图。***300包括第一计算单元310，被配置为确定脱网用户占比，其中脱网用户占比是离开4G移动通信网络的用户占总4G用户数的比例，移动通信网络包括2G、3G和4G网络；第二计算单元320，被配置为确定脱网用户的4G占网时长占比，其中脱网用户的4G占网时长占比是离开移动通信网络的用户占用移动通信网络的时间、与移动通信网络的总占用时间的比例；以及覆盖率确定单元330，被配置为至少部分地基于脱网用户占比、以及脱网用户的4G占网时长占比来确定移动通信网络的覆盖率。
根据本公开的实施例，基于3GPP LTE的S1AP应用协议，结合终端多网互操作，创新采用时域大数据信令算法，评估LTE网络覆盖情况。评估范围适用于用户级、小区级，已评估场景适合全网各种(全网、主城区、农村、室分、高速高铁、校园、旅游点等)场景。
本发明的元素可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。
上文中提到了“一个实施例”，然而应理解，在各个实施例中提及的特征并不一定只能应用于该实施例，而是可能用于其他实施例或与其他实施例组合使用。
上面已经参考附图描述了根据本发明的一些具体示例。但是，本发明并非意在受到上述实施例中描述的任何具体配置和过程的限制。本文中所提到的***、方法、图表、电路实现均为本发明声明，所列出的示例仅为本发明的应用举例，并不代表本发明仅限于此类应用示例。在本发明的精神的范围之内，本领域技术人员能够认识到上述配置、算法、操作和过程的各种替换、改变或修改。

Claims (8)

1.一种基于用户信令的弱覆盖小区识别方法，包括：
确定4G小区的如下数据：
确定脱网用户占比，其中所述脱网用户占比是离开4G移动通信网络的用户占总4G用户数的比例，其中，当用户连接至2G或3G网络时被视为离开4G移动通信网络，并且当连接到4G网络时被视为连接到通信网络；
确定脱网用户的4G占网时长占比，其中所述脱网用户的4G占网时长占比是离开移动通信网络的用户占用所述移动通信网络的时间、与所述移动通信网络的总占用时间的比例；并且
至少部分地基于所述脱网用户占比、以及所述脱网用户的4G占网时长占比来确定所述移动通信网络的覆盖率，所述移动通信网络的覆盖率用于识别所述4G小区是否为弱覆盖小区；
其中所述移动通信网络的覆盖率根据下述等式来确定：
覆盖率=1-脱网用户占比*（1-脱网用户的4G占网时长占比）。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述脱网用户占比是通过发生过“连接态至2G或3G网络”或者“空闲态至2G或3G网络”的用户、与S1接口有效用户数的比率来确定的，其中S1接口有效用户指的是含有在线状态的用户。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述脱网用户的4G占网时长占比基于下述等式来确定：
脱网用户的4G占网时长占比= [观察时间点-（用户返回4G网络时间点-用户连接态至2/3G网络时间点）-（用户返回4G网络时间点- 用户空闲态至2/3G网络时间点）-t0时间]/（观察时间点-t0时间），其中t0是所述用户进入4G网络的时间点。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述用户返回4G网络时间点是基于该用户发送Attach或带LAC信息的TAU的时间确定的。
5.一种基于用户信令的弱覆盖小区识别***，包括：
第一计算单元，被配置为确定4G小区的脱网用户占比，其中所述脱网用户占比是离开4G移动通信网络的用户占总4G用户数的比例，其中，当用户连接至2G或3G网络时被视为离开4G移动通信网络，并且当连接到4G网络时被视为连接到通信网络；
第二计算单元，被配置为确定4G小区的脱网用户的4G占网时长占比，其中所述脱网用户的4G占网时长占比是离开移动通信网络的用户占用所述移动通信网络的时间、与所述移动通信网络的总占用时间的比例；以及
覆盖率确定单元，被配置为至少部分地基于所述脱网用户占比、以及所述脱网用户的4G占网时长占比来确定所述移动通信网络的覆盖率，所述移动通信网络的覆盖率用于识别所述4G小区是否为弱覆盖小区；
其中所述覆盖率确定单元根据下述等式来确定所述移动通信网络的覆盖率：
覆盖率=1-脱网用户占比*（1-脱网用户的4G占网时长占比）。
6.如权利要求5所述的***，其中所述第一计算单元通过发生过“连接态至2G或3G网络”或者“空闲态至2G或3G网络”的用户、与S1接口有效用户数的比率来确定所述脱网用户占比，其中S1接口有效用户指的是含有在线状态的用户。
7.如权利要求5所述的***，其中所述第二计算单元基于下述等式来确定所述脱网用户的4G占网时长占比：
脱网用户的4G占网时长占比= [观察时间点-（用户返回4G网络时间点-用户连接态至2/3G网络时间点）-（用户返回4G网络时间点- 用户空闲态至2/3G网络时间点）-t0时间]/（观察时间点-t0时间），其中t0是所述用户进入4G网络的时间点。
8.如权利要求7所述的***，其中所述用户返回4G网络时间点是基于该用户发送Attach或带LAC信息的TAU的时间确定的。
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