CN108718254A - 地铁室内分布***故障定位方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种地铁室内分布***故障定位方法，包括：步骤S1)，将地铁沿线进行地理栅格化处理；步骤S2)，建立地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库；步骤S3)，收集用户终端周期性上报的MR记录与所述位置指纹库进行匹配；步骤S4)，统计地理栅格内所匹配的MR记录条数；步骤S5)，根据地理栅格定位地铁室内分布***故障的地理位置。本发明还公开了一种地铁室内分布***故障定位***。本发明采用测量得到地铁内每个地理栅格的覆盖电平特征指纹实现地理栅格和位置指纹库的同步生成和映射，采集最小时间粒度的MR原始文件实现地铁室内分布***故障的相对实时定位，实现地铁室内分布***故障的精准定位。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信室内分布***领域，具体地指一种地铁室内分布***故障定位方法及***。
背景技术
地铁已经成为城市最常用的公共出行方式，用户经常使用移动互联网来填充在途时间，因而保障地铁用户感知愈发重要。但当前地铁室内分布***故障发现主要是通过客户投诉“被动响应”，具有较大的滞后性，而且故障定位繁琐、工作量大、定位准确率低。
移动通信的室内分布***主要由有源设备及无源分布***组成，其中无源分布***由馈线、无源器件、天线组成，实现射频信号在建筑物内的传输及覆盖。室内分布***的故障排查主要包括故障定位及故障处理两个步骤。
现有技术中，在室内分布***出现故障时，基于无源RFID标签的室内分布***采用天馈监控方法来进行故障定位，该监控方法在室内分布***的基础上，引入了读写器、RFID标签以及合路器等设备，其具体方法步骤如下：
(1)将读写器与室内分布***的信源通过合路器合路；
(2)读写器发出未调制的连续波信号至室分天线；
(3)室分天线将连续波信号向空间辐射出去；
(4)RFID标签接收连续波信号能量，并响应读写器的指令，将存储的ID信息经室内分布***传至读写器；
(5)读写器读取RFID标签回传的ID信息，并传至网管中心；
(6)网管中心对ID信息进行实时监控。
当读写器无法读取某个RFID标签的ID信息时，意味着该标签所在的天线断开或天线的外罩脱落，此时网管***将出现告警信息并实时通知网管或维护人员故障天线的所在位置来进行故障排查。
然而，现有的基于无源RFID标签的室内分布***天馈监控方法存在以下缺点：
(1)原有室内分布***涉及改动，需增加RFID标签***。
(2)只能监控室内分布***的天馈故障，不能监控室内分布***的信源故障。
(3)只适用于吸顶天线或全向天线，不支持泄露电缆，因此现有方法不适用于地铁、铁路隧道等需要大量部署泄露电缆的室内分布***。
基于以上，有必要研究一种适用于地铁、铁路隧道等的室内分布***故障定位方法及***。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种适用于地铁环境的地铁室内分布***故障定位方法。
为实现上述目的，本发明所设计的地铁室内分布***故障定位方法，包括以下步骤：步骤S1)，将地铁沿线进行地理栅格化处理；步骤S2)，建立地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库；步骤S3)，收集用户终端周期性上报的MR记录与所述位置指纹库进行匹配；步骤S4)，统计地理栅格内所匹配的MR记录条数；步骤S5)，根据地理栅格定位地铁室内分布***故障的地理位置。
作为优选方案，所述步骤S1)进一步包括以下步骤：步骤S11)，沿地铁线测试生成CQT文件；步骤S12)，解析CQT文件得到地铁室内分布***信号特征；步骤S13)，对室内分布***信号特征进行地理栅格编号。
作为优选方案，在所述步骤S11)中，采用至少两部同一类型的测试终端(11)进行测试，从地铁始发站同时启动所述部测试终端(11)按照所述测试终端(11)的芯片采样周期实时采集无线信号生成CQT文件。
作为优选方案，在所述步骤S12)中，剔除列车停靠站台时的地铁室内分布***信号特征，对地铁线以所述测试终端(11)的芯片采样周期为时间间隔得到对应的室内分布***信号特征，所述地铁室内分布***信号特征包括主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI及邻小区信号电平。
作为优选方案，在所述步骤S2)中，对不同的所述测试终端(11)所得到的相同栅格编号所对应的室内分布***的所述主小区信号电平、所述邻小区信号电平进行算术平均得到对应栅格内的包含所述主小区信号电平强度平均值及所述邻小区信号电平强度平均值的信号电平强度向量；所述位置指纹库包括地理栅格编号、所含小区数量、小区唯一标识、小区信号电平。
作为优选方案，在所述步骤S3)中，采集并解析地铁室内分布***的MR原始文件得到地铁手机用户实时上报的待匹配MR记录中的主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI及邻小区信号电平，并从所述位置指纹库中筛选出具有相同主小区唯一标识和邻小区PCI的一个或多个信号电平强度向量；计算所述信号电平强度向量与待匹配MR的信号电平强度向量之间的距离；如果信号电平强度向量中只包含一个信号电平时，采用欧氏距离计算公式，否则采用余弦距离公式，选取余弦距离最大或欧氏距离最短并且满足距离门限值要求的地理栅格编号，作为待匹配MR记录的位置估计值。
作为优选方案，在所述步骤S4)中，统计连续的地理栅格内所匹配的MR记录条数，如在指定时间段内未匹配到MR记录的地理栅格序号连续并且序号连续的栅格数量大于设定门限值，则判定所述地理栅格所对应的室内分布***覆盖区域出现故障。
作为优选方案，所述设定门限值为50。
本发明的目的在于，提供一种适用于地铁环境的地铁室内分布***故障定位***。
为实现上述目的，本发明所设计的地铁室内分布***故障定位***，包括：执行所述步骤S1)的地理栅格化模块(10)、执行所述步骤S2)的指纹库建立模块(20)、执行所述步骤S3)的MR记录匹配模块(30)、执行所述步骤S4)的MR记录统计模块(40)及执行所述步骤S5)的故障定位模块(50)。
作为优选方案，所述地理栅格化模块(10)包括采集地理点无线参数和多径信号的测试终端(11)、对CQT文件进行解析得到文本格式的地铁室内分布***信号特征的CQT文件解析模块(12)及对室内分布***信号特征进行顺序编号的信号特征处理模块(13)，所述测试终端(11)为商用手机或PDA，每一所述测试终端(11)中安装相同版本的具备实时采集所处地理点的无线参数、多径信号等功能的程序且导入有地铁站点分布图。
本发明的有益效果是：本发明的地铁室内分布***故障定位方法及***针对地铁隧道等封闭性场景下无法获取经纬度信息进行地理栅格化的问题，借助测试终端芯片采样周期固定和地铁列车平均速度均匀的特点，采用测量得到地铁隧道内每个地理栅格的覆盖电平特征指纹，实现地理栅格和位置指纹库的同步生成和映射，采集最小时间粒度的MR原始文件，实现地铁室内分布***故障的相对实时定位，依托周期上报的真实反映无线环境的测量报告，并借助地理栅格化和位置指纹库技术，实现地铁室内分布***故障的精准定位。
附图说明
图1为本发明的优选实施例的地铁室内分布***故障定位方法的流程图。
图2为图1中的地铁室内分布***故障定位方法的步骤S1的流程图。
图3为本发明的优选实施例的地铁室内分布***故障定位***的结构示意图。
图4为图3中地铁室内分布***故障定位***的地理栅格化模块的结构示意图。
图中各部件标号如下：地理栅格化模块10(其中，测试终端11、CQT文件解析模块12、信号特征处理模块13)、指纹库建立模块20、MR记录匹配模块30、MR记录统计模块40、故障定位模块50。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
MR(Measurement Report)即测量报告，是用户终端在执行业务过程中向网络上报的、能够反映用户终端当前无线环境真实情况的测量报告。周期性MR的上报周期一般设定为5秒。基于此，本发明利用采集的MR原始文件来实现地铁室内分布***故障区域的实时、精准定位，从而提升用户感知和运营效率。本发明所提供的地铁室内分布***故障定位方法及***，不依赖第三方的RFID标签信息，可避免对原有室内分布***做任何改动，能同时监控室内分布***的天馈和信源故障，能适用于吸顶天线、全向天线或泄露电缆等场景。
请参阅图1，本发明优选实施例的地铁室内分布***故障定位方法的各个步骤详述如下：
步骤S1，地理栅格化模块10将地铁沿线(包括地铁隧道和站台轨道)进行地理栅格化处理。
请结合参阅图2和图3，地理栅格化模块10包括采集地理点无线参数和多径信号的测试终端11、CQT文件解析模块12及信号特征处理模块13。
步骤S11，采用测试终端11沿地铁线测试生成CQT文件。
首先，采用至少两部同一类型测试终端11(例如：商用手机、PDA等)，每一测试终端11中安装相同版本的具备实时采集所处地理点的无线参数、多径信号等功能的程序，并在测试终端11中导入绘制好的地铁站点分布图。
然后，从地铁始发站同时启动上述多部测试终端11的程序进行CQT(Call QualityTest，呼叫质量拨打测试)，开始按照测试终端11的芯片固定采样周期实时采集无线信号。每当列车进站停车、启动以及到达站台的首、尾处时，在已导入的地铁站台分布图上分别进行手动打点(注：每次手动打点不要重叠在一起)，一直持续到地铁终点站，从而得到每个测试终端11分别生成的CQT文件。
步骤S12，采用CQT文件解析模块12解析CQT文件得到地铁室内分布***信号特征。
首先，通过具备解析CQT文件的能力的CQT文件解析模块12解析某个CQT文件，得到文本格式的地铁室内分布***信号特征，地铁室内分布***信号特征包括：主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI(Physical Cell Identifier，物理小区标识，用来区分不同小区的无线信号)、邻小区信号电平。
然后，根据之前的列车停车、启动时的手动打点，剔除列车停靠站台时的信号特征记录，可完成对整条地铁的按相同时间间隔(即测试终端的芯片采样周期)的均匀等分，并得到每个时间间隔所对应的室内分布***信号特征记录。
步骤S13，采用信号特征处理模块13对室内分布***信号特征进行地理栅格化处理。
信号特征处理模块13将室内分布***信号特征进行顺序编号，得到当前CQT文件的地理栅格化处理数据。
采用上述相同步骤处理剩余的CQT文件，得到不同测试终端对整条地铁站台和隧道的地理栅格化处理，从而实现整条地铁站台和隧道的地理栅格化处理。
在栅格化处理中，地理栅格的长度L按照如下公式计算：
L＝T*V
其中，
T为测试终端芯片采样周期，单位为s(秒)；
V为地铁列车平均速度，单位为m/s(米/秒)。
根据之前的站台首、尾处手动打点，可进一步计算出不同地铁站点的站台和隧道所包含的采样时刻数量，也就是可标识出不同地铁站点的站台和隧道所包含的栅格编号。
其中：站台内的地铁列车平均速度V站＝地铁站台长度L站/(测试终端芯片采样周期T*站台内的采样时刻数量N站)；隧道内的地铁列车平均速度V隧＝地铁隧道长度L隧/(芯片采样周期T*隧道内的采样时刻数量N隧)。
步骤S2，指纹库建立模块20建立地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库。
采用多部同类型测试终端11同时测量得到地铁隧道内每个地理栅格的覆盖电平特征指纹，针对不同的测试终端11产生的相同栅格编号所对应的信号电平(主小区信号电平、邻小区信号电平)进行算术平均，得到对应室内分布***的信号电平强度向量，信号电平强度向量包含主小区信号电平强度平均值、邻小区信号电平强度平均值，实现地理栅格和位置指纹库的同步生成和映射，从而建立地铁地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库。
位置指纹库包括地理栅格编号、所含小区数量、小区唯一标识、小区信号电平。
步骤S3，MR记录匹配模块30收集用户终端周期性上报的MR记录，并与位置指纹库进行匹配。
首先，MR记录匹配模块30采集并解析地铁室内分布***OMC(Operation andMaintenance Center，操作维护中心)周期生成的MR(Measurement Report，测量报告)原始文件，得到地铁手机用户实时上报的待匹配MR记录中的主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI及邻小区信号电平，并从位置指纹库中筛选出具有相同主小区唯一标识和邻小区PCI的一个或多个信号电平强度向量。
然后，计算这些信号电平强度向量与待匹配MR的信号电平强度向量之间的距离。如果信号电平强度向量中只包含一个信号电平时，采用欧氏距离计算公式，否则采用余弦距离公式。
最后，选取余弦距离最大或欧氏距离最短并且满足距离门限值要求的栅格编号，作为待匹配MR记录的位置估计值。
欧几里得度量(Euclidean Metric)也称欧氏距离，是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
余弦相似度又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。
步骤S4，MR记录统计模块40统计地理栅格内所匹配的MR记录条数。
MR记录统计模块40统计连续的地理栅格内所匹配的MR记录条数，当MR记录条数为空时，意味着对应的地理栅格所对应的室内分布***出现故障。
步骤S5，故障定位模块50根据地理栅格定位地铁室内分布***故障的地理位置。
如果MR记录统计模块40在指定时间段内未匹配到MR记录的地理栅格序号连续，并且序号连续的栅格数量大于设定门限值(例如：50)时，可判定这些连续地理栅格所对应的室内分布***覆盖区域出现故障，并将其报告给故障定位模块50。故障定位模块50根据地理栅格序号将室内分布***的故障进行准确的定位。
请结合参阅图2和图3，本发明还提供了一种地铁室内分布***故障定位***，用于对室内分布***的信源部分和天馈部分的故障进行定位，该***包括：地理栅格化模块10、指纹库建立模块20、MR记录匹配模块30、MR记录统计模块40及故障定位模块50。
地理栅格化模块10用于对地铁隧道和站台轨道进行地理栅格化处理，包括采集地理点无线参数和多径信号的测试终端11、对CQT文件进行解析得到文本格式的地铁室内分布***信号特征的CQT文件解析模块12及对室内分布***信号特征进行顺序编号的信号特征处理模块13。测试终端11可为商用手机、PDA等，每一测试终端11中安装相同版本的具备实时采集所处地理点的无线参数、多径信号等功能的前台软件，测试终端11中的前台软件上导入绘制好的地铁站点分布图。
指纹库建立模块20用于建立地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库。位置指纹库包括地理栅格编号、所含小区数量、小区唯一标识、小区信号电平。
MR记录匹配模块30用于将收集到的MR原始文件进行解析，并将每条MR记录与位置指纹库进行匹配。具体地，MR记录匹配模块30采集并解析地铁室内分布***OMC周期生成的MR原始文件，得到地铁手机用户实时上报的待匹配MR记录中的主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI及邻小区信号电平，并从位置指纹库中筛选出具有相同主小区唯一标识和邻小区PCI的一个或多个信号电平强度向量。MR记录匹配模块30计算这些信号电平强度向量与待匹配MR的信号电平强度向量之间的距离。如果信号电平强度向量中只包含一个信号电平时，采用欧氏距离计算公式，否则采用余弦距离公式。MR记录匹配模块30选取余弦距离最大或欧氏距离最短并且满足距离门限值要求的栅格编号，作为待匹配MR记录的位置估计值。
MR记录统计模块40用于统计地理栅格内所匹配的MR记录条数，判定室内分布***是否存在故障。MR记录统计模块40统计连续的地理栅格内所匹配的MR记录条数，当MR记录条数为空时，则判定对应的地理栅格所对应的室内分布***出现故障。如果MR记录统计模块40在指定时间段内未匹配到MR记录的地理栅格序号连续，并且序号连续的栅格数量大于设定门限值(例如：50)时，可判定这些连续地理栅格所对应的室内分布***覆盖区域出现故障。
故障定位模块50接收MR记录统计模块40的室内分布***故障报告后，根据地理栅格序号将室内分布***的故障进行准确的定位。
以下将结合武汉地铁3号线的实例对本发明的地铁室内分布***故障定位方法进行更加具体的说明。
步骤S1，完成武汉地铁3号线地铁隧道和站台轨道的地理栅格化处理。
测试人员携带已安装前台测试软件Pilot Walktour的测试终端IPHONE 6S A和测试终端IPHONE 6S B，从地铁起点宏图大道站台进入地铁列车尾部同时开始CQT测试。当列车启动、离开站台、或到达下一站台停车时，测试人员要在已导入测试终端A的地铁站台分布图上进行手动打点(注：每次手动打点不要重叠在一起)，一直持续到地铁终点沌阳大道站台，从而得到测试终端A、B生成的两个.rcu格式的CQT文件。
测试人员采用Pilot Walktour软件解析测试终端A生成的CQT文件，并输出TXT文本格式的地铁室内分布***信号特征记录。然后，根据之前列车停车、启动时的手动打点，剔除列车停靠站台时的信号特征记录，完成对整条地铁的200ms间隔周期(即测试终端A的芯片采样周期)的均匀等分，并得到每个200ms所对应的信号特征记录信息：采样时刻、主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI、邻小区信号电平。最后，针对这些信号特征记录从1开始进行顺序编号，得到长度为29640米的武汉地铁3号线全部11694个地理化栅格。
采用上述相同步骤处理测试终端B生成的CQT文件，实现测试终端B对整条地铁站台和隧道的地理栅格化处理。
步骤S2，针对测试终端A、测试终端B产生的相同栅格编号所对应的主小区信号电平、邻小区信号电平进行算术平均，得到对应栅格内的信号电平强度向量(包含主小区信号电平强度平均值、邻小区信号电平强度平均值)，从而建立地铁地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库，见下表。
表1地铁地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库
步骤S3，采集并解析地铁室内分布***OMC周期生成的15分钟粒度的MR原始文件，得到地铁手机用户实时上报的待匹配MR记录中的主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI及邻小区信号电平，并从位置指纹库中筛选出具有相同主小区唯一标识和邻小区PCI的一个或多个信号电平强度向量。
然后，计算这些信号电平强度向量与待匹配MR的信号电平强度向量之间的距离。如果信号电平强度向量中只包含一个信号电平时，采用欧氏距离计算公式，否则采用余弦距离公式。
最后，选取余弦距离最长或者欧氏距离最短并且满足距离门限值要求(要求主小区唯一标识对应的信号电平强度大于-110dBm)的栅格编号，作为待匹配MR记录的栅格位置估计值，见下表。
表2待匹配MR记录的栅格位置估计值
步骤S4，按小时粒度统计武汉地铁3号线全部11694个地理栅格内所匹配的MR记录条数。
表3全部地理栅格内所匹配的MR记录条数
| 栅格编号 | 日期 | 时间点 | 匹配的MR记录条数 |
| 4 | 2018/4/2 | 10 | 3 |
| 5 | 2018/4/2 | 10 | 10 |
| 7 | 2018/4/2 | 10 | 9 |
| 11 | 2018/4/2 | 10 | 2 |
| 12 | 2018/4/2 | 10 | 31 |
| 13 | 2018/4/2 | 10 | 2 |
| 14 | 2018/4/2 | 10 | 17 |
| …… | …… | …… | …… |
| 11675 | 2018/4/2 | 10 | 2 |
| 11678 | 2018/4/2 | 10 | 5 |
| 11680 | 2018/4/2 | 10 | 12 |
| 11687 | 2018/4/2 | 10 | 6 |
如果一个小时内未匹配到MR记录的地理栅格序号连续，并且序号连续的栅格数量大于设定门限值(50)时，可判定这些连续地理栅格所对应的室内分布***覆盖区域出现故障。
步骤S5，根据地理栅格序号将室内分布***的故障进行准确的定位。
通过上述记载可清楚地了解，本发明的地铁室内分布***故障定位方法及***的优点主要体现在以下几个方面：
(1)本发明针对地铁隧道等封闭性场景下无法获取经纬度信息进行地理栅格化的问题，借助测试终端芯片采样周期固定和地铁列车平均速度均匀的特点，采用多部同类型测试终端同时测量得到地铁隧道内每个地理栅格的覆盖电平特征指纹，实现地理栅格和位置指纹库的同步生成和映射。采集最小时间粒度的MR原始文件，实现地铁室内分布***故障的相对实时定位，依托周期上报的真实反映无线环境的测量报告，并借助地理栅格化和位置指纹库技术，实现地铁室内分布***故障的精准定位。
(2)本发明针对地铁室内分布***故障的定位，是位置指纹库定位算法的逆向应用。地铁的室内场景比较特殊，是一个比较封闭的窄长型环境，其室内信号与室外信号隔离好，具有干扰小、信号电平波动小的特点，而且地铁线路内同时有多列列车连续、循环运行，相邻列车时间间隔较短(通常低于5分钟)，可以认为地铁手机用户持续占用整条地铁的室内分布***，因此，一旦连续的多个地理栅格都未匹配到用户上报的测量报告数据，则认为地铁隧道该区域室内分布***存在故障，准确性高。
(3)在MR记录与位置指纹库进行匹配的算法中，采用最近邻分析，在欧氏距离的应用的基础上还增加了余弦相似度，对算法进行优化和更新。
综上所述，本发明的地铁室内分布***故障定位方法及***基于用户终端周期上报的测量报告来实现，由于测量报告真实反映了用户当前执行业务过程中的无线环境，也就是室内分布***的实际运行情况，因此，通过对该测量报告的实时监测和位置定位，就能实现室内分布***故障的实时监控和定位。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种地铁室内分布***故障定位方法，包括以下步骤：
步骤S1)，将地铁沿线进行地理栅格化处理；
步骤S2)，建立地理栅格与室内分布***信号特征一一映射的位置指纹库；
步骤S3)，收集用户终端周期性上报的MR记录与所述位置指纹库进行匹配；
步骤S4)，统计地理栅格内所匹配的MR记录条数；
步骤S5)，根据地理栅格定位地铁室内分布***故障的地理位置。
2.根据权利要求1所述的地铁室内分布***故障定位方法，其特征在于，所述步骤S1)进一步包括以下步骤：
步骤S11)，沿地铁线测试生成CQT文件；
步骤S12)，解析CQT文件得到地铁室内分布***信号特征；
步骤S13)，对室内分布***信号特征进行地理栅格编号。
3.根据权利要求2所述的地铁室内分布***故障定位方法及***，其特征在于：在所述步骤S11)中，采用至少两部同一类型的测试终端(11)进行测试，从地铁始发站同时启动所述部测试终端(11)按照所述测试终端(11)的芯片采样周期实时采集无线信号生成CQT文件。
4.根据权利要求3所述的地铁室内分布***故障定位方法，其特征在于：在所述步骤S12)中，剔除列车停靠站台时的地铁室内分布***信号特征，对地铁线以所述测试终端(11)的芯片采样周期为时间间隔得到对应的室内分布***信号特征，所述地铁室内分布***信号特征包括主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI及邻小区信号电平。
5.根据权利要求3所述的地铁室内分布***故障定位方法，其特征在于：在所述步骤S2)中，对不同的所述测试终端(11)所得到的相同栅格编号所对应的室内分布***的所述主小区信号电平、所述邻小区信号电平进行算术平均得到对应栅格内的包含所述主小区信号电平强度平均值及所述邻小区信号电平强度平均值的信号电平强度向量；所述位置指纹库包括地理栅格编号、所含小区数量、小区唯一标识、小区信号电平。
6.根据权利要求5所述的地铁室内分布***故障定位方法，其特征在于：在所述步骤S3)中，采集并解析地铁室内分布***的MR原始文件得到地铁手机用户实时上报的待匹配MR记录中的主小区唯一标识、主小区信号电平、邻小区PCI及邻小区信号电平，并从所述位置指纹库中筛选出具有相同主小区唯一标识和邻小区PCI的一个或多个信号电平强度向量；计算所述信号电平强度向量与待匹配MR的信号电平强度向量之间的距离；如果信号电平强度向量中只包含一个信号电平时，采用欧氏距离计算公式，否则采用余弦距离公式，选取余弦距离最大或欧氏距离最短并且满足距离门限值要求的地理栅格编号，作为待匹配MR记录的位置估计值。
7.根据权利要求6所述的地铁室内分布***故障定位方法，其特征在于：在所述步骤S4)中，统计连续的地理栅格内所匹配的MR记录条数，如在指定时间段内未匹配到MR记录的地理栅格序号连续并且序号连续的栅格数量大于设定门限值，则判定所述地理栅格所对应的室内分布***覆盖区域出现故障。
8.根据权利要求7所述的地铁室内分布***故障定位方法，其特征在于：所述设定门限值为50。该门限值可调整。
9.一种根据权利要求1所述的地铁室内分布***故障定位***，包括：执行所述步骤S1)的地理栅格化模块(10)、执行所述步骤S2)的指纹库建立模块(20)、执行所述步骤S3)的MR记录匹配模块(30)、执行所述步骤S4)的MR记录统计模块(40)及执行所述步骤S5)的故障定位模块(50)。
10.根据权利要求9所述的地铁室内分布***故障定位***，其特征在于：所述地理栅格化模块(10)包括采集地理点无线参数和多径信号的测试终端(11)、对CQT文件进行解析得到文本格式的地铁室内分布***信号特征的CQT文件解析模块(12)及对室内分布***信号特征进行顺序编号的信号特征处理模块(13)，所述测试终端(11)为商用手机或PDA，每一所述测试终端(11)中安装相同版本的具备实时采集所处地理点的无线参数、多径信号等功能的程序且导入有地铁站点分布图。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111356147A (zh) * | 2018-12-05 | 2020-06-30 | ***通信集团广西有限公司 | 一种室分小区故障定位方法及装置 |
| CN111491255A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-08-04 | 宜通世纪科技股份有限公司 | 一种回填经纬度定位扩量方法、***及存储介质 |
| CN112383338A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-19 | 武汉虹信科技发展有限责任公司 | 室分设备监控方法及装置 |
| CN113840252A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-24 | 上海奥感电子科技有限公司 | 一种位感定位*** |
| CN114040431A (zh) * | 2021-10-08 | 2022-02-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 网络测试方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1920593A (zh) * | 2005-08-25 | 2007-02-28 | 广州天润信息科技有限公司 | 一种位置指纹识别定位方法 |
| CN102083080A (zh) * | 2009-11-30 | 2011-06-01 | ***通信集团江苏有限公司 | 一种邻区规划的配置方法和*** |
| CN103634810A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-03-12 | 山东润谱通信工程有限公司 | 一种室内无线网络覆盖问题区域定位的方法 |
| CN103648113A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-03-19 | 山东润谱通信工程有限公司 | 一种室内无线网络故障自主检测和定位的方法 |
| CN104050254A (zh) * | 2014-06-13 | 2014-09-17 | 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司 | 利用室内数据构建3d室内特征库的方法 |
| CN104333906A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-02-04 | 知图（上海）信息技术有限公司 | 一种基于室内无线信号的定位***和方法 |
| CN105472644A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-04-06 | 四川亨通网智科技有限公司 | 基于用户行为特征的深度覆盖网络质量评估方法和*** |
| CN106162868A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-11-23 | 南京理工大学 | 基于位置指纹的高效室内定位方法 |
| CN106921989A (zh) * | 2015-12-25 | 2017-07-04 | ***通信集团北京有限公司 | 一种通信网络场强分布确定方法及装置 |
| US20170332345A1 (en) * | 2016-02-23 | 2017-11-16 | At&T Mobility Ii Llc | User equipment assisted indoor small cell location determination |
-
2018
- 2018-05-14 CN CN201810458369.5A patent/CN108718254B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1920593A (zh) * | 2005-08-25 | 2007-02-28 | 广州天润信息科技有限公司 | 一种位置指纹识别定位方法 |
| CN102083080A (zh) * | 2009-11-30 | 2011-06-01 | ***通信集团江苏有限公司 | 一种邻区规划的配置方法和*** |
| CN103634810A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-03-12 | 山东润谱通信工程有限公司 | 一种室内无线网络覆盖问题区域定位的方法 |
| CN103648113A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-03-19 | 山东润谱通信工程有限公司 | 一种室内无线网络故障自主检测和定位的方法 |
| CN104050254A (zh) * | 2014-06-13 | 2014-09-17 | 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司 | 利用室内数据构建3d室内特征库的方法 |
| CN104333906A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-02-04 | 知图（上海）信息技术有限公司 | 一种基于室内无线信号的定位***和方法 |
| CN106921989A (zh) * | 2015-12-25 | 2017-07-04 | ***通信集团北京有限公司 | 一种通信网络场强分布确定方法及装置 |
| CN105472644A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-04-06 | 四川亨通网智科技有限公司 | 基于用户行为特征的深度覆盖网络质量评估方法和*** |
| US20170332345A1 (en) * | 2016-02-23 | 2017-11-16 | At&T Mobility Ii Llc | User equipment assisted indoor small cell location determination |
| CN106162868A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-11-23 | 南京理工大学 | 基于位置指纹的高效室内定位方法 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111356147A (zh) * | 2018-12-05 | 2020-06-30 | ***通信集团广西有限公司 | 一种室分小区故障定位方法及装置 |
| CN111356147B (zh) * | 2018-12-05 | 2023-09-08 | ***通信集团广西有限公司 | 一种室分小区故障定位方法及装置 |
| CN111491255A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-08-04 | 宜通世纪科技股份有限公司 | 一种回填经纬度定位扩量方法、***及存储介质 |
| CN111491255B (zh) * | 2020-03-23 | 2022-10-21 | 宜通世纪科技股份有限公司 | 一种回填经纬度定位扩量方法、***及存储介质 |
| CN112383338A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-19 | 武汉虹信科技发展有限责任公司 | 室分设备监控方法及装置 |
| CN112383338B (zh) * | 2020-10-21 | 2022-04-19 | 武汉虹信科技发展有限责任公司 | 室分设备监控方法及装置 |
| CN113840252A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-24 | 上海奥感电子科技有限公司 | 一种位感定位*** |
| CN114040431A (zh) * | 2021-10-08 | 2022-02-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 网络测试方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114040431B (zh) * | 2021-10-08 | 2023-05-26 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 网络测试方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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