CN109302714A - 基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，包括以下步骤：(1)获取数据：从现网中分别采集用户数据及工参信息；(2)计算小区经纬度并筛选数据：通过采集的用户数据计算小区经纬度并对数据进行处理；(3)计算基站经纬度：根据步骤(2)数据处理后用户数据采用预测算法预测小区的经纬度，再根据工参表匹配同一个基站上的不同小区信息，由不同的小区经纬度数据预测基站的经纬度信息，从而研判基站的位置；(4)越区覆盖的识别：通过基站位置确定其所在小区的辐射范围，再计算出用户所在的位置距离小区最远的距离，以及该距离是否覆盖了邻区的辐射范围，从而判断出该小区是否越区覆盖。该方法精确，节省人力成本。
Description
技术领域
本发明属于无线通信行业技术领域，尤其是涉及一种基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法。
背景技术
基站信息通常是由基站安装、维护人员手动输入和制表存储于服务器端。这些数据常常因为输入人员的疏忽、疲惫等原因而录入错误或者由于台风等天气原因造成天线偏移导致基站信息错误。因此工参数据中不可避免地含有基站位置的错误信息。这些错误信息的存在，常常给运营商的基站建设、维护、用户增值业务服务带来很多问题，严重影响用户的使用体验，为此有必要通过技术手段对上述基站错误信息进行排查，进而对存疑基站位置信息进行更正。人为的查找，更正错误信息是繁重的、低效的。在现有的技术中还没有使用用户数据进行基站经纬度纠偏的。在判断基站的正确位置后，通过对用户数据进行分析，识别出越区覆盖的小区。
由于基站天线挂高过高或者仰角过小引起该小区覆盖距离过远，从而越区覆盖到其他站点覆盖的区域并且在该区域内手机或信号接收设备接收到信号电平较好。越区覆盖会引起孤岛效益甚至频率干扰，引起错误的切换，导致网络质量的下降。同时由于越区覆盖会吸收本该由其他小区承载的业务量，因此会推高小区网络负荷甚至造成本小区的网络拥堵。找到一种准确、有效评估越区覆盖的技术方法有助于日常网络优化。传统的检测方法有路测LOG解析、检测TA统计。
1)路测LOG解析：通过对路测LOG的解析，确定对应的小区，从所有样本点中判断出多个有效越区覆盖样本点，并统计所述有效越区覆盖样本点的个数；判断所述有效越区覆盖样本点的个数占所有被所述小区覆盖的样本点的比例是否超过预设定的比例门限，当超过预设定的比例门限时，判定所述小区存在越区覆盖。以上方案需要人为确定预设门限，且需要依靠路测信息，数据源获取局限大，门限设定认为随机性大。
2)在移动无线通信***中，TA是衡量移动终端距离服务小区远近的一个重要参数。TA越大表明移动终端到基站空间的信号在空间传输的时间越长，传输的路径也越长，因此可以利用OMC或者大量路测数据的TA统计分布，如果发现有大量TA值比较大的小区，可以判定该小区越区覆盖。但需要注意的是，由于射频拉远设备和电波的非直线传播会引入额外的TA值，因此TA值无法完全真实反映移动终端到基站的距离，所以该方法无法完全准确的对越区覆盖进行判，需要结合OMC其他指标如上行通话质量、切换成功率、上行发射功率等，才能对小区的越区覆盖有个比较明确的判定.判断方法需要有一定优化经验的工程师结合各项指标对目标小区一个个进行判断，无法实现目标小区是否越区覆盖的“傻瓜化”和“批量化”判断。
通过对传统方法的描述可以发现，传统判断方法需要依赖于可靠的数据源和有一定优化经验的工程师结合各项指标对目标小区一个一个进行判断，实际上人工测试判断越区覆盖问题时，存在耗费大量人力物力资源，执行起来相对比较困难无法实现目标小区是否越区覆盖的“傻瓜化”和“批量化”判断。
因此，有必要开发一种基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，基于用户数据来实现越区覆盖的判断的，数据来源广泛(包括OTT、mr、MDT)，数量大，数据精准，这样也弥补了在判断越区覆盖时需要有一定的优化经验，这样可以实现“傻瓜化”和“批量化”判断，为网络优化提供助力，节省人力成本。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，数据来源广泛，数量大，数据精准，这样也弥补了在判断越区覆盖时需要有一定的优化经验，这样可以实现“傻瓜化”和“批量化”判断；为网络优化提供助力，节省人力成本。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：该基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，包括以下步骤：
(1)获取数据：从现网中分别采集用户数据及工参信息；
(2)计算小区经纬度并筛选数据：通过采集的用户数据计算小区经纬度并对数据进行处理；
(3)计算基站经纬度：根据步骤(2)数据处理后用户数据采用预测算法预测小区的经纬度，再根据工参表匹配同一个基站上的不同小区信息，由不同的小区经纬度数据预测基站的经纬度信息，从而研判基站的位置；
(4)越区覆盖的识别：通过基站位置确定其所在小区的辐射范围，再计算出用户所在的位置距离小区最远的距离，以及该距离是否覆盖了邻区的辐射范围，从而判断出该小区是否越区覆盖。
采用上述技术方案，通过对传统方法的描述可以发现，传统判断方法需要依赖于可靠的数据源和有一定优化经验的工程师结合各项指标对目标小区一个一个进行判断，实际上人工测试判断越区覆盖问题时，存在耗费大量人力物力资源，执行起来相对比较困难无法实现目标小区是否越区覆盖的“傻瓜化”和“批量化”判断；基于这个目标，本发明利用用户数据来实现越区覆盖的判断的，数据来源广泛(包括OTT、mr、MDT)，数量大，数据精准，数据的覆盖范围广泛，有专业的通信工程师来实现程序的设计，弥补了在判断越区覆盖时需要有一定的优化经验，这样可以实现“傻瓜化”和“批量化”判断；如果发生干扰，计算的距离就不精准，而本发明是通过经纬度来计算的，所以记录精准。基于用户数据实现基站位置研判后进行越区覆盖识别的方法通过正确的识别出基站位置后有利于基站维护人员及时更新工参信息，而且不会浪费大量的人力、物力。判断出基站的准确位置后，利用更新后的工参数据识别小区是否越区覆盖，若是越区覆盖，则让现场工程师进行天线优化调整；所述步骤(4)中的最远距离是指每个小区下选择距小区最远的用户距离。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(2)中数据处理具体包括以下步骤：
S21一次筛选：对于每个小区的所有用户数据先去除无经纬度及经纬度信息异常的数据，得到经过一次筛选后的数据；
S22二次筛选：在步骤S21一次筛选后的数据中选取参考信号接收功率RSRP大于给定阀值的用户数据，根据距离的离散程度，删除距离异常的用户数据。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(3)中采用预测算法研判基站的位置的具体步骤包括：
S31对步骤(2)数据处理后用户数据，通过小区识别码ECI进行分类，计算全部数据的经度、纬度平均值，再按基站进行分类，计算出每个基站的经度、纬度平均值，得到一个基站经纬度的列表；
S32根据工参信息里每个小区的经纬度，算出与步骤S31得出的基站经纬度之间的距离，得到一个距离列表；
S33根据步骤S32的小区距离基站距离列表，以此为量度做一次排序，分别找出距离偏差较大的小区和距离一致或偏差在误差范围内的小区；
S34根据步骤S33选出的距离偏差较大的小区，小区所属基站，作为经纬度错误的基站并纠正其实际经纬度输出正确的基站位置；距离一致或偏差在误差范围内的小区则输出基站位置。
采用上述技术方案，对一些基站位置信息进行纠正；基站信息是由基站安装、维护人员事先人为手动输入、制表存储于服务器端的；这些数据常常因为输入人员的疏忽、疲惫等原因而引起错误数据的录入，或者由于台风等天气原因造成基站问题，因此不可避免地常常含有一定量的基站位置的错误信息；这些错误信息的存在，常常给电信运营商的基站建设、维护，用户增值业务服务等带来很多问题，严重影响最终用户的使用体验，为此有必要通过适当的技术手段，对上述基站的错误位置信息进行排查、发现，进而对存疑基站的位置信息进行修正；人为的去查找、更正上述信息是繁重的，低效率的；而且现有的技术中，没有用ott或mdt数据进行基站经纬度纠偏的；该基站经纬度修复即纠正的方法，以减少工作人员在对基站经纬度修复过程中的工作量。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(4)中的越区覆盖的识别的具体步骤为：对待评估小区中的用户数据进行越区覆盖判断，通过用户数据计算每位用户到小区的距离，选出最远用户的距离，通过基站位置和基站辐射范围判断该距离是否超过覆盖范围，若是，则可认为该小区是越区覆盖，可通知天线优化调整；若不是则进行用户移动性均衡优化。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(1)中的用户数据包括OTT或/和MDT或/和mr数据。
与现有技术相比，基于用户数据实现基站位置研判后进行越区覆盖识别的方法通过正确的识别出基站位置后有利于基站维护人员及时更新工参信息，而且不会浪费大量的人力、物力。判断出基站的准确位置后，利用更新后的工参数据识别小区是否越区覆盖，若是越区覆盖，则让现场工程师进行天线优化调整；该方法判断精确，大大降低了劳动力成本和硬件成本。
附图说明
下面结合附图和本发明的实施方式进一步详细说明：
图1是基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法的中基站位置研判的流程示意图；
图2是基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法越区覆盖识别的流程示意图；
图3是基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法的基站位置判断示意图；
图4是基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法的中越区覆盖示意图。
具体实施方式
如图1～2所示，该基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取数据：从现网中分别采集用户数据及工参信息；所述步骤(1)中的用户数据包括OTT或/和MDT或/和mr数据；
(2)计算小区经纬度并筛选数据：通过采集的用户数据计算小区经纬度并对数据进行处理；
(3)计算基站经纬度：根据步骤(2)数据处理后用户数据采用预测算法预测小区的经纬度，再根据工参表匹配同一个基站上的不同小区信息，由不同的小区经纬度数据预测基站的经纬度信息，从而研判基站的位置；
(4)越区覆盖的识别：通过基站位置确定其所在小区的辐射范围，再计算出用户所在的位置距离小区最远的距离，以及该距离是否覆盖了邻区的辐射范围，从而判断出该小区是否越区覆盖。
所述步骤(2)中数据处理具体包括以下步骤：
S21一次筛选：对于每个小区的所有用户数据先去除无经纬度及经纬度信息异常的数据，得到经过一次筛选后的数据；
S22二次筛选：在步骤S21一次筛选后的数据中选取参考信号接收功率RSRP大于给定阀值的用户数据，根据距离的离散程度，删除距离异常的用户数据。
如图1和图3所示，所述步骤(3)中采用预测算法研判基站的位置的具体步骤包括：
S31对步骤(2)数据处理后用户数据，通过小区识别码ECI进行分类，计算全部数据的经度、纬度平均值，再按基站进行分类，计算出每个基站的经度、纬度平均值，得到一个基站经纬度的列表；
S32根据工参信息里每个小区的经纬度，算出与步骤S31得出的基站经纬度之间的距离，得到一个距离列表；
S33根据步骤S32的小区距离基站距离列表，以此为量度做一次排序，分别找出距离偏差较大的小区和距离一致或偏差在误差范围内的小区；
S34根据步骤S33选出的距离偏差较大的小区，小区所属基站，作为经纬度错误的基站并纠正其实际经纬度输出正确的基站位置；距离一致或偏差在误差范围内的小区则输出基站位置。
采用上述技术方案，对一些基站位置信息进行纠正；基站信息是由基站安装、维护人员事先人为手动输入、制表存储于服务器端的；这些数据常常因为输入人员的疏忽、疲惫等原因而引起错误数据的录入，或者由于台风等天气原因造成基站问题，因此不可避免地常常含有一定量的基站位置的错误信息；这些错误信息的存在，常常给电信运营商的基站建设、维护，用户增值业务服务等带来很多问题，严重影响最终用户的使用体验，为此有必要通过适当的技术手段，对上述基站的错误位置信息进行排查、发现，进而对存疑基站的位置信息进行修正；人为的去查找、更正上述信息是繁重的，低效率的；而且现有的技术中，没有用ott或mdt数据进行基站经纬度纠偏的；该基站经纬度修复即纠正的方法，以减少工作人员在对基站经纬度修复过程中的工作量。
所述步骤(4)中的越区覆盖的识别的具体步骤为：对待评估的小区中的用户数据进行越区覆盖判断，通过用户数据计算每位用户到小区的距离，选出最远用户的距离，通过基站位置和基站辐射范围判断该距离是否超过覆盖范围，若是，则可认为该小区是越区覆盖，可通知天线优化调整；如图4所示，A小区辐射范围与C小区辐射范围重叠的区域中离C小区基站很近的位置(例如图中星形处的位置)也收到A小区很强的信号，那就说明A小区有越区覆盖。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细的说明，但是本发明不限于上述实施方式，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (5)
1.一种基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取数据：从现网中分别采集用户数据及工参信息；
(2)计算小区经纬度并筛选数据：通过采集的用户数据计算小区经纬度并对数据进行处理；
(3)计算基站经纬度：根据步骤(2)数据处理后用户数据采用预测算法预测小区的经纬度，再根据工参表匹配同一个基站上的不同小区信息，由不同的小区经纬度数据预测基站的经纬度信息，从而研判基站的位置；
(4)越区覆盖的识别：通过基站位置确定其所在小区的辐射范围，再计算出用户所在的位置距离小区最远的距离，以及该距离是否覆盖了邻区的辐射范围，从而判断出该小区是否越区覆盖。
2.根据权利要求1所述的基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，其特征在于，所述步骤(2)中数据处理具体包括以下步骤：
S21一次筛选：对于每个小区的所有用户数据先去除无经纬度及经纬度信息异常的数据，得到经过一次筛选后的数据；
S22二次筛选：在步骤S21一次筛选后的数据中选取参考信号接收功率RSRP大于给定阀值的用户数据，根据距离的离散程度，删除距离异常的用户数据。
3.根据权利要求2所述的基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，其特征在于，所述步骤(3)中采用预测算法研判基站的位置的具体步骤包括：
S31对步骤(2)数据处理后用户数据，通过小区识别码ECI进行分类，计算全部数据的经度、纬度平均值，再按基站进行分类，计算出每个基站的经度、纬度平均值，得到一个基站经纬度的列表；
S32根据工参信息里每个小区的经纬度，算出与步骤S31得出的基站经纬度之间的距离，得到一个距离列表；
S33根据步骤S32的小区距离基站距离列表，以此为度量做一次排序，分别找出距离偏差较大的小区和距离一致或偏差在误差范围内的小区；
S34根据步骤S33选出的距离偏差较大的小区，小区所属基站，作为经纬度错误的基站并纠正其实际经纬度输出正确的基站位置；距离一致或偏差在误差范围内的小区则输出基站位置。
4.根据权利要求3所述的基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，其特征在于，所述步骤(4)中的越区覆盖的识别的具体步骤为：
对待评估小区的用户数据进行越区覆盖判断，通过用户数据计算每位用户到小区的距离，选出最远用户的距离，通过基站位置和基站辐射范围判断该距离是否超过覆盖范围，若是，则可认为该小区是越区覆盖，可通知天线优化调整.。
5.根据权利要求4所述的基于用户数据实现基站位置研判及越区覆盖识别的方法，其特征在于，所述步骤(1)中的用户数据包括OTT或/和MDT或/和mr数据。
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