CN109874148A - 天馈异常检测方法、装置、***及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种天馈异常检测方法、装置、***及计算机设备。该方法包括：通过测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；根据测量数据计算得出第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数；根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较；根据比较结果确定待检测区域的天馈异常检测结果。本发明利用现网运行测量报告获取测量数据，评估数据更加丰富、真实，使得评估结果具有更高的可靠性和准确率；通过计算异常系数和预设阈值，对天馈***进行主动监控，无需人工排查，实现对天馈***实时状态掌握和评估，进而实现无线网络的高效、智能化、低成本运维。

Description

天馈异常检测方法、装置、***及计算机设备

技术领域

本发明属于天馈***检测领域，尤其涉及一种天馈异常检测方法、天馈异常检测装置、天馈异常检测***、计算机设备及计算机存储介质。

背景技术

在蜂窝无线通信网络中，小区天馈配置，如坐标、下倾角、方位角、挂高等对网络分析、规划、优化起着至关重要的作用，随着长期演进计划(Long Term Evolution，LTE)网络集中优化要求提高，天馈质量直接决定着网络集中分析结果的有效性、可靠性和准确性。但是天馈器件属于无源的“哑设备”，传统方法很难实现主动监控、诊断并定位隐患故障、分析性能变化趋势。第三代合作伙伴计划(3^rd Generation Partnership Project，3PGG)长期演进计划LTE针对无线通信网络运维，提出了“自组织网络”的概念。因此，通过设计智能化的***、装置，提高网络运维水平，建立基于多维数据关联分析的模型，及时、快捷、经济地发现网络中存在的天馈问题，实现天馈器件的主动监控至关重要。目前，天馈问题主要依托维护人员现场上站进行逐一排查，存在排查范围大、效率低、成本高等诸多缺点。且缺少变被动为主动的天馈监测方法来快捷、精准、高效侦测天馈问题，尤其是缺乏多维、大数据的分析手段。

目前的天馈异常检测与评估方法主要存在以下几点问题：

1、目前的天馈异常监测技术没有给出基于多维度数据的评价方法，尤其是没有关联测量报告(Measuring Report，MR)数据，准确性存在不足；

2、目前的天馈异常监测方法根据仿真场强数据和实测场强数据比对，无法避免仿真和现实情况存在的天然差异，容易产生误判；

3、目前天馈异常监测手段更多停留在人工上站排查阶段，对于无源设备的监管缺乏高效的支撑手段和平台；

4、目前反应无线网络表征的指标呈现多维度、大数据趋势，缺乏高性能的大数据处理、分析方法，造成数据的浪费。

因此，如何对全部LTE小区天馈***进行实时状态掌握和高效评估成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种天馈异常检测方法、天馈异常检测装置、天馈异常检测***计算机设备及计算机存储介质，利用MR测量报告使检测结果具有更高的可靠性和准确率，通过对测量数据高效的处理和分析，实现对天馈***实时状态掌握和评估。

一方面，本发明实施例提供一种天馈异常检测方法，方法包括：

通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；根据测量数据计算得出第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数；根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较；根据比较结果确定待检测区域的天馈异常检测结果；其中，第一预设维度指标包括如下项中的至少一项：参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量RSRQ、终端发射功率余量PHR、待测区域天馈参数表、待测区域参数配置表。在上述技术方案中，优选地，获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据之前，还包括：确定待测小区；将获取的与待测小区的距离在预设范围内的小区作为添加小区；将待测小区和添加小区确定为待检测区域。

在上述任一技术方案中，优选地，获获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据，具体包括：设置检测时间间隔；每间隔检测时间间隔，进行一次样本点采样，以获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据。

在上述任一技术方案中，优选地，根据测量数据计算得出异常系数，具体包括：根据测量数据计算得出第二预设维度指标；根据第二预设维度指标分别得出相对应维度指标的衰减量；对相对应维度指标的衰减量进行归一化处理；根据第二预设维度指标中每个维度指标的预设权重以及归一化后的每个维度指标的衰减量，计算得出天馈异常系数；其中，第二预设维度指标包括如下项中的至少一项：MR覆盖率Ci、MR重叠覆盖率Ri、平均参考信号接收功率Si、平均参考信号接收质量Qi、平均终端发射功率余量Pi。

在上述任一技术方案中，优选地，根据下述公式分别计算MR覆盖率Ci、MR重叠覆盖率Ri、平均参考信号接收功率Si、平均参考信号接收质量Qi、平均终端发射功率余量Pi：

其中，N为T_i时间内已采集的样本点的数量，rsrp(j)为第j个样本点的RSRP值，phr(j)为第j个样本点的PHR值，rsrq(j)为第j个样本点的RSRQ值，thresh2为第二预设阈值。

在上述任一技术方案中，优选地，根据下述公式分别计算MR覆盖率衰减量ΔCi、MR重叠覆盖率衰减量ΔRi、平均参考信号接收功率衰减量ΔSi、平均参考信号接收质量衰减量ΔQi、平均终端发射功率余量衰减量ΔPi：

其中，Cj为第j个样本点的MR覆盖率值，Rj为第j个样本点的MR重叠覆盖率值、Sj为第j个样本点的平均参考信号接收功率、Qj为第j个样本点的平均参考信号接收质量、Pj为第j个样本点的平均终端发射功率余量。

在上述任一技术方案中，优选地，根据下述公式分别对MR覆盖率衰减量ΔCi、MR重叠覆盖率衰减量ΔRi、平均参考信号接收功率衰减量ΔSi、平均参考信号接收质量衰减量ΔQi、平均终端发射功率余量衰减量ΔPi进行归一化处理：

根据下述公式计算得出天馈异常系数：

其中，a1为覆盖率指标权重，a2为重叠覆盖指标权重，a3为参考信号功率权重，a4为参考信号接收质量权重，a5为终端发射功率权重。

在上述任一技术方案中，优选地，根据比较结果确定异常检测结果，具体包括：若异常系数集合中任一元素值大于第一预设阈值，则将待检测区域标识为疑似异常区域。

在上述任一技术方案中，优选地，若异常系数集合中任一元素值大于第一预设阈值，则将待检测区域标识为疑似异常区域之后，还包括：将大于第一预设阈值的元素值对应的时间确定为疑似异常发生时间点；比较疑似异常区域的天馈参数表和参数配置表中的参数设置在异常发生时间点前后是否一致；若一致，则确认疑似异常区域为天馈异常区域；若不一致，则将疑似异常区域添加至疑似天馈异常区域清单。

另一方面，本发明实施例提供了一种天馈异常检测装置，装置包括：获取单元，用于通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；计算单元，用于根据测量数据计算得出异常系数；集合单元，用于根据异常系数得到预设时间内异常系数集合；比较单元，用于将异常系数集合中每一元素值与第一预设阈值进行比较；确定单元，用于根据比较结果确定异常检测结果；其中，第一预设维度指标至少包括：参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量PSRQ、终端发射功率余量PHR、待测区域天馈参数表、待测区域参数配置表。。

再一方面，本发明实施例提供了一种天馈异常检测***，包括：终端，用于提供MR测量报告；跟踪服务器，用于从终端获取MR测量报告；以及如上述的天馈异常检测装置，天馈异常检测装置从跟踪服务器获取MR测量报告；显示装置，用于显示天馈异常检测装置确定的天馈异常检测结果。

再一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如上述任一技术方案中的天馈异常检测方法。

再一方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一技术方案中的天馈异常检测方法。

本发明实施例的一种天馈异常检测方法、天馈异常检测装置、天馈异常检测***、计算机设备及计算机存储介质，利用现网运行MR测量报告获取测量数据，评估数据更加丰富、真实，使得评估结果相对于实测仿真具有更高的可靠性和准确率；通过计算异常系数和预设阈值，对天馈***进行主动监控，无需人工排查，实现对天馈***实时状态掌握和评估，进而实现无线网络的高效、智能化、低成本运维；通过预设公式对测量数据进行处理得到异常系数，进而判断区域是否异常，实现对测量数据高性能的处理和分析，避免数据的浪费。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图；

图2示出了本发明的另一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图；

图3示出了本发明的再一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图；

图4示出了本发明的又一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图；

图5示出了本发明的又一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图；

图6示出了本发明的一个实施例提供的天馈异常检测装置的示意框图；

图7示出了本发明的一个具体实施例提供的***异常检测装置的示意框图；

图8示出了本发明的一个具体实施例提供的自动数据获取模块的数据获取过程示意图；

图9示出了本发明的一个具体实施例提供的天馈异常检测装置的在线部署示意图；

图10示出了本发明一个实施例提供的天馈异常检测***的示意框图；

图11示出了本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图；

图12示出了本发明实施例提供的计算机设备的示意图。

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，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，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更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种天馈异常检测方法、天馈异常检测装置、天馈异常检测***、计算机设备及计算机存储介质。下面首先对本发明实施例所提供的天馈***异常检测方法进行介绍。

图1示出了本发明一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图。如图1所示，其中，该方法包括：

步骤102，通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

步骤104，根据测量数据计算得出第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数；

步骤106，根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

步骤108，将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较；

步骤110，根据比较结果确定待检测区域的天馈异常检测结果。

本发明提供的天馈异常检测方法，通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据，其中，第一预设维度指标包括如下项中的至少一项：参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量PSRQ、终端发射功率余量PHR、待测区域天馈参数表(经纬度、挂高、下倾角、方位角)、待测区域参数配置表，测量数据包括待检测区域的第一预设维度指标的历史数据以及实时数据，根据预设时间内的上述测量数据计算得到异常系数集合，并将异常系数集合中每一元素值与第一预设阈值Thresh2进行比较，进而确定异常检测结果。本发明实现了“SON自组织”网络架构下，对LTE无线天馈质量在线评估，既可以掌握网络无线天馈设备的运行情况，又可以及时监测发现天馈***出现的问题，一方面利用现网运行MR测量报告获取测量数据，评估数据更加丰富、真实，使得评估结果相对于实测仿真具有更高的可靠性和准确率；另一方面，无需人工排查，实现对天馈***高效检测，进而实现无线网络的高效、智能化，实现低成本运维。

图2示出了本发明的另一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图。其中，该方法包括：

步骤202，确定待测小区；

步骤204，将获取的与待测小区的距离在预设范围内的小区作为添加小区；

步骤206，将待测小区和添加小区确定为待检测区域；

步骤208，通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

步骤210，根据测量数据计算得出第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数，根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

步骤212，将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较，根据比较结果确定待检测区域的天馈异常检测结果。

在该实施例中，确定待测小区，该待测小区实际上是一个小区集合，其中包含N个小区，待测小区可以是连续的某个地区网络，也可以是非连续的区域，地理上分开的小区集合，同时，获取与这N个待测小区距离在预设范围内的M个小区，将获取的(M+N)个小区作为待测区域，获取待测区域中每个小区的测量数据，进而实现对待测区域的异常检测。

图3示出了本发明的再一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图。其中，该方法包括：

步骤302，确定待测小区，将获取的与待测小区的距离在预设范围内的小区作为添加小区，将待测小区和添加小区确定为待检测区域；

步骤304，设置检测时间间隔；

步骤306，每间隔检测时间间隔，进行一次样本点采样，以获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

步骤308，根据测量数据计算得出第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数，根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

步骤310，将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较，根据比较结果确定待检测区域的天馈异常检测结果。

在该实施例中，设置检测时间间隔，每间隔检测时间间隔进行一次样本点采样，进而对待检测区域进行异常检测，对全部LTE小区天馈进行实时状态掌握和评估的同时，节省***能耗，实现无线网络低成本运维。

图4示出了本发明的又一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图。其中，该方法包括：

步骤402，确定待测小区，将获取的与待测小区的距离在预设范围内的小区作为添加小区，将待测小区和添加小区确定为待检测区域；

步骤404，设置检测时间间隔，每间隔检测时间间隔，进行一次样本点采样，以获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

步骤406，根据测量数据计算得出第二预设维度指标；

步骤408，根据第二预设维度指标分别得出相对应维度指标的衰减量；

步骤410，对相对应维度指标的衰减量进行归一化处理；

步骤412，根据第二预设维度指标中每个维度指标的预设权重以及归一化后的每个维度指标的衰减量，计算得出天馈异常系数；

步骤414，根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

步骤416，将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较，根据比较结果确定待检测区域的天馈异常检测结果；

其中，第二预设维度指标包括如下项中的至少一项：MR覆盖率Ci、MR重叠覆盖率Ri、平均参考信号接收功率Si、平均参考信号接收质量Qi、平均终端发射功率余量Pi；

根据下述公式分别计算MR覆盖率Ci、MR重叠覆盖率Ri、平均参考信号接收功率Si、平均参考信号接收质量Qi、平均终端发射功率余量Pi：

其中，N为T_i时间内已采集的样本点的数量，rsrp(j)为第j个样本点的RSRP值，phr(j)为第j个样本点的PHR值，rsrq(j)为第j个样本点的RSRQ值，thresh2为第二预设阈值；

根据下述公式分别计算MR覆盖率衰减量ΔCi、MR重叠覆盖率衰减量ΔRi、平均参考信号接收功率衰减量ΔSi、平均参考信号接收质量衰减量ΔQi、平均终端发射功率余量衰减量ΔPi：

其中，Cj为第j个样本点的MR覆盖率值，Rj为第j个样本点的MR重叠覆盖率值、Sj为第j个样本点的平均参考信号接收功率、Qj为第j个样本点的平均参考信号接收质量、Pj为第j个样本点的平均终端发射功率余量。

根据下述公式分别对MR覆盖率衰减量ΔCi、MR重叠覆盖率衰减量ΔRi、平均参考信号接收功率衰减量ΔSi、平均参考信号接收质量衰减量ΔQi、平均终端发射功率余量衰减量ΔPi进行归一化处理：

根据下述公式计算得出天馈异常系数：

其中，a1为覆盖率指标权重，a2为重叠覆盖指标权重，a3为参考信号功率权重，a4为参考信号接收质量权重，a5为终端发射功率权重。

在该实施例中，利用预设公式，计算测量数据的维度指标，计算相对应维度指标的衰减量，并对衰减量进行归一化处理，并根据每个维度指标的预设权重计算异常系数，实现对测量数据高性能的处理和分析，避免数据的浪费，同时，由于第二预设维度至少包括：MR覆盖率Ci、MR重叠覆盖率Ri、平均参考信号接收功率Si、平均参考信号接收质量Qi、平均终端发射功率余量Pi，实现智能监测影响网络干扰、覆盖的天馈问题，且可以预先设置评估策略、指标权重，实现策略的灵活选择。

在本发明的任一个实施例中，优选地，确定待测小区之前，还包括：设定第一预设阈值Thresh2，第一预设阈值Thresh2范围为0.60至0.99之间；根据比较结果输出异常检测结果，具体包括：若异常系数集合中任一元素值大于第一预设阈值Thresh2，则将待检测区域标识为疑似异常区域。

在该实施例中，通过设定第一预设阈值Thresh2，在异常系数集合中任一异常系数超过第一预设阈值Thresh2时，确定待检测区域异常，实现对天馈***异常进行主动监控，且由于第一预设阈值Thresh2在0.60至0.99范围内可调，使得天馈***异常检测具有一定的灵活性。

图5示出了本发明的又一个实施例提供的天馈异常检测方法的流程示意图。其中，该方法包括：

步骤502，确定待测小区，将获取的与待测小区的距离在预设范围内的小区作为添加小区，将待测小区和添加小区确定为待检测区域；

步骤504，设置检测时间间隔，每间隔检测时间间隔，进行一次样本点采样，以获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

步骤506，根据测量数据计算得出第二预设维度指标，根据第二预设维度指标分别得出相对应维度指标的衰减量，对相对应维度指标的衰减量进行归一化处理，根据第二预设维度指标中每个维度指标的预设权重以及归一化后的每个维度指标的衰减量，计算得出天馈异常系数，根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

步骤508，将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较；

步骤510，若异常系数集合中任一元素值大于第一预设阈值，则将待检测区域标识为疑似异常区域；

步骤512，将大于第一预设阈值的元素值对应的时间确定为疑似异常发生时间点；

步骤514，比较疑似异常区域的天馈参数表和参数配置表中的参数设置在异常发生时间点前后是否一致；

步骤516，若一致，则确认疑似异常区域为天馈异常区域；

步骤518，若不一致，则将疑似异常区域添加至疑似天馈异常区域清单。

在该实施例中，核查疑似异常区域的天馈参数表和参数配置表，对比疑似异常发生时间点前后表单的参数设置是否一致，若参数核查一致，则该疑似异常区域为天馈异常区域，将其添加至问题区域清单，该问题区域清单即为天馈异常检测的输出结果，该分析结果可用于其它分析应用软件使用，进一步的，该分析结果可作为问题区域排查清单，发至现场优化工程师进行现场问题确认和解决。问题区域清单是本***自主设立的数据清单，故不会对现网小区运行产生任何影响；如果参数核查不一致，将该该疑似异常区域列入疑似天馈异常区域清单，同时在清单中加入附属信息，即在该条记录中附加上天馈参数表和参数配置表中不一致的参数名称、修改时间和修改前后值，进而实现对疑似异常区域的进一步核查，以及检测结果的准确反馈。

在该实施例中，计算异常系数Ki进而得到预设时间内异常系数集合以后，将集合K中每一元素同第一预设阈值Thresh2进行比较，如果K集合中存在比Thresh2高的元素，则区域天馈标识Flag等于1，即为该区域天馈大概率存在异常，异常出现的时间节点为发生变化的指标对应时间点。第一预设阈值Thresh2是在进行***评估前手动预设的异常告警门限，默认值为0.8，可以根据应用需要在0.60至0.99有效区间内设置，精度为0.01。

图6示出了本发明的一个实施例提供的天馈异常检测装置600的示意框图。如图6所示，其中，天馈异常检测装置600包括：

获取单元602，用于通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

计算单元604，用于根据测量数据计算得出第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数；

集合单元606，用于根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

比较单元608，用于将天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较；

确定单元610，用于根据比较结果确定待检测区域的天馈异常检测结果。

本发明提供的天馈异常检测装置600，获取单元602通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据，其中，第一预设维度指标包括如下项中的至少一项：参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量PSRQ、终端发射功率余量PHR、待测区域天馈参数表(经纬度、挂高、下倾角、方位角)、待测区域参数配置表，测量数据包括待检测区域的第一预设维度指标的历史数据以及实时数据，计算单元604根据预设时间内的上述测量数据计算得到异常系数，集合单元606根据天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合，比较单元608将异常系数集合中每一元素值与第一预设阈值Thresh2进行比较，确定单元610进而确定异常检测结果。本发明实现了“发明实自组织”网络架构下，对LTE无线天馈质量在线评估，既可以掌握网络无线天馈设备的运行情况，又可以及时监测发现天馈***出现的问题，一方面利用现网运行MR测量报告获取测量数据，评估数据更加丰富、真实，使得评估结果相对于实测仿真具有更高的可靠性和准确率；另一方面，无需人工排查，实现对天馈***高效检测，进而实现无线网络的高效、智能化，实现低成本运维。

图7示出了本发明的一个具体实施例提供的天馈异常检测装置700的示意框图。天馈异常检测装置700具体包括：数据归集单元702和天馈异常监测评估***704。其中，数据归集单元702具体包括：初始化设置模块722和自动数据获取模块724。初始化设置模块722实现监测对象和关键门限设置策略，确定时间间隔T1规则、设置指标权重系数a1、a2、a3、a4、a5以及第一预设阈值Thresh2。天馈异常监测评估***704包括：指标评估模块746、异常核查确认模块744和发送确认异常结果模块742。指标评估模块746通过对原始数据的处理，评估区域天馈异常的指数，通过异常核查确认模块744核查，生成异常评估报告，其中包括通过第一到第四预设公式得到的所有指标，最后通过发送确认异常结果模块742发送给用户。

图8示出了本发明的一个具体实施例提供的自动数据获取模块724的数据获取过程示意图。自动数据获取模块724执行与选择对象相关的数据提取，提取全部所需数据，具体包括：MR测量报告、小区天馈参数、无线软参配置信息、告警数据，将数据发送给指标评估模块746用于检测天馈***是否异常。

图9示出了本发明的一个具体实施例提供的天馈异常检测装置的在线部署示意图。UE获取无线网络架构的MR测量报告发送给追踪处理器(Trace Srever)，进而通过大数据采集处理器进行MR测量报告中数据的采集后，发送给天馈***异常检测装置进行异常检测，并将检测结果发送给终端显示。

根据如图9所示的部署，进行天馈异常检测的过程，包括如下步骤：

步骤1：选择监测对象，监测对象为基于SON网络架构的LTE网络，评估对象是以小区为单位，至少1个小区，也可以是按照行政区域、设备厂家、覆盖场景等进行选择；

步骤2：根据选择的监测对象，***按照预设的规则自动获取分析所需数据，从而确定计算的数据范围，包括时间范围和对象范围；

步骤3：对每一个对象小区进行评估计算：

步骤3.1：五个维度指标计算：对小区B来说，按照设定的时间段划分，整个评估时间t，把整个时间按照T1长度划分，则可以划分成N段，即：

表示向下取整数；

那么，小区B的五维指标全部计算得到集合A，即：

步骤3.2：对每个指标进行“滑窗滤波”计算，获取变化情况；

根据第二预设公式，计算得到小区B各维度指标的衰减情况，并进一步根据归一化方法得到每个指标归一化评估结果，分值为[0，1][0闭区间；

步骤3.3：根据预设权重，根据第四预设公式，计算得到对象小区的天馈异常指数集合K；

K＝{K₁，K₂，...K_i...，K_N}；

其中，a1为覆盖率指标权重，a2为重叠覆盖指标权重，a3为参考信号功率权重，a4为参考信号接收质量权重，a5为终端发射功率权重。

步骤4：通过将天馈异常指数集合K中的元素同第一预设阈值Thresh2进行比较，发现异常小区并打上标签，进一步地核查参数配置清单，参数修改日志，如果没有参数修改记录，则确定小区B是天馈异常小区；

步骤5：按照步骤1到步骤4对小区B的天馈***检测步骤，对选定的每个小区进行检测，输出检测结果到终端。

该具体实施例的天馈***异常检测装置，不需要改变网络结构，只需通过增加简单的软件或者硬件来实现数据的采集及计算，实现成本低，适合批量部署。该具体实施例的天馈***异常检测方法，既适合在线自动进行LTE天馈异常监测，又可以用于传统的手动天馈异常核查操作。

图10示出了本发明一个实施例提供的天馈异常检测***800的示意框图。天馈异常检测***800具体包括：终端10、跟踪服务器12、天馈异常检测装置14、显示装置16。其中，终端10用于提供MR测量报告；跟踪服务器12用于从终端获取MR测量报告；以及如上述的天馈异常检测装置14天馈异常检测装置14从跟踪服务器12获取MR测量报告；显示装置16用于显示天馈异常检测装置14确定的天馈异常检测结果。

本发明提供的天馈异常检测***800，跟踪服务器12获取终端10的MR测量报告后发送给天馈异常检测装置14，进而天馈异常检测装置14根据MR测量报告确定异常检测结果，并将异常检测结果通过显示装置16进行显示，实现对LTE无线天馈质量在线评估及评估结果展示，既可以掌握网络无线天馈设备的运行情况，又可以及时监测发现天馈***出现的问题，一方面利用现网运行MR测量报告获取测量数据，评估数据更加丰富、真实，使得评估结果相对于实测仿真具有更高的可靠性和准确率；另一方面，无需人工排查，实现对天馈***高效检测，进而实现无线网络的高效、智能化，实现低成本运维。

图11示出了本发明实施例提供的计算机设备100的硬件结构示意图。

计算机设备可以包括处理器120以及存储有计算机程序指令的存储器140。

具体地，上述处理器120可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器140可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器140可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器140可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器140可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器140是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器140包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器120通过读取并执行存储器140中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种天馈***异常检测方法。

在一个示例中，计算机设备还可包括通信接口160和总线180。其中，如图12所示，处理器120、存储器140、通信接口160通过总线180连接并完成相互间的通信。

通信接口160，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线180包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、***组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线180可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

该计算机设备可以基于当前获取的获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据执行本发明实施例中的天馈***异常检测方法，从而实现结合图1和图6描述的天馈***异常检测方法和装置。

另外，结合上述实施例中的天馈***异常检测方法，本发明实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种天馈***异常检测方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。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。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或***。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的***、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种天馈异常检测方法，其特征在于，包括：

通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

根据所述测量数据计算得出所述第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数；

根据所述天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

将所述天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较；

根据比较结果确定所述待检测区域的天馈异常检测结果；

其中，第一预设维度指标包括如下项中的至少一项：参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量RSRQ、终端发射功率余量PHR、待测区域天馈参数表、待测区域参数配置表。

2.根据权利要求1所述的天馈异常检测方法，其特征在于，获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据之前，还包括：

确定待测小区；

将获取的与所述待测小区的距离在预设范围内的小区作为添加小区；

将所述待测小区和所述添加小区确定为待检测区域。

3.根据权利要求1所述的天馈异常检测方法，其特征在于，获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据，具体包括：

设置检测时间间隔；

每间隔所述检测时间间隔，进行一次样本点采样，以获取所述待检测区域的所述第一预设维度指标的测量数据。

4.根据权利要求3所述的天馈异常检测方法，其特征在于，根据所述测量数据计算得出异常系数，具体包括：

根据所述测量数据计算得出第二预设维度指标；

根据所述第二预设维度指标分别得出相对应维度指标的衰减量；

对所述相对应维度指标的衰减量进行归一化处理；

根据所述第二预设维度指标中每个维度指标的预设权重以及归一化后的每个维度指标的衰减量，计算得出所述天馈异常系数；

其中，第二预设维度指标包括如下项中的至少一项：MR覆盖率Ci、MR重叠覆盖率Ri、平均参考信号接收功率Si、平均参考信号接收质量Qi、平均终端发射功率余量Pi。

5.根据权利要求4所述的天馈异常检测方法，其特征在于，根据下述公式分别计算MR覆盖率Ci、MR重叠覆盖率Ri、平均参考信号接收功率Si、平均参考信号接收质量Qi、平均终端发射功率余量Pi：：

其中，N为T_i时间内已采集的所述样本点的数量，rsrp(j)为第j个样本点的RSRP值，phr(j)为第j个样本点的PHR值，rsrq(j)为第j个样本点的RSRQ值，thresh2为第二预设阈值。

6.根据权利要求5所述的天馈异常检测方法，其特征在于，根据下述公式分别计算MR覆盖率衰减量ΔCi、MR重叠覆盖率衰减量ΔRi、平均参考信号接收功率衰减量ΔSi、平均参考信号接收质量衰减量ΔQi、平均终端发射功率余量衰减量ΔPi：

其中，Cj为第j个样本点的MR覆盖率值，Rj为第j个样本点的MR重叠覆盖率值、Sj为第j个样本点的平均参考信号接收功率、Qj为第j个样本点的平均参考信号接收质量、Pj为第j个样本点的平均终端发射功率余量。

7.根据权利要求6所述的天馈异常检测方法，其特征在于，根据下述公式分别对MR覆盖率衰减量ΔCi、MR重叠覆盖率衰减量ΔRi、平均参考信号接收功率衰减量ΔSi、平均参考信号接收质量衰减量ΔQi、平均终端发射功率余量衰减量ΔPi进行归一化处理：

根据下述公式计算得出所述天馈异常系数：

其中，a1为覆盖率指标权重，a2为重叠覆盖指标权重，a3为参考信号功率权重，a4为参考信号接收质量权重，a5为终端发射功率权重。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的天馈异常检测方法，其特征在于，根据比较结果确定异常检测结果，具体包括：

若所述异常系数集合中任一所述元素值大于所述第一预设阈值，则将所述待检测区域标识为疑似异常区域。

9.根据权利要求1至7中任一项所述的天馈异常检测方法，其特征在于，若所述异常系数集合中任一所述元素值大于所述第一预设阈值，则将所述待检测区域标识为疑似异常区域之后，还包括：

将大于所述第一预设阈值的所述元素值对应的时间确定为疑似异常发生时间点；

比较所述疑似异常区域的天馈参数表和参数配置表中的参数设置在所述异常发生时间点前后是否一致；

若一致，则确认所述疑似异常区域为天馈异常区域；

若不一致，则将所述疑似异常区域添加至疑似天馈异常区域清单。

10.一种天馈异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于通过MR测量报告获取待检测区域的第一预设维度指标的测量数据；

计算单元，用于根据所述测量数据计算得出所述第一预设维度指标中每一维度指标对应的天馈异常系数；

集合单元，用于根据所述天馈异常系数得到预设时间段内的天馈异常系数集合；

比较单元，用于将所述天馈异常系数集合中每一天馈异常系数与第一预设阈值进行比较；

确定单元，用于根据比较结果确定所述待检测区域的天馈异常检测结果；

其中，第一预设维度指标包括如下项中的至少一项：参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量PSRQ、终端发射功率余量PHR、待测区域天馈参数表、待测区域参数配置表。

11.一种天馈异常检测***，其特征在于，所述***包括：

终端，用于提供MR测量报告；

跟踪服务器，用于从所述终端获取所述MR测量报告；以及

如权利要求10所述的天馈异常检测装置，所述天馈异常检测装置从所述跟踪服务器获取所述MR测量报告；

显示装置，用于显示所述天馈异常检测装置确定的所述天馈异常检测结果。

12.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1至10中任意一项所述的天馈异常检测方法。

13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1至10中任意一项所述的天馈异常检测方法。