CN110557775A - 弱覆盖小区的确定方法及装置 - Google Patents

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CN110557775A CN201810462704.9A CN201810462704A CN110557775A CN 110557775 A CN110557775 A CN 110557775A CN 201810462704 A CN201810462704 A CN 201810462704A CN 110557775 A CN110557775 A CN 110557775A
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Abstract

本发明实施例提供一种弱覆盖小区的确定方法及装置。所述方法包括：获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值小于第一预设阈值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。

Description

弱覆盖小区的确定方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种弱覆盖小区的确定方法及装置。
背景技术
目前，随着移动网络覆盖模式的不断演变，更多的室外人流密集区域开始采用室分户外天线形成外打等新型分布模式，外打分布在移动网络中的占比日益凸显，也不断承载着日益庞大的用户数据和语音业务，这对外打分布弱覆盖监测提出了更高的要求。
目前，常用的弱覆盖监测技术主要通过两个步骤来实现：
1、判断弱覆盖小区。
终端(User Equipment，UE)周期性地上报测量报告(Measurement Report，MR)给基站，基站侧统计小区MR数据，并根据MR数据中的小区的采样点的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)电平值以及数量，来判断小区覆盖能力；通常情况下，若统计到RSRP电平值低于-110dBm(分贝毫瓦)的采样点数占比大于10％，则判断该小区为弱覆盖小区，需要整改优化。
2、定位弱覆盖区域。
对上述弱覆盖小区，通过专业锁频测试工具，结合外打分布图纸，测试人员对外打信号进行现场锁频测试，最后根据天线点位和测试日志来定位弱覆盖区域。
然而，上述弱覆盖监测方式存在一定缺陷：
1，准确率较低。
上述弱覆盖判断过程中，仅通过UE上报的MR数据来进行统计分析，无法对一些隐性的弱覆盖区域做出准确判断，比如某小区的某一块区域存在弱覆盖现象，但是当该小区整体采样点数量较多时，该弱覆盖区域的采样点数较少，使得弱覆盖点的采样点数占比较低，导致该弱覆盖区域被掩盖掉，使该小区不会被纳入弱覆盖小区；并且现有技术中，主要依据RSRP电平值来判断小区覆盖能力，但UE接收到的信号强度还跟UE到发射天线的距离有密切关系，仅仅凭借RSRP来判断同样有失准确性；
2，监测效率低。
上述弱覆盖定位的过程中，需要通过人工现场锁屏测试定位弱覆盖区域，此种方式效率底下。并且，人工操作难免会造成误差，影响判断的准确性，对优化人员判断决策造成干扰。
发明内容
本发明实施例提供一种弱覆盖小区的确定方法及装置，用以解决现有技术中，移动网络中的弱覆盖监测方式，存在的准确率较低以及监测效率低的问题。
一方面，本发明实施例提供一种弱覆盖小区的确定方法，所述方法包括：
获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；
根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；
当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值小于第一预设阈值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；
当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
另一方面，本发明实施例提供一种基站，弱覆盖小区的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE的参考信号接收功率UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；
电平确定模块，用于根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE的预期RSRP电平值UE所在位置的预期RSRP电平值；
覆盖点确定模块，用于当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值小于第一预设阈值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；
小区确定模块，用于当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
另一方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述弱覆盖小区的确定方法中的步骤。
再一方面，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述弱覆盖小区的确定方法中的步骤。
本发明实施例提供的弱覆盖小区的确定方法及装置，通过获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；通过预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值，确定所述UE所在位置是否为弱覆盖点，预期RSRP电平值为针对UE所在位置确定的，针对性较强，可提高弱覆盖点判断的准确率；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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为本发明一实施例提供的弱覆盖小区的确定方法的流程示意图；
图2为本发明另一实施例提供的弱覆盖小区的确定方法的流程示意图；
图3为本发明又一实施例提供的弱覆盖小区的确定方法的流程示意图；
图4为本发明实施例的第一示例的方法流程图；
图5为本发明实施例提供的弱覆盖小区的确定装置的结构示意图；
图6为本发明实施例的第二示例的场景示意图；
图7为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了本发明实施例提供的一种弱覆盖小区的确定方法的流程示意图。
如图1所示，本发明一实施例提供了一种弱覆盖小区的确定方法，具体包括以下步骤：
步骤101，获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值。
其中，最小化路测(Minimization Drive Test，MDT)数据包括在路测过程中的需求用例、UE测量日志的内容、对终端功率和内存等影响分析以及一些无线链路失败等情景的相关仿真结果等，MDT数据为运营商通过UE收集无线网络的动态波动过程提供了可能，并为网络优化、分析、诊断过程提供全面的参考视图，可部分替代人工路测。
当UE驻留在LTE网络时，与LTE网络建立无线资源控制数据链路(Radio ResourceControl，RRC)，并按照参数设定上报携带有UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值的MDT数据；本步骤中，可从操作维护中心(Operation and Maintenance Center，OMC)侧获取目标小区的配置参数，配置参数为目标小区的工程参数，比如使用频率、天线增益以及天线口信号电平等。
本发明实施例中，RSRP电平值即UE所在位置的实际RSRP电平值。
步骤102，根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值。
本步骤中，预期RSRP电平值即理论RSRP电平值，根据MDT数据以及所述配置参数所计算出的网络覆盖处于理想状态下的RSRP电平值。通常情况下，预期RSRP电平值会与实际RSRP电平值之间产生一定偏差，在网络覆盖情况良好时，偏差在偏差允许范围内，比如当偏差≤15dBm时，则表示网络覆盖情况良好。
步骤103，当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点。
其中，预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值为预期RSRP电平值减去RSRP电平值所得的差值，当差值(即前文中所述的偏差)大于第一预设阈值，表明RSRP电平值与预期RSRP电平值相差较多，UE所在位置网络覆盖情况较差，可确定UE所在位置为弱覆盖点。
本发明实施例中，第一预设阈值的数值为正数。
可选地，第一预设阈值可以为15dBm。
步骤104，当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
其中，预设统计周期为针对目标小区预先设定的统计时间，在预设统计周期内，若弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。第二预设阈值可以根据目标小区的历史数据设定，超过该预设数值即可确定目标小区处于弱覆盖情况，通过弱覆盖点的数量确定目标小区是否为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。
可选地，第二预设阈值还可根据弱覆盖点的弱覆盖程度设定不同数值，比如，对于弱覆盖程度较为严重的弱覆盖点，可以设定一个较小数值；对于弱覆盖程度不严重的弱覆盖点，可以设定为一较大数值。
本发明上述实施例中，通过获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；通过预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值，确定所述UE所在位置是否为弱覆盖点，预期RSRP电平值为针对UE所在位置确定的，针对性较强，可提高弱覆盖点判断的准确率；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率，解决了现有技术中，移动网络中的弱覆盖监测方式，存在的准确率较低以及监测效率低的问题。
如图2所示，本发明另一实施例提供了一种弱覆盖小区的确定方法，具体包括以下步骤：
步骤201，获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；所述MDT数据中还携带有所述UE的经纬度信息，所述配置参数中携带有所述目标小区的经纬度信息。
其中，当UE驻留在LTE网络时，与LTE网络建立无线资源控制数据链路(RadioResource Control，RRC)，并按照参数设定上报携带有UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值的MDT数据；本步骤中，可从OMC侧获取目标小区的配置参数，配置参数为目标小区的工程参数，比如使用频率、天线增益以及天线口信号电平等。
本发明实施例中，RSRP电平值即UE所在位置的实际RSRP电平值；经纬度信息即经度信息和纬度信息。
步骤202，获取所述目标小区天线点位的拓扑信息。
其中，拓扑信息中包括目标小区的各个天线点位的位置信息。
步骤203，根据所述拓扑信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息。
本步骤中，且采用映射的方式，通过拓扑信息中各天线点位相对于小区中心的坐标映射出各天线的经纬度信息，用来计算预期RSRP电平值；
可选地，本发明实施例中，步骤203包括：
根据所述拓扑信息，确定所述天线点位在以所述目标小区中心为原点的二维坐标系的坐标信息；
根据所述坐标信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息。
具体地，以所述目标小区中心为原点建立二维坐标系，并根据拓扑信息中的位置信息，确定天线点位在该二维坐标系中的坐标信息；再根据所述坐标信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息。比如，根据以下公式确定经纬度信息：
Ba＝Bc+Xi/(111*103)
La＝Lc+Yi/(111*103*cosLc)
其中，Ba为所述天线的经度信息，Bc为所述目标小区的经度信息，Xi为天线点位在该二维坐标系中的横坐标值；
La为所述天线的纬度信息，Lc为所述目标小区的纬度信息，Yi为天线点位在该二维坐标系中的纵坐标值。
步骤204，根据所述UE的经纬度信息以及所述天线点位的经纬度信息，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离。
本步骤中，根据UE的经纬度信息、所述天线点位的经纬度信息以及经纬度距离转换公式，确定UE所在位置到目标小区各个天线位点的距离，并根据UE所在位置到目标小区各个天线位点的距离，确定UE到所述目标小区的发射天线口的距离。
具体地，本发明实施例中，步骤204包括：
根据以下公式，确定所述UE到所述发射天线口的距离为所述UE到各个所述天线点位之间的距离：
Di＝R*arccos{sin Lu*sin La*cos(Bu-Ba)+cos Lu*cos La}
其中，Di为所述UE到各个所述天线点位之间的距离；R为地球半径，Lu为所述UE的经度信息，Bu为所述UE的纬度信息；La为所述天线点位的经度信息，Ba为所述天线点位的纬度信息；
根据所述UE到各个所述天线点位之间的距离，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离；所述UE到所述发射天线口的距离为所述UE到各个所述天线点位之间的距离的最小值。
其中，首先根据经纬度与距离转换公式，确定UE到各个所述天线点位之间的距离；由于UE优先占用距离其最近的天线发射的信号，因此，确定UE到所述发射天线口的距离为所述UE到各个所述天线点位之间的距离的最小值。
步骤205，根据所述UE到所述发射天线口的距离以及所述目标小区的配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值。
其中，预期RSRP电平值即理论RSRP电平值，根据MDT数据以及所述配置参数所计算出的网络覆盖处于理想状态下的RSRP电平值。通常情况下，预期RSRP电平值会与实际RSRP电平值之间产生一定偏差，在网络覆盖情况良好时，偏差在偏差允许范围内，比如当偏差≤15dBm时，则表示网络覆盖情况良好。
具体地，本发明实施例中，所述目标小区的配置参数包括：使用频率、天线增益以及天线口信号电平；
步骤205，包括：
根据所述UE到所述发射天线口的距离以及使用频率，确定路径损耗；
根据所述路径损耗、天线增益、天线口信号电平以及以下公式，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值：
RSRP1＝RSRP2+Ga-Pl-M
其中，RSRP1为所述预期RSRP电平值，RSRP2为所述天线口信号电平，Ga为所述天线增益，Pl为所述路径损耗，M为预设衰弱余量。
具体地，路径损耗即传播损耗，电磁信号在空间传播所产生的损耗，可通过以下公式确定路径损耗：
Pl＝20lgf+20lgDi+32.4
其中，Pl为路径损耗，f为使用频率，Di为UE到所述发射天线口的距离。确定路径损耗之后，根据所述路径损耗、天线增益、天线口信号电平以及预设公式，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值。
可选地，当UE处于室外时，M值可以取为零。
步骤206，当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点。
其中，预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值为预期RSRP电平值减去RSRP电平值所得的差值，当差值(即前文中所述的偏差)大于第一预设阈值，表明RSRP电平值与预期RSRP电平值相差较多，UE所在位置网络覆盖情况较差，可确定UE所在位置为弱覆盖点。
步骤207，当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
其中，预设统计周期为针对目标小区预先设定的统计时间，在预设统计周期内，若弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。第二预设阈值可以根据目标小区的历史数据设定，超过该预设数值即可确定目标小区处于弱覆盖情况，通过弱覆盖点的数量确定目标小区是否为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。
可选地，第二预设阈值还可根据弱覆盖点的程度设定不同数值，比如，对于弱覆盖程度较为严重的弱覆盖点，可以设定一个较小数值；对于弱覆盖程度不严重的弱覆盖点，可以设定为一较大数值。
本发明上述实施例中，通过获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；通过预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值，确定所述UE所在位置是否为弱覆盖点，预期RSRP电平值为针对UE所在位置确定的，针对性较强，可提高弱覆盖点判断的准确率；且采用映射的方式，通过拓扑信息中各天线点位相对于小区中心的坐标映射出各天线的经纬度信息，用来计算预期RSRP电平值；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。
如图3所示，本发明又一实施例提供了一种弱覆盖小区的确定方法，具体包括以下步骤：
步骤301，获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值。
其中，当UE驻留在LTE网络时，与LTE网络建立无线资源控制数据链路(RadioResource Control，RRC)，并按照参数设定上报携带有UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值的MDT数据；本步骤中，可从操作维护中心(Operation and MaintenanceCenter，OMC)侧获取目标小区的配置参数，配置参数为目标小区的工程参数，比如使用频率、天线增益以及天线口信号电平等。
本发明实施例中，RSRP电平值即UE所在位置的实际RSRP电平值。
步骤302，根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值。
本步骤中，预期RSRP电平值即理论RSRP电平值，根据MDT数据以及所述配置参数所计算出的网络覆盖处于理想状态下的RSRP电平值。通常情况下，预期RSRP电平值会与实际RSRP电平值之间产生一定偏差，在网络覆盖情况良好时，偏差在偏差允许范围内，比如当偏差≤15dBm时，则表示网络覆盖情况良好。
步骤303，当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点。
其中，预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值为预期RSRP电平值减去RSRP电平值所得的差值，当差值(即前文中所述的偏差)大于第一预设阈值，表明RSRP电平值与预期RSRP电平值相差较多，UE所在位置网络覆盖情况较差，可确定UE所在位置为弱覆盖点。
可选地，第一预设阈值可以为15dBm。
步骤304，当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
其中，预设统计周期为针对目标小区预先设定的统计时间，在预设统计周期内，若弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。第二预设阈值可以根据目标小区的历史数据设定，超过该预设数值即可确定目标小区处于弱覆盖情况，通过弱覆盖点的数量确定目标小区是否为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。
步骤305，根据所述弱覆盖点的RSRP电平值，确定所述弱覆盖点的类型，所述类型包括显性弱覆盖点和隐性弱覆盖点；
其中，当确定目标小区为弱覆盖小区之后，根据所述弱覆盖点的RSRP电平值，统计所述弱覆盖点的类型；具体地，当所述弱覆盖点的RSRP电平值大于或等于一预设电平值时，所述弱覆盖点的类型为隐性弱覆盖点；当所述弱覆盖点的RSRP电平值小于所述预设电平值时，所述弱覆盖点的类型为显性弱覆盖点。
具体地，以预设电平值为-110dBm、第一预设阈值为15dBm为例，以下表1中显示了判断弱覆盖点类型的方式：
表1：
步骤306，根据预设统计周期内每个类型的弱覆盖点的数量，确定与所述目标小区对应的告警信息类型，所述告警信息类型包括一般告警和严重告警；
其中，确定目标小区为弱覆盖小区之后，根据预设统计周期内的每个类型的弱覆盖点的数量，确定告警信息类型，具体地，步骤306包括：
若预设统计周期内所述显性弱覆盖点的数量大于第三预设阈值，则确定与所述目标小区对应的告警信息类型为严重告警；
若预设统计周期内，所述显性弱覆盖点的数量小于或者等于第三预设阈值，且所述隐性弱覆盖点的数量大于第四预设阈值，则确定与所述目标小区对应的告警信息类型为一般告警。
其中，第三预设阈值小于第四预设阈值。
若统计周期内，首先统计到第三预设阈值个显性弱覆盖点，则确定告警信息类型为严重告警；
若在统计周期内，显性弱覆盖点的数量小于或者等于第三预设阈值，且所述隐性弱覆盖点的数量大于第四预设阈值，则告警信息类型为一般告警。
步骤307，向所述目标小区的操作维护中心OMC发送与告警信息类型对应的告警信息。
可选地，所述告警信息中携带有所述目标小区的天线的位置信息，位置信息可以是天线在以所述目标小区中心为原点的二维坐标系的坐标信息。
其中，根据不同的告警信息类型，向OMC发送告警信息，且在所述告警信息中携带目标小区的天线的位置信息，便于快速对目标小区的天线进行定位。
本发明上述实施例中，通过获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；通过预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值，确定所述UE所在位置是否为弱覆盖点，预期RSRP电平值为针对UE所在位置确定的，针对性较强，可提高弱覆盖点判断的准确率；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率；在预设统计周期内，对弱覆盖点进行分类，并根据每个类型的弱覆盖点的数量，确定目标小区对应的告警信息类型，最终向OMC发送告警信息。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。
作为第一示例，参见图4，图4示出了本发明实施例的具体应用场景，主要包括以下步骤：
步骤401，获取目标小区的配置参数以及UE上报的MDT数据。
其中，MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；所述MDT数据中还携带有所述UE的经纬度信息，所述配置参数中携带有所述目标小区的经纬度信息。
步骤402，获取所述目标小区天线点位的拓扑信息，根据所述拓扑信息以及所述目标小区的经纬度信息，映射出所述天线点位的经纬度信息。
步骤403，计算UE到所述目标小区的发射天线口的距离。
步骤404，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值。
步骤405，若确定目标小区为弱覆盖小区，统计目标小区的弱覆盖点类型及数量，并执行步骤406或407。
其中，查询预设覆盖点分类表类型(预设覆盖点分类表即上述表1。)，确定弱覆盖点的类型及数量。
步骤406，若显性弱覆盖点的数量大于500，则确定告警信息类型为严重告警，并执行步骤408。
步骤407，若显性弱覆盖点的数量小于或者等于500，且隐性弱覆盖点的数量大于1000，则确定告警信息类型为一般告警，并执行步骤408。
步骤408，向OMC发送与告警信息类型对应的告警信息，并提供目标小区的天线的位置信息。
上述示例中，实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。
以上介绍了本发明实施例提供的弱覆盖小区的确定方法，下面将结合附图介绍本发明实施例提供的弱覆盖小区的确定装置。
参见图5，本发明实施例提供了一种弱覆盖小区的确定装置，所述装置包括：
获取模块501，用于获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE的参考信号接收功率UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值。
其中，最小化路测(Minimization Drive Test，MDT)数据包括在路测过程中的需求用例、UE测量日志的内容、对终端功率和内存等影响分析以及一些无线链路失败等情景的相关仿真结果等，MDT数据为运营商通过UE收集无线网络的动态波动过程提供了可能，并为网络优化、分析、诊断过程提供全面的参考视图，可部分替代人工路测。
当UE驻留在LTE网络时，与LTE网络建立无线资源控制数据链路(Radio ResourceControl，RRC)，并按照参数设定上报携带有UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值的MDT数据；本步骤中，可从操作维护中心(Operation and Maintenance Center，OMC)侧获取目标小区的配置参数，配置参数为目标小区的工程参数，比如使用频率、天线增益以及天线口信号电平等。
本发明实施例中，RSRP电平值即UE所在位置的实际RSRP电平值。
电平确定模块502，用于根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE的预期RSRP电平值UE所在位置的预期RSRP电平值。
预期RSRP电平值即理论RSRP电平值，根据MDT数据以及所述配置参数所计算出的网络覆盖处于理想状态下的RSRP电平值。通常情况下，预期RSRP电平值会与实际RSRP电平值之间产生一定偏差，在网络覆盖情况良好时，偏差在偏差允许范围内，比如当偏差≤15dBm时，则表示网络覆盖情况良好。
覆盖点确定模块503，用于当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值小于第一预设阈值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点。
其中，预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值为预期RSRP电平值减去RSRP电平值所得的差值，当差值(即前文中所述的偏差)大于第一预设阈值，表明RSRP电平值与预期RSRP电平值相差较多，UE所在位置网络覆盖情况较差，可确定UE所在位置为弱覆盖点。
小区确定模块504，用于当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
其中，预设统计周期为针对目标小区预先设定的统计时间，在预设统计周期内，若弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。第二预设阈值可以根据目标小区的历史数据设定，超过该预设数值即可确定目标小区处于弱覆盖情况，通过弱覆盖点的数量确定目标小区是否为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。
可选地，本发明实施例中，所述MDT数据中还携带有所述UE的经纬度信息，所述配置参数中携带有所述目标小区的经纬度信息；
所述电平确定模块502包括：
获取子模块，用于获取所述目标小区天线点位的拓扑信息；
第一确定子模块，用于根据所述拓扑信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息；
第二确定子模块，用于根据所述UE的经纬度信息以及所述天线点位的经纬度信息，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离；
第三确定子模块，用于根据所述UE到所述发射天线口的距离以及所述目标小区的配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值。
作为第二示例，参见图6，图6中，弱覆盖小区的确定装置601与OMC602通信，从OMC602处获取目标小区的配置参数，并在确定告警信息类型之后，先OMC602发送告警信息；
UE603与向基站604上报MDT数据，弱覆盖小区的确定装置601从基站604处获取MDT数据；
拓扑信息平台605，向弱覆盖小区的确定装置601提供目标小区天线点位的拓扑信息。
可选地，本发明实施例中，所述第一确定子模块用于：
根据所述拓扑信息，确定所述天线点位在以所述目标小区中心为原点的二维坐标系的坐标信息；
根据所述坐标信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息。
可选地，本发明实施例中，所述第二确定子模块用于：所述根据所述UE的经纬度信息以及所述天线点位的经纬度信息，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离的步骤，包括：
根据以下公式，确定所述UE到所述发射天线口的距离为所述UE到各个所述天线点位之间的距离：
Di＝R*arccos{sin Lu*sin La*cos(Bu-Ba)+cos Lu*cos La}
其中，Di为所述UE到各个所述天线点位之间的距离；R为地球半径，Lu为所述UE的纬度经度信息，Bu为所述UE的经度纬度信息；La为所述UE的纬度经度信息，Ba为所述天线点位的经度纬度信息；
根据所述UE到各个所述天线点位之间的距离，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离；所述UE到所述发射天线口的距离为所述UE到各个所述天线点位之间的距离的最小值。
可选地，本发明实施例中，所述目标小区的配置参数包括：使用频率、天线增益以及天线口信号电平；
所述第三确定子模块用于：
根据所述UE到所述发射天线口的距离以及使用频率，确定路径损耗；
根据所述路径损耗、天线增益、天线口信号电平以及以下公式，确定所述UE的预期RSRP电平值UE所在位置的预期RSRP电平值：
RSRP1＝RSRP2+Ga-Pl-M
其中，RSRP1为所述预期RSRP电平值，RSRP2为所述天线口信号电平，Ga为所述天线增益，Pl为所述路径损耗，M为预设衰弱余量。
可选地，本发明实施例中，所述装置还包括：
第一类型确定模块，用于根据所述弱覆盖点的RSRP电平值，确定所述弱覆盖点的类型，所述类型包括显性弱覆盖点和隐性弱覆盖点；
第二类型确定模块，用于根据预设统计周期内每个类型的弱覆盖点的数量，确定与所述目标小区对应的告警信息类型，所述告警信息类型包括一般告警和严重告警；
告警信息发送模块，用于向所述目标小区的操作维护中心OMC发送与告警信息类型对应的告警信息，所述告警信息中携带有所述目标小区的天线的位置信息。
可选地，本发明实施例中，第二类型确定模块用于：
若预设统计周期内所述显性弱覆盖点的数量大于第三预设阈值，则确定与所述目标小区对应的告警信息类型为严重告警；
若预设统计周期内，所述显性弱覆盖点的数量小于或者等于第三预设阈值，且所述隐性弱覆盖点的数量大于第四预设阈值，则确定与所述目标小区对应的告警信息类型为一般告警。
本发明上述实施例中，通过获取模块501UE上报的针对目标小区的最小化路测MDT数据以及所述目标小区的配置参数，电平确定模块502确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；覆盖点确定模块503通过预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值，确定所述UE所在位置是否为弱覆盖点，预期RSRP电平值为针对UE所在位置确定的，针对性较强，可提高弱覆盖点判断的准确率；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，小区确定模块504确定所述目标小区为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。
图7示出了本发明又一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
参见图7，本发明实施例提供的电子设备，所述电子设备包括存储器(memory)71、处理器(processor)72、总线73以及存储在存储器71上并可在处理器上运行的计算机程序。其中，所述存储器71、处理器72通过所述总线73完成相互间的通信。
所述处理器72用于调用所述存储器71中的程序指令，以执行所述程序时实现如图1的方法。
在另一种实施方式中，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：
获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；
根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；
当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值小于第一预设阈值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；
当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
本发明实施例提供的电子设备，可用于执行上述方法实施例的方法对应的程序，本实施不再赘述。
本发明实施例提供的电子设备，通过获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；通过预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值，确定所述UE所在位置是否为弱覆盖点，预期RSRP电平值为针对UE所在位置确定的，针对性较强，可提高弱覆盖点判断的准确率；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。
本发明又一实施例提供的一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如图1的步骤。
在另一种实施方式中，所述程序被处理器执行时实现如下方法：
获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；
根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；
当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值小于第一预设阈值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；
当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
本发明实施例提供的非暂态计算机可读存储介质，所述程序被处理器执行时实现上述方法实施例的方法，本实施不再赘述。
本发明实施例提供的非暂态计算机可读存储介质，通过获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；通过预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值，确定所述UE所在位置是否为弱覆盖点，预期RSRP电平值为针对UE所在位置确定的，针对性较强，可提高弱覆盖点判断的准确率；当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区，可避免对于采样点数量较多的小区，由于弱覆盖点占比较低而导致弱覆盖点被掩盖的情况，提高弱覆盖监测的准确率。本发明实现了基于预期RSRP电平值与实际RSRP电平值的差值以及弱覆盖点的数量自动判断小区弱覆盖情况，无需人工现场测试，提高了弱覆盖监测的效率以及准确率。
本发明又一实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；
根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；
当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值小于第一预设阈值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；
当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种弱覆盖小区的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；
根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；
当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；
当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MDT数据中还携带有所述UE的经纬度信息，所述配置参数中携带有所述目标小区的经纬度信息；
所述根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值的步骤，包括：
获取所述目标小区天线点位的拓扑信息；
根据所述拓扑信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息；
根据所述UE的经纬度信息以及所述天线点位的经纬度信息，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离；
根据所述UE到所述发射天线口的距离以及所述目标小区的配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述拓扑信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息的步骤，包括：
根据所述拓扑信息，确定所述天线点位在以所述目标小区中心为原点的二维坐标系的坐标信息；
根据所述坐标信息以及所述目标小区的经纬度信息，确定所述天线点位的经纬度信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述UE的经纬度信息以及所述天线点位的经纬度信息，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离的步骤，包括：
根据以下公式，确定所述UE到所述发射天线口的距离为所述UE到各个所述天线点位之间的距离：
Di＝R*arccos{sin Lu*sin La*cos(Bu-Ba)+cos Lu*cos La}
其中，Di为所述UE到各个所述天线点位之间的距离；R为地球半径，Lu为所述UE的经度信息，Bu为所述UE的纬度信息；La为所述天线点位的经度信息，Ba为所述天线点位的纬度信息；
根据所述UE到各个所述天线点位之间的距离，确定所述UE到所述目标小区的发射天线口的距离；所述UE到所述发射天线口的距离为所述UE到各个所述天线点位之间的距离的最小值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标小区的配置参数包括：使用频率、天线增益以及天线口信号电平；
所述根据所述UE到所述发射天线口的距离以及所述目标小区的配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值的步骤，包括：
根据所述UE到所述发射天线口的距离以及使用频率，确定路径损耗；
根据所述路径损耗、天线增益、天线口信号电平以及以下公式，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值：
RSRP1＝RSRP2+Ga-Pl-M
其中，RSRP1为所述预期RSRP电平值，RSRP2为所述天线口信号电平，Ga为所述天线增益，Pl为所述路径损耗，M为预设衰弱余量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标小区为弱覆盖小区的步骤之后，所述方法还包括：
根据所述弱覆盖点的RSRP电平值，确定所述弱覆盖点的类型，所述类型包括显性弱覆盖点和隐性弱覆盖点；
根据预设统计周期内每个类型的弱覆盖点的数量，确定与所述目标小区对应的告警信息类型，所述告警信息类型包括一般告警和严重告警；
向所述目标小区的操作维护中心OMC发送与告警信息类型对应的告警信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据预设统计周期内每个类型的弱覆盖点的数量，确定与所述目标小区对应的告警信息类型的步骤，包括：
若预设统计周期内所述显性弱覆盖点的数量大于第三预设阈值，则确定与所述目标小区对应的告警信息类型为严重告警；
若预设统计周期内，所述显性弱覆盖点的数量小于或者等于第三预设阈值，且所述隐性弱覆盖点的数量大于第四预设阈值，则确定与所述目标小区对应的告警信息类型为一般告警。
8.一种弱覆盖小区的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标小区的配置参数以及终端UE上报的针对所述目标小区的最小化路测MDT数据；所述MDT数据中携带有所述UE所在位置的参考信号接收功率RSRP电平值；
电平确定模块，用于根据所述MDT数据以及所述配置参数，确定所述UE所在位置的预期RSRP电平值；
覆盖点确定模块，用于当所述预期RSRP电平值与RSRP电平值的差值大于第一预设阈值时，确定所述UE所在位置为弱覆盖点；
小区确定模块，用于当在预设统计周期内，所述弱覆盖点的数量超过第二预设阈值时，确定所述目标小区为弱覆盖小区。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的弱覆盖小区的确定方法中的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的弱覆盖小区的确定方法中的步骤。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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