CN115334528A - 基站入网质检方法、***、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了基站入网质检方法、***、设备及存储介质,涉及基站入网质检***,所述方法包括:通过数据获取模块获取基站的基站数据;通过量化评估模块根据基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分;其中,基站的质检得分基于不同维度的量化指标的第一权重系数确定,第一权重系数基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整;通过质检结果输出模块展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。在避免依赖人工对入网基站进行质检的情况下,从不同维度的量化指标对入网基站进行全面评估质检,且能够基于自适应调整的第一权重系数在进行质检结果的展示时呈现基站的具体建设问题,暴露所建设的基站的短板,加强基站入网流程的针对性管控。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种基站入网质检方法、一种基站入网质检***、相应的一种电子设备以及相应的一种计算机存储介质。
背景技术
5G(5th Generation Mobile Communication Technology,第五代移动通信技术)基站入网质检,有利于避免在工程优化以及日常优化中,出现的5G基站在建设阶段时所造成的入网质量问题,那么在基站的建设阶段通常需要对基站进行入网质检。
在基站入网质检的相关技术中,5G基站入网质检有的依赖人工完成,主要是通过人工查看设备网管基站的相关数据,进行基站开通情况的判断;有的借助现有IT(Information Technology,信息技术)***实现部分项目的便捷统计;有的提出基站验收***,但其基站验收侧重于现场部分所采集的基站数据为主。总体而言,基站入网质检的相关技术缺少体系化的全面质检。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基站入网质检方法、一种基站入网质检***、相应的一种电子设备以及相应的一种计算机存储介质。
本发明实施例公开了一种基站入网质检方法,涉及基站入网质检***,所述基站入网质检***包括数据获取模块、量化评估模块以及质检结果输出模块,所述方法包括:
通过所述数据获取模块获取基站的基站数据;
通过所述量化评估模块根据所述基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分;其中,所述基站的质检得分基于不同维度的量化指标的第一权重系数确定,所述第一权重系数基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整;
通过所述质检结果输出模块展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。
本发明实施例还公开了一种基站入网质检***,所述***包括:
数据获取模块,用于获取基站的基站数据;
量化评估模块,用于根据所述基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分;其中,所述基站的质检得分基于不同维度的量化指标的第一权重系数确定,所述第一权重系数基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整;
质检结果输出模块,用于展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。
本发明实施例还公开了一种电子设备,包括:处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现任一项所述基站入网质检方法的步骤。
本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述基站入网质检方法的步骤。
本发明实施例包括以下优点:
在本发明实施例中,基站入网质检***包括数据获取模块、量化评估模块以及质检结果输出模块,主要可通过数据获取模块获取基站的基站数据,然后通过量化评估模块基于所获取的基站数据对不同维度的量化指标进行评估,以得到能够基于不同维度的量化指标的失分情况进行自适应调整的质检得分,以便通过质检结果输出模块展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。通过基站入网质检***对所获取的基站数据自动进行量化评估与质检结果输出,在避免依赖人工进行入网质检的情况下,从不同维度的量化指标对基站的入网质检进行全面评估,且基于能够进行自适应调整的权重系数,在进行质检结果的展示时呈现基站的具体建设问题,暴露所建设的基站的短板,加强5G基站入网流程的针对性管控。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基站入网质检***的框架示意图;
图2是本发明的一种基站入网质检方法实施例的步骤流程图;
图3是本发明实施例提供的针对基站的质检结果的展示示意图;
图4是本发明的另一种基站入网质检方法实施例的步骤流程图;
图5是本发明实施例提供的三角网的构建示意图;
图6是本发明实施例提供的TAC影响域的示意图;
图7是本发明实施例提供的“视觉角度”的邻区集划分示意图;
图8是本发明实施例提供的经纬度坐标计算的示意图;
图9是本发明实施例提供的小区对标的示意图;
图10是本发明实施例提供的基站入网质检的应用场景示意图;
图11是本发明的一种基站入网质检***实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
为便于本领域技术人员理解本申请,下面对本发明下述各实施例中涉及的术语或名词做出解释:
设备网管:可以指的是网络管理设备,是进行网络管理所需要的设备。
北向接口:是为用户接入和管理网络而定义的接口,用户通常使用北向接口所定义和开发的应用层中的相关网络管理程序,以通过使用此相关的网络管理程序实现对网络的接入和管理。
大数据湖:一种集中式存储库,允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。
AAU:Active Antenna Unit,有源天线单元,其通常作为5G基站信号的发射装置。
RRU:Remote Radio Unit,远端射频单元,是在远端将基带光信号转成射频信号放大传送出去的设备。
CPRI:Common Public Radio Interface,通用公共射频数字接口,是一种标准化协议,其主要用于定义无线基础设施基站的射频设备控制和射频设备之间的数字接口。
PCI:Physical Cell Identifier,物理小区标识,5G网络中终端以此区分不同小区的无线信号。
PRACH:Physical Random Access Channel,物理随机接入信道。
TAC:Tracking Area Code,跟踪区编码,用于终端位置管理的区域编码。
Delaunay三角网:狄洛尼三角,是一系列相连的但不重叠的三角形的集合,而且这些三角形的外接圆不包含这个面域的其他任何点。
CQI:Channel Quality Indicator,信道质量指示,用于代表当前信道质量的好坏,其通常与信道的信噪比大小相对应。
Base Line:最低基线。
Reference Line:对标线。
在进行工程优化以及日常优化的过程中,可能出现由于在建设阶段存在入网质量问题的5G基站所造成的后续遗留问题,为后续网络优化和维护工作带来困扰,特别是在工期较紧且为了赶进度将基站进行入网的情况下,可能出现基站小区或设备未开全、设备存在故障、参数配置不当或错误等问题,严重时还可能导致已入网的基站需要回退至工程调测环节,对网络质量和用户感知带来不利影响。因此,需要对基站进行入网质检。
本发明实施例的核心思想之一在于进行全面量化评估的基站入网质检方式,主要可通过构建多维度评估模型,从设备上线、工作状态、关键参数、业务承载、关键性能等不同维度的量化指标进行全面的量化评估,客观准确地掌握新入网站点的质量;且基于各个维度的量化指标相应权重系数的动态自适应调整,在进行质检结果的展示时呈现基站的具体建设问题,暴露所建设的基站的短板,直接揭示问题所在,降低不必要的计算量,加强5G基站入网流程的针对性管控;以及,还基于面向影响域的评估视角,以及“视觉角度”的邻区稽核算法,通过与设定的基线和对标线的协同,将新入网的基站与周边可比基站进行对标,达到新入网的基站进行场景化自适应稽核的目的,实现在影响域内进行精准稽核的效果,全面、客观、准确地评估新入网的5G基站工作,大幅度提高对于基站入网的稽核效率。
参照图1,示出了本发明实施例提供的基站入网质检***的框架示意图,基站入网质检***110包括数据获取模块111、量化评分模块112以及质量评估模块113,可分别基于基站入网质检***所具有的前述模块,对新入网的基站进行全面量化评估。
具体地,数据获取模块111负责对新入网的基站的相关数据进行采集,其主要可通过设备网管采集基站数据,所采集的数据可以包括配置数据、故障告警数据、性能指标数据等相关的基站数据。除了对基站的相关数据进行采集以外,其还可以作为基站入网质检***的数据提供模块,具体可表现为将所采集的相关的基站数据进行解析,并将解析后的数据存储至大数据湖,大数据湖中所存储的数据可作为量化评分模块112进行量化评分的数据源。
量化评分模块112负责构建多维度评估模型,以基于不同维度的量化指标进行全面的量化评估,其主要是针对不同维度的量化指标对多维度评估模型进行构建,不同维度的量化指标可以包括设备上线、工作状态、关键参数、业务承载、关键性能等指标。其中,所构建的多维度评估模型可以赋予权重系数动态自适应调整机制,基于三角网构建面向影响域的稽核算法,以及通过基线与对标线进行协同的场景化自适应稽核算法,使得在进行入网质检时能够在新入网5G基站影响和受其影响的相关基站范围内进行稽核,以评估新入网的5G基站工况。
质量评估模块113可相当于质检结果输出模块,负责将量化评分模块112所得到的基站的质检得分进行展示,以对基站的质检结果进行呈现,其在进行质检结果的展示时,主要可从单项与总体两个视角进行质检评估。
参照图2,示出了本发明的一种基站入网质检方法实施例的步骤流程图,涉及如图1所示的基站入网质检***,基站入网质检***包括数据获取模块、量化评估模块以及质检结果输出模块,具体可以包括如下步骤:
步骤201,通过数据获取模块获取基站的基站数据;
在本发明实施例中,数据获取模块主要可获取后续对新入网的基站进行量化评估时所需的各类数据,所需的各类数据通常为相关的基站数据,主要可包括配置数据、故障告警数据、性能指标数据以及会话统计数据等,为基站入网质检***进行数据提供。
在实际应用中,数据获取模块在获取相关的基站数据时,通常可通过无线设备网管的北向接口进行采集,然后可将所采集的相关的基站数据按照数据文件格式进行解析后,将所解析后得到的数据存储至大数据湖,大数据湖中所存储的数据可作为量化评分模块进行量化评分的数据源。
其中,在所获取的相关的基站数据中,配置数据可用于反映新入网的基站的相关配置信息,例如基站参数配置、设备配置等;故障告警数据可用于反映新入网的基站的相关故障告警信息,例如告警信息、告警类型等;性能指标数据主要用于衡量新入网的基站的工作性能,例如流量、用户数、关键性能等;会话统计数据可用于反映新入网的基站在进行小区工作时的工作情况,例如小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率等。
步骤202,通过量化评估模块根据基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分;
数据获取模块所获取的基站数据可为量化评估模块提供进行量化评估的数据源,此时量化评估模块可从大数据湖中对基站数据进行评估,以得到针对新入网的基站的质检得分。
在本发明实施例中,量化评估模块在对基站数据进行评估的过程中,其主要可根据基站数据对不同维度的量化指标进行评估。不同维度的量化指标可以包括设备上线、工作状态、关键参数、业务承载、关键性能等指标,在实际应用中,可从不同维度的量化指标方面构建多维度量化评估模型,基于对多维度量化评估模型的使用,实现基于不同维度的量化指标所进行的全面量化评估,使得能够客观准确地掌握新入网站点的质量。
对于基站的质检得分的评估,在实际应用中,主要表现为对所构建的多维度量化评估模块的使用,所得到的质检得分可以包括总质检得分与针对不同的量化指标的得分情况。在进行针对不同的量化指标的得分情况的计算过程中,具体可表现为获取各个量化指标的单项分值,并根据基站数据确定各个量化指标的第一权重系数,此时可以采用各个量化指标的单项分值与各个量化指标的第一权重系数,得到各个量化指标的得分情况;那么在进行总质检得分的计算过程中,可对各个量化指标的得分情况进行求和,从而得到基站的总质检得分。
具体地,在所构建的多维度量化评估模型中,可对不同维度的量化指标采用百分制进行设置,其评估制度主要如表1所示,将各个量化指标的单项分值设置为100,此时可按照权重系数将各个量化指标的得分情况进行求和,得到基站的总质检得分。
序号 | 量化指标 | 权重 | 得分情况 | 单项分值 |
1 | 设备上线 | k1 | Score1 | 100 |
2 | 工作状态 | k2 | Score2 | 100 |
3 | 关键参数 | k3 | Score3 | 100 |
4 | 业务承载 | k4 | Score4 | 100 |
5 | 关键性能 | k5 | Score5 | 100 |
表1
针对基站的总质检得分的公式可以如公式(1)所示:
Quality_Score=k1*Score1+k2*Score2+k3*Score3+k4*Score4+k5*Score5 公式(1)
由表1所示,k1是针对设备上线指标的第一权重系数,Score1是设备上线指标的得分情况;k2是针对工作状态指标的第一权重系数,Score2是工作状态指标的得分情况;k3是针对参数指标的第一权重系数,Score3是参数指标的得分情况;k4是针对业务承载指标的第一权重系数,Score4是业务承载指标的得分情况;k5是针对性能指标的第一权重系数,Score5是性能指标的得分情况。
其中,所构建的多维度评估模型可以赋予权重系数动态自适应调整机制。在根据基站数据对不同维度的量化指标进行评估的过程中,其所得到的质检得分主要可借助不同维度的量化指标的第一权重系数确定,此第一权重系数能够基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整,即质检得分能够基于不同维度的量化指标的失分情况进行自适应调整。
需要说明的是,第一权重系数用于对不同量化指标在整体质量中占比进行调整,而在实际情况中第一权重系数与失分情况呈正相关,即第一权重系数向短板项目倾斜,例如表现为失分较大的量化指标相应的第一权重系数较大,以在进行质检结果的展示时呈现基站的具体建设问题,暴露所建设的基站的短板,直接揭示问题所在,降低不必要的计算量,加强5G基站入网流程的针对性管控。
由于第一权重系数能够基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整,那么对于第一权重***的确定,主要可基于量化指标的失分情况进行确定。主要可通过预设时间段内针对入网基站的质检结果确定。具体可获取预设时间段内针对入网基站的质检结果中周期性地对最近一个周期内入网基站的质检结果进行分析,统计各个量化指标的失分情况,然后根据各个量化指标的失分情况确定各个量化指标的第一权重系数。其中,预设时间段可以为周期性的某个周期内,在本发明实施例中,预设时间段内针对入网基站的质检结果可以指的是在最近一个周期内所入网的基站的质检结果,例如在最近一个周期内进行入网的基站包括基站1、基站2与基站3,那么此时所获取的质检结果为在此周期内基站1、基站2与基站3的质检结果。
在实际应用中,各个量化指标的失分情况基于各个量化指标的平均失分确定,在确定量化指标的失分情况时实际上是对量化指标在一定周期内的平均失分进行确定,平均失分可以表现为最近一个周期内入网基站的质检结果中各个量化指标的失分平均值。在基站入网质检的初始情况下,可暂定各个量化指标的第一权重系数相同,例如20%,在运行一个周期后,对最近一个周期内入网基站的质检结果进行分析,统计各个量化指标的平均失分,可以表现为100-Scorei(其中i用于表示量化指标的种类),那么此时可采用各个量化指标的平均失分确定各个量化指标的平均失分占比,将各个量化指标的平均失分占比作为相应量化指标的第一权重系数,实现第一权重系数的自适应调整。
在具体实现中,可获取最近一个周期内入网基站质检结果中各个量化指标的单项分值,计算得到各个量化指标的平均失分。以及采用最近一个周期内各个量化指标的平均失分,得到最近一个周期内针对不同维度的量化指标的总失分,并采用各个量化指标的平均失分与所述总失分的占比,得到各个量化指标的平均失分占比。
在本发明实施例中,在根据基站数据获取基站在入网的预设时长内各个量化指标的得分情况时,具体可通过根据基站数据对基站在预设时长内的设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标分别进行量化评估,分别得到针对设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标的得分情况实现。
具体地,针对平均失分占比的公式可以如公式(2)所示:
其中,100-Scorei可以用于表示各个量化指标的平均失分,其中i用于表示量化指标的种类,例如表1中的设备上线指标对应1、工作状态指标对应2等;为平均失分总和,即此时采用某个量化指标的平均失分与平均失分总和的占比,确定这个量化指标的平均失分占比。
在一种优选的实施例中,还可设置针对各个量化指标的权重基线Baseline,若某个量化指标的权重系数低于此Baseline,则可将其修正为Baseline,在这种情况下,其余的量化指标可按照按比例对权重系数进行相应的扣减操作,例如等比缩减等,以保证在将低于权重基线的权重系数调整至权重基线后,确保各个量化指标的总权重为100%。
示例性地,假设量化指标的权重系数初始值均为20%,在对最近一个周期内入网基站的质检结果进行分析后,发现设备上线不全、关键参数冲突问题较突出,此时可经自适应调整后将各个量化指标的权重优化为35%、15%、25%、10%、15%,那么此时设备上线指标与参数性能的平均失分较大,则作为权重系数的平均失分占比也相对较大,突出短板问题。
步骤203,通过质检结果输出模块展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。
质检结果输出模块负责将量化评分模块所得到的基站的质检得分进行展示,以对基站的质检结果进行呈现,其在进行质检结果的展示时,主要可从单项与总体两个视角进行质检评估,以全面、客观、准确地评估新入网的5G基站工作。
所得到的基站的质检得分包括总质检得分与针对不同的量化指标的得分情况,此时可展示基站的总质检得分与基站中针对不同的量化指标的得分情况,分别得到基站在总体角度的质检结果以及在单项角度的质检结果。其中,在总体角度的质检结果主要可用于评估基站在入网时整体的质量稽核结果,在单项角度的质检结果主要可用于呈现基站的具体建设问题,主要是呈现短板。
在本发明实施例中,主要通过所构建的针对入网质检的多维度评估模型,根据前述设备上线、工作状态、关键参数、业务承载、关键性能等量化指标进行量化评分,对新入网的5G基站是否入网合格进行质检。
在实际应用中,可以设定针对各个量化指标的单检合格分数线,以及针对总质检得分的总检合格分数线,对单检和总检均合格的判定为质检合格,否则不合格,并向用户呈现不合格原因。示例性地,如图3所示,在进行质检结果展示时,可从雷达图等直观展示相关结果与短板项目,例如雷达图可划分不同的分数线,基于五边形能力发布情况对各个量化指标的得分情况进行绘制,并在针对量化指标所绘制的五边形中显示总质检得分;同时还可以提供量化评分表直接揭示基站的入网问题所在,对此,本发明实施例不加以限制。
在本发明实施例中,涉及基站入网质检***,所述基站入网质检***包括数据获取模块、量化评估模块以及质检结果输出模块,主要可通过数据获取模块获取基站的基站数据,然后通过量化评估模块基于所获取的基站数据对不同维度的量化指标进行评估,以得到能够基于不同维度的量化指标的失分情况进行自适应调整的质检得分,以便通过质检结果输出模块展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。通过基站入网质检***对所获取的基站数据自动进行量化评估与质检结果输出,在避免依赖人工进行入网质检的情况下,从不同维度的量化指标对基站的入网质检进行全面评估,且基于能够进行自适应调整的权重系数,在进行质检结果的展示时呈现基站的具体建设问题,暴露所建设的基站的短板,以便加强5G基站入网流程的针对性管控。
参照图4,示出了本发明的另一种基站入网质检方法实施例的步骤流程图,涉及如图1所示的基站入网质检***,如图1所示的基站入网质检***包括数据获取模块、量化评估模块以及质检结果输出模块,本发明实施例侧重描述量化评估模块在根据基站数据对基站在预设时长内的设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标分别进行量化评估,分别得到针对设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标的得分情况的过程,具体可以包括如下步骤:
步骤401,根据基站的小区信息、设备信息分别与站点规划信息的对比情况,得到基站针对设备上线指标的得分情况;
数据获取模块所获取的基站数据可为量化评估模块提供进行量化评估的数据源,此时量化评估模块可从大数据湖中对基站数据进行评估,以得到针对新入网的基站的质检得分。
在本发明实施例中,量化评估模块在对基站数据进行评估的过程中,其主要可根据基站数据对不同维度的量化指标进行评估。不同维度的量化指标可以包括设备上线、工作状态、关键参数、业务承载、关键性能等指标,在实际应用中,可从不同维度的量化指标方面构建多维度量化评估模型,基于对多维度量化评估模型的使用,实现基于不同维度的量化指标所进行的全面量化评估,使得能够客观准确地掌握新入网站点的质量。
在根据基站数据对设备上线指标进行量化评估时,所获取的基站数据可以是基站的配置数据,所获取的配置数据包括小区信息、设备信息与站点规划信息,其中,站点规划信息用于提供基站规划的小区以及每个小区所规划配置的允许入网的设备数量,那么在对设备上线指标进行量化评估的过程中,主要可表现为根据基站的小区信息、设备信息分别与站点规划信息的对比情况,得到基站针对设备上线指标的得分情况。
在实际应用中,可将小区信息与站点规划信息进行对比得到第一匹配结果,以及将设备信息与站点规划信息进行对比得到第二匹配结果,然后获取与第一匹配结果相应的上线得分情况,以及获取与第二匹配结果相应的上线得分情况,再对第一匹配结果相应的上线得分情况与第二匹配结果相应的得分情况进行求和,得到基站针对设备上线指标的得分情况。
其中,设备上线指标主要是评估设备是否全部上线,以稽核仅部分设备上线的情况,例如基站规划3个小区,每个小区对应1台AAU设备,需稽核是否3个小区、3个AAU均已上线。那么小区信息与站点规划信息进行对比得到的第一匹配结果,可以表现为小区的上线率,将设备信息与站点规划信息进行对比得到的第二匹配结果可以表现为设备的上线率。
在具体实现中,对于第一匹配结果相应的上线得分情况,可以通过获取针对设备上线指标的单项分值,以及针对小区信息的第一权重,然后可基于小区上线数量,采用设备上线指标的单项分值与第一权重,得到与第一匹配结果相应的上线得分情况。而对于第二匹配结果相应的上线得分情况,可以获取针对设备上线指标的单项分值,以及针对设备信息的第二权重,然后基于设备上线数量,采用设备上线指标的单项分值与第二权重,得到与第二匹配结果相应的上线得分情况。如表2所示,可通过设备网管采集配置信息,获取小区信息、AAU/RRU设备信息,与站点规划信息进行比对,若匹配则得分,未匹配则不得分。
序号 | 项目 | 权重 | 得分 | 单项分值 |
1 | 第1小区 | 1/2i | K1_C1_Score | 100 |
2 | 第2小区 | 1/2i | K1_C2_Score | 100 |
…… | …… | …… | …… | |
I | 第i小区 | 1/2i | K1_C(i)_Score | 100 |
i+1 | 第1设备 | 1/2i | K1_Q1_Score | 100 |
i+2 | 第2设备 | 1/2i | K1_Q2_Score | 100 |
…… | …… | …… | …… | |
2i | 第i设备 | 1/2i | K1_Q(i)_Score | 100 |
表2具体地,针对设备上线指标的得分情况的公式可以如公式(3)所示:
其中,第一权重与小区上线数量相关,k1_Cx指的是针对上线小区是否与站点规划信息匹配的得分情况,而可用于表示与第一匹配结果相应的上线得分情况;第二权重与设备上线数量相关,k1_Qx指的是针对上线设备是否与站点规划信息匹配的得分情况,而可用于表示与第二匹配结果相应的上线得分情况。
示例性地,假设某个新入网的基站规划3个小区,且每个小区对应1台AAU设备,即共有3台设备,此时若通过设备网管所采集得到的小区信息为3个小区,且所采集得到的设备信息为2台AAU,那么此时针对小区信息的第一权重为1/6,针对设备信息的第二权重为1/6,与第一匹配结果相应的上线得分情况为50分,与第二匹配结果相应的上线得分情况为33.3分,即针对设备上线指标的得分情况为83.3分。
步骤402,根据基站的告警信息的告警类型,得到基站针对工作状态指标的得分情况;
在根据基站数据对工作状态指标进行量化评估时,所获取的基站数据可以是基站的故障告警数据,所获取的故障告警数据包括各个小区的告警信息,那么在对工作状态指标进行量化评估的过程中,主要可表现为确定各个小区的告警信息的告警类型,根据告警类型确定针对各个小区的工作得分情况,然后对各个小区的工作得分情况进行求和,得到基站针对工作状态指标的得分情况。
在实际应用中,可以根据告警类型确定针对各个小区在出现相应故障告警下的工作得分情况,并获取针对告警信息的第三权重;然后基于小区数量,采用各个小区在出现相应故障告警下的工作得分情况与第三权重,得到针对各个小区的工作得分情况,其针对工作状态指标的评分规则,可以如表3所示:
序号 | 项目 | 权重 | 得分 | 单项分值 |
1 | 第1小区 | 1/i | K2_C1_Score | 100 |
2 | 第2小区 | 1/i | K2_C2_Score | 100 |
3 | …… | …… | …… | …… |
i | 第i小区 | 1/i | K2_C(i)_Score | 100 |
表3
其中,工作状态指标主要是评估设备是否能够正常提供服务,稽核存在小区退服及其他影响性能的故障告警情况,例如基站其中1个小区退服,另1个小区存在CPRI光功率不足告警。
在具体实现中,若告警类型为小区退服告警类型,则将针对小区的工作得分情况计为零;和/或,若告警类型为除了所述小区退服告警类型以外的其他告警类型,则获取针对工作状态指标的单项分值,以及针对其他告警类型的故障告警的告警个数,将工作状态指标的单项分值按照告警个数进行预设分值的扣除,将扣除后的得分情况作为小区的工作得分情况。
具体地,针对工作状态指标的得分情况的公式可以如公式(4)与公式(5)所示:
示例性地,假设某个新入网的基站规划3个小区,那么针对告警信息的第三权重为1/3,且当存在其他影响性能的活动告警,每个扣10分,即x=10。此时若通过设备网管采集的告警信息中,其中1个小区退服、1个小区存在CPRI光功率不足告警,则针对工作状态的得分情况为63.3分。
步骤403,根据基站的配置参数,得到针对参数指标的得分情况;
在根据基站数据对参数指标进行量化评估时,所获取的基站数据可以是针对基站的配置数据,所获取的配置数据包括针对基站的配置参数,例如小区标识参数PCI、接入信道参数PRACH、跟踪区参数TAC与邻区参数,那么在对参数指标进行量化评估的过程中,主要可表现为获取针对基站的配置参数的单项分值,并根据基站的配置参数确定各个配置参数的第二权重系数,然后采用针对配置参数的单项分值与各个配置参数的第二权重系数,得到各个配置参数的得分情况,再对各个配置参数的得分情况进行求和,得到针对参数指标的得分情况。
具体地,针对参数指标的得分情况的公式可以如公式(6)所示:
Score3=p1*PCI_Score+p2*PRACH_Score+p3*TAC_Score+p4*NB_Score 公式(6)
其中,p1、p2、p3、p4是各项参数的第二权重系数。
为了更高效地发现短板问题,对关键参数稽核的4项参数权重同样采用动态自适应调整机制,权重向短板项目倾斜。即第二权重系数可用于对不同配置参数在整体参数指标的得分情况中的占比进行调整,而在实际情况中第二权重系数与失分情况呈正相关,例如表现为失分较大的配置参数相应的第二权重系数较大,以直接揭示问题所在,降低不必要的计算量。
对于第二权重系数的确定,可通过预设时间段内针对入网基站的质检结果确定。具体可对预设时间段内针对入网基站针对入网基站的质检结果进行分析,统计各个配置参数的失分情况,然后根据各个配置参数的失分情况确定各个配置参数的第二权重系数。其中,预设时间段可以为周期性的某个周期内,在本发明实施例中,预设时间段内针对入网基站的质检结果可以指的是在最近一个周期内所入网的基站的质检结果,例如在最近一个周期内进行入网的基站包括基站1、基站2与基站3,那么此时所获取的质检结果为在此周期内基站1、基站2与基站3的质检结果。
而各个配置参数的失分情况基于各个配置参数的平均失分确定,那么在获取各个配置参数的失分情况时,可以根据最近一个周期内入网基站的质检结果中,各个配置参数的平均失分,并采用各个配置参数的平均失分确定各个配置参数的平均失分占比,将各个配置参数的平均失分占比作为相应配置参数的第二权重系数。
在具体实现中,可以获取各个配置参数的单项分值,并根据最近一个周期内入网基站的质检结果中各个配置参数的得分情况,然后采用各个配置参数的单项分值,与最近一个周期内入网基站的质检结果中各个配置参数的得分情况,计算得到最近一个周期内各个配置参数的平均失分;最后采用最近一个周期内各个配置参数的平均失分,得到在最近一个周期内针对不同配置参数的总失分,并采用各个配置参数的平均失分与总失分的占比,得到各个配置参数的平均失分占比,将此平均失分占比作为第二权重系数。即可以计算最近一个周期内入网5G基站的小区标识参数PCI、接入信道参数PRACH、跟踪区参数TAC与邻区参数等配置参数的平均失分,取每项参数平均失分占比作为权重系数。具体地,针对平均失分占比的公式可以如公式(7)所示:
其中,100-pi_Score可以用于表示各个量化指标的平均失分,其中i用于表示配置参数的种类,例如小区标识参数对应1、接入信道参数对应2等;用于表示各个配置参数的平均失分总和;其中x用于表示各个配置参数的种类,例如小区标识参数对应1、接入信道参数对应2等,此时采用某个配置参数的平均失分与平均失分总和的占比,确定这个配置参数的平均失分占比。
在一种优选的实施例中,还可设置针对各个配置参数的权重基线Baseline,若某个配置参数的权重系数低于此Baseline,则可将其修正为Baseline,在这种情况下,其余的配置参数可按照按比例对权重系数进行相应的扣减操作,例如等比缩减等,以保证在将低于权重基线的权重系数调整至权重基线后,确保各个配置参数的总权重为100%。
示例性地,参数权重初始值均为25%,经过对最近一个周期内入网基站质检结果的分析,发现邻区漏配问题较突出,经自适应调整后可将各个配置参数的权重优化为20%、20%、20%、40%。
在本发明实施例中,可提出面向影响域的关键参数稽核算法,在合理、必要范围内精准稽核,提高稽核的精准度,同时降低不必要的计算量。其中,影响域是指新入网基站周边一定范围的相邻基站,主要为新入网基站可能影响或受其影响的基站。在对各个配置参数的得分情况进行确定时,主要可根据配置参数对基站在预设时长内的小区标识参数PCI、接入信道参数PRACH、跟踪区参数TAC与邻区参数分别进行量化评估,分别得到针对小区标识参数、接入信道参数、跟踪区参数与邻区参数的得分情况。
具体地,(1)在针对小区标识参数的得分情况进行确定时,可以以新入网的基站为中心构建三角网,所构建的三角网用于确定针对小区标识参数的影响域。此时可以获取影响域内相邻基站的小区标识复用情况,小区标识复用情况基于第一小区标识复用层数(即PCI复用层数),以及第二小区标识复用层数(即PCIMOD30复用层数)确定。
在进行PCI稽核时,需要对PCI的影响域的确定,其可以以基站为点,构建Delaunay三角网,以新入网5G基站为中心,其邻接三角形的其他顶点即为第一层相邻基站,第一层相邻基站的邻接三角形的其他顶点即为第二层相邻基站,以此类推,可以精准获取新入网5G基站的n层相邻基站,作为关键参数稽核的影响域。通常情况下,n可以取3或4。
在进行三角网的构建时,首先可以对基站数据预处理,主要表现为以站址为单位,对于近址的站点,可在一定范围内进行归并,以降低三角网的复杂度,例如相距50米以内的站址,合并为1个站址,作为1个点参与三角网生成,该点携带归并涉及的所有站点的信息;然后再进行三角网的构建,如图5所示,表现为以站址为点,遵循Delaunay三角网规则进行构建,可以采用生长法,即以新入网的5G基站为初始点,寻找距其最近的现网站点,两点之间的连线作为初始边,在初始边的一侧搜寻符合Delaunay法则的第三点,构建首个三角形,再依次以首个三角形的三条边为初始边,分别向外侧搜索第三点依次进行扩展。其中,如图5所示的三角网中,“★”可用于表示新入网5G基站,然后紧接着为1层相邻基站、2层相邻基站以及3层相邻基站。
在根据影响域内相邻基站PCI复用情况进行量化评分时,主要可采用第一小区标识复用层数(即PCI复用层数),以及第二小区标识复用层数(即PCIMOD30复用层数),对基站在预设时长内的小区标识参数进行量化评估,具体可以如表4所示:
表4
其中,如表4所示的PCI_Reuse_Layer_C(x)、PCIMOD30_Reuse_Layer_C(x)的取值范围为1~n+1。若在1层相邻站点中有相同PCI复用,则PCI_Reuse_Layer_C(i)=1,若在2层相邻站点中有相同PCI复用,则PCI_Reuse_Layer_C(i)=2,依此类推;若在n层相邻站中PCI都没有复用,则PCI_Reuse_Layer_C(i)=n+1。
在具体实际中,可以获取与第一小区标识复用层数相应的得分情况,以及获取与第二小区标识复用层数相应的得分情况,然后对第一小区标识复用层数相应的得分情况与所述第二小区标识复用层数相应的得分情况进行求和,得到基站针对小区标识参数的得分情况。
具体地,对于与第一小区标识复用层数相应的得分情况,可以获取针对小区标识参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对第一小区标识复用层数的复用得分,以及针对第一小区标识复用层数的第四权重,然后基于小区数量,采用小区标识参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对第一小区标识复用层数的复用得分以及第四权重,得到与第一小区标识复用层数相应的得分情况。而对于与第二小区标识复用层数相应的得分情况,可以获取针对小区标识参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对第二小区标识复用层数的复用得分,以及针对第二小区标识复用层数的第五权重,然后基于小区数量,采用小区标识参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对第二小区标识复用层数的复用得分以及第五权重,得到与第二小区标识复用层数相应的得分情况。
针对小区标识参数的得分情况的公式可以如公式(8)所示:
其中,第四权重与新入网基站的小区数量相关,第一小区标识复用层数的复用得分与第一小区标识复用层数正相关,主要为呈线性增加,可基于表示;第五权重与新入网基站的小区数量相关,第二小区标识复用层数的复用得分与第二小区标识复用层数正相关,主要为呈线性增加,可基于表示。
示例性地,取n=3,某新入网基站第1小区,在第1层相邻基站中使用了相同的PCI,则PCI_Reuse_Layer_C(1)=1;第2小区、第3小区在相邻三层基站都没有使用相同的PCI,则PCI_Reuse_Layer_C(2)=4、PCI_Reuse_Layer_C(3)=4;第1小区,在第1层相邻基站中存在PCIMOD30相同,则PCIMOD30_Reuse_Layer_C(1)=1;第2小区、第3小区在相邻三层基站都没有PCIMOD30相同,则PCIMOD30Reuse_Layer_C(2)=4、PCIMOD30_Reuse_Layer_C(3)=4。则PCI稽核得分66.7分。
(2)在针对接入信道参数的得分情况进行确定时,可以以入网的基站为中心构建三角网,所构建的三角网用于确定针对接入信道参数的影响域,此时可以获取影响域内相邻基站的接入信道复用情况;接入信道复用情况基于接入信道复用层数确定,然后采用接入信道复用层数,对基站在预设时长内的接入信道参数进行量化评估,得到基站针对接入信道参数的得分情况。在实际应用中,可根据影响域内相邻基站中PRACH复用的情况进行量化评分,如表5所示:
表5
在实际应用中,可以获取针对接入信道参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对接入信道复用层数的复用得分,以及针对接入信道复用层数的第六权重,然后基于小区数量,采用接入信道参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对接入信道复用层数的复用得分以及第六权重,得到针对接入信道参数的得分情况。
具体地,针对接入信道参数的得分情况的公式可以如公式(9)所示:
其中,第六权重与新入网基站的小区数量相关,且接入信道复用层数的复用得分与接入信道复用层数正相关,主要为呈线性增加,可基于表示。其中,表5所示的PRACH_Reuse_Layer_C(x)取值规则同PCI。
(3)在针对跟踪区参数的得分情况进行确定时,可以获取入网的基站的跟踪区参数,以及获取影响域内相邻基站的跟踪区参数集合。
在实际应用中,针对TAC影响域的确定,可以基于所构建的Delaunay三角网中第一层相邻基站确定。即TAC主要稽核是否存在插花现象,即新入网5G基站TAC应是相邻一层基站的TAC之一。如图6所示,三角网中第一层相邻基站可以划分为TAC1、TAC2、TAC3,即相邻一层基站TAC集合NB_TAC={TAC1,TAC2,……},新入网5G基站TAC为NewSite_TAC,应为NB_TAC的子集。
具体地其针对跟踪区参数的得分情况的公式可以如公式(10)所示:
即若入网的基站的跟踪区参数不属于所述影响域内相邻基站的跟踪区参数集合,则将针对跟踪区参数的得分情况计为零;和/或,若入网的基站的跟踪区参数属于影响域内相邻基站的跟踪区参数集合,则确定针对跟踪区参数的单项分值为针对跟踪区参数的得分情况。
(4)在针对邻区参数的得分情况进行确定时,重点核查第一层相邻基站,也可以根据需要扩展到第2层及以上相邻基站。邻区主要稽核相邻小区漏配,包括5G-5G、5G-4G邻区,根据影响域内邻区漏配的情况进行量化评分。以新入网5G基站小区方位角为中心,根据“看见与被看见”视觉角度将周边360度范围划分为绿、蓝、红三区,其中本站相邻小区,绿区内第一层相邻基站所有小区,蓝区内第一层相邻基站的同向、相向小区,红区内第一层相邻基站的同向小区需设为相邻小区。
在实际应用中,可以以入网的基站为中心,获取入网的基站与相邻基站的方位角信息,然后分别基于各个入网的基站与相邻基站的方位角信息之间的相互求差,确定必要邻区集,最后采用必要邻区集与配置邻区集,对基站在预设时长内的邻区参数进行量化评估。
其中,方位角信息包括针对入网的基站的小区方位角、影响域内相邻基站的小区方位角、邻站相对主小区的方位角以及主小区相对邻站的方位角。
参照图7,示出了本发明实施例提供的“视觉角度”的邻区集划分示意图。其中,绿区的判断方式可以为|α-γ|≤60°或|α-γ|≥300°;蓝区的判断条件可以为60°<|α-γ|≤120°或240°≤|α-γ|<300°;同向小区判断条件可以为|α-β|≤60°或|α-β|≥300°;相向小区判断条件:60°<|α-β|<300°,且(|β-θ|≤60或|β-θ|≥300°);红区判断条件可以为120°<|γ-α|<240°;同向小区判断条件可以为|β-α|≤60°或|β-α|≥300°。
其中,α为新建5G基站小区方位角,β为相邻基站的小区方位角,γ为邻站相对主小区的方位角,θ为主小区相对邻站的方位角,取值均为0~360°。如图8所示,γ、θ可以通过经纬度坐标计算,具体可以表现为
Tanγ=(n-y)/(m-x)
γ=arctan[(n-y)/(m-x)],值域[-π/2,π/2]
其中,通过m-x,n-y正负可判断象限,进而判断γ的准确角度:[+,+]第一象限,真实角度[0,π/2];[-,+]第二象限,真实角度[π/2,π];[-,-]第三象限,真实角度[π,3π/2];[+,-]第四象限,真实角度[3π/2,2π]。需要说明的是,5G-4G邻区稽核原理同前述5G-5G,只需要把周边基站更换为4G基站,重新构建Delaunay三角网获取相邻基站即可。
此时可以获取的邻区为必要邻区集(Necessary_5to5_NB、Necessary_5to4_NB),从设备网管获取的邻区为配置邻区集(Necessary_5to5_NB、Necessary_5to4_NB)。必要邻区集与配置邻区集的交集中的相邻小区数,占必要邻区集中的相邻小区数的比例,即为邻区配置有效因子。具体如表7所示:
表7
在采用必要邻区集与配置邻区集,对基站在预设时长内的邻区参数进行量化评估时,针对邻区参数的得分情况的公式可以如公式(11)所示:
在实际应用中,可以获取针对所述邻区参数的单项分值、必要邻区集与配置邻区集的交集中的相邻小区数占必要邻区集中的相邻小区数的比例,将此比例作为邻区配置有效因子以便进行邻区稽核,以及第七权重;其中,第七权重与小区数量相关。然后可以采用邻区参数的单项分值、必要邻区集与配置邻区集的交集中的相邻小区数占必要邻区集中的相邻小区数的比例,以及第七权重,得到针对邻区参数的得分情况。
示例性地,某新入网基站,第1小区必要邻区集有50个5G-5G邻区、30个5G-4G邻区,但实际配置的邻区中属于必要邻区集的分别的有45个、28个;第2小区必要邻区集有60个5G-5G邻区、40个5G-4G邻区,但实际配置的邻区中属于必要邻区集的分别的有52个、35个;第3小区必要邻区集有30个5G-5G邻区、18个5G-4G邻区,但实际配置的邻区中属于必要邻区集的分别的有30个、18个,则邻区稽核得分为92.9分。
步骤404,根据基站的小区流量以及小区连接用户数,得到基站针对业务承载指标的得分情况;
在根据基站数据对业务承载指标进行量化评估时,所获取的基站数据可以是针对基站的性能指标数据,所获取的性能指标数据包括基站的小区流量以及小区连接用户数,那么在对业务承载指标进行量化评估的过程中,主要可表现为获取入网的基站的相邻基站,并获取相邻基站中不同等级小区的小区流量以及小区连接用户数;确定相邻基站中针对不同等级小区的小区流量的平均值,以及针对不同等级小区的小区连接用户数的平均值,以作为针对所述业务承载指标的对标线。
在实际应用中,鉴于城区、县城、农村等不同区域的基站受区位影响,在流量、连接用户数等方面存在客观上的差异,不宜采用统一标准,但可以设置最低基线(BaseLine)。其中,业务承载同样面向影响域评价,与周边站可比,可以取Delaunay三角网第一层相邻基站为影响域。
那么考虑受覆盖区域影响,同一基站的3个小区往往业务量并不均衡,因此针对高、中、低业务量的小区分别设置高、中、低三个对标线(ReferenceLine)。示例性地,如图9所示,可以取第一层相邻基站中每个基站流量最高、连接用户数最多的小区的平均值,作为高业务量小区对标线(ReferenceLine_H);取第一层相邻基站中每个基站流量居中、连接用户数居中的小区的平均值,作为中业务量小区对标线(ReferenceLine_M);取第一层相邻基站中每个基站流量最低、连接用户数最低的小区的平均值,作为低业务量小区对标线(ReferenceLine_L)。
然后可以获取入网的基站中各个小区针对小区流量的业务承载得分,以及针对小区连接用户数的业务承载得分,并对入网的基站针对流量的业务承载得分,以及针对小区连接用户数的业务承载得分进行求和,得到基站在预设时长内针对业务承载指标的得分情况。具体如表8所示:
表8具体地,针对业务承载指标的得分情况可以如公式(12)与公式(13)所示:
其中,针对流量的业务承载得分基于入网的基站中各个小区的小区流量、针对流量的基线和对标线、针对业务承载指标的单项分值以及第八权重确定,针对小区连接用户数的业务承载得分基于入网的基站中各个小区的小区用户连接数、针对小区连接用户数的基线和对标线、针对业务承载指标的单项分值以及第八权重确定,所获取的第八权重与小区数量相关。
示例性地,某新入网基站,取Delaunay三角网第一层相邻基站为影响域,计算第一层相邻基站的高、中、低业务量小区的流量、连接用户数对标线。假设高话务小区的对标线为流量10GB/小区/小时、连接用户数为87个/小区/小时;中话务小区的对标线为流量5GB/小区/小时、连接用户数为45个/小区/小时;低话务小区的对标线为流量2GB/小区/小时、连接用户数为15个/小区/小时;且基线按最低要求,只要有流量、用户即可,可取流量0.1GB/小区/小时、连接用户数1个/小区/小时,设为基线。
那么当网管统计新入网基站,第1小区流量为12GB/小时,平均连接用户数为95个/小时,适用高业务量小区对标线;第2小区流量为3GB/小时,平均连接用户数为25个/小时,适用中业务量对标线;第3小区流量为0GB/小时,平均连接用户数为0个/小时,适用低业务量小区对标线时,业务承载稽核得分为52.3分。
步骤405,根据基站的小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率,确定得到基站针对性能指标的得分情况。
在根据基站数据对性能指标进行量化评估时,所获取的基站数据可以是基站的会话统计数据,所获取的会话统计数据包括小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率,那么在对性能指标进行量化评估的过程中,主要可表现为获取入网的基站的第一层相邻基站,并获取相邻基站中各个小区的小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率,并确定相邻基站中各个小区针对小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率的平均值,以作为针对性能指标的对标线。
在实际应用中,关键性能重点评价新入网基站各项性能指标是否正常,评价方法与前述业务承载相同,同样面向影响域,设置基线、对标线进行量化评价,不同的是在具体指标选取上,在对标线上也可以不区分话务高低,设置一个对标线即可。通常选择连接成功率、掉线率、切换成功率、5GCQI优良率等关键性能指标进行量化评价。设置最低基线(BaseLine),影响域为Delaunay三角网第一层相邻基站,取第一层相邻基站的关键性能指标的平均值作为对标线(ReferenceLine)。
然后获取入网的基站中各个小区分别针对小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率的性能得分,对入网的基站针对小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率的性能得分进行求和,得到基站在预设时长内针对性能指标的得分情况。具体如表9所示:
表9具体地,针对性能指标的得分情况的公式可以如公式(14)与公式(15)所示:
其中,针对小区连接成功率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区连接成功率、针对小区连接成功率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定;针对小区掉线率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区掉线率、针对小区掉线率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定;针对小区切换成功率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区切换成功率、针对小区切换成功率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定;针对小区信道质量优良率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区信道质量优良率、针对小区信道质量优良率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定,且第九权重与小区数量相关。
参照图10,示出了本发明实施例提供的基站入网质检的应用场景示意图,此应用场景可以是针对新入网的基站进行全面评估质检的场景。在此场景下,假设新入网的基站所规划的小区包括小区1、小区2以及小区3,所进行的入网质检可表现为对新入网基站对于所规划小区所进行业务时的情况进行评估。在对新入网的基站进行入网质检时,涉及基站入网质检***,基站入网质检***包括数据获取模块、量化评分模块以及质量评估模块,即可别基于基站入网质检***所具有的前述模块,对新入网的基站进行全面量化评估。
具体地,数据获取模块负责对新入网的基站的相关数据进行采集,其主要可通过设备网管采集基站数据,所采集的数据可以包括配置数据、故障告警数据、性能指标数据等相关的基站数据。除了对基站的相关数据进行采集以外,其还可以作为基站入网质检***的数据提供模块,具体可表现为将所采集的相关的基站数据进行解析,并将解析后的数据存储至大数据湖,大数据湖中所存储的数据可作为量化评分模块进行量化评分的数据源。
量化评分模块负责构建多维度评估模型,以基于不同维度的量化指标进行全面的量化评估,其主要是针对不同维度的量化指标对多维度评估模型进行构建,不同维度的量化指标可以包括设备上线、工作状态、关键参数、业务承载、关键性能等指标。其中,所构建的多维度评估模型可以赋予权重系数动态自适应调整机制,基于三角网构建面向影响域的稽核算法,以及通过基线与对标线进行协同的场景化自适应稽核算法,使得在进行入网质检时能够在新入网5G基站影响和受其影响的相关基站范围内进行稽核,以评估新入网的5G基站工况。需要说明的是,对于量化评估模块在根据基站数据对基站在预设时长内的设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标分别进行量化评估,分别得到针对设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标的得分情况的过程,以及基于各个量化指标的得分情况得到基站的总质检得分的过程,详情可参考方法实施例的描述,在此不再赘述。
量评估模块可相当于质检结果输出模块,负责将量化评分模块所得到的基站的质检得分进行展示,以对基站的质检结果进行呈现,其在进行质检结果的展示时,主要可从单项与总体两个视角进行质检评估,以全面、客观、准确地评估新入网的5G基站工作。在实际应用中,可以设定针对各个量化指标的单检合格分数线,以及针对总质检得分的总检合格分数线,对单检和总检均合格的判定为质检合格,否则不合格,并向用户呈现不合格原因。示例性地,如图3所示,在进行质检结果展示时,可从雷达图等直观展示相关结果与短板项目,例如雷达图可划分不同的分数线,基于五边形能力发布情况对各个量化指标的得分情况进行绘制,并在针对量化指标所绘制的五边形中显示总质检得分;同时还可以提供如表10所示的量化评分表直接揭示基站的入网问题所在。
表10
在本发明实施例中,通过创新提出多维权重自适应量化评估模型,从设备上线、工作状态、关键参数、业务承载、关键性能等5个方面构建量化评分模型,子项权重系数根据失分情况动态自适应调整,权重向短板项目倾斜,可更高效的发现短板问题;通过创新提出面向影响域的精准稽核算法,基于Delaunay三角网构建影响域,在新入网5G基站影响和受其影响的相关基站范围内进行精准稽核,更客观、科学、高效;通过创新提出基于“视觉角度”的邻区稽核算法,基于相对角度计算新入网基站邻接关系,根据“看见与被看见”将360度划分为绿、蓝、红三区,分区施策实现邻区精准识别和稽核;通过创新提出基线+对标线场景化自适应稽核算法,适应区位差异,基于专家经验的基线,结合面向影响域的场景化自适应对标线,实现“一站一门限”的关键性能稽核。
需要说明的是,本发明实施例提出的基站入网方法具有通用性,能够基于网管数据源和IT技术即可实现高效部署和应用。其可广泛应用于移动通信无线网络建设,尤其是当前的5G建设,为新入网基站提供全面质检,避免带病入网,为网络质量和客户感知提供坚强保障,且对各通信运营商均具有广泛适用性,对于后续演进网络,只要继续使用蜂窝网络结构,本专利提出的方法同样具有适用性;以及基于本发明实施例提出的基站入网方法,不仅能够高效管控5G建设开通质量,全面、客观、准确的评估新入网5G基站工况,更高效地发现短板问题,把好入网关,确保无线网络质量和客户感知,还可以延伸用于5G无线网络的日常监控,随时随地掌握5G基站的工作状态和质量。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图11,示出了本发明的一种基站入网质检***实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
数据获取模块1101,用于获取基站的基站数据;
量化评估模块1102,用于根据所述基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分;其中,所述基站的质检得分基于不同维度的量化指标的第一权重系数确定,所述第一权重系数基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整;
质检结果输出模块1103,用于展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。
在本发明的一种实施例中,所述基站的质检得分包括总质检得分与针对不同的量化指标的得分情况;量化评估模块1102可以包括如下子模块:
第一权重系数确定子模块,用于获取预设时间段内针对入网基站的质检结果,根据所述质检结果中各个量化指标的失分情况,并根据各个量化指标的失分情况确定各个量化指标的第一权重系数;
得分情况确定子模块,用于获取各个量化指标的单项分值,采用各个量化指标的单项分值与所述第一权重系数,得到各个量化指标的得分情况;
总质检得分确定子模块,用于对所述各个量化指标的得分情况进行求和,得到基站的总质检得分。
在本发明的一种实施例中,所述各个量化指标的失分情况基于各个量化指标的平均失分确定,第一权重系数确定子模块可以包括如下单元:
平均失分生成单元,用于根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个量化指标的平均失分;
第一权重系数确定单元,用于采用各个量化指标的平均失分确定各个量化指标的平均失分占比,将各个量化指标的平均失分占比作为相应量化指标的第一权重系数。
在本发明的一种实施例中,平均失分生成单元可以包括如下子单元:
得分情况获取子单元,用于获取各个量化指标的单项分值,并根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个量化指标的得分情况;
平均失分生成子单元,用于采用所述各个量化指标的单项分值,与预设时间段内针对的质检结果中各个量化指标的得分情况,计算得到各个量化指标的平均失分。
其中,预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个量化指标的得分情况,主要可通过根据基站数据对基站在预设时长内的设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标分别进行量化评估,分别得到针对设备上线指标、工作状态指标、参数指标、业务承载指标以及性能指标的得分情况实现。对于各个量化指标的得分情况的详细计算过程,可参照方法实施例部分的描述,在此不加以赘述。
在本发明的一种实施例中,所述基站的质检得分包括总质检得分与针对不同的量化指标的得分情况;质检结果输出模块1103可以包括如下子模块:
质检结果展示子模块,用于展示基站的总质检得分与基站中针对不同的量化指标的得分情况,分别得到基站在总体角度的质检结果以及在单项角度的质检结果;其中,所述在总体角度的质检结果用于评估基站在入网时整体的质量稽核结果,所述在单项角度的质检结果用于呈现基站的具体建设问题。
在本发明实施例中,涉及基站入网质检***,所述基站入网质检***包括数据获取模块、量化评估模块以及质检结果输出模块,主要可通过数据获取模块获取基站的基站数据,然后通过量化评估模块基于所获取的基站数据对不同维度的量化指标进行评估,以得到能够基于不同维度的量化指标的失分情况进行自适应调整的质检得分,以便通过质检结果输出模块展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。通过基站入网质检***对所获取的基站数据自动进行量化评估与质检结果输出,在避免依赖人工进行入网质检的情况下,从不同维度的量化指标对基站的入网质检进行全面评估,且基于能够基于失分情况进行自适应调整的权重系数,能够在进行质检结果的展示时呈现基站的具体建设问题,暴露所建设的基站的短板,以便加强5G基站入网流程的针对性管控。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明实施例还提供了一种电子设备,包括:
包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述基站入网质检方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述基站入网质检方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种基站入网质检方法、一种基站入网质检***、相应的一种电子设备以及相应的一种计算机存储介质,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (19)
1.一种基站入网质检方法,其特征在于,涉及基站入网质检***,所述基站入网质检***包括数据获取模块、量化评估模块以及质检结果输出模块,所述方法包括:
通过所述数据获取模块获取基站的基站数据;
通过所述量化评估模块根据所述基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分;其中,所述基站的质检得分基于不同维度的量化指标的第一权重系数确定,所述第一权重系数基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整;
通过所述质检结果输出模块展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基站的质检得分包括总质检得分与针对不同的量化指标的得分情况;所述根据所述基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分,包括:
获取预设时间段内针对入网基站的质检结果,根据所述质检结果中各个量化指标的失分情况,并根据各个量化指标的失分情况确定各个量化指标的第一权重系数;
获取各个量化指标的单项分值,采用各个量化指标的单项分值与所述第一权重系数,得到各个量化指标的得分情况;
对所述各个量化指标的得分情况进行求和,得到基站的总质检得分。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述各个量化指标的失分情况基于各个量化指标的平均失分确定,所述根据各个量化指标的失分情况确定各个量化指标的第一权重系数,包括:
根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个量化指标的平均失分;
采用各个量化指标的平均失分确定各个量化指标的平均失分占比,将各个量化指标的平均失分占比作为相应量化指标的第一权重系数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个量化指标的平均失分,包括:
获取各个量化指标的单项分值,并根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个量化指标的得分情况;
采用所述各个量化指标的单项分值,与预设时间段内针对的质检结果中各个量化指标的得分情况,计算得到各个量化指标的平均失分。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述不同维度的量化指标包括设备上线指标;所述基站数据包括针对所述基站的配置数据,所述配置数据包括小区信息、设备信息与站点规划信息;
所述根据所述基站数据获取基站在入网的预设时长内各个量化指标的得分情况,包括:
将所述小区信息与所述站点规划信息进行对比得到第一匹配结果,以及将所述设备信息与所述站点规划信息进行对比得到第二匹配结果;
获取与所述第一匹配结果相应的上线得分情况,以及获取与所述第二匹配结果相应的上线得分情况;所述第一匹配结果相应的上线得分情况,基于小区上线数量、针对所述设备上线指标的单项分值以及第一权重确定;所述与所述第二匹配结果相应的上线得分情况,基于设备上线数量针对所述设备上线指标的单项分值以及第二权重确定;其中,所述第一权重与所述小区上线数量相关,所述第二权重与所述设备上线数量相关;
对所述第一匹配结果相应的上线得分情况与所述第二匹配结果相应的得分情况进行求和,得到基站针对设备上线指标的得分情况。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述不同维度的量化指标包括工作状态指标;所述基站数据包括针对所述基站的故障告警数据,所述故障告警数据包括针对各个小区的告警信息;
所述根据所述基站数据获取基站在入网的预设时长内各个量化指标的得分情况,包括:
获取各个小区的告警信息的告警类型,根据告警类型确定针对各个小区的工作得分情况;所述工作得分情况基于小区数量、针对各个小区在出现相应故障告警下的工作得分情况以及第三权重确定;其中,所述第三权重与小区数量相关;
对所述各个小区的工作得分情况进行求和,得到基站针对工作状态指标的得分情况。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述不同维度的量化指标包括参数指标;所述基站数据包括针对所述基站的配置数据,所述配置数据包括针对所述基站的配置参数;
所述根据所述基站数据获取基站在入网的预设时长内各个量化指标的得分情况,包括:
根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个配置参数的失分情况,并根据各个配置参数的失分情况确定各个配置参数的第二权重系数;
获取针对所述基站的配置参数的单项分值,采用针对配置参数的单项分值与所述第二权重系数,得到各个配置参数的得分情况;
对所述各个配置参数的得分情况进行求和,得到针对参数指标的得分情况。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述各个配置参数的失分情况基于各个配置参数的平均失分确定,所述根据各个配置参数的失分情况确定各个配置参数的第二权重系数,包括:
根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个配置参数的平均失分;
采用各个配置参数的平均失分确定各个配置参数的平均失分占比,将各个配置参数的平均失分占比作为相应配置参数的第二权重系数。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个配置参数的平均失分,包括:
获取各个配置参数的单项分值,并根据预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个配置参数的得分情况;
采用所述各个配置参数的单项分值,与预设时间段内针对入网基站的质检结果中各个配置参数的得分情况,计算得到各个配置参数的平均失分。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述针对基站的配置参数包括小区标识参数;所述根据所述配置参数获取基站在入网的预设时长内各个配置参数的得分情况,包括:
以入网的基站为中心构建三角网;所构建的三角网用于确定针对所述小区标识参数的影响域;
获取所述影响域内相邻基站的小区标识复用情况;所述小区标识复用情况基于第一小区标识复用层数,以及第二小区标识复用层数确定;
获取与所述第一小区标识复用层数相应的得分情况,以及获取与所述第二小区标识复用层数相应的得分情况;所述第一小区标识复用层数相应的得分情况,基于所述小区数量、所述小区标识参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对所述第一小区标识复用层数的复用得分以及第四权重确定;所述第二小区标识复用层数相应的得分情况,基于所述小区数量、所述小区标识参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对所述第二小区标识复用层数的复用得分以及第五权重确定;其中,所述第四权重与针对基站的小区数量相关,所述第五权重与针对基站的小区数量相关,所述第一小区标识复用层数的复用得分与第一小区标识复用层数正相关,所述第二小区标识复用层数的复用得分与第二小区标识复用层数正相关;
对所述第一小区标识复用层数相应的得分情况与所述第二小区标识复用层数相应的得分情况进行求和,得到基站针对小区标识参数的得分情况。
11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述针对基站的配置参数包括接入信道参数;所述根据所述配置参数获取基站在入网的预设时长内各个配置参数的得分情况,包括:
以入网的基站为中心构建三角网;所构建的三角网用于确定针对所述接入信道参数的影响域;
获取所述影响域内相邻基站的接入信道复用情况;所述接入信道复用情况基于接入信道复用层数确定;
获取针对所述接入信道参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对所述接入信道复用层数的复用得分,以及针对所述接入信道复用层数的第六权重;所述第六权重与针对基站的小区数量相关;其中,所述接入信道复用层数的复用得分与接入信道复用层数正相关;
基于所述小区数量,采用所述小区标识参数的单项分值、预设得分取值范围阈值、针对所述接入信道复用层数的复用得分以及所述第六权重,得到针对所述接入信道参数的得分情况。
12.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述针对基站的配置参数包括跟踪区参数;所述根据所述配置参数获取基站在入网的预设时长内各个配置参数的得分情况,包括:
获取入网的基站的跟踪区参数,以及获取所述影响域内相邻基站的跟踪区参数集合;
若所述入网的基站的跟踪区参数不属于所述影响域内相邻基站的跟踪区参数集合,则将针对跟踪区参数的得分情况计为零;
和/或,若所述入网的基站的跟踪区参数属于所述影响域内相邻基站的跟踪区参数集合,则确定针对所述跟踪区参数的单项分值为针对跟踪区参数的得分情况。
13.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述针对基站的配置参数包括邻区参数;所述根据所述配置参数获取基站在入网的预设时长内各个配置参数的得分情况,包括:
以入网的基站为中心,获取入网的基站与相邻基站的方位角信息;所述方位角信息包括针对入网的基站的小区方位角、影响域内相邻基站的小区方位角、邻站相对主小区的方位角以及主小区相对邻站的方位角;
分别基于各个入网的基站与相邻基站的方位角信息之间的相互求差,确定必要邻区集;
获取针对所述邻区参数的单项分值、必要邻区集与配置邻区集的交集中的相邻小区数占必要邻区集中的相邻小区数的比例,以及第七权重;所述第七权重与小区数量相关;
采用所述邻区参数的单项分值、必要邻区集与配置邻区集的交集中的相邻小区数占必要邻区集中的相邻小区数的比例,以及所述第七权重,得到针对邻区参数的得分情况。
14.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述不同维度的量化指标包括业务承载指标;所述基站数据包括针对所述基站的性能指标数据,所述性能指标数据包括基站的小区流量以及小区连接用户数;
所述根据所述基站数据获取基站在入网的预设时长内各个量化指标的得分情况,包括:
获取入网的基站的相邻基站,并获取所述相邻基站中不同等级小区的小区流量以及小区连接用户数;
确定所述相邻基站中针对不同等级小区的小区流量的平均值为对标线,以及针对不同等级小区的小区连接用户数的平均值为对标线;
获取入网的基站中各个小区针对小区流量的业务承载得分,以及针对小区连接用户数的业务承载得分;所述针对流量的业务承载得分基于入网的基站中各个小区的小区流量、针对流量的基线和对标线、针对业务承载指标的单项分值以及第八权重确定,所述针对小区连接用户数的业务承载得分基于入网的基站中各个小区的小区用户连接数、针对小区连接用户数的基线和对标线、针对业务承载指标的单项分值以及第八权重确定;其中,所述第八权重与小区数量相关;
对所述入网的基站针对流量的业务承载得分,以及针对小区连接用户数的业务承载得分进行求和,得到基站针对业务承载指标的得分情况。
15.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述不同维度的量化指标包括性能指标;所述基站数据包括针对所述基站的会话统计数据,所述会话统计数据包括小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率;
所述根据所述基站数据获取基站在入网的预设时长内各个量化指标的得分情况,包括:
获取入网的基站的第一层相邻基站,并获取所述相邻基站中各个小区的小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率,并确定所述相邻基站中各个小区针对小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率的平均值为对标线;
获取入网的基站中各个小区分别针对小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率的性能得分;所述针对小区连接成功率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区连接成功率、针对小区连接成功率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定,所述针对小区掉线率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区掉线率、针对小区掉线率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定,所述针对小区切换成功率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区切换成功率、针对小区切换成功率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定,所述针对小区信道质量优良率的性能得分基于入网的基站中各个小区的小区信道质量优良率、针对小区信道质量优良率的基线和对标线、针对性能指标的单项分值以及第九权重确定;其中,所述第九权重与小区数量相关;
对所述入网的基站针对小区连接成功率、小区掉线率、小区切换成功率以及小区信道质量优良率的性能得分进行求和,得到基站针对性能指标的得分情况。
16.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基站的质检得分包括总质检得分与针对不同的量化指标的得分情况;所述展示基站的质检得分,得到基站的质检结果,包括:
展示基站的总质检得分与基站中针对不同的量化指标的得分情况,分别得到基站在总体角度的质检结果以及在单项角度的质检结果;其中,所述在总体角度的质检结果用于评估基站在入网时整体的质量稽核结果,所述在单项角度的质检结果用于呈现基站的具体建设问题。
17.一种基站入网质检***,其特征在于,所述***包括:
数据获取模块,用于获取基站的基站数据;
量化评估模块,用于根据所述基站数据对不同维度的量化指标进行评估,得到基站的质检得分;其中,所述基站的质检得分基于不同维度的量化指标的第一权重系数确定,所述第一权重系数基于不同维度的量化指标的失分情况自适应调整;
质检结果输出模块,用于展示入网基站的质检得分,得到基站的质检结果。
18.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-16中任一项所述基站入网质检方法的步骤。
19.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至16中任一项所述基站入网质检方法的步骤。
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