基于测量报告的问题点定位方法及系统 |
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| 申请号 | CN201710494903.3 | 申请日 | 2017-06-26 | 公开(公告)号 | CN107277852A | 公开(公告)日 | 2017-10-20 |
| 申请人 | 西安汇龙科技股份有限公司; | 发明人 | 任建宝; 罗康峰; 张星; | ||||
| 摘要 | 本 发明 公开一种基于测量报告的问题点 定位 方法及系统，包括：获取用户终端上报的MRO数据和用户投诉数据，并从中筛选出问题小区；获取问题小区问题出现时间内的MRO数据；对问题小区问题出现时间内的MRO数据进行解析，统计MRO数据中TA和AOA的分布，按照不同TA和AOA代表不同的MRO数据 采样 点，统计每一MRO数据采样点的出现数量；按照MRO数据采样点的出现数量由大到小的顺序依次根据对应的TA和AOA定位出问题点。本发明基于MRO数据中的TA和AOA，通过这两个测量量的分布统计便可简单而高效的实现问题点的比较准确的定位，同时还具有小区业务热点展示、工参核查等辅助功能。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种基于测量报告的问题点定位方法，其特征在于，其包括以下步骤： |
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| 说明书全文 | 基于测量报告的问题点定位方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及一种基于测量报告(MRO)快速精确定位问题小区问题点的方法及系统，特别是涉及一种可基于GSM、TD-SCDMA、WCDMA、LTE 系统记录的测量报告快速精确定位问题小区问题点的方法及系统。 背景技术[0002] 随着LTE无线网络的高速发展和大数据时代的到来，移动用户数量也在不断提升，同时用户对数据业务的需求越来越大，对业务感知的要求也越来越高。在日常网络维护中，需要对性能较差的TOP小区进行优化调整，同时经常会遇到较多用户业务感知不佳的投诉，而传统的路测方式以确保主干道上的业务感知为主，大量处于道路覆盖之外的用户的业务感知评估需要通过MR进行统计分析。由于无线网络信号传播的复杂性，准确定位用户问题点具有一定难度，近年来，基于MR的无线优化方法在无线网络中正逐步推广应用，各种基于MR数据的无线网络定位算法和产品层出不穷，但大多算法比较复杂，数据需求较大，分析效率不高且不够灵活。 [0003] 目前基于MR数据的无线网络定位算法主要有以下几种： [0004] 1、传统定位法 [0005] 传统的MR统计只能将问题点定位在用户所在小区，无法准确定位用户在小区内的位置，为日常网络优化工作和用户投诉处理工作带来较大的挑战，因而在日常优化工作中并不具有实际应用价值。 [0006] 2、其它定位算法 [0007] 由于传统小区级定位法很难满足日常优化工作的需求，近年来出现了一些其他定位算法(如下)，在一定程度上能够满足现场需求。 [0008] 1)三角定位法 [0009] 利用主服务小区和2个或多个最强邻区形成的三角形或多边形计算中心点，并进行场强加权偏移获得定位结果。 [0010] 2)TOA定位法 [0011] 一种基于场强的定位算法，通过检测接收信号的场强值，利用已知的信道衰落模型及发射信号的场强值可以估算出用户距离基站的距离，通过多个距离值可以确定用户的位置。 [0012] 3)多点定位法 [0013] 类似三角定位法，利用主服务小区和邻区形成一个三角形或多边形，按照一定原则在图形区域内形成多个参考点，利用传播模型计算小区信号到达这些参考点的强度及信号特征，从而计算MR特征最接近那个参考点，作为 MR定位结果。 [0014] 这几种定位算法虽然具有一定的应用性，但是计算结果精度很难保证，对定位结果影响较大，存在先天不足之处。 [0015] 3、指纹定位算法 [0016] 为了解决定位精度问题，出现了指纹定位算法，该算法具有对传播模型、站间距的依赖度较低、对单次测量的偏差不敏感、定位精度较高等优点，但是对平台架构要求较高，费用也不菲，同时算法比较复杂，调整起来不太灵活，对数据要求较高，分析时间较长，适合于较大规模网络集中问题优化场景，在一些小范围优化调整应用中，性价比较低。 发明内容[0017] 本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种基于测量报告的问题点定位方法及系统。 [0018] 本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的： [0019] 本发明提供一种基于测量报告的问题点定位方法，其特点在于，其包括以下步骤： [0020] S1、获取用户终端上报的MRO数据和用户投诉数据，并从中筛选出问题小区； [0021] S2、获取问题小区问题出现时间内的MRO数据； [0022] S3、对问题小区问题出现时间内的MRO数据进行解析，统计MRO数据中TA和AOA的分布，按照不同TA和AOA代表不同的MRO数据采样点，统计每一MRO数据采样点的出现数量； [0023] S4、按照MRO数据采样点的出现数量由大到小的顺序依次根据对应的 TA和AOA定位出问题点。 [0024] 较佳地，在步骤S2中，获取问题小区的工参； [0025] 在步骤S4之后，对比问题点的地理分布和问题小区的工参对应的地理位置，若问题点的地理分布在工参对应的地理位置内，则显示问题小区的工参合理的信息，否则，显示问题小区的工参不合理的信息。 [0026] 较佳地，在步骤S4之后，根据MRO数据采样点的地理分布分析问题小区的业务热点。 [0027] 本发明还提供一种基于测量报告的问题点定位系统，其特点在于，其包括： [0028] 一筛选模块，用于获取用户终端上报的MRO数据和用户投诉数据，并从中筛选出问题小区； [0029] 一获取模块，用于获取问题小区问题出现时间内的MRO数据； [0030] 一统计模块，用于对问题小区问题出现时间内的MRO数据进行解析，统计MRO数据中TA和AOA的分布，按照不同TA和AOA代表不同的MRO 数据采样点，统计每一MRO数据采样点的出现数量； [0031] 一定位模块，用于按照MRO数据采样点的出现数量由大到小的顺序依次根据对应的TA和AOA定位出问题点。 [0032] 较佳地，该问题点定位系统还包括一对比模块和一显示模块； [0033] 该获取模块还用于获取问题小区的工参； [0034] 该对比模块用于对比问题点的地理分布和问题小区的工参对应的地理位置，若问题点的地理分布在工参对应的地理位置内，则该显示模块显示问题小区的工参合理的信息，否则，该显示模块显示问题小区的工参不合理的信息。 [0035] 较佳地，该问题点定位系统还包括一分析模块，该分析模块用于根据 MRO数据采样点的地理分布分析问题小区的业务热点。 [0036] 在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。 [0037] 本发明的积极进步效果在于： [0038] 本发明完全基于MR数据中的TA和AOA，通过这两个测量量的分布统计便可简单而高效的实现问题点的比较准确的定位，同时还具有小区业务热点展示、工参核查等辅助功能，具有算法简单、定位准确、数据获取方便以及应用灵活、方便、现场工程师可方便使用等特点，可有效提升现场优化工作效率，达到事半功倍的效果。附图说明 [0040] 图2为本发明较佳实施例的问题点定位系统的结构框图。 [0041] 图3a-3d为本发明较佳实施例的利用MR统计结果刷选出问题小区的示意图。 具体实施方式[0042] 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做出创造性劳动的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。 [0043] 如图1所示，本实施例提供一种基于测量报告的问题点定位方法，其包括以下步骤： [0044] 步骤101、获取用户终端上报的MRO数据和用户投诉数据，并从中筛选出问题小区； [0045] 步骤102、获取问题小区问题出现时间内的MRO数据和问题小区的工参； [0046] 步骤103、由于MRO数据多为XML文件，所以需对问题小区问题出现时间内的MRO数据进行解析，统计MRO数据中TA和AOA的分布，按照不同TA和AOA代表不同的MRO数据采样点，统计每一MRO数据采样点的出现数量； [0047] 步骤104、按照MRO数据采样点的出现数量由大到小的顺序依次根据对应的TA和AOA定位出问题点。 [0048] 基于TA和AOA进行定位分析的原理如下： [0049] A)TA(时间提前量) [0050] 定义为UE(用户终端)用于调整其主小区上行发送的时间。具体计算方法为：在随机接入过程，eNodeB(基站)通过测量接收到导频信号来确定时间提前值，时间提前量取值范围为(0,1,2,...,1282)×16Ts；在RRC(无线资源控制)连接状态下，eNodeB基于测量对应UE的上行传输来确定每个UE的TA调整值，这个调整值的范围为(0,1,2,...,63)×16Ts。本次得到的最新的时间提前量即为上次记录的时间提前量与本次eNodeB测量得到的调整值之和。 [0051] 在LTE网络中，1Ts对应的时间提前量距离等于： (3*10^8*1/(15000*2048))/2＝4.89m。含义就是距离＝传播速度(光速)*1Ts/2(上下行路径和)。TA命令值对应的距离都是参照16Ts来计算的，例如：TA＝1，那么表征的距离为16*4.89m＝78.12m。 [0052] TA取值范围如下表所示： [0053] 表1取值范围 [0054] [0055] 该TA测量数据可用于确定UE距离基站的远近，实现小区的覆盖分析，判断是否需要对小区天线做出调整，考察基站的覆盖区域是否合理，是否存在过覆盖和覆盖阴影区等问题，还可以利用其辅助提供位置服务。 [0056] B)AOA(到达方位角) [0057] 定义为一个用户相对参考方向的估计角度，测量参考方向应为正北，逆时针方向。可以辅助确定用户所处的方位，提供定位服务，精度为0.5度，适用于eNodeB具有多天线的情况，当天线个数小于等于2时，本测量项取值为NIL。 [0058] 取值范围如下表所示： [0059] 如0度到小于0.5度为一个区间，对应AOA_ANGLE_000；359.5度到小于360度为一个区间，对应AOA_ANGLE_719，依此类推，该测量数据可用于确定用户所处的方位、进行覆盖分析等。 [0060] 表2AOA取值范围 [0061] [0062] 因此，通过分析TA和AOA就可以方便的确定用户MR上报位置，从而快速定位问题点，然后进行验证测试和优化调整，用最短的时间解决网络问题。 [0063] 需要指出的是，由于TA值是基站和用户之间的直线距离，还需要通过基站高度计算出用户距离基站的水平距离，从而对问题进行准确定位，指导现场人员进行问题排查测试和分析。 [0064] 而且，在步骤104之后，对比问题点的地理分布和问题小区的工参对应的地理位置，若问题点的地理分布在工参对应的地理位置内，则显示问题小区的工参与实际值相符，否则，显示问题小区的工参与实际值不符，需做现场勘查调整。此外，还可根据MRO数据采样点的地理分布分析问题小区的业务热点。 [0065] 如图2所示，本实施例还提供一种基于测量报告的问题点定位系统，其包括： [0066] 一筛选模块1，用于获取用户终端上报的MRO数据和用户投诉数据，并从中筛选出问题小区； [0067] 一获取模块2，用于获取问题小区问题出现时间内的MRO数据和问题小区的工参； [0068] 一统计模块3，用于对问题小区问题出现时间内的MRO数据进行解析，统计MRO数据中TA和AOA的分布，按照不同TA和AOA代表不同的MRO 数据采样点，统计每一MRO数据采样点的出现数量； [0069] 一定位模块4，用于按照MRO数据采样点的出现数量由大到小的顺序依次根据对应的TA和AOA定位出问题点。 [0070] 该问题点定位系统还包括一对比模块5、一显示模块6和一分析模块7。其中，该对比模块用于对比问题点的地理分布和问题小区的工参对应的地理位置，若问题点的地理分布在工参对应的地理位置内，则显示问题小区的工参与实际值相符，否则，显示问题小区的工参与实际值不符，需做现场勘查调整。该分析模块用于根据MRO数据采样点的地理分布分析问题小区的业务热点。 [0071] 问题小区定位应用案例及其有效性评估： [0072] 在宁波MR问题小区优化过程中，利用MR统计结果筛选出了TOP问题小区，如图3a-3d所示： [0073] 通过该站点3个小区的TA&AOA分布示意图，对比小区工参可以看出，TA&AOA分布与小区主覆盖方向和区域基本一致，同时也可以看出小区内用户的业务分布热点，了解小区覆盖范围，为后续优化调整和新站点规划提供参考；筛选出弱覆盖采样点，将其TA&AOA分布进行地理化呈现，可以方便的定位出问题区域和问题点，指导现场人员进行问题排查测试和分析。该小区弱覆盖问题点定位后进行了天馈调整，再次测试发现该区域内弱覆盖问题点明显减少，小区弱覆盖度显著下降。通过现场应用说明本定位分析方法及工具在现网问题定位中有较高的应用价值，可有效提升现场问题处理的效率。 |
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