[发明专利]一种基于路测数据的预测区域划分方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信领域，特别涉及一种基于路测数据的预测区域划分方法及装置。

背景技术

在移动通信网络规划中，网络覆盖的好坏将会直接通过通话质量的好坏体现出来，通话质量的好坏将影响用户体验。由于网络覆盖的控制依赖于网络覆盖区域的无线信号进行场强预测，而如果要对网络覆盖区域的无线信号进行精确地场强预测，则需要先对网络覆盖区域进行划分，确定预测区域。

目前国内外研究出的移动通信网中无线信号的场强预测方法包括，基于适用于大区制的统计预测模型(例如，奥康模型等)的场强预测方法，基于适用于微蜂窝移动网络的确定性模型的场强预测方法(例如，射线跟踪法等)，以及，基于反演预测模型的反演预测方法等。统计预测模型可以通过预设的公式与参数进行场强预测，其中的参数尽管包含了有关地形的参数，但是在实际应用过程中，由于环境等因素的影响，会出现不同的地形，因此，针对当前区域的地形建立的统计预测模型不能用于其它区域，否则将产生较大的偏差。确定性模型的建立依赖于实际地形数据库或三维电子地图，因此基于确定性模型的场强预测方法根据环境对网络覆盖区域进行划分以及建模的工作量巨大，且计算复杂，耗时长。

而基于路测数据的反演预测方法尽管可以在很大程度上克服基于统计预测模型的场强预测方法和基于确定性模型的场强预测方法的内在局限性，但是由于在进行反演预测时需要划定预测区域，并且要求划定的预测区域的边界最大限度地接近路测点，而目前的人工划定预测区域的边界的方式的缺陷较大，不能满足反演预测时对预测区域的精确划分要求。例如，人工划定的预测区域可能会出现不符合场强预测的条件(例如，反演预测方法中的预测区域必须是凸多边形的条件)的情况，而且人工划定的预测区域边界与路测实际路线之间存在的较大的间距，因此，会严重影响到场强预测结果的精确度，进而影响到网络优化或者网络覆盖控制的精准度和效果，并且通过人工方式划分预测区域仅能适用于小范围的区域的反演预测。因为针对大范围的区域(例如，包含了成千上百个小区的区域)，需要划分的预测区域复杂繁琐，难以通过人工划定预测区域的边界。

综上所述，现有技术中通过人工划分出的预测区域的有效性和准确性较差，并将进一步降低场强预测的精确度，从而降低网络优化的效果，无法有效地控制网络覆盖。并且，人工划分预测区域仅适用于小范围的区域，不适用于大范围的区域。

发明内容

本发明实施例提供一种基于路测的预测区域划分方法及装置，用以解决现有技术中存在的划分预测区域的有效性和准确性较差，无法有效控制网络，以及人工划分的过程繁琐、时间长、速度慢，不适用于将大范围区域的问题。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

一种基于路测数据的预测区域划分方法，包括：

获取属于同一小区的若干路测数据；

根据测试时间依次将属于同一小区的若干路测数据各自对应的路测点进行连接；

根据路测点的连接线围成的若干封闭子区域，确定预测区域。

一种基于路测数据的预测区域划分装置，包括：

获取模块，用于获取属于同一小区的若干路测数据；

连接模块，用于根据测试时间依次将属于同一小区的若干路测数据各自对应的路测点进行连接；

确定模块，用于根据路测点的连接线围成的若干封闭子区域，确定预测区域。

本发明实施例中，将同一小区的路测数据对应的路测点根据测试时间的先后依次连接起来，以获取若干封闭子区域，再根据获得的这些封闭子区域确定预测区域，从而提高了划分出的预测区域的精确度，避免现有技术中划分预测区域的有效性和准确性较差的问题，并且本发明实施例是根据路测数据自动划分预测区域的，即使需要划分的区域范围较大、情况较为复杂，仍然能够实现包含多个小区的区域的预测区域划分，并且可以适用于各种地形地貌，因此，本发明实施例提供的方法相较于现有技术而言具有适用范围广，执行过程简单，耗时短，效率高等优点。

附图说明

图1为本发明实施例中的基于路测数据的预测区域划分方法流程图；

图2A为本发明实施例举例说明的从小区的网络覆盖区域中获取预测区域的具体实现流程的步骤201～步骤211；

图2B为本发明实施例举例说明的从小区的网络覆盖区域中获取预测区域的具体实现流程的步骤212～步骤225；

图3为本发明实施例中在GIS上由某次路测的若干路测点组成的路测轨迹；

图4为本发明实施例中根据turnpoint数组获取的拓扑图；