[发明专利]移动网络质量检测方法和装置

说明书

本发明提供一种移动网络质量检测方法和装置，属于移动网络质量优化技术领域，其可至少部分解决现有的移动网络质量优化方法效率低、效果不好的问题。本发明的移动网络质量检测方法包括：获取多个用户的业务质量得分；筛选出多个业务质量得分小于或等于预设的阈值的用户作为低质用户；获取各低质用户的位置；按照位置对多个低质用户进行聚类以得到多个类，以每个类的质心的位置作为移动网络的质量差点。

技术领域

本发明属于移动网络质量优化技术领域，具体涉及一种移动网络质量检测方法和装置。

背景技术

移动网络的质量优化一直是全球各大运营商在网络部署以及维护工作中的重点。由于移动网络是由基站支持的，故可通过调整基站的参数(如天线角度、朝向等)来优化移动网络的质量。

但现在没有标准的方法去指导基站参数的调整，而只能根据经验得出网络质量较好时基站设备的运行指标(如功率、负载等)的经验值，再凭借经验调整基站参数，以使基站设备的运行指标接近以上经验值。显然，这样的调整并非直接根据移动网络质量进行的，其调整移动网络质量如何变化也无法反馈，故其不但效率低，而且优化效果也不好。

发明内容

本发明至少部分解决现有的移动网络质量优化方法效率低、效果不好的问题，提供一种可保证移动网络质量优化效果的移动网络质量检测方法和装置。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种移动网络质量检测方法，其包括：

获取多个用户的业务质量得分；

筛选出多个业务质量得分小于或等于预设的阈值的用户作为低质用户；

获取各低质用户的位置；

按照位置对多个低质用户进行聚类以得到多个类，以每个类的质心的位置作为移动网络的质量差点。

优选的是，所述获取多个用户的业务质量得分包括：获取移动网络中全部在网用户的业务质量得分。

优选的是，所述获取各低质用户的位置包括：获取各低质用户的经纬度。

优选的是，所述按照位置对多个低质用户进行聚类以得到多个类包括：按照位置用k-means算法对多个低质用户进行聚类以得到多个类。

进一步优选的是，所述按照位置用k-means算法对多个低质用户进行聚类以得到多个类具体包括：A1、将全部低质用户分入多个类中，并在每个类中选出一个低质用户的位置为该类的当前质心；A2、计算每个低质用户到每个当前质心的距离，并将低质用户重新归入与其距离最近的当前质心对应的类中；A3、计算每个类的质心，以该质心为该类的计算质心；A4、判断是否每个类的计算质心与当前质心的位置都相同，若是则聚类结束，若否则以各类的计算质心为当前质心，并返回步骤A2。

进一步优选的是，所述步骤A1具体包括：人工选定类的个数，人工将全部低质用户分入多个类中，并人工在每个类中选出一个低质用户的位置为该类的当前质心。

优选的是，在得到移动网络的质量差点后，还包括：根据所述质量差点的位置对移动网络的基站的参数进行调整，以改善质量差点的网络质量。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种移动网络质量检测装置，其包括：

质量得分获取单元，用于获取多个用户的业务质量得分；

低质用户筛选单元，用于筛选出多个业务质量得分小于或等于预设的阈值的用户作为低质用户；

用户位置获取单元，用于获取各低质用户的位置；

聚类单元，用于按照位置对多个低质用户进行聚类以得到多个类，以每个类的质心的位置作为移动网络的质量差点。