[发明专利]一种中断小区检测方法及装置

权利要求书

1.一种中断小区检测方法，其特征在于，包括：

获取n个目标小区中各目标小区的特征向量；其中，所述特征向量用于表示所述特征向量所属目标小区在预设时间内，所述目标小区接收到的测量报告MR中邻区关系变化情况，以及以所述目标小区为服务小区的用户设备UE的小区切换情况；n≥2；

利用K均值聚类算法对获取到的所述各目标小区的特征向量进行分类，生成分类结果；

若所述分类结果，将所述n个目标小区分为了至少两类，则确定所述n个目标小区中存在中断小区。

2.根据权利要求1所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述K均值聚类算法的K值为2，以使得根据所述各目标小区的特征向量，将所述n个目标小区最多分为两类。

3.根据权利要求1所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述特征向量，具体包括：

所述预设时间内所述目标小区接收到的各MR中包含的邻区数量的总和、所述预设时间内以所述目标小区为邻区的MR的数量、所述预设时间内曾经以所述目标小区为服务小区，之后发生小区切换的UE的数量、所述预设时间内以所述目标小区为服务小区，且前后发送的MR中邻区数量发生了变化的UE的数量；

所述目标小区属于所述n个目标小区中的任意一个。

4.根据权利要求2所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若n＝2，则利用K均值聚类算法对所述各目标小区的特征向量进行分类并生成分类结果后：

若所述分类结果将所述n个目标小区分为了两类，则确定所述n个目标小区中，存在中断小区。

5.根据权利要求2或4所述的中断小区检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若n≥3，则利用K均值聚类算法对所述各目标小区的特征向量进行分类，确定数量少的一类中包含的特征向量所属的目标小区为中断小区。

6.一种中断小区检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元、生成单元及确定单元；

所述获取单元，用于获取n个目标小区中各目标小区的特征向量；其中，所述特征向量用于表示所述特征向量所属目标小区在预设时间内，所述目标小区接收到的测量报告MR中邻区关系变化情况，以及以所述目标小区为服务小区的用户设备UE的小区切换情况；n≥2；

所述生成单元，用于利用K均值聚类算法对获取到的所述各目标小区的特征向量进行分类，生成分类结果；

所述确定单元，用于在所述分类结果，将所述n个目标小区分为了至少两类时，确定所述n个目标小区中存在中断小区。

7.根据权利要求6所述的中断小区检测装置，其特征在于：

所述K均值聚类算法的K值为2，以使得所述生成单元根据所述各目标小区的特征向量，将所述n个目标小区最多分为两类。

8.根据权利要求6所述的中断小区检测装置，其特征在于，所述特征向量，具体包括：

所述预设时间内所述目标小区接收到的各MR中包含的邻区数量的总和、所述预设时间内以所述目标小区为邻区的MR的数量、所述预设时间内曾经以所述目标小区为服务小区，之后发生小区切换的UE的数量、所述预设时间内以所述目标小区为服务小区，且前后发送的MR中邻区数量发生了变化的UE的数量；

所述目标小区属于所述n个目标小区中的任意一个。

9.根据权利要求7所述的中断小区检测装置，其特征在于：

若n＝2，则所述生成单元在利用K均值聚类算法对所述各目标小区的特征向量进行分类并生成分类结果后：

所述确定单元，还用于在所述分类结果将所述n个目标小区分为了两类后，确定所述n个目标小区中，存在中断小区。

10.根据权利要求7或8所述的中断小区检测装置，其特征在于：

若n≥3，则所述生成单元在利用K均值聚类算法对所述各目标小区的特征向量进行分类并生成分类结果后，所述确定单元，还用于确定数量少的一类中包含的特征向量所属的目标小区为中断小区。