[发明专利]网络覆盖诊断模型构建方法、网络覆盖诊断方法及装置

说明书

本发明的实施例公开了网络覆盖诊断模型构建方法、网络覆盖诊断方法及装置，涉及通信领域。能够解决现有技术不仅耗时耗力、实时性差，而且很难精准的反映网络覆盖的实际情况的问题。该方法包括：按照预设二维切片图像指标，对确定的至少一个小区中每个小区在历史时间段的测量报告MR立体图进行切片，生成预设数量的二维切片图像。之后，按照预设二维切片图像指标获取每张二维切片图像的网络覆盖性能标签；并将所有小区的目标预设数量的预设二维切片图像以及对应的网络覆盖情况对预设深度学习模型进行训练，生成预设二维切片图像指标对应的网络覆盖诊断模型。

技术领域

本发明的实施例涉及通信领域，尤其涉及网络覆盖诊断模型构建方法、网络覆盖诊断方法及装置。

背景技术

网络覆盖是移动通信网络规划建设和运营优化阶段关注的核心内容，如何进行网络覆盖的精准规划和精准再现是运营商面临的一大难题。在规划建设阶段，主要利用无线传播模型和仿真软件对网络覆盖效果进行仿真；在运营优化阶段，主要利用定点测试和道路测试对网络覆盖情况进行诊断。但是，这些方法不仅耗时耗力、实时性差，而且很难精准的反映网络覆盖的实际情况。

发明内容

本发明提供网络覆盖诊断模型构建方法、网络覆盖诊断方法及装置，能够解决现有技术不仅耗时耗力、实时性差，而且很难精准的反映网络覆盖的实际情况的问题。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，提供一种网络覆盖诊断模型构建方法，该方法包括：首先，按照预设二维切片图像指标，对确定的至少一个小区中每个小区在历史时间段的测量报告MR立体图进行切片，生成预设数量的二维切片图像；之后；按照预设二维切片图像指标获取每张二维切片图像的网络覆盖性能标签；并将所有小区的目标预设数量的预设二维切片图像以及对应的网络覆盖情况对预设深度学习模型进行训练，生成预设二维切片图像指标对应的网络覆盖诊断模型。其中，MR立体图以第一参数、第二参数以及采样点数为三个维度；第一参数和第二参数均为用于表征小区的网络覆盖情况的测量指标；预设二维切片图像指标包括：第一参数与采样点数，或者第二参数与采样点数；预设二维切片图像指标与预设数量对应；100网络覆盖性能标签用于表示100二维切片图像对应的网络覆盖情况。

第二方面，提供一种网络覆盖诊断方法，该方法包括：确定预设小区在预设时间段的测量报告MR立体图；其中MR立体图以第一参数、第二参数以及采样点数为三个维度；第一参数和第二参数均为用于表征小区的网络覆盖情况的测量指标；按照预设二维切片图像指标，对MR立体图进行切片，生成预设数量的二维切片图像；其中预设二维切片图像指标包括：第一参数与采样点数，或者第二参数与采样点数；预设二维切片图像指标与预设数量对应；将所有的二维切片图像输入至预设二维切片图像指标对应的网络覆盖诊断模型中，诊断二维切片图像对应的网络覆盖情况；其中生成预设二维切片图像指标对应的网络覆盖诊断模型由如第一方面的网络覆盖诊断模型构建方法得到。

第三方面，提供一种网络覆盖诊断模型构建装置，该装置包括：

处理单元，用于确定至少一个小区中每个小区在历史时间段的测量报告MR立体图；其中MR立体图以第一参数、第二参数以及采样点数为三个维度；第一参数和第二参数均为用于表征小区的网络覆盖情况的测量指标。

处理单元，还用于按照预设二维切片图像指标，对每个小区的MR立体图进行切片，生成预设数量的二维切片图像；其中预设二维切片图像指标包括：第一参数与采样点数，或者第二参数与采样点数；预设二维切片图像指标与预设数量对应。

获取单元，用于按照处理单元生成的预设二维切片图像指标获取每张二维切片图像的网络覆盖性能标签。

处理单元，用于将所有小区的目标预设数量的预设二维切片图像以及获取单元获取的对应的网络覆盖性能标签对预设深度学习模型进行训练，生成预设二维切片图像指标对应的网络覆盖诊断模型。