一种网络覆盖评估方法及装置与流程

技术特征：

1.一种网络覆盖评估方法，其特征在于，包括：

获取待评估区域中的测量报告数据；

对获取的测量报告数据进行数据分离，确定所述待评估区域中用户的测量报告数据；

根据用户的测量报告数据，对用户的网络覆盖进行评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的测量报告数据，对用户的网络覆盖进行评估的步骤，包括：

根据用户的测量报告数据，分别确定用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率；

根据用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率，对用户的网络覆盖进行评估确定用户的覆盖感知度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据用户的测量报告数据，分别确定用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率的步骤，包括：

对用户的测量报告数据进行采样分析，确定多个采样点上的覆盖强度；

根据多个采样点上的覆盖强度，确定用户的平均覆盖强度和用户的覆盖强度变化率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个采样点上的覆盖强度，确定用户的平均覆盖强度的步骤包括：

通过平均覆盖强度公式：确定用户的平均覆盖强度；

其中，Raver为用户的平均覆盖强度；Rn为第n个采样点上的覆盖强度，k为总的采样点数，n大于或者等于0且小于或者等于k。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个采样点上的覆盖强度，确定用户的覆盖强度变化率的步骤包括：

通过覆盖强度变化率公式：确定用户的覆盖强度变化率；

其中，Rvar为用户的覆盖强度变化率；Rn+1为第n+1个采样点上的覆盖强度，Rn为第n个采样点上的覆盖强度；k为总的采样点数，n大于或者等于0且小于或者等于k。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率，对用户的网络覆盖进行评估确定用户的覆盖感知度的步骤，包括：

根据用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率对待评估区域内的用户进行聚类处理，确定用户的第一聚类参数和第二聚类参数；

根据用户的所述第一聚类参数和所述第二聚类参数，确定用户的覆盖感知度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

第一聚类参数x_array＝np.array(Raver,Rvar)；

第二聚类参数y_pred＝KMeans(n_clusters＝X).fit_predict(x_array)；

其中，Raver为用户的平均覆盖强度；Rvar为用户的覆盖强度变化率；np.array、fit_predict分别为聚类函数；KMeans(n_clusters＝X)表示利用K-Means聚类方法将待评估区域内的用户分为X个聚类簇，X为大于或者等于1的整数。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述根据用户的所述第一聚类参数和所述第二聚类参数，确定用户的覆盖感知度的步骤，包括：

确定用户的覆盖感知度P＝M*x_array+(1-M)*y_pred；

其中，P为用户覆盖感知度，x_array为第一聚类参数，y_pred为第二聚类参数，M为大于0小于1的小数或分数。

9.一种网络覆盖评估装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取待评估区域中的测量报告数据；

数据分离模块，用于对获取的测量报告数据进行数据分离，确定所述待评估区域中用户的测量报告数据；

评估模块，用于根据用户的测量报告数据，对用户的网络覆盖进行评估。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述评估模块包括：

第一评估子模块，用于根据用户的测量报告数据，分别确定用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率；

第二评估子模块，用于根据用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率，对用户的网络覆盖进行评估确定用户的覆盖感知度。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一评估子模块包括：

采样单元，用于对用户的测量报告数据进行采样分析，确定多个采样点上的覆盖强度；

确定单元，用于根据多个采样点上的覆盖强度，确定用户的平均覆盖强度和用户的覆盖强度变化率。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二评估子模块包括：

聚类单元，用于根据用户的平均覆盖强度以及用户的覆盖强度变化率对待评估区域内的用户进行聚类处理，确定用户的第一聚类参数和第二聚类参数；

感知度确定单元，用于根据用户的所述第一聚类参数和所述第二聚类参数，确定用户的覆盖感知度。