本发明涉及通信网络运维，尤其涉及一种基于MR和工参的LTE邻区漏配分析方法。
背景技术：
：随着LTE网络规模的不断扩大和业务量的爆发式增长，邻区分析和优化的工作成为日常优化的重要组成部分。迫切需要一种采用多维数据分析的方式，运算并提供邻区配置的手段。技术实现要素：为了解决该问题，本发明提出了一种基于MR和工参的LTE邻区漏配分析方法。从移动通信网络专网优化的实际工作出发，应用小区的工参数据、邻区配置数据、MRO数据、MRE数据等多为数据，分析计算漏配邻区。一种基于MR和工参的LTE邻区漏配分析方法包括邻区优先级得分、邻区筛选两个步骤：邻区优先级得分通过站间距因素计算、方位角因素计算、MR因素计算三方面综合运算获得邻区漏配分析优先级得分；邻区筛选通过筛选邻区漏配分析优先级得分70以上的小区，根据得分由高到底排序，优先配置得分高的邻区，直至4G邻区饱和。所述的站间距因素计算计算小区站间距，计算周边小区同当前分析小区的距离，将小区间距离除以该小区站间距得到小区间距离同站间距倍数，将该倍数代入得分矩阵中获得站间距因素得分。方位角因素计算计算周边小区同当前分析小区的相对方位角，将该相对方位角代入得分矩阵中获得方位角因素得分。MRO平均场强因素计算计算周边小区同当前分析小区的MRO采样点中的场强平均值，将该平均场强代入得分矩阵中获得MRO平均场强因素得分MRO相关性因素计算计算周边小区同当前分析小区的MRO采样点中的主邻电平差小于-6dB采样点占比，将该相关性占比代入得分矩阵中获得MRO相关性因素得分。所述的MRE因素计算计算周边小区同当前分析小区的MRE中A3、A4、A5测量事件采样点数，将该采样点数代入得分矩阵中获得MRE因素得分。本发明的有益效果是该方法通过分析小区站间距、方位角、小区MRO相关性、MRE切换事件次数等多维数据，发现邻区漏配问题。该发明对网络优化过程中邻区配置优化提供了科学有效的漏配分析手段，能够快速准确提供邻区漏配小区列表，实用性强。附图说明图1是整体分析过程图。具体实施方式下面对本发明的内容进行更加详细的阐述：一种基于MR和工参的LTE邻区漏配分析方法，包括邻区优先级得分、邻区筛选两个步骤：(1)邻区优先级得分通过站间距因素计算、方位角因素计算、MR因素计算三方面综合运算获得邻区漏配分析优先级得分。邻区得分＝站间距因素得分*20％+方位角因素得分*10％+MR因素得分*70％站间距因素计算计算小区站间距，计算周边小区同当前分析小区的距离，将小区间距离除以该小区站间距得到小区间距离同站间距倍数。根据该倍数，结合该小区所属场景和邻区类型，代入下面的计算公式，计算邻区站间距因素得分。方位角因素计算计算周边小区同当前分析小区的相对方位角，将该方位角代入下面的计算公式，计算邻区方位角因素得分。邻区类型相对方位角得分4-40–301004-430–60704-460–18040MR因素计算MR因素得分＝MRO平均场强得分*30％+MRO相关性得分*35％+MRE得分*35％MRO平均场强得分计算周边小区同当前分析小区的MRO采样点中的场强平均值，将该平均场强代入下面的计算公式，计算平均场强得分。要求1天主邻小区采样点数大于500。邻区类型平均场强得分4-40–-901004-4-90–-110704-4-110–-115404-4-115–-∞0MRO相关性得分计算周边小区同当前分析小区的MRO采样点中的主邻电平差小于-6dB采样点占比，将该相关性代入下面的计算公式，计算MRO相关性得分。要求1天主邻小区采样点数大于500。邻区类型相关性得分4-4+∞–20％1004-420％–10％704-410％–5％404-45％–00MRE得分计算周边小区同当前分析小区的MRE中A3、A4、A5测量事件采样点数，将该采样点数代入下面的计算公式，计算MRE得分。邻区类型采样点数得分4-4+∞–10001004-41000–200704-4200–50404-450–00(2)邻区筛选筛选总得分70以上，根据得分由高到底排序，优先配置得分高的邻区，直至4G邻区饱和。当前第1页1 2 3