识别室分高层小区的方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明实施例涉及一种通信技术领域，特别是一种识别室分高层小区的方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

室分即室内分布系统，是针对室内用户群、用于改善建筑物内移动通信环境的一种方案。在室内采用独立信号源，利用室内天线分布系统将基站的信号均匀分布在室内每个角落，从而保证室内区域拥有理想的信号覆盖。

可以理解的是，建筑物高层空间极易存在无线频率干扰，服务小区信号不稳定，高层话音质量难以保证，并出现掉话现象。

欲改善高层室分质量方面的缺陷，需针对高层室分小区进行改善，而改善的第一步为识别室分高层小区。

根据中国的《民用建筑设计通则》(gb50352—2005)、《高层民用建筑设计防火规范》(gb50045-95)将10层及10层以上的住宅建筑和高度超过24m的公共建筑和综合性建筑划称为高层建筑，一般来说，一栋具有15层及以上的高层建筑物，采用独立基站，至少具有两个室分小区，即高层室分小区和低层室分小区，而位于同一个高层建筑物的高低层室分小区海拔高度不同，但经纬度范围相似，从网络侧无法辨识出哪一个是高层小区，哪个是低层小区。

现有技术中识别室分高层小区的方案主要有两种：一种是根据现场测试，另一种为查询室分图纸，经人工统计整理输出覆盖高层的室分小区。

其中，现场测试识别覆盖高层的室分小区，需要测试人员根据基站信息表、查询地图确认室分小区所在的位置后，测试人员佩戴测试终端，跟随测试车辆到达现场找到室分小区所在的楼宇，现场对高层建筑楼层进行测试，测试期间需要确定每个楼层占用的室分小区，并记录每个楼层占用的具体室分小区名称、频点和pci(physicalcellidentifier，物理小区标识)等信息，测试后需要对测试数据进行整理，整理出各楼层占用的具体室分小区，根据各楼层占用的室分小区情况(一般以10层及以上为高层)，人工整理输出覆盖高层的室分小区，测试时间长、整理数据庞大。

而查询室分图纸识别覆盖高层室分小区，首先需要查询室分图纸人员搜集室分小区的竣工图纸，使用专用图纸软件，如：cad(computeraideddesign，计算机辅助设计)或visio(微软可视化处理软件)等软件打开图纸，根据室分图纸中的室分拓扑图，识别每个小区覆盖的楼层，然后人工记录每个小区覆盖楼层信息，最后根据人工记录的小区覆盖楼层信息整理出覆盖高层的室分小区。对于查询室分图纸方案要求室分竣工图纸准确性高，部分室分图纸设计较复杂，查询室分图纸时间较长。

可见，现有技术识别覆盖高层小区的两种方式仅适合单个站点或者小部分站点，如果大范围或者识别某个城市的覆盖高层室分小区，获取的数据量非常庞大，导致投入时间长。

目前，现有技术还没有相应的方法来实现快速识别室分高层小区。

技术实现要素：

针对现有技术的缺陷，本发明实施例提供一种识别室分高层小区的方法、装置、电子设备和存储介质。

一方面，本发明实施例提供一种识别室分高层小区的方法，所述方法包括：

获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识；

获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似高层小区；所述第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值。

另一方面，本发明实施例提供一种识别室分高层小区的装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识；

识别模块，用于获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；

所述第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值。

另一方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以上方法的步骤。

另一方面，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上方法的步骤。

由上述技术方案可知，本发明实施例提供的识别室分高层小区的方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法通过获取室分测量报告，并根据室分测量报告中服务小区的标识和邻区的标识，获取服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离，将所述距离与第一门限值进行比较，若所述距离大于第一门限值，可识别出所述服务小区是疑似高层小区，此过程涉及的数据处理量较小，识别时间短，可快速将室分高层小区从各室分小区中筛选出来。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种识别室分高层小区的方法的原理示意图；

图2为本发明实施例提供的一种识别室分高层小区的方法的流程示意图；

图3为本发明又一实施例提供的一种识别室分高层小区的装置的结构示意图；

图4为本发明又一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。

图1示出了本发明实施例提供的一种识别室分高层小区的方法的原理示意图。

图2示出了本发明实施例提供的一种识别室分高层小区的方法的流程示意图。

如图1和图2所示，在本实施例中，在室内采用独立基站的高层建筑物，至少具有两个室内分布小区(简称室分小区)，即高层室分小区和低层室分小区，高层室分小区和低层室分小区的经纬度范围相似，海拔高度不同。

可选地，将10层及10层以上或高度超过24m的室分小区称为高层室分小区。

本发明实施例提供的方法具体包括以下步骤：

步骤11、获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识。

可选地，终端定期向基站上报mr(measurementreport,测量报告)，所述mr中包括终端测量得到的服务小区的标识以及邻区的标识，基站转发mr至mr服务器进行储存。

识别室分高层小区的装置自所述mr服务器获取测量时间段内的mr，根据mr中的服务小区的标识，查找现网的工参表，可确定该服务小区的类型。

可选地，所述工参表可包括各小区名称、小区标识、小区类型(室分或室外)、小区对应基站的名称、基站标识、基站的位置信息等。

可选地，所述服务小区的标识为所述服务小区的pci，所述邻区的标识为所述邻区的pci，根据所述服务小区的pci，查找工参表，可确定所述服务小区的类型，若是室分类型，即所述服务小区为室分小区，并将该mr作为室分mr，也就是说所述室分mr为所述服务小区的类型为室分类型的mr。

步骤12、获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；所述第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值。

其中，所述距离是根据第一基站的位置信息与第二基站的位置信息得到的。

可选地，针对一个室分mr，根据所述服务小区的标识，在预先获取的现网工参表中进行查找，得到所述第一基站的位置信息；根据所述邻区的标识，在预先获取的现网工参表中进行查找，得到所述第二基站的位置信息；根据所述第一基站的位置信息以及所述第二基站的位置信息，确定所述距离。

若判断获知所述距离大于第一门限值，则将所述第一基站对应的服务小区作为疑似室分高层小区。

可以理解的是，所述第一门限值可根据实际情况调整，举例来说，所述第一门限值为800米，经过大数据分析确定服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离超过800m，还可被终端同时测量到，即在同一个mr中，则85％以上的概率可确定所述服务小区为高层小区。若服务小区的第一基站与邻区的第二基站的距离仅超过700m，则所述服务小区为高层小区的可能性偏低。

应当说明的是，本发明实施例对于室分小区，结合高低层小区覆盖的不同特点进行室分高层小区的快速识别。

其中，室分低层覆盖特点：一般情况下室分低层小区，主要和附近200-300米的宏站存在邻区关系。

室分高层覆盖特点：室分高层小区与800米甚至更远的宏站仍存在邻区关系。

因此通过分析室分mr，获取服务小区的第一和邻区的标识，确定服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离，若终端可测量到所述距离超过800m的邻区对应的第二基站，则很可能终端的测量位置，即所述服务小区为海拔较高的高层小区。

相应地，若终端测量到的邻区对应的第二基站均小于800m，则很可能终端的测量位置，即所述服务小区不是高层小区。

本实施例提供的识别室分高层小区的方法，至少具有以下技术效果：

通过获取室分测量报告，并根据室分测量报告中的服务小区的标识和邻区的标识，获取服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离，将所述距离与第一门限值进行比较，若所述距离大于第一门限值，可识别出所述服务小区是疑似高层小区，此过程涉及的数据处理量较小，识别时间短，可快速将室分高层小区从各室分小区中筛选出来。

在上述实施例的基础上，本实施例提供的识别室分高层小区的方法，所述方法包括：

步骤21、获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识。

所述步骤21与上述步骤11相似，本实施例不再赘述。

步骤12、获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值。

可选地，所述第一预设条件可有多种，本实施例列举其中一种，具体为：

针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值且小于第二门限值。

可以理解的是，所述第二门限可根据实际情况调整，举例来说，所述第二门限值为2000米，由于存在同频同pci现象，根据频点和pci共同匹配邻小区时仅匹配2000米以内的小区，以保证匹配小区的准确性。

经过大数据分析确定服务小区的第一基站与邻区的第二基站的距离超过2000m时，终端测量到的频点可能为另一同频的邻区，同频点混淆识别将导致识别精度下降，因此，设置距离小于预先确定的第二门限值作为判断条件，可排除终端测量到的同频的邻区，从而提高识别精度。

本实施例提供的识别室分高层小区的方法，至少具有以下技术效果：

通过判断距离大于第一门限值且小于第二门限值，可排除终端测量到的同频的邻区，从而提高识别精度。

在上述实施例的基础上，本实施例提供的识别室分高层小区的方法，所述方法包括：

步骤31、获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识。

所述步骤31与上述步骤11相似，本实施例不再赘述。

所述室分测量报告还包括服务小区的信号强度以及邻区的信号强度，相应地，步骤32、在满足第一预设条件的前提下，获取满足第二预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；

第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值；

所述第二预设条件为服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的。

可选地，由于室分高层和低层的海拔高度不同，无线电磁波在不同海拔高度的覆盖特性不同，区别覆盖高层室分小区。

室分低层覆盖特点：一般情况下室分低层小区，主要和附近200-300米的宏站存在重叠覆盖区域，存在切换关系。

室分高层覆盖特点：室分高层小区与800米甚至更远的宏站仍存在重叠覆盖区域。

因此通过分析室分mr，终端可测量到距离超过800m的邻区，且服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，则很可能终端的测量位置为海拔较高的高层小区。

可以理解的是，测量报告中可能存在信号强度较弱的邻区，终端仅测量得到800m以外的邻区作为识别高层室分小区的依据，准确性并不很高。本实施例针对与服务小区存在重叠覆盖区域的邻区，可进一步排除测量报告中信号强度较弱的邻区，筛选存在重叠覆盖区域的邻区，获取所述较强邻区对应的第二基站与服务小区对应的第一基站的距离，基于所述距离进行识别判定，可提高识别精度。

相应地，若终端测量到与服务小区覆盖的信号强度重叠的邻区对应的基站均小于800m，则很可能终端的测量位置不是高层小区。

可以理解的是，与服务小区的信号强度存在重叠覆盖区域的所述邻区的数量可为多个，对于一个室分mr，具有多个与服务小区的信号强度存在重叠覆盖区域的所述邻区，说明终端的服务小区具有多个重叠覆盖的邻区，则将所述室分测量报告作为邻区重叠覆盖采样点。

可选地，确定所述重叠覆盖区域的方式有多种，本实施例列举其中一种进行说明。

所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的，具体为：

若判断获知所述邻区的信号强度大于预设的接收保证值且小于所述服务小区的信号强度一个第三门限，则服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域。

可选地，接收保证值为最低保证可接收信号的接收灵敏度，举例来说，为-110dbm。

可选地，可以理解的是，所述第三门限值可根据实际情况调整，举例来说，所述第三门限值可为6db，即所述邻区的信号强度弱于所述服务小区的信号强度6db。

举例来说，在td-lte同频网络中，可将弱于服务小区信号强度6db以内且crs(cell-specificreferencesignals，小区特定的参考信号，也称公共参考信号)的rsrp(referencesignalreceivingpower，参考信号接收功率)大于-110dbm的重叠小区数目超过3个(含服务小区)的区域，对于终端来说，定义为重叠覆盖区域。

对于网络侧来说，一个mr为一个采样点，若一个mr的服务小区存在多个重叠覆盖的邻区，则将所述室分mr作为邻区重叠覆盖采样点。

本实施例提供的识别室分高层小区的方法，至少具有以下技术效果：

通过获取室分测量报告中服务小区的信号强度以及邻区的信号强度，判断服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，可快速、准确地识别出疑似高层小区。

在上述实施例的基础上，本实施例提供的识别室分高层小区的方法，所述方法包括：

步骤41、获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识。

所述步骤41与上述步骤11相似，本实施例不再赘述。

步骤42、在满足第一预设条件和第二预设条件的前提下，获取满足第三预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值。

所述第二预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的。

所述第三预设条件为邻区重叠覆盖采样点的数量大于第四门限值，所述邻区重叠覆盖采样点为存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告。

对于网络侧来说，一个mr为一个采样点，若一个mr的服务小区与邻区存在重叠覆盖区域，则将所述室分mr作为邻区重叠覆盖采样点。

统计服务小区内测量时间段内存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告，即邻区重叠覆盖采样点的个数。

可以理解的是，所述第四门限值可根据实际情况调整，举例来说，所述第四门限值可为100，若测量时间段内存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告的数量达到100个，认为所述邻区与所述服务小区有稳定重叠覆盖区域的小区，由此可排除邻区重叠覆盖采样点较少，导致数据不准确的情况。

本实施例提供的识别室分高层小区的方法，至少具有以下技术效果：

通过根据较多的邻区重叠覆盖采样点，可进一步提高识别出疑似高层小区的精度。

在上述实施例的基础上，本实施例提供的识别室分高层小区的方法，所述方法包括：

步骤51、获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识，所述服务小区的类型为室分。

所述步骤51与上述步骤11相似，本实施例不再赘述。

步骤52、在满足第一预设条件的前提下，获取满足第四预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值；

所述第四预设条件为服务小区是共站小区。

若服务小区对应的基站下具有多个小区，则称所述服务小区与所述小区共站，所述服务小区是共站小区。

可选地，根据工参表，可依据服务小区对应基站的信息，确定对应基站是否具有与所述服务小区共站的小区。

可以理解的是，由于服务小区为室分小区，所述服务小区对应的基站为室内基站，若为高层建筑物，至少具有两个共站的室分小区，即高层室分小区和低层室分小区，由此可排除只有一个室分小区的建筑物。

可选地，筛选出共站室分小区数大于2个的室分小区。

本实施例提供的识别室分高层小区的方法，至少具有以下技术效果：

通过判断服务小区是否具有共站小区，确定是否为室分高层小区，可排除只有一个室分小区的建筑物。

在上述实施例的基础上，本实施例提供的识别室分高层小区的方法，所述方法包括：

步骤61、获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区标识以及邻区标识，所述室分测量报告是所述服务小区标识为室分类型的测量报告。

所述步骤61与上述步骤11相似，本实施例不再赘述。

步骤62、在满足第一预设条件的前提下，获取满足第五预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值；

所述第五预设条件为服务小区的覆盖场景为高层建筑。

可选地，根据服务小区标识查找工参表，可确定所述服务小区的覆盖场景，本实施例中，所述服务小区为室分小区，对应的室分覆盖场景可直接反应建筑物规模和楼层的高低程度。

若查找结果为高层建筑，如高层居民区、写字楼、商业中心、星级酒店等，则所述服务小区极可能是室分高层小区。

若查找结果为一般建筑，如体育场馆、机场等，则所述服务小区可能不是室分高层小区。

可以理解的是，通过查找工参表可确定所述服务小区的覆盖场景，依据覆盖场景可直观的判断出所述服务小区是否为室分高层小区。

本实施例提供的识别室分高层小区的方法，至少具有以下技术效果：

通过判断所述服务小区的覆盖场景是否为高层建筑，确定是否为室分高层小区，可排除所述服务小区不是高层建筑的情况。

为了更充分理解本发明的技术内容，在上述实施例的基础上，详细说明本实施例提供的识别室分高层小区的方法。

现有技术中依靠现场测试识别室分高层小区需要查找室分站点位置、现场各楼层测试、测试数据记录和各楼层占用小区数据整理等步骤才能识别室分高层小区，存在步骤繁琐，一般用于识别单个或小部分站点。如果要识别某城市全网的所有室分高层小区，需要投入大量测试人员，且测试时间长、整理数据庞大。

现有技术中依靠查询室分图纸识别室分高层小区需要人工对室分图纸逐个查询，且要求室分图纸准确性高。如果要识别某城市全网的所有室分高层小区，需要投入大量人员进行图纸查询，查询室分图纸时间长、效率低。

为实现快速识别某个城市全网室分高层小区的问题，减少人员和时间的投入，引入一种通过分析mr重叠覆盖数据，结合高低层小区覆盖的不同特点和室分小区覆盖场景，快速识别室分高层小区的技术方案。

参阅图1，本实施例识别室分高层小区的原理：

通常情况下，由于室分高层和低层的海拔高度不同，无线电磁波在不同海拔高度的覆盖特性不同，区别覆盖高层室分小区。

室分低层覆盖特点：一般情况下室分低层小区，主要和附近200～300米的宏站存在重叠覆盖区域，存在切换关系。

室分高层覆盖特点：室分高层小区与800米甚至更远的宏站仍存在重叠覆盖区域。

本实施例方法包括如下步骤：

步骤一：数据获取与整理。需要获取室分mr重叠覆盖数据和基站信息表。

步骤一中的数据获取包含室分mr重叠覆盖数据，在经过对mr测量重叠覆盖数据的分析，提取的mr数据与现网配置的邻区进行匹配，无论是否存在邻区关系，说明mr测量数据更具有准确性和可用性的价值。获取的室分mr重叠覆盖数据主要包含：服务小区名称、邻小区名称、邻小区频点、邻小区pci、邻区重叠覆盖采样点和站间距等主要字段。

邻小区名称是根据邻小区频点和邻区小区pci进行匹配出，由于存在同频同pci现象，根据频点和pci匹配邻小区时仅匹配2000米以内的小区，以保证匹配小区的准确性。

步骤一中数据获取还包含基站信息表：要求基站信息表主要包含:enodebname(基站名称)、enodebid(基站标识)、cellname(小区名称)、cellid(小区标识)、pci(physicalcellidentifier，物理小区标识)、earfcn(enhance-absoluteradiofrequencychannelnumber，增强型绝对无线频道编号)和小区覆盖场景等信息，小区的覆盖场景信息，一般从网优平台数据中获取，覆盖场景如：高层居民区、低层居民区、写字楼，酒店、商场、体育场馆、机场等。

获取数据后根据服务小区名称将小区覆盖场景信息与服务小区名进行匹配，便于数据分析和处理。

步骤二：数据分析。根据步骤一获取的数据，按照如下分析流程对获取数据进行整理分析，具体分析流程如下：

1、服务小区和邻区之间的距离分析，如图1，高层室分小区与相距800米以外的宏站仍可能会有重叠覆盖区域，根据室分高层小区存在的这种特点，筛选出服务小区与邻区站间距在800-2000米的小区作为可能是室分高层小区的关键特征一，由于lte小区的实际覆盖范围和存在同频同pci现象，对于服务小区与邻区站间距在2000米以上的小区不作为关键特征一数据；

2、邻区重叠覆盖采样点个数分析，邻区重叠覆盖采样点个数，在一定程度上可以反映服务小区和邻区之间重叠覆盖区域的大小，对于重叠覆盖采样点较少的邻区，由于采样点数量较少，存在一定的随即行和不确定因素，建议邻区重叠覆盖采样点个数大于100个，认为是与服务小区有稳定重叠覆盖区域的小区。在满足特征一的基础上筛选出邻区重叠覆盖采样点个数大于100的小区作为可能是室分高层小区的关键特征二；

3、共站室分小区数目分析，一般高层建筑的室分小区设计为多个小区覆盖不同的楼层，为更加准确的找到覆盖高层的室分小区，建议在满足特征一和特征2的基础上，筛选出共站室分小区数大于2个的室分小区作为可能是室分高层小区的关键特征三。对于部分高层建筑整个楼层是由一个小区覆盖的场景，本实施例默认不判定为室分高层小区。

4、室分小区覆盖场景分析，室分覆盖场景直接反应建筑物规模和楼层的高低程度，为更准确找到覆盖高层的室分小区，建议在满足特征一、特征二和特征三的基础上，筛选出覆盖场景为高层建筑的小区作为可能是室分高层小区的关键特征四。室分覆盖场景为高层建筑，如“高层居民区、写字楼、商业中心、星级酒店等”。

步骤三：输出结果。经过本系统的流程分析，对满足关键特征一、关键特征二、关键特征三和关键特征四的室分服务小区进行去除重复项处理，在步骤三即可输出“疑似高层小区”的室分小区清单。

本实施例提供的识别室分高层小区的方法，至少具有以下技术效果：

(1)提出根据站间距原理可以快速识别室分高层小区域。

(2)依据mr重叠覆盖、站间距等关键数据的获取和整理，提出根据站间距、重叠覆盖指标识别室分高层小区的原理，可以批量识别某个城市甚至某个省的室分高层小区。

(3)mr数据为本实施例的识别室分高层小区的装置获取，避免人为因素导致数据不准确问题。

(4)将mr重叠覆盖数据、站间距、共站小区数和室分覆盖场景等关键指标具体量化表现高层小区覆盖特性，本实施例仅需一名分析人员即可完成批量的室分高层小区识别，减少人力和时间的投入。

图3示出了本发明又一实施例提供的一种识别室分高层小区的装置的结构示意图。

参照图3，在上述实施例的基础上，本实施例提供的识别室分高层小区的装置，所述装置包括获取模块31和识别模块32，其中：

获取模块31用于获取测量时间段内的室分测量报告，所述室分测量报告包括服务小区的标识以及邻区的标识；识别模块32用于获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；所述第一预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值。

可选地，终端定期向基站上报mr(measurementreport,测量报告)，所述mr中包括终端测量得到的服务小区的标识以及邻区的标识，基站转发mr至mr服务器进行储存。

获取模块31自所述mr服务器获取测量时间段内的mr，根据mr中的服务小区的标识，查找现网的工参表，可确定该服务小区的类型。

可选地，所述工参表可包括各小区名称、小区标识、小区类型(室分或室外)、小区对应基站的名称、基站标识、基站的位置信息等。

可选地，所述服务小区的标识为所述服务小区的pci，所述邻区的标识为所述邻区的pci，根据所述服务小区的pci，查找工参表，可确定所述服务小区的类型，若是室分，将该mr作为室分mr，也就是说所述室分mr为所述服务小区的类型为室分类型的mr

其中，识别模块32根据第一基站的位置信息与第二基站的位置信息得到所述距离。

可选地，识别模块32针对一个室分mr，根据所述服务小区的标识，在预先获取的现网工参表中进行查找，得到所述第一基站的位置信息；根据所述邻区的标识，在预先获取的现网工参表中进行查找，得到所述第二基站的位置信息；根据所述第一基站的位置信息以及所述第二基站的位置信息，确定所述距离。

若判断获知所述距离大于第一门限值，则将所述第一基站对应的服务小区作为疑似室分高层小区。

可以理解的是，所述第一门限值可根据实际情况调整，举例来说，所述第一门限值为800米，经过大数据分析确定服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离超过800m，还可被终端同时测量到，即在同一个mr中，则85％以上的概率可确定所述服务小区为高层小区。若服务小区的第一基站与邻区的第二基站的距离仅超过700m，则所述服务小区为高层小区的可能性偏低。

应当说明的是，本发明实施例识别模块32对于室分小区，结合高低层小区覆盖的不同特点进行室分高层小区的快速识别。

其中，室分低层覆盖特点：一般情况下室分低层小区，主要和附近200-300米的宏站存在邻区关系。

室分高层覆盖特点：室分高层小区与800米甚至更远的宏站仍存在邻区关系。

因此识别模块32通过分析室分mr，获取服务小区的第一和邻区的标识，确定服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离，若终端可测量到所述距离超过800m的邻区对应的第二基站，则很可能终端的测量位置，即所述服务小区为海拔较高的高层小区。

相应地，若终端测量到的邻区对应的第二基站均小于800m，则很可能终端的测量位置，即所述服务小区不是高层小区。

可选地，所述识别模块32还用于获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；所述第一预设条件，具体为：服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值且小于第二门限值。

可以理解的是，所述第二门限可根据实际情况调整，举例来说，所述第二门限值为2000米，由于存在同频同pci现象，根据频点和pci共同匹配邻小区时仅匹配2000米以内的小区，以保证匹配小区的准确性。

经过大数据分析确定服务小区的第一基站与邻区的第二基站的距离超过2000m时，终端测量到的频点可能为另一同频的邻区，同频点混淆识别将导致识别精度下降，因此，设置距离小于预先确定的第二门限值作为判断条件，可排除终端测量到的同频的邻区，从而提高识别精度。

可选地，所述室分测量报告还包括服务小区的信号强度以及邻区的信号强度，相应地，所述识别模块32还用于在满足第一预设条件的前提下，获取满足第二预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；

所述第二预设条件为针对一个室分测量报告，服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的。

可选地，由于室分高层和低层的海拔高度不同，无线电磁波在不同海拔高度的覆盖特性不同，区别覆盖高层室分小区。

室分低层覆盖特点：一般情况下室分低层小区，主要和附近200-300米的宏站存在重叠覆盖区域，存在切换关系。

室分高层覆盖特点：室分高层小区与800米甚至更远的宏站仍存在重叠覆盖区域。

因此通过所述识别模块32分析室分mr，终端可测量到距离超过800m的邻区，且服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，则很可能终端的测量位置为海拔较高的高层小区。

可以理解的是，测量报告中可能存在信号强度较弱的邻区，终端仅测量得到800m以外的邻区作为识别高层室分小区的依据，准确性并不很高。本实施例针对与服务小区存在重叠覆盖区域的邻区，可进一步排除测量报告中信号强度较弱的邻区，筛选存在重叠覆盖区域的邻区，获取所述较强邻区对应的第二基站与服务小区对应的第一基站的距离，基于所述距离进行识别判定，可提高识别精度。

相应地，若终端测量到与服务小区覆盖的信号强度重叠的邻区对应的基站均小于800m，则很可能终端的测量位置不是高层小区。

可以理解的是，与服务小区的信号强度存在重叠覆盖区域的所述邻区的数量可为多个，对于一个室分mr，具有多个与服务小区的信号强度存在重叠覆盖区域的所述邻区，说明终端的服务小区具有多个重叠覆盖的邻区，则将所述室分测量报告作为邻区重叠覆盖采样点。

可选地，所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的，具体为：

若判断获知所述邻区的信号强度大于预设的接收保证值且小于所述服务小区的信号强度一个第三门限，则服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域。

可选地，接收保证值为最低保证可接收信号的接收灵敏度，举例来说，为-110dbm。

可以理解的是，所述第三门限值可根据实际情况调整，举例来说，所述第三门限值可为6db，即所述邻区的信号强度弱于所述服务小区的信号强度6db。

举例来说，在td-lte同频网络中，可将弱于服务小区信号强度6db以内且crs(cell-specificreferencesignals，小区特定的参考信号，也称公共参考信号)的rsrp(referencesignalreceivingpower，参考信号接收功率)大于-110dbm的重叠小区数目超过3个(含服务小区)的区域，对于终端来说，定义为重叠覆盖区域。

对于网络侧来说，一个mr为一个采样点，若一个mr的服务小区存在多个重叠覆盖的邻区，则将所述室分mr作为邻区重叠覆盖采样点。

可选地，所述识别模块32还用于在满足第一预设条件和第二预设条件的前提下，获取满足第三预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第三预设条件为邻区重叠覆盖采样点的数量大于第四门限值，所述邻区重叠覆盖采样点为存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告。

对于网络侧来说，一个mr为一个采样点，若一个mr的服务小区与邻区存在重叠覆盖区域，则将所述室分mr作为邻区重叠覆盖采样点。

所述识别模块32统计服务小区内测量时间段内存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告，即邻区重叠覆盖采样点的个数。

可以理解的是，所述第四门限值可根据实际情况调整，举例来说，所述第四门限值可为100，若测量时间段内存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告的数量达到100个，认为所述邻区与所述服务小区有稳定重叠覆盖区域的小区，由此可排除邻区重叠覆盖采样点较少，导致数据不准确的情况。

可选地，所述识别模块32还用于在满足第一预设条件的前提下，获取满足第四预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第四预设条件为服务小区是共站小区。

若服务小区对应的基站下具有多个小区，则称所述服务小区与所述小区共站，所述小区为所述服务小区的共站小区。

可选地，所述识别模块32根据工参表，可依据服务小区对应基站的信息，确定对应基站是否具有与所述服务小区共站的小区。

可以理解的是，由于服务小区为室分小区，所述服务小区对应的基站为室内基站，若为高层建筑物，至少具有两个共站的室分小区，即高层室分小区和低层室分小区，由此可排除只有一个室分小区的建筑物。

可选地，筛选出共站室分小区数大于2个的室分小区。

可选地，所述识别模块32还用于在满足第一预设条件的前提下，获取满足第五预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第五预设条件为服务小区的覆盖场景为高层建筑。

可选地，所述识别模块32根据服务小区标识查找工参表，可确定所述服务小区的覆盖场景，本实施例中，所述服务小区为室分小区，对应的室分覆盖场景可直接反应建筑物规模和楼层的高低程度。

若查找结果为高层建筑，如高层居民区、写字楼、商业中心、星级酒店等，则所述服务小区极可能是室分高层小区。

若查找结果为一般建筑，如体育场馆、机场等，则所述服务小区可能不是室分高层小区。

可以理解的是，通过查找工参表可确定所述服务小区的覆盖场景，依据覆盖场景可直观的判断出所述服务小区是否为室分高层小区。

本实施例提供的识别室分高层小区的装置，可用于执行上述方法实施例的方法，本实施不再赘述。

本实施例提供的识别室分高层小区的装置，至少具有以下技术效果：

通过获取模块获取室分测量报告，识别模块根据获取室分测量报告中的服务小区的标识和邻区的标识，获取服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离，将所述距离与第一门限值进行比较，若所述距离大于第一门限值，可识别出所述服务小区是疑似高层小区，此过程涉及的数据处理量较小，识别时间短，可快速将室分高层小区从各室分小区中筛选出来。

图4示出了本发明又一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

参阅图4，本发明实施例提供的电子设备，所述电子设备包括存储器(memory)41、处理器(processor)42、总线43以及存储在存储器41上并可在处理器上运行的计算机程序。其中，所述处理器41、存储器42通过所述总线43完成相互间的通信。

所述处理器41用于调用所述存储器42中的程序指令，以执行所述程序时实现如图2的方法。

在另一种实施方式中，所述处理器41执行所述程序时实现如下方法：

所述第一预设条件，具体为：

针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值且小于第二门限值。

在另一种实施方式中，所述处理器41执行所述程序时实现如下方法：

所述室分测量报告还包括所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度，相应地，所述获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似高层小区，具体为：

在满足所述第一预设条件的前提下，获取满足第二预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；

所述第二预设条件为服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的。

所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的，具体为：

若判断获知所述邻区的信号强度大于预设的接收保证值且小于所述服务小区的信号强度一个第三门限，则服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域。

在另一种实施方式中，所述处理器41执行所述程序时实现如下方法：

在满足第一预设条件和第二预设条件的前提下，获取满足第三预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

第三预设条件为邻区重叠覆盖采样点的数量大于第四门限值，所述邻区重叠覆盖采样点为存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告。

在另一种实施方式中，所述处理器41执行所述程序时实现如下方法：

在满足所述第一预设条件的前提下，获取满足第四预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第四预设条件为服务小区是共站小区。

在另一种实施方式中，所述处理器41执行所述程序时实现如下方法：

在满足所述第一预设条件的前提下，获取满足第五预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第五预设条件为服务小区的覆盖场景为高层建筑。

本实施例提供的电子设备，可用于执行上述方法实施例的方法对应的程序，本实施不再赘述。

本实施例提供的电子设备，至少具有以下技术效果：

通过所述处理器执行所述程序时实现根据获取的室分测量报告中的服务小区的标识和邻区的标识，获取服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离，将所述距离与第一门限值进行比较，若所述距离大于第一门限值，可识别出所述服务小区是疑似高层小区，此过程涉及的数据处理量较小，识别时间短，可快速将室分高层小区从各室分小区中筛选出来涉及的数据处理量较小，识别时间短，可快速将室分高层小区从各室分小区中筛选出来。

本发明又一实施例提供的一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如图2的步骤。

在另一种实施方式中，所述程序被处理器执行时实现如下方法：

所述第一预设条件，具体为：

针对一个室分测量报告，服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站之间的距离大于第一门限值且小于第二门限值。

在另一种实施方式中，所述程序被处理器执行时实现如下方法：

所述室分测量报告还包括服务小区的信号强度以及邻区的信号强度，相应地，所述获取满足第一预设条件的服务小区作为疑似高层小区，具体为：

在满足第一预设条件的前提下，获取满足第二预设条件的服务小区作为疑似室分高层小区；

第二预设条件为服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域，所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的。

所述重叠覆盖区域是根据所述服务小区的信号强度以及所述邻区的信号强度得到的，具体为：

若判断获知所述邻区的信号强度大于预设的接收保证值且小于所述服务小区的信号强度一个第三门限，则服务小区与所述第二基站对应的邻区存在重叠覆盖区域。

在满足第一预设条件和第二预设条件的前提下，获取满足第三预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第三预设条件为邻区重叠覆盖采样点的数量大于第四门限值，所述邻区重叠覆盖采样点为存在重叠覆盖区域的所述服务小区和邻区所属的室分测量报告。

在满足所述第一预设条件的前提下，获取满足第四预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第四预设条件为服务小区是共站小区。

在满足所述第一预设条件的前提下，获取满足第五预设条件的服务小区作为疑似高层小区；

所述第五预设条件为服务小区的覆盖场景为高层建筑。

本实施例提供的存储介质，所述程序被处理器执行时实现上述方法实施例的方法，本实施不再赘述。

本实施例提供的存储介质，至少具有以下技术效果：

通过所述处理器执行所述程序时实现根据获取的室分测量报告中的服务小区的标识和邻区的标识，获取服务小区对应的第一基站与邻区对应的第二基站的距离，将所述距离与第一门限值进行比较，若所述距离大于第一门限值，可识别出所述服务小区是疑似高层小区，此过程涉及的数据处理量较小，识别时间短，可快速将室分高层小区从各室分小区中筛选出来。

本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。

本领域技术人员可以理解，实施例中的各步骤可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。