栅格覆盖评估方法、装置及设备与流程

1.本发明涉及通信领域，尤其涉及一种栅格覆盖评估方法、装置及设备。


背景技术：

2.对无线网络的覆盖情况进行评估，可以判断网络规划质量、目前网络运行状况、网络运行中存在的问题等，从而充分掌握无线网络运行整体状况，为网络建设及维护提供参考。
3.现有的覆盖评估方法，一般是评估基站设备正常运行状态时小区对栅格的覆盖情况，然而在基站设备运行过程中，可能会出现设备故障导致小区退服，此情况下上述方法无法评估栅格的覆盖情况。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种栅格覆盖评估方法、装置及设备，以解决小区退服情况下无法评估栅格的覆盖情况的问题。
5.为解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
6.第一方面，本发明实施例提供了一种栅格覆盖评估方法，该方法包括：当目标小区退服时，确定所述目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格；获取所述第一栅格对应的第一测量数据，所述第一测量数据包括以下至少一项：所述第一栅格的第一总采样点数、所述目标小区作为主小区时的第二总采样点数、所述目标小区作为邻小区时的第三总采样点数、所述目标小区作为主小区时在所述第一栅格内的第一采样点数、所述目标小区作为邻小区时在所述第一栅格内的第二采样点数、所述第一采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第一采样点数在所述第二总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第三总采样点数中的占比、所述目标小区作为主小区或邻小区时在所述第一栅格内的采样点平均信号强度；根据所述第一测量数据及预先训练的覆盖评估模型，确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态；所述覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及所述第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。
7.第二方面，本发明实施例还提供了一种栅格覆盖评估装置，该装置包括：栅格确定模块，用于当目标小区退服时，确定所述目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格；测量数据获取模块，用于获取所述第一栅格对应的第一测量数据，所述第一测量数据包括以下至少一项：所述第一栅格的第一总采样点数、所述目标小区作为主小区时的第二总采样点数、所述目标小区作为邻小区时的第三总采样点数、所述目标小区作为主小区时在所述第一栅格内的第一采样点数、所述目标小区作为邻小区时在所述第一栅格内的第二采样点数、所述第一采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第一采样点数在所述第二总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第三总采样点数中的占比、所述目标小区作为主小区或邻小区时在所述第一栅
格内的采样点平均信号强度；覆盖评估模块，用于根据所述第一测量数据及预先训练的覆盖评估模型，确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态；所述覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及所述第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。
8.第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，包括：存储器，存储有计算机程序指令；处理器，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的栅格覆盖评估方法。
9.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述第一方面所述的栅格覆盖评估方法。
10.在本发明实施例中，可以在目标小区退服时确定目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格，并获取第一栅格对应的第一测量数据，该第一测量数据包括采样点的平均信号强度及采样点多种数量统计数据，然后将第一测量数据输入预先训练的覆盖评估模型，从而确定第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态，其中覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。该方法在小区因故障退服时，利用采集到的测量数据及预先训练的覆盖评估模型确定栅格对应的覆盖状态，从而可以评估失去该小区覆盖的情况下栅格的覆盖情况。
附图说明
11.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
12.图1是本发明的一个实施例中一种栅格覆盖评估方法的示意性流程图。
13.图2是本发明的一个实施例中一种栅格覆盖评估装置的结构示意图。
14.图3是本发明的一个实施例中栅格覆盖评估设备的结构示意图。
具体实施方式
15.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、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
16.图1是本发明的一个实施例中一种栅格覆盖评估方法的示意性流程图。图1的方法可包括：
17.s102，当目标小区退服时，确定目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格。
18.为了评估目标小区因故障退服后，对该目标小区覆盖的栅格的影响，可以先确定目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格。其中，栅格是指将区域分割成多个大小相同的网格，每一个网格称为一个栅格，例如划分100米
×
100米的矩形作为一个栅格。上述第一栅格即可能受到目标小区退服影响的栅格，需要对其进行覆盖状态判断。
19.具体地，可以通过栅格与所覆盖的小区之间的对应关系，确定目标小区作为主小
区或作为邻小区所覆盖的第一栅格。该栅格与所覆盖的小区之间的对应关系可以是栅格场景与主邻小区覆盖关系表，在该关系表中存储了各小区作为主小区或邻小区分别覆盖了哪些栅格。
20.s104，获取第一栅格对应的第一测量数据。
21.该第一测量数据为已预先收集的用户终端历史测量数据中与第一栅格对应的测量数据，可以包括：第一栅格的第一总采样点数、目标小区作为主小区时的第二总采样点数、目标小区作为邻小区时的第三总采样点数、目标小区作为主小区时在第一栅格内的第一采样点数、目标小区作为邻小区时在第一栅格内的第二采样点数、第一采样点数在第一总采样点数中的占比、第一采样点数在第二总采样点数中的占比、第二采样点数在第一总采样点数中的占比、第二采样点数在第三总采样点数中的占比、目标小区作为主小区或邻小区时在第一栅格内的采样点平均信号强度等。第一测量数据为在第一栅格内的用户终端周期性上传的历史测量数据。
22.其中，第一总采样点数为第一栅格内的全部采样点的数量，第二总采样点数为目标小区作为主小区所覆盖的采样点的数量，第三总采样点数为目标小区作为邻小区所覆盖的采样点的数量，第一采样点数为目标小区作为主小区所覆盖并且位置在第一栅格内的采样点的数量，第二采样点数为目标小区作为邻小区所覆盖并且位置在第一栅格内的采样点的数量。
23.由于目标小区作为邻小区时，存在第一情况：作为邻小区覆盖某个采样点且发挥了连接作用的情况，也存在第二情况：作为邻小区覆盖某个采样点但是未发挥连接作用的情况。在第二情况下，虽然目标小区作为邻小区覆盖了该采样点，当时该目标小区从来没有被处于该采样点的终端使用过。因此，上述第三总采样点数可以包括两种总采样点数，一种仅统计上述第一情况的采样点的数量，另一种统计了上述两种情况的采样点的数量；类似地，第二采样点数也可以包括两种采样点数，一种仅统计第一栅格内的上述第一情况的采样点的数量，另一种统计了第一栅格内的上述两种情况的采样点的数量。
24.s106，根据第一测量数据及预先训练的覆盖评估模型，确定第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态。
25.覆盖评估模型可以基于第二栅格对应的第二测量数据及第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。覆盖状态信息包括两种：弱覆盖状态和非弱覆盖状态。
26.第二栅格对应的第二测量数据作为模型训练的样本数据，该第二测量数据与前述第一测量数据类似，可以包括：第二栅格的第一总采样点数、样本小区作为主小区时的第二总采样点数、样本小区作为邻小区时的第三总采样点数、样本小区作为主小区时在第二栅格内的第一采样点数、样本小区作为邻小区时在第二栅格内的第二采样点数、第一采样点数在第一总采样点数中的占比、第一采样点数在第二总采样点数中的占比、第二采样点数在第一总采样点数中的占比、第二采样点数在第三总采样点数中的占比、样本小区作为主小区或邻小区时在第二栅格内的采样点平均信号强度等。第二测量数据的上述各参数定义与前述第一测量数据中的参数定义相同或相似，不再赘述。
27.通过第二栅格对应的覆盖状态信息及第二测量数据作为训练数据训练覆盖评估模型，训练后的覆盖评估模型可以根据输入的栅格在历史上的测量数据，确定目标小区退服后，该栅格的覆盖状态信息。
28.本发明实施例提供了一种栅格覆盖评估方法，可以在目标小区退服时确定目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格，并获取第一栅格对应的第一测量数据，该第一测量数据包括采样点的平均信号强度及采样点多种数量统计数据，然后将第一测量数据输入预先训练的覆盖评估模型，从而确定第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态，其中覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。该方法在小区因故障退服时，利用采集到的测量数据及预先训练的覆盖评估模型确定栅格对应的覆盖状态，从而可以评估失去该小区覆盖的情况下栅格的覆盖情况。
29.下面，介绍覆盖评估模型的训练过程。
30.(1)获取第二栅格对应的第二测量数据。
31.具体地，第二栅格被多个第一小区覆盖，在第一小区中包括至少一个退服小区和至少一个未退服小区。第二测量数据为第二栅格内的用户终端周期性上传的历史测量数据。
32.(2)根据第二测量数据，确定第二栅格对应的覆盖状态信息；
33.在本实施例中通过退服影响评估算法，确定第二栅格的覆盖状态信息。
34.具体地，首先，确定各第一小区作为邻小区时在第二栅格内的第三采样点数；其中，第三采样点数为第一小区作为邻小区所覆盖并且位置在第二栅格内的采样点的数量。与前述第二采样点数的定义类似，在本实施例中以统计第二栅格内的上述第一情况和第二情况的采样点的总数量作为第三采样点数为例进行说明。
35.其次，计算各未退服小区对应的第三采样点数之和在各第一小区对应的第三采样点数之和中的占比，得到第二栅格对应的未退服小区采样点占比；计算各退服小区对应的第三采样点数之和在各第一小区对应的第三采样点数之和中的占比，得到第二栅格对应的退服小区采样点占比。
36.然后，判断未退服小区采样点占比是否小于第一采样点占比阈值、且退服小区采样点占比是否大于第二采样点占比阈值；若未退服小区采样点占比小于第一采样点占比阈值、且退服小区采样点占比大于第二采样点占比阈值，则确定第二栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态；若未退服小区采样点占比小大于等于第一采样点占比阈值或退服小区采样点占比小于等于第二采样点占比阈值，则确定第二栅格对应的覆盖状态信息为非弱覆盖状态。未退服小区采样点占比越小，则表示第二栅格受到退服小区的影响越大；退服小区采样点占比越大，则表示第二栅格受到退服小区的影响越大。上述第一采样点占比阈值和第二采样点占比阈值，可以根据实际情况下栅格内用户终端通信是否受影响灵活确定。
37.(3)根据第二测量数据及第二栅格对应的覆盖状态信息进行模型训练，得到覆盖评估模型。覆盖评估模型可以采用gbdt(gradient boosting decision tree，梯度提升决策树)模型或svm(support vector machine，支持向量机)模型。
38.在模型训练过程中，可能存在训练结果不理想的情况，可能的原因是训练数据存在干扰数据影响了模型精度，需要对训练数据进行清洗。上述训练过程的获取第二栅格对应的第二测量数据的步骤可以包括数据清洗过程，具体如下：
39.若第二栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则判断作为主小区覆盖第二栅格的第一小区是否存在邻区配置错误情况。该邻区配置错误情况包括：邻区漏配或越区覆盖。
40.若第一小区存在邻区配置错误情况，则将存在邻区配置错误情况的第一小区作为
主小区或邻小区所覆盖栅格对应的第二测量数据，从上述第二栅格对应的第二测量数据中剔除，得到清洗后的第二测量数据。
41.为了及时对第一栅格对应的基站设备进行维修，上述方法还可以包括：若确定第一栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则生成第一栅格对应的维修指令，将维修指令发送至目标维修终端。在维修指令中包含第一栅格对应的覆盖状态信息。
42.为了能够对故障较严重的栅格片区重点调配维护资源提早进行抢修工作，避免对用户已经造成严重通信影响后才通过客户投诉被动地发现问题，导致修复工作滞后，上述方法还可以包括：若确定第一栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则确定第一栅格对应的故障区域信息；将故障区域信息发送至目标维修终端。上述故障区域信息可以为通信故障抢修工作提供强有力的数据支撑。
43.在本实施例中，基于福建省无线网优大数据，结合无线网优相关理论，重点考虑多种要素对栅格覆盖状态的影响，构建基于机器学习的覆盖评估模型，从而在小区因故障退服时，预估栅格的覆盖情况。当小区发生故障导致退服时，根据已收集的用户终端历史测量数据，由覆盖评估模型实时评估退服小区会对哪些栅格的覆盖产生影响。具体地，上述退服影响评估算法包括：
44.以栅格为单位，未退服小区采样点占比＝各未退服小区的第三总采样点数之和/各个小区的第三总采样点数之和。若未退服小区采样点占比<5％，则确认该栅格受到退服影响并呈现到gis(geographic information system或geo－information system，地理信息系统)。在gis选中受退服影响的栅格，可连线到该栅格对应的所有的退服小区。
45.以栅格为单位，退服小区采样点占比＝退服小区的的第三总采样点数/各个小区的第三总采样点数之和。若退服小区采样点占比>10％，则确认该退服小区影响了这个栅格。
46.下面，分别介绍上述测量数据的各参数的具体含义。上述测量数据主要包括栅格主小区数据和栅格邻小区数据。
47.栅格主小区数据，统计覆盖栅格的有哪些主小区，这些主小区在该栅格中覆盖的占比情况，以及在该栅格中各主小区的平均覆盖电平(即平均信号强度)。
48.具体包括：
49.栅格的第一总采样点数，以栅格id(identity document，身份标识号码)分组计算该栅格的总采样点数；某小区作为主小区的第二总采样点数，以ci(cell identity，小区识别)分组计算某小区做为主小区时的总采样点数；某小区作为主小区时在第一栅格内的第一采样点数，即栅格小区对采样点数，以栅格id+ci分组汇总该小区做为主小区时的总采样点数；栅格内主小区采样点占比，即第一采样点数/第一总采样点数*100；主小区落入栅格采样点占比，即第一采样点数/第二总采样点数*100；采样点平均信号强度，例如小区平均电平，以栅格id+ci分组汇总该小区做为主小区时采样点的平均电平。
50.栅格邻小区数据，统计某小区在对应栅格中做为主小区或邻小区的叠加采样情况，可以评估某个站点退服后，周边小区是否可以补充覆盖到对应栅格中。
51.具体包括：
52.某小区作为邻小区的第三总采样点数，以ci(cell identity，小区识别)分组计算某小区做为邻小区时的总采样点数；某小区作为邻小区时在第一栅格内的第二采样点数，
即栅格小区对采样点数，以栅格id+ci分组汇总该小区做为邻小区时的总采样点数；栅格内邻小区采样点占比，即第二采样点数/栅格的第一总采样点数*100；邻小区落入栅格采样点占比，即第二采样点数/第三总采样点数*100；采样点平均信号强度，例如小区平均电平，以栅格id+ci分组汇总该小区做为邻小区时采样点的平均电平。
53.在此需要说明的是，栅格邻小区数据可以是某小区作为邻小区覆盖栅格且发挥了连接作用的采样点数据，简称为邻数据，例如某小区作为邻小区覆盖了栅格中的某个采样点，且处于该采样点的终端使用这个小区连接过；栅格邻小区数据在包括前述数据以外，还可以包括某小区作为邻小区覆盖栅格但是未发挥作用的采样点数据，简称为主+邻数据，例如某小区作为邻小区覆盖这个采样点，但是邻小区从来没有被处于该采样点的终端使用过，这样的采样点也被统计到栅格邻小区数据内。
54.最终，得到如表1所示的测量数据。
55.表1
[0056][0057][0058]
本实施例以福建省各地市主城区的无线网络为研究对象。将普通用户终端周期性测量得到覆盖情况的栅格作为训练数据。训练数据的标签字段根据用户终端上报的测量数据,即是否弱覆盖来定义。采用gbdt模型和svm模型对栅格覆盖情况进行评估，当gbdt模型和svm模型同时对某个栅格做出了弱覆盖评估，则将此栅格作为待优化栅格。
[0059]
gbdt模型，是集成学习算法中的一种，以决策树作为基分类器，由多个基分类器组成。gbdt模型使用前向分布算法迭代而成，其核心思想是每一轮迭代过程中，用当前损失函数的负梯度来拟合残差的近似值，并用残差的近似值拟合本轮的决策树，最后得到的模型就是每轮决策树的叠加得到的结果。svm模型，是一种二分类模型，它是一种以间隔最大化为学习策略的线性分类器。得益于核函数升纬度的技巧，svm还可以处理非线性分类问题。svm的优点在于泛化能力强，由于最终决策函数只是由少数支持向量所确定，因此计算复杂度低.。
[0060]
由于svm算法对处理数据的范围有限制，且某些数据字段的取值范围过大，会提升这些字段在模型的重要性，从而影响模型的准确率，因此在进行模型训练之前，需要对上述测量数据进行归一化。例如，采用最大值(max)最小值(min)作为归一化的方法，具体如下：
[0061]
x
norm
＝(x-x
min
)/(x
max-x
min
)
[0062]
归一化的结果如表2所示。
[0063]
表2
[0064][0065]
在进行模型训练之前,可以将数据集划分为训练数据集和测试数据集两部分，训练数据集用来训练模型，通过调整各种参数得到最终优化的模型；测试数据集用来测试已经训练过的模型的性能。例如，采用多轮交叉验证的方法，每一轮将数据集随机拆分成训练数据集和测试数据集,共进行50次交叉验证,得出如表3所示的结果。
[0066]
表3
[0067]
模型准确率f1值查准率查全率gbdt96.10％88.00％95.65％81.48％svm92.86％86.96％95.24％80.69％
[0068]
本实施例在小区因故障退服时，可以利用原有采集到的历史测量数据来预估栅格剔除了该小区信号后的覆盖情况，从而能够对故障较严重的栅格片区重点调配维护资源，以及提早进行抢修工作，避免对用户已经造成严重通信影响后，为通信故障抢修工作提供强有力的数据支撑。
[0069]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0070]
图2是本发明的一个实施例中一种栅格覆盖评估装置的结构示意图，请参考图2，该栅格覆盖评估装置可包括：
[0071]
栅格确定模块202，用于当目标小区退服时，确定所述目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格；
[0072]
测量数据获取模块204，用于获取所述第一栅格对应的第一测量数据，所述第一测量数据包括以下至少一项：所述第一栅格的第一总采样点数、所述目标小区作为主小区时的第二总采样点数、所述目标小区作为邻小区时的第三总采样点数、所述目标小区作为主小区时在所述第一栅格内的第一采样点数、所述目标小区作为邻小区时在所述第一栅格内的第二采样点数、所述第一采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第一采样点数在所述第二总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第三总采样点数中的占比、所述目标小区作为主小区或邻小区时在所述第一栅格内的采样点平均信号强度；
[0073]
覆盖评估模块206，用于根据所述第一测量数据及预先训练的覆盖评估模型，确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态；所述覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及所述第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。
[0074]
本发明实施例提供了一种栅格覆盖评估装置，可以在目标小区退服时确定目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格，并获取第一栅格对应的第一测量数据，该第一测量数据包括采样点的平均信号强度及采样点多种数量统计数据，然后将第一测量数据输入预先训练的覆盖评估模型，从而确定第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态，其中覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。该方法在小区因故障退服时，利用采集到的测量数据及预先训练的覆盖评估模型确定栅格对应的覆盖状态，从而可以评估失去该小区覆盖的情况下栅格的覆盖情况。
[0075]
可选地，作为一个实施例，所述装置还包括训练模块，所述训练模块用于：获取所述第二栅格对应的第二测量数据；所述第二栅格被多个第一小区覆盖；所述第一小区包括至少一个退服小区和至少一个未退服小区；根据所述第二测量数据，确定所述第二栅格对应的覆盖状态信息；根据所述第二测量数据及所述第二栅格对应的覆盖状态信息进行模型训练，得到所述覆盖评估模型。
[0076]
可选地，作为一个实施例，所述训练模块，具体用于：确定各所述第一小区作为邻小区时在所述第二栅格内的第三采样点数；计算各所述未退服小区对应的所述第三采样点数之和在各所述第一小区对应的所述第三采样点数之和中的占比，得到所述第二栅格对应的未退服小区采样点占比；计算各所述退服小区对应的所述第三采样点数之和在各所述第一小区对应的所述第三采样点数之和中的占比，得到所述第二栅格对应的退服小区采样点占比；判断所述未退服小区采样点占比是否小于第一采样点占比阈值、且所述退服小区采样点占比是否大于第二采样点占比阈值；若是，则确定所述第二栅格对应的覆盖状态信息
为弱覆盖状态；若否，则确定所述第二栅格对应的覆盖状态信息为非弱覆盖状态。
[0077]
可选地，作为一个实施例，所述训练模块具体用于：若所述第二栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则判断作为主小区覆盖所述第二栅格的所述第一小区是否存在邻区配置错误情况；若是，则将存在邻区配置错误情况的所述第一小区作为主小区或邻小区所覆盖栅格对应的所述第二测量数据，从所述第二栅格对应的所述第二测量数据中剔除，得到清洗后的第二测量数据。
[0078]
可选地，作为一个实施例，所述装置还包括维修指令模块，所述维修指令模块用于：若确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则生成所述第一栅格对应的维修指令；所述维修指令中包含所述第一栅格对应的覆盖状态信息；将所述维修指令发送至目标维修终端。
[0079]
可选地，作为一个实施例，所述装置还包括故障区域模块，所述故障区域模块用于：若确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则确定所述第一栅格对应的故障区域信息；将所述故障区域信息发送至所述目标维修终端。
[0080]
可选地，作为一个实施例，所述栅格确定模块202，具体用于：获取栅格与所覆盖的小区之间的对应关系；根据所述对应关系，确定所述目标小区作为主小区或作为邻小区所覆盖的所述第一栅格。
[0081]
本发明实施例提供的栅格覆盖评估装置能够实现上述栅格覆盖评估方法的实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
[0082]
请参阅图3，图3是本发明实施例应用的栅格覆盖评估设备的结构示意图，能够实现上述实施例中栅格覆盖评估方法的细节，并达到相同的效果。如图3所示，栅格覆盖评估设备300包括：处理器301、收发机302、存储器303、用户接口304和总线接口，其中：
[0083]
在本发明实施例中，栅格覆盖评估设备300还包括：存储在存储器上303并可在处理器301上运行的计算机程序，计算机程序被处理器301执行时实现如下步骤：
[0084]
当目标小区退服时，确定所述目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格；获取所述第一栅格对应的第一测量数据，所述第一测量数据包括以下至少一项：所述第一栅格的第一总采样点数、所述目标小区作为主小区时的第二总采样点数、所述目标小区作为邻小区时的第三总采样点数、所述目标小区作为主小区时在所述第一栅格内的第一采样点数、所述目标小区作为邻小区时在所述第一栅格内的第二采样点数、所述第一采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第一采样点数在所述第二总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第一总采样点数中的占比、所述第二采样点数在所述第三总采样点数中的占比、所述目标小区作为主小区或邻小区时在所述第一栅格内的采样点平均信号强度；根据所述第一测量数据及预先训练的覆盖评估模型，确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态；所述覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及所述第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。
[0085]
在图3中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器301代表的一个或多个处理器和存储器303代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机302可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。针
对不同的用户设备，用户接口304还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。
[0086]
处理器301负责管理总线架构和通常的处理，存储器303可以存储处理器301在执行操作时所使用的数据。
[0087]
可选的，计算机程序被处理器301执行时还可实现如下步骤：获取所述第二栅格对应的第二测量数据；所述第二栅格被多个第一小区覆盖；所述第一小区包括至少一个退服小区和至少一个未退服小区；根据所述第二测量数据，确定所述第二栅格对应的覆盖状态信息；根据所述第二测量数据及所述第二栅格对应的覆盖状态信息进行模型训练，得到所述覆盖评估模型。
[0088]
可选的，计算机程序被处理器301执行时还可实现如下步骤：确定各所述第一小区作为邻小区时在所述第二栅格内的第三采样点数；计算各所述未退服小区对应的所述第三采样点数之和在各所述第一小区对应的所述第三采样点数之和中的占比，得到所述第二栅格对应的未退服小区采样点占比；计算各所述退服小区对应的所述第三采样点数之和在各所述第一小区对应的所述第三采样点数之和中的占比，得到所述第二栅格对应的退服小区采样点占比；判断所述未退服小区采样点占比是否小于第一采样点占比阈值、且所述退服小区采样点占比是否大于第二采样点占比阈值；若是，则确定所述第二栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态；若否，则确定所述第二栅格对应的覆盖状态信息为非弱覆盖状态。
[0089]
可选的，计算机程序被处理器301执行时还可实现如下步骤：若所述第二栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则判断作为主小区覆盖所述第二栅格的所述第一小区是否存在邻区配置错误情况；若是，则将存在邻区配置错误情况的所述第一小区作为主小区或邻小区所覆盖栅格对应的所述第二测量数据，从所述第二栅格对应的所述第二测量数据中剔除，得到清洗后的第二测量数据。
[0090]
可选的，计算机程序被处理器301执行时还可实现如下步骤：若确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则生成所述第一栅格对应的维修指令；所述维修指令中包含所述第一栅格对应的覆盖状态信息；将所述维修指令发送至目标维修终端。
[0091]
可选的，计算机程序被处理器301执行时还可实现如下步骤：若确定所述第一栅格对应的覆盖状态信息为弱覆盖状态，则确定所述第一栅格对应的故障区域信息；将所述故障区域信息发送至所述目标维修终端。
[0092]
可选的，计算机程序被处理器301执行时还可实现如下步骤：获取栅格与所覆盖的小区之间的对应关系；根据所述对应关系，确定所述目标小区作为主小区或作为邻小区所覆盖的所述第一栅格。
[0093]
本发明实施例提供了一种栅格覆盖评估设备，可以在目标小区退服时确定目标小区作为主小区或邻小区所覆盖的第一栅格，并获取第一栅格对应的第一测量数据，该第一测量数据包括采样点的平均信号强度及采样点多种数量统计数据，然后将第一测量数据输入预先训练的覆盖评估模型，从而确定第一栅格对应的覆盖状态信息是否为弱覆盖状态，其中覆盖评估模型基于第二栅格对应的第二测量数据及第二栅格对应的覆盖状态信息训练得到。该方法在小区因故障退服时，利用采集到的测量数据及预先训练的覆盖评估模型确定栅格对应的覆盖状态，从而可以评估失去该小区覆盖的情况下栅格的覆盖情况。
[0094]
优选的，本发明实施例还提供一种栅格覆盖评估设备，包括处理器301，存储器
303，存储在存储器303上并可在所述处理器301上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器301执行时实现上述栅格覆盖评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0095]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述栅格覆盖评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
[0096]
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，可以评估失去该小区覆盖的情况下栅格的覆盖情况。
[0097]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0098]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0099]
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。