基于路测数据的无线网络优化方法和装置的制作方法

专利名称：基于路测数据的无线网络优化方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及移动通信技术领域，特别是涉及一种基于路测数据的无线网络优化方法和装置。
背景技术：
无线网络优化是移动通信网络建设和运营中一个重要的环节，其目的是达到全网的综合配置优化以及个别区域网络状况的服务质量优化。无线网络优化的基本流程大致包括优化准备、数据采集、数据分析、实施优化、优化评估等几个步骤。无线网络性能一般由无线覆盖、接通率、掉话率、话音质量、系统容量等指标反映，对这些指标参数值测量和收集是无线网络优化的基础。这些指标的测量和收集一般是通过路测过程(DT，drive test)获得的，指利用车辆和自动测试仪表在公路上行进当中进行的测试过程，具体来说，是对无线网络的下行信号即Um接口进行测试，并采集路测数据的过程。采集的路测数据可以反映网络的性能指标，可以包括服务小区数据的相关参数、邻区数据的相关参数、网络系统信息的相关参数、GPS定位信息的相关参数等数据。当无线网络处于正常状态时，这些参数都有正常的数值范围，当超越这些参数的正常范围时，无线网络就有可能存在隐患问题。因此，通过后期分析这些数据可以发现和解决通信问题。在现有无线网络优化方案中，通过各路测设备厂商的路测系统获得路测数据，然后对这些数据进行信令常规回放，网络优化人员再根据经验进行联动分析，从而找出网络问题。这样就存在下面几个方面的问题:一是随着海量测试设备的普及使用，路测数据量增长异常迅速，以某通信公司北京分公司使用的自动路测系统为例，一共配置有30台自动测试终端，每台每天进行6小时以上的测试，每天共产生超过180小时、容量以G为单位的测试数据，测试文件个数超过1000个；在这种情况下，现有由网络优化人员凭借网优经验通过信令回放方式发现和感知网络问题会较为困难，数据量大、工作枯燥而难免出错，占用人工成本较高，也会导致因路测数据处理不及时带来问题处理不及时；二是难以快速对异常事件进行预判断，进而无法预先有针对性的对无线网络的相关网元进行优化处理。总之，迫切需要本领域技术人员要解决的技术问题是:如何提供一种新的技术方案，解决现有技术因采用对路测数据进行信令回放和联动分析而带来的数据分析效率不高、不能对网络异常事件进行快速预判断，从而不能及时分析处理路测数据并有针对性的对无线网络进行优化的问题。

发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于路测数据的无线网络优化方法，可解决现有技术不能及时分析处理路测数据并有针对性地快速地对无线网络进行优化的问题。本发明还提供了一种基于路测数据的无线网络优化装置，以保证上述方法在实际中的应用。为了解决上述问题，本发明公开了一种基于路测数据的无线网络优化方法，包括:获取反映无线网络性能指标的路测数据；预设异常事件参数阈值，按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据；根据所述异常事件数据及异常事件类型，判断异常事件发生的原因，确定相关的网元；依据所述导致异常事件的原因优化相关的网元设备。所述的异常事件匹配算法，具体为:依次读取信令流数据；按预设的异常事件参数阈值，应用不同类型异常事件判断规则，匹配并判断汇总所述路测数据的信令流中反映的各种类型的异常事件；保存所述异常事件信息，生成异常事件数据；直至信令流末尾。优选的，在所述获取反映无线网络性能指标的路测数据的步骤之后还包括:根据路测数据，配置相应的解码模块，对所述路测数据进行解码，转换为预定格式的信令流。优选的，还包括:判断所述解码后的路测数据是否与时间呈线性关系，若否，则删除该路测数据记录；和/或，判断所述解码后的路测数据是否符合无线网络的信令规范与数据完整性算法，若否，则删除该路测数据记录。优选的，解码后的路测数据转换为预定格式的信令流之前，还包括:按时间合并、距离合并或栅格合并方式对所述路测数据进行合并处理，其中:所述按时间合并是将指定时间段内的多条数据合并成一条数据；所述按距离合并是将指定距离范围内的多条数据合并成一条数据；所述按栅格合并是根据用户设置的测量单位范围，将路测数据的范围平均划分成多个栅格，每个栅格内的多条数据合并成一条数据。优选的，依次应用系统事件判断规则、掉话事件判断规则和隐患问题判断规则来判断，生成系统事件数据、掉话事件数据和隐患问题数据，保存所述数据。优选的，所述根据所述异常事件类型，判断导致所述异常事件的原因的方法具体为:以导致异常事件的时间为中心，对预设时间段内的信令进行回放分析；判断导致异常事件的原因是切换问题、网络覆盖问题还是其它问题，并进行相应的切换链分析、GIS栅格统计分析或问题点网络指标分析，确定导致所述异常时间的原因；其中，导致所述系统事件的原因包括设备掉电、IDLE、起呼、呼叫请求建立、呼叫请求成功、通话结束、位置更新请求、位置更新失败、位置更新成功、振铃、切换发起、切换失败、切换成功、分配指令、分配失败、分配成功；导致所述掉话事件的原因包括微峰窝外泄、覆盖问题、切换不及时、切换失败、负切、干扰、快衰落；导致所述隐患问题的原因包括重复切换、乒乓切换、切换后距离基站变远、切换后场强变差、切换不及时。依据本发明的另一优选实施例，还公开了一种基于路测数据的无线网络优化装置，包括数据获取单元、异常事件判断汇总单元、故障分析单元和网络优化单元，其中:
数据获取单元用于获取反映无线网络性能指标的路测数据；
异常事件判断汇总单元用于预设异常事件参数阈值，按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据；所述的异常事件匹配算法，具体为:依次读取数据获取单元获取的信令流数据；按预设的异常事件参数阈值，应用不同类型异常事件判断规则，匹配并判断汇总所述路测数据的信令流中反映的各种类型的异常事件；保存所述异常事件信息，生成异常事件数据；直至信令流末尾；
故障分析单元用于根据异常事件判断汇总单元生成的异常事件数据及异常事件类型，判断导致所述异常事件的原因，确定相关的网元；
网络优化单元用于依据所述故障分析单元确定的导致异常事件的原因和相关的网元，优化相关的网元设备。
优选的，所述的数据获取单元包括数据采集子单元，用于采集路测数据；解码子单元，用于根据路测数据，配置相应的解码模块对所述路测数据进行解码；格式转换子单元，将解码后的路测数据统一转换为预定格式的信令流。优选的，所述的数据获取单元还包括数据筛选子单元，判断所述解码单元解码后的路测数据是否与时间呈线性关系，若否，则删除该路测数据记录；和/或，判断所述解码后的路测数据是否符合无线网络的信令规范与数据完整性算法，若否，则删除该路测数据记录。优选的，所述的数据获取单元还包括数据合并子单元，按时间合并、距离合并或栅格合并方式对路测数据进行合并处理，其中:所述按时间合并是将指定时间段内的多条数据合并成一条数据；所述按距离合并是将指定距离范围内的多条数据合并成一条数据；所述按栅格合并是根据用户设置的测量单位范围，将路测数据的范围平均划分成多个栅格，每个栅格内的多条数据合并成一条数据。优选的，所述异常事件判断汇总单元包括系统事件判断子单元、掉话事件判断子单元和隐患问题判断子单元，先应用系统事件判断子单元根据系统事件判断规则来判断、生成、保存系统事件数据；再应用掉话事件判断子单元根据掉话事件判断规则来判断、生成、保存掉话事件数据；再应用隐患问题判断子单元根据隐患问题判断规则来判断、生成、保存隐患问题数据。优选的，所述故障分析单元具体包括:用于以导致异常事件的时间为中心，对预设时间段内的信令进行回放分析的信令回放子单元；用于判断导致异常事件的原因是切换问题、网络覆盖问题还是其它问题的问题分类子单元；用于对相应的切换链进行分析确定问题原因的切换问题分析子单元；用于按GIS栅格对网络覆盖情况进行统计分析确定问题原因的网络覆盖分析子单元和用于按问题点的相关网络指标进行分析确定问题原因的问题点分析子单元；其中，导致所述系统事件的原因包括设备掉电、IDLE、起呼、呼叫请求建立、呼叫请求成功、通话结束、位置更新请求、位置更新失败、位置更新成功、振铃、切换发起、切换失败、切换成功、分配指令、分配失败、分配成功；导致所述掉话事件的原因包括微峰窝外泄、覆盖问题、切换不及时、切换失败、负切、干扰、快衰落；所述隐患问题包括重复切换、乒乓切换、切换后距离基站变远、切换后场强变差、切换不及时。与现有技术相比，本发明具有以下优点:
本发明优选实施例可按照异常事件参数阈值配置信息，执行对异常事件的预分析，可快速定位异常事件，进而高效获得反映事件现状的问题原因，为用户节省了繁琐的数据分析工作量。可解决现有技术因在信令回放过程中需要人工发现问题而造成的数据处理效率不高、不能及时处理海量路测数据，以及，因不能精确定位问题而无法有针对性地快速地对无线网络进行优化的问题。在本发明进一步的优选实施例中，可对来自不同路测系统的路测数据进行解码，从而对同种格式数据进行对比，可高效快速地定位事件网元。在本发明进一步的优选实施例中，通过对路测数据的筛选，剔除掉由于文件分割、时间延迟等原因造成的信息失真的内容，可避免在后续数据分析中产生干扰或数据污染，进一步提高异常事件数据分析的效率。本发明进一步的优选实施例中，还根据相关规则对路测数据进行了合并，形成一个完整且准确的信令报告流，可进一步提升数据分析性能，保证分析时的效率。在本发明进一步的优选实施例中，依次应用系统事件判断规则、掉话事件判断规则和隐患问题判断规则来判断生成相应事件数据，根据导致各类事件的原因列表分析，判断是否系统事件原因、掉话事件原因还是隐患问题，大大增强了判断事件原因以及定位事件网元的快捷和准确性。


图1是本发明基于路测数据的无线网络优化方法第一实施例的流程 图2是本发明基于路测数据的无线网络优化方法第二实施例的流程 图3是本发明基于路测数据的无线网络优化方法第三实施例的流程 图4是本发明基于路测数据的无线网络优化方法第三实施例中异常事件匹配流程；
图5是本发明基于路测数据的无线网络优化方法第三实施例中掉话事件参数的配置及掉话原因分析举例；
图6是本发明基于路测数据的无线网络优化装置第一实施例的结构框 图7是本发明基于路测数据的无线网络优化装置第二实施例的结构框图。
具体实施例方式下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明。方法实施例一:
参照图1，示出了本发明基于路测数据的无线网络优化方法第一实施例的流程，具体包括以下步骤:
步骤SlOl:获取并处理反映无线网络性能指标的路测数据；
利用各路测设备厂商提供的路测系统，获取并处理反映无线网络性能指标的路测数据，是包括测试时间、测试地点、网元性能指标参数信息的时间序列信令流。为便于高效处理这些路测数据，可规范为统一格式的信令流文件。步骤S102:预设异常事件参数阈值，按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据。所述的异常事件匹配算法，具体为:
依次读取信令流数据；
按预设的异常事件参数阈值，应用不同类型的异常事件判断规则，匹配并判断汇总所述路测数据的信令流中反映的各种类型的异常事件；
保存汇总所述异常事件信息，生成异常事件数据；
直至信令流末尾。生成的异常事件数据，包括事件类型、产生该事件时的采样时间、采样点、参数等信息，参数如服务小区及信号最强的6个邻区的场强、距离等测量信息，以及有关的计算结果息。不同类型的异常事件，都可能由于有不同相关参数超越正常阈值范围，从而根据参数是否超越所述阈值范围可以判断是否可能发生异常事件。无线网络发生的异常事件类型可以根据网络优化维护的关注视角来划分，如系统事件、掉话事件和隐患问题；也可以根据网络问题来分类，例如设备事件、网络通信事件、安全事件、业务质量事件等等；还可以根据业务种类来分类，语音业务事件、短消息业务事件、电路域业务应用事件、分组域业务应用事件等等。不同类型的异常事件，对应于用不同的异常事件匹配算法做判断，异常事件匹配算法依据于异常事件判断规则。所述规则来自于运维人员长期以来基于对设备、网络、业务问题的认识逐渐形成的网络维护优化的经验。然后，将所述可能发生异常事件的信令数据保存为中间数据，也即异常事件数据。此步骤可以针对获取到的源数据过滤掉大量正常的数据不再做处理，以便下一步仅处理可能发生异常事件的数据。步骤S103:根据所述异常事件数据中的异常事件信息，判断异常事件发生的原因，确定发生异常事件的网元；
所述异常事件数据中含有异常事件所发生的网元信息。在实践中，还可以通过信令回放分析的方法来进一步确认所确定的网元，即以导致异常事件的时间点为中心(例如8:10)，对预设时间段内(如前后3分钟内，即8:07至8:13)的信令进行短期的回放分析；并判断导致所述类型的异常事件的原因是切换问题、网络覆盖问题还是其它问题，并可进行相应的切换链分析、基于地理信息系统(GIS，Geographic Information System)中的栅格进行统计分析或问题点网络指标分析,确定导致所述异常时间的原因。步骤S104:依据所述导致异常事件的原因优化相关的网元设备。根据步骤S103确定的导致异常事件的原因，确定发生异常事件的网元，并对相应的网元设备进行优化维护。
如果对路测数据做一些预处理，将提升异常事件判断的效率和准确性，本发明提出进一步的实现方法，见方法实施例二:
参照图2，示出了本发明基于路测数据的无线网络优化方法第二实施例的流程，具体包括以下步骤:
步骤S201:采集反映无线网络性能指标的路测数据；
利用各路测设备厂商提供的路测系统，采集到反映无线网络性能指标的原始路测数据。步骤S202:对所述获取的路测数据做进一步数据处理，根据路测数据，配置相应的解码模块，对路测数据进行解码；转换为统一预定格式的信令流；
现有网络优化工作中大量使用各种不同路测设备的业务测试系统，这些不同厂商的测试工具，测试功能、特点各不相同、互有千秋，在当前的网络优化工作中确实起到了重要的作用，但是由于这些测试设备厂商的不同、后台软件的不同、数据存储方式的不同、文件格式的不同和关键性能指标(KPI, Key Performance Indicator)定义的不同，都导致无法将众多路测设备的输出数据统一处理。本发明优选实施例通过配置并融合各路测设备厂商的解码模块，将解码后的数据按统一格式组织数据流，不仅可以对来自同一路测系统的路测数据进行联动分析，还可以对来自不同路测系统的路测数据进行联动分析。实际实施过程中，信令流的格式需要预先定义统一，例如，定义由命令行形式组成的统一格式，可以包括:文件信息行、参数注册行、报告注册行、报告数据行，按规定顺序出现，报告数据行的测试数据按时间顺序存储。其中，文件信息行包括厂商名称、设备名称、版本号、时间；参数注册行包括参数的类型、范围和描述；报告注册行包括若干参数的名称；报告数据行包括若干参数的值。配置的解码模块，实现将路测数据转为预先定义的统一格式信令流，可以约定由路测设备厂家开发提供，也可以根据路测数据自身格式新开发转化。以应用在甲移动运营网络的乙路测设备为例，该路测设备输出的文件格式为RCU文件，则本方案在获取到RCU文件以后，可通过消息钩子驱动该路测厂商文件的解码程序，将RCU文件解码生成符合统一规范的信令流文件。步骤S203:删除所述信令流文件中由于文件分割或时间延迟造成的信息失真的数据；
对于解码后的数据，进一步删除信息失真的内容，可避免在后续分析中产生干扰或数据污染。关于信息失真的判定方法:第一是根据时间线性关系，有延迟的信息会造成时间上的混乱，无法正确表达时间的线性关系，则不能呈现时间上的线性关系的，因此对比时间上是否符合线性关系，如果不符合，即为失真数据；第二是通过全球移动通讯系统(GSM，Global System of Mobile communication)、时分同步的码分多址技术(TD-SCDMA, TimeDivision-Synchronous Code Division Multiple Access)等无线网络的信令规范范例，与解码后的数据对比，无法正常匹配规范的则是失真的数据信息。在本优选实施例中，对于失真信息，有二种处理方式:一是直接删除失真的数据；二是根据信令资源表中上下信令的标志位判断失真信息是否属于重要信息，若是重要信息，则保留失真数据；否则，系统自动将其忽略。所述的信令资源表是按顺序排列的信令的集合，其中的标志位和数据信息可用于判断信令信息是否重要。步骤S204:解码后的路测数据转换为预定格式的信令流之前，还可以做进一步的数据处理，按时间合并、距离合并或栅格合并方式对上述筛选后的路测数据进行合并处理；
时间合并方式:将指定时间段内的多条数据合并成一条数据；
距离合并方式:将指定距离范围内的多条数据合并成一条数据；
根据栅格合并:可以根据用户设置的测量单位范围，将整个路测数据的范围平均划分成多个栅格，每个栅格内的多条数据可以合并成一条数据。经筛选后的是可读、可信数据，但不一定是完整的，还需要根据上述规则对多数据流或数据文件进行合并，形成一个完整且准确的信令流。之后再对该信令流进行格式化处理，统一处理成预定格式文件或数据流。步骤S205:按预设的相关参数阈值，按照异常事件匹配算法，判断并汇总上述处理后数据，生成不同类型的异常事件数据；
步骤S206:根据上述异常事件数据中的异常事件类型，判断导致上述异常事件发生的原因，确定发生异常事件的网元；
步骤S207:依据上述导致异常事件的原因优化相关的网元设备。
由于无线网络自身系统问题和掉话问题是无线网络运维中最突出表现的问题，因此，本发明为切合网络优化的实际应用，提出实用有效的网络优化技术方案，参见图3所示的以下第三方法实施例的流程:
步骤S301:获取反映无线网络性能指标的路测数据；
步骤S302:预设异常事件参数阈值，按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据；
所述的异常事件匹配算法，具体为:
依次读取信令流数据；
按预设的异常事件参数阈值，应用系统事件判断规则、掉话事件判断规则和隐患问题判断规则，依次匹配并判断汇总所述路测数据的信令流中反映的系统事件、掉话事件和隐患问题；
生成系统事件数据、掉话事件数据和隐患问题数据，保存；
直至信令流末尾。此步骤中将运维人员实际关注点分为系统事件、掉话事件、隐患问题三大类。则可根据各类事件发生的相关参数阈值范围的经验，形成各类事件匹配与判断算法，如系统事件匹配与判断算法、掉话事件匹配与判断算法和隐患问题匹配与判断算法。每一种算法都依据相关的规则匹配并判断，找出符合相关规则的事件数据并汇总。参见图4，本发明第三实施例中的异常事件匹配算法过程，叙述如下:
步骤S302-1:设置初始化状态位:对配置参数表中的参数进行初始化。步骤S302-2:数据装载:对解码后的数据，以线性时间序列信令流的方式，顺序载入。步骤S302-3:系统事件分析:使用系统事件判断规则，对状态位进行判断，如果符合规则，作为系统事件对待，转步骤S302-6 ;否则，转步骤S302-4。步骤S302-4:掉话事件分析:使用掉话事件判断规则，对状态位进行判断，如果符合规则，作为掉话事件对待，转步骤S302-6 ;否则，转步骤S302-5。步骤S302-5:隐患问题分析:使用隐患问题判断规则，对状态位进行判断，如果符合规则，作为隐患对待，转步骤S302-6 ;否则，转步骤S302-7。步骤S302-6:将所述事件放入事件池。步骤S302-7:判断是否到达信令流末尾，若是，转步骤S302-8 ;否则，转步骤S302-3。步骤S302-8:如果事件池不为空，则格式化事件数据信息，包装成统一的入库脚本。执行批量入库操作，将事件分析结果持久存储，供分析调用。
以掉话事件匹配与判断算法为例，参见图5，预先设置不同原因引发的掉话事件的相关参数，即事件触发器阀值，然后，对读取的路测数据，按照算法自动进行比对和分析，如果数据达到相关参数的阀值，则此事件被触发，即判断可能发生相应的掉话事件。例如，当服务小区与最强邻区的场强差达到预先设定的值(如可设置为6 dBm)，并且持续了预先设定的时间(如可设置为6秒)，即判断可能发生由于切换不及时而导致的掉话事件。
步骤S303:根据所述异常事件数据中的异常事件类型，判断异常事件发生的原因，确定发生异常事件的网元；
从所述系统异常事件、掉话异常事件、隐患问题异常数据中找到相关的网元信息。其中，根据以下导致各类事件的原因列表分析:
导致系统事件的原因包括:设备掉电、IDLE、起呼、呼叫请求建立、呼叫请求成功、通话结束、位置更新请求、位置更新失败、位置更新成功、振铃、切换发起、切换失败、切换成功、分配指令、分配失败、分配成功；
导致掉话事件的原因包括:微峰窝外泄、覆盖问题、切换不及时、切换失败、负切、干扰、快衰落；
隐患问题包括:重复切换、乒乓切换、切换后距离基站变远、切换后场强变差、切换不及时。以上步骤S303中的异常事件原因分析，可以在异常事件匹配算法中一起完成。步骤S304:依据上述导致异常事件的原因优化相关的网元设备。根据步骤S303确定的导致异常事件的原因，确定发生异常事件的网元，并对相应的网元设备进行优化维护。对于前述的各方法实施例，为了描述简单，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域的技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为根据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或同时执行；其次，本领域技术人员也应该知悉，上述方法实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。装置实施例:
参照图6，示出了本发明基于路测数据的无线网络优化装置第一实施例的结构框图，具体包括数据获取单元31、异常事件判断汇总单元32、故障分析单元33和网络优化单元34，其中:
数据获取单元31:用于获取反映所述无线网络性能指标的路测数据。异常事件判断汇总单元32，用于:预设异常事件参数阈值，按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据。所述的异常事件匹配算法，具体为:
依次读取数据获取单元获取的信令流数据；
按预设的异常事件参数阈值，应用不同类型异常事件判断规则，匹配并判断汇总所述路测数据的信令流中反映的各种类型的异常事件；
保存所述异常事件信息，生成异常事件数据；
直至信令流末尾。故障分析单元33:用于根据异常事件判断汇总单元32生成的异常事件数据及确定的异常事件类型，判断导致该异常事件的原因，确定相关的网元。网络优化单元34:用于依据故障分析单元33确定的导致异常事件的原因，优化相关的网兀设备。如果对路测数据做一些预处理，将提升异常事件判断的效率和准确性，本发明提出进一步的实现装置。参见图7，示出了本发明基于路测数据的无线网络优化装置第二实施例的结构框图，在本优选实施例中，所述的数据获取单元31具体包括: 数据采集子单元311，用于采集路测数据；
解码子单元312:用于根据数据获取子单元311获得的路测数据，配置相应的解码模块对所述路测数据进行解码；以及，格式转换子单元313，将解码后的路测数据统一转换为预定格式的信令流。为避免在后续分析中产生干扰或数据污染，进一步删除信息失真的内容，所述的数据获取单元31还可以进一步包括:
数据筛选子单元314:用于判断路测数据是否与时间呈线性关系，若否，则删除该路测数据记录；和/或，将无线网络的信令规范与解码子单元312解码后的数据对比或与格式转换子单元313格式化后的数据对比，若匹配失败，则删除该路测数据记录；其中，上述路测数据可以是数据采集子单元311获取的路测数据，也可以是经解码子单元312和格式转换子单元313处理后的路测数据。形成一个完整且准确的信令流，所述的数据获取单元31还可以进一步包括:
数据合并子单元315:用于按时间合并、距离合并或栅格合并方式对路测数据进行合并处理；其中，上述路测数据可以是数据采集子单元311获取的路测数据，也可以是经解码子单元312和格式转换子单元313和/或数据筛选子单元314处理后的路测数据。上述按时间合并是将指定时间长度内的多条数据合并成一条数据；按距离合并是将指定距离内的多条数据合并成一条数据；按栅格合并是根据用户设置的测量单位范围，将路测数据的范围平均划分成多个栅格，每个栅格内的多条数据合并成一条数据。为切合网络优化的实际应用，本发明还提出实用有效的网络优化实现装置，所述的异常事件判断汇总单元32还包括系统事件判断子单元、掉话事件判断子单元和隐患问题判断子单元，先应用事件判断子单元根据系统事件判断规则来判断、生成、保存系统事件数据；再应用掉话事件判断子单元根据掉话事件判断规则来判断、生成、保存掉话事件数据；再应用隐患问题判断子单元根据隐患问题判断规则来判断、生成、保存隐患问题数据。需要说明的是，异常事件判断汇总单元32要处理的路测数据可以是数据采集子单元311获取的数据，也可以是经解码子单元312、格式转换子单元313、数据筛选子单元314、和/或数据合并子单元315处理后的路测数据。所述的故障分析单元33还可以具体包括:用于以导致异常事件的时间为中心，对预设时间段内的信令进行回放分析的信令回放子单元331 ;用于判断导致异常事件的原因是切换问题、网络覆盖问题还是其它问题的问题分类子单元332 ;用于对相应的切换链进行分析确定问题原因的切换问题分析子单元333 ;用于按GIS栅格对网络覆盖情况进行统计分析确定问题原因的网络覆盖分析子单元334和用于按问题点的相关网络指标进行分析确定问题原因的问题点分析子单元335。需要说明的是，上述装置实施例属于优选实施例，所涉及的单元和模块并不一定是本发明所必须的。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于本发明的装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上对本发明所提供的一种基于路测数据的无线网络优化方法和装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式
及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
权利要求
1.一种基于路测数据的无线网络优化方法，其特征在于，包括: 获取反映无线网络性能指标的路测数据； 预设异常事件参数阈值，按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据；根据所述异常事件数据及异常事件类型，判断异常事件发生的原因，确定相关的网元； 依据所述导致异常事件的原因优化相关的网元设备； 所述的异常事件匹配算法，具体为: 依次读取信令流数据； 按预设的异常事件参数阈值，应用不同类型异常事件判断规则，匹配并判断汇总所述路测数据的信令流中反映的各种类型的异常事件； 保存所述异常事件信息，生成异常事件数据； 直至信令流末尾。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取反映无线网络性能指标的路测数据的步骤之后还包括:根据路测数据，配置相应的解码模块，对所述路测数据进行解码，转换为预定格式的信令流。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括: 判断所述解码后的路测数据是否与时间呈线性关系，若否，则删除该路测数据记录；和/或，判断所述解码后的路测数据是否符合无线网络的信令规范与数据完整性算法，若否，则删除该路测数据记录。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，解码后的路测数据转换为预定格式的信令流之前，还包括:按时间合并、距离合并或栅格合并方式对所述路测数据进行合并处理，其中: 所述按时间合并是将指定时间段内的多条数据合并成一条数据； 所述按距离合并是将指定距离范围内的多条数据合并成一条数据； 所述按栅格合并是根据用户设置的测量单位范围，将路测数据的范围平均划分成多个栅格，每个栅格内的多条数据合并成一条数据。
5.如权利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，依次应用系统事件判断规则、掉话事件判断规则和隐患问题判断规则来判断，生成系统事件数据、掉话事件数据和隐患问题数据，保存所述数据。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于， 所述根据所述异常事件类型，判断导致所述异常事件的原因的方法具体为:以导致异常事件的时间为中心，对预设时间段内的信令进行回放分析；判断导致异常事件的原因是切换问题、网络覆盖问题还是其它问题，并进行相应的切换链分析、GIS栅格统计分析或问题点网络指标分析，确定导致所述异常时间的原因； 其中，导致所述系统事件的原因包括设备掉电、IDLE、起呼、呼叫请求建立、呼叫请求成功、通话结束、位置更新请求、位置更新失败、位置更新成功、振铃、切换发起、切换失败、切换成功、分配指令、分配失败、分配成功；导致所述掉话事件的原因包括微峰窝外泄、覆盖问题、切换不及时、切换失败、负切、干扰、快衰落；导致所述隐患问题的原因包括重复切换、乒乓切换、切换后距离基站变远、切换后场强变差、切换不及时。
7.一种基于路测数据的无线网络优化装置，其特征在于，包括数据获取单元、异常事件判断汇总单元、故障分析单元和网络优化单元，其中: 数据获取单元用于获取反映无线网络性能指标的路测数据； 异常事件判断汇总单元用于预设异常事件参数阈值，按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据； 所述的异常事件匹配算法，具体为: 依次读取数据获取单元获取的信令流数据； 按预设的异常事件参数阈值，应用不同类型异常事件判断规则，匹配并判断汇总所述路测数据的信令流中反映的各种类型的异常事件； 保存所述异常事件信息，生成异常事件数据； 直至信令流末尾； 故障分析单元用于根据异常事件判断汇总单元生成的异常事件数据及异常事件类型，判断导致所述异常事件的原因，确定相关的网元； 网络优化单元用于依据所述故障分析单元确定的导致异常事件的原因和相关的网元，优化相关的网元设备。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述的数据获取单元包括数据采集子单元，用于采集路测数据；解码子单元，用于根据路测数据，配置相应的解码模块对所述路测数据进行解码；格式转换子单元，将解码后的路测数据统一转换为预定格式的信令流。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述的数据获取单元还包括数据筛选子单元，判断所述解码单元解码后的路测数据是否与时间呈线性关系，若否，则删除该路测数据记录；和/或，判断所述解码后的路测数据是否符合无线网络的信令规范与数据完整性算法，若否，则删除该路测数据记录。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述的数据获取单元还包括数据合并子单元，按时间合并、距离合并或栅格合并方式对路测数据进行合并处理，其中: 所述按时间合并是将指定时间段内的多条数据合并成一条数据； 所述按距离合并是将指定距离范围内的多条数据合并成一条数据； 所述按栅格合并是根据用户设置的测量单位范围，将路测数据的范围平均划分成多个栅格，每个栅格内的多条数据合并成一条数据。
11.如权利要求7至10之一所述的装置，其特征在于，所述异常事件判断汇总单元包括系统事件判断子单元、掉话事件判断子单元和隐患问题判断子单元，先应用系统事件判断子单元根据系统事件判断规则来判断、生成、保存系统事件数据；再应用掉话事件判断子单元根据掉话事件判断规则来判断、生成、保存掉话事件数据；再应用隐患问题判断子单元根据隐患问题判断规则来判断、生成、保存隐患问题数据。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述故障分析单元具体包括:用于以导致异常事件的时间为中心，对预设时间段内的信令进行回放分析的信令回放子单元；用于判断导致异常事件的原因是切换问题、网络覆盖问题还是其它问题的问题分类子单元；用于对相应的切换链进行分析确定问题原因的切换问题分析子单元；用于按GIS栅格对网络覆盖情况进行统计分析确定问题原因的网络覆盖分析子单元和用于按问题点的相关网络指标进行分析确定问题原因的问题点分析子单元； 其中，导致所述系统事件的原因包括设备掉电、IDLE、起呼、呼叫请求建立、呼叫请求成功、通话结束、位置更新请求、位置更新失败、位置更新成功、振铃、切换发起、切换失败、切换成功、分配指令、分配失败、分配成功；导致所述掉话事件的原因包括微峰窝外泄、覆盖问题、切换不及时、切换失败、负切、干扰、快衰落；所述隐患问题包括重复切换、乒乓切换、切换后距离基站变远、切换后 场强变差、切换不及时。
全文摘要
本发明提供了一种基于路测数据的无线网络优化方法和装置，所述方法包括获取反映所述无线网络性能指标的路测数据；按照异常事件匹配算法，生成不同类型的异常事件数据；根据所述异常事件数据及异常事件类型，判断异常事件发生的原因，确定相关的网元；依据所述导致异常事件的原因优化相关的网元设备。本发明可配置事件参数信息，执行对各种异常事件的预分析，高效获得反映事件现状的问题原因，为用户节省了繁琐的工作量，可解决现有技术因在信令回放过程中需要人工发现问题而造成的数据处理效率不高、不能及时处理海量路测数据，以及，因不能精确定位问题而无法有针对性的对无线网络进行优化的问题。
文档编号H04W24/08GK103179594SQ20111043204
公开日2013年6月26日 申请日期2011年12月21日 优先权日2011年12月21日
发明者姚秀军 申请人:北京亿阳信通科技有限公司, 亿阳信通股份有限公司