本发明涉及通信技术领域，更具体地涉及一种识别基站天线的阻挡情况的方法和系统。
背景技术：
基站天线是无线通信系统的重要组成部分。基站天线可能由于各种原因而被其他物体遮挡，导致基站收/发信号快速衰减，从而严重影响了移动通信网络的覆盖范围和服务质量。
传统地，为了确定基站天线的阻挡情况，工作人员需要进行现场遍历性查勘，通过肉眼确定基站天线是否被阻挡，或者基于道路测试(dt)数据或室内遍历测试(cqt)，通过近距离观察信号强度或者人工分析测试记录中的信号特征来初步判断基站天线是否可能被阻挡，然后再上站进行现场查勘核实。
技术实现要素：
本发明提供了一种识别基站天线的阻挡情况的方法及系统。
根据本发明的一方面，提供了一种识别基站天线的阻挡情况的方法，包括：从针对基站小区测得的lte-mr数据获取基站天线的近点区域中不同参考信号接收功率区间的多个采样点数；根据多个采样点数来确定各采样点数与多个采样点数之和的比率，并确定多个采样点数的比率的第一方差；根据第一方差来从多个采样点数中选择采样点数子集，并确定与采样点数子集中的各采样点数对应的参考信号接收功率的第二方差；以及将第二方差与阈值进行比较来确定基站天线是否被阻挡。
根据本发明的另一方面，提供了一种识别基站天线的阻挡情况的系统，包括：数据获取单元，被配置为从针对基站小区测得的lte-mr数据获取基站天线的近点区域中不同参考信号接收功率区间的多个采样点数；第一方差确定单元，被配置为根据多个采样点数来确定各采样点数与多个采样点数之和的比率，并确定多个采样点数的比率的第一方差；第二方差确定单元，被配置为根据第一方差来从多个采样点数中选择采样点数子集，并确定与采样点数子集中的各采样点数对应的参考信号接收功率的第二方差；以及识别单元，被配置为将第二方差与阈值进行比较来确定基站天线是否被阻挡。
根据本发明的又一方面，提供了一种识别基站天线的阻挡情况的系统，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为：从针对基站小区测得的lte-mr数据获取基站天线的近点区域中不同参考信号接收功率区间的多个采样点数；根据多个采样点数来确定各采样点数与多个采样点数之和的比率，并确定多个采样点数的比率的第一方差；根据第一方差来从多个采样点数中选择采样点数子集，并确定与采样点数子集中的各采样点数对应的参考信号接收功率的第二方差；以及将第二方差与阈值进行比较来确定基站天线是否被阻挡。
本发明利用lte-mr大样本数据，通过确定信号强度区间分布集中性和参考信号接收功率的方差来自动识别基站天线的阻挡情况，无需人工现场作业。此外，本发明还可以利用用户终端发送的数据来校验基站天线的阻挡情况，从而获得更准确的判断结果。
附图说明
从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中，可以更好地理解本发明，其中：
图1是示出根据本发明实施例的识别基站天线的阻挡情况的方法的流程图；
图2是示出根据本发明的实施例的mr.tadvrsrp采样点数数据的示意图；
图3是示出根据本发明的实施例的mr.tadvrsrp采样点数示例的示意图；
图4是示出根据本发明的实施例的时间提前量与用户终端距基站天线的距离之间的关系的示意图；
图5是示出根据本发明的实施例的参考信号接收功率的范围的示意图；
图6是示出根据本发明的实施例的信号强度区间分布集中性与各采样点数的比率的示意图；
图7示出了根据本发明的实施例的信号强度区间分布集中性、第二方差、和采样点数子集的采样点个数m的示意图；
图8是示出根据本发明的实施例的识别基站天线的阻挡情况的方法的流程图；
图9示出了根据本发明的实施例的物体-衰减损耗表。
图10是示出根据本发明的实施例的集中性、第二比率、第三比率与阻挡类型的关系的示意图。
图11是示出根据本发明的实施例的识别基站天线的阻挡情况的系统的框图；
图12是示出根据本发明的实施例的识别基站天线的阻挡情况的系统的框图；
图13是示出能够实现根据本发明实施例的识别基站天线的阻挡情况的方法和系统的计算设备的示例性硬件架构的结构图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明各个方面的特征和示例性实施例。下面的描述涵盖了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更清楚的理解。本发明绝不限于下面所提出的任何具体配置，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了相关元素或部件的任何修改、替换和改进。
本发明提出了一种识别基站天线的阻挡情况的方法和系统，利用lte-mr大样本数据确定信号强度区间分布集中性和参考信号接收功率的方差来自动识别基站天线的阻挡情况，无需人工现场作业。此外，本发明还可以利用用户终端发送的数据来校验基站天线的阻挡情况，从而获得更准确的判断结果。下面结合附图，详细描述根据本发明实施例的识别基站天线的阻挡情况方法和系统。
图1是示出根据本发明实施例的识别基站天线的阻挡情况的方法的流程图。如图1所示，在步骤101中，从针对基站小区测得的lte-mr数据获取基站天线的近点区域中不同参考信号接收功率区间的多个采样点数。
在一个实施例中，从lte-mr数据中选择时间提前量与参考信号接收功率数据(即，mr.tadvrsrp数据，其是二维数据)，以单个基站小区为单位对一段时间内(例如，一天)的mr.tadvrsrp数据进行统计得到mr.tadvrsrp采样点数数据，如图2-5所示。图2表示mr.tadvrsrp采样点数数据，图3表示mr.tadvrsrp采样点数示例，图4表示时间提前量(即，mr.tadvxx)与用户终端距基站天线的距离之间的关系，图5表示参考信号接收功率的范围(即，mr.rsrpxx)。
图2中的mr.tadvxxrsrpxx表示采样点数，参见图3，其是大于等于零的整数。
图2中的mr.tadvxx表示时间提前量范围，根据时间提前量范围可以获得用户终端与基站天线的距离。具体地，可以参考图4。例如，从0到192ts每48ts为一个区间，相应的距离为从o米到938.88米每234.72米为一个区间，对应mr.tadv.00到mr.tadv.03；从192ts到384ts每96ts为一个区间，相应的距离为从938.88米到1877.76米每469.44米为一个区间，对应mr.tadv.04和mr.tadv.05；从384ts到960ts每192ts为一个区间，相应的距离为从1877.76米到4694.4米每938.88米为一个区间，对应mr.tadv.06到mr.tadv.08；从960ts到2048ts的1088ts为一个区间，相应的距离为从4694.4米到10014.72米的5320.32米为一个区间，对应mr.tadv.09；大于2048ts为一个区间，相应的距离为大于10014.72米，对应mr.tadv.10。
图2中的mr.rsrpxx表示参考信号接收功率范围。具体地，可以参考图5。例如，当其值小于-110dbm时为一个区间，对应mr.rsrp.00；当其值大于-60dbm时为一个区间，对应mr.rsrp.11，当其值在-110dbm～-60dbm之间时步长为5dbm，对应mr.rsrp.01到mr.rsrp.10。
在实际应用中，阻挡物距离基站天线越近，阻挡造成的影响越大，并且用户终端距离基站天线越近，用户越集中。因此，在一个实施例中，根据mr.tadvrsrp采样点数数据获取mr.tadv.00(距离天线0～234.72m，即天线近点区域)中不同参考信号接收功率区间的采样点数并且进行排序，从而获取前n个采样点数(n是大于等于2的正整数，例如，4)，记为{numtop1，numtop2，....，numtopn}。
在步骤102中，根据多个采样点数来确定各采样点数与多个采样点数之和的比率，并确定多个采样点数的比率的第一方差。
在一个实施例中，对前n个采样点数进行归一化处理，即将n个采样点数分别与n个采样点数之和(即，
第一方差可以反映所述近点区域的信号强度区间分布集中性。图6示出了根据本发明的实施例的信号强度区间分布集中性与各采样点数的比率的示意图。如图6所示，集中性随着采样点数的值的降低而受该采样点数的比率的影响降低。在实际应用中，集中性越高，无线环境越单一，反之无线环境越为复杂。
在步骤103中，根据第一方差来从多个采样点数中选择采样点数子集，并确定与采样点数子集中的各采样点数对应的参考信号接收功率的第二方差。
在一个实施例中，参考信号接收功率可以是相应参考信号接收功率区间的最大参考信号接收功率、最小参考信号接收功率、中值参考信号接收功率、平均参考信号接收功率中的一者。例如，mr.rsrp.10区间的参考信号接收功率可以是-60dbm、-65dbm、或-62.5dbm。
在一个实施例中，根据下列公式2来计算前n个采样点数的子集(例如，m个采样点数)中各采样点数对应的参考信号接收功率{rsrptop1，rsrptop2，...，rsrptopm}(其中，m是大于等于2并且小于等于n的正整数)的第二方差。
其中，根据上述计算得到的集中性rateconcentricity来确定公式2中的m取值。图7示出了根据本发明的实施例的信号强度区间分布集中性、第二方差、和采样点数子集的采样点个数m的示意图。从图中可以看出，集中性越小，m取值可以越大。例如，在n＝4的情况下，当集中性小于等于1％时，m＝4；当集中性大于1％并且小于等于10％时，m＝3；当集中性大于10％时，m＝2。集中性越高，无线环境越单一，m取值越小。集中性越低，无线环境越复杂，m取值越大。第二方差的大小可以表示信号的衰减程度，第二方差值越大信号衰减程度越强，反之则衰减程度越弱。。
在步骤104中，将第二方差与阈值进行比较来确定基站天线是否被阻挡。在一个实施例中，当第二方差大于等于阈值(例如，3.5)时，确定信号存在快速衰弱，即基站天线被阻挡。根据本发明的识别基站天线的阻挡情况的方法，可以利用lte-mr大样本数据确定信号强度区间分布集中性和参考信号接收功率的方差来自动识别基站天线的阻挡情况。
图8是示出根据本发明实施例的识别基站天线的阻挡情况的方法的流程图。如图8所示，步骤101～104与上述根据图1所示的方法的步骤相同，在此不再赘述。
当在步骤104中确定基站天线被阻挡时，方法可以进行至步骤805。在步骤805中，基于多个平均参考信号接收功率分别与相应功率校验阈值的比较来校验基站天线是否被阻挡。
在一个实施例中，可以接收用户终端在近点区域中距基站天线多个不同距离范围内的多个平均参考信号接收功率，并且基于多个平均参考信号接收功率分别与相应功率校验阈值的比较来校验基站天线是否被阻挡。当用户终端报告位置信息时，可以计算出距离基站天线不同距离范围内(例如，50米内、100米内、200米内、300米内等等)的平均参考信号接收功率(例如，rsrpdistance50m、rsrpdistance100m、rsrpdistance200m、rsrpdistance300m等等)。平均参考信号接收功率表示基站天线一定距离范围内的用户信号的平均情况。根据平均参考信号接收功率和功率校验阈值可以对基站天线的阻挡情况进行校验。例如，在一个实施例中，当rsrpdistance50m小于等于-90dbm并且rsrpdistance100m小于等于-105dbm时，可以确认基站天线被阻挡。
当在步骤805中确认基站天线被阻挡时，方法可以进行至步骤806。在步骤806中，确定基站天线是否被严重阻挡。在一个实施例中，可以基于多个平均参考信号接收功率与相应第一阻挡严重性阈值比较确定基站天线是否被严重阻挡，其中，第一阻挡严重性阈值小于相应功率校验阈值。例如，在一个实施例中，当rsrpdistance50m小于等于-100dbm并且rsrpdistance100m小于等于-115dbm时，可以确定基站天线被严重阻挡。
在一个实施例中，可以基于多个采样点数相对应的参考信号接收功率分别与相应阻挡严重性阈值的比较确定基站天线是否被严重阻挡。例如，在一个实施例中，当所有参考信号接收功率都小于第二阻挡严重性阈值(例如，-115dbm)时，可以确定基站天线被严重阻挡。
在一个实施例中，可以从lte-mr数据获取近点区域小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的采样点数以及针对基站小区的小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的总采样点数；确定近点区域小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的采样点数与针对基站小区的小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的总采样点数的第二比率；并且根据第二比率与第三阻挡严重性阈值的比较来确定基站天线是否被严重阻挡。例如，根据mr.tadvrsrp采样点数数据，获取mr.tadv00(即，近点区域)小于弱覆盖功率阈值(例如，-115dbm)的采样点数和该基站小区所有mr.tadvxx小于弱覆盖功率阈值(例如，-115dbm)的总采样点数的第二比率，当该第二比率大于第三阻挡严重性阈值(例如，60％)时，可以确定基站天线被严重阻挡。第二比率越高阻挡越严重，反之则阻挡越轻微。
在步骤807中，根据多个采样点数中的最大采样点数与次大采样点数相应的参考信号接收功率之间的差值与物体-衰减损耗表的比对来确定阻挡物的类型。图9示出了物体-衰减损耗表。如图9所示，建筑材料具有各自的衰减损耗。例如，当最大采样点数与次大采样点数相应的参考信号接收功率之间的差值为13～18db时，阻挡物被确定是混凝土墙。
在步骤808中，确定基站天线的阻挡类型。在一个示例中，可以从lte-mr数据获取近点区域的所有参考信号接收功率区间的总采样点数，并确定近点区域小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的采样点数与近点区域的所有参考信号接收功率区间的总采样点数的第三比率；根据第一方差指示的近点区域的信号强度区间分布集中性的高低、第二比率、第三比率来确定阻挡类型。图10示出了集中性、第二比率、第三比率与阻挡类型的关系。例如，集中性高、第二比率高、第三比率高，则意味着阻挡类型是近端阻挡较为严重。
根据本发明的识别基站天线的阻挡情况的方法，不仅可以利用lte-mr大样本数据识别基站天线是否被阻挡，还能够对识别结果进行校验，以及识别阻挡的严重情况、识别阻挡物和阻挡类型，从而实现对基站天线的阻挡情况的更全面、准确的识别。下面描述根据本发明的识别基站天线的阻挡情况的系统。该系统可以用于执行如上所述的根据本发明的方法。对于系统实施例中未披露的细节，与本发明方法实施例一致。
图11是示出根据本发明的实施例的识别基站天线的阻挡情况的系统1100的框图。如图11所示，识别基站天线的阻挡情况的系统可以包括数据获取单元1101、第一方差确定单元1102、第二方差确定单元1103、和识别单元1104。
数据获取单元1101被配置为从针对基站小区测得的lte-mr数据获取基站天线的近点区域中不同参考信号接收功率区间的多个采样点数。第一方差确定单元1102被配置为根据多个采样点数来确定各采样点数与多个采样点数之和的比率，并确定多个采样点数的比率的第一方差。第二方差确定单元1103被配置为根据第一方差来从多个采样点数中选择采样点数子集，并确定与采样点数子集中的各采样点数对应的参考信号接收功率的第二方差。识别单元1104被配置为将第二方差与阈值进行比较来确定基站天线是否被阻挡。
图12是示出根据本发明的实施例的识别基站天线的阻挡情况的系统1200的框图。如图12所示，识别基站天线的阻挡情况的系统1200可以包括数据获取单元1101、第一方差确定单元1102、第二方差确定单元1103和识别单元1104，这些单元与上面参考图11所述的那些单元一致，在此不再赘述。
此外，系统1200还可以包括校验单元1205、第二比率确定单元1206、和第三比率确定单元1207。在一个实施例中，数据获取单元1101还被配置为接收用户终端在近点区域中距基站天线不同距离范围内的多个平均参考信号接收功率。校验单元1205被配置为基于多个平均参考信号接收功率分别与相应功率校验阈值的比较来校验基站天线是否被阻挡。校验单元1205还被配置为在多个平均参考信号接收功率都小于等于相应功率校验阈值的情况下，确定基站天线确实被阻挡。
在一个实施例中，识别单元1104还被配置为基于多个平均参考信号接收功率与相应第一阻挡严重性阈值比较来确定基站天线是否被严重阻挡，其中，第一阻挡严重性阈值小于功率校验阈值。
在一个实施例中，识别单元1104还被配置为基于多个采样点数相对应的参考信号接收功率分别与相应第二阻挡严重性阈值的比较来确定基站天线是否被严重阻挡。
在一个实施例中，数据获取单元1101还被配置为从lte-mr数据获取近点区域小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的采样点数以及针对基站小区的小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的总采样点数。第二比率确定单元1206被配置为确定近点区域小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的采样点数与针对基站小区的小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的总采样点数的第二比率。识别单元1104还被配置为根据第二比率与第三阻挡严重性阈值的比较来确定基站天线是否被严重阻挡。
在一个实施例中，识别单元1104还被配置为根据多个采样点数中的最大采样点数与次大采样点数相应的参考信号接收功率之间的差值与物体-衰减损耗表的比对来确定阻挡物的类型。
在一个实施例中，数据获取单元1101还被配置为从lte-mr数据获取近点区域的所有参考信号接收功率区间的总采样点数。第三比率确定单元1207被配置为确定近点区域小于弱覆盖功率阈值的参考信号接收功率区间的采样点数与近点区域的所有参考信号接收功率区间的总采样点数的第三比率。识别单元1104还被配置为根据第一方差指示的近点区域的信号强度区间分布集中性的高低、第二比率、第三比率来确定阻挡类型。
应理解，上述实施例提供的识别基站天线的阻挡情况的系统在实现识别基站天线的阻挡情况的方法时，仅以上述各个功能单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据实际需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将系统的内容结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，关于上述实施例中的系统，其中各个单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图13是示出能够实现根据本发明实施例的识别基站天线的阻挡情况的方法和系统的计算设备的示例性硬件架构的结构图。如图13所示，计算设备1300包括输入设备1301、输入接口1302、中央处理器1303、存储器1304、输出接口1305、以及输出设备1306。其中，输入接口1302、中央处理器1303、存储器1304、以及输出接口1305通过总线1310相互连接，输入设备1301和输出设备1306分别通过输入接口1302和输出接口1305与总线1310连接，进而与计算设备1300的其他组件连接。具体地，输入设备1301接收来自外部的输入信息，并通过输入接口1302将输入信息传送到中央处理器1303；中央处理器1303基于存储器1304中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器1304中，然后通过输出接口1305将输出信息传送到输出设备1306；输出设备1306将输出信息输出到计算设备1300的外部供用户使用。
图11所示的识别基站天线的阻挡情况的系统1100也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及处理器，该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1描述的识别基站天线的阻挡情况的方法。
另外，上面提到的用户使用的移动设备可以是诸如便携式电脑、平板电脑、功能手机、智能手机、个人数字助理(pda)、可穿戴设备之类的移动终端。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
本发明可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明的基本精神。因此，当前的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明的范围由所附权利要求而非上述描述定义，并且，落入权利要求的含义和等同物的范围内的全部改变从而都被包括在本发明的范围之中。