一种终端分布区域的确定方法及装置与流程

本申请涉及无线通信以及信息技术领域，尤其涉及一种终端分布区域的确定方法及装置。

背景技术：

随着移动通信技术的发展，长期演进(longtermevolution，lte)系统也越来越完善，为进一步提高lte终端的通信质量，lte系统会根据各个小区中lte终端的集中分布情况，对小区的lte配置参数进行相应的配置。

现有技术下，确定lte终端的集中分布区域时，通常采用以下方式：

首先，分别针对每一个lte终端执行以下步骤：接收一个lte终端上报的测量报告(measurementreport，mr)，并基于该mr中包含的信号到达角(angleofarrival，aoa)和时间提前量(timingadvance，ta)，对lte终端进行定位，从而确定lte终端的具体位置。

然后，根据获取的各个lte终端的具体位置，确定lte终端的集中分布区域。

但是，采用这种方式，需要分别针对每一个lte终端进行定位运算，数据的处理量较大，运算复杂，降低了效率，耗费了大量的存储资源。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种终端分布区域的确定方法及装置，用于确定终端的集中分布区域时，减小数据的处理量，提高处理效率，节省系统资源。

本申请实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面，一种终端分布区域的确定方法，包括：

获取预设时间段内各个终端上报到基站的测量数据；

基于从测量数据中提取的各个aoa，分别确定每一个设定的aoa区间的aoa数目，以及基于从测量数据中提取的各个ta，分别确定每一个ta区间的ta数目；

基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰；

基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定基站覆盖范围的终端的集中分布区域。

较佳的，基于从测量数据中提取的各个aoa，分别确定每一个设定的aoa区间的aoa数目，具体包括：

按照预设的第一预设区间值，将信号到达角划分为各个aoa区间；

基于从测量数据中提取的各个aoa，统计各个aoa区间中包含的aoa的aoa数目；

计算各个aoa数目中的最大值与各个aoa数目中的最小值之间的差值，获得第一差值；

分别计算每一个aoa数目与各个aoa数目中的最小值之间的差值，与第一差值之间的比值，获得归一化后的各个aoa数目。

较佳的，基于从测量数据中提取的各个ta，分别确定每一个ta区间的ta数目，具体包括：

按照第二预设区间值，将时间划分为各个ta区间；

基于从测量数据中提取的各个ta，统计各个ta区间中包含的ta的ta数目；

计算各个ta数目中的最大值与各个ta数目中的最小值之间的差值，获得第二差值；

分别计算每一个ta数目与各个ta数目中的最小值之间的差值，与第二差值之间的比值，获得各个归一化后的ta数目。

较佳的，基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，具体包括：

分别将每两个相邻的aoa区间进行组合，获得相应的aoa区间组合；

分别针对每一个aoa区间组合，执行以下步骤：计算一个aoa区间组合对应的后一个aoa数目与前一个aoa数目之间的第三差值，判断第三差值是否大于0，若是，则将一个aoa区间组合对应的第一符号值设置为m，否则，判断第三差值是否小于0，若是，则将第一符号值设置为n，否则，将第一符号值设置为0，其中，m和n为整数；

分别将每两个相邻的aoa区间组合的第一符号值进行组合，获得相应的aoa符号组合；

针对每一个aoa符号组合，执行以下步骤：确定一个aoa符号组合的后一个第一符号值与前一个第一符号值之间的差值为n-m时，判定后一个第一符号值对应的aoa区间组合的前一个aoa数目为aoa数目波峰。

较佳的，基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰，具体包括：

分别将每两个相邻的ta区间进行组合，获得相应的ta区间组合；

分别针对每一个ta区间组合，，执行以下步骤：计算一个ta区间组合对应的后一个aoa数目与前一个ta数目之间的第四差值，判断第四差值是否大于0，若是，则将一个ta区间组合对应的第二符号值设置为l，否则，判断第三差值是否小于0，若是，则将第二符号值设置为p，否则，将第二符号值设置为0，其中，l和p为整数；

分别将每两个相邻的ta区间组合的第二符号值进行组合，获得相应的ta符号组合；

针对每一个ta符号组合，执行以下步骤：确定一个ta符号组合的后一个第二符号值与前一个第二符号值之间的差值为p-l时，判定后一个第二符号值对应的ta区间组合的前一个ta数目为ta数目波峰。

较佳的，在基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰之后，并基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域之前，进一步包括：

计算归一化后的各个aoa数目的aoa总数目；

按照各个aoa数目波峰对应的归一化后的aoa数目由高到低的顺序，将各个aoa数目波峰对应的归一化后的aoa数目依次进行累加，直到确定获得的加和与aoa总数目的比值高于第一预设比值时，停止相加操作，并筛选出执行相加操作的各个aoa数目波峰；

确定筛选出的aoa数目波峰的数目高于第一预设波峰数目时，在筛选后的aoa数目波峰中，按照归一化后的aoa数目由高到低的顺序，筛选出第一预设波峰数目的aoa数目波峰。

较佳的，在基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰之后，并基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域之前，进一步包括：

计算归一化后的各个ta数目的ta总数目；

按照各个ta数目波峰对应的归一化后的ta数目由高到低的顺序，将各个ta数目波峰对应的归一化后的ta数目依次进行累加，直到确定获得的加和与ta总数目的比值高于第二预设比值时，停止相加操作，筛选出进行相加运算的各个ta数目波峰。

较佳的，基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域，具体包括：

计算ta数目波峰对应的ta区间的起始时间与预设的移动速率的乘积，获得第一ta距离，并计算ta数目波峰对应的ta区间的终止时间与预设移动速率的乘积，获得第二ta距离；

在aoa数目波峰对应的aoa区间的起始角度和终止角度组成的扇形区域中，选取半径不低于第一ta距离，并且不高于第二ta距离的区域，作为基站覆盖范围的终端的集中分布区域。

较佳的，在基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域之后，进一步包括：

分别计算每一个集中分布区域对应的aoa数目与ta数目的乘积，获得各个集中分布区域对应的数目乘积；

基于预设的数目乘积与颜色的关联关系，分别确定每一个数目乘积对应的颜色；

分别将每一个数目乘积对应的集中分布区域，设置为相应的颜色。

第二方面，一种终端分布区域的确定装置，包括：

获取单元，用于获取预设时间段内各个终端上报到基站的测量数据；

第一确定单元，用于基于从测量数据中提取的各个aoa，分别确定每一个设定的aoa区间的aoa数目，以及基于从测量数据中提取的各个ta，分别确定每一个ta区间的ta数目；

第二确定单元，用于基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰；

第三确定单元，用于基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定基站覆盖范围的终端的集中分布区域。

第三方面，一种电子设备，包括：一个或多个处理器；以及

一个或多个计算机可读介质，可读介质上存储有用于终端分布区域的确定程序，其中，程序被一个或多个处理器执行时，实现上述第一方面中任一项的方法的步骤。

第四方面，一个或多个计算机可读介质，可读介质上存储有用于终端分布区域的确定程序，其中，程序被一个或多个处理器执行时，使得通信设备执行上述第一方面中任一项的方法。

本申请实施例中，根据测量数据中提取的各个aoa，分别统计每一个设定的aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰；以及根据测量数据中提取的各个ta，分别统计每一个设定的ta区间的ta数目，并确定ta数目波峰；进一步地，基于获取的aoa数目波峰对应的aoa区间和ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域。这样，不需要根据每一个aoa和对应的ta进行定位计算后确定各个终端的具体位置，仅根据aoa数目波峰和ta数目波峰直接进行集中分布区域的确定，极大地减少了需要处理的数据，减少了运算量，提高了处理的效率，节省了系统资源。

附图说明

图1为本申请实施例中终端分布区域的确定方法的流程图；

图2为本申请实施例中终端分布区域的确定装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请实施例，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，都属于本申请保护的范围。

为了在对终端的集中分布区域进行确定时，减少数据处理量，提高效率，节省系统资源，本申请实施例中，设计了一种终端分布区域的确定方法，该方法为根据测量数据中提取的各个aoa，分别统计每一个设定的aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰；以及根据测量数据中提取的各个ta，分别统计每一个设定的ta区间的ta数目，并确定ta数目波峰；进一步地，基于获取的aoa数目波峰对应的aoa区间和ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域。

以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明，并且在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

参阅图1所示，为终端分布区域的确定方法的流程图，本申请实施例中，对确定终端的集中分布区域的具体流程如下：

步骤100：服务器获取预设时间段内各个终端上报至基站的测量数据。

具体的，执行步骤100时，测量数据包含各个终端在各个时间进行上报至基站的aoa和ta数据。预设时间段为用户设定的统计时间。

可选的，服务器可以为计算机，智能终端，基站等可以进行数据处理的设备。可选的，终端为智能手机，平板等设备。

例如，服务器获取预设时间段内即日期2017.10.11记录的各个终端上报基站的测量数据。

步骤101：服务器基于从测量数据中提取的各个aoa，分别确定每一个设定的aoa区间的aoa数目，以及基于从测量数据中提取的各个ta，分别确定每一个ta区间的ta数目。

具体的，一方面，确定各个aoa区间的aoa数目时，可以采用以下步骤：

首先，按照预设的第一预设区间值，如5度，将信号到达角均等划分为各个aoa区间。其中，第一预设区间值为预先设定的角度值。

然后，基于从测量数据中提取的各个aoa，分别统计每一个aoa区间对应的aoa数目。

例如，服务器获取包含一天内各个终端上报的aoa的历史信号到达角，确定各个aoa分别为5、8和10，则确定aoa区间[5，10]的aoa数目为3。

其次，终端计算各个aoa数目中的最大值与最小值之间的差值，获得第一差值，并分别计算每一个aoa数目与上述最小值的差值，以及分别计算每一个获取的差值与该第一差值之间的比值，作为归一化后的各个aoa数目。

可选的，确定一个aoa区间包含的归一化后的aoa数目时，可以采用以下公式：

其中，k为归一化后的aoa数目，k为aoa数目，i为aoa区间的序号，m为各个aoa数目的最大值，n为各个aoa数目的最小值。

可选的，为便于后续处理，可以按照各个aoa区间的先后顺序，基于各个aoa区间的归一化的aoa数目，建立相应的aoa数目向量。

例如，各个aoa区间依次为[0，5]，[6，10]，[11，15]和[16，20]，对应的归一化后的aoa数目依次为10，35，67，10，则服务器获得的aoa数目向量为{10，35，67，10}。

另一方面，，确定各个ta区间ta数目时，可以采用以下步骤：

首先，按照第二预设区间值，如10s，将时间划分为均等的各个ta区间。其中，第二预设区间值为预先设定的时间段。

然后，基于从测量数据中提取的各个ta，，统计各个ta区间对应的ta数目。

例如，服务器获取一天内各个终端上报的ta，并基于包含各个ta的历史时间集合，确定ta区间[10，20]的ta数目为10。

进一步地，终端计算各个ta数目中的最大值与最小值之间的差值，获得第一差值，并分别计算每一个ta数目与上述最小值的差值，以及分别计算每一个差值与第一差值之间的比值，作为归一化后的各个ta数目。

可选的，确定一个ta区间对应的归一化后的ta数目时，可以采用以下公式：

其中，h为归一化后的ta数目，h为ta数目，j为ta区间的序号，y为各个ta数目的最大值，x为各个ta数目的最小值。

可选的，为便于后续的处理计算，服务器按照各个ta区间的先后顺序，基于各个ta区间的归一化的ta数目，建立ta数目向量。

例如，各个ta区间依次为[11，15]，[16，20]和[21，25]，对应的归一化后的ta数目依次为10，20，5，15，则服务器获得的ta数目向量为{10，20，5，15}。

本申请实施例中，仅以先确定aoa数目，再确定ta数目的顺序进行说明，实际应用中，确定aoa数目与确定ta数目的顺序并不限定，可以同时执行，也可以按照任意顺序先后执行，在此不再赘述。

这样，就可以按照aoa区间的先后顺序，确定各个aoa区间的aoa数目，并按照ta区间的先后顺序，确定各个ta区间的ta数目，进一步地，也可以用坐标轴或者数组等方式表示aoa数目或ta数目的先后排序。

步骤102：服务器基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰。

具体的，服务器确定aoa数目波峰时，可以采用以下方式：

首先，分别将每两个相邻的aoa区间进行组合，获得相应的aoa区间组合。

然后，分别针对每一个aoa区间组合，执行以下步骤：

计算一个aoa区间组合对应的后一个aoa数目与前一个aoa数目之间的第三差值，判断该第三差值是否大于0，若是，则将一个aoa区间组合对应的第一符号值设置为m，否则，判断第三差值是否小于0，若是，则将第一符号值设置为n，否则，将第一符号值设置为0，其中，m和n为整数。

可选的，m可以为1，n可以为-1。

可选的，计算第三差值时，可以采用以下公式：

d1(i)＝k(i+1)-ki

其中，d1为第三差值，k为归一化后的aoa数目，i为aoa区间的序号。

可选的，确定一个aoa区间组合对应的第一符号值时，可以采用以下表达式：

其中，sign1为第一符号值，m，n均为整数，d1为第三差值，i为aoa区间的序号。

例如，服务器将序号为1的aoa区间，与序号为2的aoa区间进行组合，获得序号为1的aoa区间组合，并将序号为2的aoa区间，与序号为3的aoa区间进行组合，获得序号为2的aoa区间组合。其中，k1＝3，k2＝5，k3＝4，m＝1，n＝-1。则d1(1)＝5-3＝2，d1(2)＝4-5＝1。进一步地，服务器确定sign1(1)＝1，sign1(2)＝-1。

然后，分别将每两个相邻的aoa区间组合的第一符号值进行组合，获得相应的aoa符号组合。

进一步地，针对每一个aoa符号组合，执行以下步骤：确定一个aoa符号组合的后一个第一符号值与前一个第一符号值之间的差值为n-m时，判定后一个第一符号值对应的aoa区间组合的前一个aoa数目为aoa数目波峰。

可选的，确定确定一个aoa符号组合的后一个第一符号值与前一个第一符号值之间的差值时，可以采用以下公式：

f1(i)＝sign1(i+1)-sign1(i)

其中，f1为后一个第一符号值与前一个第一符号值之间的差值，sign1为第一符号值，i为aoa区间的序号。

服务器确定f1(i)＝n-m时，判定序号为i+1的aoa区间的aoa数目为aoa数目波峰。

例如，首先，服务器将序号为1的aoa区间，与序号为2的aoa区间进行组合，获得序号为1的aoa区间组合，并将序号为2的aoa区间，与序号为3的aoa区间进行组合，获得序号为2的aoa区间组合。其中，k1＝3，k2＝5，k3＝4，m＝1，n＝-1。则d1(1)＝5-3＝2，d1(2)＝4-5＝1。然后，服务器确定sign1(1)＝1，sign1(2)＝-1。进一步地，服务器将序号为1的aoa区间组合的第一符号值1，与序号为2的aoa区间组合的第一符号值-1进行组合，获得序号为1的aoa符号组合，则计算两者的差值f1(1)＝-1-1＝-2，判定序号为2的aoa区间的aoa数目5为aoa数目波峰。

另一方面，终端确定ta数目的ta数目波峰时，可以采用以下方式：

首先，分别将每两个相邻的ta区间进行组合，获得相应的ta区间组合。

然后，分别针对每一个ta区间组合，，执行以下步骤：计算一个ta区间组合对应的后一个aoa数目与前一个ta数目之间的第四差值，判断第四差值是否大于0，若是，则将一个ta区间组合对应的第二符号值设置为l，否则，判断第三差值是否小于0，若是，则将第二符号值设置为p，否则，将第二符号值设置为0，其中，l和p为整数。

可选的，l可以为1，p可以-1。

可选的，计算第四差值时，可以采用以下公式：

d2(j)＝h(j+1)-hj

其中，d2为第四差值，h为归一化后的ta数目，j为ta区间的序号。

可选的，确定一个ta区间组合对应的第二符号值时，可以采用以下表达式：

其中，sjgn2为第二符号值，l，p均为整数，d2为第四差值，j为ta区间的序号。

其次，分别将每两个相邻的ta区间组合的第二符号值进行组合，获得相应的ta符号组合；

进一步地，针对每一个ta符号组合，执行以下步骤：确定一个ta符号组合的后一个第二符号值与前一个第二符号值之间的差值为p-l时，判定后一个第二符号值对应的ta区间组合的前一个ta数目为ta数目波峰。

可选的，确定一个ta符号组合的后一个第二符号值与前一个第二符号值之间的差值时，可以采用以下公式：

f2(j)＝sign2(j+1)-sign2(j)

其中，f2为后一个第二符号值与前一个第二符号值之间的差值，sjgn2为第二符号值，j为ta区间的序号。

服务器确定f2(j)＝p-l时，判定序号为j+1的ta区间的ta数目为ta数目波峰。

例如，首先，服务器将序号为1的ta区间，与序号为2的ta区间进行组合，获得序号为1的ta区间组合，并将序号为2的ta区间，与序号为3的ta区间进行组合，获得序号为2的ta区间组合。其中，k1＝3，k2＝5，k3＝4，l＝1，p＝-1。则d2(1)＝5-3＝2，d2(2)＝4-5＝2。然后，服务器确定sign2(1)＝1，sign2(2)＝-1。进一步地，服务器将序号为1的ta区间组合的第二符号值1，与序号为2的ta区间组合的第二符号值-1进行组合，获得序号为1的ta符号组合，计算两者的差值f2(1)＝-1-1＝-2，判定序号为2的ta区间的ta数目5为ta数目波峰。

其中，aoa数目波峰可能存在一个，也可能存在多个，ta数目波峰可能仅存在一个，也可能存在多个。

本申请实施例中，仅以先确定aoa数目波峰，再确定ta数目波峰的顺序进行说明，实际应用中，aoa数目波峰与ta数目波峰的确定顺序并不限定，可以同时执行，也可以按照任意顺序先后执行，在此不再赘述。

这样，就可以确定aoa数目较多的aoa区间，以及ta数目较多的ta区间。

步骤103：服务器分别对获取的aoa数目波峰以及ta数目波峰进行筛选。

具体的，一方面，服务器对获取的各个aoa数目波峰进行筛选时，可以采用以下步骤：

首先，计算归一化后的各个aoa数目的aoa总数目。

然后，按照各个aoa数目波峰对应的归一化后的aoa数目由高到低的顺序，将各个归一化后的aoa数目依次进行累加，确定获得的加和与aoa总数目之间的比值高于第一预设比值时，停止相加操作，并筛选出执行相加操作的各个aoa数目波峰。

例如，各个aoa数目波峰对应的归一化后的aoa数目由高到低依次为{20，14，10，5}，第一预设比值为40，判断计算20+14＝34<40，则继续累加，确定34+10＝44>40，停止相加操作，筛选出aoa数目为{20，14，10}对应的aoa波峰。

进一步地，判断筛选后的aoa数目波峰是否高于第一预设波峰数目，若是，则按照筛选后的aoa数目波峰由高到低的顺序，筛选出第一预设波峰数目的aoa数目波峰。

例如，，各个aoa数目波峰对应的归一化后的aoa数目由高到低依次为{20，14，10，5}，第二预设波峰数目为2，则筛选出aoa数目为{20，14}对应的aoa波峰。

这样，就可以将包含的aoa数目较少的aoa数目波峰去除，从而避免干扰aoa数目波峰。

另一方面，服务器对获取的各个ta数目波峰进行筛选时，可以采用以下步骤：

首先，计算归一化后的各个ta数目的ta总数目；

然后，按照各个ta数目波峰对应的归一化后的ta数目由高到低的顺序，将各个ta数目波峰对应的归一化后的ta数目依次进行累加，直到确定获得的加和与ta总数目的比值高于第二预设比值时，停止相加操作，并筛选出执行相加运算的各个ta数目波峰。

例如，各个ta数目波峰对应的归一化后的ta数目由高到低依次为{20，14，10，5}，第二预设比值为40，判断计算20+14＝34<40，则继续累加，确定34+10＝44>40，停止相加操作，筛选出ta数目为{20，14，10}对应的ta波峰。

这样，就可以将包含ta数目较少的ta数目波峰去除，从而避免干扰ta数目波峰。

本申请实施例中，仅以先对aoa数目波峰进行筛选，再对ta数目波峰进行筛选的顺序进行说明，实际应用中，对aoa数目波峰进行筛选与对ta数目波峰进行筛选的顺序并无限定，两者可以同时执行，也可以按照任意顺序先后执行，在此不再赘述。

步骤104：服务器基于筛选后的aoa数目波峰对应的aoa区间，以及筛选后的ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域。

具体的，针对每一个aoa数目波峰对应的aoa区间和ta数目波峰对应的ta区间，执行以下步骤：

首先，计算一个ta区间的起始时间与预设的用户的移动速率的乘积，获得第一ta距离，并计算该ta区间的终止时间与该移动速率的乘积，获得第二ta距离。

然后，以基站为圆心，在一个aoa数目波峰对应的aoa区间的起始角度和终止角度组成的扇形区域中，获得半径为第一ta距离的第一扇形区域，并获得半径为第二ta距离的第二扇形区域，选取第一扇形区域与第二扇形区域之间未重叠的区域作为所述基站覆盖范围的终端的集中分布区域。

例如，aoa区间为[10，20]，ta区间为[1，2]，移动速率为5m/s，则终端计算第一ta距离为1*5＝5m，第二ta距离为2*5＝10m，则终端的集中分布区域为：以基站为圆心，在aoa大于10度，并且小于20度之间的扇形区域中，半径不低于5m并且不高于10m的区域。

这样，就可以通过aoa区间的起始角度和终止角度确定终端的集中分布区域的方向范围，通过ta区间的起始时间和终止时间确定终端的集中分布区域与基站的距离范围，从而最终确定终端的集中分布区域。

其中，确定存在多个aoa数目波峰和ta数目波峰时，分别基于每一个aoa数目波峰和每一个ta数目波峰确定相应的集中分布区域。

例如，存在一个aoa数目波峰，和5个ta数目波峰时，终端可以确定5个集中分布区域。

又例如，存在3个aoa数目波峰，以及3个ta数目波峰时，终端可以确定存在9个集中分布区域。

进一步地，服务器针对一个集中分布区域，执行以下步骤：

首先，计算一个集中分布区域对应的aoa数目和ta数目的乘积，获得该集中分布区域对应的数目乘积。

然后，基于预设的数目乘积与颜色之间的关联关系，分别确定每一个数目乘积对应的颜色。

进一步地，分别将每一个数目乘积对应的集中分布区域，设置为对应的颜色。

例如，终端预先设置数目乘积与颜色的关联关系为：数目乘积为0-10时，对应的颜色为紫色，数目乘积为11-20时，对应的颜色为蓝色，数目乘积为21-30时，对应的颜色为青色。终端确定集中分布区域对应的aoa数目为10，ta数目为2，则计算两者的乘积为20，并基于预设的数目乘积与颜色的关联关系，确定20对应的颜色为蓝色，则将该集中分布区域设置为蓝色。

这样，终端就可以按照各个集中分布区域的数目乘积，设置相应的颜色，从而使用户通过各个集中分布区域的颜色，可以确定各个集中分布区域的终端的密集程度，进而可以根据各个集中分布区域的终端的密集程度，对基站进行相应的配置，以提高用户的通信质量。

本申请实施例中，一种电子设备，包括：一个或多个处理器；以及

一个或多个计算机可读介质，可读介质上存储有用于终端分布区域的确定的程序，其中，程序被一个或多个处理器执行时，实现上述实施例中的各个步骤。

本申请实施例中，一个或多个计算机可读介质，可读介质上存储有用于终端分布区域的确定的程序，其中，程序被一个或多个处理器执行时，使得通信设备可以执行上述实施例中的各个步骤。

基于上述实施例，参阅图2所示，终端分布区域的确定装置的结构示意图，本申请实施例中，终端分布区域的确定装置具体包括：

获取单元20，用于获取预设时间段内各个终端上报到基站的测量数据；

第一确定单元21，用于基于从测量数据中提取的各个aoa，分别确定每一个设定的aoa区间的aoa数目，以及基于从测量数据中提取的各个ta，分别确定每一个ta区间的ta数目；

第二确定单元22，用于基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰；

第三确定单元23，用于基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定基站覆盖范围的终端的集中分布区域。

较佳的，在基于从测量数据中提取的各个aoa，分别确定每一个设定的aoa区间的aoa数目时，第一确定单元21具体用于：

按照预设的第一预设区间值，将信号到达角划分为各个aoa区间；

基于从测量数据中提取的各个aoa，统计各个aoa区间中包含的aoa的aoa数目；

计算各个aoa数目中的最大值与各个aoa数目中的最小值之间的差值，获得第一差值；

分别计算每一个aoa数目与各个aoa数目中的最小值之间的差值，与第一差值之间的比值，获得归一化后的各个aoa数目。

较佳的，在基于从测量数据中提取的各个ta，分别确定每一个ta区间的ta数目时，第一确定单元21具体用于：

按照第二预设区间值，将时间划分为各个ta区间；

基于从测量数据中提取的各个ta，统计各个ta区间中包含的ta的ta数目；

计算各个ta数目中的最大值与各个ta数目中的最小值之间的差值，获得第二差值；

分别计算每一个ta数目与各个ta数目中的最小值之间的差值，与第二差值之间的比值，获得各个归一化后的ta数目。

较佳的，在基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰时，第二确定单元22具体用于：

分别将每两个相邻的aoa区间进行组合，获得相应的aoa区间组合；

分别针对每一个aoa区间组合，执行以下步骤：计算一个aoa区间组合对应的后一个aoa数目与前一个aoa数目之间的第三差值，判断第三差值是否大于0，若是，则将一个aoa区间组合对应的第一符号值设置为m，否则，判断第三差值是否小于0，若是，则将第一符号值设置为n，否则，将第一符号值设置为0，其中，m和n为整数；

分别将每两个相邻的aoa区间组合的第一符号值进行组合，获得相应的aoa符号组合；

针对每一个aoa符号组合，执行以下步骤：确定一个aoa符号组合的后一个第一符号值与前一个第一符号值之间的差值为n-m时，判定后一个第一符号值对应的aoa区间组合的前一个aoa数目为aoa数目波峰。

较佳的，在基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰时，第二确定单元22具体用于

分别将每两个相邻的ta区间进行组合，获得相应的ta区间组合；

分别针对每一个ta区间组合，，执行以下步骤：计算一个ta区间组合对应的后一个aoa数目与前一个ta数目之间的第四差值，判断第四差值是否大于0，若是，则将一个ta区间组合对应的第二符号值设置为l，否则，判断第三差值是否小于0，若是，则将第二符号值设置为p，否则，将第二符号值设置为0，其中，l和p为整数；

分别将每两个相邻的ta区间组合的第二符号值进行组合，获得相应的ta符号组合；

针对每一个ta符号组合，执行以下步骤：确定一个ta符号组合的后一个第二符号值与前一个第二符号值之间的差值为p-l时，判定后一个第二符号值对应的ta区间组合的前一个ta数目为ta数目波峰。

较佳的，在基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰之后，并基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域之前，第二确定单元22还用于：

计算归一化后的各个aoa数目的aoa总数目；

按照各个aoa数目波峰对应的归一化后的aoa数目由高到低的顺序，将各个aoa数目波峰对应的归一化后的aoa数目依次进行累加，直到确定获得的加和与aoa总数目的比值高于第一预设比值时，停止相加操作，并筛选出执行相加操作的各个aoa数目波峰；

确定筛选出的aoa数目波峰的数目高于第一预设波峰数目时，在筛选后的aoa数目波峰中，按照归一化后的aoa数目由高到低的顺序，筛选出第一预设波峰数目的aoa数目波峰。

较佳的，在基于各个aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰，并基于各个ta区间的ta数目，确定ta数目波峰之后，并基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域之前，第二确定单元22还用于：

计算归一化后的各个ta数目的ta总数目；

按照各个ta数目波峰对应的归一化后的ta数目由高到低的顺序，将各个ta数目波峰对应的归一化后的ta数目依次进行累加，直到确定获得的加和与ta总数目的比值高于第二预设比值时，停止相加操作，筛选出进行相加运算的各个ta数目波峰。

较佳的，基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域时，第三确定单元23具体用于：

计算ta数目波峰对应的ta区间的起始时间与预设的移动速率的乘积，获得第一ta距离，并计算ta数目波峰对应的ta区间的终止时间与预设移动速率的乘积，获得第二ta距离；

在aoa数目波峰对应的aoa区间的起始角度和终止角度组成的扇形区域中，选取半径不低于第一ta距离，并且不高于第二ta距离的区域，作为基站覆盖范围的终端的集中分布区域。

较佳的，在基于aoa数目波峰对应的aoa区间，以及ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域之后，第三确定单元23还用于：

分别计算每一个集中分布区域对应的aoa数目与ta数目的乘积，获得各个集中分布区域对应的数目乘积；

基于预设的数目乘积与颜色的关联关系，分别确定每一个数目乘积对应的颜色；

分别将每一个数目乘积对应的集中分布区域，设置为相应的颜色。

本申请实施例中，根据测量数据中提取的各个aoa，分别统计每一个设定的aoa区间的aoa数目，确定aoa数目波峰；以及根据测量数据中提取的各个ta，分别统计每一个设定的ta区间的ta数目，并确定ta数目波峰；进一步地，基于获取的aoa数目波峰对应的aoa区间和ta数目波峰对应的ta区间，确定终端的集中分布区域。这样，不需要根据每一个aoa和对应的ta进行定位计算后确定各个终端的具体位置，仅根据aoa数目波峰和ta数目波峰直接进行集中分布区域的确定，极大地减少了需要处理的数据，减少了运算量，提高了处理的效率，节省了系统资源。

本领域内的技术人员应明白，本申请实施例中的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请实施例中可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例中可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请实施例中是参照根据本申请实施例中实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例中范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例中实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请实施例中实施例的精神和范围。这样，倘若本申请实施例中实施例的这些修改和变型属于本申请实施例中权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请实施例中也意图包含这些改动和变型在内。