LTE网络指标处理方法及装置与流程

本发明实施例涉及网络优化技术领域，尤其涉及一种lte网络指标处理方法及装置。

背景技术：

在4g网络优化中，lte小区级指标能快速有效反映小区整体存在的问题，再通过根据问题原因即可制定对应的解决方案。但在实际应用中单小区覆盖范围一般为500～2000m的扇形区域，通过小区级指标无法确定问题区域所在位置，仍需耗费大量人工，对小区覆盖区域进行详细遍历测试进行问题定位，再基于此制定相关解决方案，问题解决效率较低且成本投入较大。目前，一方面，基于mr定位的栅格精度已可达到50m*50m甚至更高，将小区级指标通过合理、高效的手段栅格化，则可以将小区级指标转换到具备地理位置信息栅格级指标；另一方面，栅格mr指标不足以表征栅格问题，如果可以将多维度栅格级小区指标引入，则可以快速准确定位问题区域，同时深挖问题根因。

现有的小区指标栅格化技术方案，首先将地理区域进行栅格化处理，将全网划分为n*n的栅格，并对每个栅格进行编号；再次，对lte小区进行栅格化处理，从而得到每个小区覆盖涉及的栅格；再次，根据小区栅格化处理结果，将lte网络指标均匀分配到对应小区所覆盖的每个栅格；最终将每个栅格内各个小区的lte网络指标进行叠加，得到每个栅格叠加后的lte网络指标，实现lte网络指标栅格化。

现有技术将lte网络指标均匀分配到对应小区所覆盖的每个栅格，但小区所覆盖的每个栅格指标都相同，无法反应出实际栅格所存在的问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种lte网络指标处理方法及装置，用于解决现有技术中无法反应出实际栅格所存在的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种lte网络指标处理方法，包括：

获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值；

根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数；

获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格；

确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数；

根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值；

根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系对栅格进行划分，并将划分结果显示。

第二方面，本发明实施例提供一种lte网络指标处理装置，包括：

获取模块，用于获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值；

划分模块，用于根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数；

栅格化处理模块，用于获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格；

统计模块，用于确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数；

计算模块，用于根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值；

显示模块，用于根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系对栅格进行划分，并将划分结果显示。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器、总线及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；

其中，所述处理器，存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态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如上述的方法。

由上述技术方案可知，本发明实施例提供的一种lte网络指标处理方法及装置，通过获取lte各小区的网络指标的监测值和各小区中mr采集点采集的rsrp值，并根据rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，同时获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，最后根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值，并基于数值范围对栅格进行划分，使每个栅格内指标更符合真实业务水平，便于更加准确定位问题栅格。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的lte网络指标处理方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的lte网络指标处理方法的流程示意图；

图3为本发明一实施例对esrvcc切换成功率进行栅格化划分后的指标示意图；

图4为本发明一实施例提供的lte网络指标处理装置的结构示意图；

图5为本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1示出了本发明一实施例提供一种lte网络指标处理方法，包括：

s11、获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值。

在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，lte具有多项业务网络指标，比如掉话率、切换成功率、esrvcc切换占比等。

在本实施例中，对lte网络指标进行分析处理的独立系统首先要获取各个小区的网络指标的监测值，该监测可通过基站监测得到。还需获取每个小区中mr采集点采集的rsrp值(即：参考信号接收功率)。其中mr采集点可为终端设备、固定通话设备等。

s12、根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数。

在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，将每个小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组。

在本发明实施例中，rsrp阈值可通过logistics回归函数基于试验数据预先计算合理的rsrp阈值，并用于本方法中。具体计算过程如下：

对于切换成功率、esrvcc切换占比等指标往往会在小区中设置一个触发门限rsrp作为事件触发条件，但并非达到该阈值门限即触发，实际触发的rsrp往往会存在波动，类似掉话事件触发的rsrp值也会存在波动。通过实验室及实际网络测试数据，得到在不同rsrp值时，触发指标s事件发生的概率散点图，利用logistic回归函数来制作对应的概率曲线模型。

logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果y与一些影响因x＝x0，x1，x2，…xn)之间关系的一种多变量分析方法，通常可以研究某些因素条件下某个结果是否发生，在这里主要用来预估触发指标s不同概率情况下对应的rsrp值，以此来判定合适的rsrp阈值。

考虑具有n个独立变量的向量(x＝x0，x1，x2，…xn)，设条件慨率p＝p(y＝1|x)为根据观测量相对于某事件x发生的概率。那么logistic回归模型可以表示为：

这里称为logistic回归函数。

其中g(x)＝w0+w1x1+…+wnxn,通过lr分类器获得。在分类情形下，经过学习后的lr分类器是一组权值(w0,w1,w2,…wn)，当测试样本的数据输入时，这组权值与测试数据按照线性加和得到g(x)。

那么在x条件下y不发生的概率为：

所以事件发生与不发生的概率之比为：

这个比值称为事件的发生比(theoddsofexperiencinganevent)，简记为odds。

对odds取对数得到：

对于只考虑一个变量rsrp时可以简化为g(x)＝w0+w1x；如此即可将这一非线性回归方程转换为简单的线性回归方程。利用最小二乘法即可求得对应的w0，w1的值。

其中pi为当rsrp取值为xi时指标s触发的概率，为平均值。

根据logistic回归函数：

即可估算任一mr采样点指标s触发的概率为pi时对应的rsrp为xi。

实际应用中可以取pi＝95％，计算可得此时的rsrp值为rsrp0,作为rsrp判定阈值。

s13、获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格。

在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，基于指纹库的mr定位技术，首先获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，将mr采集点定位到50米×50米的栅格中，并确定哪些mr采集点属于哪个栅格中。通过该种栅格化处理，可以将小区i的网络指标差异化呈现于小区栅格中，更加准确定位小区问题栅格位置。

s14、确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数。

在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，在一个栅格中可能会涉猎多个小区，因此，在一个栅格中会包含多个小区的mr采集点。因此，系统可通过小区标识确定每个栅格中包含的小区，作为目标小区，同时还获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数。即一个目标小区的分组下的所有mr采集点有多少采集点在该栅格中。

s15、根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值。

在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，由于每个栅格中涉猎多个目标小区，因此，需要得到这些目标小区的监测值。目标小区所有mr采集点的总数，以及每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数。

参数获取后，根据预设的指标公式获得每个栅格的数值。

所述指标公式为：

其中，tj为栅格j的网络指标的数值，i为网络指标的标识，k为栅格中的目标小区的个数，a1ij、a2ij…anij为每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数，n1i、n2i…nni为目标小区i的各个分组中mr采集点的总数，k1、k2…kn为目标小区i的各分组对应的影响因子，si为目标小区i的网络指标的监测值。

s16、根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系对栅格进行划分。

在本步骤中，需要说明的是，在本发明实施例中，对于不同的网络指标可配置不同的数值范围和划分标识的对应关系。这样，便可针对不同的网络获得呈不同划分结果的栅格图。

本发明实施例提供的一种lte网络指标处理方法，通过获取lte各小区的网络指标的监测值和各小区中mr采集点采集的rsrp值，并根据rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，同时获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，最后根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值，并基于数值范围对栅格进行划分，将划分结果显示，使每个栅格内指标更符合真实业务水平，便于更加准确定位问题栅格。

图2示出了本发明一实施例提供的一种lte网络指标处理方法，包括：

s21、获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值；

s22、根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数；

s23、获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格；

s24、确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数；

s25、根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值；

s26、根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系获得所述数值对应的划分标识；

s27、将所述划分标识设置在所述栅格中。

针对上述步骤s21-步骤s25，需要说明的是，这些步骤与上述实施例的步骤s11-步骤s15的原理相同，在此不再赘述。仅需要说明的是：

对于步骤s22，在本发明实施例中，以小区中心区域mr采集点集合和小区边缘区域mr采集点集合进行分组。

将rsrp值大于rsrp阈值分为一组，即小区中心区域mr采集点集合，将rsrp值小于或等于rsrp阈值分为一组，即小区边缘区域mr采集点集合。

具体可为：

其中，rsrp0为阈值，k1和k2为指标影响因子。

统计各个分组中mr采集点的总数。在小区i中，小区中心区域mr采集点的总数为n1i，小区边缘区域mr采集点的总数为n2i。

对于步骤s25，在本发明实施例中，以小区中心区域mr采集点集合和小区边缘区域mr采集点集合为例，该指标公式可变化为：

针对步骤s26-步骤s27，需要说明的是，系统可根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系获得所述数值对应的划分标识，该划分标识可为不同的图案、不同的颜色、不同的数字等。将所述划分标识设置在所述栅格中，并作为划分结果进行显示。

如图3为对esrvcc切换成功率进行栅格化划分后的示意图。从图3中可以看出，如0-5、5-10、10-15和15-40范围内的颜色均不相同，使栅格化指标更能准确反映实际情况。

本发明实施例提供的一种lte网络指标处理方法，通过获取lte各小区的网络指标的监测值和各小区中mr采集点采集的rsrp值，并根据rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，同时获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，最后根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值，并基于数值范围对栅格进行划分，将划分结果显示，使每个栅格内指标更符合真实业务水平，便于更加准确定位问题栅格。

图4示出了本发明一实施例提供的一种lte网络指标处理装置，包括获取模块21、分组模块22、栅格化处理模块23、统计模块24、计算模块25和显示模块26，其中：

获取模块21，用于获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值；

分组模块22，用于根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数；

栅格化处理模块23，用于获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格；

统计模块24，用于确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数；

计算模块25，用于根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值；

划分模块26，用于根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系对栅格进行划分，并将划分结果显示。

在处理过程中，获取模块21获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值，并将监测值发送给计算模块，将rsrp值发送给分组模块。分组模块22根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数，并将各个分组中mr采集点的总数发送给计算模块。

栅格化处理模块23获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格。统计模块24确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数，并将每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数发送给计算模块。

计算模块25根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值，并发送给划分模块。划分模块26根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系对栅格进行划分。

由于本发明实施例所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。

需要说明的是，本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardwareprocessor)来实现相关功能模块。

本发明实施例提供的一种lte网络指标处理装置，通过获取lte各小区的网络指标的监测值和各小区中mr采集点采集的rsrp值，并根据rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，同时获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，最后根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值，并基于数值范围对栅格进行划分，将划分结果显示，使每个栅格内指标更符合真实业务水平，便于更加准确定位问题栅格。

图5示出了本发明一实施例提供的一种电子设备，包括：处理器301、存储器302和总线303，其中，

所述处理器和存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值；根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数；获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格；确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数；根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值；根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系对栅格进行划分。

本发明一实施例提供的一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取lte各小区的网络指标的监测值，以及获取各小区中mr采集点采集的rsrp值；根据各小区中mr采集点采集的rsrp值和预设的rsrp阈值对每个小区中mr采集点进行分组，获得各个分组中mr采集点的总数；获取各小区中mr采集点的位置，根据各小区中mr采集点的位置对mr采集点进行栅格化处理，确定各个mr采集点所属栅格；确定每个栅格中包含的目标小区，以及获取每个栅格中mr采集点所属目标小区在各分组下的个数；根据目标小区的监测值、所述总数和所述个数采用指标公式获得每个栅格的数值；根据所述数值和预设的数值范围和划分标识的对应关系对栅格进行划分。

此外，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。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本领域普通技术人员可以理解：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。