CN118803908A - 一种多径传播区域识别方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种多径传播区域识别方法，用以解决现有识别方案需要依赖于人工方式审核判定，在识别准确性方面存在不足的问题。方法包括：获取各用户终端上传的MTD数据、MR数据以及工程参数；根据MTD数据以及工程参数，分别计算各UE的到达角度AOA；根据MTD数据中所携带的ECI，以及AOA，计算各小区中各到达角度AOA的数量占比；根据数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；将各UE上传的MR数据中所携带的到达角度MR‑AOA数据与低占比到达角AOA列表进行匹配，确定多径传播UE；根据MR数据，确定多径传播UE对应的区域特征，根据区域特征确定多径传播区域。

Description

一种多径传播区域识别方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本申请涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种多径传播区域识别方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

在无线通信领域，多径传播是指无线电信号从发射天线经过多个路径抵达接收天线的传播现象。

无线电波是一种电磁波，其传播的主要方式是空间波，即直射波、反射波、折射波、绕射波以及它们的合成波。当无线电波遇到物体时，产生反射、折射和散射，而在电波传播的过程中会遇到不同的物体，因而会产生不同的反射、折射和散射，比如，大气层对电波的散射、电离层对电波的反射和折射，以及山峦、建筑等地表物体对电波的反射等，都会造成多径传播。

由于多径传播，接收天线将会收到直达信号和经反射而有延迟的信号，因而可能导致信号衰弱或者失真等问题。因而在日常无线网优化过程中，迫切需要对多径传播高发区域进行识别，进而根据多径传播高发区域的识别情况，指导天馈系统参数优化，实现无线网络优化。

在现有技术中，需要通过获取用户的实际位置信息，所处的无线覆盖环境，来确定用户场景，进而根据用户场景来进行多径传播识别。

而现有的用户覆盖场景的分类方法一般有以下几种：

1、通过电子地图或现场勘察方式，根据问题区域的实际地形地貌、建筑物特征、话务人流等场景属性，结合人工判定确定用户所处场景；

2、基于测量报告(Measurement Report，MR)数据，结合MR数据中的时间提前量(TimingAdvance，TA)、参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)等信息，模拟判定用户所处场景；

3、基于最小化路测(Minimization Drive Test，MDT)数据，结合用户APP上报的经纬度信息，判定用户所处区域。

然而现有技术存在的问题在于，由于传统用户所处场景识别需要依赖于人工方式审核判定，与人员的优化经验和技术水平强相关，同时对于网络的变化不敏感，缺少自动更新机制，因此在准确性方面存在不足；另外一方面，MR数据采集的用户位置信息(AOA)相对粗放，无法准确反映用户分布，而MDT数据在样本量、采集字段方面相对较少，评估全面性略显不足。

由此可见，目前亟需一种可以准确确定用户所处场景，进而实现精准多径传播区域识别的方案。

发明内容

本申请实施例提供一种多径传播区域识别方法，用以解决现有识别方案需要依赖于人工方式审核判定，与人员的优化经验和技术水平强相关，同时对于网络的变化不敏感，缺少自动更新机制，在识别准确性方面存在不足的问题。

本申请实施例还提供一种多径传播区域识别装置，用以解决现有识别方案需要依赖于人工方式审核判定，与人员的优化经验和技术水平强相关，同时对于网络的变化不敏感，缺少自动更新机制，在识别准确性方面存在不足的问题。

本申请实施例还提供一种多径传播区域识别电子设备，用以解决现有识别方案需要依赖于人工方式审核判定，与人员的优化经验和技术水平强相关，同时对于网络的变化不敏感，缺少自动更新机制，在识别准确性方面存在不足的问题。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用以解决现有识别方案需要依赖于人工方式审核判定，与人员的优化经验和技术水平强相关，同时对于网络的变化不敏感，缺少自动更新机制，在识别准确性方面存在不足的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

一种多径传播区域识别方法，包括：获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

一种多径传播区域识别装置，包括：数据获取单元，用于获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；到达角度计算单元，用于根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；到达角度占比确定单元，用于根根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；低占比到达角列表生成单元，用于根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；多径传播识别单元，用于将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；多径传播区域确定单元，用于根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

一种多径传播区域识别电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：

获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

采用本申请实施例提供的一种多径传播区域识别方法，服务器可以获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据，进而根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA，以实现基于MTD数据的模拟AOA计算；进而根据MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及到达角度AOA，确定各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比，并根据数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；通过将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，最终可以根据区域特征确定多径传播区域。采用本申请实施例所提供的方法，基于MDT、MR数据的AOA数据差异化比对，通过强关联MR采样点匹配，统计输出目标区域多径信号占比、高发多径的采样特征编号数量，进而识别出小区上行多径覆盖场景信息，弥补的传统核查方式准确性不足的问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种多径传播区域识别方法的具体流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种栅格地图的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种多径传播区域识别装置的具体结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种多径传播区域识别电子设备的具体结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

为了便于理解本申请的技术方案，下面对本申请实施例所使用的一些技术术语进行介绍。

测量报告(measurement report，MR)，是终端设备(比如手机)上传的测量报告，测量是长期演进(TD-SCDMA Long Term Evolution，TD-LTE)系统的一项重要功能，测量数据较路测数据有着更具体、更全面、更完整、更易取得的优点。

最小化路测技术(Minimization of Drive-tests，MDT)，是第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)的R10阶段在LTE和3G系统中引入的一种自动化路测技术。基于尽量减少对终端功耗的影响和尽量增加位置信息可用性的设计理念，MDT功能主要通过扩展现有的无线资源管理(RRM)测量功能和Trace功能实现，基站根据网管配置的MDT测量任务下发相关测量配置给终端，终端在满足测量条件时，进行测量并上报测量信息，基站将收到的终端测量结果和基站自身的测量结果按要求上报给网管或MDT数据存储处理网元。相比于传统路测，MDT直接利用现网商用终端和基站进行测量和数据采集，无需额外投入测试人员、测试终端、测试车辆等配套资源，可极大降低路测成本，并采集到比路测数据更丰富、更真实的现网测量数据。相比于MR报告，MDT除了能采集到测量结果对应的精确位置(经纬度)信息外，还能支持空闲态终端测量数据采集，支持发生无线链路失败(Radio Link Failure，RLF)等异常事件期间的相关测量数据采集，并支持更多测量项的测量上报。

工程参数，又名工参，包含基站的ID，方位角，基站站高，覆盖类型，覆盖场景，小区唯一标识(E-UTRAN Cell Identifier，ECI)，位置区码(Location Area Code，LAC)，基站控制器(Base Station Controller，BSC)，频点配置还有经纬度等信息，主要作用是帮助工程师了解网络情况，作为优化的重要参考。

天线到达角度(Angle-of-Arrival，AOA)，是MR中的一项统计指标。在《TD-LTE数字蜂窝移动通信网无线操作维护中心(OMC-R)测量报告技术要求》中，对于天线到达角有如下定义：MR.AOA定义了一个用户相对参考方向逆时针方向的估计角度，在该标准中，规定参考方向应为正北方向。可以辅助确定用户所处的方位，提供定位服务，精度为5度。本测量数据表示统计周期内满足取值范围条件的按照分区间统计天线到达角的样本个数。AOA取值范围为0至71，共72等分，即AOA00到AOA71，每个等分代表5度夹角，AOA为00时对应的值为：[0，5)区间内样本个数，依此类推，AOA为71时对应的值为，[355，360)区间内样本个数。

为了解决现有识别方案需要依赖于人工方式审核判定，与人员的优化经验和技术水平强相关，同时对于网络的变化不敏感，缺少自动更新机制，在识别准确性方面存在不足的问题，本申请实施例提供了一种多径传播区域识别方法，以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

具体地，本申请所提供的多径传播区域识别方法的具体实现流程示意图如图1所示，主要包括下述步骤：

步骤11，获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；

在本申请实施例中，服务器可以通过网管系统OMMB配置MDT任务，并下发给基站(演进型NodeB，Evolved NodeB，eNB)，然后基站向UE下发周期性的MDT测量任务，进而UE根据基站下发的测量任务进行数据采集，然后终端上报测量结果给基站，最后基站将采集的数据上传至服务器，实现针对MDT数据的实时采集。

在本申请实施例中，采集到的MTD数据可以包括但不仅限于以下参数：UE对应的小区唯一标识ECI、信号接收功率RSRP(RSRP是LTE网络中可以代表无线信号强度的关键参数以及物理层测量需求之一，是在某个符号内承载参考信号的所有RE(资源粒子)上接收到的信号功率的平均值)、频点号以及所述UE对应的经纬度数据。

当用户终端设备(User Equipment，UE)由于业务需求(比如，业务请求、位置更新、寻呼等)需要和网络侧建立连接时，则UE会触发与基站建立无线资源控制(Radio ResourceControl，RRC)连接，在RRC连接建立后，则该UE将进入连接态。进而基站可以根据UE是否建立RRC连接，来确定处于连接态的UE，并向该些处于连接态的终端设备UE发送测量报告上报指令，以使得终端设备UE将MR测量报告上传至基站，并通过基站将MR数据上传至服务器。

在本申请实施例中，MR数据可以包括但不仅限于以下参数：UE对应主小区ECI、主小区参考信号接收功率RSRP、主小区定时提前量TA、到达角度MR-AOA、邻区ECI以及邻区RSRP。

同时，基站会将工程参数一并上传至服务器，在本申请实施例中，工程参数数据可以包括但不仅限于以下参数：基站的ID，方位角，基站站高，覆盖类型，覆盖场景，小区唯一标识(E-UTRAN Cell Identifier，ECI)，位置区码(Location Area Code，LAC)，基站控制器(Base Station Controller，BSC)，频点配置还有经纬度等信息。

步骤12，根据各UE上传的MTD数据以及工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；

在本申请实施例中，服务器可以通过制作栅格地图的方式，来计算各UE的到达角度AOA。具体地，服务器可以根据MTD数据中的UE经纬度坐标以及工程参数中所携带的基站经纬度坐标，在5M*5M(或者也可以是10M*10M)的高精度栅格地图上，对所有UE设备的采样点进行栅格化归类，并将基站的经纬度坐标作为原点，在栅格地图上建立坐标系，并根据MTD数据中所携带的UE的经纬度坐标，确定UE在该坐标系中的位置坐标，进而建立UE所处位置点到坐标系原点(即基站所处位置)的向量，如图2所示，并根据该坐标向量在该坐标系中的向量角，进而将该向量角作为该UE的到达角度AOA。

具体地，在一种实施方式中，步骤12的具体实施方式可以包括：根据所述工程参数数据中基站经纬度数据作为原点，建立坐标系；根据所述MTD数据中包含的UE经纬度数据，确定所述UE在所述坐标系中的坐标向量；根据所述坐标向量，确定所述UE的到达角度AOA。

步骤13，根据MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及通过执行步骤12计算得到的到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；

具体地，服务器可以根据接收到的MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，确定同一小区下所拥有的用户终端UE数量，并根据通过执行步骤12得到用户终端UE的到达角度AOA，确定该小区所包含的到达角度AOA，以及各到达角度AOA所对应的用户终端UE数量。例如，服务器根据MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，确定小区A共包含100个用户终端UE，且该些用户终端UE所对应的到达角度AOA分别为：20、80、180、320，且到达角度AOA20对应的用户终端UE数量为30，到达角度AOA80对应的用户终端UE数量为10，到达角度AOA180对应的用户终端UE数量为40，到达角度AOA320对应的用户终端UE数量为20，则服务器可以据此计算确定到达角度AOA20在该小区中的数量占比为30％，到达角度AOA80在该小区中的数量占比为10％，到达角度AOA180在该小区中的数量占比为40％，到达角度AOA320在该小区中的数量占比为20％。

在一种实施方式中，步骤13的具体实施方式可以包括：根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，确定属于同一小区的UE总数量；确定同一小区所包含的到达角度AOA；确定所述同一小区包含的各所述到达角度AOA对应的UE数量；根据所述到达角度AOA对应的UE数量与所述同一小区的UE总数量，确定所述同一小区中各到达角度AOA的数量占比。

步骤14，根据通过执行步骤13计算得到的同一小区的各到达角度AOA的数量占比，基于该数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；

在本申请实施例中，服务器可以预先设置数量占比阈值，比如可以将数量占比阈值设置为1％，进而将同一小区中，数量占比小于1％的到达角度AOA，确定为低占比到达角度AOA，并根据确定的低占比到达角度AOA，生成低到达角度AOA列表。

步骤15，将各UE上传的MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；

在本申请实施例中，通过执行上述步骤12，服务器可以基于MTD数据模拟计算出了各用户终端UE的到达角度AOA，且由于MTD数据中携带有各UE的经纬度坐标，因而使用MTD数据模拟计算得到的到达角度AOA，相比于传统MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据而言，其准确性与全面性更高。为了提高基于到达角度AOA所确定存在多径传播区域的准确性，在本申请实施例中，可以根据基于MDT数据模拟计算得到的到达角度AOA，与MR数据的AOA数据进行关联比对，通过将MR数据所对应的用户终端UE与基于MDT数据模拟计算得到的到达角度AOA进行强关联匹配，根据匹配结果，确定多径传播UE，并通过统计输出目标区域多径传播UE的数量占比，进而最终确定多径传播高发区域。

在一种实施方式中，服务器可以按照如下方法确定多径传播UE，具体可以包括：判断在所述低占比到达角AOA列表中，是否存在与所述到达角度MR-AOA数据相同的到达角AOA；当判断结果为是时，确定所述到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表匹配，并确定所述到达角度MR-AOA对应的UE为多径传播UE。

步骤16，根据通过执行步骤15得到的多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

在通过上述步骤15确定了多径传播UE后，服务器可以根据该些多径传播UE所对应的属性信息(比如UE对应主小区ECI以及邻区ECI，主小区RSRP以及邻区RSRP等)，判断该些多径传播UE是否存在相同的属性信息，将具备相同属性信息的UE组成多径传播UE集合，根据同一多径传播UE集合中的各用户终端UE的属性信息，生成该多径传播UE集合对应的区域特征，进而将该区域特征作为多径传播区域的区域特征。

在一种实施方式中，服务器可以按照如下子步骤，多径传播UE对应的区域特征，具体可以包括：

子步骤1601，根据与多径传播UE所属同一小区的其他UE对应的MR数据，在所述其他UE中筛选与所述多径传播UE对应主小区ECI以及邻区ECI相同的UE，得到第一匹配UE集合；

在本申请实施例中，服务器可以从某小区中随机选择一个多径传播UE作为判定起点，并将该多径传播UE作为判定起始UE，并在该小区中筛选是否存在与该判定起始UE对应主小区ECI以及邻区ECI相同的UE，并基于筛选得到的UE构建第一匹配UE集合。

子步骤1602，根据通过执行子步骤1601得到的第一匹配UE集合中各UE对应的MR数据，在第一匹配UE集合中筛选与所述多径传播UE主小区RSRP以及邻区RSRP差值在预设接收功率阈值范围以内的UE，得到第二匹配UE集合；

进一步地，服务器可以在第一匹配UE集合中筛选与该判定起始UE主小区RSRP以及邻区RSRP差值在预设接收功率阈值范围以内的UE，比如接收功率差值在3分贝(dB)。

子步骤1603，根据通过执行子步骤1602得到的第二匹配UE集合中各UE对应的MR数据，在所述第二匹配UE集合中筛选与所述多径传播UE主小区TA差值在预设定时提前量阈值范围以内的UE，得到第三匹配UE集合；

具体地，服务器可以在第二匹配UE集合中筛选与该判定起始UE主小区TA差值在1以内的UE，进而得到第三匹配UE集合。

子步骤1604，根据所述第三匹配UE集合中各UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征。

在确定了确定多径传播UE对应的区域特征，服务器可以进一步确定在同一小区中，具备相同区域特征的用户中，多径传播用户UE的数量占比，进而将数量占比大于预设阈值的区域特征作为多径传播区域特征，并将多径传播区域特征所对应的区域作为多径传播区域。

具体地，本申请实施例所提供的方法可以包括：确定属于同一小区的各区域特征所对应的UE中，所述多径传播UE的数量占比；当所述区域特征对应的UE中多径传播UE数量占比大于预设占比阈值时，则确定所述区域特征对应的区域为多径传播区域。

在本申请实施例中，服务器还可以剔除同一区域中的多径传播UE，进而对各区域的覆盖特征进行分析。

采用本申请实施例提供的一种多径传播区域识别方法，服务器可以获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据，进而根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA，以实现基于MTD数据的模拟AOA计算；进而根据MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及到达角度AOA，确定各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比，并根据数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；通过将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，最终可以根据区域特征确定多径传播区域。采用本申请实施例所提供的方法，基于MDT、MR数据的AOA数据差异化比对，通过强关联MR采样点匹配，统计输出目标区域多径信号占比、高发多径的采样特征编号数量，进而识别出小区上行多径覆盖场景信息，弥补的传统核查方式准确性不足的问题。

在一种实施方式中，本申请实施例还提供了一种多径传播区域识别装置，用以解决现有识别方案需要依赖于人工方式审核判定，与人员的优化经验和技术水平强相关，同时对于网络的变化不敏感，缺少自动更新机制，在识别准确性方面存在不足的问题。该多径传播区域识别装置的具体结构示意图如图3所示，包括：数据获取单元31、到达角度计算单元32、到达角度占比确定单元33、低占比到达角列表生成单元34、多径传播识别单元35以及多径传播区域确定单元36。

其中，数据获取单元31，用于获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；

到达角度计算单元32，用于根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；

到达角度占比确定单元33，用于根根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；

低占比到达角列表生成单元34，用于根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；

多径传播识别单元35，用于将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；

多径传播区域确定单元36，用于根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

在一种实施方式中，MTD数据包括：所述UE对应的小区唯一标识ECI、信号接收功率RSRP以及所述UE对应的经纬度数据；所述工程参数数据包括：基站经纬度数据；则到达角度计算单元32，具体用于：根据所述工程参数数据中基站经纬度数据作为原点，建立坐标系；根据所述MTD数据中包含的UE经纬度数据，确定所述UE在所述坐标系中的坐标向量；根据所述坐标向量，确定所述UE的到达角度AOA。

在一种实施方式中，到达角度占比确定单元33，具体用于：根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，确定属于同一小区的UE总数量；确定同一小区所包含的到达角度AOA；确定所述同一小区包含的各所述到达角度AOA对应的UE数量；根据所述到达角度AOA对应的UE数量与所述同一小区的UE总数量，确定所述同一小区中各到达角度AOA的数量占比。

在一种实施方式中，多径传播识别单元35，具体用于：判断在所述低占比到达角AOA列表中，是否存在与所述到达角度MR-AOA数据相同的到达角AOA；当判断结果为是时，确定所述到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表匹配，并确定所述到达角度MR-AOA对应的UE为多径传播UE。

在一种实施方式中，MR数据包括：所述UE对应主小区ECI、主小区参考信号接收功率RSRP、主小区定时提前量TA、到达角度MR-AOA、邻区ECI以及邻区RSRP；则多径传播区域确定单元36，具体用于：根据与所述多径传播UE所属同一小区的其他UE对应的MR数据，在所述其他UE中筛选与所述多径传播UE对应主小区ECI以及邻区ECI相同的UE，得到第一匹配UE集合；根据所述第一匹配UE集合中各UE对应的MR数据，在所述第一匹配UE集合中筛选与所述多径传播UE主小区RSRP以及邻区RSRP差值在预设接收功率阈值范围以内的UE，得到第二匹配UE集合；根据所述第二匹配UE集合中各UE对应的MR数据，在所述第二匹配UE集合中筛选与所述多径传播UE主小区TA差值在预设定时提前量阈值范围以内的UE，得到第三匹配UE集合；根据所述第三匹配UE集合中各UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征。

在一种实施方式中，多径传播区域确定单元36，具体用于：确定属于同一小区的各区域特征所对应的UE中，所述多径传播UE的数量占比；当所述区域特征对应的UE中多径传播UE数量占比大于预设占比阈值时，则确定所述区域特征对应的区域为多径传播区域。

采用本申请实施例提供的一种多径传播区域识别装置，服务器可以获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据，进而根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA，以实现基于MTD数据的模拟AOA计算；进而根据MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及到达角度AOA，确定各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比，并根据数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；通过将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，最终可以根据区域特征确定多径传播区域。采用本申请实施例所提供的方法，基于MDT、MR数据的AOA数据差异化比对，通过强关联MR采样点匹配，统计输出目标区域多径信号占比、高发多径的采样特征编号数量，进而识别出小区上行多径覆盖场景信息，弥补的传统核查方式准确性不足的问题。

图4是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成多径传播区域识别装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角度AOA列表；将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角度AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

上述如本申请图4所示实施例揭示的多径传播区域识别电子设备执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

当然，除了软件实现方式之外，本申请的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图1所示实施例的方法，并具体用于执行以下操作：

获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角度AOA列表；将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角度AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请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。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种多径传播区域识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；

根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；

根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；

根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角度AOA列表；

将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角度AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；

根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MTD数据包括：所述UE对应的小区唯一标识ECI、信号接收功率RSRP以及所述UE对应的经纬度数据；

所述工程参数数据包括：基站经纬度数据；

则根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA，具体包括：

根据所述工程参数数据中基站经纬度数据作为原点，建立坐标系；

根据所述MTD数据中包含的UE经纬度数据，确定所述UE在所述坐标系中的坐标向量；

根据所述坐标向量，确定所述UE的到达角度AOA。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比，具体包括：

根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，确定属于同一小区的UE总数量；

确定同一小区所包含的到达角度AOA；

确定所述同一小区包含的各所述到达角度AOA对应的UE数量；

根据所述到达角度AOA对应的UE数量与所述同一小区的UE总数量，确定所述同一小区中各到达角度AOA的数量占比。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE，具体包括：

判断在所述低占比到达角AOA列表中，是否存在与所述到达角度MR-AOA数据相同的到达角AOA；

当判断结果为是时，确定所述到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表匹配，并确定所述到达角度MR-AOA对应的UE为多径传播UE。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MR数据包括：所述UE对应主小区ECI、主小区参考信号接收功率RSRP、主小区定时提前量TA、到达角度MR-AOA、邻区ECI以及邻区RSRP；

则所述根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，具体包括：

根据与所述多径传播UE所属同一小区的其他UE对应的MR数据，在所述其他UE中筛选与所述多径传播UE对应主小区ECI以及邻区ECI相同的UE，得到第一匹配UE集合；

根据所述第一匹配UE集合中各UE对应的MR数据，在所述第一匹配UE集合中筛选与所述多径传播UE主小区RSRP以及邻区RSRP差值在预设接收功率阈值范围以内的UE，得到第二匹配UE集合；

根据所述第二匹配UE集合中各UE对应的MR数据，在所述第二匹配UE集合中筛选与所述多径传播UE主小区TA差值在预设定时提前量阈值范围以内的UE，得到第三匹配UE集合；

根据所述第三匹配UE集合中各UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述区域特征确定多径传播区域，具体包括：

确定属于同一小区的各区域特征所对应的UE中，所述多径传播UE的数量占比；

当所述区域特征对应的UE中多径传播UE数量占比大于预设占比阈值时，则确定所述区域特征对应的区域为多径传播区域。

7.一种多径传播区域识别装置，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；

到达角度计算单元，用于根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；

到达角度占比确定单元，用于根根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；

低占比到达角列表生成单元，用于根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；

多径传播识别单元，用于将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；

多径传播区域确定单元，用于根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

8.根据权利要求7所述的多径传播区域识别装置，其特征在于，所述MTD数据包括：所述UE对应的小区唯一标识ECI、信号接收功率RSRP以及所述UE对应的经纬度数据；

所述工程参数数据包括：基站经纬度数据；

则到达角度计算单元，具体用于：

根据所述工程参数数据中基站经纬度数据作为原点，建立坐标系；

根据所述MTD数据中包含的UE经纬度数据，确定所述UE在所述坐标系中的坐标向量；

根据所述坐标向量，确定所述UE的到达角度AOA。

9.一种多径传播区域识别电子设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：

获取待识别区域各用户终端UE上传的最小化路测MTD数据、测量报告MR数据以及工程参数数据；

根据各UE上传的所述MTD数据以及所述工程参数数据，分别计算各所述UE的到达角度AOA；

根据所述MTD数据中所携带的小区唯一标识ECI，以及所述到达角度AOA，计算各小区中各到达角度AOA所对应的UE数量占比；

根据所述数量占比小于预设占比阈值的到达角度AOA，生成低占比到达角AOA列表；

将各UE上传的所述MR数据中所携带的到达角度MR-AOA数据与所述低占比到达角AOA列表进行匹配，根据匹配结果确定多径传播UE；

根据所述多径传播UE对应的MR数据，确定所述多径传播UE对应的区域特征，根据所述区域特征确定多径传播区域。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-6任一权项所述的方法。